北票地區蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水鹽動態分析

(遼寧省鐵嶺水文局， 遼寧 鐵嶺 112000)

北票地區蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水鹽動態分析

卞京軍

(遼寧省鐵嶺水文局， 遼寧 鐵嶺 112000)

本文以遼寧省北票市的蔬菜大棚為例，分別采用田間淋洗試驗法和數值模擬法對暗管排鹽過程的土壤水鹽動態進行分析。結果表明，土壤水鹽動態受暗管的影響較小，因此有必要對其設置進行改進。數值模擬結果與實測值結果較為接近，因此可基于該模型進行暗管規格、鋪設方式或間距等參數的優化選擇，從而為合理確定蔬菜大棚排鹽模式提供科學依據。

北票地區；蔬菜大棚；暗管排鹽；土壤水鹽

1 引 言

蔬菜大棚具有種植經濟效益高、可反季節栽培等優點， 因此近年來在遼寧省北票市得到了十分迅速的發展。這雖為該市的蔬菜供應以及農業發展做出了較大貢獻，但同時也引發了土壤鹽堿化問題，限制了當地經濟的可持續發展，土壤鹽堿化的防治已迫在眉睫。鹽堿地改良措施包括農藝措施，化學措施、生物措施以及工程措施[1]。目前，在北票地區的蔬菜大棚栽培過程中，采用淡水沖洗是最為主要的鹽堿化控制措施，所采用的灌溉水不僅可提供作物生長所必需的水分與養分，也可發揮一定的抑鹽與壓鹽作用。然而，這類淡水沖洗的鹽漬化控制措施只能使鹽分遷移至較深土層而無法徹底排除鹽分，以致土壤中鹽分積累不斷增多，加大了次生鹽漬化危害發生的可能性及其破壞力。

淡水沖洗結合暗管排水排鹽法具有高效的鹽堿化改良能力，因此在世界各地得到了廣泛的應用，但該方法的改良效果受暗管規格、鋪設方法以及間距等諸多因素的影響，因此有必要對該條件下土壤水鹽運移規律進行探究以為排鹽措施的優化設計提供參考[2]。李顯溦等對新疆膜下滴灌棉田暗管排鹽過程進行了數值模擬與分析，該研究證明數值模擬法可較好地預測暗管排鹽過程的土壤水鹽動態情況[3]。目前，針對蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水鹽動態分析相對較少，因此，本文采用李顯溦等所提方法，進行田間淋洗試驗并建立精準的數值模型，從而為蔬菜大棚高效排鹽模式的探索提供參考。

2 分析方法

2.1 田間淋洗試驗

田間淋洗試驗于2016年7月在遼寧省北票市婁家店鄉進行(東經120.6553°，北緯42.0599°)，當地年平均氣溫8.6℃，年均降水量509mm，無霜期153d，年均日照2983h。該地區大棚精細蔬菜栽培技術先進，以“番茄—豆角—苦苣”為主要種植模式，全年畝產值可達12000元。灌溉水淋洗效果在較大程度上取決于土壤的基本性能，因此采用李顯溦等所用方法對土壤基本性能參數進行評估，最終的空間平均結果見表1。

表1 土壤基本性能參數

試驗田占地長10m×寬5m，在田內鋪設1條管徑為0.1m的雙壁波紋暗管，以人工開挖方式填埋，埋深為0.6m。暗管周圍鋪設雙層玻璃纖維布以防止排水排鹽暗管堵塞。采用當地灌溉用水對蔬菜大棚試驗田進行及時的水分補充，共進行20d。分別在不同時間于不同位置處取樣，水平方向共選擇3個取樣剖面，分別距離暗管1m、2m和3m，稱為取樣剖面S1、S2和S3。豎直方向共選擇8個取樣點，其中首個取樣點距離地表0.1m，剖面各取樣點的取樣間距為0.1m。土樣含水量與含鹽量的測定在實驗室中完成，分別采用標準的烘干法和電導率換算法[4]。

2.2 土壤水鹽動態數值模擬

李顯溦等所提出的土壤水鹽動態數值模擬法已經在新疆膜下滴灌棉田暗管排鹽過程中得到了驗證與應用，因此本文主要借鑒該方法對蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水鹽動態進行數值模擬[5]。該方法主要采用HYDRUS-2D/3D軟件，該軟件廣泛應用于模擬飽和—非飽和介質中水、熱、溶質運動。HYDRUS-2D/3D軟件中的水分與鹽分運動方程分別為Richards方程和對流—彌散方程[6]。田間淋洗試驗開始前，在各取樣點進行土體采樣并進行測定，并將所測水鹽含量作為數值模擬的初始水鹽含量條件，具體數據見表2。

表2 土壤初始水鹽含量

模擬中的網格類別設置為三角形，節點之間最小距離為0.01m，最大為0.05m，其中接近暗管區域節點間距較小，遠離暗管區域節點間距較大，剖分單元數為3864個。模擬時間為20d，時間步長為1h。模擬區域下邊界設置為自由排水邊界，暗管周圍為滲透邊界，兩側邊界為隔水邊界。

3 分析結果

3.1 土壤水分動態

田間淋洗試驗前后的土壤含水量發生明顯變化[7]，試驗前的水分含量見表2，試驗后水分含量如圖1所示。圖1中散點代表實測值，而曲線代表模擬值。比較表2與圖1中的實測數據可得蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水分動態情況：采樣剖面S1、S2和S3在試驗前的平均含水量分別為24%、25%和26%，而試驗后的平均含水量分別為35%、34%和34%，即土壤水分含量明顯增加。然而，3個取樣剖面的值較為接近，說明在本次蔬菜大棚暗管排鹽過程中，土壤水分動態受暗管排水作用的影響較小，依舊是以土壤滲透性等基本特征為主要影響因素。

圖1 土壤含水量空間分布情況

數值模型的精確性可由模擬值與實測值之間的均方根差RMSE和確定性系數R2來表示，其中前者表示兩組數據間的差別大小，后者表示兩組數據間的擬合程度。因此，RMSE值的大小與精確度成反比，而R2值的大小與精確度呈正比。對圖1所示數據進行分析可知，在采樣剖面S1、S2和S3處的RMSE值分別為0.0134%、0.0156%和0.0160%；而R2值分別為0.9335、0.9106和0.9357。可見，模擬值與實測值之間的RMSE值較小、R2值較大，說明本文所用模型滿足精確度要求，在蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水動態分析中具有較強的應用性。

3.2 土壤鹽分動態

田間淋洗試驗前后的土壤含鹽量也發生明顯變化，試驗前的水鹽含量見表2，試驗后的含鹽量如圖2所示。比較表2與圖2中的實測數據可得蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤鹽分動態情況：采樣剖面S1、S2和S3在試驗前的平均含鹽量分別為2.58%、2.56%和2.58%，而試驗后的平均含鹽量分別為0.807%、0.823%和0.822。淋洗試驗后土壤平均含鹽量呈明顯下降趨勢，但暗管排鹽量僅為4.31kg，說明大多數鹽分皆隨水分遷移到土壤底層，而非通過暗管徹底排除。相對而言，取樣剖面S1處的鹽分減少量最為明顯，主要因為該點距離暗管較近。然而，各取樣剖面的值較為接近，再次說明，在本次蔬菜大棚暗管排鹽過程中，土壤鹽分動態主要是受土壤滲透性等基本特征影響而不是以暗管排鹽作用為主要影響因素。

圖2 土壤含鹽量空間分布情況

對圖2所示數據進行分析可知，在采樣剖面S1、S2和S3處的RMSE值分別為0.12499%、0.12518%和0.12787%；而R2值分別為0.9341、0.9391和0.9350。土壤特性在空間上一般具有較大的差異性，無法完全反映在數值模型中，而這是數值模型產生誤差的主要原因。但總體而言，本文所用模型的精確度較高，在預測蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤鹽動態分析中應用性較強。

4 結 論

土壤鹽堿化是蔬菜大棚可持續發展的重要制約因素，因此有必要對不同排鹽過程的土壤水鹽動態進行分析，從而制定出高效的排鹽模式。本文以暗管排鹽方式為例進行田間淋洗試驗，結果表明本次試驗中的淋洗過程可起到明顯的抑鹽效果，使得試驗田平均鹽分含量降低約70%。然而鹽分含量的減少受暗管的影響相對較小，鹽分主要是隨灌溉水淋洗至研究范圍以下區域而非徹底排除，因此只能暫時緩解鹽漬化問題。經驗證，本文所采用的數值模型與模擬方法可較為精確地模擬出蔬菜大棚暗管排鹽過程的土壤水鹽動態情況，因此可利用該模型對暗管的規格、鋪設方式、和間距進行調整，以制定出最佳的排鹽方案。

[1] 盧軍, 鄒德華. 福海灌區鹽堿地改良利用措施研究[J]. 水利技術監督, 2010(5): 54-55.

[2] 鄭愛民, 喬玲. 臺蘭河灌區鹽堿地成因分析及規劃治理對策[J]. 水利規劃與設計, 2010(2): 21-22.

[3] 李顯溦, 左強, 石建初, 等. 新疆膜下滴灌棉田暗管排鹽的數值模擬與分析Ⅰ: 模型與參數驗證[J]. 水利學報, 2016, 47(4): 537-544.

[4] 朱曉華. 解決大棚土壤鹽漬化和酸化的方法[J]. 現代農業, 2012(10): 17.

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[6] 余根堅, 黃介生, 高占義. 基于HYDRUS模型不同灌水模式下土壤水鹽運移模擬[J]. 水利學報, 2013, 44(7): 826-834.

[7] 于淑會, 劉金銅, 李志祥，等. 暗管排水排鹽改良鹽堿地機理與農田生態系統響應研究進展[J]. 中國生態農業學報, 2012, 20(12): 1664-1672.

AnalysisonsoilwatersaltdynamicconditionduringconcealedconduitsalteliminationinvegetablegreenhouseofBeipiaoregion

BIAN Jingjun

(LiaoningTielingHydrographicOffice,Tieling112000,China)

The vegetable greenhouse of Beipiao of Liaoning is adopted as an example in the paper, field leaching test method and numerical simulation method are respectively adopted for analyzing the dynamic condition of soil water salt during concealed conduit salt elimination. The results show that the influence of concealed conduit on soil water salt dynamic condition is lower. Therefore, it is necessary to improve the setting. The numerical simulation results are consistent with the measured value results. Therefore, the concealed conduit specification, pavement mode or spacing and other parameters are optimally selected based on the the model, thereby providing scientific basis for rationally determining salt elimination mode in vegetable greenhouse.

Beipiao region; vegetable greenhouse; concealed conduit salt elimination; soil water salt

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.12.002

TV93

A

2096-0131(2017)12-0005-03