不同降水年型下春玉米适宜秋浇模式的模拟研究

2021-07-01薛静李旭强陈军锋郑秀清陈潇宇

灌溉排水学报 2021年6期

薛静，李旭强，陈军锋，郑秀清，陈潇宇

（太原理工大学，太原 030024）

0 引言

【研究意义】内蒙古河套灌区是典型的旱作农业区，秋浇是灌区在历年的生产实践中逐步摸索出的一种具有区域特色的灌溉制度，具有淋盐保墒效益，能够保证翌年作物的适时春播，满足种子发芽和幼苗生长初期所需要的水盐条件[1]，同时秋浇也是灌区灌溉农业可持续发展的一项重要措施[2]。近年来，随着黄河水资源的日趋短缺，尤其是在将黄河流域生态保护和高质量发展提升为国家战略之时，探讨在可调用黄河水资源指标不断受到压缩的条件下，保证作物正常生长的适宜秋浇模式尤为重要。

【研究进展】目前，已有学者通过田间试验围绕秋浇后土壤盐分的运动规律、不同盐渍化土壤秋浇条件下土壤的水热盐动态和秋浇对土壤微生物区系的影响等，对河套灌区的秋浇制度进行了相关的研究[3-7]，所取得的成果为本研究的秋浇管理提供了一定的科学指导。【切入点】然而，传统田间试验需要耗费大量的人力物力，同时，田间试验极易受不可控因素的影响而不能对长期和大规模的情景分析做出定量评价[8]。因此，模型所具有的模拟计算功能和比较灵活的输出形式，为解决复杂的秋浇问题提供了一种新的途径和方法[9]。SWAP（Soil Water Atmosphere Plant）[10]模型能够对农田蒸散量、农田土壤水盐环境进行模拟，WOFOST（World Food Studies）模型可以以天为步长模拟作物生长发育过程，将二者有机结合能够较好地探讨作物生长发育的适宜灌溉模式。近年来，学者在世界各地利用SWAP-WOFOST 模型开展了诸多研究[11-13]。同时，灌溉模式与降水水平密切相关，不同降水年型下不同的秋浇模式对作物水分生产力（Water Productivity,WP=作物产量/作物生育期内蒸散发量）的影响必然有所差异。【拟解决的关键问题】以河套灌区沙壕渠试验站为例，通过构建SWAP-WOFOST 模型，运用该模型探讨1987—2017年不同降水年型下不同秋浇模式对春玉米WP的影响，以提高春玉米WP为目标，初步确定沙壕渠试验站不同降水年型下春玉米相对适宜的秋浇模式，从而为灌区在保障粮食产量的同时尽可能节约灌溉水资源提供定量化参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

沙壕渠试验站位于内蒙古河套灌区西北部（40°92′ N、107°18′ E），年均降水量为143 mm，年均蒸发量高达2300 mm 左右。每年11月进入冻结期，直至翌年4月开始消融，整个冻融期长达180 余天，最大冻土深度可达1 m 左右[14]。研究区的种植模式为一年一作，主要作物有小麦、玉米、葵花、甜菜以及果蔬等。主要通过引用黄河水进行灌溉，试验站所在的解放闸灌域年引黄水量约为13 亿m3，多年平均排水量为2 亿m3[15]。

1.2 SWAP-WOFOST 模型的构建

SWAP-WOFOST 是用于模拟田间尺度上土壤水分、溶质运移和热量传输以及作物生长过程的模型。在本研究中，利用包括根系吸水在内的Richards 方程来模拟土壤水分运动，并考虑对流-弥散方程模拟盐分运移过程[16]，利用热流方程以及解析法计算土壤温度，利用作物生长子模型（WOFOST）模拟作物生长过程。

基于试验站所收集的气象、作物、灌溉、土壤以及边界条件等数据构建了SWAP-WOFOST 模型。试验站土壤基本理化性质见表1；上边界条件由降雨、灌溉、土壤蒸发及植物蒸腾决定；下边界条件采用所收集的试验站的地下水位动态。

表1 沙壕渠试验站土壤基本理化性质Table 1 Physical and chemical properties of soils in the Shahaoqu experiment station

本次研究基于所收集的田间实测数据，分别以土壤体积含水率、含盐量、温度，叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）和春玉米产量为目标函数，采用“试错法”对SWAP-WOFOST 模型的土壤水力学参数、盐分运移参数和作物生长参数进行相应的率定和验证。利用率定验证后的模型对试验站1987—2017年不同降水年型下不同秋浇模式的春玉米WP进行模拟分析，以提高春玉米的WP为目标，初步确定该试验站不同降水年型下相对适宜的秋浇模式。假设模拟时段内作物品种和生育期内的灌溉制度均保持不变。

1.3 模拟精度评价指标

目前还没有单一的指标能够充分评价模型的性能，因此，本文选择5 个常用的统计指标来评价模型模拟值与实测值之间的吻合程度，分别为平均偏差误差（MBE）、均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）、决定系数（R2）和一致性系数（d）。MBE、RMSE和NRMSE反映了模拟值与实测值之间的平均误差、相对误差和绝对误差，其值越小表明模型模拟效果越好，其中MBE正值表示模拟值高估了实测值，反之则低估了实测值，RMSE与实测值的均值之比控制在20%以内为宜，NRMSE低于25%表示模拟效果较好，介于25%～30%之间表示模拟结果基本可接受，大于30%则表示模拟结果较差。R2和d表示实测值与模拟值之间的一致性，越接近1 表示模拟精度越高，通常认为d大于0.6，R2大于0.5 时，模拟结果可行[17-18]。

统计指标的数学表达式如下：

式中：xi为实测值；为模拟值；为实测值的平均值；n为实测值个数。

1.4 模拟情景设置

将研究区1987—2017年的降水数据划分为3 种降水年型：丰水年、平水年及枯水年。具体降水年型划分结果如表2所示，其计算式为：

表2 1987—2017年不同降水年型Table 2 Different precipitation years during 1987—2017

式中：R为干旱指数；P为年降水量；M为年均降水量；σ为标准差。丰水年：R≥0.35；平水年：-0.35＜R＜0.35；枯水年：R≤-0.35[19]。

基于李瑞平等[20]从节水和土壤盐渍化防治角度对河套灌区秋浇制度分析得出的结果，综合土壤特性，秋浇定额应在150～250 mm 之间。秋浇时间安排在每年的9月末至10月末之间。本次研究共探讨3 种秋浇定额（150、200、250 mm）和3 种秋浇时间（9月30日、10月15日以及10月30日）组合情景，同时设置不进行秋浇作为对照CK，共计10 种秋浇模式作为模拟情景（表3）。本研究以当年的秋浇定额与本年度的降水年型相匹配进行模拟分析。

表3 不同秋浇模拟情景Table 3 The simulation scenarios of autumn irrigation

2 结果与分析

2.1 模型参数率定与验证

2.1.1 参数率定

根据收集的2013年11月—2014年10月沙壕渠试验站各层土壤含水率、温度和含盐量的数据[27]对SWAP-WOFOST 模型土壤水力学参数、热特性参数和盐分运移参数分别进行率定。同时，利用所收集的试验站春玉米的LAI和春玉米单产数据[28-32]对模型的作物生长参数进行率定。

图1、图2 分别为率定阶段土壤含水率、温度、含盐量、春玉米LAI和春玉米产量模拟值与实测值的对比结果。由图1 和图2 可以看出，各项指标实测值与模拟值都比较均匀地分布在1∶1 线二侧，可以较好地反映实测值的变化趋势。R2均在0.78 以上，d在0.8 以上，RMSE和NRMSE值均在允许的范围内，说明模拟值与实测值具有较好的一致性。

图1 率定期土壤含水率、温度和含盐量的实测值和模拟值Fig.1 Comparison of measured and simulated soil moisture,temperature and salt in calibration

图2 率定期叶面积指数和产量的实测值和模拟值Fig.2 Comparison of measured and simulated leaf area index and maize yields in calibration

由表4 可知，各层土壤含水率的模拟值与实测值的NRMSE均在20%以下，d均大于0.80，表明土壤含水率的模拟结果较为理想。土壤深度20～60 cm 处的土壤含水率模拟值和实测值的d最低，这是因为模拟周期中冻融期在50 cm深度土壤含水率的变化幅度最小所导致的。土壤温度的模拟值与实测值的NRMSE保持在3.02%～11.66%之间，d在0.95～0.98之间，模拟效果较好。d整体较高与整个模拟期大气温度的变化以及土壤温度变化幅度较大使得数据变异性较大有关。土壤含盐量的模拟值与实测值的一致性较好，NRMSE在9.64%～11.76%之间，d均大于0.75。土层深度20～60cm 处的土壤含盐量的模拟结果也较差，可能是由于土壤盐分模拟累积了土壤水分的模拟误差。模型能够较好地模拟土壤水热盐的变化规律和春玉米的生长过程。

表4 土壤含水率、温度和含盐量的率定Table 4 Statistics of soil moisture,temperature and salt in calibration

2.1.1 参数验证

根据2014年11月—2015年10月的土壤含水率、温度和含盐量数据[27]以及沙壕渠试验站不同年份的春玉米产量数据[33-38]进行模型的验证。

图3 为验证期土壤含水率、温度和含盐量的实测值和模拟值比较，图4 为验证期春玉米产量的实测值和模拟值比较。土壤含水率、含盐量、温度和春玉米产量的模拟值与实测值的NRMSE均低于20%，d和R2均高于0.75，RMSE分别为0.03 cm3/cm3、0.27 mg/cm3、1.18 ℃和694.64 kg/hm2。由表5 可知，土壤含水率、含盐量和温度的MBE分别为0.01～0.02 cm3/cm3、-0.02～0.12 mg/cm3和-0.29～0.08 ℃，NRMSE均小于20%，d大于0.75。以上指标表明，整体上模拟值与实测值吻合程度较高，可以较好地模拟研究区内土壤水热盐动态变化和春玉米的生长过程。率定验证后的土壤水力学参数、盐分运移参数和主要作物参数如表6 和表7所示。

图3 验证期土壤含水率、温度和含盐量的实测值和模拟值比较Fig.3 Comparison of measured and simulated soil moisture,temperature and salt in verification

图4 验证期春玉米产量的实测值和模拟值比较Fig.4 Comparison of measured and simulated maizeyields in verification

表5 土壤含水率、温度和含盐量的验证Table 5 Statistics of soil moisture,temperature and salt in verification

表6 率定后的土壤水力学参数和盐分运移参数Table 6 The calibrated soil hydraulics parameters and solute transport parameters

表7 率定后的春玉米生长参数Table 7 Thecalibrated main crop parameter of spring maize

2.2 不同降水年型下秋浇模拟结果分析

2.2.1 丰水年适宜秋浇模式分析

图5 为丰水年不同秋浇模式下春玉米的平均WP，由图5 可知，丰水年9 种秋浇模式下春玉米的WP在1.86～1.90 kg/m3之间，较未秋浇时均有所提高，其中情景二下提高的幅度最小，约为3.3%，而情景三下提高的幅度最大，约为5.5%，表明秋浇对春玉米的WP有一定影响。相同秋浇时间下，秋浇量为150 mm比秋浇量为200 mm 和250 mm 时春玉米的平均WP分别降低约1.23%和0.53%，秋浇量为200 mm 比250 mm 时春玉米的平均WP提高约为0.71%。在秋浇灌水量相同时，10月15日秋浇比9月30日和10月30日秋浇，春玉米的平均WP分别降低约0.4%和0.5%，而9月30日比10月30日进行秋浇的春玉米平均WP高约0.53%。因此，以提高春玉米的WP为目标，建议在丰水年于9月30日进行秋浇，秋浇定额为200 mm 左右较为适宜。

图5 丰水年不同秋浇模式下春玉米的平均WPFig.5 Average spring maize WP under different autumn irrigation modes in wet years

2.2.2 平水年适宜秋浇模式分析

如图6所示，平水年秋浇条件下春玉米的平均WP较未秋浇时提高4.7%～7.0%。相同秋浇时间下，随着秋浇量的增加，春玉米WP均呈先增大后减小的趋势；相同秋浇时间，秋浇量为200 mm 和250 mm条件比150 mm 的春玉米的平均WP分别高0.74%和0.19%，秋浇量为250 mm 比200 mm 条件时春玉米的平均WP低约0.56%。同一秋浇量时，9月30日秋浇比10月15日秋浇的春玉米的平均WP高1.31%，9月30日秋浇比10月30日秋浇的春玉米的平均WP高1.12%，10月30日秋浇与10月15日秋浇的春玉米的平均WP无明显变化。秋浇情景三的春玉米的平均WP约为1.82 kg/m3，高于其他8 种秋浇情景约1.68%以上。因此，平水年较为适宜的秋浇模式是选择9月30日前后进行秋浇，定额控制在200 mm 左右。

图6 平水年不同秋浇模式下春玉米的平均WPFig.6 Average spring maize WP under different autumn irrigation modes in normal precipitation years

2.2.3 枯水年适宜秋浇模式分析

图7 为枯水年不同秋浇模式下春玉米的平均WP，从图7 可以看出，秋浇后的春玉米WP平均为1.65 kg/m3比未秋浇时的提高了约6%。秋浇时间相同但秋浇量不同时，秋浇量为200mm 比150 mm 和250 mm下春玉米平均WP分别提高了约1.42%和1.39%；不同秋浇时间在灌水量保持一致时，10月30日比9月30日和10月15日秋浇的春玉米的平均WP分别提高约1.22%和1.63%。枯水年不同秋浇模拟情景中，春玉米WP在情景九条件下达到最大，较其他8 种秋浇情景提高了1.81%～3.68%。因此，在10月30日前后保持200 mm 的秋浇量是枯水年较为适宜的秋浇模式。

图7 枯水年不同秋浇模式下春玉米的平均WPFig.7 Average spring maize WP under different autumn irrigation modes in dry years

整体而言，丰水年、平水年和枯水年未秋浇时春玉米的平均WP分别为1.80、1.70 和1.55 kg/m3，进行秋浇时9 种情景下春玉米的平均WP分别为1.87、1.79 和1.65 kg/m3，相同秋浇情景下的春玉米WP均随着降水年型从丰水年到枯水年逐渐减小。在同一秋浇情景时，平水年比丰水年的春玉米WP低约3.23%～5.56%，枯水年比平水年的春玉米WP低约5.59%～8.82%，枯水年比丰水年的春玉米WP低9.63%～13.89%。不论何种降水年型下的秋浇情景，情景三的平均WP均不低于情景二和情景四，情景六的平均WP均高于情景五和情景七，情景九的平均WP均不低于情景八和情景十，这表明不同秋浇时间在秋浇量为200 mm 时春玉米WP均相对较高。

3 讨论

3.1 不同降水年型下秋浇定额分析

研究表明，随着降水年型从丰水年到枯水年，秋浇后春玉米的平均WP呈下降趋势，表明降水量是限制春玉米生长的主要因素之一。无论何种降水年型，秋浇后春玉米的平均WP均较未秋浇时提高了3%以上，说明秋浇对春玉米的生长有一定的促进作用。

余根坚[21]在沙壕渠试验站通过田间试验分析指出，将秋浇定额定为1800～2250 m3/hm2，第二年春播时能够满足作物正常生长的土壤水盐要求。这与本文研究得出的不同降水年型下适宜的秋浇定额为200 mm 左右基本一致。熊志平等[5]和孟春红等[22]研究表明，把秋浇定额选为1500～1950 m3/hm2，比较符合河套灌区节水、保墒、淋盐的作用。李瑞平等[23]认为秋浇定额为150～200 mm 时，春播期土壤含水率基本适宜，能够起到冲洗压盐的作用。由此表明，不同降水年型下的秋浇定额为200 mm 基本符合灌区的秋浇实际。之所以降水量对秋浇定额没有表现出明显影响，主要是由于河套灌区属于温带大陆性干旱-半干旱气候区，降水主要集中在春玉米的生育期5—9月，占全年降水量的85%以上，秋浇后到翌年春播前降水量相对较少，春玉米非生育期内降水量的标准差为12.5 mm。因此，不同降水年型下作物非生育期内降水量的差异不大，进而对适宜秋浇灌溉量的影响不明显。

3.2 不同降水年型下秋浇时间分析

丰水年和平水年条件下，秋浇前地下水埋深较浅，在9月30日左右较早进行秋浇，有研究表明，只要通过合理的土壤翻耕方式，确保耕地质量，使地下水回落至适宜的埋深以下，便能够保证一定墒情的同时也可控制灌域土壤盐渍化[3,24]。而枯水年条件下，地下水埋深较深，过早秋浇会出现春干失墒现象，秋浇量过大会使得肥料大量流失、土壤结构破坏，还会造成春播期土壤含水率过高，土壤温度下降，进而直接影响种子萌发和幼苗生长[25]。同时，土壤持水能力是有限的，超过的部分均以重力水的形式补给地下水，而地下水蒸发量又会随着地下水位的增高而增加[2]，极易加剧土壤盐渍化。在丰水年和平水年适当提前在9月30日进行秋浇会使土壤冻结前有足够时间进行水分和盐分的向下迁移，而枯水年推迟到10月30日秋浇会缩短土壤冻结前水分向下迁移时间，再进行适量的秋浇定额，能够更好保证翌年作物根区土壤水分和盐分，进而有利于作物的生长[26]。

虽然在不同降水年型下秋浇后春玉米WP变化不够明显，但是本研究初步模拟分析得出的结果仍可为研究区在不同降水年型下春玉米相对适宜秋浇模式的制定提供理论参考。以提高春玉米WP为目标，在不同降水年型下提出相对适宜的秋浇模式的同时还需合理确定春玉米生育期的灌溉制度，后续将继续探讨不同秋浇模式结合春玉米生育期不同的灌溉制度对春玉米WP的影响，从而为研究区不同降水年型下制定作物高效用水的灌溉制度提供更加合理的参考。