基于SahysMod模型的节水条件下河套灌区水盐动态模拟

常晓敏，刘思妤，王少丽，管孝艳*，陈皓锐

（1.中国水利水电科学研究院，北京 100038；2.国家节水灌溉北京工程技术研究中心，北京 100048）

▪水土资源与环境▪

基于SahysMod模型的节水条件下河套灌区水盐动态模拟

常晓敏1,2，刘思妤1，王少丽1,2，管孝艳1,2*，陈皓锐1,2

（1.中国水利水电科学研究院，北京 100038；2.国家节水灌溉北京工程技术研究中心，北京 100048）

【目的】探明不同节水条件下河套灌区水盐动态的长期演化趋势，为河套灌区适宜节水规模及灌排管理提供数据支撑。【方法】以河套灌区为研究对象，综合考虑气象、水文地质、土壤、灌溉、作物等多因素的空间变异性，结合SahysMod 分布式模型与GIS 软件，基于2007—2012 年和2013—2016 年的实测数据对模型进行率定及验证，模拟不同情景方案下的水盐动态变化。【结果】在现有灌排条件下，年排水量呈先减小后逐渐稳定的趋势，年排水量平均值为5.31 亿m3；灌区中上游耕地土壤盐分轻微减小，下游明显增加；综合考虑灌区节水与下游乌梁素海生态环境需水，灌区未来引水量在现有基础上最多可减少15%，最多可节约6.46 亿m3水量；若田间灌溉量维持不变，渠系水利用系数（Ƞ）最多可提高17.6%；当总引水量的削减量相同时，田间灌溉量削减方案对提升灌区排盐能力效果较佳。因此，可优先考虑减少田间灌溉量，其次提高Ƞ。【结论】在灌区规模节水的同时，需综合考虑下游生态环境需求，结合灌区实际生态补水条件确定最佳用水管理方案。

SahysMod；水盐动态；空间变化；灌区节水；灌排管理

0 引 言

【研究意义】干旱缺水与土壤次生盐渍化是河套灌区可持续发展面临的双重困境。近20 年来，随着一系列节水灌溉措施的实施，灌区水资源短缺问题得到了一定缓解，但在节水的同时也使得灌区农田水土环境发生变化，引起土壤水盐的重新分布。正确认识节水条件下区域水盐关系及运动规律是调控土壤水盐运移的关键，尤其是在水资源紧缺及土壤盐渍化较为严重的干旱半干旱区，合理的灌溉排水管理对于节水控盐至关重要[1]。【研究进展】目前，围绕灌区节水灌溉、土壤盐渍化影响因素及演变特征、农田水盐运移等方面已有大量研究[2-3]。关于灌区盐渍化动态变化及主要影响因素的研究多以盐渍化土地面积变化情况或田间尺度上土壤盐分变化特征为研究重点[4]，缺少长时间序列及区域尺度土壤盐分变化及影响因素的研究。由于灌区农田受降水、蒸发、地下水位等因素的共同影响，且各影响因素交叉耦合，造成区域水盐运移的复杂性和多变性。此外，规模化节水改造的实施使得灌区水循环和地下水埋深发生了较大变化，造成耕地及盐荒地的土壤水盐在垂直剖面以及水平方向上的重分布。因此，有必要开展长时间序列及区域尺度土壤盐分定量模拟及影响因素的分析，明确长期节水条件下区域水盐动态的迁移规律。【切入点】尽管目前国内外已构建了一系列土柱和田间尺度上的水盐模型[5-7]，但这些模型所需输入数据较多，无法充分考虑灌区气象、水文地质、土壤、灌溉、作物、地下水等多要素的复杂空间变异性，对区域尺度上的盐渍化研究构成一定挑战，尤其是在耕荒地交错分布和土壤盐渍化时空变异较大的区域。SahysMod 模型是一个能够用于区域尺度水盐动态模拟与预测的空间分布式水盐平衡模型，已被成功应用于多个地区并取得较好效果[8]。【拟解决的关键问题】鉴于此，本研究以河套灌区为研究对象，以节水条件下灌排扰动对水盐动态的影响为研究主线，采用SahysMod 分布式模型与GIS 相结合的方法，探讨不同节水条件下区域长期水盐动态变化情形，进一步了解规模节水对区域水盐动态变化的影响，以期为灌区选择适宜的节水规模和技术措施提供数据支撑和理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

河套灌区地处干旱半干旱大陆性季风气候区。总面积为1.073×104km2，其中灌溉面积为5.74×103km2[9]，是我国重要的商品粮油生产基地。该地区日照充足，干旱少雨，蒸发强烈，多年平均蒸发量为2 100～2 300 mm，而年平均降水量为130～210 mm，大部分降水集中在7—9 月，占总降水量的70%。引黄水量是灌区农业灌溉用水的主要来源，灌溉水平均矿化度为0.62 g/L。灌区内作物种类繁多，耕荒地交错分布。灌区地处平原地区，自然排水条件较差，加之多年大水漫灌导致区域地下水位较高，在强蒸发作用下，土壤盐分不断向表层聚积，导致土壤次生盐渍化。

1.2 数据来源及处理

灌区渠系及采样点空间分布如图1 所示。灌区内设有地下水观测井248 眼，分布在一干、解放闸、永济、义长和乌拉特灌域的井数分别为18、57、68、75、30，每隔5 d 观测1 次地下水埋深，其中有91眼井同步观测地下水矿化度，观测频率为1 次/50 d。每年灌水前在土壤剖面按20 cm 间隔分层采样，进行土壤含盐量的测定。

图1 研究区位置及采样点空间分布Fig.1 Location of the study and the spatial distribution of sampling point

模型中的土壤盐分输入值采用田间土壤含水率达到饱和状态时的土壤电导率（EC）表示，EC 通过土壤饱和浸提液电导率 ECe估算，换算关系为EC=2ECe[10]。ECe参考河套灌区相关研究通过EC1:5值进行换算[11]，EC1:5为土水比1∶5 浸提液的电导率值。灌溉水、排水、地下水的矿化度以EC 表示，单位为dS/m，其中1 g/L=1.7 dS/m。降水量来自研究区气象站实测数据，作物蒸散发采用FAO-56PM 公式、作物系数法以及加权平均法计算[12]，灌溉量通过各灌溉控制面积单元末级渠道的放水量确定。

1.3 研究方法

1.3.1 模型介绍

SahysMod 模型是通过多边形网络对区域土壤水盐空间变异进行划分的3D 平衡模型，适用于不同水文地质条件、管理措施以及作物轮作类型等，可用于较大尺度区域的水盐动态模拟[13]。模型以季节性时间步长作为输入，所需参数较少，可将1 年划分为4 个模拟季节，每个季节的长短依据其持续的月份确定。在垂直方向上分为地表层、根系层、过渡层、含水层4 个均衡体。每层均有水量和盐分的平衡方程，盐分平衡方程是基于各层次的水平衡方程及盐分量而建立，地下水流动是基于有限差分法确定，详细的水盐平衡方程及地下水流动计算参考以往研究[9,12,14]。

1.3.2 研究区网格划分

本研究在SahysMod 模型中共设置了299 个网格，每个网格面积为7 800×7 800 m2，编号1～216 和编号217～299 分别为内部和外部网格（图2）。模型将每个网格作为一个单独的处理单元，将网格相邻关系、中心点坐标、含水层底部高程、地表高程、根层和过渡层厚度等数据输入模型。假设每个内部网格的基本参数一致，参与模型计算，外部网格为研究区边界，不参与模型计算，由于研究区边界为封闭灌渠及排水沟，根据以往研究假设此条件下的研究区外部边界为定水头边界条件[14]。

图2 SahysMod 模型多边形网格设置Fig.2 Nodal network dividing the experimental sites for SahysMod model

模型中网格的比例尺设定为1∶10 000，预测周期为10 a。根据河套灌区灌溉气象条件，将全年划分为3 个时期，即生育期（5—9 月）、秋浇期（10—11月）和非生育期（12 月—次年4 月）。主要种植作物为葵花、小麦、玉米、瓜菜、油料等。模型可根据作物种植情况、灌溉方式等条件将每个时期划分为3种不同类型的农业区，A、B、U 为各区域所占总面积的比例，其中A+B+U=1，每类区域包括一种或多种土地利用类型的组合，图3 为3 种不同农业类型的水文要素示意。本研究主要探讨节水条件下区域耕地及盐荒地盐分动态变化情况，因此，概化A 为耕地（包括所有作物类型）、B 为盐荒地、U 为除耕地及盐荒地外的其他类型用地。A、B、U 的空间分布以研究区土地利用遥感解译结果为基础，将2007 年和2016年土地利用遥感解译结果分别代表2007—2011 年和2012—2016 年的总体情况，然后通过GIS 数据处理及提取功能，确定每个网格A、B、U 的比例。

图3 SahysMod 模型不同农业种植区水文要素示意Fig.3 Schematic diagram of hydrological elements in different agricultural planting areas of SahysMod model

1.3.3 模型验证指标

采用均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）评价模拟效果，计算式为：

式中：Xsim,i为模型计算值；Xobs,i为实测值；N 为样本数量。实际计算RE 时，采用各季度年平均值进行计算。

1.3.4 情景方案设置

由于节水程度不同，区域灌溉量、渗漏水补给量、排水量等因素各异，假设研究区灌溉总面积不变，地下水开采量不变，设置不同的情景方案如下：

1）现状灌排条件：现状灌溉量采用2014—2016年各灌溉控制区内灌溉量的平均值，在模型输入中按网格灌溉量分别输入。生育期和秋浇期216 个内部网格灌溉量平均值分别为2 580 m3/hm2和1 510 m3/hm2。蒸发量采用2014—2016 年各网格平均值，降水量采用各气象站2007—2016 年的年平均值。种植结构、土壤盐分、地下水电导率、地下水埋深采用2016 年4 月的数据为基准，引黄灌溉水矿化度约为0.62 g/L（1.05 dS/m），末级排水沟深和间距分别为1.5 m 和100 m。其他资料与模型验证期相同。

2）灌区总引水量减少：假设灌区现状种植结构、渠道衬砌率、田间节水措施等条件不变，设置总引水量（W）分别减小5%、10%、15%、20%的4 种方案。

3）渠系水利用系数（Ƞ）提高：保持灌区总引水量及其他条件不变，在各灌域现状Ƞ=0.53 基础上，设置Ƞ 分别增加10%（0.59）、20%（0.64），灌区现状Ƞ 值参考《内蒙古引黄灌区灌溉水利用系数效率测试分析与评估》报告中的取值。

4）不同灌溉定额：假设Ƞ 等条件不变，设置不同的生育期和秋浇期灌溉定额，即假设末级渠道进入田间的灌溉量不同。在各网格单元现状灌溉定额的基础上，设置生育期灌溉定额（WS）和秋浇期灌溉定额（WQ）分别减少20%和10%，增加10%和20%的4 种方案。

2 结果与分析

2.1 模型率定验证

2.1.1 输入数据确定

各季节气象、灌溉排水、土壤盐分、地下水盐等基础输入数据均为研究区实测值。部分影响土壤盐分、地下水埋深、排水量等因素的土壤储存效率及排水率参数参考相关地区经验取值或文献确定[8,15-16]。其中，Flr和Flx分别为根区和过渡层渗漏水的盐分质量浓度与饱和土壤水的平均盐分质量浓度的比值，取值范围为0～1，取值参考解放闸灌域研究结果，Flr和Flx分别取0.85 和0.65[12]，不考虑其空间变异性。含水层淋洗率Flq为从含水层渗漏出的溶液盐分质量浓度与含水层饱和时的平均盐分质量浓度的比值，由于此参数通过试验测量较难获取，需要通过模型模拟与实测值拟合确定。SahysMod 模型基本参数和季节性输入值见表1 和表2。

2.1.2 SahysMod 模型率定验证

模型采用2007—2012 年的数据进行率定，采用2013—2016 年的数据进行验证。其中Flq的取值范围为0.01～2.0，参考以往研究文献选取不同的Flq值（0.4、0.6、0.8、1.0、1.2），对比地下水电导率模拟值与实测值[8,16]。随机选取多边形网格29 和网格33 率定Flq（图4）。当Flq取0.95 时，网格29 和网格33 的RMSE分别为0.33 dS/m 和0.93 dS/m，地下水电导率的模拟值与实测值吻合最好。Yao 等[16]认为在江苏雨养农田试验区的Flq为1.2 时，地下水电导率模拟与实测值吻合度最好。通过SahysMod 模型发现，Flq值越大，地下水电导率越高，但不同Flq值对研究区地下水埋深和排水量均无影响，这与以往研究一致[16]。

表1 SahysMod 模型基本参数输入Table1 Summary of input parameters for use with SahysMod model

表2 SahysMod 模型季节输入数据Table 2 Seasonal input data of SahysMod model

2.1.3 SahysMod 模型的适用性评价

依据季节划分情况，地下水埋深、土壤盐分及排水电导率取每年9、11、4 月底的模拟值与实测值进行对比，排水量采用年值进行对比。随机选取网格14和网格29 对比分析地下水埋深的模拟值与预测值，统计指标分析见表3。率定期网格地下水埋深全年的RMSE 变幅在0.16～0.19 m 之间，RE 在1.83%～5.83%之间，验证期地下水埋深全年的 RMSE 变幅在0.13～0.24 m 之间，RE 在2.76%～13.16%之间。年排水量模拟值与实测值对比分析中R2为0.945，RE 在0.30%～9.08%之间，误差较小（表4）。由于受灌区秋浇和冻融的影响，季节性模拟值误差较大，但年平均地下水埋深与年排水量的模拟精度明显提高，模拟效果较好。

表3 率定期和验证期地下水埋深实测值与模拟值对比入Table 3 Comparison of measured and simulated groundwater depth at calibration and validation periods

表4 率定期和验证期研究区年排水量实测值与模拟值对比入Table 4 Comparison of measured and simulated annual discharge at calibration and validation periods

网格196 位于灌区总排干沟出口附近，将其作为灌区代表性排水电导率进行分析（表5）。率定期及验证期相对误差 RE 分别在 0.05%～12.48%和1.70%～14.83%之间。由于灌区排水电导率受外界干扰较大，部分年份模拟值误差较大，但率定期和验证期排水电导率RE 平均值为6.83%，误差在可接受范围内。

表5 率定期和验证期研究区年排水电导率实测值与模拟值对比Table 5 Comparison of measured and simulated salt concentrations of the drainage water at calibration and validation periods

2.2 情景方案模拟预测

2.2.1 现状灌排条件

由图5 可知，在现状灌排条件下，未来10 a 灌区年排水量呈先减小后逐渐稳定的趋势，年平均排水量为5.31 亿m3，电导率呈明显增加趋势。选取网格44、77、109 作为灌区上中游代表，网格141、155、179 作为下游代表，其中网格44、77 位于解放闸灌域，网格109 位于永济灌域，网格141、155 位于义长灌域，网格179 位于永乌拉特灌域。位于灌区中上游的耕地（网格44、77、109）土壤盐分呈轻微减小的变化趋势，位于灌区下游的耕地（网格141、155、179）土壤盐分呈明显增加趋势，而盐荒地盐分整体呈增加趋势。这也与河套灌区盐分空间变化情况较为吻合，受排水条件、地下水埋深等影响，灌区下游盐渍化整体较为严重[12]。此外，受季节性降水和灌溉等影响，耕地土壤盐分呈明显的季节性波动。

图5 现有灌排条件下未来10 a 水盐动态变化Fig.5 Dynamic changes of water and salt in the next 10 years under the existing irrigation and drainage conditions

2.2.2 总引水量减少方案

如图6 所示，随着时间的推移，灌区排水量减小，排水电导率及耕地土壤盐分增大。当W 减小15%时，10 a 后灌区年排水量由现状年的5.31 亿m3减小到4.00 亿m3，2016 年9 月—2025 年9 月，排水电导率由2.97 dS/m 增加到3.80 dS/m，上游耕地土壤盐分由4.49 dS/m 增加到5.90 dS/m，增加了31.25%，下游耕地土壤盐分由2.84 dS/m 增加到4.43 dS/m，增加了55.98%。

图6 不同引水量条件下灌区水盐动态变化Fig.6 Dynamic changes of water and salt under different water diversion quantity

2.2.3 渠系水利用系数提高方案

如图7 所示，随着时间的推移，灌区排水量呈先减小后趋于稳定的变化趋势，说明当Ƞ 提高到一定程度后，灌区排水量受Ƞ 的影响程度逐渐减小。随着Ƞ的提高，排水电导率增大，耕地土壤盐分减少。当Ƞ提高20%后，2016 年9 月—2025 年9 月，排水电导率由2.94 dS/m增加到6.51 dS/m；上游耕地（网格77）土壤盐分由4.49 dS/m 减小到3.44 S/m，减少了23.47%，下游耕地（网格155）土壤盐分由2.84d S/m减小到2.72 dS/m，减小了4.22%。

图7 不同渠系水利用系数条件下灌区水盐动态变化Fig.7 Dynamic changes of water and salt under different water use coefficient of canal system

2.2.4 不同灌溉定额方案

如图8 和图9 所示，同一灌溉定额下，未来灌区排水量呈先减少后趋于平稳的变化趋势，随着生育期和秋浇期灌溉定额的增加，灌区排水量增加，排水矿化度升高，短期较大的灌溉量对灌区盐分起到一定的淋洗作用。整体来看，生育期灌溉定额对耕地土壤盐分的影响相对较小，这与毛威等[9]研究结果一致。在WQ-20%、WQ-10%、WQ+20%、WQ+20%方案下，2016 年9 月—2025 年9 月，上游耕地（网格77）土壤盐分由4.49 dS/m 变为5.95、5.25、4.20、3.77 dS/m。

图8 生育期不同定额条件下灌区水盐动态变化Fig.8 Dynamic changes of water and salt under different irrigation quota

图9 秋浇期不同定额条件下灌区水盐动态变化Fig.9 Dynamic changes of water and salt under different autumn irrigation quota

3 讨 论

SahysMod 模型可以综合考虑区域土壤、作物、地下水的空间变异性，对灌区土壤水盐、地下水盐、排水排盐等进行模拟，并在干旱半干旱地区得到成功应用[17-18]。本研究从灌区实际情况出发，以现状条件下灌区引水量、田间灌溉量、渠系渗漏水量及灌区排水量等为基准，对比不同方案下灌区引排水量、节水量等情况。参考《乌梁素海综合治理规划研究》中生态需水量情况，分析了不同方案的效果（表6），初步提出适宜的节水策略及方案措施。现状条件下，灌区年净引水量和年平均排水量分别为43.10 亿m3和5.31 亿m3，排水电导率为2.96 dS/m。当灌区引水量减少20%时，可节约8.62 亿m3水量，末级渠道进入田间的灌溉量由现状条件下的23.18 亿m3减少到18.55 亿m3，乌梁素海所需最小补水量增加到1.96 亿m3。随着引水量的减小，灌区引盐量、排盐量和积盐量均呈减小趋势，会对乌梁素海水环境产生一定影响。当总引水量不变时，Ƞ 提高20%后，10 a 后灌区积盐量相比现状灌排条件下可减少20.82%。尽管通过各种措施可节约一定的水量，但需综合考虑下游维持乌梁素海现有水面面积和盐分所需的最小生态需水要求，并结合灌区实际生态补水能力全面综合考虑。当总引水量在现状基础上减少小于5%（低）、5%～10%（中）、10%～15%（高）3 个水平时，对应的灌区所需净水量最小为40.94 亿、38.79 亿～40.94 亿、36.63 亿～38.79亿m3，可节约水量分别为2.15 亿、2.15 亿～4.31 亿、4.31 亿～6.46 亿m3；乌梁素海所需生态补水量分别为0.93 亿、0.93 亿～1.26 亿、1.26 亿～1.58 亿m3；若保持田间灌溉量不变时，Ƞ 需分别提高5.3%（0.56）、5.3%～10%（0.56～0.59）、10.0%～17.6%（0.59～0.63）。综上所述，考虑乌梁素海最小生态需水要求，引水量最多可减少15%，最多可节约6.46 亿m3的水量。若进一步考虑下游乌梁素海生态环境改善目标需求，则所需生态需水量将更大，关于此方面的研究，还有待进一步开展。

表6 不同节水方案下水盐平衡分析Table 6 Water salt balance analysis table of different water-saving schemes

当引水量不变时，未来Ƞ 越高，田间灌溉量越大，耕地土壤脱盐效果越好，灌溉量对耕地土壤盐分影响较大。史海滨等[19]认为，灌溉可以对土壤盐分进行有针对性的调控，进而达到脱盐效果。本研究基于不同灌溉和秋浇定额开展模拟，发现随秋浇定额的增加，土壤脱盐效果较好。当秋浇定额在现状基础上减少10%和20%，增加10%和20%时，网格77 的耕地土壤盐分在10 a 后可分别增加16.79%和32.36%，减少6.45%和16.01%，但当秋浇灌溉定额过大时，土壤脱盐效果略微减弱。李瑞平等[6]提出秋浇灌溉可以起到淋洗盐分，蓄水保墒的作用，但不适宜的秋浇时间和水量或许还会加剧土壤次生盐渍化并危害作物生长[19]。陈艳梅等[20]考虑了节水灌溉、作物生长以及SaltMod模型对根层土壤盐分的模拟结果，提出河套灌区沙壕渠灌域较优的秋浇净灌溉定额为2 700 m3/hm2。因此，适宜的秋浇制度应综合考虑灌区节水增效、盐分淋洗、储水保墒等效果。

受河套灌区特殊的秋浇冻融影响，模型在模拟季节性地下水埋深和排水量时精度偏低，与以往研究相似[12]。毛威等[9]基于SaltMod 模型开展井渠结合区土壤盐分演化规律分析，结果表明河套灌区地下水矿化度与秋浇频率有较大关系，且季度地下水埋深模拟与实测值误差最大是在第1 季度。彭振阳等[21]研究表明，秋浇后的排水过程对秋浇期和冻结期的土壤盐分运动规律均有显著的影响，但由于区域地形和沟渠布置的影响，不同观测点的排水条件和地下水埋深均有较大差别。SahysMod 模型采用多年平均降水量和灌溉量作为输入条件，所以模型反映的是长时间情况下的地下水位变化趋势，并不能反映由降水或灌溉在短期内引起的水位剧烈波动。从长时间序列来看，模型计算的地下水埋深变化可以反映区域水分运动规律。但由于现有模型不能考虑冻融问题，在今后研究中，应考虑耦合冻融模型，全面认识灌区水盐运移规律。

近年来，随着引黄水量减少，灌区节水压力有所增大。节水技术和措施不仅影响灌溉用水量，还会对灌区下游生态环境造成影响[22]。种植结构调整是灌区农业节水的重要措施，不同种植结构的耗水量与灌溉需水量时空分布不同，会对灌溉引水、地下水补给量、地下水位、渠系渗漏量、农田排水量等各要素带来影响[23]，进而对区域水盐动态产生一定影响。种植结构调整下农田水盐各要素发生显著变化需要一定的响应时间，如何定量表达种植结构变化与农田各水盐动态要素的影响仍是一个难点。鉴于种植结构调整与灌溉引水有较为密切的关系，本研究考虑了不同引水量以及灌溉定额方案下的水盐动态变化情况，但对不同类型种植结构调整下区域土壤盐分定量变化未进行考虑，下一步还需对模型做进一步改进，增加农业种植区类型划分数量，考虑不同种植结构调整下区域土壤盐分定量变化。

4 结 论

1）SahysMod 模型能够较好地模拟研究区不同节水方案下水盐动态变化情况，可以对耕荒地交错分布区域的土壤水盐动态变化进行模拟。

2）现有灌排模式下，灌区年排水量呈先减小后逐渐稳定的趋势，年排水量平均值为5.31 亿m3。灌区中上游耕地土壤盐分量呈轻微减小趋势，下游呈明显增加趋势。考虑灌区下游乌梁素海生态需水量，未来引水量最多可减少15%（节约6.46 亿m3水量）。若田间灌溉量维持不变，Ƞ 可提高17.6%。

3）当总引水量的削减量相同时，灌区排水量受渠系渗漏影响大于田间渗漏，且田间灌溉量削减方案对灌区排盐提升能力效果较佳。因此，可优先考虑减少田间灌溉量，其次考虑提高Ƞ 的方案措施。尽管通过各种措施可节约一定水量，但需综合考虑灌区下游乌梁素海生态需水要求，并结合灌区实际生态补水条件分析确定最佳用水管理方案。

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Using Semi-distributed Hydrological Model to Improve Water and Salt Management in Hetao Irrigation District

CHANG Xiaomin1,2, LIU Siyu1, WANG Shaoli1,2, GUAN Xiaoyan1,2*, CHEN Haorui1,2
(1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China;2. National Center for Efficient Irrigation Engineering and Technology Research-Beijing, Beijing 100048, China)

【Objective】Available water for irrigation in Hetao irrigation district has been reduced consistently over the past decades. Improving its water management to alleviate soil salinity is critical to sustaining crop production in this region. The purpose of this paper is to seek optimal water-saving irrigation schemes for this region by using process-based models.【Method】The semi-distributed hydrological model (SahysMod) is used in our study. We consider spatial variability of numerous factors in the modelling, which include meteorology, hydrogeology, soil,irrigation and crops. The model is then combined with GIS to simulate the spatiotemporal dynamics of soil water and salt under different scenarios. Data measured from 2007 to 2012 and 2013—2016 were used to calibrate and verify the model, respectively.【Result】①In a business as usual scenario, the annual drainage decreases first before gradually stabilizing, with the average annual drainage being 531 million m3; salinized lands in the middle and upper reaches of the irrigation district decrease slightly, but increase significantly in the lower reach. ②Considering water-saving in the whole irrigation district and ecological demand for water in the downstream and the Wuliangsuhai lake, the total water diversion from the canal head should be reduced by 15% from the current level.This will save up to 646 million m3of water. ③If the current irrigation amount remains unchanged, the water utilization coefficient of the canal can be improved 17.6% at the best. ④If the reduction in total water diversion from Yellow River is the same, reducing irrigation amount in the field is the best way to boost salt leaching. In this scenario, reducing irrigation amount should be the priority, followed by improving water utilization coefficient of the canal.【Conclusion】In addition to saving water, considering ecological demand of the downstream for water is also important in optimizing water management in Hetao Irrigation District.

SahysMod model; water and salt dynamics; spatial change; irrigation water saving; irrigation and drainage management

S156.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022352

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1672 - 3317（2023）04 - 0081 - 11

2022-06-24

国家自然科学基金项目（52109073）；青海省基础研究项目（2021-ZJ-709）

常晓敏（1988-），女。高级工程师，博士，主要从事农业水土资源与环境研究。E-mail: changxm@iwhr.com

管孝艳（1979-），男。正高级工程师，博士，主要从事农业水土资源与环境研究。E-mail: guanxy@iwhr.com

责任编辑：韩 洋