基于WinSRFR软件的农田水利灌溉优化组合模型研究

李勋章，付梁其，潘 磊，何晓静

（1.常州市金坛区水资源管理服务中心，江苏 常州 213200；2.常州市水利规划设计院有限公司，江苏 常州 213000；3.常州市金坛区水利规划服务中心，江苏 常州 213200；4.江苏省水文水资源勘测局常州分局，江苏 常州 213002）

针对江苏省常州市金坛区的灌溉系统，本文采用地表水灌溉WinSRFR 模型和地下水灌溉SWAP模型，同时模拟地表水和地下水的流量，形成组合化模拟模型；确定最佳灌溉深度和灌溉次数，提高灌溉用水效率，达到农田灌溉效率优化的效果[1]。

1 研究区域概况

常州市金坛区地处江苏省南部，位于北纬31°33'42″～31°53'22″、东经119°17'45″～119°44'59″，该地区的农作物生长主要依赖灌溉用水。金坛区常采用垄沟系统或管道系统进行灌溉，共有9个分区，每个分区灌溉约8 h，通常在4 d 内完成一轮完整的灌溉。河水通过泵站、运河和管道网络输送至农田。

2 模型方法

本研究采用了组合模型的方法：SWAP 模型用于确定灌溉计划和灌溉深度，而WinSRFR 模型用于确定土壤入渗功能和优化灌溉方案。组合模型的建模过程，如图1所示。

图1 基于WinSRFR软件的农田水利灌溉优化组合模型

2.1 SWAP模型

为了使灌溉期间的盐分浸出厚度保持在SWAP模型可接受的范围内，本文采用如下公式计算盐分浸出厚度[2]：

式中：LR为浸出厚度（mm）；LF为浸出分数；Dir为灌溉深度（mm）；ECiw为灌溉水的电导率（S/m）；ECe为所需土壤饱和糊状提取物的盐度。

在高蒸腾和低蒸腾的根系水分吸收期间，内涝和干旱胁迫被模拟为潜在蒸腾减少系数的函数。相对作物产量Yact/Ypot的计算公式如下[3]：

式中：Yact为实际产量（kg）；Ypot为潜在产量（kg）；Tact为实际蒸腾量（mm）；Tpot为潜在蒸腾量（mm）。

为了描述土层的水力特性，SWAP 模型使用的土壤水力函数如下[4]：

式中：θ为体积含水量（cm3/cm3）；θres为残余含水量（cm3/cm3）；θsat为饱和含水量（cm3/cm3）；h为土壤水头（cm）；α（1/cm）、n和m为经验形状因子；K为水力传导率（cm/d）；Ksat为饱和水力传导率（cm/d）；λ为形状参数；Se为相对饱和度。

2.2 WinSRFR模型

WinSRFR 模型的校准主要依靠渗透指标进行，在使用WinSRFR 模型评估或优化地面农田灌溉前，必须首先使用现场数据校准模型。当模拟入渗函数与现场数据中的土壤入渗函数相匹配时，即可在WinSRFR 模型中进行校准。土壤入渗函数计算公式如下[5]：

式中：Z为累积入渗深度（mm）；k和a为经验拟合参数；b为基本入渗率（mm/h）；t为入渗时间（h）；c为初始快速渗透到裂缝中的深度（mm）。k、a、b和c根据现场实测确定。

在研究区域现场开展数据收集工作，并选取了7 条具有代表性的相邻垄沟。每条垄沟宽1.83 m，分别用5 个木柱标记。木柱位于距离垄沟上游端0、60、120、180 和240 m 的位置，如图2 所示。现场收集数据如下：①使用带刻度的水桶和秒表测量每条垄沟的灌溉流量，并控制灌溉用水到达不同的位置，如图2 中灰色水体所示；②土壤的基本入渗率使用双环入渗仪测定，入渗仪安装在垄沟中央位置（图2 中的F（m））；③通过测量获得垄沟的平均横截面几何形状，并以20 m 的间隔沿垄沟测量纵向坡度。

图2 WinSRFR模型模拟试验中测试垄沟示意

在实测数据基础上，使用WinSRFR 模型优化灌溉流量为1.0～4.0 L/s，截止时间为0～20 h，垄沟纵向坡度范围为0.02%～0.12%。模型输入数据是所需灌溉深度、垄沟几何形状（长度、形状、坡度）、土壤入渗函数、流量和截止时间。当最小灌溉深度等于所需灌溉深度75 mm 时，模型输出内容为优化的流量大小、应用均匀性、分布均匀性和截止时间曲线。最后，选择最大化的应用效率和分布均匀的流量及截止时间作为实际优化灌溉的依据。

3 模拟结果

对于天气和作物数据，本研究将来自江苏省气象站的每日气象数据和研究区2021 年的农作物数据输入SWAP 模型中，如图3 所示。在高蒸腾和低蒸腾的根系水分吸收期间，相对作物产量和土壤水力函数则依据研究区域现场试验确定。

图3 试验区内自然数据统计

3.1 SWAP模型的校准和验证

SWAP 模型在验证期间模拟地下水位深度的结果与观测值的平均值显著相关。当排水水位以上（K上）和以下（K下）土壤的水力传导率分别调整为1.5和4.0 cm/d 时，发现了两者最佳相关性，SWAP 模型标定参数结果详见表1。在验证期间，SWAP模型在预测地下水位深度方面的性能结果也显示出观测值和模拟值之间的良好一致性，MAE为11.02 cm，RMSE为25.00 cm。在校准和验证期间，负CRM值分别为-0.90 和-1.09，表明SWAP 模型估算地下水位深度的误差较小。SWAP 模型统计分析结果，详见表2。

表1 SWAP模型标定参数结果 cm/d

表2 SWAP模型统计分析结果

3.2 WinSRFR模型应用

研究发现在土壤深度75 mm 处，水的渗透作用比162 mm深度处更大，即使在渗透深度较低的垄沟长度的1/4 处，平均接收到的水量也是需要量的1.8倍。综合所有灌溉垄沟的灌溉效率，可得整体灌溉效率约为47%，这意味着超过1/2的灌溉用水因深层渗漏而流失。灌溉用水的渗漏损失进而影响作物产量值。例如，在F（-2）和F（-3）中，垄沟下游端的产量比上游端低30%。WinSRFR 模型优化灌溉评估结果，详见表3。由表3 可知，3.0 L/s 的流量和3.2 h的截止时间适合0.02%的坡度，而1.6 L/s 的流量和6.5 h的截止时间更适合0.12%的坡度。

此外，在坡度小于0.05%的垄沟中，最小和最大入渗深度分别出现在下游端和上游端。而在坡度大于0.05%的垄沟中，最大入渗深度出现在下游端。坡度较缓的情况下，灌溉用水的应用效率和分布均匀性更高。对于0.02%和0.12%的坡度，优化灌溉实践的应用效率分别为95%和88%时同时停止灌溉。

4 结论

本文对WinSRFR模型中研究区域所需灌溉深度75 mm 的封闭垄沟灌溉优化结果表明：当前实践中的2.5 L/s流量和8 h截止时间应分别减少到2.2 L/s和4.5 h，可使应用效率从47%增加到92%；随着垄沟坡度从0.02%增加到0.12%，优化的灌溉流量从3.0 L/s 减少到1.6 L/s，而截止时间从3.2 h 增加到6.5 h。本文研究指出了土地平整和垄沟形状对于实现高灌溉效率和分布均匀性的重要性。