灌區退(回歸)水量影響及預估研究進展

邢子強，劉姍姍，嚴登華, 董國強,2

(1.中國水利水電科學研究院 流域水循環模擬與調控國家重點實驗室, 北京100038; 2.東華大學環境科學與工程學院, 上海 201620)

0 引 言

灌區水循環過程同時包括大氣-地表-土壤-地下等天然水循環過程和取水-輸水-用水-耗水-排水等社會水循環過程，是陸地社會水循環最為強烈的單元之一。根據全球大壩協會(World Commission on Dams, WCD)報告結果[1]，全球每年淡水資源取用量約為38 000 億m3，其中農業灌溉取水量約占全球取水總量的70%[2]。灌區退水過程是灌區水循環過程中最重要的環節之一，是評價灌區水資源利用效率的重要指標之一。因此，開展灌區退(回歸)水的研究工作對于推動我國建設資源節約農業現代化和節水型社會具有重要的指導意義。

當前，灌區退(回歸)水的研究區域主要集中在我國西部引黃灌區、中亞咸海地區、西亞兩河流域以及印度、西班牙、美國西部等灌溉農業較為發達地區或國家。灌區退(回歸)水研究重點關注的是灌區退(回歸)水循環利用、灌區退水環境效益及對受水水體水文過程影響等方面；但對灌區退(回歸)水產生機理、退水規律分析以及退水模擬預測等方面尚需開展進一步系統研究。本文首先對灌區退(回歸)水的基本概念進行辨析，進而基于灌區水循環理論對灌區退(回歸)水的影響因素進行剖析，最后對灌區退(回歸)水量預估方法進行系統梳理。

1 灌區退(回歸)水相關概念

目前，國內外學者已對灌區退(回歸)水開展了大量研究工作，但對于灌區退(回歸)水的基本概念尚未形成統一的認識。當前，不同學者基于研究內容和對灌區水循環過程的理解不同，對灌區退(回歸)水的定義可以分為狹義概念和廣義概念兩種。

狹義的灌區退(回歸)水，即灌溉退水、回歸水，是指灌溉取水經水流推進、灌溉水入滲等地表過程，壤中流、深層滲漏等土壤過程以及地下水過程等排入灌區排水溝或回到地下蓄水層中的水分，其水分來源特指灌溉取水。如《中國水利百科全書: 灌溉與排水分冊》[3]中對灌溉回歸水的定義為灌溉水由田間、渠道排出或滲入地下并匯集到溝、渠、河道和地下含水層中，成為可再利用的水源。Dewandel等[4]對井灌區退水的定義為灌溉水中未被蒸發或由地表直接排放并最終回到地下含水層的水量。Kim等[5]將稻田灌區退水分為快速退水和緩慢退水兩部分，其中灌區快速退水是指稻田灌溉水形成的地表徑流和土壤滲流的總量，而灌區緩慢退水指灌溉水由深層滲漏后轉化為地下水后的排水量。陳會等[6]在前郭灌區排水過程分析過程中認為灌區排水由灌溉地表退水、稻田地表棄水和稻田滲流排水組成。

廣義的灌區退(回歸)水泛指灌區尺度上排入灌區排水溝或進入地下蓄水層的全部水量；其組成除灌溉退(回歸)水外，還包括灌區強降水排水、灌區生活污水和二三產業污水的排放等。如王少麗等[7]將灌區排水定義為灌區降雨或灌溉補給條件下從灌區排水系統中流失地表水和地下水總量，同時也包括部分企業廢污水、生活污水排放等。秦大庸等[8]在模擬寧夏引黃灌區水均衡中認為灌區排水除包括灌溉水量排入排水溝外，還包括灌區內工業、生活等廢污水和灌區周圍山丘區的暴雨產流。杜榜清[9]對寧蒙灌區退水量分析認為灌區退水包括農田排水溝排水量、灌溉渠道直接退水量、山洪和暴雨徑流量三部分。馬云瑞等[10]將灌溉回歸水定義為灌溉農業土壤深層滲濾水、農田尾水、渠道滲漏水、退水及少量工業廢水和城鎮生活污水等。

本文將基于灌區“自然-人工”二元水循環理論，按照廣義的灌區退(回歸)水開展相關研究分析工作，而不對灌區退(回歸)水的組成進行進一步溯源分析。

2 灌區退(回歸)水量影響因素分析

灌區作為陸地社會水循環最為強烈的單元之一，其退(回歸)水過程同時受到灌區降水量、土壤理化特性、地下水位等天然因素和灌區灌水量、灌溉方式、種植作物等人為因素疊加的影響。

首先，灌區降水、土壤理化性質、地下水位等自然因素是灌區大氣水、地表水、土壤水及地下水之間“四水”轉化的主要影響因子，因此對灌區退(回歸)水過程將產生顯著影響。Poch-Massegú等[11]基于西班牙Girona、Majorca和Murcia三個灌區退水的觀測結果表明，地中海氣候區內灌區退水量主要受區域降水事件時空分布不均控制。Kim等[5]在構建稻田灌區退水模型中將土壤水分變量作為模型重要模塊并取得較好的模擬效果。臺灣學者Chien等[12]基于灌溉系統退水概化模型的模擬結果表明，灌區退水量受灌區土壤理化性質影響十分顯著，且隨土壤黏土含量的增加呈上升趨勢。

此外，灌溉水量、灌溉方式、種植作物等人為因素也對灌區二元水循環過程產生顯著影響，進而影響到灌區退(回歸)水過程。Tanji[13]于20世紀80年代基于美國加州薩克拉門托流域Glenn-Colusa灌區和Panoche灌區兩處典型灌區地面灌溉退水研究結果表明，灌區退水變化主要受到灌區灌溉方式、種植作物、土壤理化性質的影響。Stevenson[14]基于灌溉果園9年退水監測數據分析認為，灌區退水量主要受灌溉水量影響，此外還與灌區灌溉方式有一定的關系；但受灌區降水影響較為微弱。I. García-Garizbal等[15]選取西班牙Riguel河流域Bardenas引水第五灌區(Bardenas Canal Irrigation District No. V)作為研究區，采用灌區原型觀測方法監測大棚灌區改變大水漫灌的灌溉方式后灌溉效率由67%提高至93%，并顯著減少灌區退水量。張愛平[16]基于寧夏黃灌區吳忠國家科技園區灌田間試驗結果表明，灌區退水量主要受灌溉量和地下水位影響，相關系數分別為0.88和-0.61；但受灌區降雨和蒸散量的影響較小。

灌區退(回歸)水同時受到自然因素和人為因素的耦合影響；但在不同研究區域，受氣候條件等外部因素影響，灌區退(回歸)水的主要影響因素也隨之發生改變。如史彥文[17]以寧夏青銅峽灌區為研究案例，采用灰色關聯度方法分析灌區退水量的影響因素從大到小依次為引水量、地下水位、降水量、蒸發量，其關聯度分別為0.845、0.730、0.398和0.132。朱濤[18]和趙新宇等[19, 20]采用灰色關聯度和相關分析方法分別分析了寧夏引黃灌區和青銅峽灌區退水量的主要影響因素為灌區引水量、地下水位和降水量。

3 灌區退(回歸)水量預估方法

準確預估灌區退(回歸)水量對于實現灌區水資源最優化配置、強化灌區水資源管理具有顯著的指導意義。目前，灌區退(回歸)水量的預估主要包括退水系數法、數理統計法、數值模型法等三種方法。

3.1 退水系數法

退水系數法作為灌區退水量預估最簡潔的方法，在我國灌區設計標準規范中采用。但受灌區渠道水利用系數、田間水利用系數誤差疊加的影響，基于退水系數法估算灌區退水量與實際退水量存在較大的誤差；因此國內外學者分別采用野外原型觀測、理論分析等方法對灌區退水系數進行修正。如孫洪保[21]選取內蒙古河套灌區解放閘灌域為試驗區，開展引黃灌溉用水實驗，推得河套灌區解放閘灌域灌溉定額、灌區回歸水系數及灌區有效用水系數，并將其推廣應用至整個河套灌區。黃仲冬等基于寧夏銀黃灌區西排水溝實測數據計算確定2010年灌區退水系數達33.3%[22]。B. Dewandel等[23]基于印度安德拉邦Maheshwaram實驗灌區作物、氣象等數據，采用概化水動力學模型建立一種井灌區退水系數計算方法，并將其應于此灌區中種植水稻、蔬菜等灌溉退水系數的計算。Jafari等[24]采用蒸滲儀法對伊朗中部Harat平原傳統農業耕作條件下小麥灌溉退水量測定，結果表明灌區年均退水系數范圍為0.4%～30.1%。此外，汪富貴[25]基于農田水循環機理和水平衡原理，統籌考慮渠系越級現象、退水利用、灌區管理水平三方面的影響，結合大氣水、地表水、土壤水及地下水之間“四水”轉化關系，提出了灌區退水量越級修正系數法和退水利用修正系數法。

3.2 數理統計法

數理統計法是基于灌區退水量觀測數據與其影響因素之間的回歸關系式的建立，如灌區引水-退水量，進而基于此回歸關系式預估未來情境下灌區退水量。雷志棟等[26]根據青銅峽灌區1988～1999年徑流監測數據等資料，采用一元線性回歸方法建立寧夏青銅峽灌區引黃水量與灌區退水量之間的定量關系模型，進而對青銅峽灌區退水量進行預估。李海霞等[27]基于寧夏清水河揚水灌區退水量與年揚水量、灌區面積、降水量等影響因子的相關性分析，建立灌區退水量與其影響因子的三元回歸方程，對灌區退水量進行預估。Ito等[28]建立了日本Mogami河流域Yonezawa平原稻田灌溉退水量與灌區引水量間多元回歸模型。Mohan等[29]建立了印度泰米爾納德邦Periyar-Vaigai灌區退水量與灌區有效降水、灌水量、作物耗水量和滲漏損失間的回歸樹模型，并將其應用于此灌區退水量的未來預估。

趙新宇等[19, 20]以寧夏青銅峽河東灌區為研究實例，聯合BP神經網絡結合LM優化算法，采用多元逐步回歸方法建立了年、月、日三個尺度上的寧夏青銅峽河東灌區退水量動態模型，實現灌區退水量、退水過程的動態模擬。史彥文等[30]基于GN-BFGS的人工神經網絡模型建立了寧夏青銅峽河西灌區退水量與灌區引水量、降雨量、蒸發量、地下水位動態的逐步回歸的灌區退水量預報模型，并對灌區退水量進行預測。此外，趙新宇等[31]還基于青銅峽灌區退水量時間序列具有較強自相關性，構建了灌區ARIMA年退水量時間序列模型，進而預估了青銅峽灌區年退水量。

采用數理統計法對灌區退水量進行預估缺乏從灌區水循環過程物理機制系統分析，且存在預估精度較低的不足。

3.3 數值模型法

數值模型法是基于灌區水循環過程的機理分析，構建具有一定物理機制灌區退水數值模型。目前，灌區退水數值模型法包括：①基于灌區內田塊尺度上水分遷移轉化進行概化處理的灰色數值模擬模型，如灌區退水系統動力學模型；②統籌考慮灌區整體水循環過程機理的分布式灌區退水模型，如DRAINMOD模型和SWAT模型。

崔遠來等[32, 33]基于灌區水量平衡原理建立了稻田田間尺度及中等尺度水量轉化系統動力學模型，并根據漳河灌區團林試區資料分析灌區退水相關評價指標變化規律并分析對其影響因素的敏感性。鄭明升[34]基于灌區灌溉水量、降水量、灌區退水量等監測數據，基于水量平衡原理構建了臺灣桃園新坡、觀音、新屋灌區的系統動力學區域回歸水模式，并應于灌區退水對河流下游徑流量影響仿真。Nakagiri等[35]基于復雜Tank模型建立了流域尺度稻田灌區退水模型。Chien等[12]基于水量平衡理論構建了一個用于灌溉系統退水量模擬概化模型，并用于臺灣桃園農田水利會(Taoyuan Irrigation Association)所轄的稻田灌溉系統中，對比模擬了有無退水再利用情境下灌區引水量間的差異。

DRAINMOD模型[36]是由美國R.W. Skaggs教授于1982年提出的田間水文模型，已在許多國家和地區進行了測試和應用。該軟件模擬基于長期的氣象資料，主要輸入資料包括氣象資料、土壤資料、灌溉資料、作物資料以及排水系統基本參數，用來模擬計算灌溉/降雨情況下的農田排水量及變化過程。如孫玲玉[37]基于DRAINMOD模型對內蒙古河套灌區的農田退水進行優化模擬。SWAT模型[38]是一種基于GIS的分布式流域水文模型，能夠預測集水區不同土壤類型、土地利用方式和管理措施條件下，水分、泥沙和化學物質遷移規律，被廣泛應用于灌區退(回歸)水研究中。A. K. Gosain等[39]采用SWAT模型重點評估了印度安德拉邦南部Palleru流域的灌區退水量在灌區渠道引水量的比重，定量分析了這與印度傳統采用經驗方式確定的退水量存在50%的差別。Dai等[40]采用RIS-SWAT模型(Rice Irrigation System-Soil and Water Assessment Tool)對我國南方灌溉稻田水文過程的模擬結果表明，采用池塘存儲的稻田排水能夠滿足水稻需水量。此外，Kang等[41]采用修訂的SSARR模型(Synthetic Stream flow and Reservoir Regulation model)構建了韓國Balan流域灌區退水模擬模型，模擬結果表明灌區退水量約占引水量的28.0～35.0%。Séraphin P等[42]構建了簡化的水-同位素質量平衡混合模型(parsimonious water and isotope mass-balance mixing mode)，并定量分析了灌溉退水對法國南部Crau地下含水層的補-排關系的影響。

數值模型法能在一定程度上反應灌區水文循環的物理機制，能夠清晰的刻畫灌區水文循環的時空演變過程；但是該方法需要輸入大量的基礎數據且參數眾多，這可能導致灌區退水量預估結果存在較大的誤差。

4 展 望

縱觀國內外灌區管理歷程，當前已由傳統灌渠與排水管理過渡到精準灌溉與節水灌區建設；未來將基于大數據和云技術等，從灌溉供水保障向節水灌區、綠色灌區建設向智慧灌區方向發展。這就對灌區退(回歸)水研究提出了新需求：

(1)理論分析層面，灌區水循環過程同時包括天然水循環過程和社會水循環過程兩部分；而灌區退水既有天然水循環過程中降水產流過程，同時包括社會水循環過程的排水過程，因此灌區退(回歸)水過程形成機理分析尚需進一步深入研究。

(2)研究方法層面，灌區退水量同時受自然因素和人為因素耦合作用的影響，但如何提高灌區退水量預估精度，并對預估不確定性分析也有待深入研究。

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