基于地下水数值模拟的宝山农场引江灌溉模式研究
2021-10-14贾艳辉阎伟高巍马春芽李金山
贾艳辉,阎伟,高巍,马春芽,李金山
基于地下水数值模拟的宝山农场引江灌溉模式研究
贾艳辉1,阎伟2,高巍3,马春芽1,李金山1*
(1.中国农业科学院 农田灌溉研究所,河南 新乡 453002;2.河北省水利水电勘测设计研究院,天津 300250;3.河北省水利水电第二勘测设计研究院,石家庄 050021)
【】确定宝山农场合理的农业引江灌溉模式,为区域水资源优化配置提供科学依据。针对松花江流域引江灌溉产生的地表水和地下水的综合开发利用问题,利用三江平原水文地质资料和宝山农场地下水水位长系列实测资料对MODFLOW-2000模型进行了参数识别、验证及模型敏感性分析,并模拟分析了4种情景对宝山农场地下水水位的影响。构建的地下水模拟模型能够反映灌区井群地下水位的实际变化过程。敏感性分析表明,长序列地下水变化过程及地下水位分布情况受初始地下水位影响很小;说明当研究区域内利用地下水灌溉及部分地区(沿江10 km)采用引江水灌溉模式时,地下水资源基本上可以维持供采平衡,在保证地下水合理开采的前提下不会发生内涝;而研究区域内均采用引江灌溉模式则会使地下水位-抬高导致内涝,内涝情况随着与河道距离的增加而愈发严重。引江水灌溉时,需加强对地下水位的观测,当地下水位过高时,应减少引江灌溉用水,适当增加地下水抽取量进行灌溉,以保障研究区地下水和地表水的高效利用。
宝山;地下水模型;地表水;地下水;灌溉
0 引言
【研究意义】浅层地下水是可利用地下水资源的重要组成部分,也是陆地水资源的重要组成部分[1],更是农业灌溉用水及工业用水的重要来源[2]。不合理超采地下水或超量引水灌溉均会影响区域水资源的高效利用[3-4]。如何高效可持续开发利用区域地表及地下水资源已成为水文、地质及农田水利等领域的研究热点问题。
合理地利用地表水和地下水资源,首要问题是要对区域地下水进行符合实际的模拟,进而摸清区域地下水的运动规律。【研究进展】目前针对地下水位动态变化问题的研究方法可分为2类,一类是基于长期观测资料的分析方法如Mann-Kendall检验[5-6]、Yamamoto检验[7]、双向回归分析方法[8-9]、R/S分析法[10-11];另一类是基于地下水运动模型的模拟方法如SWAT[12-14]、MODFLOW[15-17]等。前一类方法一般需要大量的长期观测资料,而且一般只能预测某一点或几点的地下水位而MODFLOW则可为地表水文过程与地下水系统之间的关系进行耦合定量评价[18]、并可精确计算地下水不给量,为农业灌溉地区的地下水资源合理规划利用提供科学依据[19]。三江平原在“旱改水”过程中,水稻面积从最初的26.67万hm2发展到173.33万hm2,农业灌溉对地下水的开采量和引江灌溉需求与日俱增,致使很多地区出现了地下水位降落漏斗和内涝。【切入点】因此,有必要利用较成熟的地下水运动模拟模型MODFLOW对宝山农场地下水位动态变化过程进行建模,了解该区地下水的水位变动情况【拟解决的关键问题】利用MODFLOW软件建模模拟分析不同情景(不同引江灌溉模式)条件下研究区域地下水位的动态变化,以期促进区域水资源的优化配置和农业可持续发展。
1 研究区概况
研究区位于三江平原上游的宝山农场(130°47'E—130°57'E,46°55'N—47°01'N),研究区属松花江流域,总面积2 491.7 km2,土壤为草甸土类,黑土层30~50 cm,有机质5.16%。研究区北部以松花江为边界,东部以安邦河为边界,南部以山脚线为边界(图1)。研究区属大陆性季风气候。年日照时间2 300~2 700 d,无霜期130~150 d。年降水量500~650 mm。夏季受东南亚季风影响,雨量充沛且集中,冬季干燥而少雨。
第四系含水层厚度一般100~150 m,靠近山前台地区50~100 m。低平原大部分地区单井涌水量1 000~5 000 m3/d,局部地区大于5 000 m3/d。水文地质条件分布情况如图2所示。
图1 研究区位置
图2 三江平原水文地质
2 研究区地下水动态模型构建
2.1 概念模型
三江平原属于一个大型地下水汇水盆地,区域地下水流场主要受控于当地地形、水文和气候等因素[26]。重力势是驱动盆地地下水运动的主要动力,当降水或地表水转变为地下水时,便将相应的重力势能加诸地下水。在地形较高的山前地带,地下水接受补给水位持续抬升,重力势能积累,构成势源,为流场的高势能区。地形低洼的河谷区,通常是流场的低势区。地下水在重力势能驱动下,由山前地带高势能区向河谷的低势能区运动,进而形成三江平原上游区域地下水流动系统。
研究区北部以松花江为界,东部以安邦河为界,南部以完达山山脚线为界。这样北部和东部可以处理为第一类边界(水头边界);南部山区的降水汇流后,一部分形成地表径流,一部分形成地下径流,径流流量通过查阅当地的水文地质资料并带入模型进行率定后确定,所以南部山区处理成第二类边界条件(流量边界),水文地质概念模型如图3所示。根据地质调查资料得知,含水层由南向北逐渐增厚。研究区的系统输入可概化为4项:降水入渗、河流入渗、灌溉回补和上游地下水侧向径流补给;系统输出也可以概化为4项:潜水蒸发、向河流排泄、人工开采和向下游地下水侧向径流。
图3 研究区水文地质概念模型
2.2 数学模型
MODFLOW模型,又称模块化三维有限差分地下水流动模型,广泛应用于水利学、农业、生态环境以及城乡发展规划等领域。其数学模型为:
式中:K、K和K为渗透系数在、、方向上的分量;为水头;为源汇项;s贮水率;为时间。
本文主要研究第四系潜水的动态情况,建立研究区潜水运动方程:
式中:为渗透系数(m/d);为地下水位(m);为源汇项,地下水抽水量(d-1);为给水度(m-1);为时间(d)。
上边界条件为灌溉、降水补给,计算式为:
式中:为纵坐标(m);(,)为地表;为补给系数;为降水及灌溉水量(m)。
研究区北部和东部边界为第一类边界条件其数学表达式为:
式中:1、2分别为松花江及安邦河;1(,,)、2(,,)分别为松花江及安邦河水位函数。
式中:为垂直于边界方向;3为南部山脚;(,,)为补给流量。
分别选用1999—2002年和2003—2007年较为完整的地下水位数据做模型的率定和验证,因此,使用1999年1月初地下水位作为初始条件:
式中:0(,)为初始地下水位分布。
2.3 模型离散
为了使用数值方法准确求解研究区地下水位动态变化过程,需对构建的数学模型进行空间和时间上的离散,首先对研究区进行空间离散(图4),把研究区剖分成1 km×1 km,黑色网格为活动网格,绿色网格为非活动网格。
图4 研究区网格剖分
对研究区域64 a(1951—2014年)历史气象数据在时间上进行离散,每年分为3个应力期(5—8月为第1应力期,应力期内有降水、灌溉提水;9—10月为第2应力期,应力期内有降水;11月—次年4月为第3应力期,应力期内有降水)共192个应力期。
2.4 研究区水田分布
通过调查得知,2011年黑龙江省水稻种植分布[20]如图5所示,对研究区的水田和旱田进行概化处理后,约2/3的耕地面积是水田,其他为旱田,三江平原上游水田灌溉定额为716 mm,旱田灌溉定额为150 mm[21]。分布情况如图6所示。
图5 黑龙江省水稻种植分布
图6 研究区水田旱田分布
2.5 参数率定及验证
把调查得到的水文地质参数输入模型中,采用1999—2002年宝山农场地下水位监测数据进行模型参数率定,结果见图7。
图7 地下水位模拟值与实测值相关关系(1999—2003年)
将率定好的参数输入模型,与2003—2007年的地下水位监测数据进行模型参数验证。模拟值与实测值分析结果(图8)表明,模拟值与观测值不同时段地下水位的变化趋势基本一致,模拟值与观测值拟合2=0.696 4,说明构建的地下水模拟模型能够反映研究区地下水位的实际变化趋势。
2.6 模型对初始地下水位的敏感性分析
地下水动力学模型的定解条件包括边界条件和初始条件,但是由于监测点较少,初始条件中的地下水位分布信息与实际地下水位分布会有差别Δ0(,),这样的差别会对模拟的地下水位变化过程产生影响。因此,需分析0(,)对(,,)的影响。其他条件不变,只变化初始地下水位分布(全部初始水位+1 m和-1 m)后运行程序,得到变化地下水位初始值后的水位分布(第64年末),模拟结果如图9所示。
从图9可以看出,初始地下水位+1 m和-1 m后,水位分布(第64年末)模拟结果与原始结果差别不大。另外,针对其中的1个观测点(3号观测点)模拟全过程的地下水位变化进行对比,结果如图10所示,同一观测位置,变化初始地下水位后,前6年的地下水位有差别,1957—2015年地下水位变化基本一致。从观测点地下水位及最终地下水位分布的比较可以看出,初始水位对长期的地下水变化过程及地下水位分布情况影响很小。
图8 地下水位模拟值与实测值相关关系(2003—2007年)
图10 变化初始水位后观测点地下水位变化对比
3 地下水位动态模拟结果及讨论
3.1 模拟结果
目前,研究区的水田及旱田均为井灌,引江水干支等骨干渠道都已建成,引松花江水灌溉正逐步推进,所以,本文以三江平原地下水与地表水联合利用为背景,设置3种联合调度情景,与目前的全部使用地下水灌溉情况对比讨论:情景1,旱田与水田都是井灌,与目前的水资源利用情况相同;情景2,沿松花江10 km的范围是引江水灌溉,其余使用井灌;情景3,全部水田使用引江水灌溉,旱田使用井水灌溉;情景4,水田和旱田均为引江水灌溉。
分别对以上4种情景进行了模拟,得到各时段地下水位和固定观测点的地下水位过程。首先列出模拟期末(64年末)的地下水分布情况如图11所示,从图11中可以看出,从灌溉水利用情景1—情景4,随着引江水量及引水灌溉范围的增加,各级地下水位等值线都有向北移动的趋势;70 m地下水位等值线的形状有向北凹变为向北凸,位置变化不明显。75 m地下水位等值线的形状和位置都有较大变化。100 m地下水位等值线的变化不大;地下水位对引江灌溉水量的响应程度与地下水补给边界和排泄边界的距离有关,与补给排泄边界距离越近响应程度就越低,距离越远响应程度越高。
图11 研究区4种灌溉情景地下水分布情况
对上面4种情景的地下水位分布在图中位置做剖面,可得到4条地下水位剖面线,如图12所示。
图12 研究区4种情景模拟期末地下水剖面线
从图12中4条剖面线和地表线的比较可以看出,同一位置,随着引江水量及引水灌溉范围的增加,地下水位会升高,河边的升高值较小;情景1、情景2、情景3,基本上实现了地下水资源的可持续开采利用,不出现地下水超采(地下水位持续下降)或内涝(地下水位上升至作物根区范围);情景4会使地下水排泄不及,从而导致内涝。离河道越远,内涝越严重。
对研究区内4个观测点(图6)的地下水位变化过程进行比较,如图13所示,从选择的4个观测点64 a模拟地下水位变化过程可以看出:随着与松花江距离的增加,年内及年际地下水位变化幅度都会增加。并且比较同一观测点的4种情景还可看出,随着引江水量及引水灌溉范围的增加,各观测点的地下水位都有所增加,情景4的地下水位增加较多,说明全部使用引江水灌溉水田有可能破坏地下水资源的采补平衡(灌溉对地下水补给量过多,存在地下水水位持续升高引起农田渍害风险)。
图13 研究区4种情景地下水位变化过程
3.2 讨论
随着三江平原水田灌溉模式和范围不断扩大,对水资源的需求量也越来越大,使得水资源供需矛盾不断加剧,浅层地下水位有逐年下降的趋势。而充分利用江水资源,补充本区的不足水量,开发流域农业资源,通过地表水、地下水的联合运用,可从根本上解决研究区域内水资源供需矛盾。牛松涛等[20]研究表明区域地下水动态与农业发展密切相关,水位与农业灌溉需水量变化趋势相反,主要原因是引灌水量过大,且有灌无排,地下水位大幅度上升会导致一系列的农业生态环境问题,其中最为突出的是渍涝盐碱灾害[22]。本研究表明,研究区内在目前开采地下水灌溉的模式下,小范围的使用引江水灌溉,不会造成区域地下水水位持续下降或持续上升。主要是因为降水和灌溉是影响宝山农场地下水位动态变化的主要因子,但是提水灌溉不会导致地下水位持续下降[3]。李伟业等[23]在三江平原1997—2005年地下水的补水量和排泄量的比较中,亏损量累计达 6.89×108 m3,说明该区域的补水能力在现有的开采条件下在不断地下降,地下水资源有超采的趋势;另有研究表明,在1997—2017年,三江平原区域内水稻田种植面积由 14.67万hm2增加到65.66万hm2,灌溉用水对地下水的需求量不断增加,地下水位呈持续下降趋势,下降幅度为1.60~9.29 m[24]。刘伟坡等[25]认为三江平原地下水过量开采引起的地下水流场变化,激发了河水入渗补给地下水能力,增加了地下水侧向径流补给量,改善了地下水径流条件。而本文采用的引水灌溉模式,是灌区地下水埋深呈稳步增大趋势的主要影响因子,而在农业灌溉对地下水的开采量需求与日俱增的情况下,引江灌溉也是研究区维持地下水采补平衡的有效措施。
4 结论
1)MODFLOW模型可以较好模拟研究区地下水位时空动态变化过程。
2)当研究区域采用现有引江灌溉模式时,可维持当地地下水采补平衡;小范围(沿江10 km范围内)使用引江水灌溉,不会造成区域地下水水位持续下降或持续上升;而大范围(全部水田范围)采用引江水灌溉时,导致研究区域内部分排水不畅地区地下水水位持续上升,诱发农田涝渍灾害。
3)引江水灌溉时,需加强对地下水位的观测,如地下水位过高应及时减少引江灌溉用水,适当增加地下水抽取量进行灌溉,以保障研究区水资源的平衡利用。
[1] 陈梦熊. 试论地下水资源的基本概念与评价原则[J]. 自然资源, 1983, 5(4): 11-18.
CHEN Mengxiong. On the basic concept and evaluation principle of groundwater resources. Resources Science, 1983, 5(4): 11-18.
[2] 李佩成. 论实行最严格地下水资源管理[J]. 地下水, 2012, 34(3): 1-5.
LI Peicheng. Discussion on carrying out the most strict groundwater resources management[J]. Ground Water, 2012, 34(3): 1-5.
[3] 贾艳辉, 武玉刚, 朱文江, 等. 宝山农场地下水动态分析[J]. 灌溉排水学报, 2018, 37(9): 73-78.
JIA Yanhui, WU Yugang, ZHU Wenjiang, et al. Dynamic of groundwater table in Baoshanfarm[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(9): 73-78.
[4] 盖兆梅, 刘仁涛, 付强, 等. 地下水脆弱性风险预警和评估的区间三角模糊多属性决策模型[J]. 数学的实践与认识, 2016, 46(13): 208-214.
GAI Zhaomei, LIU Rentao, FU Qiang, et al. The multiple attribute decision making model and its application in the groundwater vulnerability risk early warning and assessment[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2016, 46(13): 208-214.
[5] 娄宁. 基于时空数据挖掘技术的华东区域暴雨时空特征[J]. 应用生态学报, 2017, 28(12): 4 043-4 050.
LOU Ning. Spatial-temporal dynamics of rainstorm in East China based on spatial-temporal data mining technology[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(12): 4 043-4 050.
[6] NOURANI V, DANANDEH MEHR A, AZAD N. Trend analysis of hydroclimatological variables in Urmia lake basin using hybrid wavelet Mann-Kendall and Şentests[J]. Environmental Earth Sciences, 2018, 77(5): 1-18.
[7] 殷红, 张美玲, 辛明月, 等. 近50年沈阳气温变化与城市化发展的关系[J]. 生态环境学报, 2011, 20(3): 544-548.
YIN Hong, ZHANG Meiling, XIN Mingyue, et al. The changes of air temperature in Shenyang in recent 50 years and its relation to urbanization[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2011, 20(3): 544-548.
[8] 马天儒, 夏达忠, 张行南, 等. 基于双向交互式回归模型的镇江站高潮位预报[J]. 水电能源科学, 2015, 33(2): 50-52.
MA Tianru, XIA Dazhong, ZHANG Xingnan, et al. Peak tide level forecasting for Zhenjiang hydrological station based on bidirectional interactive regression model[J]. Water Resources and Power, 2015, 33(2): 50-52.
[9] 陈斌, 包为民, 瞿思敏, 等. 双向线性回归法在椒江临海站水位预报中的应用[J]. 水文, 2008, 28(3): 45-48.
CHEN Bin, BAO Weimin, QU Simin, et al. Application of bidirectional propagation and multivariate linear regression method in stage forecasting at Linhai station on Jiaojiang river[J]. Journal of China Hydrology, 2008, 28(3): 45-48.
[10] 李建林, 昝明军, 李宝玲. 基于R/S分析的黑河出山年径流量灰色预测[J]. 地域研究与开发, 2014, 33(5): 127-131.
LI Jianlin, ZAN Mingjun, LI Baoling. Grey prediction of out-mountainous annual runoff of Heihe river based on R/S analysis[J]. Areal Research and Development, 2014, 33(5): 127-131.
[11] ZHAO G S, ZHOU G Q, ZHAO X D, et al. R/S analysis for stress evolution in shaft lining and fracture prediction method[J]. Advanced Materials Research, 2011, 374-377.
[12] SUN H, CORNISH P S. Estimating shallow groundwater recharge in the headwaters of the Liverpool Plains using SWAT[J]. Hydrological Processes, 2005, 19(3): 795-807.
[13] NASIR M J, KHAN S, ZAHID H, et al. Delineation of groundwater potential zones using GIS and multi influence factor (MIF) techniques: A study of district Swat, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan[J]. Environmental Earth Sciences, 2018, 77(10): 1-11.
[14] AHN S R, KIM S J. Analysis of water balance by surface-groundwater interaction using the SWAT model for the Han River basin, South Korea[J]. Paddy and Water Environment, 2018, 16(3): 543-560.
[15] BRUNNER P, SIMMONS C T, COOK P G, et al. Modeling surface water-groundwater interaction with MODFLOW: Some considerations [J]. Groundwater, 2010, 48(2): 174-180.
[16] BUSHIRA K M, HERNANDEZ J R, SHENG Z P. Surface and groundwater flow modeling for calibrating steady state using MODFLOW in Colorado River Delta, Baja California, Mexico[J]. Modeling Earth Systems and Environment, 2017, 3(2): 815-824.
[17] SULE B F, AYENIGBA S E. Application of GMS - MODFLOW to investigate groundwater development potential in river meme catchment, kogi state, Nigeria[J]. International Journal of Sciences, 2017, 3(9): 39-51.
[18] TESTONI R, LEVIZZARI R, SALVE M D. Coupling of unsaturated zone and saturated zone in radionuclide transport simulations[J]. Progress in Nuclear Energy, 2017, 95: 84-95.
[19] TWARAKAVI N K C, SIMUNEK J, SEO S. Evaluating interactions between groundwater and vadose zone using the HYDRUS-based flow package for MODFLOW[J]. Vadose Zone Journal, 2008, 7(7): 757-768.
[20] 牛松涛, 郑迎春, 韩淑敏. 农业发展对区域地下水资源的影响[J]. 南水北调与水利科技, 2012, 10(6): 104-109.
NIU Songtao, ZHENG Yingchun, HAN Shumin. Effects of agricultural development on regional groundwater resources[J]. South-to-North Water Diversion and Water Science & Technology, 2012, 10(6): 104-109.
[21] 刘克宝, 陆忠军, 刘述彬, 等. 基于RS的黑龙江省水稻种植空间分布格局研究[J]. 黑龙江农业科学, 2015(8): 136-141.
LIU Kebao, LU Zhongjun, LIU Shubin, et al. Study on spatial distribution of rice planting in Heilongjiang Province based on RS[J]. Heilongjiang Agricultural Sciences, 2015(8): 136-141.
[22] 中国科学院黄土高原综合科学考察队. 黄土高原地区水资源问题及其对策[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 1991.
[23] 李伟业, 付强. 基于GIS的三江平原地下水资源评价[J]. 水土保持研究, 2007, 14(4): 92-95.
LI Weiye, FU Qiang. Evaluation of groundwater resources using GIS in the Sanjiangplain[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2007, 14(4): 92-95.
[24] 席文娟.宁夏石嘴山地区地下水水质模拟与变化趋势分析[D].西安: 长安大学,2013.
XI Wenjuan. Simulation of Groundwater Quality and Ariation Tendency in Shuizuishan area, Ningxia, Northwest China[D]. Xi’an: Chang’an University, 2013.
[25] 刘伟坡, 沙娜, 程旭学. 三江平原建三江地下水动态变化特征[J]. 灌溉排水学报, 2020, 39(5): 96-101.
LIU Weipo, SHA Na, CHENG Xuxue. Groundwater dynamics in catchment of Jiansanjiang in Sanjiangplain[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(5): 96-101.
Using Numerical Simulation to Aid Surface and Subsurface Water Irrigation in Baoshan of Heilongjiang Province
JIA Yanhui1, YAN Wei2, GAO Wei3, MA Chunya1, LI Jinshan1*
(1.Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang 453002, China;2.Investigation Design and Research Institute of Water Conservancy and Hydropower of Hebei Province, Tianjin 300250, China; 3.The Second Design and Research Institute of Water Conservancy and Hydropower of Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China)
【】The project of transforming drylands to paddy fields in Sanjiang Plain in the northeast China has increased its rice cultivation areas from 266 700 hm2prior to the project to 1 733 300 hm2after implementing the project. As a result, its demand for water also increased. Baoshan Farm is in the upper reach of Sanjiang plain on a piedmont, and its agricultural production had relied on groundwater since its establishment. Since 1992, it has gradually converted drylands to paddy field, and such a land conversion has resulted in a conflict between increased demand for water and limited water availability.【】The purpose of this paper is to analyze how to optimize the use of surface water and groundwater to resolve the conflict between limited water supply and the increased demand for water due to the land use change, so as to avoid waterlogging while in the meantime alleviating continued groundwater table dropping.【】The calculation was based on groundwater flow with the groundwater dynamics under different managements simulated using the software Modflow-2000. The aquifer parameters, model validation and sensitivity analysis of the parameters were carried out using long-term hydrogeological data measured from the area. We then compared groundwater dynamics under irrigations using different combinations of surface water and groundwater.【】The calibrated groundwater dynamics model correctly reproduced the measured changes in groundwater level in the studied area; sensitivity analysis revealed that the initial groundwater level did not have a noticeable influence on long-term groundwater variation. Using the river water to irrigate areas 10 km in the proximity of the river while irrigating other areas using the groundwater can keep groundwater resource balance while in the meantime alleviating waterlogging. In contrast, irrigating too many areas using transferred river water could raise the groundwater table and result in waterlogging in a wide range of areas.【】Rational use of groundwater and surface water in irrigation can maintain groundwater balance and avoid waterlogging in the farmlands of Baoshai; a monitoring system should be in place to timely measure the change in groundwater table.
Baoshai; groundwater model; surface water; groundwater; irrigation
贾艳辉, 阎伟, 高巍, 等. 基于地下水数值模拟的宝山农场引江灌溉模式研究[J]. 灌溉排水学报, 2021, 40(9): 111-117.
JIA Yanhui, YAN Wei, GAO Wei, et al. Using Numerical Simulation to Aid Surface and Subsurface Water Irrigation in Baoshan of Heilongjiang Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(9): 111-117.
S24
A
10.13522/j.cnki.ggps.2020528
1672 – 3317(2021)09 - 0111 - 07
2020-09-20
中国农业科学院农田灌溉研究所基本科研业务费项目(FIRI20210203);中国农业科学院创新工程黄淮海冬小麦-夏玉米集约高效用水技术创新与应用
贾艳辉(1982-),男。副研究员,博士,主要从事灌区水资源研究。E-mail: jyh_5151@126.com
李金山(1972-),男。研究员,主要从事节水灌溉研究。E-mail: lijinshan72@126.com
责任编辑:赵宇龙