陳學(xué)珍,馬 琳

(河南省南陽(yáng)水文水資源勘測(cè)局，河南 南陽(yáng) 473000)

干旱是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的嚴(yán)重自然災(zāi)害[1-2]。土壤墑情是判斷植物受干旱程度的重要指標(biāo)，土壤墑情狀況直接影響作物的正常生長(zhǎng)及其產(chǎn)量、產(chǎn)品的形成。因此，快速、準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)農(nóng)田土壤水分含量，對(duì)于探明作物生長(zhǎng)發(fā)育期內(nèi)土壤水分盈虧，選擇合適的土壤水分管理措施，做出相應(yīng)的抗旱決策，最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高產(chǎn)、高效與優(yōu)質(zhì)具有重要意義。尤其在全球氣候變化的背景下，以旱災(zāi)為主的災(zāi)害性氣候發(fā)生頻率與強(qiáng)度不斷增加，對(duì)農(nóng)田土壤旱情進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)以及對(duì)災(zāi)害預(yù)警的需求更為迫切。

早在20世紀(jì)70年代，國(guó)外已開始了關(guān)于土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的研究，至80年代末土壤墑情預(yù)報(bào)得到迅速發(fā)展[3-4]。為了加強(qiáng)我國(guó)土壤墑情預(yù)報(bào)研究，水利部2007年頒布了《土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范》，并在全國(guó)開始建設(shè)墑情監(jiān)測(cè)站網(wǎng)。然而，截止目前，僅黑龍江、吉林、安徽等省建成墑情信息管理系統(tǒng)，開展了比較規(guī)范的墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)。土壤墑情受氣候(降水、氣溫、風(fēng))[5-6]、灌溉、土壤質(zhì)地、地形地勢(shì)[7-8]、作物種類及其栽培模式[9]等諸多因素控制，因此，綜合考慮上述因素建立相應(yīng)模型進(jìn)行土壤墑情預(yù)報(bào)是一項(xiàng)極其艱難的工作。由于干旱是目前我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面對(duì)的最普遍、最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，為了最大限度降低旱災(zāi)所帶來的負(fù)面影響，對(duì)土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)與旱災(zāi)預(yù)防工作一直是旱地農(nóng)業(yè)工作者的主要研究目標(biāo)之一。然而，許多土壤墑情預(yù)測(cè)模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法[10]、水分動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型[11]、時(shí)間序列法[12]、綜合模型法[7]、移動(dòng)統(tǒng)計(jì)法[8]、差減統(tǒng)計(jì)法[13]、遙感監(jiān)測(cè)法[14]、遠(yuǎn)程預(yù)報(bào)[15]等，或建模與使用復(fù)雜，或需要比較先進(jìn)的技術(shù)，而我國(guó)地域遼闊，各地旱情特征表現(xiàn)不盡相同，開展旱情預(yù)測(cè)時(shí)需要?jiǎng)訂T地方農(nóng)業(yè)工作者參與，對(duì)旱情預(yù)測(cè)模型的終極使用者，即地方農(nóng)業(yè)工作者而言，旱情預(yù)測(cè)模型使用方便、簡(jiǎn)捷是第一要求，土壤退墑模型就具備這一特征[16]。

本文以河南省南陽(yáng)市為例，利用水利部在該市建立的12個(gè)土壤墑情監(jiān)測(cè)站2011—2015年實(shí)測(cè)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，建立夏、冬及春秋3個(gè)不同季節(jié)的退墑模型，利用2016—2017年兩年實(shí)測(cè)值對(duì)模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行驗(yàn)證，明確退墑模型在本區(qū)的實(shí)用性，以期為南陽(yáng)市土壤墑情監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)提供一定科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域

南陽(yáng)市位于河南省西南部、豫鄂陜?nèi)〗唤缣帲瑸槿姝h(huán)山、南部開口的盆地，總面積2.65萬km2，地處亞熱帶向溫帶的過渡地帶，年均氣溫15.7℃，多年平均降水量826.7 mm，多年水面平均蒸發(fā)量為844.5 mm，降水多發(fā)生在6—9月，存在較大時(shí)空差異。雖屬大陸濕潤(rùn)半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，但干旱年年發(fā)生，近年來旱情成災(zāi)頻率呈上升趨勢(shì)。

水利部在河南省南陽(yáng)市共設(shè)立了12個(gè)土壤墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)基本信息如表1所示。監(jiān)測(cè)站土壤類型有壤土、粘壤和沙壤3種，種植模式包括冬小麥-夏雜糧(每年10月初播種，次年6月上旬收獲)、冬小麥-夏水稻(每年6月上旬栽種，當(dāng)年9月底至10月初收獲)與休閑等3種。

表1 南陽(yáng)市墑情站基本信息

1.2 材料及來源

1.2.1 土壤含水量 自2011年1月1日起，每月上、中、下旬的第1日分別在12個(gè)墑情站采集0～10 cm、10～20 cm與20～40 cm土層樣品，采用105℃烘干法測(cè)定土壤含水量，其計(jì)算公式為：

ω=wω/ws×100

(1)

式中，ω為土壤重量含水量(%)；wω與ws分別為土壤樣品中水分重量與干土重量。

采用加權(quán)法計(jì)算土壤0～40 cm平均含水量，0～10 cm、10～20 cm與20～40 cm對(duì)應(yīng)權(quán)重分別為3/8、3/8與1/4。

1.2.2 降雨資料 降雨資料取自12個(gè)墑情監(jiān)測(cè)站，各監(jiān)測(cè)站自2011年開始執(zhí)行規(guī)范監(jiān)測(cè)，保存有2011年1月1日至今的完整降雨資料。

1.3 研究方法

1.3.1 模型選擇 本研究選用土壤退墑模型[16-17]，該模型基于蒸發(fā)原理，在無雨天氣下0～40 cm耕層土壤含水量隨土壤水分蒸散而逐漸降低，土壤水分蒸散量與土壤含水量呈正比，可利用API 模型的前期影響雨量計(jì)算方法算出土壤耕層含水量消退量，計(jì)算公式為：

ωt+n=(αt+1αt+1…αt+n)ωt

(2)

式中，ωt+n為第t+n日土壤含水量；ωt為第t日土壤含水量；αt+1～αt+n為t+1～t+n日的衰減系數(shù)。理論上受土壤含水量及氣象條件的影響，每日的衰減系數(shù)均不相同，但現(xiàn)實(shí)中很少通過人工法對(duì)每日的土壤含水量進(jìn)行測(cè)定。由于土壤含水量具有時(shí)間相關(guān)性，分析時(shí)可以假設(shè)連續(xù)兩次監(jiān)測(cè)土壤含水量間隔時(shí)段內(nèi)每日的衰減系數(shù)相同，故式(2)可簡(jiǎn)化為：

ωt+n=αnωt

(3)

式中，α為t+1～t+n日的平均衰減系數(shù)，α值與土壤初始含水量間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，初始含水量越高，土壤水分蒸散速率越大，而土壤含水量衰減越快，衰減系數(shù)越小，反之亦然。當(dāng)土壤初始含水量接近或達(dá)到凋萎系數(shù)時(shí)，土壤含水量變化基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，此時(shí)，衰減系數(shù)趨近甚至等于1。

1.3.2 模型建立與參數(shù)率定

(1)計(jì)算衰減系數(shù)。選取南陽(yáng)市12個(gè)墑情監(jiān)測(cè)站2011年1月1日至2015年12月21日期間的干旱連續(xù)無降水時(shí)段，根據(jù)人工取樣實(shí)測(cè)土壤含水量的日期，計(jì)算出相鄰兩次監(jiān)測(cè)的間隔天數(shù)，根據(jù)式(3)，計(jì)算間隔n天內(nèi)的衰減系數(shù)為：

(4)

(2)退墑模型建立。利用公式4計(jì)算出2011年1月1日至2015年12月21日期間不同監(jiān)測(cè)時(shí)段的衰減系數(shù)。由于衰減系數(shù)受氣溫因素影響最為嚴(yán)重，為了避免干擾、提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，根據(jù)氣象條件將一年劃分成夏季、春秋與冬季3個(gè)時(shí)段，將計(jì)算所得衰減系數(shù)分為春秋季(3—5月，9—11月)、夏季(6—8月)、冬季(12—2月)3組，分別與對(duì)應(yīng)的含水量進(jìn)行回歸分析，建立衰減系數(shù)與土壤含水量間的相關(guān)關(guān)系——土壤退墑模型。

衰減系數(shù)與土壤含水量呈橢圓型函數(shù)關(guān)系，其表達(dá)式為：

(5)

式中，a與b均為常數(shù)。

(3)退墑模型驗(yàn)證。由于2018年一些監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)不完整，本研究利用2016—2017年數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。即利用土壤退墑模型計(jì)算出南陽(yáng)市不同墑情監(jiān)測(cè)站2016—2017年夏季、春秋與冬季不同時(shí)段土壤含水量，并與同時(shí)段同一站點(diǎn)實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較，根據(jù)差值對(duì)所建立的土壤退墑模型的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果與討論

2.1 模型建立

為了避免氣候?qū)ν藟勀Ｐ偷挠绊?，通常?duì)不同季節(jié)分別建模。將12個(gè)墑情站數(shù)據(jù)不分地點(diǎn)、土壤類型及作物種類混合在一起，按照夏、春秋與冬季進(jìn)行分類，利用土壤退墑模型(公式(5))分別對(duì)夏季、春秋季及冬季土壤含水量與衰減系數(shù)進(jìn)行回歸分析，擬合出南陽(yáng)市不同季節(jié)土壤退墑模型中常數(shù)a與b值，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，所有季節(jié)退墑曲線R2均大于0.65(P<0.01)，說明土壤退墑模型可以描述南陽(yáng)市監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分損失。夏季R2小于春秋季與冬季，可能是由于夏季氣溫高，土壤水分蒸發(fā)與作物蒸騰作用強(qiáng)烈使得衰減系數(shù)與土壤水分間的關(guān)系產(chǎn)生較大波動(dòng)。比較不同季節(jié)a、b值可知，夏季a值最高，冬季最低；b值規(guī)律則正好相反，冬季最高，夏季最低。

表2 南陽(yáng)市不同季節(jié)退墑曲線參數(shù)擬合值

說明a值與b值均受季節(jié)影響，可能是由于不同季節(jié)土壤水分損失強(qiáng)度不同所致，a值與氣溫呈正相關(guān)，而b值與氣溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

最終所得不同季節(jié)土壤水分衰竭系數(shù)模型分別為：

夏季：

α=1.023(1-ω2/4353)1/2

(6)

春秋季：

α=1.013(1-ω2/7005)1/2

(7)

冬季：

α=1.008(1-ω2/9303)1/2

(8)

模型顯示衰減系數(shù)α與土壤含水量ω呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，根據(jù)土壤水分衰竭系數(shù)α及土壤初始含水量ωt，即可利用式(3)對(duì)未來某時(shí)間點(diǎn)的土壤含水量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.2 土壤含水量預(yù)測(cè)

將12個(gè)墑情站2016—2017年夏季、春秋季與冬季土壤含水量分別帶入到模型(6)、(7)與(8)中，計(jì)算出相應(yīng)的衰減系數(shù)，利用公式(3)預(yù)測(cè)出各墑情站不同季節(jié)連續(xù)無降雨時(shí)間土壤水分狀況，并與同期實(shí)測(cè)土壤含水量進(jìn)行比較，對(duì)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。由于所有監(jiān)測(cè)站每10～11 d測(cè)定一次土壤含水量，符合連續(xù)10～11 d無降水條件的數(shù)據(jù)并不多，2016—2017年符合條件的數(shù)據(jù)僅75組，夏季、春秋季與冬季分別為23、29與23組。對(duì)所有不同季節(jié)土壤含水量預(yù)測(cè)值及與實(shí)測(cè)值的差異如表3～5所示。

由表3可知，利用模型(6)及公式(3)對(duì)2016—2017年夏季所有質(zhì)地為壤土與粘土的墑情站土壤含水量預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，與實(shí)測(cè)值誤差最大為2017年7月1日的唐河站(絕對(duì)誤差為1.7%)，所有結(jié)果均符合我國(guó)土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范(絕對(duì)誤差<2%)的精度范圍，說明該模型適用于南陽(yáng)市夏季壤土與粘土質(zhì)地，且不受種植類型的影響，可以對(duì)南陽(yáng)市夏季壤土與粘土質(zhì)地小麥田、水稻田(旱稻)及休閑地(有雜草生長(zhǎng))土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表4顯示，利用模型(7)及公式(3)對(duì)2016—2017年春秋季所有質(zhì)地為壤土與粘土的墑情站土壤含水量預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，所有23個(gè)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的絕對(duì)差異均在我國(guó)土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范2%的精度范圍，只是有3個(gè)預(yù)測(cè)值(西峽站2016年4月21日、白土崗站2017年10月11日與社旗站2016年9月11日)與實(shí)測(cè)值差值大于1.5%。與夏季結(jié)果相似，模型(7)適用于南陽(yáng)市春秋季壤土與粘土質(zhì)地，且不受作物種植類型的影響，可以對(duì)南陽(yáng)市春秋季壤土與粘土質(zhì)地小麥田、水稻田(旱稻)及休閑地(有雜草生長(zhǎng))土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表4 南陽(yáng)市春秋季土壤含水量預(yù)測(cè)及驗(yàn)證

表5顯示，利用模型(8)及公式(3)對(duì)2016—2017年冬季3種質(zhì)地、3種種植類型土壤含水量23次預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值差值均小于2.0%，符合我國(guó)土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范精度范圍，說明土壤退墑模型對(duì)冬季土壤墑情預(yù)測(cè)時(shí)實(shí)用范圍較廣，受土壤質(zhì)地、作物種植類型的影響較小。

表5 南陽(yáng)市冬季土壤含水量預(yù)測(cè)及驗(yàn)證

模型的可靠性與數(shù)據(jù)量有關(guān)，數(shù)據(jù)量越多，模型越可靠。作為水利部土壤墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，南陽(yáng)市12個(gè)站已積累了8年多的數(shù)據(jù)，是準(zhǔn)確建立退墑模型的基礎(chǔ)。因此，相比其他干旱預(yù)測(cè)模型，退墑模型參數(shù)少、各項(xiàng)參數(shù)獲取方法簡(jiǎn)單，僅僅利用長(zhǎng)期土壤水分監(jiān)測(cè)資料即可計(jì)算模型參數(shù)，適合地方農(nóng)業(yè)工作者使用。2007年水利部在全國(guó)各地開展的墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn)建設(shè)，積累了豐富的土壤水分與氣象資料，為土壤退墑模型的建立提供了方便。

3 結(jié) 論