黑河中游主要农作物灌溉制度优化

李 想,韩智博,张宝庆,*,高 超,贺缠生,2

1 兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室旱区流域科学与水资源研究中心, 兰州 730000 2 美国西密歇根大学地理系, 美国密歇根卡拉马祖 49008

水资源是农业生产的重要物质基础,水资源总量严重制约了农业生产水平[1]。黑河中游地区是西北地区重要的农业生产基地,也是干旱半干旱区农业的典型代表[2]。该区年均降雨量小,年内分布不均匀,自然条件下作物生长过程极易遭受干旱,严重影响作物的生长发育和产量[3],补充灌溉成为了当地农业生产的重要保证。黑河中游灌区农业发达,每年大约有2.1×109m3的水用于农业灌溉[4],巨大的农业用水量消耗了黑河约83%的出山径流[5],导致下游分水处于长期不足的状态。农业灌溉与下游生态需水的矛盾严重挑战着黑河流域水资源的可持续发展[6- 7]。优化灌溉水资源管理、提高农业水资源利用效率成为了缓解当地用水矛盾的重要手段。

由于科学灌溉的重要性,目前针对干旱半干旱区农业水资源管理进行了大量研究,受控于研究手段,之前的研究主要通过小规模田间试验开展,对某一试验田与作物提出了精确的灌溉管理制度[8- 10],但难以充分考虑田间管理、水分管理与气候条件的组合无法进行多因素综合分析,试验结果单一、局限性较大缺乏且普适性[11]。随着信息技术的发展,作物模型的出现为农业研究提供了迅速、有效的技术方法。DSSAT (Decision Support System for Agro-technology Transfer) 是全球应用最为广泛的作物模型之一[12],它综合考虑了作物品种、气候、土壤、田间管理方式等因素,克服了田间试验的诸多缺点,可为区域农业生产综合决策提供依据[13]。DSSAT模型广泛应用于不同地区作物的需水量计算[14]、田间管理方式探究[15-16]以及气候变化条件下作物光温生产潜力估算[17]等。黑河中游地区种植结构复杂、作物类型多样,利用作物模型在该地开展的灌溉管理研究通常只针对某一作物[18],难以代表当地整体农业类型,无法进行全灌区灌溉制度的综合决策。基于此,亟需针对黑河中游四种主要农作物 (玉米、小麦、油菜、马铃薯) 的田间水分管理制定高效合理的灌溉方案。

本研究选取黑河中游主要种植的四种农作物为研究对象,基于2005—2017年张掖气象站数据,利用2009年四种作物的物候期、产量、田间蒸散量等大田观测值对DSSAT模型进行本地化处理,并用其余年份数据进行验证。而后对作物生育期内缺水量与需水规律进行了模拟探究,通过设置灌溉时期与灌水定额的梯度组合,进一步确定了四种作物最适宜的灌溉方案,为黑河中游农业持续高效生产提供理论技术支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黑河流域 (96°42′—100°00′N,37°41′—42°42′E) 是我国第二大内陆河流域,地处河西走廊与祁连山中段[19]。黑河中游灌区农业发达,农业灌溉主要来源于黑河干流引水及部分地下水开采。行政区划包括张掖市的高台县、临泽县、甘州区、民乐县和山丹县 (图1) 。黑河中游多年历史气象条件显示,其年降水量在55—200 mm之间,且年内分布极不均匀,多集中在6—9月,多年平均蒸发量在1200—2200 mm之间,年均气温2.8—7.2℃,平均日照时长3085 h[19]。研究区作物种植组成见表1[20]。

图1 研究区概况Fig.1 Map of the study area

表1 2017年黑河中游作物种植组成/%

1.2 模型数据库建立

DSSAT作物模型可以模拟多种作物逐日生长过程,其数据库建立包括气象数据、土壤数据,作物遗传信息以及田间管理方式。输入的气象数据为张掖国家气象站观测数据,站点位于张掖市境内 (38°55′8″N, 100°22′58″E) 通过中国气象局气象数据中心下载 (http://data.cma.cn/site/index.html),包含2005—2017年逐日气象数据日最高温 (℃) 、日最低温 (℃) 、降雨量 (mm) 和日照时长 (h) 。日照时长根据国际公认的Angstron经验公式转换成太阳辐射[21-22](式1);土壤剖面理化性质以及土壤初始水肥条件见参考文献[18]。

(1)

式中,Rs为日太阳总辐射量 (MJ m-2d-1);Rmax为晴天太阳辐射量 (MJ m-2d-1);as、bs为与大气质量状况有关的经验系数,根据FAO推荐一般as取0.50,bs取0.25,n为逐日日照时数 (h),N—即最大时长 (h) 。

田间管理方式包括作物品种、播种日期、播种方式、灌溉施肥等,主要通过野外考察以及实地走访农户获取。所选作物种植类型均为大田作物,春季播种,一年一熟,不存在轮作间作等情况,其中玉米与油菜播种时间约为4月中下旬,小麦与马铃薯播种时间约为3月中旬。玉米、小麦、马铃薯三种作物灌溉方式为大水漫灌,油菜为移动机械喷灌。灌溉日期、灌水定额、施肥管理以及其他均与大田管理相同。

作物品种参数设定。DSSAT模型中每种作物模块都有相应的作物品种参数值。作物品种遗传参数是模拟作物生理发育进程,植株发育形态以及产量的重要参数[23]。本研究根据当地种植的经纬度,品种类型,气候条件初步确立了每种作物的基础参数值。而后根据2009年四种作物田间实测产量以及关键物候期等数据,利用DSSAT-GLUE (Generalized likelihood uncertainty estimation) 参数估计模块[24]不断对参数进行校正与调试直至模拟值与实测值达到较好的一致性。

模型输出结果主要包括干物质积累、叶面积指数、籽粒重量、分层土壤水分、作物蒸散发等参数的逐日动态变化、产量以及生长物候期等。本研究用以验证模型模拟的数据主要包括四种作物2005—2017年逐年生育期及关键物候期数据,《甘肃发展年鉴》的各地县主要农产品产量统计数据,2009年张掖市盈科灌区玉米农田涡动观测系统数据[25]。

1.3 DSSAT模型评价指标

欲对不同作物生长过程、干物质积累、耗水过程以及产量进行准确模拟,选取决定系数 (R2) 、均方根误差 (RMSE) 和标准化均方根误差 (nRMSE) 这三个指标来定量评估模型的模拟性能。本研究通过作物生长关键物候期、产量、玉米农田蒸散量来评估模型在当地的适用性。

(2)

(3)

(4)

1.4 模拟与探究

1.4.1作物缺水量模拟

水分需求是体现作物生长过程中自身生长发育对水资源的需求量[27]。通常认为在充分灌溉条件下田间蒸散量与不灌溉条件下田间蒸散量的差值为作物生育期的缺水量[28]。在DSSAT模型灌溉管理模块分别设置自动灌溉模式和不灌溉模式来模拟四种作物的田间蒸散量,计算相应的水分亏缺值。自动灌溉的设定为0—60 cm的土层含水量低于有效含水量的50%时自动补充灌溉至有效含水量的90%。

1.4.2生育期需水规律探究

以2017年为现行基准年,分别计算现行灌溉制度下不同作物逐月的田间蒸散量值并与月降雨量进行对比分析,来探究四种作物生育期内需水规律以及对当地雨水资源的利用情况。

1.4.3灌溉情景模拟

本研究针对不同作物类型设定了不同的灌溉制度组合,组合方式为灌溉时期、灌水次数、灌水定额的排列组合 (表2) 。玉米、小麦整个生育期中选定四个关键期为灌溉时期,在每个灌溉时期分别设置了25、50、75、100 mm,4个不同的灌水定额,将灌水定额完全组合,形成了25、50、75、100、125、150、175、200、225、250、275、300、325、350、375、400 mm共计16个不同的灌溉定额。灌溉时期与灌水定额完全组合则有44=256个不同的灌溉方案。同时,将雨养条件作为不灌溉对照试验,自动灌溉条件作为充分灌溉对照试验,共计258个灌溉方案。

表2 灌溉制度设计

油菜、马铃薯整个生育期选定了三个灌溉时期,每个灌溉时期设置了50、100、125 mm,3个不同的灌水定额,形成了50、100、125、150、175、200、225、250、275、300、325、350、375 mm共计13个灌溉定额。共有33+2=29个灌溉方案。不同作物灌溉时间视作物生长实际情况确定。并根据作物单位面积产量 (kg/hm2) 、灌水量 (mm) 、水分利用效率 (Water use efficiency, WUE, kg/m3) 三个指标来评价灌溉制度节水保产的最优性。

WUE=Yi/10ET

(5)

式中,Yi为作物干物质的积累量 (kg/hm2),ET为生育期内的总蒸散量 (mm),WUE为水分利用效率 (kg/m3),WUE值越高表明作物对水资源的利用程度越大。

1.5 流域节水量计算

在现行分水方案条件下,计算整个中游流域内四种作物在实行节水灌溉制度时相比现行灌溉制度的节水总量(式6) 。

(6)

式中：W为农业总节水量 (m3),Pi为作物单位面积节水量 (m3/hm2),Ai为作物种植面积 (hm2)

2 结果与分析

2.1 模型校正与验证

选择2009年实测数据对四种作物品种参数值进行校准,表3为得到的四种作物遗传参数值组合。其中玉米品种参数P1、P5、PHINT,小麦品种参数P5、G3、PHINT为2009年生育期观测资料结合当年气象数据计算确定。油菜品种参数EM-FL、SDFDUR、PODUR为当年观测资料确定,其余作物生理参数难以直接获取为GLUE模块校正所得。

表3 主要农作物遗传品种参数值

表4为校正年份四种作物主要生育期、产量模拟值与实测值的差异比较。结果表明,DSSAT模型对四种作物指标的模拟值与实测值的一致性较好,对播种后开花期模拟误差在3 d之内,成熟期模拟误差在5 d之内,且nRMSE均低于10%；四种作物产量的校正结果表明,模拟产量与实测产量的误差很小,nRMSE分别为1.20%、1.35%、3.20%和9.44%,校正结果很好。

表4 2009年四种作物的开花期、成熟期及产量模拟值与观测值的统计比较

图2为四种作物模拟产量与实测产量的拟合验证。其中玉米、小麦、油菜统计资料较全,验证时长为2005—2017年 (除去2009校正年份);马铃薯在该地区种植历史短,搜集到的产量实测资料略短,验证年份为2011—2017年。结果表明,验证期间四种作物产量的决定系数分别为0.69、0.66、0.80、0.72,均大于0.65验证结果较好,表明模拟产量与实测产量达到了较高的一致性。其中玉米、小麦、油菜模拟产量的nRMSE值分别为3.27%,2.31%和7.37%,均低于10%,马铃薯模拟产量的nRMSE为12.37%,表明模型对于四种作物的产量模拟误差较低。

图2 不同作物模拟产量与实测产量验证拟合Fig.2 The fitting curve of the simulated yield and measured yield of different crops

蒸散发 (ET: Evapotranspiration) 是表征作物生长过程水分消耗的重要参数之一,因此通常用田间蒸散发来表征作物的需水量。利用盈科灌区玉米农田涡动监测系统观测数据计算的蒸散发与2009年DSSAT模型模拟的玉米田蒸散发进行拟合验证。结果如图3所示,两者决定系数为0.69,均方根误差为0.25 mm/d,模拟得到的玉米生育期总蒸散值约为500 mm左右,这也与其他学者用不同方法计算的该地区玉米蒸散量较为吻合[27]。

图3 2009年玉米农田逐日蒸散发与涡动相关通量塔观测蒸散发比较Fig.3 Comparison of the simulated daily evapotranspiration and observed evapotranspiration by eddy correlation flux tower in corn fields in 2009

综上表明,DSSAT模型对黑河中游地区四种主要农作物物候期、产量和蒸散量均可进行有效模拟,且模拟精度较高具有较强可信性,可为本地区作物需水规律、产量研究等提供可靠理论依据。

2.2 缺水量与需水规律模拟

表5为2011—2017年四种作物缺水量的计算结果。可以看出四种作物在不同年份生育期的缺水量存在较大差异。2011—2017年玉米田在充分灌溉条件下总蒸散量介于470.0—506.3 mm,缺水量介于274.4—404.7 mm,平均缺水量为367.0 mm；小麦田整个生育期内缺水量介于200.0—326.3 mm,平均缺水量为254.0 mm；油菜田生育期平均缺水量为213.3 mm,马铃薯生育期平均缺水量为122.5 mm。结果表明自然条件下该地区农作物水量缺口极大,灌溉必是保障该地区农业生产的重要条件。

表5 2011—2017年作物蒸腾量与缺水量模拟/mm

图4为2017年四种作物逐月耗水量与降雨的分布情况。图中显示,不同作物之间ET的分布与降雨的分布差异较大,但高峰均分布在6—7月份,这与当地的降水分布也较为一致。但四种作物在6—7月需水高峰时段仍存在较大的水分亏缺,需要进行补充灌溉。其中玉米、油菜四月中下旬播种,两者需水规律分布较一致,小麦与马铃薯三月中下旬播种需水规律较一致。但可以看出小麦、马铃薯需水最高峰较玉米、油菜的出现的稍早。

图4 2017年四种农作物生育期耗水量与降雨的分布Fig.4 Distribution of water consumption and effective rainfall during the growth period of four crops in the study area in 2017

2.3 灌溉情景模拟

将制定好的各个灌溉制度方案应用到DSSAT模型中模拟四种作物的生长情况,其中玉米、小麦、油菜的模拟时间为2005—2017年,马铃薯由于实测资料较短模拟时间为2011—2017年。并综合考虑作物产量,灌溉总用水量和水分利用效率三个因素对灌溉制度进行优选。图6为现行灌溉制度与模拟优选的灌溉制度组合图。可以看出两者无论是数值还是空间分布均存在较大的差异。现行灌溉制度下玉米、小麦、油菜、马铃薯的灌溉定额分别为900、750、500、500 mm均大于表5中模拟计算的作物总需水量的值,说明该地区普遍存在过量灌溉,造成了水资源不必要的浪费。在不同的灌溉方案中,灌溉总量对作物产量与水分利用效率的影响十分显著[28]。WUE是体现作物对水资源利用能力,WUE的值越高表明作物对有限水资源的利用程度就越好。灌溉方案模拟显示,玉米农田在苗期、拔节期、开花期、灌浆期均需要进行灌溉,在灌水定额分别为75、100、100、100 mm组合时模拟产量值最高,与充分灌溉条件下产量十分接近。此时WUE值为2.17 kg/m3达到了最高,且产量与WUE的值不再随灌水量的增大而显著变化,见图5。依据同样的原则确立了其他三种作物的优选灌溉水平方案,见图6。

图5 不同灌水总量下水分利用效率计算值Fig.5 The calculated value of WUE under different irrigation amount

图6 四种作物现行灌溉制度、推荐灌溉制度Fig.6 Current irrigation schedule and recommended irrigation schedule of four crops

表6为现行灌溉制度与节水灌溉制度下的模拟结果比较。结果表明,在优选的灌溉制度下,两者的模拟产量十分接近,产量波动均低于5.0%,表明调整后的灌溉制度对作物产量影响较小。在优选的灌溉制度下四种作物的水分利用效率均有很大程度的提高,实现了作物节水高产的目标。

2.4 流域推广

如表6所示,在实行节水灌溉制度下,玉米、小麦、油菜、马铃薯较现行灌溉制度分别节水5250、3750、1500、1500 m3/hm2。以2017年黑河中游作物现行种植面积配比为例,在整个中游流域实行该灌溉制度可使全流域节省约8.1×108m3的水资源量。若将该地区农业节约水量按分水方案集中下泄至正义峡断面,将会对下游水域面积、绿洲面积、地下水位抬升等带来极大的积极影响。

表6 不同作物现行灌溉与节水灌溉模拟结果比较

3 讨论

DSSAT作物品种参数决定了作物的生长发育过程与产量积累,参数的准确性直接影响着模拟结果的准确性。通过参数本地化处理,四种作物的主要生育期与产量的评价指标均表示出模型的模拟性能非常好,在田间蒸散量验证中DSSAT模拟的逐日蒸散发值与观测值具有较好的一致性,且均方根误差较低表明DSSAT可以较准确的模拟作物需水过程。校正与验证的结果表明了DSSAT模型在黑河中游地区具有较好的适用性,可为该地区农业研究提供可靠的理论依据。

通过对四种作物缺水量的计算,发现黑河中游地区四种农作物在生育期内存在不同程度的水分亏缺。且作物的缺水量与土壤的贮水情况密切相关[29]。黑河中游地区降水量少,蒸发强烈,地表浅层含水量较低,作物不能很好的利用土壤中的水分,从而导致其存在较大的水分缺口。在需水规律模拟中,玉米与油菜播种时期均为4月下旬,两者的需水规律分布相似,需水高峰出现在7月,且7月降雨量为全年最高更有利于作物的生长发育。小麦与马铃薯需水规律分布相似,两者播种期为3月中下旬,小麦种子萌发前需要进行一段时间的“春化”,马铃薯块茎萌发前有短暂的“休眠期”,因此两者在3月几乎没有株间蒸腾,田间蒸散值较低,而在出苗后耗水量陡增[30]。且两者的播种期较玉米、油菜早,需水高峰出现的也较前两者稍早。

此外在灌溉处理水平中,不同生育期与不同的灌水定额对作物产量与水分利用效率影响极大。玉米、小麦为黑河中游的主要粮食作物,需要保障产量适宜充分灌溉,主要侧重水分在生育期内的分配,在苗期阶段 (4月底—5月初) 田间蒸散量较小适宜少量补充灌溉,拔节期、开花期、抽雄期、块茎增长期、灌浆期 (几个阶段均位于6—7月) 是四种作物需水量的高峰期、生长发育的关键时期,也是影响产量的重要时期适宜充分灌溉[14,16, 29-30]。灌溉制度优化的目的是实现产量与水分利用效率的有效统一。研究表明,作物产量、WUE与灌水总量之间呈现非线性关系 (图5),在非充分灌溉条件下,产量与WUE的值随着灌水量的增多而不断增大。当灌水量增大到一定程度时,产量将不再增加甚至降低,WUE的变化也呈现先增加后降低的趋势。在表6中,优化后的灌溉制度下玉米、小麦、油菜和马铃薯的WUE值分别较现行灌溉制度提高了54.8%、25.0%、18.3%和51.3%,实现了节水高产的目的,对黑河中游农业灌溉管理提供了较强的参考意义。

本研究针对现行水平年黑河中游灌区四种主要农作物提出了相应的优化灌溉制度,但并不一定能完全适应当地的气候条件,尤其是在不同水文年型下不同作物最优灌溉制度还有待探究。作物模型的应用是为农业生产提供预测与科学的指导,节水灌溉制度的确立是水资源高效利用,压缩农业用水的重要方法。除优化灌溉制度外,可从种植结构调整,发展节水经济型产业等方面达到压缩用水提高经济效益的目的。此外加强渠系防渗、兴修水利工程、发展滴灌喷灌等高效灌溉方式也是减少无效渗漏,提高输水用水效率的有效方式[31]。

4 结论

本研究基于DSSAT模型模拟了2005—2017年黑河中游地区四种主要农作物玉米、小麦、油菜、马铃薯的生长情况,确定了相对应的最佳灌溉制度。经过模型本地化处理、校正与验证,结果表明DSSAT模型在本研究区的模拟性能很好,可以准确的模拟四种作物的生长发育、需水过程和产量。通过对生育期需水量模拟结果得出,自然条件下四种作物整个生育期内存在不同程度的水分亏缺,玉米、小麦、油菜、马铃薯平均缺水量分别为367.0 mm、254.0 mm、213.3 mm、122.5 mm。灌溉情景模拟结果表明,现行灌溉制度在作物各个生育期均存在过量灌溉,应该根据作物实际水分需求制定相应的灌溉制度。玉米、小麦生育期推荐灌溉定额为375 mm,其中苗期灌水75 mm,其他生育期各100 mm。油菜、马铃薯生育期推荐灌溉定额为350 mm,苗期灌水100 mm,其他生育期各125 mm。将优化后的灌溉制度应用于黑河中游农业生产在实现节水高收益的同时可为下游节约8.1×108m3的水资源量。