王雅麗，毛曉敏，陳 帥，薄麗媛

咸水畦灌農(nóng)田土壤水熱鹽動(dòng)態(tài)及油葵生長(zhǎng)的試驗(yàn)與模擬

王雅麗1,2，毛曉敏1※，陳 帥1,2，薄麗媛1,2

（1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，北京 100083；2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部作物高效用水武威科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站，武威 733000）

為探究中國(guó)西北旱區(qū)咸水畦灌條件下農(nóng)田土壤水熱鹽動(dòng)態(tài)及其對(duì)作物生長(zhǎng)的影響，采用大田試驗(yàn)和WASH-C模型（Layered Soil Water-Solute-Heat Transport and Crop Growth Model，土壤水熱鹽遷移和作物生長(zhǎng)耦合的模擬模型）模擬相結(jié)合的方法，分析油葵全生育期內(nèi)不同灌水量和礦化度處理下土壤剖面水鹽分布特征、溫度變化及油葵生長(zhǎng)規(guī)律。試驗(yàn)設(shè)置包括2個(gè)灌水量水平（分別為油葵畦灌需水量的100%、50%）和3種畦灌水礦化度（分別為0.7、4.0、8.0 g/L）。結(jié)果表明，土壤剖面的水、鹽、熱分布在根區(qū)（0～40 cm）的變動(dòng)幅度要大于深層（40～100 cm），灌水量越多，水分、鹽分變幅越大。隨著灌水次數(shù)的增加，土壤剖面在0.7 g/L礦化度下出現(xiàn)脫鹽現(xiàn)象，4.0、8.0 g/L礦化度下出現(xiàn)積鹽現(xiàn)象，并且灌水量越大，相應(yīng)的脫、積鹽率越高。試驗(yàn)前期各層地溫變化幅度較后期大，溫度變化幅度隨土壤深度增加而減小。0.7 g/L、100%油葵需水量下的作物L(fēng)AI和產(chǎn)量最大，8 g/L、50%油葵需水量下最小，兩處理的LAI分別為8.41、3.80 cm2/cm2，產(chǎn)量分別為5.49、3.08 t/hm2，差異顯著（<0.05）。模擬結(jié)果表明，WASH-C能夠較好地模擬各時(shí)期土壤中根區(qū)、深層含水率的分布特征，所有模擬結(jié)果的2不低于0.53。在咸水礦化度小于等于3 g/L的情景模擬下，作物根區(qū)不會(huì)產(chǎn)生明顯的積鹽現(xiàn)象。合理的咸水畦灌制度有利于充分利用咸水資源并提高油葵的水分利用效率和產(chǎn)量。

土壤水分；溫度；含鹽量；模型；咸水；灌溉；葉面積指數(shù)；油葵

0 引 言

石羊河流域地處中國(guó)西北旱區(qū)，該流域內(nèi)用水矛盾突出、生態(tài)環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)重[1]，但淺層地表下咸水資源豐富[2]，合理利用咸水可以極大地緩解目前該流域用水緊張的局面。

已有研究表明，合理的畦灌制度下，咸水能對(duì)作物起到增加產(chǎn)量、提升農(nóng)藝性狀的作用[3-4]；但不合理的咸水畦灌會(huì)使得土壤中鹽分大量積累，作物減產(chǎn)、品質(zhì)降低[5-6]。因此，在進(jìn)行咸水畦灌時(shí)，應(yīng)防止土壤鹽分的過(guò)量積累[7]。土壤中水熱鹽的運(yùn)移是密不可分的。鹽分的運(yùn)動(dòng)主要包括對(duì)流、分子擴(kuò)散和水動(dòng)力彌散驅(qū)動(dòng)，因此土壤中水分的流動(dòng)影響鹽分的分布[8]。同時(shí)，灌溉水礦化度與土壤滲透能力具有密切聯(lián)系[9]，鹽分可通過(guò)影響土壤滲透能力而影響水分運(yùn)動(dòng)。另一方面，土壤中的水分狀況與相變?cè)诤艽蟪潭壬蠜Q定著土壤的熱特性，而土壤溫度能夠通過(guò)影響水的物理性質(zhì)（如黏滯性、表面張力及滲透壓等），進(jìn)而影響總土水勢(shì)的大小及土壤水分運(yùn)動(dòng)參數(shù)[10]。在作物生長(zhǎng)條件下，土壤水鹽脅迫影響作物耗水和生長(zhǎng)，而作物冠層發(fā)育反過(guò)來(lái)影響地面能量分配、水熱傳輸和根系吸水。綜上所述，農(nóng)田土壤中的水、熱、鹽變化和作物生長(zhǎng)具有協(xié)同、交叉影響。因此，為更好地指導(dǎo)咸水灌溉，需要全面探究旱區(qū)的農(nóng)田水熱鹽遷移規(guī)律及其與作物的耦合效應(yīng)。

傳統(tǒng)的大田試驗(yàn)周期長(zhǎng)，受到的影響因素多，通常不利于全面反映土壤水熱鹽和作物生長(zhǎng)的相互關(guān)系，還需要將試驗(yàn)和模型相結(jié)合。Liu等[11]利用HYDRUS-2D模擬了暗管條件下不同邊界條件下的水鹽運(yùn)移。Wang等[12]耦合了HYDRUS-1D和EPIC作物模型，研究咸水灌溉下一維水鹽動(dòng)態(tài)及作物生長(zhǎng)的響應(yīng)。Ma等[13]將RZWQM模型（Root Zone Water Quality Model，根區(qū)水質(zhì)模型）和DSSAT（Support System for Agrotechnology Transfer，農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)讓決策支持系統(tǒng)）中的CERES-Maize模塊耦合，提高了RZWQM模型中的作物生長(zhǎng)模擬能力。WASH-C模型[14]（Layered Soil Water-Solute-Heat Transport and Crop Growth Model）是課題組開(kāi)發(fā)的垂向一維農(nóng)業(yè)生態(tài)水文模型，其前身LAWSTAC模型（Layered Soil Water-Solute Transport and Crop Growth Model）能夠模擬層狀土壤中水和溶質(zhì)的運(yùn)移及其與作物生長(zhǎng)的相互作用，其對(duì)玉米[15]、春小麥[16]的適用性已在西北旱區(qū)得到了驗(yàn)證。油葵（L.）是一種經(jīng)濟(jì)型油料作物，因其耐鹽、耐旱、耐瘠薄的特性而在西北地區(qū)得到了廣泛種植。因此，本文通過(guò)開(kāi)展的油葵試驗(yàn)和應(yīng)用WASH-C模型，研究咸水畦灌下農(nóng)田水熱鹽遷移及其與油葵生長(zhǎng)的耦合效應(yīng)，以期為該地區(qū)的水資源高效利用、鹽堿地綜合調(diào)控和作物安全生產(chǎn)提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

田間試驗(yàn)于2020年4—9月在農(nóng)業(yè)農(nóng)村部作物高效用水武威科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站（37°52′20″N，102°50′50″E）進(jìn)行。該站位于甘肅省武威市涼州區(qū)，屬于典型的大陸性溫帶干旱荒漠氣候，光熱資源豐富，全年日照時(shí)間大于3 000 h，無(wú)霜期大于150 d，多年平均氣溫8 ℃，多年平均降雨量164 mm，多年平均蒸發(fā)量2 400 mm，地區(qū)水資源匱乏，屬于典型的“無(wú)灌溉則無(wú)農(nóng)業(yè)”地區(qū)。試驗(yàn)期內(nèi)降雨蒸發(fā)數(shù)據(jù)見(jiàn)圖1，試驗(yàn)區(qū)地下水埋深大于45m，土壤平均含鹽量為1.05 g/kg，從地表至100 cm深度的土壤大致可分5層，其基本物理性質(zhì)見(jiàn)表 1。

表1 試驗(yàn)區(qū)各土層土壤物理性質(zhì)

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)作物為油葵，品種567DW，俗稱“矮大頭”，為當(dāng)?shù)氐湫头N植作物。灌溉方式為畦灌，石羊河流域咸水礦化度主要為3～18 g/L，特別是民勤地區(qū)，地下水礦化度在5 g/L以上[2]，而試驗(yàn)站深層地下水的礦化度為0.7 g/L，參考當(dāng)?shù)氐叵滤V化度水平，試驗(yàn)共設(shè)置了3個(gè)灌溉水礦化度水平，為0.7（S1）、4（S2）和8 g/L（S3）；2個(gè)灌水量水平，分別為作物畦灌需水量的100%（W100，394 mm）和50%（W50，197 mm），S1W100處理作為對(duì)照（CK）。試驗(yàn)中作物需水量的確定采用參考作物騰發(fā)量法[17]，作物系數(shù)c值參考戴佳信等[18]關(guān)于油葵的研究結(jié)果。充分灌溉和虧水灌溉均于5月15日灌溉出苗水（出苗水均為淡水），6月19日后開(kāi)始咸水處理，充分灌溉全生育期內(nèi)灌溉總量394 mm，有效降雨（>5 mm）僅為37 mm，具體灌溉制度見(jiàn)表2。所用咸水為直接抽取的當(dāng)?shù)厣顚拥叵滤畵絻禢aCl配制而成。每個(gè)處理設(shè)置3個(gè)重復(fù)，隨機(jī)布置，共計(jì)18（3×2×3）個(gè)試驗(yàn)小區(qū)，小區(qū)面積為21.84 m2（5.2 m×4.2 m）。

油葵播種方式采用人工點(diǎn)播，設(shè)計(jì)行距50 cm，株距30 cm。所有處理的施肥管理參照當(dāng)?shù)厥┬薪?jīng)驗(yàn)，即播前施300 kg/hm2的磷酸二銨（P∶K=46∶18）和300 kg/hm2的氮磷鉀復(fù)合肥（N∶P∶K=15∶15∶15）作為基肥，現(xiàn)蕾期和花期均追施112.5 kg/hm2的尿素。

表2 畦灌制度

注：5月15日，所有處理的畦灌出苗水均為淡水。

Note: On May 15th, the border irrigation seedling water of all treatments was fresh water.

1.3 監(jiān)測(cè)項(xiàng)目與方法

1.3.1 土壤含水率、含鹽量和溫度

試驗(yàn)共6個(gè)處理，隨機(jī)選取每個(gè)處理的3個(gè)重復(fù)試驗(yàn)小區(qū)中的1個(gè)，在小區(qū)中心處挖出豎直剖面，在剖面的10、30、50、70、90 cm處各插入1個(gè)水熱鹽監(jiān)測(cè)探頭（5TE探頭，美國(guó)Decagon公司），探頭與EM50數(shù)據(jù)采集器（美國(guó)Decagon公司）相連接，采集依次代表0～20、>20～40、>40～60、>60～80、>80～100 cm土層的平均土壤體積含水率、電導(dǎo)率和溫度數(shù)據(jù)，獲取時(shí)間間隔為30 min。

在灌水前后和降雨（>5 mm）后，以土鉆法在每個(gè)小區(qū)對(duì)土壤進(jìn)行取樣，取樣深度為100 cm，間隔20 cm，不同位置取3鉆。取得的土樣采用烘干法（105 ℃，8 h以上）得到各層土樣的體積含水率，以此對(duì)探頭獲取的含水率數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。將土樣風(fēng)干、碾碎后過(guò)1 mm篩后，采用1∶5的土水比制成土壤浸提液，使用FE38型電導(dǎo)率儀（瑞士梅特勒-托利多公司）測(cè)定其電導(dǎo)率EC1:5，并將EC1:5按經(jīng)驗(yàn)公式轉(zhuǎn)化為土壤全鹽量，轉(zhuǎn)換公式[19]如下：

式中為土壤含鹽量，g/kg；EC1:5為電導(dǎo)率，mS/m。

土壤鹽分質(zhì)量濃度、脫鹽率、積鹽率計(jì)算公式分別為

式中c為土壤鹽分質(zhì)量濃度，g/L；為土壤容重，g/cm3；為土壤體積含水率，cm3/cm3；Δ小于0時(shí)為脫鹽率、大于0時(shí)為積鹽率，%；0、1為時(shí)段初、末土壤含鹽量，g/kg。

1.3.2 油葵葉面積指數(shù)、產(chǎn)量

葉面積監(jiān)測(cè)從6月16日開(kāi)始，在每個(gè)小區(qū)內(nèi)隨機(jī)選取3株，采用精度為0.01 m的米尺，每個(gè)植株測(cè)量所有葉片的長(zhǎng)和寬，每7～10 d測(cè)量1次。葉面積指數(shù)計(jì)算公式[20]為

式中LAI為葉面積指數(shù)，cm2/cm2；為葉面長(zhǎng)度，cm；為葉片最大寬度，cm；為折減系數(shù)，取0.65[20]；為作物株距乘行距后得到的面積，本研究為1 500 cm2。

油葵成熟期，每個(gè)小區(qū)隨機(jī)選取5株，測(cè)量單株盤(pán)粒數(shù)，以精度為0.01g的天平稱量出單株千粒質(zhì)量，小區(qū)產(chǎn)量計(jì)算公式為

式中為小區(qū)產(chǎn)量，kg/hm2；為單株盤(pán)粒數(shù)；為千粒質(zhì)量，g；0為小區(qū)面積，m2。

1.3.3 水分利用效率（WUE）

水分利用效率指在田間單位蒸散發(fā)量所生產(chǎn)出的作物產(chǎn)量，計(jì)算公式為

式中WUE 為水分利用效率，kg/m3；ET 為作物生育期內(nèi)耗水量，mm。

1.3.4 地面溫度

選取晴朗、無(wú)風(fēng)少云的天氣，時(shí)間為中午13:00—13:30。于油葵的現(xiàn)蕾期、開(kāi)花期和成熟期通過(guò)手持紅外熱像儀（UTI160V，優(yōu)利德）拍攝冠層溫度，每個(gè)小區(qū)拍攝3張。將油葵日地面溫度（0）、氣溫（1）、土壤深度20 cm處的溫度（2）進(jìn)行回歸分析[21]，擬合成二元二次函數(shù)

1.4 WASH-C模型

1.4.1 模型簡(jiǎn)介

1）土壤水熱鹽運(yùn)移

農(nóng)田土壤的水分運(yùn)動(dòng)采用垂向一維“混合型”Richards方程進(jìn)行描述

式中為時(shí)間，d；為垂直方向空間坐標(biāo)（向下為正），cm；為土壤體積含水率，cm3/cm3；為土壤基質(zhì)勢(shì)，cm；()為土壤導(dǎo)水率，cm/d；SS為源匯項(xiàng)（本文中表示作物根系吸水速率），cm3/(cm3·d)。其中，～～()的關(guān)系采van Genuchten-Mualem模型[22]表述。

模型中不考慮溶質(zhì)的降解、沉淀、吸附等轉(zhuǎn)化過(guò)程，土壤鹽分運(yùn)移采用垂向一維的對(duì)流-彌散方程

式中sh(,)為彌散系數(shù)，cm2/d；為水流通量，cm/d；為溶質(zhì)質(zhì)量濃度，mg/cm3。

土壤中的熱運(yùn)移采用熱傳導(dǎo)方程

式中v為土壤的體積比熱容，J/(cm3·℃)；h為土壤熱導(dǎo)率，W/(cm·℃)；w為水的體積比熱容，J/(cm3·℃)；為土壤剖面上的溫度，℃；等號(hào)右邊第一、二項(xiàng)分別表示熱傳導(dǎo)、水分流動(dòng)對(duì)土壤熱運(yùn)移的影響。

2）作物生長(zhǎng)及其與土壤水熱鹽運(yùn)移的耦合

WASH-C模型中的作物生長(zhǎng)模擬參考了EPIC模型[23]中作物生長(zhǎng)模塊的計(jì)算方法，其考慮了冠層對(duì)光能的截獲過(guò)程、光能轉(zhuǎn)化為生物量的過(guò)程、基于生物量計(jì)算產(chǎn)量的過(guò)程以及水熱鹽的作物脅迫作用過(guò)程。耦合模型的基本框架以及各部分之間的相互聯(lián)系如圖2所示。

農(nóng)田土壤水分運(yùn)動(dòng)、鹽分運(yùn)移、熱傳導(dǎo)和作物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)在農(nóng)田SPAC系統(tǒng)中是相互聯(lián)系的。首先，利用作物模塊計(jì)算的葉面積指數(shù)，將作物蒸散量的潛在蒸發(fā)量和蒸騰量進(jìn)行比例分配。然后，根據(jù)土壤表面的含水率和含鹽量，計(jì)算出土壤表面的實(shí)際蒸發(fā)速率，作為土壤水分運(yùn)動(dòng)模擬的上邊界。再根據(jù)土壤中含水量、含鹽量和溫度的分布，計(jì)算出根系受到脅迫后的吸水速率（實(shí)際蒸騰速率），作為土壤水分運(yùn)動(dòng)模擬的源匯項(xiàng)。根據(jù)水分模塊計(jì)算的土壤含水率和水流通量，計(jì)算出求解對(duì)流-彌散方程、熱傳導(dǎo)方程所需的水分相關(guān)參數(shù)。通過(guò)求解土壤鹽分、溫度方程，得到鹽分和溫度在土壤中的遷移和分布，進(jìn)而得到土壤中鹽分和溫度分布對(duì)作物根系吸水的脅迫作用。作物生長(zhǎng)模擬得到的作物葉面積指數(shù)和根長(zhǎng)，將對(duì)下一時(shí)間步長(zhǎng)的水分運(yùn)動(dòng)、鹽分運(yùn)動(dòng)和熱運(yùn)動(dòng)的計(jì)算產(chǎn)生影響。

1.4.2 模型構(gòu)建

選取油葵全生育期2020年5月15日—8月27日共計(jì)105 d的農(nóng)田土壤水熱鹽及油葵的作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)值模擬。土壤模擬區(qū)域?yàn)?～100 cm，剖面的初始含水率、鹽分濃度和土壤溫度采用實(shí)測(cè)值。土壤水分運(yùn)動(dòng)的上邊界條件為大氣邊界，下邊界條件為自由排水邊界；土壤溶質(zhì)運(yùn)移的上下邊界條件分別為通量和零通量邊界；熱運(yùn)移的上下邊界為第一類溫度邊界。以S1W50、S3W100處理的實(shí)測(cè)值對(duì)WASH-C模型進(jìn)行率定，采用S1W100、S2W100、S2W50和S3W50，4個(gè)處理對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

1）土壤水分、鹽分、熱遷移參數(shù)

根據(jù)實(shí)測(cè)的土壤粒徑組成和干容重，由Rosetta軟件采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法得到相應(yīng)van Genuchten- Mualem模型參數(shù)的預(yù)估值，溫度模塊模擬的初始值參考Chung等[24]文獻(xiàn)，然后采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)試，最終得到的van Genuchten-Mualem模型土壤水力特性參數(shù)和熱特性值，見(jiàn)表3?；趯?duì)流-彌散方程的溶質(zhì)運(yùn)移模型共有2個(gè)參數(shù)：縱向機(jī)械彌散系數(shù)D和水中的溶質(zhì)分子自由擴(kuò)散系數(shù)0，初始值參考Xu[25]等的文獻(xiàn)，經(jīng)調(diào)試后取值分別為0.61 cm、3.01 cm2/d。

注：r為土壤殘余含水率；s為土壤飽和含水率；為孔徑分布指數(shù)；s為土壤飽和導(dǎo)水率；v為土壤的體積比熱容；123為計(jì)算土壤熱導(dǎo)率的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。

Note:ris the residual water content of soil;sis saturated water content of soil;andare aperture distribution indices;sis the saturated hydraulic conductivity of soil;vis the volume specific heat capacity of soil;1,2and3are empirical parameters for calculating soil thermal conductivity.

2）作物參數(shù)

作物模型參數(shù)初始值參考EPIC用戶手冊(cè)[23]確定，根據(jù)實(shí)測(cè)值調(diào)整后的具體參數(shù)見(jiàn)表4。

1.4.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了定量描述模型的模擬精度與可靠性，模擬效果采用均方根誤差（RMSE）、平均相對(duì)誤差（MRE）和決定系數(shù)（2）3個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中，RMSE、MRE越接近于0，表明模擬值與觀測(cè)值吻合度越好；2越接近于1，表示模擬值與觀測(cè)值的變化趨勢(shì)越一致。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤剖面水熱鹽的分布規(guī)律及模擬

2.1.1 土壤剖面的水分分布規(guī)律

作物根系吸水、地面蒸發(fā)和生育期內(nèi)的畦灌、降水，以及土壤結(jié)構(gòu)性質(zhì)的差異，均會(huì)影響土壤剖面的水分分布[26-27]。根據(jù)實(shí)地取根和竇旭等[28]的試驗(yàn)結(jié)果，油葵根系主要分布于0～40 cm土層，因此分別對(duì)比了油葵全生育期內(nèi)根系主要活動(dòng)層（0～40 cm）和深層（>40～100 cm）的含水率模擬值和實(shí)測(cè)值，如圖3和圖4。

同一灌水量下，根區(qū)含水率變化幅度比深層大。W100的根區(qū)、深層含水率波動(dòng)范圍分別為0.15～0.34、0.14～0.26 cm3/cm3，W50的根區(qū)、深層區(qū)含水率波動(dòng)范圍分別為0.12～0.22、0.12～0.17 cm3/cm3。W100的深層土壤最大含水率比W50大了0.09 cm3/cm3，這是因?yàn)閃50的灌水量較少，在維持作物吸收和蒸發(fā)后，只有較少的水量深入到土壤深層?？偟膩?lái)看，每次畦灌后，W100、W50的根區(qū)、深層土壤含水率均隨著作物根系吸水、土壤的蒸發(fā)逐漸降低，而隨著新一輪的畦灌或較大的降水補(bǔ)給，土壤剖面含水率又急劇上升。

試驗(yàn)不同時(shí)期的土壤含水率下降速率不同。5月15日 —6月17日，油葵開(kāi)始生長(zhǎng)，植株小、氣溫低，作物耗水和地表蒸發(fā)量小，土壤各剖面含水率減少速率慢。6月18日后，油葵進(jìn)入現(xiàn)蕾期，生長(zhǎng)速率明顯加快，根系吸水增加，騰發(fā)量大，并且這一時(shí)期降水少，有效降水僅為15.8 mm，作物生長(zhǎng)主要靠畦灌補(bǔ)給，土壤剖面含水率下降速率較快。8月2日后，油葵進(jìn)入成熟期，植株耗水減少，土壤剖面含水率下降速率又開(kāi)始降低。鹽分通過(guò)對(duì)油葵根系吸水產(chǎn)生脅迫，從而影響土壤含水率的再分布。相同灌水量下，咸水礦化度越高，土壤根區(qū)的含水率越高，而深層含水率各差異并不明顯，主要是因?yàn)檫@一深度范圍內(nèi)幾乎沒(méi)有油葵根系分布，砂粒含量大，保水性差，并且地下水位埋深較深（>45 m），畦灌后水分很快滲漏，不利于水分存貯。

深層土壤受畦灌和降雨的影響小，土壤水分運(yùn)動(dòng)過(guò)程與表層相比較為簡(jiǎn)單[29]，土壤深層模擬結(jié)果的RMSE比土壤根區(qū)小。各處理的MRE、2分別在0.04～0.15、0.53～0.94之間，模擬效果較好。

圖4 土壤深層（>40～100 cm）含水率實(shí)測(cè)模擬值對(duì)比

2.1.2 土壤典型剖面鹽分分布特征

咸水中含有大量鹽分，用其灌溉必然會(huì)影響土壤鹽分分布[30]，圖5是油葵生育期間的各處理實(shí)測(cè)得到的0～100 cm土壤含鹽量變化垂直剖面圖。

土壤中鹽分的分布主要受灌水量和礦化度的影響。S2、S3下的土壤各層含鹽量隨著咸水畦灌次數(shù)的增加不斷升高，土壤剖面鹽分出現(xiàn)分層現(xiàn)象；S1下土壤各層含鹽量變化趨勢(shì)則相反，隨著灌水次數(shù)的增加不斷降低。整個(gè)土壤剖面鹽分分布基本均衡。試驗(yàn)后期，同一灌水量下的S2、S3和S1處理間土壤含鹽量差異顯著（<0.05）。

土壤100 cm內(nèi)各處理脫、積鹽率分別見(jiàn)圖6和表5。相同灌水量下，礦化度越高，積鹽率模擬含鹽量和實(shí)測(cè)越大。當(dāng)灌溉水平為W100時(shí)，S3處理的積鹽率比S2高了38個(gè)百分點(diǎn)；當(dāng)灌溉水平為W50時(shí)，S3處理的積鹽率比S2高了12個(gè)百分點(diǎn)。同一礦化度下，灌水量越大，相應(yīng)的脫、積鹽率越大。當(dāng)畦灌水礦化度為S1時(shí)，W100脫鹽率比W50高了7%；當(dāng)?shù)V化度為S2時(shí)，W100積鹽率比W50高了14%；當(dāng)?shù)V化度為S3時(shí)，W100積鹽率比W50高了40%。淡水畦灌下，灌水量越多，推進(jìn)的土壤濕潤(rùn)鋒越深，鹽分淋洗效果越好。中、高礦化度下，W50灌入的咸水量少，有限的水量只能達(dá)到0～60 cm土層，鹽分積累主要在這一深度范圍內(nèi)；W100因水量多，滲入的土壤深度更深，鹽分積累主要在0～90 cm內(nèi)。所有處理的0～60 cm土壤層含鹽量波動(dòng)程度（0.25～4.36 g/kg）比60～100 cm（0.32～3.39 g/kg）大，這是因?yàn)?～60 cm土壤層內(nèi)易受灌降水、蒸發(fā)、耕作等因素的影響，含鹽量變化快。相同礦化度下，灌水量越大，所影響的土壤含鹽量的深度越深。

由于試驗(yàn)地所有小區(qū)初始含鹽量高，5月15日所有處理第1次畦灌出苗水皆為淡水（0.7 g/L），中、高礦化度下土壤含鹽量在試驗(yàn)初期出現(xiàn)了先下降再上升的趨勢(shì)，而后隨著咸水畦灌次數(shù)的增加，土壤含鹽量不斷上升，低礦化度下的處理則隨著淡水灌溉次數(shù)的增加土壤含鹽量不斷降低。綜合來(lái)看，S2、S3下的咸水連續(xù)畦灌必然會(huì)導(dǎo)致油葵根區(qū)積鹽現(xiàn)象的發(fā)生。

由圖6可以看出，各處理下模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE和2分別在0.05～0.31 g/kg和0.63～0.87之間，WASH-C模型模擬值能夠較好地反映實(shí)測(cè)值隨灌降水和蒸散發(fā)的變化趨勢(shì)。

圖5 各處理100 cm土層含鹽量變化剖面圖

圖6 土壤0～100 cm平均含鹽量模擬

表5 各處理土壤100 cm內(nèi)實(shí)測(cè)脫、積鹽率

注：變化率小于0時(shí)為脫鹽率，大于0時(shí)為積鹽率。

Note: When the change rate is less than 0, it is desalting rate, and when the change rate is greater than 0, it is salt accumulation rate.

2.1.3 土壤剖面的溫度動(dòng)態(tài)規(guī)律分析與模擬

油葵試驗(yàn)溫度結(jié)果表明，各處理同一時(shí)期、同一土壤層的溫度差異較小（不超過(guò)0.5 ℃），不同灌水水平對(duì)溫度變化的影響不顯著，故為節(jié)省篇幅，僅以S1W100（CK）為例，分析同一土壤層不同時(shí)期和同一時(shí)期土壤各層的溫度變化規(guī)律。如圖7所示，土壤各層溫度的變化趨勢(shì)大體相同，溫度在垂直方向上隨深度的增加而降低。土壤淺層（0～20 cm）的溫度變化幅度要明顯大于其他各層，說(shuō)明土壤淺層的溫度變化較深層更易受到氣溫波動(dòng)的影響。從整個(gè)生育期來(lái)看，土壤各層的溫度在試驗(yàn)初期變幅大、后期變幅小，這是因?yàn)樵囼?yàn)初期該地區(qū)晝夜溫差大，作物冠層覆蓋度低，大量表層土壤裸露，土壤溫度易受到外界條件干擾。而在試驗(yàn)中后期該地區(qū)晝夜溫差逐漸減小，且冠層覆蓋度不斷上升，其截獲的太陽(yáng)輻射增加，故土壤淺層溫度的變幅減小。后期隨著深層地溫的不斷升高，各層溫度差異減小。

油葵苗期及現(xiàn)蕾期前期的日平均地面（=0 cm處）溫度缺失，利用公式（7）計(jì)算得到每日的地面溫度，輸入模型中模擬，模擬結(jié)果見(jiàn)圖8，2在0.88～0.95之間。

圖7 S1W100處理下各層土壤實(shí)測(cè)溫度變化

2.2 不同咸水畦灌制度下的油葵葉面積指數(shù)及產(chǎn)量

各處理下的LAI變化趨勢(shì)一致（圖9）。油葵出苗后，LAI隨著作物的生長(zhǎng)不斷增大，快速生長(zhǎng)期（即現(xiàn)蕾期，6月28日—7月18日）迅速增加，開(kāi)花期（7月19日—7月29日）生長(zhǎng)速率略有降低，8月3日左右到達(dá)峰值（S1W100：8.41 cm3/cm3，所有處理中最大），之后葉片逐漸枯萎脫落，LAI開(kāi)始下降。中、高咸水處理下LAI在生育后期與CK差異顯著（<0.05）。對(duì)比LAI的實(shí)測(cè)與模擬值，RMSE、MRE、2分別為0.30～0.51 cm3/cm3、0.15～0.23、0.95～0.99，模擬效果較好。

圖9 油葵LAI模擬結(jié)果

由表6可知，S1W100下的產(chǎn)量最大，為5.49 t/hm2。相同礦化度下，產(chǎn)量隨著灌水量的增加而增加；相同灌水量下，礦化度越高，產(chǎn)量越低。S1W100實(shí)測(cè)值與模擬值相差最大，RMSE為0.78 t/hm2，MRE為0.14，這主要是因?yàn)镾1W100小區(qū)靠近路邊，幼苗期易有野雞啄苗，造成后期生長(zhǎng)不均。產(chǎn)量總體模擬效果較好。

表6 產(chǎn)量實(shí)測(cè)模擬值對(duì)比

2.3 不同咸水畦灌制度下的情景模擬

田間試驗(yàn)無(wú)法設(shè)置足夠多的礦化度和畦灌水平梯度來(lái)充分研究咸水畦灌對(duì)作物生長(zhǎng)的影響，有必要采用模型進(jìn)行更多情景下的模擬。因此，使用經(jīng)過(guò)率定、驗(yàn)證的WASH-C模型進(jìn)一步模擬了4個(gè)灌水水平（分別為作物畦灌需水量的100%、90%、80%、70%，記作W100、W90、W80、W70）和2種較低畦灌水礦化度水平（分別為2、3 g/L，記作S4、S5）下的根區(qū)鹽分累積和作物生長(zhǎng)狀況。

由表7可見(jiàn)，2 g/L礦化度下，S4W80、S4W90、S4W100處理下的LAI最大值比CK分別增加了0.14、0.32、0.41 cm2/cm2；S4W80的產(chǎn)量與CK基本持平（相差小于1%），S4W90的產(chǎn)量達(dá)到了5.80 t/hm2，比CK提高了6%。3 g/L礦化度下，S5W100的LAI最大值比CK大了0.04 cm2/cm2，其他灌水量下均比CK小，在7.99～8.36 cm2/cm2之間；S5W100的產(chǎn)量與CK基本持平（相差3%），其他灌水水平比CK降低3%～13%。從水分利用效率（WUE）上看，所有虧缺畦灌下的WUE均比充分畦灌下的大。以上說(shuō)明，適當(dāng)?shù)乃}脅迫可能有利于作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量的提高，與前人的研究成果[4]一致。

表7 不同情景模擬的LAImax、產(chǎn)量和WUE

注：S4、S5為礦化度2、3 g/L；W100、W90、W80、W70分別為作物畦灌需水量的100%、90%、80%、70%；WUE為水分利用效率。

Note: The salinity of S4and S5is 2 and 3 g/L, respectively; W100, W90, W80and W70are 100%, 90%, 80% and 70% of the water demand of crop border irrigation, respectively; WUE is water use efficiency.

圖10為低礦化度咸水畦灌下，作物收獲后根區(qū)積鹽情況的模擬結(jié)果。2、3 g/L咸水礦化度下，隨著灌水次數(shù)的增加，所有處理的根區(qū)在油葵收獲時(shí)均發(fā)生了淋洗脫鹽現(xiàn)象，這與吳忠東等[31-32]的土壤在低于3 g/L的礦化度下會(huì)發(fā)生脫鹽現(xiàn)象的試驗(yàn)結(jié)論一致。并且同一礦化度下，灌水量越大，脫鹽率越高；相同畦灌水平下，礦化度越低，淋洗現(xiàn)象越明顯，作物收獲時(shí)的平均根區(qū)土壤含鹽量S5(3 g/L)處理比S4(2 g/L)處理高了0.13 g/kg。綜合來(lái)看，在低于3 g/L礦化度及以下，咸水畦灌不會(huì)在作物根區(qū)產(chǎn)生明顯的積鹽現(xiàn)象，說(shuō)明合理的咸水畦灌制度有利于充分利用咸水資源并提高油葵的水分利用效率和產(chǎn)量。

3 討 論

隨著灌水次數(shù)的增加，土壤深度越接近于表層，土壤剖面的水、鹽、熱變動(dòng)幅度越大，越易受到灌、降水和土壤蒸發(fā)的影響，這與袁成福等[29-30]的研究成果相同。另外，S1處理下土壤剖面產(chǎn)生鹽分淋洗，S2、S3下土壤剖面發(fā)生積鹽，與趙志才等[33-34]研究的灌溉水礦化度在3 g/L及以上會(huì)導(dǎo)致土壤積鹽、3 g/L以下會(huì)導(dǎo)致脫鹽的結(jié)論一致。相同灌水量下，較高的咸水礦化度會(huì)增加濕潤(rùn)鋒的推進(jìn)深度[35]，灌水量越多則越明顯（圖4）。油葵的LAI和產(chǎn)量隨灌水量的減小而減小，隨礦化度的增大而減小，這與馬韜等[36]的研究結(jié)果一致。文中應(yīng)用WASH-C模型得到的溫度模擬結(jié)果精度稍低，這主要是因?yàn)橛涂Ｐ湍M中輸入的油葵幼苗期地面溫度是由回歸方程得到的，與實(shí)際的地面溫度略有誤差。此外，情景模擬中得到的“低于3 g/L礦化度下，咸水畦灌不會(huì)在作物根區(qū)產(chǎn)生明顯積鹽現(xiàn)象”的結(jié)論，還需要今后的大田試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)驗(yàn)證。

WASH-C模型適用于垂向一維初始邊界條件下的水熱鹽動(dòng)態(tài)模擬，不適用于滴灌、溝灌等灌溉條件下的水熱鹽模擬，與同樣適用于垂向一維條件下的Hydrus-1D模型[37]相比，多了地上作物生長(zhǎng)模塊，能更精確地模擬大田試驗(yàn)中土壤水熱鹽與作物的耦合情況。WASH-C模型中水分模擬的蒸散發(fā)部分是直接利用經(jīng)驗(yàn)公式以葉面積指數(shù)將蒸發(fā)和蒸騰分開(kāi)的，計(jì)算結(jié)果較為粗糙。今后將考慮結(jié)合空氣動(dòng)力學(xué)和能量平衡理論，利用地面溫度、冠層溫度數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算分配土壤蒸發(fā)和作物蒸散發(fā)，以提高這一部分的機(jī)理性。

4 結(jié) 論

針對(duì)中國(guó)西北旱區(qū)水資源短缺、咸水資源豐富的現(xiàn)狀，采用試驗(yàn)和數(shù)值模擬相結(jié)合，分析了不同灌水量和畦灌水礦化度下的農(nóng)田土壤剖面水熱鹽動(dòng)態(tài)及其對(duì)油葵LAI和產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明：

1）油葵全部生育期內(nèi)，土壤剖面的水、鹽、熱分布的變動(dòng)幅度與灌水量呈正相關(guān)，和土壤深度呈負(fù)相關(guān)。土壤中的積、脫鹽程度主要與灌水量和礦化度有關(guān)。油葵的LAI和產(chǎn)量與灌水量呈正相關(guān)，與礦化度呈負(fù)相關(guān)，S1W100下LAI、產(chǎn)量最大，分別為8.41和5.49 t/hm2。

2）WASH-C模型能夠很好地模擬土壤的根區(qū)、深層含水率分布特征，平均含鹽量變化規(guī)律，溫度變化趨勢(shì)和作物的LAI、產(chǎn)量規(guī)律，所有2不低于0.53。

3）設(shè)置的情景模擬中，礦化度3 g/L及以下，咸水畦灌不會(huì)在作物根區(qū)產(chǎn)生明顯的積鹽現(xiàn)象。合理的咸水畦灌制度有利于充分利用咸水資源、提高油葵的水分利用效率和產(chǎn)量。

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Experiments and simulation of soil moisture, temperature and salinity dynamics and oil sunflower growth in saline border irrigated farmland

Wang Yali1,2, Mao Xiaomin1※, Chen Shuai1,2, Bo Liyuan1,2

(1.,,100083,; 2.,,733000,)

Shiyang River Basin is located in northwest China, with a total area of 41 600 km2. Due to the lack of precipitation and large evaporation, the contradiction of water use in this basin is prominent, and the ecological environment problem is serious. Local industrial, domestic and agricultural water use is highly dependent on groundwater resources. The shallow subsurface salt water resources are abundant, and the rational use of salt water for irrigation can greatly alleviate the current water shortage in this basin. In order to explore the dynamics of water, heat and salt transport in farmland soil and its influence on the growth of oil sunflower under saline border irrigation, a field experiment was conducted in the Shiyanghe Experimental Station in northwest China in 2020. The experimental settings include two irrigation levels (100% and 50% of the water demand for border irrigation of oil sunflower, respectively) and three salinity of irrigation water (0.7, 4.0, and 8.0 g/L, respectively). The soil moisture content, soil salt content, temperature in the depth of 100 cm (20 cm as a layer), leaf area, and yield of oil sunflower were measured regularly during the whole crop growth period. With a combination of experiment and model simulation, the distribution characteristics of soil moisture and salt, the law of temperature changes during the growth and development of oil sunflowers, and their effects on the growth and yield of oil sunflowers under different experimental treatments were studied. The results showed that the variation range of water, salt and heat distribution in the root zone (0-40 cm) was larger than that in the deep layer (40-100 cm). The more irrigation water, the greater the variation range of water and salt. With the increase of irrigation times, the soil profile showed desalination at 0.7 g/L salinity, and salt accumulation at 4.0 g/L and 8.0 g/L salinity. The higher the irrigation amount, the higher the corresponding salt removal and accumulation rate. The variation range of ground temperature in each layer in the early stage of the experiment was larger than that in the later stage, and the variation range of temperature decreased with the increase of soil depth. The Leaf Area Index (LAI) and yield of oil sunflower were the highest at 0.7 g/L and 100% water requirement of crop and the lowest at 8 g/L and 50% water requirement. The LAI of two treatments were 8.41 and 3.80 cm2/cm2, and the yield was 5.49 and 3.08 t/hm2, respectively, with significant difference (<0.05). The simulation results showed that WASH-C model can well simulate the distribution characteristics of water content in root zone and deep layer of soil in different periods, the change rule of average salt content in soil within 0-100 cm, the change trend of temperature, the LAI and yield of crops, and the2of all simulation results is higher than 0.53. In addition, in the set scenario simulation, salt water with salinity of 3 g/L or less will not produce obvious salt accumulation in the root zone of crops. A reasonable border irrigation system of salt water is beneficial to make full use of salt water resources and improve water use efficiency and yield of oil sunflower.

soil moisture; temperature; salinity; models; saline water; irrigation; LAI; oil sunflower

王雅麗，毛曉敏，陳帥，等. 咸水畦灌農(nóng)田土壤水熱鹽動(dòng)態(tài)及油葵生長(zhǎng)的試驗(yàn)與模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(8)：76-86.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.009 http://www.tcsae.org

Wang Yali, Mao Xiaomin, Chen Shuai, et al. Experiments and simulation of soil moisture, temperature and salinity dynamics and oil sunflower growth in saline border irrigated farmland[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 76-86. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.009 http://www.tcsae.org

2021-01-12

2021-03-20

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51790535，51861125103）

王雅麗，研究方向?yàn)檗r(nóng)田水利。Email：1351170115@qq.com

毛曉敏，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樗难h(huán)機(jī)理與模型和多孔介質(zhì)水分流動(dòng)與溶質(zhì)運(yùn)移機(jī)理與模擬。Email：maoxiaomin@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.009

S274.1

A

1002-6819(2021)-08-0076-11