基于VSMB模型的灌溉水损耗模拟研究

周鸿文+翟禄新+吕文星+刘东旭

摘要：在青海省大峡灌区典型地块内挖掘5眼地下水观测井，开展农田灌溉水下渗及对地下水动态的影响研究，同时在大峡灌区典型地块布置2个土壤含水量监测点，采用TDR300土壤水分速测仪分别对10、30、50、70 cm 4种深度土壤含水量进行监测。在此基础上，运用VSMB模型对青海省黄河谷地大峡灌区灌溉用水损耗进行模拟，其中包括土壤含水量、实际蒸散、下渗、径流、地下水埋深等。结果表明，大峡灌区典型地块2013年3月1日至4月30日和8月1日至9月30日2个时段通过土壤蒸发和作物蒸腾消耗水量分别占灌溉与降水总量之和的46.4%和24.1%，渗漏量分别占灌溉与降水总量之和的30.3%和60.6%。大峡灌区2个时段地下水埋深的模拟结果的均方根误差分别为92.3 mm和27.7 mm。说明模拟结果具有一定的可信度。

关键词：VSMB模型;灌溉水损耗;土壤水分平衡;灌区;青海省

中图分类号：TV138        文献标识码：A        文章编号：0439-8114（2015）23-5866-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.23.018

Simulation Study on the Irrigation Water Loss Based on the VSMB Model

ZHOU Hong-wen1，ZHAI Lu-xin2，L？譈 Wen-xing1，LIU Dong-xu1

（1. Yellow River Institute of Hydrology and Water Resources， Zhengzhou 450004， China;

2.College of Environment and Resources， Guangxi Normal University， Guilin 541004， Guangxi， China）

Abstract： The farmland irrigation water infiltration and its effects on the groundwater dynamic were studied through setting up and supervising 5 groundwater wells in Daxia irrigation area of Qinghai province， moreover 2 soil moisture monitoring sites were set up in two typical plots， and the soil moisture at four kinds of depth（10 cm，30 cm，50 cm and 70 cm） was monitored by TDR300. On this basis，the VSMB model was used to study the irrigation water loss in the irrigation area of Yellow River valley of Qinghai province， including soil moisture content，the actual evapotranspiration， infiltration， runoff， groundwater buried depth and so on. The results showed that the water consumption caused by soil evaporation and crop transpiration accounted for 46.4% and 24.1% of the total precipitation plus irrigation， respectively， and the leakage occupied 30.3% and 60.6% of it separately， during two periods March 1st to April 30th， and August 1st to September 30th in 2013. The root-mean-square error of the simulation results of the groundwater depth in Daxia irrigation area during the two periods were 92.3 mm and 27.7 mm respectively. It indicated that the simulation results have certain credibility.

Key words： VSMB model; irrigation water loss; soil water balance; irrigation area; Qinghai province

青海省水资源丰富，多年平均水资源总量为629.3亿m3，但区域降水稀少，时空分配不均，黄河一级支流湟水流域水资源总量只占全省的3.5%，却集中了全省52.3%的耕地面积，每667 m2水资源量平均为483 m3，水资源开发利用程度较低和水资源供需矛盾突出成为湟水流域农业发展最主要的制约因素[1]。因此在灌溉过程中水分消耗的多寡在一定程度上影响着黄河流域的水量分配，故有必要进行深入研究。

通用土壤水分平衡模型（VSMB）由加拿大的Baier等[2]于1966年首次提出，作为土壤水分预测的概念模型，其特点是将土壤分为多层，且只需要日常气象数据和简单的土壤参数即可模拟土壤各层的水分动态分布，特别适宜于灌溉入渗过程中土壤水分的剖面分布模拟和地下水位模拟。VSMB模型提出后，在加拿大本土被广泛用于估测农作物的土壤水分分布，并不断地引进土壤水分运动的最新研究成果，经多次改进，现已发展到成熟的第四版本（VSMB2000）。endprint

VSMB模型将包含土壤根系的土壤剖面分为若干层（一般为4～6层，层数和厚度可根据植被的根系分布变动，通常最深一层对应为最大根系深度），每一层均有独立的根系密度分布和田间持水量特性。第三版本后，又引入了永久凋萎系数和饱和含水量，以确定土壤水分对作物生长的有效性，从而为灌溉制度的调整提供依据。VSMB2000根据土壤水分的动力学运动特征来确定各水分要素的变化，即蒸散、入渗、渗透、径流、地下排水、横向排水和毛细上升等，以此来模拟并管理每一层土壤水的再分配。

VSMB2000模型用FORTRAN语言汇编，为模块式结构，以各物理量的模拟计算构成子模块，子模块之间相对独立，并且以参数或物理量的传递构成其衔接，完成模型的整体功能。VSMB2000模型凭借有关土壤的物理参数，利用作物的根系参数、气象资料数据以及潜在蒸散量，建立控制文件、输出文件和日气象文件，在VSMB模型程序运行界面输入各文件名，模拟田间土壤各层次水分动态变化。输出结果有各层次土壤含水量、实际蒸散、下渗、径流、地下水埋深等。

本研究运用VSMB模型对青海省黄河谷地灌区灌溉用水损耗进行模拟，对加强区域水资源管理，提高水资源利用效率都具有十分重要的意义。

1  材料与方法

1.1  研究区概况

试验点布设在位于青海省黄河流域的大峡灌区内。大峡灌区位于湟水左岸的高店镇河滩寨村，水源引自湟水，下游有引胜沟等湟水一级支流作为补充水源。大峡灌区属半干旱的高原大陆性气候类型，寒冷和干旱是区内主要气候特点。年平均气温4.5～7.5 ℃，无霜期130～150 d，区域地形复杂，海拔高差大，各地降水量不尽一致，山区一般大于川区，脑山大于浅山，川水地区年降雨量为320～340 mm，蒸发量川区大于山区，川区年蒸发量达843 mm。最大冻土深度为86 cm。大峡灌区土壤主要包括灰钙土和栗钙土两种，成土母质有冲积物、洪积物和次生黄土等，土质松散，质地均一，耕性好，结构呈团粒状或粒状。

在大峡灌区引退水条件较好处设置典型地块进行观测试验（图1），典型地块地处36°29′16.4″N和102°13′34.8″E，海拔1 950 m，平均坡度3°，种植作物为大蒜，土壤类型为灰钙土。

1.2  试验设计

1.2.1  地下水观测井布设  灌区农田土壤性质、透水性能、地下水位埋深以及灌溉定额等因素对田间灌溉渗漏量产生综合影响。在典型灌区水文地质条件下，因灌溉水渗漏致使地下水位变动，含水层中的重力水体积的变化在叠加降雨入渗因素后可以近似地作为地下水补给量，亦是灌溉水渗漏回归河道的水量。

本研究在大峡灌区典型地块内挖掘5眼地下水观测井，开展农田灌溉水下渗及对地下水动态影响试验研究。地下水位观测井位置如图2所示，在湟水左岸边设立直立式水尺1组共2支，1、2、3、4、5号井距河边水尺P1的距离分别为68.3、68.6、48.8、29.0、29.9 m。为使地下水位及河道水位在同一个高程系统内反映灌溉用水下渗及河道水位的变化情况，大峡灌区典型地块设有2个水准点，经纬度分别为（102°13′35.8″E，36°29′11.36″N）和（102°13′36.0″E，36°29′7.42″N），埋深为1.5 m，高程分别为100.000 m和97.763 m。两水准点相距约124 m。工作中每月对各水准点进行互校，同时校测河道水尺高程及地下水井口高程。

每次灌溉前一天观测5眼地下水井水位，灌溉后期每日9：00、14：00、19：00观测3次，地下水水位稳定后停止观测。每次观测地下水位时同步观测河道水位。地下水位观测采用PD-26型便携式激光测距仪结合悬垂式电子感应器人工观测，激光测距仪测量精度为±2 mm，测量范围为0.2～60.0 m，激光等级为2级，波长为635 mm，工作温度为-10～50 ℃。依照《SL 183-2005，地下水监测规范》要求，每次监测地下水位应测量两次，间隔时间不应少于1 min，当两次测量数值之差小于0.02 m时，取两次水位的平均值。当两次测量偏差超过0.02 m时，应重复测量。在实际观测中，2次测量偏差在5 mm以内时，采用2次平均值，高于规范要求的标准。测量成果当场核查，及时绘制各个地下水井的水位过程线，发现反常及时补测，保证监测资料真实、准确、完整、可靠。灌溉期每日9：00、14：00、19：00观测3次，水位稳定后每日9：00观测一次。

采用观测井平均地下水位变化、分布面积和变幅及给水度乘积计算蓄水变化量（Wdd），公式如下：

Wdd=F·？滋·Δh                       （2）

式中，F为面积，hm2;μ为给水度;Δh为水位变化幅度，mm。

1.2.2  土壤含水量观测  大峡灌区设有两个土壤含水量监测点，一个设于3号监测井周围，距支渠40 m，种植大蒜，监测土层均为黏土;另一监测点设在监测井东北300 m，种植玉米，监测土层上部40 cm为黏土层，以下为沙黏土。大峡灌区土壤含水量监测点见表1。采用TDR300土壤水分速测仪分别对10、30、50、70 cm 4种深度土壤含水量进行测量，测前记录土壤质地、作物品种和灌溉条件等。土壤含水量采用同一平面深度4点的均值，采样点之间保持一定距离。

1.2.3  气象因子观测  采用安装在试验现场的CR1000型自动监测气象站测定空气温度、相对湿度、气压、风速、风向、太阳总辐射照度、降雨量和日照时间，每1 h或2 h测定1次，根据监测结果计算日平均或日累积值。各监测探头技术指标参数如表2所示。endprint

1.3  VSMB模型计算原理

1.3.1  概念基础  根据根密度分布和田间持水量不同，VSMB将包含根部在内的土壤剖面划分为若干个土层。Dyer等[3]最初给层的定义是包含植物根部在内的土壤厚度。这个区域被分成2个排水层，计算土表超额灌水至下渗到地下水条件下，并延迟1 d的最小排水量。

为了区分土体与土层，VSMB模型后续的版本中把土体分成了若干个土层，这些土层可以在同一天以相同的速率注水或排水。排水层的概念是在VSMB3中对气候湿润的地区超过田间持水量的多余水量做预算时引进来的，那里潜水位可能存在也可能不存在。VSMB3的两层系统模型是由简单的两土层模型改编而来的，用于田间机动性研究[3]，可与各种土壤水分预算模型兼容[4]。

两种土体多土层的方法也成功运用于模拟可溶性污染物在地表地下水之间的运移过程[5]。只有下过雨后和第二层已经排尽水时，第一排水层中的多余水分才会排进第二层。第一层是湿润锋从地表向下移动在1 d内所能达到的深度，而且有一个扩散尺寸参数（单位时间内前进的距离）来描述这种运动，这一连续过程是在不管是否有浅层水位数据条件下，模拟土壤表面日复一日保持湿润和土壤水分下渗的基础。由于按顺序排水和延迟1 d排水的概念是VSMB3两层子模型的基础，同时也是下面所说的VSMB2000三层子模型的基础，其流程见图3。

有一些实际的情况，比如在灌溉调度或沙质土壤中不需要第二个排水层，所有的土层都属于第一个排水层。这些情况下假定只有一个土层，延迟1 d排水，函数是无效的。

在这个文件里，VSMB新加了个底层（第三层），专门用来模拟潜水位。第三排水层主要是关于潜水位管理的，也受最大潜水深度的限制。Broughton等[6]认为子模型和水位模型之间的主要区别是VSMB2000里的子模型能够与VSMB2、VSMB3中的别的功能相连接，包括植物根部基于土层的生物过程预测和基于两层理论的浅层土壤湿度的持续预测。

与其他排水层一致，这一层应该从第二层的底部开始。但是，由于潜水位的动态变化特性，第三层被认为与上面两层是分开的，从而第二层和第三层之间有可能存在重叠部分。这意味着：①只有当水位函数存在时才存在第三层;②每个土层至少属于上面两个排水层中的一个。第三个排水层也称为储水库。

VSMB2000根据水分的动力学运动来管理土层内的水分：蒸散、渗滤、渗透、径流、排水水位、侧向排水和毛细上升。土壤剖面的水分来自降水或灌溉，通过蒸散、径流、渗透或侧向排水而失去水分。土壤剖面中发生的下渗、潜水位变化和毛细上升等运动都需要在各个排水层中的每个土层进行预算。

1.3.2  土壤水分蒸发蒸腾损失量计算

1）土壤水分蒸发计算。蒸散就是各个土层（AETZi）每日实际蒸散量（AET），是土层中土壤蒸发和植物蒸腾作用的总和。VSMB中用下面的方程来表述。

AETZi=PET·Zsoli·Cofkzip       （1）

式中，AETZi为第i层土壤的实际蒸散量，mm/d;PET为潜在蒸散量，mm/d，以Penman-Monteith公式计算;Zsoli为第i层土壤的持水性，mm;CofkZip为决定于作物根系吸水特性的作物吸水参数，下标i表示第i层土壤，p表示作物第p发育期（确定根系分布）。

其中，Zsoli=Zvali·Contzi/Capaczi   （2）

式中，Zvali为第i层土壤干燥曲线的修正系数;Contzi为第i层土壤的有效水分含量;Capaczi为第i层土壤的最大有效水分含量（田间持水量与永久凋萎系数之差）。Zsoli和Cofkzip作为2个重要的参数，标志着VSMB模型优于其他土壤水分平衡模型。

每日的AET是各个土层的实际蒸散量的总和，其中m是土层的总数量。

AET=■AETZi  （3）

土壤干燥的时候，Zsol系数往往占据主导地位;土壤含水量很高时，Cofkz系数就起主导作用。这也是Belmans等[7]强调的，在水分充足的条件下，蒸腾速率可能超过ETP。在生长期末当叶面积指数很高时，所有土层Cofkz的综合值可能超过1.0，这恰恰能反映这种情况。

本次模拟采用均方根误差RMSE作为模拟效果的评价指标，其表达式为：

RMSE=■  （4）

式中，xi为实测剖面土壤含水量均值或地下水埋深均值;yi为用VSMB模型模拟的同一天的土壤含水量或地下水埋深;n为观测个数。

2）土壤表面蒸发计算。下渗后土壤表面或者接近土壤表面处还存有多余水分，或者潜水位在土壤表面，一些自由水分就将从土壤表面蒸发。基于在较高PET条件下蒸渗仪数据[8]和Boisvert等[9]使用的一系列数据的进一步试验研究中所发现的经验关系，得出他们都是把表面蒸发当作土壤表面的水分、潜在和实际蒸散量及第一个土层内多余水分的函数来计算的。

Evap=PET-AET         if  SW>PET-AET

Evap=SW+Xceszi■■   if SW

式中，Evap为水分蒸发量，mm，在0到（PET-AET）之间变化;SW为表面水分;Xceszi为土层i内的多余水分，mm;Xcapzi为土层i内的最大多余水分，mm;E为控制文件中设置的系数，默认值为1。这个方程最初是由Dyer[8]标定的，E的最佳值是1/3的立方根。

1.3.3  模型构建  本程序要读取几个输入文件，一个是强制性的（控制文件），另外至少要创建一个输出文件。本程序有几个选项，根据控制文件中的参数来选择，主要有：①在土层内和2个土层之间插入系数Cofkz和根部深度;②采用潜水位函数;③允许用户用Baier and Robertson公式或者自己给定值或公式计算土壤蒸散量;④应用冬季预算函数;⑤允许用户指定气象输入数据文件的变量格式;⑥产生各个土层相应的水分随时间的图形输出;⑦生产变量格式打印输出;⑧创建补充输出文件给用户选择做进一步分析。

1.4  数据处理

采用EXCEL进行数据整理和分析，采用EXCEL和CAD作图。

2  结果与分析

对大峡灌区典型地块分2013年3月1日至4月30日（春灌期）和2013年8月1日至9月30日（秋灌期）2个时段进行灌溉用水损耗模拟。

2.1  春灌期灌溉用水损耗模拟

经模型参数率定，大峡灌区典型地块2013年3月1日至4月30日各层次土壤含水量、实际蒸散、下渗、径流、地下水埋深等模拟结果如表3、表4和图4所示。

由表3、表4和图4可知，在2013年3月1日至4月30日期间，大峡灌区典型地块无降水，灌溉水量为193.6 mm，潜在蒸散发量为231.5 mm。经模拟，大峡灌区实际蒸散发量为89.9 mm，渗漏量为58.7 mm，即通过土壤蒸发和作物蒸腾消耗水量占灌溉和降水总量的46.4%，渗漏量占30.3%。值得说明的是，在模拟结果中，蒸散发量与渗漏量之和不等于降水量与灌溉水量之和，是由于消耗或增加了部分土壤蓄水量所致。

2.2  秋灌期灌溉用水损耗模拟

第二时段，即2013年8月1日至9月30日模拟结果如表5、表6和图5所示。在2013年8月1日至9月30日，大峡灌区典型地块降水为98.2 mm，灌溉水量为27.3 mm，潜在蒸散发量为226.5 mm。经模拟，大峡灌区典型地块实际蒸散发量为30.3 mm，渗漏量为76.0 mm，即实际蒸散发量占灌溉与降水总量的24.1%，渗漏量占60.6%。

经计算，2013年3、4月模拟均方根误差RMSE为92.3 mm，8、9月模拟均方根误差RMSE为27.7 mm，说明结果具有一定的可信度。

3  结论

对大峡灌区典型地块2013年3月1日至4月30日和8月1日至9月30日2个时段灌溉用水损耗进行模拟，结果表明2个时段大峡灌区实际蒸散发量分别为89.9 mm和30.3 mm，渗漏量分别为58.7 mm和76.0 mm，即通过土壤蒸发和作物蒸腾消耗水量分别占灌溉与降水总量的46.4%和24.1%，渗漏量分别占灌溉与降水总量的30.3%和60.6%。

大峡灌区2个时段地下水埋深模拟结果的均方根误差RMSE分别为92.3、27.7 mm。说明模拟结果具有一定的可信度。

参考文献：

[1] 曹进冬.以水为源，促发展惠民生保生态[J].青海科技，2013（2）：54-56.

[2] BAIER W， ROBERTSON G W. A new versatile soil moisture budget[J]. Can J Plant Sci， 1996，46： 299-315.

[3] DYER J A， BAIER W. Weather-based estimation of field workdays in fall[J]. Can Agric Eng， 1979， 21： 119-222.

[4] DYER J A. A new infiltration sub-model for soil moisture budgeting[A].//Proceedings of Manitoba Society of Soil Science 27th Annual Meeting[C]. Winnipeg， Manitoba， Canda： University of Manitoba， 1984. 79-93.

[5] DYER J A， WILKIE K I. Estimation of vertical transport of inert water soluble compounds in soil[J]. Can Water Resour J， 1988， 13： 63-73.

[6] BROUGHTON R S， FOROUD N. A model to predict water table depths for flat lands[J]. Can J Agric Eng， 1978， 20： 81-86.

[7] BELMANS C， FEYEN J， HILLEL D. An attempt at experimental validation of macroscopicscale models of soil moisture extraction by roots[J]. Soil Sci， 1979， 127： 174-186.

[8] DYER J A， KELBE B E， DE JAGER J M. Lysimetric calibration of a Canadian soil moisture budget model under bare soil in southern Africa[J]. Climatological Bulletin， 1988， 22： 33-47.

[9] BOISVERT J B， DYER J A， LAGAC？魪R， et al. Estimating watertable fluctuations with a daily weather-based budget approach[J]. Can Agric Eng， 1992， 34： 115-124.