基于數值模擬的新疆灌溉水田間入滲系數研究

劉苗苗，楊 麗，李 斐，王水獻

(蘭州大學資源環境學院，蘭州 730000)

0 引 言

在我國干旱內陸地區，地下水是人類生活、生產以及維護生態環境重要的淡水資源，是灌溉用水的主要來源之一，而地下水補給來源超過80%來自于渠系及田間滲漏[1]。新中國成立后的幾十年來，大多數地區主要采用了傳統的漫灌、畦灌等方式，這些灌溉方式滲漏量很大。隨著規模化節水灌溉技術的發展，地下水補排關系發生了一系列復雜的變化，地下水資源的變化引起了干旱區一系列的生態問題。為精確評價地下水資源量，關鍵問題是確定合理的灌溉水田間入滲系數，這對地下水資源的可持續發展具有重要意義。

新疆典型的大陸性干旱氣候及其地域限制使得農業生產對灌溉具有很強的依賴性，農業用水約占總生產生活用水量的95%且用水來源以地表水為主，地下水為輔[2]，其中地下水的持續開采利用使得地下水位下降，同時，新疆規模化節水灌溉面積發展較快且高于全國平均水平[3]，使得地下水補給量減少，加劇了地下水位的下降，這些都與規模化節水灌溉的發展有關，目前常見的節水灌溉技術具有顯著的節水效果，例如滴灌條件下田間沒有產生明顯的土壤水滲漏現象[4]，采用高頻次小定額的灌水方式也能有效避免深層滲漏損失[5]。目前對農田土壤水深層滲漏量的測定主要有水量平衡法、定位通量法、數值模擬法等[6-7]。其中模型模擬法被廣泛應用于華北平原、黃淮海豫北平原、河套灌區等[8-10]，同時，計算機模型已經發展成一種分析灌溉、土壤水分入滲[11]和作物生長[12]的重要工具。畢經偉用HYDRUS-1D模型對土壤水滲漏及硝態氮的淋失特征進行了模擬分析[13]，胡克林用該模型對選取不同下邊界條件下的土壤水滲漏情況進行模擬[14]，但灌溉用水的變化量是通過平衡方程計算的，通過模型對此進行的模擬研究相對較少。

本研究選取新疆三工河流域試驗區為研究對象，利用已有的田間試驗觀測數據，構建田間一維土壤水分數值模型，并對模型進行率定，利用校正后的數值模型，研究了不同灌溉模式下的灌溉水田間入滲系數，研究結果對干旱區規模化節水措施下地下水資源的定量評價和管理有著重要的參考依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

三工河流域位于天山北麓中段東部，準噶爾盆地南緣，地理坐標43°09′～45°29′N，87°47′～88°17′E，行政區屬新疆昌吉州阜康市。流域總面積1 670 km2，屬內陸干旱區，流域內主要有三工河、四工河、水磨河，均發源于博格達山北麓。流域多年平均降水量為207.8 mm，多年平均蒸發量為1 850.7 mm，晝夜溫差大，夏季炎熱干旱，冬季寒冷多風，水資源短缺，植被稀少，但光熱資源豐富，灌溉農業具有很大潛力[15]。

1.2 田間監測試驗

在三工河流域的城關鄉張家莊村開展灌溉入滲試驗，監測土壤含水量的變化情況，利用中子儀測定不同時刻的土壤含水量，監測期為2004年4月24日至8月的灌溉期，監測方法為灌水前1天、灌水結束后地面無積水時(1～3 h)、灌水后第1天、第2天、第3天，其余時段每月5、10、15、20、25日和月末日觀測。

根據觀測資料擬定模擬土層深度為200 cm并分為5層，0～20 cm是砂壤土，20～50 cm是砂質黏壤土，50～80 cm是粉土，80～120 cm是砂性土，120～200 cm是砂壤土。各土壤水力參數為HYDRUS-1D模型土壤水分特征曲線參數模塊的數值，各經驗值如表1所示。

表1 試驗區土壤水力參數經驗值Tab.1 Empirical value of the soil hydraulic parameters in study area

1.3 數值模型

1.3.1 模型簡介

HYDRUS-1D是由美國農業部鹽土實驗室開發的一款用于模擬水分、溶質和能量在一維非飽和多孔隙介質中運移的一維數值模型[16]，模型考慮了作物根系吸水和土壤持水能力的滯后影響[17]，適用于恒定或非恒定的邊界條件且具有靈活的輸入輸出功能。

1.3.2 時間和空間離散

模擬時間從2004年4月25日至7月20日總計87 d，采用變時間步長剖分方式，根據收斂迭代次數調整時間步長，允許最小時間步長為0.001 d，最大時間步長為1 d。

模型模擬土層為深度200 cm的垂直剖面，將一維的土壤剖面按2 cm等間隔剖分為101個單元。在上述土層剖分的基礎上，根據土壤剖面特性和實測的土壤質地，將土壤分為0～20、20～50、50～80、80～120、120～200 cm五層，并賦予不同的土壤水力參數值，并分別在10、30、40、80、120和200 cm深處設置6個觀測點。

1.3.3 蒸散發的計算

根據1998年聯合國糧農組織(FAO)推薦的Penman-Monteith(PM)公式作為計算參考作物蒸發蒸騰量的標準方法[18]，所用到的氣象數據由中國氣象數據網提供：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸發蒸騰量，mm/d；Rn為凈太陽輻射，J/(m2·d)；G為土壤熱通量，J/(m2·d)；ea為飽和水汽壓，kPa；ed為實際水汽壓，kPa；γ為濕度計常數，kPa/℃；Δ為溫度-飽和水汽壓關系曲線在T處的切線斜率，kPa/℃；U10為距地表10 m處的風速，m/s。

HYDRUS模型應用Beer定律，將Penman-Monteith公式計算得到的潛在蒸散量分為潛在蒸發(Ep)和潛在蒸騰(Tp)：

(2)

式中：k為冠層的消光系數，模型中默認為0.39[17]；LAI為葉面積指數，參考值基于LAI預測函數模型[19]，播種前取值0.3，幼苗期1.5，開花期2.3，結莢期為3。

1.4 土壤水力參數敏感性分析

用HYDRUS-1D模型模擬田間土壤水分運動的精度主要取決于土壤水力參數的選取，為提高模型精度，需要對參數進行適當調整，首先采用單因素敏感性分析法進行參數敏感性分析[20]，即每次只選擇某一土層的某一參數，在模型能正常運行的情況下對參數進行適當改變，得到新的模擬結果，利用模擬前后的田間含水量平均值的變化量進行敏感性系數S的計算，定量分析某一參數的改變對模型結果的影響程度。

(3)

式中：X是參數值；Y是模擬值；ΔX和ΔY是兩者的改變量。

1.5 誤差分析

采用均方根誤差(root mean square error，RMSE)和相對誤差(relative error，RE)兩個評價指標來定量評價參數改進前后模型的土壤含水量模擬效果[21]，各評價指標的計算公式為：

(5)

式中：si和oi分別為第i個樣本的模擬值和實測值；N為樣本個數。

均方根誤差(RMSE)反映模擬值與實測值絕對誤差的平均程度，相對誤差(RE)反映模擬值與實測值總量之間的相對誤差。

2 結果與討論

2.1 參數敏感性分析和模型的率定

根據公式(3)分析得到的不同深度土壤含水量對應的敏感性系數如表2所示，各層土壤的水力參數對相應土層的土壤含水量影響最大，對于0～20、20～40、80～120和120～200 cm土層，敏感性系數超過0.4的參數有土壤飽和含水率θs、孔徑指數n；對于40～80 cm土層，敏感性系數超過0.4的參數只有孔徑指數n；土壤含水率對其他參數的變化敏感程度不高且隨著土層深度的增加敏感性降低；各土層的土壤含水量對土壤殘余含水率θr及a都不敏感，但對孔徑指數n均敏感，這是因為van Genuchten 模型中n為ab的指數次冪，所以對土壤含水量均有影響。

表2 各層土壤水力參數敏感性分析Tab.2 Soil hydraulic parameters sensitivity analysis in each layer

注：表中數值均為敏感性系數的絕對值，*表示敏感性系數絕對值超過0.2。

在模型中輸入試驗田的特征參數、降雨、計算蒸散發所用數據和初始土壤含水量分布。先按土壤水力參數經驗值進行模擬，在一個完整灌溉周期內，選取4月25日至5月31日的土壤含水量實測值與模擬值進行對比，再通過敏感性分析得到的結果重點對相關參數進行適當調整，重復調參直至實測值與模擬值充分接近，達到兩者之間均方根誤差最小，所得參數即為最終率定參數，模型識別后的參數見表3。

表3 模型識別后的土壤水力參數值Tab.3 Model verification of the soil hydraulic parameter values

將率定后的土壤水力參數重新代入模型對土壤含水量進行模擬，采用6月1日至7月20日的土壤含水量實測值對模型進行驗證，驗證結果的散點圖如圖1所示，各評價指標的值如表4所示。

圖1 試驗區土壤含水量模擬值與實測值對比圖Fig.1 Comparison of simulation values with observation values of soil water contents in study area

圖1是土壤含水量模擬結果的散點圖，表層土壤含水量的模擬結果相對較差，深層土壤含水量的模擬結果相對較好，各點均勻分布在1:1線兩側。

表4 土壤含水量模擬值與實測值誤差分析Tab.4 The result of error analysis between the simulation value and the observation value

從表4可以看出，模型在模擬40、80、120、200 cm深度土壤含水量時效果良好，但在模擬土壤淺層10、20 cm含水量時與實測值存在一定偏差，分析原因主要是由于灌溉后土壤水未完全下滲時土壤含水量偏大造成的。總體來看模擬結果良好，運用HYDRUS-1D模型對該條件下土壤水分運移進行模擬是可行的。

2.2 不同灌溉模式下的田間入滲系數

利用識別后的模型，參考2014年新疆維吾爾自治區關于三工河流域的農業灌溉用水定額地方標準，選取豆類作物為研究對象，分別對傳統灌溉(4 500 m3/hm2)和節水灌溉(3 375 m3/hm2)下的田間土壤水運移進行模擬，分析水量平衡結果，確定合理的田間灌水定額。初始灌溉方式及灌水定額詳見表5，將豆類的生長期(87 d)分為播前，幼苗期，開花期和結莢期4個階段，再根據作物不同生長階段的需水量確定灌水定額及次數。

2.2.1 傳統灌溉水量平衡分析

根據表5所示的灌溉模式模擬的水量平衡結果如表6所示，不同生長階段的耗水量不同，生長初期，作物耗水以蒸散發為主，隨著作物的生長，根系吸水量逐漸增大，模型輸出的蓄變量反映模擬土層與其下土層的水量交換。模擬蓄變量為157.32 mm，水量平衡計算值為156.58 mm，誤差0.5%。降水和灌溉總量的48.8%為滲漏損失，同時，滲漏量占灌溉量的54.2%。

表5 不同灌溉方式及灌水定額Tab.5 Irrigation scheduling and irrigation quota

在同樣的土壤質地條件下，任玉忠研究了灌溉水深層滲漏特性及耗水規律，通過HYDRUS-1D模擬及數值計算下的傳統灌溉田間入滲系數分別為0.6和 0.551[22]。陳莉研究得出新疆灌溉水田間入滲系數均值為0.486[23]，周和平計算出新疆東部2009年的系數為0.534[24]。孫寶林研究表明新疆灌溉區為地下水補給來源的主要區域，8.4%的平原灌溉區所補給的地下水量占總補給量的82.6%[25]。綜上所述，灌溉水的田間入滲系數介于0.5～0.7之間，為地下水提供大量補給，隨著節水灌溉技術的推廣，需對系數做進一步的研究。

表6 傳統灌溉模式下的水量平衡Tab.6 Water balance of conventional irrigation

2.2.2 節水灌溉水量平衡分析

根據表6作物各生長階段的需水量及蒸散發[26]，其中作物需水量為參考作物蒸散發乘作物系數[27]，由式(1)可得新疆三工河流域的參考作物蒸散發為622.3 mm。對表5所示的節水灌溉模式進行模擬的結果如表7所示，模型模擬蓄變量為154.90 mm，計算值為153.06 mm，誤差1.2%，與表6相比，新的灌溉模式下作物各生長階段的滲漏損失均有所降低，降水和灌溉總量的29.4%為滲漏損失，同時，滲漏量占灌溉量的33.7%，總體來看，灌溉水滲漏損失由54.2%降到33.7%。

節水灌溉模式下灌溉水田間入滲系數有所降低，究其原因，是在滿足作物各階段需水量的同時，降低了灌水定額，增加了灌水次數，使得作物不同生長期的入滲系數均有所降低；本研究中作物播前期及幼苗期的入滲系數略大于總的入滲系數，因此還可以對該生長期灌溉水量進行調整，在之后的生產中，可以針對不同作物各生長階段的不同需水量來調整灌水定額及次數，并結合當地的氣候條件，制定適合不同作物的節水灌溉模式。

表7 節水灌溉模式下的水量平衡Tab.7 Water balance of water-saving irrigation

總結近年來各學者基于不同評價方法對新疆各地區灌溉水滲漏問題的研究，與本文模型計算結果進行對比。如表8所示，基于不同方法得到的傳統灌溉模式下新疆灌溉水田間入滲系數為0.6左右，節水灌溉模式下的田間入滲系數為0.3左右，變幅較大為節水灌溉模式不同所致。本文模擬的兩種灌溉模式下的系數分別為0.542和0.337，與前人的研究成果相近，具有較高的可靠性。

表8 新疆各地區田間入滲系數結果對比Tab.8 Comparison of field infiltration coefficient in Xinjiang

3 結 語

應用HYDRUS-1D模型模擬了豆類作物在整個生長期的土壤水分動態變化，并對田間土壤水量平衡進行分析計算，誤差控制在1.5%以內，表明利用該模型對流域進行灌溉水田間入滲系數預測是可行的。

通過土壤水分動態變化分析及田間土壤水量平衡計算，在傳統灌溉模式下，作物四個生長期的田間入滲系數分別為0.602，0.563，0.525，0.462；在同樣的條件下，考慮作物在不同生長期的需水量，所得節水灌溉的系數分別為0.392，0.419，0.325，0.286，不同生長期入滲系數的不同會導致地下水資源周期性變化，對新疆地下水的開發利用具有參考價值。

傳統灌溉下的田間入滲系數介于0.542～0.662之間，與此同時，節水灌溉的田間入滲系數介于0.337～0.410之間。規模化節水灌溉技術的推廣使滲漏損失減少了近20%，有效的提高了水資源利用效率，然而這加劇了地下水資源的衰減。對干旱地區來講，田間入滲系數的降低意味著地下水的補給量減少，在現有的開采模式下必然會加劇地下水位的持續下降。隨著限制開采等措施的實施，地下水資源也隨之發生變化，將所得的灌溉水田間入滲系數與新疆各灌區結合，能為新疆地下水資源的評價與管理提供理論支持。

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[1] 羅格平, 周成虎, 陳 曦. 從景觀格局分析人為驅動的綠洲時空變化——以天山北坡三工河流域綠洲為例[J]. 生態學報, 2005,25(9):2 197-2 205.

[2] 張 龍, 張 娜. 新疆農業節水現狀及對策研究[J]. 中國農村水利水電, 2010,45(7):43-45.

[3] 周和平, 王 忠, 徐小波. 新疆高效節水灌溉發展規模研究[J]. 中國農村水利水電, 2010,45(12):18-21.

[4] 孫澤強, 康躍虎, 劉海軍. 噴灌冬小麥農田土壤水分分布特征及水量平衡[J]. 干旱地區農業研究, 2006,24(1):100-107.

[5] 岳 兵. 滲灌技術存在問題與建議[J]. 灌溉排水, 1997,16(2):40-44.

[6] 于紅梅. 控制土壤含水量對蔬菜產量及露地菜田水分滲漏量的影響[J]. 中國農學通報, 2007,23(4):232-236.

[7] 冀榮華, 王婷婷, 祁力鈞, 等. 基于 HYDRUS-2D 的負壓灌溉土壤水分入滲數值模擬[J]. 農業機械學報, 2015,46(4):113-119.

[8] 龔元石, 李保國. 應用農田水量平衡模型估算土壤水滲漏量[J]. 水科學進展, 1995,6(1):16-21.

[9] 朱安寧, 張佳寶. 黃潮土的土壤水滲漏及硝態氮淋溶研究[J]. 農村生態環境, 2003,19(1):27-30.

[10] 郝芳華, 歐陽威, 岳 勇, 等. 內蒙古農業灌區水循環特征及對土壤水運移影響的分析[J]. 環境科學學報, 2008,28(5):825-831.

[11] Skaggs T H, van Genuchten M T, Shouse P J, et al. Macroscopic approaches to root water uptake as a function of water and salinity stress[J]. agricultural water management, 2006,86(1):140-149.

[12] Tafteh A, Sepaskhah A R. Application of HYDRUS-1D model for simulating water and nitrate leaching from continuous and alternate furrow irrigated rapeseed and maize fields[J]. Agricultural Water Management, 2012,113(10):19-29.

[13] 畢經偉, 張佳寶, 陳效民, 等. 應用 HYDRUS-1D 模型模擬農田土壤水滲漏及硝態氮淋失特征[J]. 農村生態環境, 2004,20(2):28-32.

[14] 胡克林, 肖新華, 李保國. 不同類型下邊界條件對模擬灌溉農田水分滲漏的影響[J]. 水科學進展, 2006,17(5):665-670.

[15] 占車生, 豐華麗, 馬靈玲, 等. 新疆三工河流域農業需水量預測與分析[J]. 干旱區地理, 2009,32(3):438-444.

[16] Simunek J, Van Genuchten M T, Sejna M. The HYDRUS-1D software package for simulating the one-dimensional movement of water, heat, and multiple solutes in variably-saturated media[J]. University of California-Riverside Research Reports, 2005,112(3):1-240.

[17] Van Genuchten M T. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils[J]. Soil science society of America journal, 1980,44(5):892-898.

[18] Allen R G, Pereira L S, Raes D, et al. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56[J]. FAO, Rome, 1998,300(9):D05-109.

[19] 吳立峰, 張富倉, 王海東, 等. 新疆棉花虧缺灌溉葉面積指數模擬研究[J]. 農業機械學報, 2015,46(1):249-258.

[20] 高 躍. 基于 HYDRUS 模型的紅壤坡耕地水分動態研究[D]. 武漢：華中農業大學, 2013.

[21] 馬 歡, 楊大文, 雷慧閩, 等. Hydrus-1D 模型在田間水循環規律分析中的應用及改進[J]. 農業工程學報, 2011,27(3):6-12.

[22] 任玉忠. 干旱區棗園土壤水深層滲漏數值模擬研究[D]. 烏魯木齊：新疆農業大學, 2010.

[23] 陳 莉, 吳旭春, 陳 敏. 新疆農業灌溉用水節水潛力分析[J]. 新疆農業大學學報, 2004,27(S1):116-118.

[24] 周和平, 張明義, 周 琪, 等. 新疆地區農業灌溉水利用系數分析[J]. 農業工程學報, 2013,29(22):100-107.

[25] 孫寶林, 魏 琳, 楊 瑾. 新疆地下水資源量及開采潛力分析[J]. 內蒙古水利, 2005,102(2):10-12.

[26] 史曉楠, 王全九, 王 新, 等. 參考作物騰發量計算方法在新疆地區的適用性研究[J]. 農業工程學報, 2006,22(6):19-23.

[27] 閆浩芳. 內蒙古河套灌區不同作物騰發量及作物系數的研究[D]. 呼和浩特：內蒙古農業大學, 2008.