用SahysMod 模型研究不同灌排管理情景土壤水鹽動態

黃亞捷，李 貞，卓志清，興 安，黃元仿※

（1.中國農業大學土地科學與技術學院/農業農村部華北耕地保育重點實驗室/自然資源部農用地質量與監控重點實驗室，北京 100193；2.中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所，北京 100081）

0 引 言

銀北灌區在西北干旱與半干旱地區農業生產中占有重要地位，它是寧夏土地整治和高標準灌溉綠洲農田建設的重點區域。灌區耕荒地交錯分布、土壤鹽漬化嚴重[1]。在灌區4 413 km2耕地中，鹽漬化耕地21 480 km2，鹽堿荒地560 km2。銀北的石嘴山市、平羅縣、惠農區等地和銀南的部分地區耕地土壤鹽漬化十分嚴重[2]。周德[3]認為雖然銀北地區的土壤鹽漬化面積總體呈下降趨勢，但由于不合理的灌排方式等影響，土壤鹽漬化風險仍然很大。

已有研究[4]表明，在土地整治過程中簡單平整造地導致的灌排不配套與水鹽不耦和是造成區域土壤鹽漬化的重要原因。以水為中心，如在土地整治過程中以水定地，建立完整、配套的灌排系統，是解決土壤鹽漬化的有效措施[4]。Konukcu 等[5]也指出健全灌排系統、控制地下水位是防止鹽堿化的重要措施。在灌水方面，基于合理的灌水量及不同灌水方式（如畦灌、溝灌）淋洗鹽分，可加快土壤脫鹽速度，有利于降低土壤鹽漬化[6]。對于水資源約束地區，如銀北灌區，利用咸水、微咸水灌溉是解決水資源短缺與降低土壤鹽漬化的有效措施。在排水方面，在土地整治過程中綜合考慮排水溝的設計規格、走向和與地勢的關系，排水溝和地下水位、土層結構的關系，排水溝的排水、排鹽效果等，通過排水溝設置控制地下水埋深，最終可實現降低土壤鹽漬化的目的[7-8]。但是，對于如何通過土地整治加強灌區灌排管理，減輕或避免灌區土壤鹽漬化仍是灌區面臨的主要問題之一。

通過模型模擬及預測，研究在土地整治過程中不同灌排管理下區域土壤水鹽運動規律和運行特征，對實現土壤鹽漬化的預測與防治具有重要的指導意義[5,9-11]。遺憾的是，區域內土壤鹽漬化過程與水鹽運移規律較復雜，土壤水鹽具有明顯的空間變異性，以往對于灌排管理及鹽漬化治理的研究多集中于實驗室和田間小區試驗[5,12]，而在土地整治過程中綜合考慮區域耕地及荒地土壤水鹽空間變異性的灌排管理研究還相對較少；同時，常用的模型（如HYDRUS 模型等）只能模擬情景比較簡單的水分溶質運移，不能在同一構建模型中給定不同類型的大氣邊界條件，這就導致不同景觀單元（如耕地與荒地）的土壤屬性輸入不能區分，也不能同時考慮不同的作物類型，根系不能跨區[13]；除此之外，以往的研究較少關注在土地整治過程中不同灌排管理情景下耕地與荒地土壤水鹽在未來的長期動態變化。

SahysMod（Spatial Agro-hydro-salinity Model）是荷蘭土地開墾和改良國際研究所（ILRI）的 Boonstra 和Oosterbaan 教授以水分和鹽分平衡原理為基礎，集成SaltMod（Soil Salinity Model）和 SGMP（Standard Groundwater Model Program）形成的三維模型[14]。被逐步應用于模擬與預測土壤水（鹽）分、地下水和排水的鹽分、地下水埋深、排水量等方面[15-17]。SahysMod 在模擬及預測未來土壤水鹽時充分考慮區域土壤屬性的空間變異性，以及作物種植制度的不同所引起的灌溉與排水的差異性[18]。因此，本研究基于SahysMod 模型同時考慮耕地及荒地土壤水鹽的空間變異性，采用平衡方程研究土地整治片區未來10 a 內不同灌排管理情景下區域土壤水鹽動態變化，以期通過優化灌排管理模式緩解灌區土壤鹽漬化。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

寧夏平羅縣西大灘（38°49′25＂N，106°25′54＂E）是銀北灌區典型的土壤鹽漬化分布區及土地整治片區（圖1），該區域屬賀蘭山東麓洪積平原與黃河沖擊平原過渡地帶，面積為6.89 km2，其中耕地、荒地面積分別為4.90、1.99 km2。區域內土壤膠體吸附大量的Na+，土壤堿化度在15%～60%之間，pH 值為8.0～10.4。區內地勢平坦，荒地地勢低洼，高程值為1 077～1 122 m。

圖1 研究區位置及采樣點空間位置分布圖 Fig.1 Location of study area and spatial distribution of soil sampling sites

研究區屬于黃河中上游灌溉地區，隸屬于第三支溝，田間農渠相鄰或相間布置。區域主要依靠于黃河水、地下井抽水及排水再利用進行灌溉，具體的灌溉制度見表 1，總灌水量約為670 mm。由于灌水所攜帶的一定數量的可溶鹽在灌區積累（灌溉水電導率約為1.05 dS/m），土壤含鹽量增高，部分荒地的土壤鹽漬化更為嚴重。研究區田間排水主要依靠農溝排水，由表2 所示，斗排主要接收來自田間排水溝的排水；農溝多為1.5 m 深，部分農溝1.8 m 深。區域內的排水標準一般為1.5 mm/d。區內排水設施較為落后，溝道淤積、排水不暢等也加重了土壤鹽漬化。

表1 研究區基本灌溉制度 Table 1 Basic irrigation regime in study area

表2 排水系統的基本特征 Table 2 Characteristics of drainage system

綜合考慮作物種植制度、灌排系統及高程等因素，本研究以240 m 為采樣間距，共布設70 個監測樣點，具體布點如圖1 所示。土壤樣本采集在每次灌水前，在每個采樣點用土鉆分層取樣，每個樣品是由每個布設樣點的鄰近直徑10 m 范圍內3 個土樣混合而成。采樣層次分別為0～10、>10～20、>20～30、>30～40、>40～50 cm，采樣時間為2015 年5 月、10 月，2016 年5 月、10 月及2017 年5 月。基于0～10、>10～20、>20～30 cm 的土壤樣品混合形成0～30 cm 深度的土樣；基于30～40、>40～50 cm 深度的樣品混合形成30～50 cm 的土樣。參照[19-21]測定土壤含水率、容重、田間持水量、機械組成、電導率、土壤與地下水全鹽含量、地下水礦化度。

1.2 研究方法

1.2.1 SahysMod 模型介紹

SahysMod 模型是通過多邊形網格（包括內部及外部多邊形網格）對區域內土壤水分、鹽分空間變異進行劃分的3D 平衡模型[22]。它包括水平衡模塊、地下水模塊及鹽平衡模塊。根據當地的氣候條件、作物生長，SahysMod模型可分為1～4 個模擬季節，并從垂直方向上分為4 層研究水鹽平衡，即地表、根區、過渡層和含水層。水平衡方程如下所示

式（1）是地表水平衡方程。Pp為降雨量，Ig為灌水量，λ0為從根區進入地表的水量，E0為地表水蒸發量，λi為從地表進入根區的水量，S0為地表徑流量，ΔWs為儲存在地表的水量變化量。式（2）是根區土壤水平衡方程。Rr為進入根區的毛細管上升水，Era為蒸騰耗水量，Lr為根區滲漏水量，ΔWf為根區在非飽和態儲存的水量。當根區水量處于田間持水量與完全飽和之間時，ΔWr為此狀態下的儲水量。式（3）是過渡層水平衡方程。Lc為灌溉渠系滲漏水，Vr從含水層垂直進入過渡層的水量，VL從過渡層進入含水層的水量，Gd為通過排水溝及管道等排出的水量，△Wx為儲存在過渡層的水量變化量。式（4）是含水層水平衡方程。Gi為含水層的進水量，G0為含水層的出水量，Gw為地下抽水量，ΔWq為儲存在含水層的水量變化量。式中的變量單位均為mm。

鹽平衡方程是基于上述各個層次的水平衡方程及其所攜帶的鹽分含量建立。地下水流動是基于有限差分法確定。詳細的SahysMod 模型對區域土壤水鹽平衡方程及地下水流動的計算可參考以往研究[14,23-24]。

基于SahysMod 模型確定研究區垂直方向上的各層（即地表、根區、過渡層和含水層）厚度。基于SahysMod Working Group of ILRI[23-24]對地表厚度的定義，認為區域內地表層厚度為0。如圖1 所示，研究區內主要作物類型為玉米，玉米根系平均長度為0.3 m[25]。SahysMod Working Group of ILRI[23-24]認為根系平均長度即為根區厚度，因此確定根區厚度為0.3 m；過渡層厚度是基于最大地下水埋深確定。根據以往研究[26]，研究區內非生育期內的耕地及荒地最大地下水埋深分別為 2.0 及1.8 m，耕地與荒地平均高度差為0.2 m。將最大地下水埋深減去根區厚度后，確定耕地與荒地的過渡層厚度分別為1.7 及1.5 m；含水層只考慮到潛水含水層，厚度為20 m[27-28]。

1.2.2 SahysMod 模型參數設置

考慮到土地平整、高程、作物類型以及灌排設施等差異對土壤鹽分的影響，在SahysMod 模型中共設置138個多邊形網格，其中內部多邊形網格98 個（對應網格編號1-98）、外部多邊形網格40 個（對應網格編號99-138），每個網格的面積為270×270 m2（圖2）。SahysMod 模型認為每個多邊形網格均是1 個均質的單元，主要考慮不同網格之前的土壤水鹽運動。內部多邊形網格為研究區域，每個內部多邊形網格參數一致，如果在同1 個網格內存在2 種或2 種以上的作物類型（如玉米與水稻），在計算網格內的參數時（如灌水量）是基于不同作物的面積所占比例進行確定。外部多邊形所處的位置為研究區邊界，由圖1 可知，研究區邊界為封閉灌渠及排水溝，根據以往研究認為此條件下的研究區外邊界條件為定水頭邊界條件[29]。

SahysMod 模型中比例尺設定為1∶20 000，預測周期為未來10 a。本研究將每年分為2 個模擬時期，即生育期（5—9 月，共5 個月）和非生育期（10 月—次年4 月，共7 個月）。基于Penman—Monteith 公式[30]、FAO 在灌溉與排水中提出的作物系數[31]及銀北灌區潛水蒸發量計算方法[32]，區域過去10 a（2006—2016 年）中生育期平均降雨量為185 mm，平均潛水蒸發量為917 mm，非生育期的平均降雨量25 mm，平均潛水蒸發量為585 mm。由于研究區域地勢平坦、徑流極其微弱，可認為地表徑流為0[33]。研究區地下水埋深及含鹽量數據由地下水觀測井常年觀測獲取。值得注意的是，采用SahysMod 模型計算的電導率為田間土壤飽和電導率，即EC 值[23]。本研究基于土壤飽和浸提液的電導率ECe 與田間土壤飽和條件下電導率EC 的關系（EC=2ECe）[23]，將SahysMod 模型中輸出的EC 值均已換算為ECe 值。下文所提及的土壤電導率均指ECe。

圖2 SahysMod 模型中多邊形網格設置 Fig.2 Nodal network dividing the experimental sites for SahysMod model

SahysMod 主要輸入參數包括氣象、土壤、作物、地下水、灌溉以及排水等，主要輸出數據包括土壤鹽分、排水和地下水的礦化度、地下水埋深、排水量等。區域中各季度的氣象數據、土壤鹽分、作物類型、灌排水、地下水埋深以及礦化度等基礎參數通過實際監測及有關文獻的取值范圍獲取，部分中間過程參數值采用模型默認值，具體的數據來源及參數值見表3 和表4。

表3 研究區主要數據來源 Table 3 Source of main data in study area

考慮空間變異性的參數主要包括根區初始土壤鹽分、過渡層初始土壤鹽分、根區總孔隙度、根區有效孔隙度、根區土壤容重、根區田間持水量、根區淋洗效率，各參數值見圖3 所示。其中，在SahysMod 模型中，基于ECe 與土壤鹽分的強正相關性，采用ECe 反映土壤鹽漬化情況[23-24]。用2015—2016 年土壤鹽分數據進行模型參數率定，2017 年土壤鹽分數據進行驗證。

1.2.3 SahysMod 模型參數敏感性分析

通過敏感性分析識別不同輸入參數對SahysMod 模型中土壤水鹽的影響，在進行敏感性分析的參數主要包括根區淋洗效率（Flr）、過渡層淋洗效率（Flx）、含水層 淋洗效率（Flq）及含水層導水率（Kaq）。其中，Flr 為根區滲漏水的鹽分質量濃度與飽和土壤水的平均鹽分質量濃度的比值，取值范圍為0～1[18,23]。Flx 為過渡層滲漏水的鹽分質量濃度與飽和土壤水的平均鹽分質量濃度的比值，取值范圍為0～1[18,23]。Flq 是指從含水層滲漏出的溶液鹽分濃度與含水層飽和時的平均鹽分濃度的比值。研究表明[18]，Flq 的取值范圍在0.01～2 之間，值越大表明淋洗效率越高。另外，Flr 在率定時考慮了空間變異性；由于研究區面積較小，過渡層和含水層性質較為均一，因而對Flx、Flq 及Kaq 的率定均未考慮變異性。參考以往研究[18,37]，采用參數±20%及±50%來評定其敏感性。在進行敏感性分析時認為SahysMod 模型中其他參數基本不變。采樣均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）指標進行模型參數率定評價。

表4 SahysMod 模型參數值 Table 4 Values of parameters for SahysMod model

圖3 SahysMod 模型中輸入參數值 Fig.3 Input parameters for SahysMod model

1.2.4 灌排管理模式情景設置

通過綜合考慮土地整治前后區域土壤水鹽運動規律，最終設定4 種情景研究在土地整治過程中不同灌排模式對土壤水鹽長期動態變化的影響（表5）。研究區排水主要為田間農溝排水，多數深為1.5 m，部分深1.8 m，考慮到1.8 m 的農溝占比很小，因此SahysMod 模型中認為現有模式下的排水溝深為1.5 m。FAO[31]認為當土壤飽和浸提液電導率為1.7 dS/m 時，玉米產生鹽分脅迫導致減產。由于研究區內主要作物類型為玉米，因此認為當土壤電導率為1.7 dS/m 時，耕地根區土壤鹽分積累達到障礙水平。同時，在SahysMod 模型模擬不同灌排管理模式對土壤鹽分的影響時，僅僅考慮耕地網格在生育期未來10 a 內的土壤鹽分變化。

表5 不同灌排管理模式情景設置 Table 5 Setting of different irrigation and drainage management scenarios

2 結果與分析

2.1 SahysMod 模型率定及驗證

取不同的根區淋洗效率Flr，模擬計算根區土壤電導率，將根區土壤電導率預測值與實測值進行比較，吻合最好的根區淋洗效率即為實際的淋洗效率。如表6 所示，在現有灌排管理情景下，隨機選取荒地多邊形網格1、26、60 及耕地網格7、61、76、87、89 進行比較，當設定Flr的范圍為0.509～0.698，不同網格的RMSE 值都接近于0，說明土壤電導率的預測值與實測值基本一致，根區淋洗效率確實存在空間變異性，如耕地網格編號61 的Flr 值為0.659，荒地網格編號26 對應的Flr 為0.612。另外，耕地Flr 一般要大于荒地，這和以往的研究基本一致。已有研究表明Flr 的值主要取決于土壤質地、孔隙度及灌溉條件等，土壤較黏重、土壤有效孔隙度低及用堿性灌溉水灌溉會導致Flr 低[18,38]。Yao 等[18]也表明濱海農田Flr為0.60～0.85，Jia 等[39]認為寧夏的銀南地區的根區的淋洗效率為0.55。

表6 基于SahysMod 模型的根區淋洗效率（Flr）率定 Table 6 Calibration of leaching efficiency of root zone (Flr) for SahysMod

如表7 所示，選取不同Flq 值（Flq 取0.6～1.8）比較實際地下水埋深與預測地下水埋深。結果發現，當Flq 取1.2 時，均方根誤差RMSE 值最小（RMSE=0.020 m），地下水埋深的模擬值與實測值吻合最好。基于取定不同的Flx 值（Flx 取0.4～0.9）模擬地下水埋深。結果發現，當Flx 為0.8 時，RMSE 值最小，為0.020 m，地下水埋深的模擬值與實測值吻合最好。基于取定不同Kaq模擬計算地下水埋深，結果發現，當Kaq 取10 m/d，RMSE 值最小（RMSE=0.020 m），地下水埋深的模擬值與實測值吻合程度最好，這和以往的銀北灌區的含水層導水率的值基本相近[40-41]

以2015—2016 年土壤電導率數據進行SahysMod 模型參數率定，以2017 年數據進行驗證（表8），結果發現無論是耕地或者荒地土壤，模型預測平均值與實測平均值比較接近，RMSE 值較小，表明SahysMod 模型可以用于模擬及預測研究區內不同灌排情景下的土壤鹽分、地下水埋深等動態變化規律。

2.2 SahysMod 模型參數敏感性分析

如圖4 所示，考慮到Flr 空間變異性，選取網格編號為26、60、76、87，研究Flr 對土壤電導率的敏感性。結果發現當Flr 增加時（如Flr+20%及Flr+50%），根區土壤電導率降低；當Flr 減小時（如Flr-20%及Flr-50%），根區土壤電導率增加，Flr 對根區土壤電導率比較敏感。另外，Flr值對地下水埋深無影響，這與以往的研究基本一致[18]。

表7 過渡層淋洗效率、含水層淋洗效率及含水層水平導水率的率定 Table 7 Calibration of leaching efficiency of transition zone, aquifer zone and horizontal hydraulic conductivity

如圖5 所示，不同的Flx、Flq 對地下水埋深具有較低的敏感性，Kaq 對地下水埋深具有較高的敏感性。當Flx減小時（Flx-20%，即0.6；Flx-50%，即0.4），地下水埋深略增加；當Flx 增加時（Flx+20%，即1.0），地下水埋深略減少。由于Flx 率定值為0.8，其范圍為0～1.0，故沒有考慮Flx 增加50%時地下水埋深的變化。當Flq 增加時（Flq+20%，即1.44；Flq+50%，即1.80），地下水埋深略有減小；當Flq 減小時（Flq-20%，即0.96；Flq-50%，即0.60），地下水埋深略有增加。這和以往研究略有差異，如Yao 等[18]認為Flq 對地下水埋深沒有影響，這可能是由于本研究區面積（灌區尺度）相比較于Yao 的研究區域（農田尺度）較大，研究區內的地下水埋深具有一定的差異，并且由于耕地與荒地的土壤水鹽交換，使得Flq 對地下水埋深有微弱影響。最后，當Kaq 增加時（Kaq+20%，即12 m/d；Kaq+50%，即15 m/d），地下水埋深增加，當Kaq減小時（Kaq-20%，即8 m/d；Kaq-50%，即5 m/d），地下水埋深減小，這和以往研究相一致。Singh 等[17]指出在地下水埋深淺的鹽漬化區域，Kaq 的值比較小。Yao 等[18]認為加大土壤導水率Kaq 有利于地下水埋深增加。

表8 基于SahysMod 模型的土壤電導率預測值與實測值比較 Table 8 Comparison of measured and predicted soil electrical conductivity based on SahysMod model (dS·m-1)

圖4 根區淋洗效率對土壤電導率敏感性分析 Fig.4 Sensitivity analysis of rootzone leaching efficiency on soil electrical conductivity

圖5 過渡層淋洗效率、含水層淋洗效率及含水層水平導水率對地下水埋深的敏感性分析 Fig.5 Sensitivity analysis of leaching efficiency of transition zone, leaching efficiency of aquifer and horizontal hydraulic conductivity of aquifer on groundwater depth

2.3 不同情景下土壤水鹽長期動態變化規律

2.3.1 現有灌排管理模式

基于SahysMod 預測在現有灌排管理情景下（即土地整治前）未來10 a 內的耕地與荒地土壤電導率變化。如圖6 所示，隨機選取研究區內的耕地與荒地網格（如荒地編號26、60，耕地編號76、87）。結果發現，在預測初期（2017—2022 年）荒地土壤鹽分逐年升高，在預測后期（2023—2027 年）荒地土壤鹽分變化平緩且趨向于最大值，這可能是由于地下水埋深變淺（圖6），荒地區域在受到附近的灌溉耕地土壤水分水平滲透及地下水的垂直補給（荒地地下水電導率為5.6 dS/m），并且在強蒸發的作用下，水分攜帶鹽分逐漸向土壤表層運移，水分被蒸發而鹽分最終積聚在荒地表層土壤之中，造成荒地土壤鹽分逐年升高。在預測后期荒地鹽分的積累可能逐步趨向于最大值，這是因為鹽分積累使得土壤結構變化導致導水率降低，土面蒸發量減少，反過來影響了荒地土壤鹽分的進一步積累。研究結果和以往的研究相一致，郭文聰等[42]認為由于鈉離子的分散作用、降水的淋洗作用以及溶質勢梯度作用下的鹽分擴散和彌散作用對荒地鹽分積累的抑制作用，使得荒地鹽分積累存在最大值。

耕地土壤鹽分在預測初期（2017—2022 年）變化緩慢，在預測后期（2023—2027 年）逐年增加。這是因為耕地的土壤鹽分初始值比較低（網格76 及87 初始土壤電導率分別為0.260 及0.243 dS/m），雖然地下水的垂直補給及灌溉帶來了大量鹽分（耕地地下水電導率為4.2 dS/m，灌溉水電導率為1.05 dS/m），但是地下水不斷得到灌溉的補充，灌溉的耕地與低洼的荒地形成地下水位差，受地下徑流的作用，高地勢區的耕地土壤鹽分最終通過灌溉淋洗作用不斷運移到荒地及周圍的田間排水溝，所以耕地土壤鹽分低且變化范圍不明顯。在預測后期，常年的灌溉導致地下水埋深變淺（由圖7 可知，生育期的地下水埋深由2017 年的1.65 m 到2027 年的1.22 m；非生育期的地下水埋深由2017 年的2.00 m 到2027 年的1.69 m），由于地下水的垂直補給及不斷的灌溉，給耕地帶來了大量鹽分。同時，在預測后期，灌溉耕地與荒地、排水溝之間的水力梯度變小，荒地在后期的積鹽量下降。盡管排水溝排鹽量仍在逐年增加（圖7），但是排水不僅要排走灌溉及地下水補給帶來的鹽分，而且也排走耕地土壤歷史上殘余鹽分，因此，在預測后期只依靠現有灌溉排水模式已不足以保證耕地土壤鹽分的排出效果。

圖6 現有灌排管理下的未來10 a 土壤電導率變化 Fig.6 Change of existing irrigation and drainage on soil electrical conductivity in next ten years

圖7 未來10 a 內排水電導率及地下水埋深變化 Fig.7 Change of electrical conductivity of drained water and groundwater depth in next ten years

2.3.2 不同灌水量

如圖8 所示，隨機選取網格編號為76、87 的耕地，結果顯示在原有灌水量（670 mm）條件下，2024 年耕地根區土壤鹽分積累到障礙水平。與原有灌水量（670 mm）相比，當減少灌水量時，耕地土壤鹽分逐年增加。灌水量從600 mm 減小到400 mm，土壤鹽分增加幅度提升，耕地根區土壤鹽分提前積累到障礙水平。當增加灌水量，土壤鹽分每年的增加量減小，并且可以延遲耕地根區土壤鹽分積累到障礙水平的時間。灌水量從800 mm 增加到1 000 mm，耕地土壤鹽分在預測初期基本保持不變，在預測后期逐年緩慢上升，并且上升幅度逐年減小。

2.3.3 不同灌溉水質

如圖9 所示，耕地根區土壤鹽分隨著灌溉水電導率的增大而增加，并且土壤鹽分提前積累到障礙水平。這可能是由于灌溉水帶入的鹽分大于排水溝排出的鹽分及荒地積累的鹽分，根區的鹽分迅速積累，造成耕地土壤鹽分上升。值得注意的是，在2025—2027 年耕地根區土壤鹽分雖然有所增加，但是增加幅度變小。這可能是由于土壤水鹽溶液已經逐漸趨向于飽和，鹽分溶解量逐漸減小。

圖8 灌溉水量對季節1 耕地土壤電導率的影響 Fig.8 Effect of irrigation amount on soil electrical conductivity of cultivated land in season 1

圖9 灌溉水電導率對季節1 耕地土壤電導率的影響 Fig.9 Effect of electrical conductivity of irrigation water on soil electrical conductivity of cultivated land in season 1

在不同灌溉水水質下，以灌溉水的電導率為2.10 dS/m的耕地土壤鹽分增加量最大，在預測第10 年，網格編號為76 及87 的耕地土壤電導率分別達5.97 及6.13 dS/m，根據銀北灌區土地鹽漬化程度分級標準[43-44]，此時的土壤已為鹽土，耕地已經不適合作物種植。當灌溉水電導率為0.60 dS/m，耕地土壤鹽分在未來10 a 內基本保持不變，土壤電導率最大值約0.5 dS/m，遠低于1.7 dS/m，基于FAO對玉米產生鹽分脅迫導致減產的程度[31]，因此認為在此情景下可以滿足作物的正常生長需求。

2.3.4 不同排水溝深度

如圖10 所示，當排水溝深為1.5 m 時，耕地根區土壤鹽分增加最快，并且在2024 年耕地土壤鹽分積累到障礙水平。在預測后期，根區土壤鹽分增加幅度逐年降低，這可能是由于土壤水鹽溶液已經逐漸趨向于飽和，鹽分溶解量逐漸減小，進而導致耕地土壤鹽分的增加幅度逐年降低。通過土地整治，加深排水溝深度，可以有效延遲耕地根區土壤鹽分積累到障礙水平的時間。當排水溝深度為2.2 m時，在未來10 a 內耕地土壤鹽分基本保持不變，并小于1.7 dS/m，在此條件下的耕地可以保證區內玉米正常生長；當排水溝深為2.5 m 時，在未來10 a 內耕地土壤鹽分甚至出現緩慢下降的趨勢，耕地土壤電導率值均小于0.5 dS/m。但是，綜合考慮建造排水溝工程量的大小及作物正常生長的需要，在本研究中推薦的排水溝深度為2.2 m。

圖10 排水溝深度對季節1 耕地土壤電導率的影響 Fig.10 Effect of drainage ditch depth on soil electrical conductivity of cultivated land in season 1

3 討 論

經過率定和驗證，SahysMod 模型可以綜合考慮土壤理化參數的空間變異性，能夠反映土壤實際狀況，可以用來對灌區的土壤鹽分、灌水量、地下水埋深等模擬預測。這和以往的研究一致，Sarangi 等[45]通過比較BP 神經網絡、RBF 神經網絡、GRNN 神經網絡及SaltMod 模型，認為SaltMod 模型在根區土壤鹽分的預測精度要高于人工神經網絡；Yao 等[18]已經驗證SahysMod 模型能夠預測中國濱海農田的土壤鹽分時空變化；Akram 等[46]基于SahysMod 模型設置不同情景（如不同的導水率、初始鹽分含量、灌溉水鹽分、初始地下水埋深等）模擬生物排鹽在解決鹽漬化問題的可行性，認為SahysMod 模型可以用來模擬及預測干旱半干旱地區的土壤鹽漬化問題。但是，SahysMod 模型在率定Flr、Flx、Flq 及Kaq 參數時，實測值與模擬值仍存在一定的誤差，其可能原因包括收集到的灌區地下水動態觀測資料、含水層性質和氣象資料有限；土壤鹽分存在較大的空間變異，SahysMod 模型沒有考慮植物體吸鹽量以及施用化肥引入的鹽量；最后，農戶對于種植作物的選擇是基于市場經濟效益，當一種作物的經濟價值降低時，農戶可能會改變作物種植制度，進而影響區域鹽分的空間變化。

基于SahysMod 模型對研究區劃分了98 個內部網格，但限于篇幅限制，只隨機選取了代表性的荒地多邊形網格1、26、60 及耕地網格7、61、76、87、89。所選的荒地及耕地網格基本反映了研究區典型的耕地與荒地的土壤水鹽動態變化。荒地主要分布在研究區的西南部，如圖2 所示，選取的網格1 位于整個荒地區域的下部，網格26 位于整個荒地區域的中部，網格60 位于整個荒地區域的上部，基本上可以代表整個荒地區域。同時，荒地土壤電導率范圍為1.07～5.50 dS/m，其中，網格1、26、60 的電導率分別為4.44、1.75、3.77 dS/m，基本上可以反映荒地土壤電導率范圍；耕地主要分布在研究區的北部，如圖2 所示，選取的網格7 位于整個耕地區域的下部，網格61、76 位于整個耕地區域的中部，網格87、89位于整個耕地區域的上部，基本上可以代表整個耕地區域。耕地土壤電導率范圍為0.14～1.07 dS/m，其中，網格7、61、76、87、89 的電導率分別為0.67、0.88、0.34、0.44、0.31 dS/m，基本上可以反映耕地土壤電導率范圍。另外，從荒地與耕地的位置關系考慮，耕地網格7 被荒地網格3、4、6 包圍，耕地網格61 緊鄰荒地網格70，耕地網格76 鄰近荒地網格68，耕地網格87、89 遠離荒地（圖2）。因此，可以反映荒地與耕地的不同位置關系對灌排管理的影響。

在當前的灌排管理中，灌區灌水量不僅應保證作物生長及排走灌溉本身帶來的鹽分，而且應排走歷史上土壤的殘余鹽分。SahysMod 模型預測未來10 a 土壤鹽分變化時，發現隨灌水量的增加，“驅鹽”效果越好。這和以往的研究基本一致，王旭等[47]指出隨灌水量增加脫鹽效果越顯著，史海濱等[48]也認為灌溉可以對土壤鹽分進行有針對性的調控，進而達到“驅鹽”效果。因此，加大灌水量是解決土壤鹽漬化的一個重要途徑。但是灌水量并不是越多越好，灌水量過大雖然可以增加鹽分的淋洗量，但同時也會帶來較強的土壤蒸發，降低地下水埋深，帶動下層鹽分上移，使得作物根系活動層出現積鹽[49]。因此，在土地整治時灌區應盡量選取適宜的灌水量。

銀北灌區主要通過黃河水進行灌溉，但是近幾年來為了兼顧全流域的農業、生態、生產問題以及保證下游的社會發展，在銀北灌區的引黃量逐漸減少，采用微咸水灌溉是水資源約束區域的重要灌水方式之一。如劉娟等[50]在寧夏銀北地區采用微咸水灌溉白漿土鹽堿地，認為采用礦化度為1 g/L 的微咸水滴灌，可以獲得較好的植物生長和較高產量；王詩景等[51]在寧夏銀北惠農引黃灌區開展微咸水灌溉試驗，指出采用井渠1∶1 的混灌模式是春小麥的適宜微咸水灌溉利用模式。在水資源約束下，銀北灌區不少農戶通過排水溝排出水直接進行灌溉，但是研究區內排水溝排出水含鹽量高（2016—2017 年期間對10 個排水溝中排出水的電導率進行測定，其電導率均值為2.10 dS/m）。如圖10 所示，采用排水溝排出的水灌溉耕地，耕地土壤電導率逐年增加，到預測后期耕地已不再適用于種植作物。直接采用排水溝水進行灌溉不僅增加土壤鹽分、破壞土壤結構，還將影響作物產量[52]。

陳艷梅等[53]認為排水溝深度達3.0 m 時，可有效減少以河套灌區沙壕渠灌域耕地土壤鹽分；Bah?eci 等[52]指出排水溝深度在1.2 m 時，可以保證土耳其Konya–C?umra平原的作物生長，并認為在原有1.5 m 的排水溝深度上應減小排水溝深。本研究認為通過土地整治的排水溝深度達到2.2 m 以上時，在未來10 a 內耕地土壤鹽分增加趨勢相對較小，并小于1.7 dS/m，可以延遲耕地根區土壤鹽分積累到障礙水平的時間，在此條件下的耕地可以保證區內玉米正常生長。但是，這比Bah?eci 等[52]設定的排水溝深度大的多，原因可能是研究區灌溉水的電導率（1.05 dS/m）高于 Bah?eci 研究中設置的電導率（0.4 dS/m），同時耕地地下水礦化度較高（耕地地下水電導率為4.2 dS/m），灌溉及地下水垂直補給給耕地土壤帶來的鹽分較多。這又比陳艷梅等[53]（2012）的排水溝深度小，可能是由于研究區耕地土壤初始鹽分相較于陳艷梅的研究區中的初始鹽分小，進而影響了排水溝深度的設置。值得注意的是，通過土地整治加大排水溝深度，雖然可以增加排水排鹽的能力，可有效控制耕地土壤鹽分的增加，但是排水溝深度的增加會加大土地整治的工程量，同時經濟投入量也相應增加。另外，也有研究指出過分加深排水溝將導致水面蒸發量減少，間接引起耕地向荒地的干排鹽量減少，即削弱了“干排鹽”的作用，將導致耕地積鹽量上升[54]。因此，在灌區土地整治時應合理地設計排水溝深度，以便同時實現土壤鹽分降低和經濟效益最大化。

4 結 論

基于SahysMod 模型研究在土地整治過程中不同灌排管理下未來10 a 內土壤水鹽動態變化。通過率定及驗證，認為SahysMod 模型綜合考慮土壤理化參數的空間變異性，可以對土地整治過程中不同灌排管理情景下土壤水鹽動態變化進行模擬及預測。不同灌水量、灌溉水水質及排水溝深度中，耕地及荒地土壤鹽漬化程度不同。其主要結論如下：

1）根區淋洗效率對土壤鹽分比較敏感，對地下水埋深無影響。過渡層淋洗效率及含水層淋洗效率對地下水埋深具有低的敏感性，含水層導水率對地下水埋深具有較高的敏感性。

2）現有灌排管理模式下（即灌水量為670 mm，灌溉水電導率為1.05 dS/m，排水溝深1.5 m），荒地土壤鹽分在2017—2022 年逐年升高，在2023—2027 年變化平緩；耕地土壤鹽分在2017—2022 年變化緩慢，在2023—2027 年逐年緩慢增加。

3）加大灌水量是解決土壤鹽漬化的一個重要途徑，可以延遲耕地根區土壤鹽分積累到障礙水平的時間，但是需要同時兼顧銀北灌區的水資源約束問題。

4）在現有灌排管理模式下，2024 年以后作物生長就會受到鹽害脅迫。當灌溉水電導率減小為0.60 dS/m 時，耕地土壤鹽分在未來10 a 內基本保持不變，土壤電導率最大值約0.5 dS/m，可以滿足作物的正常生長需求；當灌溉水電導率增加時，作物生長受到鹽害脅迫的時間相應提前。由于黃河來水量的減少，部分農民利用排水溝水進行灌溉，這會加快鹽漬化脅迫的出現時間

5）排水溝深度影響耕地土壤鹽分水平，通過土地整治加深排水溝深度，可以有效延遲土壤電導率達到障礙水平的時間。當排水溝深為1.5 m 時，耕地根區土壤鹽分增加最快，并且在2024 年耕地土壤鹽分積累到障礙水平；當排水溝深為2.2 m 時，在未來10 a 內耕地土壤鹽分基本保持不變，并且土壤電導率值均小于1.7 dS/m，可以保證研究區內玉米正常生長。