灌排系统水转化模拟模型研究

李文晖 邵东国 徐保利 胡能杰 杨霞

摘要：受自然與人为因素综合影响，灌区水转化过程复杂多变。以湖北漳河水库灌区为例，分别从水平和垂直方向描述典型灌排系统的水转化过程，以水量平衡原理为基础，研发灌排系统边界处置、稻作区田间多层土壤、塘坝及排水沟道之间多个水转化模拟子模块，由此构建一种客观描述灌排系统边界半封闭结构及其水平输送、垂直运动与渠-田-沟-塘水转化过程的耦合模拟模型，解决了应用流域分布式水文模型求解灌区水转化过程中面临的灌区边界不确定、分层土壤简化处理等问题。利用漳河灌区谭店灌排系统2014-2015年水平衡测试观测数据对该模型进行检验，采用拉丁超立方抽样法对模型参数进行分层抽样，并利用偏相关法分析参数敏感性。通过模型计算可得，支沟率定期和验证期模拟结果的复相关系数分别为0.83、0.70，Ens系数分别为0.81、0.68，斗沟率定期和验证期模拟结果的复相关系数分别为0.79、0.68，Ens系数分别为0.73、0.62，结果表明该模型适用于灌排系统水转化过程模拟。与SWAT模型对比，对于同一研究区域，复相关系数由0.11提高到0.73，Ens系数由-0.71提高到0.70，进一步验证了该模型的先进性，为灌排系统尺度水转化模拟和机制研究提供了新方法。

关键词：灌排系统;水转化;模型;拉丁超立方;偏相关;敏感性分析;SWAT模型

中图分类号：S27文献标志码：A

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：李文晖

Study of water transformation simulation model of irrigation and drainage system

LI Wenhui，SHAO Dongguo，XU Baoli，HU Nengjie，YANG Xia

（State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

Abstract：The process of water transformation in irrigation areas is complicated due to the influence of natural and artificial factors.Taking the irrigation area of Zhanghe Reservoir in Hubei Province as a case study，we described the water transformation process of a typical irrigation and drainage system from both vertical and horizontal perspectives.Based on the principle of water balance，we established a simulation model that was composed of multiple modules for boundary treatment and simulation of the water transformation between multiple soil layers of the rice field，ponds and ditches.The model was calibrated and verified based on the data of Tandian irrigation and drainage system in Zhanghe district from 2014 to 2015.After sampling the model parameters using Latin hypercube，we conducted sensitivity analysis of the parameters using partial correlation analysis.The model calculation showed that the multiple correlation coefficients of the simulation results for the branch ditches in calibration and validation periods were 0.83 and 0.70 respectively，and the Ens coefficients were 0.81 and 0.68 respectively;the multiple correlation coefficients of the simulation results for the tertiary ditches in calibration and validation periods were 0.79 and 0.68，and the Ens coefficients were 0.73 and 0.62，indicating that the model was suitable for simulating the water transformation process of irrigation and drainage systems.As compared with the SWAT model，for the same study area，the proposed model improved the multiple correlation coefficient from 0.11 to 0.73 and the Ens coefficient from -0.71 to 0.70，proving the proposed model was superior to the SWAT model.This study provided valuable information for the study of water transformation in irrigation and drainage systems.

Key words：irrigation and drainage system;water transformation;model;Latin hypercube;partial correlation;sensitivity analysis;SWAT model

受地形地貌、水文地质、土壤作物、农业水利工程等因素综合影响，灌排系统结构复杂多样，既存在水平灌溉渠系、排水沟系及其与农田、塘坝等之间的水量输送，也有灌溉水量在田间作物、土壤乃至地下水等之间的垂直运动。为揭示农田到灌区水转化机制，国内外开展大量的灌排试验研究，提出了许多灌区水文过程模拟模型与水平衡机制[1-6]，这些都对揭示灌区水转化过程，促进农业水资源高效利用，保障粮食安全具有重要意义[7-9]。

现有描述灌区水文过程的模型大多依赖于国外流域分布式水文模型，根据灌区实际条件进行适当的改进，如代俊峰等[10-11]结合中国南方丘陵水稻灌区水文特点，改进SWAT模型中的稻田水分循环模块，改变其陆地水文过程计算结构，增加地下水补给作用和塘坝灌溉模块等，构建了适应于水稻灌区水分循环模拟的灌区分布式水文模型。也有部分学者考虑到灌溉渠道、排水沟和人工河道等人为干扰，在沟渠河网的提取方法、子流域划分等方面进行了改进[12-16]，但受灌排系统分布等影响，灌区并不像流域一样具有明显的分水岭，边界的刻画一直是灌区水文模型研究中的一大难题，至今没有解决。

此外，多层土壤间的水分运动也是灌区水文过程的重要组成部分。为揭示不同土层间的水分运动规律，国内外做了大量试验及模拟研究[17]，如甘永德等[18]为探明降雨条件下分层土壤入渗特性，通过室内模拟降雨入渗试验，研究了不同分层组合方式对土壤入渗特性的影响。Yangwen JIA等[19]为揭示非稳定降雨条件下多层土壤间的入渗规律，将Green-Ampt模型推广到多层土壤的入渗模拟，并与基于Richards方程构建的数值模型模拟结果进行对比，两者模拟结果较为一致，进一步验证了所构建的广义Green-Ampt模型的适用性。但如何考虑多层土壤间的水分运动及其对灌区水转化过程的影响，尚有待进一步探究。

考虑到灌区是由多个结构基本相似的灌排系统组成的复杂系统，在自然地理条件基本相似灌区，不同灌排系统之间也存在水转化过程的相似性。本文以灌排系统为研究尺度，重点探讨灌排系统复杂边界条件及多层土壤对灌区水转化过程影响问题，研发灌排系统边界处置、稻作区田间多层土壤、塘坝及排水沟道之间多个水转化模块，构建了一种新的灌排系统水转化（Water Transformation of Irrigation and Drainage System，以下简称WTIDS）模型，为客观、精细化模拟灌区水转化过程提供了新方法。

1WTIDS模型构建

1.1灌排系统水转化模型概化

灌排系统一般由水源、水源工程、灌溉渠系、排水沟系、各类田间工程、渠系建筑物以及容泄区组成，其平面概化示意图见图1。A、B为灌溉渠系，C为排水沟系。水经各级渠道进入田间，多余水量排入沟道，部分塘坝与渠道沟道相连，发挥调蓄作用。

垂向上，灌排系统水转化过程分层从上至下可分为大气层、作物层、土壤层以及地下水层，具体如图2所示。水通过降雨至田间，同时蒸发散失至大气层。水分在各层土壤间运动，部分流出底层土壤剖面补给地下水，地下水也会以毛管上升水形式补充土壤水。

灌排系统区别于自然流域十分重要的一点，即自然流域拥有明确且闭合的分水岭脊线作为流域边界，边界上无水量交换过程，而灌排系统的边界通常为渠系沟道、堤防或是公路，由于边界上分布有渠道或是沟道岔口，灌排系统边界上存在水量输入点。灌排系统边界输入有三种形式：（1）典型灌溉渠系按“干—支—斗—農—毛”五级渠道划分，从水源引水进入干渠，经过各级渠道最终通过毛渠将水输入田间，本模型将斗渠进水口作为控制点，编号为i（i=1，2，3，…，n1），记流量为qAi;（2）实际生活中灌溉渠系和排水沟系的布置会根据区域的地形地貌进行调整，存在直接从干渠引水进行田间灌溉的岔口，编号为j（j=1，2，3，…，n2），记流量为qj;（3）一般灌排系统为一套灌溉渠系和排水沟系相互配合布置，但存在两套灌溉渠系共用一套排水沟系的情况，如图1所示，B灌溉渠系斗渠进水口控制点编号为k（k[WTBX]=1，2，3，…，n3），记流量为qBk[WTBX]。则整个灌排系统的灌溉水量为

W=∑[DD（]n1[]i=1[DD）]qAi+∑[DD（]n2[]j=1[DD）]qj+∑[DD（]n3[]k[WTBX]=1[DD）]qBk[WTBX]（1）

田间排水通过农沟汇入斗沟，进而汇入支沟、干沟排入容泄区，以斗沟与支沟的交汇口为控制点，编号为m（m=1，2，3，…，n），记流量为Qm，并在两控制点间采用水量平衡原理，可计算出支沟排水口的径流量。

则灌排系统水平衡方程为

SWt=SWt-1+Pt-Dt-Et-DPt+ΔWpond，t（2）

式中：SWt、SWt-1分别表示第t天和第t-1天的土壤储水量（mm）;t表示时间（d）;Pt表示第t天的降雨量（mm）;Wt表示第t天的灌溉水量（mm）;Dt表示第t天的排水量（mm）;Et表示第t天的蒸散发量（mm）;DPt表示第t天从土壤剖面底部渗出的水量（mm）;ΔWpond，t表示第t天灌排系统内塘坝蓄水量变化量（mm）。部分地表径流进入排水沟道流出灌排系统，另一部分地表径流则进入附近塘坝，积蓄于塘坝内。

灌排系统水文过程受道路、堤防或渠沟分布等人为因素影响巨大，在划定灌排系统边界时须考虑这些人为因素的影响。灌排系统中，衬砌的渠道起到了隔绝水流传输的作用，公路、铁路以及堤防在设计及建设过程中也会将路基压实垫高，这与自然的分水岭功能类似，因此，可以将公路、铁路、堤防或是衬砌后的渠系作为定义灌排系统边界范围的依据。子流域划分同样以此为原则，以衬砌的规模较小的渠系，如支渠或斗渠，结合公路、铁路及堤防的分布作为子流域边界划分的依据，并将子流域作为模型水文计算的最小单元。

为了满足实际灌溉需求，干渠或分干渠沿线往往设置诸多分水岔口，直接引水灌溉农田，本模型考虑边界上水量点输入对灌排系统水转化过程的影响，在定义子流域的基础上，结合实地观测数据，将某个子流域边界上的若干输入点的流量进行累加，使之等效为一个输入点，流量记为Wi（i为子流域编号）。

模型分别模拟估算各子流域的径流量，然后通过排水沟道演算过程得到整个灌排系统的总径流量。

1.2灌排系统水转化过程描述

1.2.1田间水转化

本模型定义田间储水深度，即土壤耕作层储水量与田间淹没水层的水量之和，并以田间储水深度作为状态变量，根据水量平衡方程，建立其与各输入输出变量间的田间水平衡方程，方程表示为：

St=St-1+Pt+IRt+CRt-ETplant，1，t-ETzj，t-DPt（3）

式中：St-1、St分别为第t-1天和第t天的田间储水深度;Pt为第t天降雨量;IRt为第t天灌溉量;CRt为第t天补充耕作层的毛管水上升量;ETplant，1，t为第t天耕作层作物根系吸水量;ETzj，t为第t天株间蒸发量;DPt为第t天渗漏至犁底层的水量。以上各变量单位均为mm。

（1）田间排水量。

DRt=[JB（{]St-θsat，1·hsoil，1[KG-*6]-[KG-*6]Hp，k[WTBX][KG*2]St-θsat，1·hsoil，1≥Hp，k[WTBX]

0St-θsat，1·hsoil，1<Hp，k[WTBX][JB）]（4）

式中：St为第t天田间储水深度（mm）;θsat，1为耕作层土壤体积饱和含水率;hsoil，1为耕作层厚度（mm）;Hp，k为水稻第k个生育阶段对应的田间最大蓄水深度（mm）。对于水田，仅当田间淹没水层超过最大蓄水深度时，才会通过排水孔进行排水，假设水田排水全部流入排水沟。

（2）植株蒸腾量与株间蒸发量。

植株蒸腾量与株间蒸发量合称作物需水量，本模型采用国内常用的作物系数法计算作物实际需水量[20]，计算方法为

ETt=kc·ET0t=ETplant，t+ETzj，t（5）

式中：ETt为第t天的作物实际需水量（mm）;kc为作物系数，无量纲;ET0t为第t天参考作物需水量（mm）;ETplant，t为第t天水稻植株蒸腾水量（mm）;ETzj，t为第t天水稻株间蒸发水量。

植株蒸腾的水分来源于作物根系吸水，由于水稻根系层深度一般大于耕作层厚度（20 cm），因此水稻蒸腾水量须在不同土层间进行分配，根据相关研究[20]，水稻根系吸水总量ETplant可以表示为

ETplant=∫.Lr0ETplant（[SX（]1.8[]Lr[SX）]-[SX（]1.6[]Lr.2[SX）]z）dz（6）

式中：z为根系深度（m）;Lr为水稻有效根层的深度（m）。水稻为浅根系作物，一般90%以上的根系分布于地表以下30 cm以内的土层中，取Lr=0.3 m。则根据式（6），可计算得到耕作层根系吸水量ETplant，1为38/45ETplant，犁底层根系吸水量ETplant，2为7/45ETplant。

一般水稻生育初期植株小，地面裸露大，水分消耗以株间蒸发为主;随着植株生长，叶面覆盖率增大，植株蒸腾逐渐大于株间蒸发。本模型以式（7）来模拟水稻每日的株间蒸发量。

ETzj，t=rzj·ET0t（7）

式中：rzj为比例系数，根据相关文献[21]，分蘗期取0.35，孕穗期、抽穗期取0.15，乳熟期取0.32，黄熟期取0.45，返青期由于植株较小，将株间蒸发量与当日水面蒸发量近似相等处理。

（3）灌溉需水量。

DIt=[JB（]hmaxt-hmintht≤hmint

0ht>hmint[JB）]（8）

式中：ht为田间淹没水层深度（mm）;hmint为田间适宜水层下限（mm）;hmaxt为田间适宜水层上限（mm）。

（4）毛管上升水量。

在地下水与土壤底面的交界处，因毛管力作用，地下水将以毛管上升水的形式对土壤水进行补充，本模型在前人经验公式基础上加以改进，以此来模拟毛管上升水量。具体如下式所示：

CRt=ETt·exp（-b·d）+su（9）

式中：b为反映土壤输水能力的常数，经验系数，对于砂土、壤土和黏土可分别取2.1、2.0和1.9[22];d为地下水埋深（m）;su为常数，可根据排水口实测径流过程反演得到。

（5）非水田径流模拟。

对于旱地、城镇用地以及林草地等非水田土地利用类型，本模型采用SCS曲线数法[23，24]进行径流量模拟计算，不同土地利用类型的曲线数CN根据相关文献选定初始值[10，24]，见表1。

1.2.2多层土壤间的水分运动

各层土壤的物理性质，如饱和体积含水率、田间持水量、饱和水力传导度等不同，导致各个土层内的水平衡过程及不同土层间的水转化关系存在差异。本模型根据湖北荆门试验研究[25]，将土壤分为三层，包括耕作层（地表以下0～20 cm）、犁底层（地表以下20～35 cm）及底土层（地表下35 cm及以下），分别模拟计算各层土壤的水平衡过程，并假设水分在土层中均匀分布。各层土壤的物理参数均由实地试验测得，以保证模型计算结果的准确性。则各层土壤含水量为

θi=[SX（]Ssoil，i[]hsoil，i[SX）]（10）

式中：θi为某天第i层土壤的含水量，%;Ssoil，i为当天第i层土壤的储水深度（mm）;hsoil，i为第i层土壤厚度（mm）。令i = 1表示耕作层，i=2表示犁底层，i=3表示底土层。

（1）耕作层水平衡。

本模型将耕作层土壤与田间淹没水层综合考虑，引入田间储水量对其水平衡过程进行描述，具体如式（3）所示。

（2）犁底层水平衡。

犁底层接受耕作层渗漏水量补充，同时以作物根系吸水、侧渗和向底土层渗漏形式损失水量，建立其水量平衡方程，具体表示为

Ssoil，2，t=Ssoil，2，t-1+DP1，t-ETplant，2，t-DP2，t-DPhf，2，t（11）

式中：Ssoil，2，t、Ssoil，2，t-1分别为第t天、第t-1天犁底层土壤的储水量;DP1，t为第t天耕作层土壤垂直入渗量;ETplant，2，t为第t天犁底层作物根系吸水量;DP2，t为第t天犁底层垂直入渗至底土层的水量;DPhf，2，t为第t天犁底层侧渗水量。以上变量的单位均为mm。

犁底层土质黏重，特别是中部和下部土层对水分下渗有较强的抑制作用，减少深层下渗，起到保水作用。

（3）底土层水平衡。

由于犁底层的保水作用，底土层接受犁底层渗漏补给的水量很少，根据前期研究成果表明[25]，底土层土壤含水率基本保持不变，本模型默认底土层土壤含水率为该层田间持水量。然后考虑底土层的侧渗和向浅层地下水层的渗漏，可建立底土层水平衡方程，具体为

DP2，t=DP3，t+DPhf，3，t（12）

式中：DP3，t为第t天底土层垂直入渗至地下水层的水量（mm）;DPhf，3，t为第t天底土层侧渗水量（mm）。

（4）渗漏过程。

在计算各土壤层的渗漏量时，如果某层的含水量超过其田间持水量，且下层未饱和时，水分将会渗漏。假设当土壤饱和时，渗漏量为定值，当土壤含水率在田间持水量和饱和含水率之间时，渗漏量与土壤含水率成线性关系[26]。具体表示为

DPable，i=[JB（{]DP0，iθi-θsat，i

[SX（]θi-θfc，i[]θsat，i-θfc，i[SX）]·[KG-*2]DP0，i[KG*2]θfc，i<θi<θsat，i[JB）]（13）

式中：DP0，i为第i层土壤饱和时的日渗漏量，通过试验确定（mm）;θi为某天该层土壤体积含水率，θfc，i为该层土壤田间持水量。

下层土壤可接受的垂直入渗量为下层土壤达到饱和时的储水量与实际储水量之差，具体表示为

DPacceptable，i=（θsat，i-θi）·hsoil，i（14）

式中：DPacceptable，i为第i层土壤某天可接受上层土壤的垂直渗漏量（mm）。

则某天第i层土壤的垂直渗漏量为

DPi=MIN（DOable，i，DPacceptable，i+1）（15）

上层土壤渗漏至下层土壤的水量如果超过了下层土壤可接受量，则超过部分以侧渗形式流出该层土壤，则某天第i层土壤侧渗水量为

DPhf，i，t=r·Ssoil，i，t+DPable，i，t-DPi，t（16）

式中：r为侧渗系数，本模型取0.01[27]。

1.2.3浅层地下水转化

浅层地下水层的水量平衡方程为

aqsh，t=aqsh，t-1+w[WTBX]supply，sh，t-qgw[WTBX]，t-CRt（17）

式中：aqsh，t为第t天浅层地下水层的储水量;aqsh，t-1为第t-1天浅层地下水层的储水量;w[WTBX]supply，sh，t为第t天浅层地下水层的补给量;qgw[WTBX]，t为第t天汇入排水沟的地下水径流量;CRt为第t天因土壤水分不足而进入土壤带的水分。以上变量的单位均为mm。

（1）补给。

水分渗漏通过土壤最底层进入地下水层。水分流出土壤剖面与地下水层补给过程中的时间延迟，本模型应用指数衰减权重函数来考虑[24]。第t天地下水层的总补给量计算如下：

w[WTBX]supply，t=[JB（[]1-exp[JB（（]-[SX（]1[]δgw[WTBX][SX）][JB））][JB）]]DP3，t+exp[JB（（]-[SX（]1[]δgw[WTBX][SX）][JB））]wsupply，t-1（18）

式中：wsupply，t为第t天地下水层的总补给量（mm）;δgw[WTBX]为延迟时间（d）;DP3，t为第t天底土层垂直入渗至地下水层的水量（mm）;wsupply，t-1为第t-1天地下水层的总补给量（mm）。

地下水层的总补给量进入浅层地下水层，而后其中一部分会进入深层地下水层，则某天浅层地下水层的补给量为

w[WTBX]Lt=（1-αdeep）w[WTBX]supply，t（19）

式中：αdeep为进入深层地下水层的水量比例系数。

进入到深层地下含水层的水量不参与水量收支计算，可以看作损失部分。

（2）地下水径流。

浅层地下水可以补给子流域内的排水沟道，本模型中假设仅当浅层地下水层的储水量超过设定的水位阈值aqshq时，进行补给，补给量为当天浅层地下水层储水量与水位阈值间差值。即

qgw[WTBX]，t=aqsh，t-aqshq（20）

式中：qgw[WTBX]，t为第t天浅层地下水层补给排水沟的水量（mm）;aqsh，t为第t天浅层地下水层的储水量（mm）;aqshq为设定的浅层地下水层水位阈值（mm）。

1.2.4塘坝水转化

塘坝具有积蓄雨水、拦截地表径流和灌溉回归水的功能，发挥着重要的调蓄作用，灌区塘壩数量多、分布广，除了从渠道引水灌溉农田，当地村民还抽取塘坝水灌溉旱地，部分塘坝直接分布在排水沟系上，排水对塘坝进行库容补充。

本模型以塘坝蓄水量作为状态变量，建立其与各输入输出变量间的水平衡方程，沿排水沟水流方向，对流经的各子流域依次进行计算，塘坝水平衡方程表示为

Vt=Vt-1+Wint-WELt-Wirrt（21）

式中：Vt、Vt-1分别为第t天、第t-1天塘坝蓄水量;Wint为第t天塘坝来水量，包括塘面集雨量、非水田地表径流量以及上游排水沟充库水量;WELt为第t天塘坝损失水量，包括塘面蒸发损失量和塘坝渗漏损失量;Wirrt为第t天塘坝供水量。各变量单位均以m.3表示。

（1）塘坝入流量。

Wint=∑[DD（]n[]i=1[DD）]Dit·Afi/1000+Pt·Ap/1000+Wck[WTBX]，t（22）

式中：Dit为第t天第i种非水田土地利用类型地表径流量（mm）;Afi为第i种非水田土地利用类型面积（m.2）;Pt为第t天降雨量（mm）;Ap为塘坝面积（m.2）;Wckt为第t天上游排水沟对塘坝的充库量（m.3）。

（2）塘坝损失水量。

WELt=E0t·Ap/1000+Wlosst（（23）

式中：E0t为第t天水面蒸发量（mm）;Wlosst为第t天塘坝渗漏量（m.3），由实际观测数据求得。

（3）塘坝供水量。

根据实地调查，研究区域内旱地灌溉用水由塘坝提供，则塘坝供水量为

Wirrt=DIdt·Ad/1000（24）

式中：DIdt为第t天旱地灌溉需水量（mm）;Ad为旱地面积（m.2）。

（4）塘坝泄水量。

当Vt-1+Wint-WETt-DIdt>Vm（Vm为塘坝最大蓄水容量）时， 塘坝泄水量Xt=Vt-1+Wint-WETt-DIdt-Vm（Xt单位为m.3）。

1.2.5排水沟道演算过程

水田排水以及塘坝泄水排入沟道，向下游运动，沟道中的水分因沟床渗漏而损失，通过直接降落在沟道水面的雨水进行补充。本模型通过建立排水沟道水量平衡方程，模拟计算排水口径流过程，水量平衡方程表示为

Qout=QPt+Xt+QDRt-QLt（25）

式中：Qout为第t天排水口径流量;QPt为第t天降雨补充沟道水量;Xt为第t天塘坝泄水量;QDRt为第t天水田田间排入沟道的水量;QLt为第t天沟道输水损失水量。单位均为m.3。

（1）降雨补充沟道水量。

QPt=Pt·A/1000（26）

式中：A为沟道接收降雨面积（m.2）。

（2）沟道输水损失水量。

沟道输水损失水量用经验公式来估算，常用经验公式为

qLt=σ·L·qint（27）

式中：qLt为第t天沟道输水损失流量（m.3/s）;L为沟道长度（km）;σ为每公里沟道输水损失系数;qint为第t天沟道入流量（m.3/s）。

每公里沟道输水损失系数σ亦采用经验公式估算，常用经验公式为

σ=[SX（]A[]100q.mint[SX）]（28）

式中：A为沟床土壤透水系数，取A=1.9;m为沟床土壤透水指数，取m=0.4[20]。

用公式计算出来的输水损失量是在不受地下水顶托影响条件下的损失水量，若研究区域地下水位较高，渠道渗漏受地下水壅阻影响，实际渗漏水量比计算结果小，故须给计算结果乘上一个修正系数加以修正，即

q′Lt=γ·q′Lt（29）

式中：γ为地下水顶托修正系数，取γ =0.82。

则沟道输水损失水量为

QLt=86400q′Lt（30）

式中：q′Lt为考虑地下水顶托影响后的沟道输水损失流量（m.3/s）;86 400为时间系数（s）。

2实例应用

2.1研究区概况

谭店灌排系统位于湖北省荆门市掇刀区，112.16°E、30.91°N，属漳河灌区，面积2.66 km.2，北依漳河灌区总干渠，东邻凤凰水库，距漳河水库13.6 km，灌溉水源充足，经实地调研，当地村民优先引渠道水进行水田灌溉，旱地则引塘坝水进行灌溉。本区属长江中下游亚热带季风气候类型，区内多年平均气温15.8 ℃，多年平均降雨量903.3 mm，多年平均蒸发量1 413.9 mm。本区大部分耕地质地粘重，透水性较差，保水、保肥、抗旱能力较强，易于种植水稻。

2.2模型输入

2.2.1空间数据

（1）DEM（数字高程模型）与子流域划分。

所用数字高程数据从地理空间数据云网站上获得，为GDEMV2 30M分辨率数字高程数据，投影坐标系为Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_111E，区域DEM见图3。根据研究区实际情况，人为定义子流域边界，生成反映真实渠系沟系的分布图，本灌排系统共划分为10个子流域，见图4。

（2）土地利用类型数据。

研究区土地利用类型根据实地调研成果，借由Arcgis平台绘制而成，为简化计算，若某种土地利用类型面积所占研究区总面积比例小于3%，则忽视该土地利用类型，将其整合到相近土地利用类型，整合后的研究区土地利用类型分为水稻田、旱地、塘坝、城镇用地以及林地等5类，详见表2。

（3）土壤类型。

谭店灌排系统土壤耕作层、犁底层以及底土层各项物理参数，由试验测定，具体见表3。

2.2.2水文气象数据

谭店灌排系统有一条支沟和斗沟由北向南穿越全境，还有一条农沟自灌排系统中部延伸至南部边界。支沟和斗沟的进水流量由实测数据确定，农溝由于无接收上游沟道水量，故模型中进水流量为0。灌排系统边界上各水量输入点的流量数据根据2014-2015年暑期在当地监测得到。

本文所用的气象资料来源于漳河团林试验站2014-2015年监测的逐日降雨量、最高气温、最低气温、相对湿度、大气压力、相对湿度、风速、日照时数等数据。

2.2.3作物系数

谭店灌排系统以水稻作为主要农作物，其作物实际需水量采用作物系数法计算得到，下表为湖北省中稻作物需水系数kc值。

2.2.4水稻各生育期淹灌水层深度

本模型中需要输入水稻各生育期天数以及淹灌水层深度，用于计算水文循环过程各组分量。本文输入常规淹灌方式下的水层深度，具体见表5。[HJ1][HJ1.4mm]

2.3模型结果分析

2.3.1参数敏感性分析

在进行参数敏感度分析时，输入参数较多且关系复杂，输入参数和输出结果之间的相关性往往受到其他输入参数的影响，因此只是简单的分析某输入参数和输出结果的相关性是不客观的。准确反映输入参数和输出结果的相关关系，须控制其他输入参数的影响。偏相关分析就是控制其他参数的影响，求得输入变量和输出结果相关性的全局敏感性分析方法。本文采用偏相关法对模型参数进行敏感性分析，探求各参数对排水口径流过程的影响程度。排除若干由实测或依据经验得到的参数，以及对排水口径流过程影响较小的参数后，选取剩下6个参数进行分析，根据研究区域实际情况确定参数的取值范围以及初始值，具体见表6。

进行敏感性分析之前，需要根据统计学原理对参数进行抽样，因拉丁超立方抽样方法能够使抽样的点均匀分布在取值范围内[28]，故本文采用拉丁超立方抽样法对选出的6个模型参数进行分层抽样，通过Matlab编程随机生成500组参数。将500组抽样参数替换本模型输入文件中对应的参数，并分别导入到本模型中，得到500组输出文件。选取在模拟中有重要意义的排水口峰值流量、峰值时间以及总径流量这三个变量，采用偏相关分析法分析参数对输出结果的敏感性。

借助SPSS数据分析软件，采用偏相关分析法进行非线性分析，得出各参数与输出变量间的偏相关系数，其中偏相关系绝对值越大表明参数敏感性越大，绝对值越小则表明敏感性越小;偏相关系数为正，表明参数与输出变量为正相关关系，反之，偏相关系数为负则为负相关。分析结果见表7，直方图见图5。

由表7和图5可知，对峰值流量而言，参数su和DP0，1相对较为敏感，偏相关系数分别为0.407和-0.178，显著性概率值为0，结果可靠。su与峰值流量之间呈正相关，su增大将使峰值流量增大，这是因为毛管上升水量增加，使得田间储水量增大，排水量加大，从而增大了峰值流量。参数DP0，1与峰值流量之间呈负相关，DP0，1增大将使峰值流量减小，这是因为耕作层土壤渗漏量增大，使得田间储水量减小，排水量减小，从而减小了峰值流量。

对峰值时间而言，6个参数与其的偏相关系数都较小，敏感性不高，说明以上6个参数对峰值时间的影响不大。

对总径流量而言，参数su最为敏感，偏相关系数为0.453，DP0，1相对较为敏感，偏相关系数为0.174，显著性概率值均为0，结果可靠。su与总径流量之间呈正相关关系，su增大将使总径流量增大，这是因为毛管上升水补充耕作层土壤的水量增加，田间储水量增大，排水量加大，从而增大了总径流量。参数DP0，1与总径流量之间呈负相关，即DP0，1增大将使总径流量减小，这是因为耕作层土壤渗漏量增大，使得田间储水量减小，排水量减小，从而减小了总径流量。

2.3.2模型率定与验证

在参数敏感性分析结果基础上，利用谭店灌排系统2014年支沟、斗沟、农沟排水口的径流量实际监测数据对模型进行参数率定，率定后的主要参数取值见表8，支沟、斗沟率定期和验证期排水口径流过程实测值与模拟值对比效果图分别见图6、图7。率定后，农沟排水口模拟径流过程与实际差异较大，原因可能是农沟涉及的区域面积较小，村民加高田埂高度，抽水灌溉等田间管理措施对区域水转化过程影响较大，而实际调查中未能及时发现记录，导致模拟效果不佳。

选用线性回归系数R.2和Nash-Suttclife系数（Ens）来评估模型在率定及验证过程中的模拟效果，要求排水口径流量的R.2>0.6且Ens>0.5。率定期和验证期模型模拟效果评价指标结果见表9，表明模型在研究区域取得了较好的模拟效果，该模型适用于灌排系统水转化过程模拟。

3与SWAT模型对比

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种分布式水文模型，广泛应用于自然流域或灌区水文过程模拟研究[29]。为进一步探究证明本文所构建的WTIDS模型的先进性及有效性，针对同一研究区域，[HJ1.89mm]建立基于SWAT的水转化模型，以此模拟研究区域的水转化过程，并对比分析两个模型的模拟效果。

研究区域为谭店灌排系统，SWAT模型采用传统D8方法，基于数字高程数据划定区域边界，定义水系分布及流向，在平原及丘陵地区，其边界划分和水系定义结果与实际情况往往有较大出入。WTIDS模型则充分考虑道路、堤防或渠沟分布等人为因素对灌排系统水文过程的影响，并将其作为定义灌排系统边界范围的依据。对于谭店灌排系统，SWAT模型共划分子流域23个，WTIDS模型共划分子流域7个。具体划分情况见图8。

分别利用两个模型模拟计算出排水口径流过程，并采用R.2和Ens来对比模型模拟效果，具体模拟结果及效果见图9。由图9可知，SWAT模型模拟评价指标R.2为0.11，Ens为负数。而WTIDS模型模拟结果的R.2和Ens分别为0.73和0.70，达到了R.2>0.6且Ens>0.5的要求，说明相对于SWAT模型，WTIDS模型能更好刻畫灌排系统子流域划分和水系分布情况，能更为真实地反映灌排系统的水转化过程，适用性更加优越，具有一定的先进性。

4结论

（1）本文分析了灌排系统水转化过程，以水量平衡为原理，研发了灌排系统边界[HJ1.3mm]处置、稻作区田间多层土壤、塘坝及排水沟道之间多个水转化模拟子模块，构建了一种客观描述灌排系统边界半封闭结构及其水平输送、垂直运动与渠—田—沟—塘水转化过程的耦合模拟模型，并利用研究区域支沟、斗沟径流实测数据进行模型的率定及验证，发现支沟率定期和验证期模拟结果的复相关系数分别为0.83、0.70，Ens系数分别为0.81、0.68，斗沟率定期和验证期模拟结果的复相关系数分别为0.79、0.68，Ens系数分别为0.73、0.62，表明该模型适用于灌排系统水转化过程模拟。

（2）与SWAT模型模拟结果进行对比，发现对于同一研究区域，模拟结果的复相关系数由0.11提高到0.73，Ens系数由-0.71提高到0.70，进一步验证了该模型的先进性，为灌排系统水转化过程模拟与机制研究提供了新方法。

（3）应用构建的WTIDS模型模拟时，所需率定的参数较少;其他与排水口径流过程直接或间接相关的参数，如土壤体积饱和含水率、沟床土壤透水系数等都由实测或依据经验得到，易于获取。经过实例应用证明，WTIDS模型在南方水稻灌排系统中具有良好的适用性，如何研究分析研究尺度扩大对水转化关系的影响以及该模型在不同研究区域的适用性，将是下一步研究的重点。

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