李 想,韓智博,張寶慶,*,高 超,賀纏生,2

1 蘭州大學資源環(huán)境學院西部環(huán)境教育部重點實驗室旱區(qū)流域科學與水資源研究中心, 蘭州 730000 2 美國西密歇根大學地理系, 美國密歇根卡拉馬祖 49008

水資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要物質(zhì)基礎,水資源總量嚴重制約了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平[1]。黑河中游地區(qū)是西北地區(qū)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地,也是干旱半干旱區(qū)農(nóng)業(yè)的典型代表[2]。該區(qū)年均降雨量小,年內(nèi)分布不均勻,自然條件下作物生長過程極易遭受干旱,嚴重影響作物的生長發(fā)育和產(chǎn)量[3],補充灌溉成為了當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要保證。黑河中游灌區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)達,每年大約有2.1×109m3的水用于農(nóng)業(yè)灌溉[4],巨大的農(nóng)業(yè)用水量消耗了黑河約83%的出山徑流[5],導致下游分水處于長期不足的狀態(tài)。農(nóng)業(yè)灌溉與下游生態(tài)需水的矛盾嚴重挑戰(zhàn)著黑河流域水資源的可持續(xù)發(fā)展[6- 7]。優(yōu)化灌溉水資源管理、提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率成為了緩解當?shù)赜盟艿闹匾侄巍?/p>

由于科學灌溉的重要性,目前針對干旱半干旱區(qū)農(nóng)業(yè)水資源管理進行了大量研究,受控于研究手段,之前的研究主要通過小規(guī)模田間試驗開展,對某一試驗田與作物提出了精確的灌溉管理制度[8- 10],但難以充分考慮田間管理、水分管理與氣候條件的組合無法進行多因素綜合分析,試驗結果單一、局限性較大缺乏且普適性[11]。隨著信息技術的發(fā)展,作物模型的出現(xiàn)為農(nóng)業(yè)研究提供了迅速、有效的技術方法。DSSAT (Decision Support System for Agro-technology Transfer) 是全球應用最為廣泛的作物模型之一[12],它綜合考慮了作物品種、氣候、土壤、田間管理方式等因素,克服了田間試驗的諸多缺點,可為區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合決策提供依據(jù)[13]。DSSAT模型廣泛應用于不同地區(qū)作物的需水量計算[14]、田間管理方式探究[15-16]以及氣候變化條件下作物光溫生產(chǎn)潛力估算[17]等。黑河中游地區(qū)種植結構復雜、作物類型多樣,利用作物模型在該地開展的灌溉管理研究通常只針對某一作物[18],難以代表當?shù)卣w農(nóng)業(yè)類型,無法進行全灌區(qū)灌溉制度的綜合決策。基于此,亟需針對黑河中游四種主要農(nóng)作物 (玉米、小麥、油菜、馬鈴薯) 的田間水分管理制定高效合理的灌溉方案。

本研究選取黑河中游主要種植的四種農(nóng)作物為研究對象,基于2005—2017年張掖氣象站數(shù)據(jù),利用2009年四種作物的物候期、產(chǎn)量、田間蒸散量等大田觀測值對DSSAT模型進行本地化處理,并用其余年份數(shù)據(jù)進行驗證。而后對作物生育期內(nèi)缺水量與需水規(guī)律進行了模擬探究,通過設置灌溉時期與灌水定額的梯度組合,進一步確定了四種作物最適宜的灌溉方案,為黑河中游農(nóng)業(yè)持續(xù)高效生產(chǎn)提供理論技術支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黑河流域 (96°42′—100°00′N,37°41′—42°42′E) 是我國第二大內(nèi)陸河流域,地處河西走廊與祁連山中段[19]。黑河中游灌區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)達,農(nóng)業(yè)灌溉主要來源于黑河干流引水及部分地下水開采。行政區(qū)劃包括張掖市的高臺縣、臨澤縣、甘州區(qū)、民樂縣和山丹縣 (圖1) 。黑河中游多年歷史氣象條件顯示,其年降水量在55—200 mm之間,且年內(nèi)分布極不均勻,多集中在6—9月,多年平均蒸發(fā)量在1200—2200 mm之間,年均氣溫2.8—7.2℃,平均日照時長3085 h[19]。研究區(qū)作物種植組成見表1[20]。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Map of the study area

表1 2017年黑河中游作物種植組成/%

1.2 模型數(shù)據(jù)庫建立

DSSAT作物模型可以模擬多種作物逐日生長過程,其數(shù)據(jù)庫建立包括氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù),作物遺傳信息以及田間管理方式。輸入的氣象數(shù)據(jù)為張掖國家氣象站觀測數(shù)據(jù),站點位于張掖市境內(nèi) (38°55′8″N, 100°22′58″E) 通過中國氣象局氣象數(shù)據(jù)中心下載 (http://data.cma.cn/site/index.html),包含2005—2017年逐日氣象數(shù)據(jù)日最高溫 (℃) 、日最低溫 (℃) 、降雨量 (mm) 和日照時長 (h) 。日照時長根據(jù)國際公認的Angstron經(jīng)驗公式轉換成太陽輻射[21-22](式1);土壤剖面理化性質(zhì)以及土壤初始水肥條件見參考文獻[18]。

(1)

式中,Rs為日太陽總輻射量 (MJ m-2d-1);Rmax為晴天太陽輻射量 (MJ m-2d-1);as、bs為與大氣質(zhì)量狀況有關的經(jīng)驗系數(shù),根據(jù)FAO推薦一般as取0.50,bs取0.25,n為逐日日照時數(shù) (h),N—即最大時長 (h) 。

田間管理方式包括作物品種、播種日期、播種方式、灌溉施肥等,主要通過野外考察以及實地走訪農(nóng)戶獲取。所選作物種植類型均為大田作物,春季播種,一年一熟,不存在輪作間作等情況,其中玉米與油菜播種時間約為4月中下旬,小麥與馬鈴薯播種時間約為3月中旬。玉米、小麥、馬鈴薯三種作物灌溉方式為大水漫灌,油菜為移動機械噴灌。灌溉日期、灌水定額、施肥管理以及其他均與大田管理相同。

作物品種參數(shù)設定。DSSAT模型中每種作物模塊都有相應的作物品種參數(shù)值。作物品種遺傳參數(shù)是模擬作物生理發(fā)育進程,植株發(fā)育形態(tài)以及產(chǎn)量的重要參數(shù)[23]。本研究根據(jù)當?shù)胤N植的經(jīng)緯度,品種類型,氣候條件初步確立了每種作物的基礎參數(shù)值。而后根據(jù)2009年四種作物田間實測產(chǎn)量以及關鍵物候期等數(shù)據(jù),利用DSSAT-GLUE (Generalized likelihood uncertainty estimation) 參數(shù)估計模塊[24]不斷對參數(shù)進行校正與調(diào)試直至模擬值與實測值達到較好的一致性。

模型輸出結果主要包括干物質(zhì)積累、葉面積指數(shù)、籽粒重量、分層土壤水分、作物蒸散發(fā)等參數(shù)的逐日動態(tài)變化、產(chǎn)量以及生長物候期等。本研究用以驗證模型模擬的數(shù)據(jù)主要包括四種作物2005—2017年逐年生育期及關鍵物候期數(shù)據(jù),《甘肅發(fā)展年鑒》的各地縣主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù),2009年張掖市盈科灌區(qū)玉米農(nóng)田渦動觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)[25]。

1.3 DSSAT模型評價指標

欲對不同作物生長過程、干物質(zhì)積累、耗水過程以及產(chǎn)量進行準確模擬,選取決定系數(shù) (R2) 、均方根誤差 (RMSE) 和標準化均方根誤差 (nRMSE) 這三個指標來定量評估模型的模擬性能。本研究通過作物生長關鍵物候期、產(chǎn)量、玉米農(nóng)田蒸散量來評估模型在當?shù)氐倪m用性。

(2)

(3)

(4)

1.4 模擬與探究

1.4.1作物缺水量模擬

水分需求是體現(xiàn)作物生長過程中自身生長發(fā)育對水資源的需求量[27]。通常認為在充分灌溉條件下田間蒸散量與不灌溉條件下田間蒸散量的差值為作物生育期的缺水量[28]。在DSSAT模型灌溉管理模塊分別設置自動灌溉模式和不灌溉模式來模擬四種作物的田間蒸散量,計算相應的水分虧缺值。自動灌溉的設定為0—60 cm的土層含水量低于有效含水量的50%時自動補充灌溉至有效含水量的90%。

1.4.2生育期需水規(guī)律探究

以2017年為現(xiàn)行基準年,分別計算現(xiàn)行灌溉制度下不同作物逐月的田間蒸散量值并與月降雨量進行對比分析,來探究四種作物生育期內(nèi)需水規(guī)律以及對當?shù)赜晁Y源的利用情況。

1.4.3灌溉情景模擬

本研究針對不同作物類型設定了不同的灌溉制度組合,組合方式為灌溉時期、灌水次數(shù)、灌水定額的排列組合 (表2) 。玉米、小麥整個生育期中選定四個關鍵期為灌溉時期,在每個灌溉時期分別設置了25、50、75、100 mm,4個不同的灌水定額,將灌水定額完全組合,形成了25、50、75、100、125、150、175、200、225、250、275、300、325、350、375、400 mm共計16個不同的灌溉定額。灌溉時期與灌水定額完全組合則有44=256個不同的灌溉方案。同時,將雨養(yǎng)條件作為不灌溉對照試驗,自動灌溉條件作為充分灌溉對照試驗,共計258個灌溉方案。

表2 灌溉制度設計

油菜、馬鈴薯整個生育期選定了三個灌溉時期,每個灌溉時期設置了50、100、125 mm,3個不同的灌水定額,形成了50、100、125、150、175、200、225、250、275、300、325、350、375 mm共計13個灌溉定額。共有33+2=29個灌溉方案。不同作物灌溉時間視作物生長實際情況確定。并根據(jù)作物單位面積產(chǎn)量 (kg/hm2) 、灌水量 (mm) 、水分利用效率 (Water use efficiency, WUE, kg/m3) 三個指標來評價灌溉制度節(jié)水保產(chǎn)的最優(yōu)性。

WUE=Yi/10ET

(5)

式中,Yi為作物干物質(zhì)的積累量 (kg/hm2),ET為生育期內(nèi)的總蒸散量 (mm),WUE為水分利用效率 (kg/m3),WUE值越高表明作物對水資源的利用程度越大。

1.5 流域節(jié)水量計算

在現(xiàn)行分水方案條件下,計算整個中游流域內(nèi)四種作物在實行節(jié)水灌溉制度時相比現(xiàn)行灌溉制度的節(jié)水總量(式6) 。

(6)

式中：W為農(nóng)業(yè)總節(jié)水量 (m3),Pi為作物單位面積節(jié)水量 (m3/hm2),Ai為作物種植面積 (hm2)

2 結果與分析

2.1 模型校正與驗證

選擇2009年實測數(shù)據(jù)對四種作物品種參數(shù)值進行校準,表3為得到的四種作物遺傳參數(shù)值組合。其中玉米品種參數(shù)P1、P5、PHINT,小麥品種參數(shù)P5、G3、PHINT為2009年生育期觀測資料結合當年氣象數(shù)據(jù)計算確定。油菜品種參數(shù)EM-FL、SDFDUR、PODUR為當年觀測資料確定,其余作物生理參數(shù)難以直接獲取為GLUE模塊校正所得。

表3 主要農(nóng)作物遺傳品種參數(shù)值

表4為校正年份四種作物主要生育期、產(chǎn)量模擬值與實測值的差異比較。結果表明,DSSAT模型對四種作物指標的模擬值與實測值的一致性較好,對播種后開花期模擬誤差在3 d之內(nèi),成熟期模擬誤差在5 d之內(nèi),且nRMSE均低于10%；四種作物產(chǎn)量的校正結果表明,模擬產(chǎn)量與實測產(chǎn)量的誤差很小,nRMSE分別為1.20%、1.35%、3.20%和9.44%,校正結果很好。

表4 2009年四種作物的開花期、成熟期及產(chǎn)量模擬值與觀測值的統(tǒng)計比較

圖2為四種作物模擬產(chǎn)量與實測產(chǎn)量的擬合驗證。其中玉米、小麥、油菜統(tǒng)計資料較全,驗證時長為2005—2017年 (除去2009校正年份);馬鈴薯在該地區(qū)種植歷史短,搜集到的產(chǎn)量實測資料略短,驗證年份為2011—2017年。結果表明,驗證期間四種作物產(chǎn)量的決定系數(shù)分別為0.69、0.66、0.80、0.72,均大于0.65驗證結果較好,表明模擬產(chǎn)量與實測產(chǎn)量達到了較高的一致性。其中玉米、小麥、油菜模擬產(chǎn)量的nRMSE值分別為3.27%,2.31%和7.37%,均低于10%,馬鈴薯模擬產(chǎn)量的nRMSE為12.37%,表明模型對于四種作物的產(chǎn)量模擬誤差較低。

圖2 不同作物模擬產(chǎn)量與實測產(chǎn)量驗證擬合Fig.2 The fitting curve of the simulated yield and measured yield of different crops

蒸散發(fā) (ET: Evapotranspiration) 是表征作物生長過程水分消耗的重要參數(shù)之一,因此通常用田間蒸散發(fā)來表征作物的需水量。利用盈科灌區(qū)玉米農(nóng)田渦動監(jiān)測系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)計算的蒸散發(fā)與2009年DSSAT模型模擬的玉米田蒸散發(fā)進行擬合驗證。結果如圖3所示,兩者決定系數(shù)為0.69,均方根誤差為0.25 mm/d,模擬得到的玉米生育期總蒸散值約為500 mm左右,這也與其他學者用不同方法計算的該地區(qū)玉米蒸散量較為吻合[27]。

圖3 2009年玉米農(nóng)田逐日蒸散發(fā)與渦動相關通量塔觀測蒸散發(fā)比較Fig.3 Comparison of the simulated daily evapotranspiration and observed evapotranspiration by eddy correlation flux tower in corn fields in 2009

綜上表明,DSSAT模型對黑河中游地區(qū)四種主要農(nóng)作物物候期、產(chǎn)量和蒸散量均可進行有效模擬,且模擬精度較高具有較強可信性,可為本地區(qū)作物需水規(guī)律、產(chǎn)量研究等提供可靠理論依據(jù)。

2.2 缺水量與需水規(guī)律模擬

表5為2011—2017年四種作物缺水量的計算結果?？梢钥闯鏊姆N作物在不同年份生育期的缺水量存在較大差異。2011—2017年玉米田在充分灌溉條件下總蒸散量介于470.0—506.3 mm,缺水量介于274.4—404.7 mm,平均缺水量為367.0 mm；小麥田整個生育期內(nèi)缺水量介于200.0—326.3 mm,平均缺水量為254.0 mm；油菜田生育期平均缺水量為213.3 mm,馬鈴薯生育期平均缺水量為122.5 mm。結果表明自然條件下該地區(qū)農(nóng)作物水量缺口極大,灌溉必是保障該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要條件。

表5 2011—2017年作物蒸騰量與缺水量模擬/mm

圖4為2017年四種作物逐月耗水量與降雨的分布情況。圖中顯示,不同作物之間ET的分布與降雨的分布差異較大,但高峰均分布在6—7月份,這與當?shù)氐慕邓植家草^為一致。但四種作物在6—7月需水高峰時段仍存在較大的水分虧缺,需要進行補充灌溉。其中玉米、油菜四月中下旬播種,兩者需水規(guī)律分布較一致,小麥與馬鈴薯三月中下旬播種需水規(guī)律較一致。但可以看出小麥、馬鈴薯需水最高峰較玉米、油菜的出現(xiàn)的稍早。

圖4 2017年四種農(nóng)作物生育期耗水量與降雨的分布Fig.4 Distribution of water consumption and effective rainfall during the growth period of four crops in the study area in 2017

2.3 灌溉情景模擬

將制定好的各個灌溉制度方案應用到DSSAT模型中模擬四種作物的生長情況,其中玉米、小麥、油菜的模擬時間為2005—2017年,馬鈴薯由于實測資料較短模擬時間為2011—2017年。并綜合考慮作物產(chǎn)量,灌溉總用水量和水分利用效率三個因素對灌溉制度進行優(yōu)選。圖6為現(xiàn)行灌溉制度與模擬優(yōu)選的灌溉制度組合圖?？梢钥闯鰞烧邿o論是數(shù)值還是空間分布均存在較大的差異。現(xiàn)行灌溉制度下玉米、小麥、油菜、馬鈴薯的灌溉定額分別為900、750、500、500 mm均大于表5中模擬計算的作物總需水量的值,說明該地區(qū)普遍存在過量灌溉,造成了水資源不必要的浪費。在不同的灌溉方案中,灌溉總量對作物產(chǎn)量與水分利用效率的影響十分顯著[28]。WUE是體現(xiàn)作物對水資源利用能力,WUE的值越高表明作物對有限水資源的利用程度就越好。灌溉方案模擬顯示,玉米農(nóng)田在苗期、拔節(jié)期、開花期、灌漿期均需要進行灌溉,在灌水定額分別為75、100、100、100 mm組合時模擬產(chǎn)量值最高,與充分灌溉條件下產(chǎn)量十分接近。此時WUE值為2.17 kg/m3達到了最高,且產(chǎn)量與WUE的值不再隨灌水量的增大而顯著變化,見圖5。依據(jù)同樣的原則確立了其他三種作物的優(yōu)選灌溉水平方案,見圖6。

圖5 不同灌水總量下水分利用效率計算值Fig.5 The calculated value of WUE under different irrigation amount

圖6 四種作物現(xiàn)行灌溉制度、推薦灌溉制度Fig.6 Current irrigation schedule and recommended irrigation schedule of four crops

表6為現(xiàn)行灌溉制度與節(jié)水灌溉制度下的模擬結果比較。結果表明,在優(yōu)選的灌溉制度下,兩者的模擬產(chǎn)量十分接近,產(chǎn)量波動均低于5.0%,表明調(diào)整后的灌溉制度對作物產(chǎn)量影響較小。在優(yōu)選的灌溉制度下四種作物的水分利用效率均有很大程度的提高,實現(xiàn)了作物節(jié)水高產(chǎn)的目標。

2.4 流域推廣

如表6所示,在實行節(jié)水灌溉制度下,玉米、小麥、油菜、馬鈴薯較現(xiàn)行灌溉制度分別節(jié)水5250、3750、1500、1500 m3/hm2。以2017年黑河中游作物現(xiàn)行種植面積配比為例,在整個中游流域實行該灌溉制度可使全流域節(jié)省約8.1×108m3的水資源量。若將該地區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)約水量按分水方案集中下泄至正義峽斷面,將會對下游水域面積、綠洲面積、地下水位抬升等帶來極大的積極影響。

表6 不同作物現(xiàn)行灌溉與節(jié)水灌溉模擬結果比較

3 討論

DSSAT作物品種參數(shù)決定了作物的生長發(fā)育過程與產(chǎn)量積累,參數(shù)的準確性直接影響著模擬結果的準確性。通過參數(shù)本地化處理,四種作物的主要生育期與產(chǎn)量的評價指標均表示出模型的模擬性能非常好,在田間蒸散量驗證中DSSAT模擬的逐日蒸散發(fā)值與觀測值具有較好的一致性,且均方根誤差較低表明DSSAT可以較準確的模擬作物需水過程。校正與驗證的結果表明了DSSAT模型在黑河中游地區(qū)具有較好的適用性,可為該地區(qū)農(nóng)業(yè)研究提供可靠的理論依據(jù)。

通過對四種作物缺水量的計算,發(fā)現(xiàn)黑河中游地區(qū)四種農(nóng)作物在生育期內(nèi)存在不同程度的水分虧缺。且作物的缺水量與土壤的貯水情況密切相關[29]。黑河中游地區(qū)降水量少,蒸發(fā)強烈,地表淺層含水量較低,作物不能很好的利用土壤中的水分,從而導致其存在較大的水分缺口。在需水規(guī)律模擬中,玉米與油菜播種時期均為4月下旬,兩者的需水規(guī)律分布相似,需水高峰出現(xiàn)在7月,且7月降雨量為全年最高更有利于作物的生長發(fā)育。小麥與馬鈴薯需水規(guī)律分布相似,兩者播種期為3月中下旬,小麥種子萌發(fā)前需要進行一段時間的“春化”,馬鈴薯塊莖萌發(fā)前有短暫的“休眠期”,因此兩者在3月幾乎沒有株間蒸騰,田間蒸散值較低,而在出苗后耗水量陡增[30]。且兩者的播種期較玉米、油菜早,需水高峰出現(xiàn)的也較前兩者稍早。

此外在灌溉處理水平中,不同生育期與不同的灌水定額對作物產(chǎn)量與水分利用效率影響極大。玉米、小麥為黑河中游的主要糧食作物,需要保障產(chǎn)量適宜充分灌溉,主要側重水分在生育期內(nèi)的分配,在苗期階段 (4月底—5月初) 田間蒸散量較小適宜少量補充灌溉,拔節(jié)期、開花期、抽雄期、塊莖增長期、灌漿期 (幾個階段均位于6—7月) 是四種作物需水量的高峰期、生長發(fā)育的關鍵時期,也是影響產(chǎn)量的重要時期適宜充分灌溉[14,16, 29-30]。灌溉制度優(yōu)化的目的是實現(xiàn)產(chǎn)量與水分利用效率的有效統(tǒng)一。研究表明,作物產(chǎn)量、WUE與灌水總量之間呈現(xiàn)非線性關系 (圖5),在非充分灌溉條件下,產(chǎn)量與WUE的值隨著灌水量的增多而不斷增大。當灌水量增大到一定程度時,產(chǎn)量將不再增加甚至降低,WUE的變化也呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢。在表6中,優(yōu)化后的灌溉制度下玉米、小麥、油菜和馬鈴薯的WUE值分別較現(xiàn)行灌溉制度提高了54.8%、25.0%、18.3%和51.3%,實現(xiàn)了節(jié)水高產(chǎn)的目的,對黑河中游農(nóng)業(yè)灌溉管理提供了較強的參考意義。

本研究針對現(xiàn)行水平年黑河中游灌區(qū)四種主要農(nóng)作物提出了相應的優(yōu)化灌溉制度,但并不一定能完全適應當?shù)氐臍夂驐l件,尤其是在不同水文年型下不同作物最優(yōu)灌溉制度還有待探究。作物模型的應用是為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供預測與科學的指導,節(jié)水灌溉制度的確立是水資源高效利用,壓縮農(nóng)業(yè)用水的重要方法。除優(yōu)化灌溉制度外,可從種植結構調(diào)整,發(fā)展節(jié)水經(jīng)濟型產(chǎn)業(yè)等方面達到壓縮用水提高經(jīng)濟效益的目的。此外加強渠系防滲、興修水利工程、發(fā)展滴灌噴灌等高效灌溉方式也是減少無效滲漏,提高輸水用水效率的有效方式[31]。

4 結論

本研究基于DSSAT模型模擬了2005—2017年黑河中游地區(qū)四種主要農(nóng)作物玉米、小麥、油菜、馬鈴薯的生長情況,確定了相對應的最佳灌溉制度。經(jīng)過模型本地化處理、校正與驗證,結果表明DSSAT模型在本研究區(qū)的模擬性能很好,可以準確的模擬四種作物的生長發(fā)育、需水過程和產(chǎn)量。通過對生育期需水量模擬結果得出,自然條件下四種作物整個生育期內(nèi)存在不同程度的水分虧缺,玉米、小麥、油菜、馬鈴薯平均缺水量分別為367.0 mm、254.0 mm、213.3 mm、122.5 mm。灌溉情景模擬結果表明,現(xiàn)行灌溉制度在作物各個生育期均存在過量灌溉,應該根據(jù)作物實際水分需求制定相應的灌溉制度。玉米、小麥生育期推薦灌溉定額為375 mm,其中苗期灌水75 mm,其他生育期各100 mm。油菜、馬鈴薯生育期推薦灌溉定額為350 mm,苗期灌水100 mm,其他生育期各125 mm。將優(yōu)化后的灌溉制度應用于黑河中游農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在實現(xiàn)節(jié)水高收益的同時可為下游節(jié)約8.1×108m3的水資源量。