劉苗苗，楊 麗，李 斐，王水獻(xiàn)

(蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，蘭州 730000)

0 引 言

在我國干旱內(nèi)陸地區(qū)，地下水是人類生活、生產(chǎn)以及維護(hù)生態(tài)環(huán)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(bǔ)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(shù)地區(qū)主要采用了傳統(tǒng)的漫灌、畦灌等方式，這些灌溉方式滲漏量很大。隨著規(guī)?；?jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展，地下水補(bǔ)排關(guān)系發(fā)生了一系列復(fù)雜的變化，地下水資源的變化引起了干旱區(qū)一系列的生態(tài)問題。為精確評價地下水資源量，關(guān)鍵問題是確定合理的灌溉水田間入滲系數(shù)，這對地下水資源的可持續(xù)發(fā)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(nóng)業(yè)生產(chǎn)對灌溉具有很強(qiáng)的依賴性，農(nóng)業(yè)用水約占總生產(chǎn)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(xù)開采利用使得地下水位下降，同時，新疆規(guī)?；?jié)水灌溉面積發(fā)展較快且高于全國平均水平[3]，使得地下水補(bǔ)給量減少，加劇了地下水位的下降，這些都與規(guī)?；?jié)水灌溉的發(fā)展有關(guān)，目前常見的節(jié)水灌溉技術(shù)具有顯著的節(jié)水效果，例如滴灌條件下田間沒有產(chǎn)生明顯的土壤水滲漏現(xiàn)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(nóng)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(shù)值模擬法等[6-7]。其中模型模擬法被廣泛應(yīng)用于華北平原、黃淮海豫北平原、河套灌區(qū)等[8-10]，同時，計算機(jī)模型已經(jīng)發(fā)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(jīng)偉用HYDRUS-1D模型對土壤水滲漏及硝態(tài)氮的淋失特征進(jìn)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(jìn)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(jìn)行的模擬研究相對較少。

本研究選取新疆三工河流域試驗(yàn)區(qū)為研究對象，利用已有的田間試驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)，構(gòu)建田間一維土壤水分?jǐn)?shù)值模型，并對模型進(jìn)行率定，利用校正后的數(shù)值模型，研究了不同灌溉模式下的灌溉水田間入滲系數(shù)，研究結(jié)果對干旱區(qū)規(guī)?；?jié)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(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

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

1.2 田間監(jiān)測試驗(yàn)

在三工河流域的城關(guān)鄉(xiāng)張家莊村開展灌溉入滲試驗(yàn)，監(jiān)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(jiān)測期為2004年4月24日至8月的灌溉期，監(jiān)測方法為灌水前1天、灌水結(jié)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(jù)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(zhì)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(shù)為HYDRUS-1D模型土壤水分特征曲線參數(shù)模塊的數(shù)值，各經(jīng)驗(yàn)值如表1所示。

表1 試驗(yàn)區(qū)土壤水力參數(shù)經(jīng)驗(yàn)值Tab.1 Empirical value of the soil hydraulic parameters in study area

1.3 數(shù)值模型

1.3.1 模型簡介

HYDRUS-1D是由美國農(nóng)業(yè)部鹽土實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的一款用于模擬水分、溶質(zhì)和能量在一維非飽和多孔隙介質(zhì)中運(yùn)移的一維數(shù)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(jù)收斂迭代次數(shù)調(diào)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(chǔ)上，根據(jù)土壤剖面特性和實(shí)測的土壤質(zhì)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(shù)值，并分別在10、30、40、80、120和200 cm深處設(shè)置6個觀測點(diǎn)。

1.3.3 蒸散發(fā)的計算

根據(jù)1998年聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith(PM)公式作為計算參考作物蒸發(fā)蒸騰量的標(biāo)準(zhǔn)方法[18]，所用到的氣象數(shù)據(jù)由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸發(fā)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(shí)際水汽壓，kPa；γ為濕度計常數(shù)，kPa/℃；Δ為溫度-飽和水汽壓關(guān)系曲線在T處的切線斜率，kPa/℃；U10為距地表10 m處的風(fēng)速，m/s。

HYDRUS模型應(yīng)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(fā)(Ep)和潛在蒸騰(Tp)：

(2)

式中：k為冠層的消光系數(shù)，模型中默認(rèn)為0.39[17]；LAI為葉面積指數(shù)，參考值基于LAI預(yù)測函數(shù)模型[19]，播種前取值0.3，幼苗期1.5，開花期2.3，結(jié)莢期為3。

1.4 土壤水力參數(shù)敏感性分析

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

(3)

式中：X是參數(shù)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(biāo)來定量評價參數(shù)改進(jìn)前后模型的土壤含水量模擬效果[21]，各評價指標(biāo)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(shí)測值；N為樣本個數(shù)。

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

2 結(jié)果與討論

2.1 參數(shù)敏感性分析和模型的率定

根據(jù)公式(3)分析得到的不同深度土壤含水量對應(yīng)的敏感性系數(shù)如表2所示，各層土壤的水力參數(shù)對相應(yīng)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(shù)超過0.4的參數(shù)有土壤飽和含水率θs、孔徑指數(shù)n；對于40～80 cm土層，敏感性系數(shù)超過0.4的參數(shù)只有孔徑指數(shù)n；土壤含水率對其他參數(shù)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(shù)n均敏感，這是因?yàn)関an Genuchten 模型中n為ab的指數(shù)次冪，所以對土壤含水量均有影響。

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

注：表中數(shù)值均為敏感性系數(shù)的絕對值，*表示敏感性系數(shù)絕對值超過0.2。

在模型中輸入試驗(yàn)田的特征參數(shù)、降雨、計算蒸散發(fā)所用數(shù)據(jù)和初始土壤含水量分布。先按土壤水力參數(shù)經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行模擬，在一個完整灌溉周期內(nèi)，選取4月25日至5月31日的土壤含水量實(shí)測值與模擬值進(jìn)行對比，再通過敏感性分析得到的結(jié)果重點(diǎn)對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，重復(fù)調(diào)參直至實(shí)測值與模擬值充分接近，達(dá)到兩者之間均方根誤差最小，所得參數(shù)即為最終率定參數(shù)，模型識別后的參數(shù)見表3。

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

將率定后的土壤水力參數(shù)重新代入模型對土壤含水量進(jìn)行模擬，采用6月1日至7月20日的土壤含水量實(shí)測值對模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果的散點(diǎn)圖如圖1所示，各評價指標(biāo)的值如表4所示。

圖1 試驗(yàn)區(qū)土壤含水量模擬值與實(shí)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(jié)果的散點(diǎn)圖，表層土壤含水量的模擬結(jié)果相對較差，深層土壤含水量的模擬結(jié)果相對較好，各點(diǎn)均勻分布在1:1線兩側(cè)。

表4 土壤含水量模擬值與實(shí)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(shí)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(jié)果良好，運(yùn)用HYDRUS-1D模型對該條件下土壤水分運(yùn)移進(jìn)行模擬是可行的。

2.2 不同灌溉模式下的田間入滲系數(shù)

利用識別后的模型，參考2014年新疆維吾爾自治區(qū)關(guān)于三工河流域的農(nóng)業(yè)灌溉用水定額地方標(biāo)準(zhǔn)，選取豆類作物為研究對象，分別對傳統(tǒng)灌溉(4 500 m3/hm2)和節(jié)水灌溉(3 375 m3/hm2)下的田間土壤水運(yùn)移進(jìn)行模擬，分析水量平衡結(jié)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(jié)莢期4個階段，再根據(jù)作物不同生長階段的需水量確定灌水定額及次數(shù)。

2.2.1 傳統(tǒng)灌溉水量平衡分析

根據(jù)表5所示的灌溉模式模擬的水量平衡結(jié)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(fā)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(zhì)地條件下，任玉忠研究了灌溉水深層滲漏特性及耗水規(guī)律，通過HYDRUS-1D模擬及數(shù)值計算下的傳統(tǒng)灌溉田間入滲系數(shù)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(shù)均值為0.486[23]，周和平計算出新疆東部2009年的系數(shù)為0.534[24]。孫寶林研究表明新疆灌溉區(qū)為地下水補(bǔ)給來源的主要區(qū)域，8.4%的平原灌溉區(qū)所補(bǔ)給的地下水量占總補(bǔ)給量的82.6%[25]。綜上所述，灌溉水的田間入滲系數(shù)介于0.5～0.7之間，為地下水提供大量補(bǔ)給，隨著節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣，需對系數(shù)做進(jìn)一步的研究。

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

2.2.2 節(jié)水灌溉水量平衡分析

根據(jù)表6作物各生長階段的需水量及蒸散發(fā)[26]，其中作物需水量為參考作物蒸散發(fā)乘作物系數(shù)[27]，由式(1)可得新疆三工河流域的參考作物蒸散發(fā)為622.3 mm。對表5所示的節(jié)水灌溉模式進(jìn)行模擬的結(jié)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(jié)水灌溉模式下灌溉水田間入滲系數(shù)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(shù)，使得作物不同生長期的入滲系數(shù)均有所降低；本研究中作物播前期及幼苗期的入滲系數(shù)略大于總的入滲系數(shù)，因此還可以對該生長期灌溉水量進(jìn)行調(diào)整，在之后的生產(chǎn)中，可以針對不同作物各生長階段的不同需水量來調(diào)整灌水定額及次數(shù)，并結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件，制定適合不同作物的節(jié)水灌溉模式。

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

總結(jié)近年來各學(xué)者基于不同評價方法對新疆各地區(qū)灌溉水滲漏問題的研究，與本文模型計算結(jié)果進(jìn)行對比。如表8所示，基于不同方法得到的傳統(tǒng)灌溉模式下新疆灌溉水田間入滲系數(shù)為0.6左右，節(jié)水灌溉模式下的田間入滲系數(shù)為0.3左右，變幅較大為節(jié)水灌溉模式不同所致。本文模擬的兩種灌溉模式下的系數(shù)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(qū)田間入滲系數(shù)結(jié)果對比Tab.8 Comparison of field infiltration coefficient in Xinjiang

3 結(jié) 語

應(yīng)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(tài)變化，并對田間土壤水量平衡進(jìn)行分析計算，誤差控制在1.5%以內(nèi)，表明利用該模型對流域進(jìn)行灌溉水田間入滲系數(shù)預(yù)測是可行的。

通過土壤水分動態(tài)變化分析及田間土壤水量平衡計算，在傳統(tǒng)灌溉模式下，作物四個生長期的田間入滲系數(shù)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(jié)水灌溉的系數(shù)分別為0.392，0.419，0.325，0.286，不同生長期入滲系數(shù)的不同會導(dǎo)致地下水資源周期性變化，對新疆地下水的開發(fā)利用具有參考價值。

傳統(tǒng)灌溉下的田間入滲系數(shù)介于0.542～0.662之間，與此同時，節(jié)水灌溉的田間入滲系數(shù)介于0.337～0.410之間。規(guī)?；?jié)水灌溉技術(shù)的推廣使?jié)B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(qū)來講，田間入滲系數(shù)的降低意味著地下水的補(bǔ)給量減少，在現(xiàn)有的開采模式下必然會加劇地下水位的持續(xù)下降。隨著限制開采等措施的實(shí)施，地下水資源也隨之發(fā)生變化，將所得的灌溉水田間入滲系數(shù)與新疆各灌區(qū)結(jié)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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