基于SPAC系统机理模型的火龙果灌溉管理研究

张 丽，张廷强

（广西水利电力勘测设计研究院有限责任公司，南宁 530023）

0 引言

火龙果（Hylocereus undulates Britt）是一种热带、亚热带水果，又称红龙果、青龙果、仙蜜果等，属仙人掌科（Cactaceae）量天尺属（Hylocereus undatus）和蛇鞭柱属（Seleniereus Mejalantous）植物[1，2]。火龙果原产于中、南美洲等地区，二十世纪八九十年代最先传入我国台湾省，在20 世纪90 年代末开始引入福建等地进行栽培。经品种驯化后，受地理和气候条件等的限制，目前只在广西、广东、贵州、云南、海南、台湾等南方地区有较大规模种植，北方地区在增温设施中也有所栽培[2，3]。火龙果喜疏松、富含有机质、排水良好、pH 值范围为6.0～7.5 的土壤环境，最适空气温度为25～35℃。火龙果不仅清甜爽口，且营养价值高，同时寿命长、繁殖快、见效快，具有较好的观赏及经济价值，受到种植者和消费者的喜爱。

火龙果虽然具有一定的耐旱能力，但是为了正常的生长发育，仍需要充足的水分供应及适宜的排水措施，特别是在开花结果期间[4]，否则易产生裂果[5]。目前火龙果种植过程中灌溉管理方式粗放，对火龙果需水规律针对性不强，甚至出现多余的灌水导致火龙果根部氧气受限。本研究旨在通过模拟火龙果生长过程，讨论不同灌溉情形下火龙果的水分胁迫情况，并结合实际管理条件，制定合理的灌溉管理方案。通过本次研究，一方面可以合理高效地利用水资源，另一方面可以提高种植园灌溉技术水平和火龙果产量。

1 研究区及数据

1.1 研究区介绍

研究区位于广西壮族自治区南宁市隆安县丁当镇金福农业火龙果基地，金福农业火龙果基地面积达5000多亩，是广西连片种植面积最大的红心火龙果种植、种苗培育基地之一。项目区所在隆安县年平均气温为21.8℃，年平均降水量为1 301.0 mm，年平均日照时数为1 528.4 h，年平均蒸发量1 632.8 mm，年平均相对湿度为80%。在研究区内选择代表性观测田块，布设土壤水分观测设备和气象观测站（见图1）。代表性观测田块在2020年4月1日至2020年10月15日（火龙果生长耗水量大的时段）期间未进行灌溉，以制造干旱条件，分析火龙果的水分胁迫规律。

图1 研究区及土壤水分观测点位置图

1.2 数据

1.2.1 气象数据

利用研究区布设的气象观测站，监测太阳辐射、空气温度（离地高度2 m）、降雨、湿度、风速等气象数据。气象数据主要用于驱动SPAC系统机理模型，图2 展示了降雨随时间的变化情况。由图2 可知，在2020 年7 月初至2020 年9 月中旬，有两个时段降雨量少，火龙果生长可能受到胁迫。

图2 研究时段内降雨数据

1.2.2 土壤水分数据

如图1所示，在代表性田块内安装有10个土壤水分监测点，每个点监测5、15 cm两个深度（火龙果根系深度约为30 cm）内的土壤含水量，为了准确反映代表性田块内的土壤含水量情况，对10个设备监测的结果进行了平均，减小观测数据的不确定性。

2 SPAC系统机理模型

采用土壤-水分-大气-作物（SWAP）模型模拟土壤-植被-大气连续体（SPAC）系统内的土壤水分变化和火龙果根系吸水及水分胁迫过程。下面就土壤水分运动及水分胁迫模拟和基于SWAP模型的灌溉策略进行介绍。

2.1 土壤水分运动

采用基于达西定律和质量守恒定律推导的垂向一维Richards 方程描述农田饱和-非饱和土壤水分运动：

式中：K（h）为水力传导度，cm/d；h为压力水头，cm；z为垂向位置（以向上为正方向），cm；C（h）为土壤容水度，cm-1；t为时间，d；Sr（h）为植被根系吸水速率，cm3/d。

土壤本构关系采用Mulem-van Genuchten 模型描述：

2.2 植被水分胁迫

作物生长需要合适的土壤水分状态，若土壤过湿即土壤含水量过高将导致作物根部缺氧而无法吸收土壤中的水分导致水分胁迫。若土壤过干及土壤含水量过低，作物根部将因无水可以吸收而出现水分胁迫。Feddes et al.（1978）根据作物的这一特征建立了基于土壤负压水头的根系水分胁迫模型，水分胁迫指数与土壤负压的函数关系见图3。图3中水分胁迫指数越大代表作物受到的水分胁迫越弱，当指数等于1 时，作物未遭受胁迫，当指数等于0时，作物遭受最大水分胁迫，无生物量合成。

图3 Feddes et al.（1978）水分胁迫模型

2.3 灌溉策略

SWAP 模型中共有6 种灌溉策略，其启动灌溉的标准分别为：①水分胁迫下限（式5）；②可用水量在总可用水量比值下限（式6）；③实际土壤含水量占饱和土壤含水量的比值下限（式7）；④绝对土壤含水量下限，指根系区的土壤含水量下限（式8）；⑤土壤含水量与田间持水量最大差值（式9）；⑥指定灌溉最小时间间隔和灌溉启动所对应的最低土壤含水量与田间持水量的差值（式10）。在这6种灌溉策略中，灌溉水量的上限一般为田间持水量，也可以指定单次的灌溉水量。由图3 可以看出，如果发生水分胁迫，作物生长将受到影响，因此在灌溉时应寻求水分胁迫与灌溉水量之间的平衡，做到水分胁迫较小且灌溉水量和灌溉时间适宜，不能一味地保证水分胁迫较小而无限增加灌溉水量和灌水频率，否则不仅造成水资源的浪费而且管理困难。本研究采用第一种灌溉策略并考虑实际管理条件设计合理的灌溉方式，结合第①种策略和图3 可以看出，通过水分胁迫可以反映蒸腾量，进而可表征产量的损失。SWAP 模型中6 种灌溉策略，其启动灌溉的标准分别为：

式中：Pa，t，P0，t分别为实际蒸腾量和潜在蒸发量，mm；WSl为水分胁迫阈值；Rθa，t，Rθw，Rθf分别为根系区实际含水量、凋萎系数对应的根系区土壤含水量和田间持水率对应的根系区土壤含水量，mm；Rw为可用水比值阈值；Rθs为根系区土壤饱和含水量，mm；Rs为饱和比阈值；Rθ0根系区土壤含水量阈值，mm；Rf可用水余量阈值，mm；n灌溉次数顺序序列号，t0最小间隔时间，d。

3 灌溉策略分析

3.1 模型参数校正

为了能准确模拟土壤水分运动和火龙果水分胁迫信息，首先基于田间的根系观测数据构建根系模型（根系深度30 cm，须根系，根系分布函数满足三角形分布），然后利用根系区土壤含水量观测数据对SWAP 模型参数（式4、图3）进行校准，优化目标是在有观测数据时刻，模拟值与观测值之间的均方根误差最小。另外，利用室内实验测定了火龙果试验区土壤的田间持水量数据，为制定合理的灌溉制度提供基础数据。图4展示了参数校准后试验区观测数据与模拟数据变化图，由图4可知，校准后的模型能良好地反映土壤含水量的变化情况。

图4 模型土壤含水量模拟情况

3.2 自然降雨情境下火龙果水分胁迫分析

图5展示了自然降雨情况下降雨和水分胁迫指数之间的关系。由图5可知，在7月中旬之前，降雨较为充沛，因此作物未受到明显干旱影响。但是7月中旬至9月中旬时间段内，虽然有降雨，但是研究区的季风性气候导致降雨在时间上不均匀，部分时段无降雨，干旱较为严重，从图5 可以看出，此时段内若无灌溉，火龙果将遭受明显的水分胁迫，其生长将受到严重影响。

图5 自然降雨情况下火龙果水分胁迫情况

3.3 不同水分胁迫下限阈值的灌溉对比分析

由图5可知，在7月中旬至9月中旬时段内应进行灌溉以保证作物良好生长，采用第①种灌溉策略即设定水分胁迫指数下限来控制灌溉，下限分别为0.95、0.90、0.85、0.80、0.75、0.70、0.65、0.60、0.55、0.50，灌水上限均为田间持水量，不同水分胁迫指数下限阈值情况下水分胁迫指数变化情况见图6。不同水分胁迫指数下限阈值和水分胁迫指数均值及灌溉水量的关系见图7。由图6和图7可知，考虑到研究区的降雨情况，并不是水分胁迫指数下限越高越好，越高可能会因为灌溉时间后的降雨导致作物根系因缺氧而产生水分胁迫进而影响到作物生长。由图7 可知，将水分胁迫指数下限设定在0.85～0.90之间最为合适，可同时兼顾较高的水分胁迫指数和较低的灌溉水量。

图6 不同水分胁迫指数下限阈值情况下水分胁迫指数变化情况

图7 不同水分胁迫指数下限阈值和水分胁迫指数均值及灌溉水量关系图

3.4 考虑实际管理条件的灌溉对比分析

前面结果仅考虑了气象并未考虑实际管理情况，在实际管理中，因研究区火龙果灌溉采用轮灌方式，且单次灌水一般在30 mm 以内，两次临近灌溉时间的间隔不低于5 d。考虑到实际管理情况，模拟了不同水分胁迫指数下限阈值情况下的水分胁迫指数变化情况（见图8），不同水分胁迫指数下限阈值和水分胁迫指数均值及灌溉水量的关系见图9。由图8 和图9 可知，考虑实际情况时，最优的水分胁迫指数下限为0.95～0.96，可以实现较小的灌溉水量和较大的水分胁迫指数均值。相比于不考虑实际管理情况的结果而言，虽然灌溉次数（6 次>3次）增加了，但是灌溉水量（180 mm<191 mm）和水分胁迫指数均值（0.97>0.96）得到了更优的结果，原因是研究区的季风性气候导致降雨使灌溉决策制定变得更为复杂，从另一方面也可看出，基于现有的管理方式，结合建立的模型可以实现研究区火龙果的优化灌溉管理。

图8 实际管理条件下不同水分胁迫指数下限阈值情况下水分胁迫指数变化情况

图9 实际管理条件下不同水分胁迫指数下限阈值和水分胁迫指数均值及灌溉水量关系图

4 结论

火龙果作为重要的经济作物，合理的灌溉管理对于有效利用水资源和提高火龙果产量具有重要意义。本研究基于SPAC 系统机理模型，模拟了不同灌溉情形下火龙果的水分胁迫情况，并得到了对应的灌溉时间和灌溉水量。结果显示：无灌溉仅依赖自然降雨情形下，火龙果在蒸发显著的夏秋季节遭受干旱胁迫明显，说明灌溉对于保证火龙果正常生长和高产具有重要作用；结合实际管理条件，不同水分胁迫指数下限阈值的模拟结果表明单次灌水量在30 mm以内，且临近灌溉时间间隔不低于5 d时，最优的水分胁迫指数下限阈值为0.95，灌水量在180 mm 左右。基于现有的管理方式，利用SAPC 系统机理模型可以实现火龙果的优化灌溉管理。此外，从模拟的水分胁迫结果可以看出，除干旱外，在降雨集中且水量较大的时刻，火龙果根系因缺氧而受到胁迫，对产量也产生了一定的负面影响，应注意做好排水措施。SPAC系统机理模型可实时反映胁迫情况，指导农田水分（灌溉与排水）管理。