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基于AquaCrop的县域资源节水潜力研究
——以高台县为例

2021-09-28粟晓玲

关键词:高台县耗水量制种

孙 哲,粟晓玲,b

( 西北农林科技大学 a 水利与建筑工程学院,b 旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌 712100)

水资源的合理配置和有效利用关系着区域民生改善、经济发展和生态健康,我国西北旱区降水稀少,气候干燥,蒸发强烈,水资源严重短缺,农业用水量占总用水量的90%,具有较大的节水潜力[1]。农业节水潜力主要分为工程节水潜力和资源节水潜力,其中工程节水潜力指的是取用水量损失的节约,包括减少的蒸散量、渗漏损失量和回归水量;资源节水潜力是以减少的蒸发蒸腾消耗水量作为节水量,由减少的渠系蒸发量、田间表水蒸发量、作物蒸腾量和棵间土壤蒸发量组成[2]。工程节水潜力忽略了水的循环再利用和气候变化,计算的节水量往往超过地区实际可节约最大水量。资源节水潜力的计算方法主要有3大类:现状年与规划年灌溉需水量的差值[3-5];节水技术实施前后的作物毛需水量(净灌溉需水量与灌溉水利用系数的比值)的差值[6-7];利用遥感作物蒸发蒸腾量(ET)和遥感作物产量数据构建区域作物水分生产函数,初步确定适宜的作物耗水量,在此基础上确定主要作物ET定额,以ET定额为评价标准对作物ET进行调整,作物遥感现状的ET均值与调整后ET均值的差值与作物种植面积的乘积即为该作物的资源节水潜力[8-9]。朱正元等[3]建立了河套灌区农业灌溉资源型节水潜力估算公式,从而得到了2020年和2030年作物灌溉需水量和农业灌溉资源型节水潜力值。Wu等[7]以湖北省漳河灌区为研究对象,采用改良的水土流失评估工具SWAT模型模拟了不同节水情景下的水文过程,计算了不同情景下的节水潜力。彭致功等[8]构建了基于遥感ET数据的作物水分生产函数,计算了理想情景(即水分生产率达到最大)时典型作物的经济耗水量,以农作物ET定额为评价标准,获得典型农作物ET定额管理耗水节水潜力。已有的关于农业资源节水潜力的研究大多是与未来情景和理想情景进行比较,未考虑实际农业生产活动中气候、田间管理和土壤水分变化对实际耗水量的影响,无法反映真实节水量。另外,已有的研究大多在灌区尺度上开展,而水资源的管理配置如节水型社会建设试点工作、最严格水资源管理制度实施均是基于县域尺度进行的,但目前缺少县域的资源节水潜力研究。

本研究以甘肃省张掖市高台县为例,利用AquaCrop作物模型对主要作物制种玉米、商品玉米和小麦进行产量模拟,建立作物、土壤、管理、气候要素与产量之间的关系,进而确定作物实际耗水量,通过优化灌溉制度改变作物耗水量和产量,根据作物耗水量减少量与种植面积确定资源节水潜力,以期为县域农业节水工作的开展提供支持。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

甘肃省张掖市高台县地理坐标为39°03′-39°59′ N、98°57′-100°06′ E,位于河西走廊中部,黑河干流中下游,属干旱缺水地区,是典型的灌溉农业县。2017年农业用水量为3.56亿m3,占总用水量的90%以上,灌溉用水主要靠黑河引水和机井提水[10]。高台县多年平均降水量仅103.2 mm,且多集中在7~9月,蒸发量约2 000 mm,年平均温度为7.6 ℃[11]。研究区主要作物为玉米和小麦,种植面积占耕地面积的61.71%,玉米生长季为4-9月,小麦生长季为3-7月。玉米根据用途和品质特性分为制种玉米和商品玉米,制种玉米的单产低于商品玉米(图1),但经济效益较高。高台县2002-2015年喷微灌面积从360 hm2增加至7 300 hm2,田间节灌率(即喷微灌面积与有效灌溉面积的比值)从1.2%增加至19.33%。2002-2015年高台县制种玉米、商品玉米和小麦的种植面积分别增加了7 120,4 700和2 780 hm2(图1),作物生长对水资源的需求量增加,但可利用水量是一定的,农业节水研究十分必要[12]。

图1 高台县2002-2015年主要作物产量及种植面积Fig.1 Yield and planting area for staple crops in the Gaotai county from 2002 to 2015

1.2 研究方法

1.2.1 AquaCrop作物模型原理 AquaCrop是由国际粮农组织(FAO)开发的描述气候-作物-土壤相互作用的水分驱动作物模型,结合田间管理和灌溉管理,综合评估水对作物生产的影响,可用作规划工具协助灌溉和雨养农业的管理决策[13]。向模型输入气候数据、土壤数据和管理数据,以作物实际产量为依据,采用“试错法”率定作物参数,完成模型模拟。AquaCrop模型具有用户界面友好、输入数据少、精度高等优点,实现了作物蒸腾和土壤蒸发的有效分离。

作物蒸腾量、地上生物量和产量的计算公式[14]为:

Tr=KsKsTrKcTrET0;

(1)

(2)

Y=HI·B。

(3)

式中:Tr为作物蒸腾量,mm;Ks为土壤水胁迫系数,%;KsTr为冷胁迫系数,%;KcTr为作物蒸腾系数,%;ET0为参考作物蒸发蒸腾量,mm;B为地上生物量,t/hm2;WP*为标准化水分生产率,g/m2;Y为作物产量,t/hm2;HI为收获指数,%。

1.2.2 AquaCrop模型的校准和评估 作物在生长发育过程中主要受到水分胁迫、温度胁迫、肥力胁迫和病虫害的影响,导致产量降低,AquaCrop模型为半定量模型,采用定性和定量结合的方法模拟作物生长发育。人们将模型模拟的产量与实际产量进行比较,以此评估模型的性能。采用皮尔逊相关系数(r)、均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(CV(RMSE))、纳什效率系数(EF)和一致性指数(d)对模型的模拟精度进行检验。

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.2.3 耗水量计算 作物耗水量包括土壤蒸发量和作物蒸腾量,在AquaCrop模型中土壤蒸发主要受到土壤含水量、气侯和冠层覆盖度的影响。

ET=E+Tr;

(9)

E=Kr(1-CC*)KexET0。

(10)

式中:ET为作物蒸发蒸腾量,mm;E为土壤蒸发量,mm;Kr为蒸发减少系数;CC*为冠层覆盖度,%;Kex为完全湿润且无遮荫土壤表面的土壤蒸发系数。

县域年耗水量即各主要作物耗水量与种植面积的乘积之和与各主要作物种植面积之和的比值:

(11)

式中:ETz为县域年耗水量;ETi为第i种主要作物的耗水量,mm;Ai为第i种主要作物的种植面积,×103hm2。

1.2.4 作物灌溉制度的优化 将作物的灌水定额以5%的比例依次降低,直至灌水定额降为原灌水定额的40%为止,最优的灌溉制度是在产量降低小于5%的前提下,产量最大且耗水量最小的灌溉制度。该问题属于多目标优化问题,利用线性加权法和全局改进归一化方法[17]求解。以不同的灌溉制度X为自变量,以作物产量Y和ET为因变量,λ1和λ2为权重,构造目标函数U(X):

U(X)=λ1Y(X)-λ2ET(X)。

(12)

约束条件:

Yt≥0.95Y0。

(13)

式中:Yt是灌溉制度优化之后的作物产量,t/hm2;Y0是AquaCrop模型模拟的产量,t/hm2。

高台县的人均粮食占有量远远超过400 kg/人,完全满足粮食安全标准[18]。相比于粮食产量,耗水量对高台县发展制约更大,因此本研究中产量的权重λ1取0.4,耗水量的权重λ2取0.6。采用全局改进归一化方法,对因变量Y和ET进行指标类型一致化处理和无量纲处理,处理后指标值越大效果越优。

1.2.5 资源节水潜力计算 资源节水潜力即灌溉制度优化前后耗水量的减少量与作物种植面积的乘积:

(14)

式中:Ws为某年的资源节水潜力,×104m3;ΔETi为第i种作物在灌溉制度优化前后耗水量的变化量,mm。

1.3 数据来源

AquaCrop模型的数据输入模块由气候模块、作物模块、土壤模块和管理模块组成,输出数据包含逐日的地上生物量、产量、土壤蒸发量和作物蒸腾量等。高台县2002-2015年的风速、降水、气温、日照和湿度等逐日气象数据来自于中国气象数据网,利用模型自带的ET0计算器计算参考作物蒸散量。作物的生长周期、种植密度、播种时间、生育期积温、参考收获系数等参数参见文献[19-22](表1)。土层数、土壤类型、田间持水量和凋萎含水量等土壤数据来源于土壤科学数据库和文献[23](表2)。管理数据中的灌溉水质、灌溉制度(表3)、灌溉水利用系数、种植面积和产量来源于《张掖市灌溉管理年报》、《张掖市统计年鉴》和文献[24-26]。

表1 高台县主要作物的AquaCrop模型校准参数Tabel 1 Calibrated parameters in AquaCrop model for staple crops in the Gaotai county

表2 高台县主要土壤参数Tabel 2 Main soil parameters of the Gaotai county

表3 高台县2002-2015年主要作物灌溉制度(AquaCrop模型输入)Table 3 Irrigation scheduling for staple crops in the Gaotai county from 2002 to 2015 (AquaCrop model input) mm

2 结果与分析

2.1 高台县作物产量模型模拟和评估

对高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦产量进行模拟,结果见表4。由表4可知,制种玉米、商品玉米和小麦产量的观测值与模拟值的最大相对误差分别为-3.34%,-5.78%和-10.34%。

表4 高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦产量模拟结果Table 4 Simulation results of yields of seed maize,commodity corn and wheat in the Gaotai county from 2002 to 2015

周英霞等[27]利用AquaCrop模型模拟陕西省延安市冬小麦产量,最大相对误差为-8.2%;黄灿等[28]用该模型模拟河北曲周的夏玉米产量,最大相对误差为10.95%。高台县3种作物产量模拟的相对误差几乎都在10%以内,说明用AquaCrop可以模拟高台县作物产量。模型的性能评估是对其模拟精度的定量估计,由于不同的评估指标都有自身的优势和劣势,因此使用不同指标的集合对充分评估模型的性能是必要的。根据AquaCrop模型对高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦产量的模拟精度指标(表5)可知,模型对3种作物产量的模拟精度均较好,其中对制种玉米和商品玉米的模拟精度高于小麦,这与AquaCrop参考手册中给出的模型在水分胁迫情况下对玉米的模拟性能优于小麦的结论一致。

表5 高台县制种玉米、商品玉米和小麦产量模拟精度分析Table 5 Evaluation results for simulations in terms of yields of seed maize,commodity corn and wheat in the Gaotai county

2.2 高台县作物耗水量计算结果

根据校准后的AquaCrop模型输出的不同作物全生育期的土壤蒸发量和作物蒸腾量(表6),计算主要作物实际耗水量和高台县作物耗水量,结果见图2。由图2可以看出,高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦年耗水量分别为351.5~395.1,393.5~459.6和416.8~493.5 mm。线性拟合发现,从2002-2015年制种玉米的年耗水量增加5.54 mm,商品玉米和小麦的年耗水量分别减少4.07和16.81 mm。高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦的年均耗水量分别为366.1,423.7和451.2 mm,制种玉米的耗水量最低。将高台县2002-2015年各主要作物年耗水量与种植面积加权平均,得到高台县的年耗水量为384.1~429.8 mm。周剑等[29]将土壤水分信息引入SEBS模型,利用MODIS影像,结合WRF模式输出的格网和地面观测的气象数据估算的高台县2012年主要作物的实际蒸散量为399.8 mm。由图2可知,本研究模拟的高台县2012年主要作物耗水量为404.4 mm,与周剑等[29]的研究结果接近,说明耗水量估计结果是合理的。

表6 高台县2002-2015年主要作物的土壤蒸发量(E)和作物蒸腾量(Tr)Table 6 Soil evaporation and crop transpiration for staple crops in the Gaotai county from 2002 to 2015 mm

2.3 高台县灌溉制度优化结果

高台县作物灌溉制度优化结果如表7所示。利用校准后的AquaCrop模型计算灌溉制度优化前3种作物的年耗水量,将其与2002-2015年灌溉制度优化后的年耗水量进行对比,结果见表8。由表8可以看出,灌溉制度优化后制种玉米、商品玉米和小麦年耗水量较优化前分别减少4.8~16.9,10.4~24.0和11.4~47.1 mm,年均耗水量分别减少10.8,17.7和22.3 mm。由图3可知,2002-2015年高台县制种玉米、商品玉米和小麦的年资源节水潜力分别为26.66~176.66,13.62~145.54和31.46~320.28万m3,年均资源节水潜力分别为66.62,63.50和99.90万m3。高台县的年资源节水潜力为98.17~485.02万m3,年均资源节水潜力为230.02万m3。高台县的资源节水潜力随年份的增加总体呈增大趋势,其中小麦的节水潜力最大,制种玉米和商品玉米的节水潜力基本相同。

图2 2002-2015年高台县作物年耗水量的变化Fig.2 Annual water consumption interannual variability for crops in the Gaotai county from 2002 to 2015

表7 2002-2015年高台县主要作物优化后的灌溉制度Table 7 Irrigation scheduling for staple crops in the Gaotai county from 2002 to 2015 after optimization mm

表8 2002-2015年高台县主要作物灌溉制度优化前后年耗水量的变化Table 8 Changes in annual water consumption before and after optimization of irrigation scheduling for staplecrops in Gaotai County from 2002 to 2015 mm

表8(续) Continued table 8

图3 高台县主要作物资源节水潜力年际变化Fig.3 Resource-based water-saving potential interannual variability for staple crops in the Gaotai county

3 讨 论

由于缺乏实际的田间管理数据(如施肥、农药、地表覆盖等),本研究中AquaCrop模型管理数据中的地膜覆盖率、地垄设置和杂草侵扰等采用模型的默认设置作为输入,这可能导致模拟结果有一定的误差[13]。利用AquaCrop模型模拟作物产量时土壤数据模块未设置地下水相关参数,这是因为高台县地下水埋深平均大于5 m,对作物生长的影响可以忽略[30]。 AquaCrop模型用于模拟作物产量,假定田间是均匀的,在作物发育、蒸腾、土壤特性和管理方面无空间差异,只考虑垂直输入(降雨、灌溉和毛细上升)和输出(蒸发、蒸腾和深层渗透)的水通量,这会导致结果存在一定的系统性误差[31]。因为缺少分区的模型输入数据,本研究将高台县作为均一的模拟单元处理,未考虑作物生长环境的空间变化。在后续工作中,应当加强数据的收集整理工作,进一步研究作物生长环境的空间变化对资源节水潜力的影响。另外,资源节水潜力受到种植面积和作物耗水的双重影响,因此农业节水不仅需要优化灌溉制度,而且需要合理控制种植面积。为了更好地开展农业节水工作,政府部门也应采取相应措施,如实施严格的用水定额管理、实行节水激励政策、配套相应农业灌溉用水计量设施和开展节水宣传教育活动等。

4 结 论

本研究以甘肃省张掖市高台县为例,利用AquaCrop模型模拟制种玉米、商品玉米和小麦的产量。通过调节灌水定额,利用线性加权和全局改进归一化方法实现灌溉制度优化,计算了高台县的资源节水潜力,主要结果如下。

1)利用AquaCrop模型模拟制种玉米、商品玉米和小麦的产量,率定作物参数和肥力胁迫,结合多种统计指标评估模型性能,3种作物产量的模拟精度均较好,模拟精度大小表现为制种玉米>商品玉米>小麦。

2)2002-2015年高台县制种玉米、商品玉米和小麦的年均耗水量分别为366.1,423.7和451.2 mm。制种玉米的年均耗水量增加5.54 mm,商品玉米和小麦的年均耗水量分别减少4.07和16.81 mm。

3)采用线性加权和全局改进归一化方法结合AquaCrop模型进行灌溉制度优化,优化后高台县2002-2015年制种玉米、商品玉米和小麦的年均耗水量分别减少10.8,17.7和22.3 mm,年均资源节水潜力分别为66.62,63.50和99.90万m3,高台县年均资源节水潜力为230.02万m3。

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