河套灌区典型灌排单元农田耗水机制研究

任东阳，徐 旭，黄冠华



河套灌区典型灌排单元农田耗水机制研究

任东阳，徐 旭※，黄冠华

（1. 中国农业大学中国农业水问题研究中心，北京 100083；2. 中国－以色列国际农业研究培训中心，北京 100083）

由于耕荒地交错分布、作物插花种植、地下水埋深浅等特点，河套灌区灌溉水利用情况极为复杂。该研究以灌区典型灌排单元（农渠尺度）为研究对象，基于2 a野外试验观测数据，对整个观测区及其内部的不同作物田块分别建立水平衡方程，推求研究区平均给水度和不同作物田块腾发量，继而对研究区灌溉水利用状况及盐分归趋进行了评价分析。结果表明，研究区给水度为0.062，而仅考虑地下水位变动带的给水度为0.037；该研究提出的经验方法“上升下降法”可以较好地估算不同作物田块的腾发量；2 a中农毛渠系统输水损失水量（包括渗漏和蒸发）约占引水量的18%，灌到田间的水量占76%，直接退走的水量占6%；通过不同土地类型间地下水的横向交换，农田不但全部利用了田间灌溉水量，还通过地下水侧向流入的方式利用了约12%的渠道渗漏量，荒地利用了约65%的渠道渗漏量，排沟排走了23%；最终研究区农田腾发消耗了总引水量的78%，积累了总引入盐分的39%，荒地腾发消耗了总引水量的11%，承纳了总引入盐分的40%。研究结果可为灌区水盐管理提供依据。

腾发量；盐分；地下水；灌排单元；水量平衡模型；给水度

0 引 言

内蒙古河套灌区是黄河上游地区的特大型灌区[1-2]。由于地处西北内陆干旱区，多年平均降雨量和蒸发量（20 cm蒸发皿）分别为160和2 240 mm[3]，引黄灌溉是该地农业生产的必要条件。灌区地形平缓，地下水水力梯度小（约0.10‰～0.25‰），地下径流条件较差；地下水运动主要以垂直交替为主，是典型的灌溉入渗-蒸发型。长期的大量引黄灌溉造成灌区地下水埋深较浅，主要在 0.5～3.0 m之间变化[4]。河套灌区光热资源充沛，农作物产量品质高且作物种类繁多，主要种植玉米、向日葵、小麦、瓜菜等[5]。由于自然环境和土地制度的复杂性，耕荒交错与插花种植结构在农田生态系统中普遍存在，作物分布较为破碎散乱。不同作物因生长特性不同，灌溉制度也差别很大，造成在1次灌溉事件中，灌溉田块与邻近未灌溉田块间剧烈的地下水横向交换[6]；同时，灌区内农田与荒地也具有较为密切的水力联系（荒地实际上多生长有各种类型的耐盐天然植被，本文沿袭传统仍称之为“荒地”）[7-8]。区域尺度上，由于水力梯度较小，地下水横向交换可忽略不计，因此水平衡计算简便易行，已经有多个成功案例[9-12]。然而，针对田块尺度的水平衡却因为地下水横向交换量不清楚而很难实行。同时，灌溉水及其携带的盐分在灌溉系统中的迁移累积规律尚不明确。针对这些问题，本文拟基于河套灌区典型灌排单元的详细田间观测数据，提出可用于简便高效估算各植被地块实际腾发量的“上升下降法”，并对地下水浅埋区的给水度进行计算探讨，进而构建总体水平衡模型以实现对河套灌区灌溉水复杂耗散路径及盐分累积规律的合理解析。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

羊场渠研究区（Yangchang canal，YCA）位于河套灌区解放闸灌域内，面积约19.36 hm2，主要为农田和荒地2种土地利用类型，包含农渠（羊场渠）、毛渠两级渠系。研究区地形平缓，水准仪测量结果显示，农田最大地面高差约20 cm，农田平均比荒地高约30 cm，年平均地下水埋深约为1.3 m。研究区有1个进水口，1个排水口，北侧为羊场渠，东、西、南3侧均为排沟（图1）。由于排沟较浅（约0.6 m），加之管理不善，壅堵严重，排水作用微弱。对整个研究区而言，在灌溉期，随着地下水位的逐渐抬升，地下水横向运移频繁，但排沟切断了与外界的水力联系，并可起到一定的排水作用；灌溉结束后，排沟水位与地下水位达到平衡状态，排水作用消失，排沟内基本无排水。灌溉降雨引入的水量除在灌溉期排出一部分外，其余全部在研究区内部消耗，因此可认为YCA是一个相对封闭的研究区。研究区主要作物为玉米、向日葵和瓜菜（表1），约占土地总面积的70%，另外还夹杂种植着一些小麦。2012年和2013年各土地类型的面积统计如表1所示。研究区路沟渠交错分布，其西南部分布有2片天然荒地，主要生长有柽柳等耐盐植被。各作物及天然植被的生长季也各不相同，小麦为4月初到7月中旬，玉米、柽柳一般从5月初到9月末，向日葵5月末到9月末，瓜菜类一般6月初到8月末。研究区在作物生长季（4—9月）一般经历5次灌水：第1水一般在5月初，主要灌溉小麦，并作为向日葵及瓜菜类作物的播前水；第2水在5月下旬，只灌小麦；第3水在6月下旬，灌玉米、向日葵和小麦；第4水和第5水分别在7月中旬及8月中旬，主要灌溉玉米和向日葵。近年来虽然小麦种植面积大幅度下降，但原有的灌溉制度依然未变，造成第2次专门针对小麦的灌水十分短暂。瓜菜类作物由于耐旱不耐涝，且地面灌溉容易造成瓜果腐败，因此除了在播前进行了1次水量很大的漫灌外，整个生育期内不灌溉。同时天然荒地在整个生长季内也无灌溉。

注：A、B、C、D为4个典型土壤剖面与地下水观测位置，箭头方向指排沟或渠系的水流方向。

表1 研究区不同土地利用类型面积及比例

1.2 试验布置及数据采集

田间试验于2012年和2013年的4—9月开展。在研究区布置15个定位监测点（图1），覆盖其中主要农作物及天然荒地。在2012年，玉米有4个观测点，向日葵有6个观测点，西瓜有2个观测点，荒地有2个观测点；2013年，玉米有4个观测点，向日葵有4个观测点，西瓜有4个观测点，荒地有2个观测点（图1）。每10 d监测其土壤水分（图2）、盐分指标，并于灌溉前后加测。其中，土壤含水率采用烘干法测定，取样深度依次为0～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm和80～100 cm；土壤含盐量通过测定土水比为1:5（质量比例）的土壤浸提液电导率（电导率仪DDS-307A，上海佑科仪器公司）并根据当地经验公式[13]确定，取样深度同土壤水分。试验开始前，对研究区典型点（A、B、C、D）（图1）0～300 cm土层进行土壤容重、饱和含水率、饱和导水率的剖面观测，并采用马尔文激光粒度仪（Master-sizer 2000，英国Malvern公司）测定各监测点土壤粒径级配状况。根据调查结果，研究区0～300 cm土壤大致可分为4层，按照美国制土壤质地分类全部为粉砂壤土，不同地块间土壤质地十分相似，4个典型观测点的基本物理性质见表2。研究区内布有6眼地下水位观测井，每1～3 d监测1次，同时有压力传感器进行逐小时的连续观测，典型观测井水位状况如图3所示，结果显示研究区不同地块水位波动基本一致，埋深差异更多的是由于地表高程的微小差异造成的。灌溉期，在观测区农渠入口及4个毛渠口设置流量观测点，用转子流速仪（LS1206B，江苏南水科技有限公司）每30 min监测进入研究区的水量。在农沟出口监测退排水量。同时对典型作物田块采用梯形流量堰进行灌水量监测[6]。降雨量采用自计式雨量筒观测，辐射、气温、风速、湿度等逐日气象资料从国家气象信息中心下载。2 a的气象数据如图4所示，其中2012年为丰水年，2013年为枯水年。

图2 不同作物田块0～100 cm土层平均含水率动态变化

注：A、B、C、D为图1中4个典型地下水观测点。

表2 研究区典型样点土壤物理特性

图4 2012年和2013年的降水量与ET0

1.3 水平衡分析

1.3.1 研究区总体水平衡

以冠层顶部为上边界，含水层底板为下边界，对整个研究区建立总体水平衡方程。由于区域地下水水力梯度小，侧向径流稳定，加之羊场渠周边被排沟包围，认为与外界无水量交换。水平衡计算时段内的各要素包括地表腾发量（土壤蒸发和植被蒸腾）、引水量、排水量、降雨量、土壤非饱和带和地下水储水量的变化量。最终对于某一时段的总体水平衡方程如下：

式中ET为区域地表腾发量（L）；为降雨量（L）；为引水灌溉量（L）；为排沟排水量（L）；Δ为时段内土壤非饱和带及地下储水量的增量（负值代表储水量减小）（L）。其中，、和由试验观测值确定，且均可采用自动观测仪器方便测量，但Δ和ET的确定则具有一定的难度。

Δ分别由2部分组成：1）过渡带（即包气带与饱和带交替变化部分）储水量的变化；2）包气带（非饱和带）土壤含水率的变化。Δ计算公式如下：

式中g,s和g分别为某一时段内初末地下水位间土壤剖面的饱和含水率和实际含水率（L3/L3）；Δ为地下水位的增量（L）；Δ为非饱和带（水位变动区以上）土壤含水率的增量（L3/L3）；为非饱和区厚度（L）；y'为地下水位下降单位水头时，水位变动区（过渡带）的单位面积土柱在重力作用下所释放出的水量（–），此处称为变动带给水度（y'）。y'这一概念在总体水平衡计算中被广泛使用[14-15]，采用y'计算Δ时需另外单独计算包气带的水分变化，适用于包气带有含水率观测值的情况。在地下水埋深较浅地区，由于包气带水分变化（Δ）与地下水位波动密切相关，因此Δ的计算可不单独考虑包气带含水率变化，而采用一个统一的给水度（y）概念：地下水位下降单位水头时，从地下水位延伸到地面的单位面积土柱在重力作用下所释放出的水的体积（–）[16]。这样y包含了水位变化对包气带含水率的影响，不需要对包气带含水率进行单独观测，操作简单。显然y'与y并不相等，通常所说的给水度都是指y，如果把y的推荐值误用作y'，就会造成包气带含水率变化的重复计算。为了避免给水度概念的误用和混用，本文将利用特定时段的观测数据，并应用方程（1）、（2）和（3）对变动带给水度（y'）和给水度（y）分别进行计算讨论。上述各项均指研究区的空间平均值。当研究时段内的、、和Δ都已获得时，可通过方程（1）计算研究区的总体腾发量。同时，为进一步明确各作物腾发量，本文针对河套灌区的特点，提出可简便计算各植被地块实际腾发量（ETa）的可靠方法，后续将作详细描述。

1.3.2 研究区给水度计算

给水度的确定是保证水平衡计算准确性的关键。目前常用的研究方法有[17-18]：1）通过土壤水分特征曲线确定给水度[19-21]；2）通过土柱试验确定给水度[22]；3）利用布尔顿(Boulton)公式，根据抽水试验资料确定参数[23]；4）根据无出流条件下地下水动态和水面蒸发资料确定给水度[24]。鉴于本研究有丰富的野外观测资料，本文将水平衡方程（式（1）～式（3））应用于一特殊时段，即地下水位上升阶段（灌溉期），通过计算出该时段内的各水平衡要素以反推出未知项Δ进一步推求y'和y。选择数据资料完整并且地下水位抬升明显的2012年第1、4次灌水及2013年第1、3、4、5次灌水过程进行计算。由于灌溉期时间较短且作物普遍刚灌过水，基本不受水盐胁迫，可认为蒸散发接近标准状态，故可直接利用作物系数法确定各植被地块的实际腾发量ETa；进一步通过研究区内部不同植被类型地块的ETa按照面积权重加权求和获得整个研究区ET。同时，引水量、排水量根据流量观测值确定。灌前与灌后水位及含水率也由实测值确定。研究区地下水埋深较浅，灌溉期间埋深均减小到了1 m以内，甚至不足30 cm。鉴于试验区土壤含水率观测深度为1 m，为了充分利用观测数据，在计算y'时，包气带含水率变化直接通过0～1 m土层的观测含水率变化确定，水位抬升量只考虑1 m以下的部分。基于上述各项的确定，即可代入方程（1）、（2）和（3）反推求出Δ、y'和y。

1.3.3 不同植被地块ETa的计算

研究区耕荒交错与插花种植结构、多样的灌溉制度及浅埋深地下水位，造成局部地块间的水文过程呈现一定的复杂性。在一次灌水过程中，灌溉田块的地下水位往往会迅速抬升1 m以上，甚至接近地表。而此时邻近未灌溉田块地下水位还相对很低，在较大的水力梯度驱动下，灌溉地地下水开始向周边未灌溉农田及荒地作侧向运动。同时，渠系渗漏也加剧了地下水位的抬升。最终，未灌溉地块的地下水位迅速抬升至与灌溉田块一致（图3）。因此，在灌溉期间不同地块间地下水横向运移剧烈，该横向交换量不可忽略且难于确定。在这种情况下，很难通过水平衡方程根据余项法求得田块尺度的ETa。同时注意到，灌溉期（地下水位上升期）往往时间不长，且作物普遍刚灌过水或者在地下水位上升作用下根层水分得到了有效补充，因此根系吸水基本不受胁迫。而在非灌溉期，整个研究区地下水位几乎同步下降，各田块间地下水交换与排水作用均十分微弱，二者可忽略不计。因此，为了计算不同植被地块的腾发量，可将整个研究时段划分为地下水位上升期和下降期，对于上升期采用作物系数法计算：

式中c为无水盐胁迫、耕作和水管理条件良好下的作物系数（–），可参考FAO56[25]和河套地区作物系数[26-27]获得；ET0为参考作物腾发量（L），可由气象数据通过Penman- Monteith方程计算[25]。对于下降期可直接套用总体水平衡方程（式（1））的形式计算。由于地下水位下降期（非灌溉期）引水量为0，同时排沟排水也可忽略不计，各地块水平衡方程可简化为：

式中ΔH为相应地块的地下水位增量（L）。

本文将上述估算河套灌区田块尺度腾发量的计算方法称为“上升下降法”。该方法相对简单易行，即在已知给水度的情况下，仅需获得气象条件和地下水位的波动状况便可较为准确地进行各地块ETa的估算。但需要注意的是，该方法是基于河套灌区降雨稀少（降雨不足以引起地下水位抬升）、大水漫灌、地下水埋深较浅且对灌溉响应敏感、排沟排水作用微弱的特点提出的，在其他地区的应用还有待进一步论证。

2 结果与分析

2.1 给水度

根据羊场渠多次灌水事件的引排水量、灌溉前后的土壤含水率增量和水位增量、灌溉期降雨量和腾发量，采用水平衡方程（式（1）～式（3）），反推研究区平均给水度，计算结果如表3所示。结果表明，变动带给水度（y'）为0.037，给水度（y）为0.062，二者相差较大。张蔚榛等[17]总结的粉砂壤土给水度约在0.04～0.06之间；河套灌区的众多水平衡研究中，给水度的取值范围在0.03～0.07之间[4,14,28-29]，总体来说取值随意性较大。根据本研究，在计算土壤和地下水储水量变化（Δ）时要根据计算方法选择相应的给水度值，对单独考虑包气带含水率变化情况下（式（2）），需要选用较小的y'值，否则会造成包气带水分的重复考虑；对统一计算土壤和地下储水量变化时（式（3）），需要选用给水度y的值，否则会遗漏包气带水分。总之，不管采用哪种给水度概念，一定要保证原理的合理。

本研究测算给水度的方法适用于地下水埋深较浅，地下水位对灌溉或者降雨响应较快的地区。该方法意义明确，测算简单，尤其在灌区可以利用灌溉便利多次重复计算。但是需要选择合适的平衡区，以确保研究区地下水位响应基本一致，同时，引水量、排水量和地下水位变化需要准确监测。如果计算变动带给水度（y'），还要对灌溉前后的土壤含水率进行观测。

表3 给水度计算

注：净灌溉深度为引水量与排水量之差。

Note: Net irrigation depth is the difference between water diversion and drainage.

2.2 腾发量

总体水平衡（式（1））计算得羊场渠研究区2012年和2013年5—9月的ET分别为514和475 mm。采用“上升下降法”计算的不同植被地块腾发量如表4所示。研究区中的小麦、其他蔬菜等由于面积比例很小，且相对缺乏观测数据，为了保证区域的完整性，将其面积均摊至玉米、向日葵和西瓜田块。将各地块研究时段ETa按面积（表1）加权求和，得到2012年和2013年研究区空间平均腾发量分别为535和494 mm，比前述直接利用水平衡方程计算的结果偏大，这可能与加权计算忽略了实际腾发量较小的路沟渠有关。同时，将本文计算的不同作物及柽柳荒地腾发量与HYDRUS-dualKc模型模拟结果[6, 30]进行对比，结果显示二者相差不大，相对误差都在±5%以内。这些都表明，本文ETa的计算结果是比较可靠的，所提出的ETa计算方法具有可行性。

表4 研究时段（05-01—09-30）及生育期不同作物田块和荒地实际腾发量

由于不同作物的生育期不同，长短差别较大，造成各植被地块生育期腾发量差异较大（表4）。玉米生育期最长且灌水充足，因此2 a腾发量也最大，分别为567和495 mm。荒地柽柳生育期与玉米一致，但由于长期不灌溉，水盐胁迫较重，植被覆盖度低且长势差，腾发量相对较低。西瓜生育期（3个月）最短，腾发量也最小，2012和2013年分别只有345和293 mm。但从整个研究时段来看，不同植被地块的腾发量却相差不大（表4），例如在2012年，灌水频繁的玉米和向日葵田块腾发量较大，分别达到了567和552 mm，只灌一次播前水的西瓜和从未灌水的荒地腾发量较小，但也分别达到了503和495 mm。对比2 a生育期腾发量和整个研究时段的腾发量，发现生育期较短的西瓜和向日葵腾发量只占其全研究时段的65%和85%，有大量的水消耗于播种前和收获后的裸土蒸发。这是由于播前灌水量较大，造成地下水位急剧抬升，加之土层下部还未完全融通，土壤入渗较慢，田间积水往往持续1周以上，同时这段时间蒸发能力较强，造成大量的无效耗水。这表明，瓜菜类作物虽然生育期耗水较少，但在现有灌溉管理条件下，由于裸土蒸发较大，其最终节水潜力有限。总体来说，农作物生育期的腾发量占羊场渠整个研究时段腾发量的70%，荒地腾发量占14%，其余（16%）被裸土蒸发损失。同时，2012年腾发量较2013年普遍偏大，这可能由于2012年是丰水年，降雨量大，土壤水盐状况较好，对植被生长起到了一定的促进作用。向日葵2 a腾发量差别不大，这主要由于其灌溉最为充分且较为耐盐，生育期基本不受水盐胁迫，降雨的作用对其不明显。

2.3 灌溉水耗散及盐分重分布

2012年和2013年羊场渠总引水量分别约5.5万m3（54 676 m3）和6.7万m3（67 440 m3）。2012年引水量较小主要是因为降雨量大，造成了四水、五水的推迟，向日葵也因此少灌了最后一水。研究区农毛渠系统的渠系水利用系数（即田间灌水量占农渠口引水量的比例）在2012年和2013年分别为0.79和0.72（表5）。2012年较大，主要由于2012年水情较好，渠道水量大，行水时间短，灌溉效率高，渗漏较少。但总体来说渠系水利用系数比前人报告的结果略小[31-33]，这可能是由于该研究区存在一定的地表弃水造成的。根据排水矿化度及水盐平衡方程可推测[12]，排水中约有1/3是地下排水，其余都为灌溉退水。根据田间观测（图5），2 a中农毛渠系统输水损失水量（包括渗漏17%和蒸发1%）约占引水量的18%，灌到田间的水量占76%，直接退走的水量占6%。渠道渗漏水首先进入两侧农田，与田间渗漏一起抬升农田地下水位，然后农田地下水开始向荒地推进，同时有一部分开始排出排沟，荒地地下水位抬升后也开始向排沟排水。假设降雨优先被蒸散发消耗，如果不考虑整个生长季渠道、农田和荒地水交换的具体过程，最终农田消耗了总引水量的78%，荒地消耗了11%，通过地下水排走4%。农田不但全部利用了田间灌溉水量，还通过地下水侧向流入的方式利用了约12%的渠道渗漏量，荒地利用了约65%的渠道渗漏量，排沟排走了23%。YCA所引水量的耗散路径及比例如图5所示。

羊场渠所引灌溉水矿化度为0.52 g/L，地下水平均矿化度为1.9 g/L。虽然灌溉水携带盐分大量施加到农田，而随地下水迁移到荒地的水量有限，但由于灌溉水矿化度低，而地下水矿化度较高，通过地下水的重分布，迁移到荒地的有限地下水带走了相当数量的盐分。根据水分迁移路径（图5），通过对每个水量迁移项代入相应的矿化度，可估算得到研究区灌溉引入盐分的重分布状况，如图6所示。结果表明，随灌溉水引入的总盐分中，仅有21%（含直接退水6%和地下排水排出的盐分15%）被排出了研究区；荒地面积虽然只占研究区总面积的13%，但却滞留了40%的总引入盐量；农田最终滞留了总引入盐量的39%。这说明，研究区有限的荒地发挥了容纳盐分的作用，对灌排单元内部农田的盐分控制起到了积极作用。

表5 羊场渠研究区灌溉制度及渠系水利用情况

注：图中数值为以总引水量为1.00时的相应比例。

注：图中数值为以总引入盐量为1.00时的相应比例。

3 结论与展望

本研究基于对河套灌区典型灌排单元（农渠尺度）的野外详细观测试验，对水平衡计算中常用的给水度进行了计算分析，提出可以采用“上升下降法”简便高效地估算不同植被地块的腾发量，并根据田间观测和计算结果对研究区灌溉水耗散路径和盐分累积分布进行了分析研究。主要结论如下：

1）研究区给水度为0.062，而仅考虑地下水位变动带的给水度为0.037，二者差异较大。

2）不同作物腾发量因其生育期长短不同而差异较大，一般生育期越长腾发量越大；但对同一研究时段（5—9月）而言，由于非生育期较大的裸土蒸发，不同植被地块的腾发量差异相对不大。

3）在2 a中的生长季（5—9月），研究区总引水量的18%损失在农毛渠系统的输水过程（包括渗漏和蒸发），76%灌到了农田，6%直接通过地表退出研究区；渠道渗漏的水（17%）通过不同土地类型间地下水的横向交换发生了重分布，农田不但全部利用了田间灌溉水量，还通过地下水侧向流入的方式利用了约12%的渠道渗漏量，荒地利用了约65%的渠道渗漏量，排沟排走了23%；最终，农田消耗了总引水量的78%，积累了总引入盐量的39%；荒地以占研究区13%的面积，消耗了总引水量的11%，却容纳了总引入盐量的40%。

不同作物田块由于灌溉管理及耗水规律不同，其农田水文效应也不一样，因此种植结构的变化对灌溉、蒸散发、地下水交换等必然会造成一定程度的影响。由于本研究侧重农田的整体效应，未对农田中不同作物的地下水交换进行分析，也未对种植结构变化下的耗水规律进行讨论，后续研究需要加强相关方面的工作。

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Irrigation water use in typical irrigation and drainage system of Hetao Irrigation District

Ren Dongyang, Xu Xu※, Huang Guanhua

(1.100083,; 2.100083,)

The Hetao Irrigation District (Hetao) located in the upper Yellow River basin represents a very typical arid agro-ecosystem in northern China. Due to complex cropping pattern and shallow groundwater table, the irrigation water use in Hetao is rather complicated. Clarifying the mechanism of irrigation water use and salt transportation in Hetao is of great significance to agricultural production and ecological sustainability in these areas. In this study, a typical irrigation and drainage system (Yangchang (a second-to-last order canal) canal area (YCA)) located in Hetao was selected as a case study area. Field experiments were conducted in it during the growing season (from April to September) in 2012 and 2013. Based on the 2-yr field observations, water balance model for the whole study area as well as the different crop fields within it were set up. For the field scale water balance model, to overcome the difficulties caused by lateral groundwater exchange among fields, the water balance calculations during groundwater level rising or declining period were conducted separately based on the water table fluctuation characteristics of Hetao. During the water level rising period, the FAO56 crop coefficient method was directly used to estimate actual evapotranspiration (ETa) as most of the fields were irrigated and the root zone had good salt and water conditions (almost no water/salt stress on vegetation). During the groundwater level declining period, a simple water balance equation was used to calculate ETaas the amount of lateral groundwater exchange could be neglected. This method for calculating field scale ETawas named “Up-Down Method”. Thus the regional scale ET could be calculated by summing up all the field scale ETawith their area weight. Then the average specific yield of the study area could be calculated using the regional scale water balance equation during the groundwater level rising period. Based on this, the ETaof different crop fields and ET of the whole study area were calculated. At last, the irrigation water use, salt accumulation and redistribution were discussed through the water and salt balance calculation. Results showed that the specific yield for the groundwater level fluctuation zone was 0.037, while for the whole soil profile was 0.062. The ET of YCA from May to September was respectively 514 mm and 475 mm in 2012 and 2013. For the different crop fields in YCA, their evapotranspiration (ETa) was not so much different during the whole study period, however, that during the growing season of each crop varied a lot. The crops with longer growth period usually had a larger ETaduring the growing season. The empirical method “Up-Down Method” can give a reasonable estimation of crop field ETain Hetao comparing with model simulation. Analysis on the water and salt consumption and redistribution showed that during the growing season, the cropland ET consumed 78% of the total water diversion and accumulated 39% of the total salt introduced; while the natural patches consumed 11% of the total water diversion and accommodated 40% of the total salt introduced. This study provides a sound guidance to water and salt management in irrigation districts.

evapotranspiration; salinity; groundwater; irrigation and drainage system; water balance model; specific yield

2018-07-19

2018-10-10

“十三五”国家重点研发计划（2017YFC0403301）；国家自然科学基金（51639009、51679235、51125036）

任东阳，博士后，主要从事灌区农业水文过程研究。 Email：rendy@cau.edu.cn

徐 旭，博士生导师，副教授，主要从事灌区水文过程的试验与模拟研究。Email：xushengwu@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.012

S271

A

1002-6819(2019)-01-0098-08

任东阳，徐 旭，黄冠华. 河套灌区典型灌排单元农田耗水机制研究[J]. 农业工程学报，2019，35(1)：98－105. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.012 http://www.tcsae.org

Ren Dongyang, Xu Xu, Huang Guanhua. Irrigation water use in typical irrigation and drainage system of Hetao Irrigation District[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 98－105. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.012 http://www.tcsae.org