基于HYDRUS-1D的秸秆覆盖条件下黑土区玉米田土壤水盐运移规律

刘继龙,吕 航,曹晓强,李济桢,张玲玲,奥列格

(1.东北农业大学水利与土木工程学院,黑龙江 哈尔滨 150030;2. 农业农村部农业水资源高效利用重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150030;3.东北农业大学文理学院,黑龙江 哈尔滨 150030)

东北黑土区每年产出约占全国1/3的商品粮食,是中国重要的商品粮生产基地[1],然而由于不合理的人为和自然因素导致黑土区农田土壤蓄水等能力降低,严重威胁了黑土区土壤资源安全[2]。秸秆覆盖作为一种保护性耕作措施,能显著抑制土壤水分无效蒸发,提高土壤蓄水能力,抑制土壤表层盐分积聚,是保护黑土区土壤资源的有效途径[3-4]。探究秸秆覆盖下黑土区土壤水盐运移过程,揭示秸秆覆盖对土壤水盐运移机制,对黑土区土壤资源高效可持续利用具有重要意义。

目前国内外学者已开展了许多关于秸秆覆盖对土壤水盐运移影响的研究,如孙博等[5]探究了不同秸秆覆盖量下盐渍土壤水盐变化规律;纪文宁等[6]研究了秸秆带状单双行覆盖和全覆盖下半干旱地区土壤水分分布情况;Peng等[7]分析了不同秸秆覆盖时期对土壤水分含量及水分利用效率的影响。秸秆覆盖条件下,秸秆与土壤具有相互作用,而且秸秆覆盖量、覆盖时间和覆盖方式对农田土壤水盐运移过程的影响有所差异,同时作物生长会使土壤水盐运移过程更加复杂。此外研究发现由于农田中土壤水盐动态信息不易连续监测,系统表征土壤水盐随时间变化的连续动态难度较大。采用数值模拟方法是分析土壤水盐连续动态变化的一种有效途径,HYDRUS模型由于能够综合模拟大气、作物共同作用下的田间土壤水盐运移过程而受到广泛关注[8-9]。目前国内外已有许多学者利用HYDRUS模型对不同条件下土壤水盐运移规律进行了研究,如Chen等[10]利用HYDRUS模型研究了不同地膜覆盖下土壤水分运移过程;余根坚等[11]使用HYDRUS模型分析了不同灌水方式对农田土壤水盐运移的影响;Kanzari等[12]模拟出不同水质灌溉下土壤盐分累积情况;李亮等[13]利用HYDRUS模型探究了半干旱地区荒地水盐运移机理。尽管国内外学者在这一领域已经取得了许多成果,关于秸秆覆盖措施下作物冠层覆盖与生理耗水作用的农田土壤水盐运移机理还有待深入研究。

本文以东北黑土区玉米地为例,利用HYDRUS-1D模型模拟不同秸秆覆盖量与生理耗水复合机制驱动下的农田土壤水盐运移过程,并对模型进行适用性评价,揭示不同秸秆覆盖量对黑土区农田土壤水盐运移的影响机制,以期为黑土区农田土壤水盐状态监测及土壤资源高效可持续利用提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2022年5—9月在东北农业大学阿城试验基地(127°03′E, 45°31′N)进行,该试验基地位于黑龙江省哈尔滨市阿城区,海拔高程162 m,平均气温3.3 ℃,无霜期135～140 d,平均日照时数2 550 h,年平均降雨量580～600 mm。土壤类型为黑土,有机质含量为18.42 g·kg-1,碱解氮量为141.6 mg·kg-1,有效磷量为22.3 mg·kg-1,速效钾量为146.21 mg·kg-1。作物生育期降雨量与土壤蒸发量由试验区内自动气象站采集,如图1所示。

图1 2022年玉米生育期降雨量与蒸发量Fig.1 Rainfall and evaporation during maize growth stages in 2022

1.2 试验设计

试验地种植玉米品种为‘翔禾88号’,设置对照(CK,无秸秆覆盖)、秸秆半量覆盖(CM1,0.33 kg·m-2)、秸秆全量覆盖(CM2,0.65 kg·m-2)3个处理。所覆盖秸秆的长度约为20 cm,秸秆全量覆盖量为试验前一年各小区平均秸秆产量。每个处理3次重复,共9个小区。每个小区面积为36 m2(6 m×6 m),保护行、隔离带均为6 m×2 m,种植密度为株距25 cm、垄距65 cm,其他种植管理方式与当地常规种植方式一致。

在玉米苗期(6月4日—6月20日)、拔节期(6月21日—7月9日)、抽雄期(7月10日—7月31日)、灌浆期(8月1日—8月19日)、成熟期(8月20日—9月11日)内每隔7～15 d分别采集试验小区0～10、10～20、20～30、30～40 cm土样,使用环刀法测定土壤容重,利用激光粒度分析仪(S3500 &Bluewave,大昌华嘉商业(中国)有限公司)测定土壤粒径分布(采用国际制土壤分类标准),如表1所示。土壤含水率用烘干法测定。土壤含盐量采用土壤电导率表征,土壤电导率测定时,将风干土样过1 mm筛,以土水比1∶5配置待测液,提取上清液后采用电导率仪(DDS-307A,上海仪电科学仪器股份有限公司)测定。

表1 土壤容重与粒径分布Table 1 Soil bulk density and particle size distribution

2 HYDRUS-1D模型建立

2.1 基本方程

2.1.1 水分运动基本方程 采用增加汇源项的一维Richards方程来描述土壤水分运移过程[14]。

(1)

式中,θ为土壤体积含水率(cm3·cm-3);t为时间(d);z为垂向空间坐标,向上为正;h为基质势(cm);K(θ)为非饱和导水率(cm·d-1);S(z)为汇源项,即单位时间内的根系吸水量(cm3·m-3·d-1)。

其中,公式(1)中参数采用HYDRUS-1D中的Van Genuchten模型拟合[15]。

θ(h)=θr+(θs-θr)·[1+|ah|n]-m,h<0

(2)

(3)

(4)

式中,θ(h)为基质势h处的土壤体积含水率(cm3·cm-3);Se为有效饱和度(cm3·cm-3);θs为饱和含水率(cm3·cm-3);θr为残余含水率(cm3·cm-3);Ks为饱和导水率(cm·d-1);a、m、n、l为经验系数。

2.1.2 根系吸水方程 根系吸水方程即汇源项S(z),可用Fedds模型进行计算[16]。

S(z)=α(h)·R(c)·β(z)·Tp

(5)

式中,α(h)为水分胁迫反应函数,无量纲;R(c)为盐分胁迫反应函数,无量纲;β(z)为标准化的根系吸水分布函数,无量纲;Tp为作物潜在蒸腾速率(cm·d-1)。本文玉米根系吸水参数选用HYDRUS-1D软件提供的玉米根系吸水参数如表2所示。

表2 玉米根系吸水参数Table 2 Water absorption parameters of maize root system

2.1.3 溶质运移基本方程 采用对流-弥散方程来描述土壤溶质的运移过程[17]。

(6)

式中,C为溶质浓度(g·cm-3);D为水动力弥散系数(cm2·d-1);qz为水流通量(cm·d-1)。

2.2 初始条件与边界条件

2.2.1 土壤水分运动的初始条件与边界条件 土壤水分运动的初始条件、上边界和下边界条件分别如式(7)～(9)所示[18]:

h(z,t)=h0(z,0)

(7)

(8)

(9)

式中,ho为初始土壤剖面压力水头(cm);qo为初始土壤剖面水流通量(cm·d-1)。土壤水分运动初始条件基于土壤实测含水率设定。上边界设为可随时间变化的大气边界条件,需添加模拟时期内逐日降雨量及蒸散量;由于试验区平均地下水埋深大于8 m[19],不考虑下边界水流通量,故设为自由排水边界。

2.2.2 土壤盐分运动的初始条件与边界条件 土壤盐分运动的初始条件、上边界和下边界条件分别如式(10)～(12)所示[18]:

C(z,t)=C0(z,0)

(10)

(11)

(12)

式中,Co为初始土壤溶质浓度(g·cm-3)。土壤盐分运动采用土壤溶液电导率表征,其初始条件基于土壤实测电导率设定,上边界为浓度通量边界,下边界为零浓度梯度边界。

2.3 单元划分

模拟区域设为农田0～40 cm土层,划分为4层,分别于10、20、30、40 cm深度处设置观测点。时间离散单位为 d,模拟时间从6月4日—9月11日,共100 d。设定初始时间步长、最小时间步长、最大时间步长分别为0.001、0.001、1 d。

2.4 模型参数

土壤水力参数与溶质运移参数是土壤水盐模拟的重要参数,土壤水力参数包括饱和导水率(KS)、残余含水率(θr)、饱和含水率(θs)、形状参数(α)、经验参数(n)、孔隙连续度(l),根据实测土壤容重及粒径分布使用Rosetta模型初步确定,土壤中溶质运移主要与水动力弥散系数(D)有关,其值基于文献初步确定[20-21],并根据试验实测数据对模型参数初值进行校准优化,结果如表3所示。

表3 土壤水力参数与溶质运移参数Table 3 Soil hydraulic parameters and solute transport parameters

3 结果与分析

3.1 模型检验

根据农田实测土壤含水率与电导率对模拟结果进行验证,采用决定系数(R2)、标准误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)评价模型模拟精度[21]。R2、RMSE和MRE阈值在0～1之间,其中R2值越大、RMSE和MRE值越小,表明模拟精度越高。模拟精度如表4所示,土壤含水率实测值与模拟值的R2介于0.903～0.940,RMSE介于0.010 ～0.014 cm3·cm-3,MRE介于3.46%～4.64%;土壤电导率实测值与模拟值的R2介于0.817～0.853,RMSE介于0.091～0.111 mS·cm-1,MRE介于4.06%～5.46%。模拟的模拟值与实测值吻合程度较高,模型模拟结果能较好地反映各处理土壤水盐动态变化特征。其中,各处理土壤水分模拟精度均高于土壤盐分模拟精度,究其原因是盐分对流-弥散过程不易刻画,造成其模拟误差较大。而随秸秆覆盖量的增加模拟精度随之降低,这是由于秸秆覆盖减少了表层土壤与大气的接触面积,使其边界条件更为复杂,致使模拟精度降低。

3.2 不同秸秆覆盖量下土壤水盐动态

3.2.1 不同秸秆覆盖量下土壤水分动态 不同秸秆覆盖量下玉米生育期各土层土壤水分动态变化如图2所示,同一土层各处理土壤含水率随时间的波动趋势基本一致,波动幅度随土层深度增加而降低,这是因为大气降雨与土壤蒸发优先作用于上层土壤。玉米各生育时期不同处理0～40 cm土层平均含水率如表5所示,各处理土壤平均含水率在成熟期达到最大值,原因是在此期间降雨较为丰富,玉米生长、叶面积增大较快,降低了土壤蒸发[22]。在玉米不同生育期内 CM1和CM2处理土壤平均含水率均显著高于CK处理。与CK处理相比,苗期CM1和CM2处理土壤平均含水率分别增加7.11%和12.26%;拔节期CM1和CM2处理土壤平均含水率分别增加5.34%和8.68%;抽雄期CM1和CM2处理土壤平均含水率分别增加4.49%和7.16%;灌浆期CM1和CM2处理土壤平均含水率分别增加4.10%和6.36%;成熟期CM1和CM2处理土壤平均含水率分别增加3.51%和5.48%。

表5 各处理不同生育期0～40 cm土层平均含水率 /(cm3·cm-3)Table 5 Average soil water content of 0～40 cm soil layer in different growth stages of each treatment

图2 玉米生育期间土壤含水率变化过程及模拟情况Fig.2 Change process and simulation of soil water content during maize growth

相同土层深度下,土壤水分含量随秸秆覆盖量增加而增加。在玉米全生育期内,CM1和CM2处理0～10 cm土层平均含水率较CK处理分别增加5.78%和9.62%,10～20 cm土层平均含水率较CK处理分别增加5.19%和8.87%,20～30 cm土层平均含水率较CK处理分别增加4.83%和7.43%,30～40 cm土层平均含水率较CK处理分别增加3.38%和5.26%。这是由于秸秆覆盖阻断了农田土壤与大气的直接接触,有效降低大气直接辐射到土壤表层,抑制了土壤水分蒸发,提高了土壤含水率[23]。随土层深度增大,CM1和CM2处理较CK处理土壤含水率增幅降低,这是因为浅层土壤受地面环境因素影响较大,使得秸秆覆盖对浅土壤的影响效应更加明显。

3.2.2 不同秸秆覆盖量下土壤盐分动态 图3反映了玉米生育期内不同土层各处理土壤盐分动态变化情况,由图3可知,同一土层各处理土壤电导率随时间的波动趋势相似,波动幅度随土层深度增加而降低。不同秸秆覆盖量下玉米各生育时期0～40 cm土层平均电导率如表6所示,在玉米不同生育期内 CM1和CM2处理土壤平均电导率均显著低于CK处理。与CK处理土壤平均电导率相比,苗期CM1和CM2处理分别降低7.76%和12.94%,拔节期CM1和CM2处理分别降低7.21%和11.77%,抽雄期CM1和CM2处理分别降低6.64%和10.51%,灌浆期CM1和CM2处理分别降低6.19%和9.53%,成熟期CM1和CM2处理分别降低5.42%和7.82%。

表6 各处理不同生育期0～40 cm土层平均电导率/(mS·m-1)Table 6 Average soil electrical conductivity of 0～40 cm soil layer in different growth stages of each treatment

图3 玉米生育期间土壤电导率变化过程及模拟情况Fig.3 Change process and simulation of soil electrical conductivity during maize growth

相同土层深度下,土壤电导率随秸秆覆盖量增加而降低。在玉米全生育期内,CM1和CM2处理0～10 cm土层平均电导率较CK处理分别降低8.93%和12.41%,10～20 cm土层平均电导率较CK处理分别降低7.08%和10.50%,20～30 cm土层平均电导率较CK处理分别降低5.53%和9.29%,30～40 cm土层平均电导率较CK处理分别降低4.61%和8.87%。分析认为是秸秆覆盖通过降低光照对土壤的辐射作用,减少土壤水分蒸发,延长水分在土层停滞时间,使土壤中可溶性盐加快溶解速率,从而提高土壤的抑盐效果[24]。

4 结 论

HYDRUS-1D模型能够模拟研究区不同秸秆覆盖量条件下玉米生育期间农田生态系统的土壤水盐运移过程,模拟结果较好地反映出了土壤水盐动态分布和随生育阶段的变化规律。土壤水分模拟精度高于土壤盐分模拟精度,且随秸秆覆盖量的增加土壤水盐模拟精度稍有降低。秸秆覆盖可提高土壤水分含量,抑制土壤盐分积累。随秸秆覆盖量增加,秸秆覆盖对土壤水盐运移的作用效果更加明显。作物生育期内土壤含水率与电导率的波动幅度随土层深度增加而降低。0～40 cm土层中,秸秆半量覆盖较裸地作物生育期土壤平均含水率提高3.38%～5.78%,土壤平均电导率降低4.61%～8.93%;秸秆全量覆盖较裸地作物生育期土壤平均含水率提高5.26%～9.62%,平均电导率降低8.87%～12.41%。