王 璞，盧 炤，霍再林

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木工程學(xué)院，北京 100083）

1 研究背景

水稻種植面積占我國糧食作物種植總面積的27%，稻田灌溉用水量占我國農(nóng)業(yè)總用水量65%以上，但其灌溉水利用系數(shù)僅在0.5 到0.6 之間［1-3］。由于灌溉定額大，水稻灌區(qū)灌溉水垂向及水平向轉(zhuǎn)化頻繁，灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模型是灌區(qū)水資源科學(xué)管理的基礎(chǔ)［4-6］。

目前針對灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模擬的方法主要包括：（1）基于陸地水文模型的灌區(qū)水轉(zhuǎn)化過程模擬。SWAT 模型已被廣泛應(yīng)用于灌區(qū)水轉(zhuǎn)化、面源污染、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力等方面的模擬［7-9］。特別是近年來，SWAT 模型與MODFLOW 模型結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了灌區(qū)地表水-土壤水-地下水的耦合模擬［7］。（2）基于農(nóng)田水文模型的分布式模擬。一般是對農(nóng)田水文模型進(jìn)行率定驗(yàn)證后，將其拓展到灌區(qū)尺度進(jìn)行模擬［10-11］。該方法可對農(nóng)田垂向水轉(zhuǎn)化及作物生長過程進(jìn)行詳細(xì)描述，但由于缺乏對地下水水平運(yùn)動的模擬以及灌溉-排水-地下水等水轉(zhuǎn)化過程的表征，無法應(yīng)用于不同情景下灌區(qū)水轉(zhuǎn)化的模擬。（3）基于灌區(qū)分布式水平衡的模擬。一般是對灌域水平衡進(jìn)行分析計(jì)算，進(jìn)而將其拓展至灌區(qū)尺度。如岳衛(wèi)峰等［12］針對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)義長灌域基于四水轉(zhuǎn)化關(guān)系進(jìn)行了灌域水均衡分析，該方法盡管可獲得灌區(qū)整體水平衡，但其時(shí)空分辨率低，無法實(shí)現(xiàn)灌區(qū)尺度詳細(xì)的水轉(zhuǎn)化過程模擬［12-13］。

綜上所述，現(xiàn)有的灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模型尚未充分體現(xiàn)灌區(qū)在灌溉與排水驅(qū)動下，灌溉水、土壤水及地下水在垂向與水平向頻繁轉(zhuǎn)化的特點(diǎn)?；诖?，本研究旨在發(fā)展灌區(qū)尺度基于灌排-農(nóng)田水文-地下水過程耦合的水轉(zhuǎn)化模型，并將其應(yīng)用于黑龍江省綏化市慶安縣和平灌區(qū)，為灌區(qū)尺度水平衡分析提供有效方法。

2 研究區(qū)域及水文監(jiān)測

2.1 研究區(qū)概況本研究以黑龍江省和平灌區(qū)為研究區(qū)，該灌區(qū)地處松嫩平原和小興安嶺余脈的交匯地帶，屬呼蘭河流域中上游（圖1）。和平灌區(qū)地理坐標(biāo)東經(jīng)127°21′至127°45′，北緯46°5′至46°92′；屬寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年均日照時(shí)數(shù)2599 h，年均氣溫1.69 ℃，平均年降雨量577 mm。和平灌區(qū)控制面積約170 km2，其中耕地占比90.5%，耕地內(nèi)97%種植作物為水稻。灌區(qū)分為井灌區(qū)與渠灌區(qū)，其中渠灌區(qū)地表引水來源主要包括呼蘭河、拉林清河與安邦河。灌區(qū)內(nèi)現(xiàn)有干渠1 條，主要支渠20 條，主要排水溝道9 條。灌區(qū)和平渠首灌溉期多年平均灌溉引水量5.74 億m3。灌區(qū)地下水埋深由上游的2 ～ 3 m 向下游井灌區(qū)13 ～ 18 m 逐漸增大。

圖1 研究區(qū)位置

2.2 灌區(qū)水文監(jiān)測與數(shù)據(jù)收集灌區(qū)水文監(jiān)測數(shù)據(jù)包括2018—2019年河流水位、干支渠流量、溝道流量及地下水位，用于模型的率定與驗(yàn)證。河流水位監(jiān)測斷面包括李山屯渠首、鄭文舉渠首、安邦河渠首，于河流水位監(jiān)測斷面布設(shè)水尺并標(biāo)定黃海高程；渠道及排水溝道數(shù)據(jù)除干渠流量外監(jiān)測灌區(qū)上、中、下游3 條典型支渠（二支渠、六支渠、慶勝支渠）渠首流量，2 條典型排水溝道（一支排、七支排）流量，每日監(jiān)測一次。渠道流量數(shù)據(jù)使用水尺監(jiān)測數(shù)據(jù)結(jié)合水位流量關(guān)系曲線計(jì)算，溝道流量數(shù)據(jù)采用多普勒超聲流量計(jì)測量。由于灌區(qū)內(nèi)支渠眾多且未實(shí)現(xiàn)數(shù)字化監(jiān)測，本研究難以監(jiān)測全部渠道每日流量。在對灌區(qū)調(diào)研后認(rèn)為灌區(qū)上中下游對應(yīng)的支渠流量變化趨勢基本一致，研究區(qū)域內(nèi)其他支渠的流量使用已知流量的3 條支渠結(jié)合渠道設(shè)計(jì)流量推求。為保證一定的準(zhǔn)確性使用逐日觀測的干渠流量進(jìn)行對比驗(yàn)證，如支渠總流量與干渠流量不符則考慮閘門開閉、各渠道控制面積等因素加以調(diào)整。此外，研究區(qū)布設(shè)13 眼地下水觀測井，采用Hobo U20-001-01 自計(jì)水位計(jì)逐日6 次測定各觀測井地下水位（圖2）。模型運(yùn)行所需氣象數(shù)據(jù)收集于毗鄰灌區(qū)的鐵力氣象站。同時(shí)基于灌區(qū)內(nèi)土壤質(zhì)地調(diào)查（64 處土壤剖面），獲取作物根區(qū)土壤條件及水分運(yùn)動參數(shù)分布，用于灌區(qū)土壤水分運(yùn)動模塊（圖3）。

圖2 研究區(qū)DEM 數(shù)據(jù)及水尺、觀測井布設(shè)位置示意

圖3 研究區(qū)土壤參數(shù)空間分布

3 灌區(qū)分布式水轉(zhuǎn)化模型

3.1 模型框架

3.1.1 模型結(jié)構(gòu) 該模型包括灌溉、排水、農(nóng)田作物生長與水轉(zhuǎn)化、地下水運(yùn)動4 個(gè)模塊，基于Mat?lab R2018b 與ArcGIS 10.7 軟件實(shí)現(xiàn)灌區(qū)供耗排耦合過程定量模擬。其中灌溉與排水模塊是在對灌區(qū)灌溉渠道及排水溝道進(jìn)行數(shù)字化的基礎(chǔ)上，進(jìn)行灌溉渠道入滲損失、各水文響應(yīng)單元灌溉水量、井灌區(qū)抽水量以及排水單元排水量的計(jì)算；農(nóng)田作物生長及水循環(huán)模塊旨在耦合模擬農(nóng)田一維水轉(zhuǎn)化及作物生長過程；地下水運(yùn)動模塊主要模擬計(jì)算地下水的垂向及水平向運(yùn)動。模型將水文響應(yīng)單元劃分為均一網(wǎng)格，灌溉模塊將渠道來水分配至水文響應(yīng)單元，農(nóng)田作物生長與水轉(zhuǎn)化模塊對各水文響應(yīng)單元作物生長及水分轉(zhuǎn)化過程進(jìn)行迭代計(jì)算，輸出作物生長指標(biāo)及水分分量運(yùn)算結(jié)果，為排水模塊及地下水模塊提供地表產(chǎn)流量及地下水補(bǔ)給量。各模塊進(jìn)行時(shí)空耦合，最終實(shí)現(xiàn)灌區(qū)供耗排過程的耦合模擬。模型具體結(jié)構(gòu)及關(guān)系見圖4。

圖4 模型整體結(jié)構(gòu)圖

3.1.2 邊界條件 依據(jù)研究區(qū)水文地質(zhì)條件及地表河流分布，西北以呼蘭河為定水頭邊界；東北以安邦河為定水頭邊界；南部以柯木克河為定水頭邊界；西部為依據(jù)呼蘭河與柯木克河插值確定的定水頭邊界；東南部為定流量邊界（圖5），邊界條件中水頭及流量均采用實(shí)測值。

圖5 研究區(qū)地下水隔水頂板高程及邊界條件分布示意

3.1.3 水文響應(yīng)單元劃分 基于ArcGIS 10.7 軟件對研究區(qū)進(jìn)行水文響應(yīng)單元劃分，水文響應(yīng)單元大小為250 m×250 m，灌區(qū)內(nèi)有效水文響應(yīng)單元共2715 個(gè)。

3.2 各過程定量表征方法

3.2.1 農(nóng)田水轉(zhuǎn)化與作物生長過程 模型中作物生長過程采用EPIC（Erosion Productivity Impact Calcu?lator）模型進(jìn)行描述［14-15］。為便于準(zhǔn)確量化稻田灌溉-土壤水-地下水轉(zhuǎn)化過程，模型將稻田在垂向分為5 層，由上而下分別為儲水區(qū)、泥漿層、傳輸層、飽和層與不透水層（圖6）。儲水區(qū)為稻田水層，當(dāng)儲水區(qū)高度超過田埂高度時(shí)會產(chǎn)生田間排水；泥漿層為犁底層之上的土壤；傳輸層為犁底層之下，地下水位之上的土壤，一般透水性強(qiáng)；飽和層為地下水所在，飽和層與傳輸層相鄰界面為地下水位；不透水層為隔水底板。

圖6 土壤垂向分層示意

水稻生育期內(nèi)，稻田土壤水與田面水層逐日均有補(bǔ)給與消耗。在稻田存在水層與無水層時(shí)，稻田水量平衡總方程分別可表示為：

稻田存在水層：

稻田不存在水層：

式中：S 為田面水層深度，mm；P 為降雨量，mm；I 為灌溉量，mm；ET 為蒸散發(fā)量，mm；D 為排水量，mm；J 為深層滲漏量，mm；m 為土壤含水量，mm；t 為日序數(shù)。

依據(jù)作物系數(shù)與水分脅迫系數(shù)計(jì)算農(nóng)田作物實(shí)際耗水量，其中參考作物耗水量ET0的計(jì)算采用FAO-56 推薦的Penman-Monteith 公式，作物潛在耗水量ETp依據(jù)參考作物耗水量與作物系數(shù)計(jì)算得出，同時(shí)依據(jù)植物葉冠生長程度劃分土壤潛在蒸發(fā)Ep與作物潛在蒸騰Tp，分別計(jì)算水分脅迫下的實(shí)際蒸發(fā)、蒸騰量Ea與Ta，最終獲得農(nóng)田實(shí)際蒸散發(fā)量［16-19］。在此過程中所需的作物生長指標(biāo)如葉面積指數(shù)等由EPIC 模型計(jì)算提供。稻田深層滲漏量依據(jù)田面水層深度及土壤質(zhì)地等值計(jì)算而得。

當(dāng)田面存在水層時(shí)，認(rèn)為稻田深層滲漏由田面水層深度與土壤質(zhì)地決定，其經(jīng)驗(yàn)公式［20］可表示為：

式中a、b 為取決于稻田土質(zhì)的參數(shù)。

當(dāng)田面不存在水層且稻田土壤含水率大于田間持水率時(shí)，稻田深層滲漏依據(jù)式（4）計(jì)算［21］：

式中： ms為飽和含水率； md 為殘余含水率； ks為飽和導(dǎo)水率；C 為常數(shù)； RDmx為作物最大根深，mm； RDt為作物當(dāng)日根深，mm； mgt為泥漿層當(dāng)日含水率。

模擬時(shí)將泥漿層與儲水區(qū)視為整體進(jìn)行水量分配。同時(shí)依據(jù)氣象、土壤質(zhì)地參數(shù)等數(shù)據(jù)計(jì)算逐日傳輸層向飽和層的滲漏量以及儲水區(qū)與泥漿層蒸散發(fā)量。基于逐日的水分分量與灌溉制度迭代計(jì)算地表徑流量與灌溉量，以更新下一日模型水分分量。計(jì)算流程見圖7。

圖7 農(nóng)田水轉(zhuǎn)化模擬流程圖

3.2.2 地下水運(yùn)動過程 各水文響應(yīng)單元逐日地下水位變化量包括該水文響應(yīng)單元垂直方向與地上部分的水量交換和與相鄰水文響應(yīng)單元的水平徑流交換。地下水位的垂直補(bǔ)給與消耗一般取決于河流及渠道補(bǔ)給、深層滲漏等，對于井灌區(qū)地下水開采量為地下水重要的匯項(xiàng)。同時(shí)研究區(qū)地下水水力梯度較大，水平流動明顯。根據(jù)裘布依假設(shè)與達(dá)西定律，地下水水平徑流量可表示為［22］：

式中：JL為目標(biāo)水文響應(yīng)單元相鄰四個(gè)方向任意一個(gè)單元向該目標(biāo)單元輸入的逐日單位面積地下水徑流量，m/d；K 為目標(biāo)單元的滲透系數(shù)，m/d；h 為目標(biāo)單元潛水含水層厚度，m；B 為目標(biāo)單元邊長，m；Lx為目標(biāo)單元周圍四個(gè)方向上任意單元的地下水位，m；L 為中部目標(biāo)單元的地下水位，m；X 為中部目標(biāo)單元中心點(diǎn)與周圍相鄰單元中心點(diǎn)的距離，m。

3.2.3 灌溉輸配水過程 在ArcGIS 10.7 軟件中將灌區(qū)主要渠道進(jìn)行數(shù)字化處理，劃分渠道控制區(qū)域（圖8）。根據(jù)水稻灌溉的實(shí)際情況，按照灌溉制度確定田間灌溉水量，并基于渠道來水量對各渠道控制的水文響應(yīng)單元進(jìn)行灌溉水量分配。同時(shí)利用經(jīng)驗(yàn)公式估算渠道輸水滲漏損失，渠道滲漏量公式如下［23］：

圖8 研究區(qū)進(jìn)水渠道、排水溝道數(shù)字化示意

式中：σ為每千米渠道輸水損失（以渠道凈流量百分?jǐn)?shù)計(jì)）；A 和m 分別為渠床土壤透水系數(shù)、渠床土壤透水指數(shù)，二者依據(jù)渠道所在區(qū)域的土壤質(zhì)地確定；Qn為渠道凈流量，m3/s；Q1為渠道滲漏流量，m3/s；L 為渠道長度，km。

依據(jù)公式計(jì)算渠道滲漏的同時(shí)，根據(jù)渠道灌溉水量與滲漏損失量，實(shí)時(shí)更新渠道凈流量。

3.2.4 排水過程 在ArcGIS 10.7 軟件中將灌區(qū)主要排水溝道進(jìn)行數(shù)字化處理，劃分溝道控制范圍（圖8）。研究區(qū)為水稻灌區(qū)，生育期水量充沛，渠道來水很大一部分在補(bǔ)給農(nóng)田灌溉后仍有剩余，故灌區(qū)排水水量由兩部分組成：一部分為田間水層高度超過田埂后產(chǎn)生的田間排水，另一部分為渠道剩余的水量產(chǎn)生的退水。田間排水由各個(gè)水文響應(yīng)單元稻田水平衡模型計(jì)算而得，退水產(chǎn)生的排水由水文響應(yīng)單元所屬支渠灌溉之后的剩余水量組成。

4 模型率定與驗(yàn)證

4.1 作物生長過程分別采用2018年與2019年灌區(qū)定位監(jiān)測水稻葉面積指數(shù)（LAI）與株高數(shù)據(jù)進(jìn)行作物生長模型部分參數(shù)（表1）率定與驗(yàn)證（圖9）。選取R2與RMSE 作為模擬結(jié)果評價(jià)指標(biāo)，結(jié)果表明，EPIC 模型可以較好地模擬研究區(qū)水稻生長過程（表2）。 EPIC 模型基于積溫模擬作物生長，因此區(qū)域上的積溫不確定性會導(dǎo)致定位監(jiān)測數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果存在一定偏差。如2019年葉面積指數(shù)模擬最大值出現(xiàn)時(shí)間先于實(shí)測值，且株高模擬值大多高于實(shí)測值應(yīng)是由積溫誤差導(dǎo)致。

圖9 2018、2019年作物生長指標(biāo)模擬結(jié)果與實(shí)測值對比

表1 農(nóng)田水轉(zhuǎn)化模型參數(shù)初始值及率定值

表2 農(nóng)田水轉(zhuǎn)化模型率定及驗(yàn)證效果評價(jià)指標(biāo)

4.2 灌區(qū)蒸散發(fā)選取SEBAL 模型的灌區(qū)蒸散發(fā)遙感反演值進(jìn)行區(qū)域蒸散發(fā)部分參數(shù)的率定驗(yàn)證，將蒸散發(fā)遙感反演值與模型模擬結(jié)果二者的逐日區(qū)域平均值進(jìn)行對比，率定蒸散發(fā)模塊參數(shù)（田間持水率、最大作物系數(shù)、蒸騰脅迫曲線影響因子等）。2018、2019年均為豐水年，降雨較多，由于云層覆蓋等原因造成遙感數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故選取2018 與2019年兩年生育期內(nèi)影像較為完整時(shí)段加以對比（圖10），分別為2018年83 d，2019年65 d。使用2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行模型率定R2=0.78，RMSE=0.98 mm/d；2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證R2=0.75，RMSE=0.86 mm/d。認(rèn)為模擬結(jié)果符合精度要求。

圖10 2018、2019年區(qū)域蒸散發(fā)模型模擬值與遙感反演值對比

4.3 地下水埋深采用2018年和2019年地下水埋深數(shù)據(jù)用于地下水運(yùn)動模塊參數(shù)（導(dǎo)水率、給水度）率定驗(yàn)證（表3），取2018年地下水埋深數(shù)據(jù)用于模型率定，2019年地下水埋深數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。進(jìn)行地下水運(yùn)動模塊模擬時(shí)，參考黑龍江水利勘測設(shè)計(jì)院編寫的慶安縣1∶5 萬水文地質(zhì)勘察報(bào)告（1987年）與黑龍江水文地質(zhì)圖（1∶350 萬）對研究區(qū)域斷裂情況的描述，將研究區(qū)劃分為7 個(gè)水文地質(zhì)分區(qū)進(jìn)行模擬（圖11）。模擬結(jié)果如圖12，可見各點(diǎn)均勻分布在1∶1 相關(guān)線兩側(cè)附近，可認(rèn)為模型無系統(tǒng)性錯誤。由表4 可見各種模型評價(jià)指標(biāo)均在允許范圍內(nèi)，地下水埋深模擬值與實(shí)測值吻合較好，模型運(yùn)行穩(wěn)定、可靠，可用于灌區(qū)供耗排耦合過程定量模擬。2018、2019年模擬結(jié)果評價(jià)指標(biāo)在灌區(qū)范圍內(nèi)呈現(xiàn)出下游優(yōu)于上游的情況，其原因在于研究區(qū)由上游向下游地下水埋深遞增，埋深較淺的地下水位觀測井?dāng)?shù)據(jù)更易受到偶然因素干擾，但埋深較深的地下水位觀測井實(shí)際情況與模型假設(shè)較為一致，因此模擬結(jié)果較為理想。2018、2019 兩年由于灌區(qū)生育期內(nèi)持續(xù)的田間深層滲漏以及渠道入滲補(bǔ)給，灌區(qū)整體地下水位呈上升趨勢，但井灌區(qū)由于存在抽取地下水用于灌溉的原因，其地下水位升高幅度低于渠灌區(qū)。

表4 地下水運(yùn)動模塊率定及驗(yàn)證效果評價(jià)指標(biāo)

圖12 率定期、驗(yàn)證期地下水埋深計(jì)算值與觀測對比

表3 潛水給水度Sy 、滲透系數(shù)ks2 初始值與率定值

圖11 地質(zhì)分區(qū)示意

4.4 排水流量2018年對一支排及七支排溝排水流量數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，對兩條排水溝排水流量模擬結(jié)果與實(shí)測結(jié)果進(jìn)行了對比（圖13），其中一支排溝R2=0.67，RMSE=0.38 m3/s，七支排溝R2=0.61，RMSE=0.15 m3/s。2019年由于儀器故障，缺測該年排水溝道流量數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，模型能較好地模擬灌區(qū)排水過程，但峰值時(shí)誤差較大，分析認(rèn)為誤差來源是將排水溝道控制范圍內(nèi)的田間排水與渠道退水等統(tǒng)一劃歸到該排水溝，未考慮溝渠聯(lián)通等情況。

圖13 2018年一支排、七支排流量模擬結(jié)果與實(shí)測值對比

5 討論

通過作物生長指標(biāo)、地下水位、蒸散發(fā)及排水流量等驗(yàn)證表明，本文所建立的水稻灌區(qū)基于多過程耦合的分布式水轉(zhuǎn)化模型具有較高精度，可以客觀反映水稻灌區(qū)復(fù)雜的水轉(zhuǎn)化過程。相對于目前常用的灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模型來說，該模型針對水稻灌區(qū)灌排復(fù)雜及農(nóng)田灌溉水與地下水轉(zhuǎn)化頻繁的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了灌溉過程、排水過程、農(nóng)田水分運(yùn)動及作物生長過程、地下水運(yùn)動過程的動態(tài)耦合。盡管眾多學(xué)者嘗試將流域水文模型（如SWAT 模型）與地下水運(yùn)動模型（如MODFLOW 模型）進(jìn)行耦合用以模擬灌區(qū)水轉(zhuǎn)化過程，但由于流域水文模型對于土壤垂向水分運(yùn)動的概化，難以真實(shí)反應(yīng)農(nóng)田灌溉水入滲與蒸發(fā)過程［7］。特別對于稻田具有明顯水分分層特性條件下，本研究中所提出的稻田水轉(zhuǎn)化過程具有明顯的優(yōu)勢。進(jìn)一步來說，稻田分層水轉(zhuǎn)化模型較傳統(tǒng)基于動力學(xué)過程對土壤水分運(yùn)動模型參數(shù)依賴性減小，對灌區(qū)分布式水轉(zhuǎn)化模型具有較強(qiáng)的適用性。

此外，該模型將灌排渠溝進(jìn)行數(shù)字化，突出了灌區(qū)灌排過程的時(shí)空差異性。尤其是對渠系輸配水過程中滲漏損失及對地下水的補(bǔ)給這一灌區(qū)水轉(zhuǎn)化過程特有的環(huán)節(jié)得以量化表征，一定程度提高了模型精度。相比較而言，目前基于農(nóng)田水文模型的分布式模擬及灌區(qū)水平衡分布式模擬模型均對復(fù)雜渠溝空間分布及其輸配水及排水過程缺乏必要的考慮［6，12-13］。從模型結(jié)構(gòu)來看，該模型由灌溉模塊、排水模塊、農(nóng)田作物生長與水轉(zhuǎn)化模塊以及地下水模塊耦合而成，模型中農(nóng)田水轉(zhuǎn)化過程、地下水運(yùn)動過程參數(shù)較現(xiàn)有基于動力學(xué)過程的模擬方法大大減少，特別是模型所采取的土壤水與地下水過程統(tǒng)一的網(wǎng)格化水文響應(yīng)單元提高了灌區(qū)尺度分布式模型的模擬效率。

需要指出的是，本文所建立的水稻灌區(qū)分布式水轉(zhuǎn)化模型依賴于灌區(qū)渠溝分布、高分辨率土地利用及作物種植分布等空間數(shù)據(jù)。同時(shí)，相對于灌區(qū)水轉(zhuǎn)化客觀物理過程，模型對于排水過程模擬尚未考慮通過田埂側(cè)向滲流與溝渠聯(lián)通情況，一定程度引起了排水模擬的誤差；模型中灌溉模塊所涉及的灌溉制度需進(jìn)一步基于渠道來水及作物需水進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

6 結(jié)論

本文針對水稻灌區(qū)水轉(zhuǎn)化特點(diǎn)，以黑龍江省和平灌區(qū)為例，建立了灌區(qū)基于多過程耦合的分布式水轉(zhuǎn)化模型?；诠鄥^(qū)實(shí)測水文過程對模型加以檢驗(yàn)，結(jié)果表明模型可以較好模擬灌區(qū)主要水轉(zhuǎn)化過程。與傳統(tǒng)灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模型相比，該模型實(shí)現(xiàn)了灌溉過程、排水過程、農(nóng)田水分運(yùn)動及作物生長過程、地下水運(yùn)動過程的動態(tài)耦合，可以有效表征灌區(qū)多尺度復(fù)雜水轉(zhuǎn)化過程。特別在農(nóng)田尺度，通過將稻田水轉(zhuǎn)化模型與作物生長模型耦合，克服了傳統(tǒng)灌區(qū)水轉(zhuǎn)化模型對作物生長過程模擬不足的劣勢。模型中將灌排渠溝進(jìn)行數(shù)字化，突出了灌區(qū)灌排過程的時(shí)空差異性，實(shí)現(xiàn)了灌區(qū)水轉(zhuǎn)化的分布式模擬。該模型對于灌區(qū)用水效率時(shí)空動態(tài)評估、灌溉水資源管理等具有重要意義。后續(xù)研究中將對模型灌溉模塊和排水模塊優(yōu)化提升，進(jìn)一步提升模型的合理性及普適性。