太湖典型地區(qū)雨養(yǎng)麥田的徑流發(fā)生時間特征

嚴 磊，薛利紅，侯朋福*，徐德福，何世穎，俞映倞，楊林章

（1.南京信息工程大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210044；2.江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境研究所，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部長江下游平原農(nóng)業(yè)環(huán)境重點實驗室，南京 210014）

徑流是由于超滲產(chǎn)流或蓄滿產(chǎn)流兩種機制所形成的匯集流水[1]。近年來，隨著研究手段的豐富和養(yǎng)分流失過程的定量，較多研究表明徑流是農(nóng)田養(yǎng)分流失的主要途徑[2]，且受農(nóng)田耕種條件、降雨量、降雨強度、田間植被覆蓋度及土壤水分狀況等多種因素綜合影響[3]。如，稻田是一種獨特的濕地系統(tǒng)，田面在較長時間內(nèi)需保持一定水層，是在田埂保護下形成的一種封閉徑流體系，只有在降雨發(fā)生超過田面蓄水高度時田面水才會溢出形成機會徑流[4]。坡耕地除地表徑流外，壤中流也是其主要流失途徑[5]，其徑流的發(fā)生主要受植被覆蓋度及坡度影響，植被覆蓋度越大、坡度越小，徑流延遲效應(yīng)越強，產(chǎn)流越平穩(wěn)[6-7]。設(shè)施菜地徑流則主要集中在揭棚期，其產(chǎn)流的可能性、產(chǎn)流大小在特定的土壤和植被蓋度條件下與降雨量呈正相關(guān)[8-9]。旱地農(nóng)田徑流發(fā)生則受多種因素共同影響[10]，其徑流的發(fā)生與產(chǎn)流量的多少在滿足一定降雨強度及土壤含水量條件后還與植被覆蓋度及耕作方式有關(guān)[11]。這說明，不同類型農(nóng)田徑流發(fā)生特征差異較大。因此，對特定農(nóng)田的田間徑流發(fā)生特征進行研究有助于明確造成農(nóng)業(yè)面源污染的主要來源，為合理減少農(nóng)業(yè)面源污染提供理論基礎(chǔ)。

太湖是我國第三大淡水湖泊，隨著該地區(qū)農(nóng)業(yè)集約化種植的不斷發(fā)展和肥料的過量投入，由于農(nóng)田養(yǎng)分流失而引發(fā)的太湖水體污染現(xiàn)狀不容樂觀[12]。Zhao等[13]監(jiān)測結(jié)果表明，常規(guī)施肥下太湖地區(qū)稻田和麥田的徑流氮素流失量分別達到14.6 kg·hm-2和45 kg·hm-2。而太湖流域是典型的亞熱帶季風氣候，降水豐富、雨熱同期，稻麥輪作是本地區(qū)主要的種植方式[14]。不同于稻季受梅雨季、臺風影響顯著，降雨和徑流年內(nèi)分配相對集中[15]，麥季降雨發(fā)生的隨機性更強[16]。此外，太湖地區(qū)旱地小麥以雨養(yǎng)灌溉為主，且播種后常需配套豐產(chǎn)溝確保田面無積水，降雨強度超過土壤下滲速率、降雨量超過土壤飽和持水量或強降雨的瞬時沖刷均可能造成徑流事件的發(fā)生[16]。前人對太湖地區(qū)麥季徑流發(fā)生和流失特征開展了大量研究，但徑流發(fā)生時間不盡一致。如范宏翔等[17]研究指出麥季徑流事件主要在11月至次年2月發(fā)生，而Tian等[18]研究發(fā)現(xiàn)，麥季徑流發(fā)生主要集中在11 月至次年3 月。這也說明短期監(jiān)測數(shù)據(jù)由于年際間降水差異而較難對本地區(qū)麥田徑流發(fā)生的時間特征進行定性。

太湖地區(qū)小麥一般集中在10月下旬至11月上旬播種，次年5月下旬至6月上旬收獲；季節(jié)跨度上從上年秋末至次年夏初，不同季別和月份溫度變化差異較大[19]。因此，明確麥田徑流發(fā)生的時間特征對因時因地確定徑流養(yǎng)分削減方案更有針對性和指導(dǎo)意義。文獻檢索發(fā)現(xiàn)，侯朋福等[4]結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)與定位試驗觀測數(shù)據(jù)對太湖地區(qū)稻田徑流易發(fā)期進行了定性分析，但麥田鮮見相關(guān)報道。本研究擬通過太湖典型區(qū)域歷史降水資料和徑流發(fā)生時間的文獻統(tǒng)計結(jié)果分析，明確太湖地區(qū)雨養(yǎng)麥田的徑流發(fā)生時間特征，以期為該地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染削減方案的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 歷史降水資料的時序變化分析

選取太湖流域典型地區(qū)（蘇州、無錫、溧陽、湖州）（圖1）1956—2015 年60 a 間逐日降水數(shù)據(jù)（國家氣象信息中心），對60 a 的年降水量和麥季降水量進行整合分析，并分析了年降水量距平百分率。選擇降水距平百分率正常年份，依據(jù)小麥生長周期以月為統(tǒng)計區(qū)間分別統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)降水頻次（天數(shù)）、累積降水量，折算降水概率（降水頻次除以區(qū)間天數(shù)）和日均降水量（累積降水量除以降水頻次）。

1.2 徑流發(fā)生時間文獻收集及數(shù)據(jù)分析

選擇Web of Science 和中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，檢索關(guān)鍵詞設(shè)置為“wheat”&“runoff”&“China”（Web of Sci?ence 數(shù)據(jù)庫）和“小麥”&“徑流”（中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫），對目標文獻進行初步收集。文獻收集后，選擇太湖地區(qū)相關(guān)文獻并剔除無徑流發(fā)生時間統(tǒng)計和相同作者在同一田塊相同監(jiān)測年份的文獻后對太湖地區(qū)不同年份徑流發(fā)生時間進行分析。依據(jù)小麥生長周期以月為統(tǒng)計區(qū)間分別統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)徑流頻次（天數(shù)）并折算徑流發(fā)生概率（徑流頻次除以區(qū)間天數(shù)）。此外，依據(jù)文獻內(nèi)有記錄的降水資料，對不同年份驅(qū)動徑流發(fā)生的降水范圍進行統(tǒng)計。

圖1 氣象監(jiān)測點位分布Figure 1 Meteorological station sites

1.3 統(tǒng)計分析方法

距平[20]是時間系列中某一個數(shù)值與平均值的差，分正距平和負距平，距平百分率是對距平進行的標準化處理。因其能夠更加直觀地反映數(shù)值的變化，被廣泛運用于氣象研究。

降水距平百分率反映了某一年降水量與多年平均狀態(tài)的偏離程度，能體現(xiàn)降水量年際變化的程度及其變化過程的波動性，常被用來代表某年降水值較常年降水值的偏多偏少[21-22]。距平百分率的計算見公式（1）。

式中：Pi為某年的降水量，mm；P為多年平均值，mm。

式中：Pi為某年的降水量，mm；n=60，即1956—2015年60 a歷史降水數(shù)據(jù)。

根據(jù)葉瑾琳等[23]引用的國際標準，利用降水距平百分率劃分的等級為：當P≥50%，為澇；25%＜P＜50%，為偏澇；-25%≤P≤25%，為正常；-50%＜P＜-25%，為偏旱；P≤-50%，為旱。

常規(guī)數(shù)據(jù)處理和作圖在Excel 2007中進行。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于歷史氣象資料的降水發(fā)生時間特征

2.1.1 降水量統(tǒng)計及距平分析

圖2 為 1956—2015年60 a 間太湖典型地區(qū)（蘇州、無錫、溧陽、湖州）歷史降水量及麥季降水量數(shù)據(jù)整合分析。由圖可知，近60 a 太湖地區(qū)年降水量在657.7～1 643.7 mm，年均降水量為1 164.8 mm，年際之間呈現(xiàn)小幅波動趨勢。小麥生長季（11 月至次年5月）降水量約在207.3～742.8 mm，平均降水量均值為514.6 mm。麥季降水量占全年降水量比值為44.8%（20.5%～66.5%）。

年降水量距平百分率P結(jié)果表明，太湖地區(qū)降水量年際之間呈現(xiàn)出一定的波動性，除1987、1991、1993、1999、2015 年為偏澇年，1978 為偏旱年，其余年份均為正常年份，年降水距平百分率基本在±25%左右變化（正常）（圖3）。因此、剔除偏澇年（1987、1991、1993、1999、2015 年）和偏旱年（1978 年）后，對本地區(qū)降水的時間特征分析有一定的代表性。

圖2 60 a太湖典型地區(qū)年降水量和麥季降水量（1956—2015年）Figure 2 Annual precipitation and wheat season precipitation in the Tai-lake region in 60 years（1956—2015）

2.1.2 麥季降水概率和降水量的時序變化

圖4 所示為剔除偏澇年、偏旱年按月進行時序劃分的日均降水概率以及日均降水量統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果表明，小麥生長季降水概率的時序變化呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。降水概率最低月份出現(xiàn)在12 月，為25.2%，其余月份降水概率分別為27.1%（11 月）、30.5%（1 月）、36.2%（2 月）、41.4%（3 月）、43.0%（4月）、40.6%（5 月）。不同月份降水概率表現(xiàn)為4 月＞3月＞5月＞2月＞1月＞11月＞12月。

此外，日均降水量結(jié)果表明，按月劃分的日均降水量時序變化同樣表現(xiàn)為先下降后上升的趨勢（圖4）。日均降水量最低月份為12 月（5.94 mm），最高月份為5月（13.00 mm）。不同月份日均降水量表現(xiàn)為5月＞4月＞3月＞2月＞11月＞1月＞12月。

2.2 實際徑流發(fā)生頻次及降水范圍統(tǒng)計

表1 為對太湖流域文獻結(jié)合田間實測進行統(tǒng)計獲得的多年徑流事件發(fā)生頻次及降水范圍。從表中可以看出，2000—2018年共18季小麥種植，文獻檢索到的數(shù)據(jù)涵蓋13季，除2014—2015年處于偏澇年，其余監(jiān)測年份均為正常年份。小麥生長季徑流發(fā)生次數(shù)統(tǒng)計結(jié)果表明，在13 個小麥生長季內(nèi)，共發(fā)生116次徑流事件，年發(fā)生次數(shù)均值為8.9。此外，生長季內(nèi)徑流發(fā)生次數(shù)比較結(jié)果表明，徑流發(fā)生次數(shù)最多生長季為 2009—2010 年，最少生長季為2004—2005 年。此外，有記錄降水范圍結(jié)果表明太湖地區(qū)麥季驅(qū)動徑流發(fā)生的最小降水量為8.1 mm（2009—2010 年）；最大降水量為132 mm（2017—2018年）。不同年份驅(qū)動徑流發(fā)生的最小降水量范圍為8.1～19.4 mm。

圖3 60 a太湖典型地區(qū)年降水量距平圖Figure 3 Annual precipitation anomaly percentage of the Tai-lake region in 60 years

扣除偏澇年（2014—2015 年）后，12 年小麥生長季按月進行時序分析的徑流發(fā)生次數(shù)占比結(jié)果列于圖5。結(jié)果表明，2 月（20 次）和 3 月（19 次）的徑流發(fā)生次數(shù)明顯高于其他月份，各占總次數(shù)的19.05%和18.10%。12月（17次）、4月（14次）和5月（16次）徑流發(fā)生次數(shù)的占比相當，分別為16.19%、13.33%和15.24%。此外，11 月（7 次）和 1 月（12 次）徑流發(fā)生次數(shù)占比較低，分別為6.67%和11.43%。結(jié)果說明，2月和 3 月是徑流發(fā)生的高風險期，12 月、4 月和 5 月是次高風險期。

3 討論

農(nóng)田徑流的發(fā)生具有隨機性，但在特定的條件如降水、土壤含水量、田間植被覆蓋度等因素影響下，農(nóng)田徑流又呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性[31]。由于降水為農(nóng)田徑流發(fā)生的主要驅(qū)動力[29]且田間土壤條件時空及年際差異較大不易測定，因此本文統(tǒng)計太湖流域典型地區(qū)60 a 歷史降水時序變化和田間徑流實際發(fā)生時間規(guī)律，分析小麥生長季內(nèi)徑流風險期。當前，有學(xué)者基于降水的前提，對農(nóng)田徑流的發(fā)生規(guī)律進行研究。侯朋福等[4]對太湖流域稻田進行研究，得出基肥期和蘗肥期為水稻徑流易發(fā)期。寧建鳳等[32]對廣州典型稻田進行研究，得出早稻季為當?shù)貜搅靼l(fā)生的主要時期。汪亞及等[33]研究發(fā)現(xiàn)雨季為紅壤農(nóng)田氮素流失的高發(fā)期。然而，與稻田持續(xù)淹水特性不同，麥田土壤全生育期處于無水層狀態(tài)，更易受植被冠層和土壤含水量等因素影響。因此，麥田徑流的研究多集中于小麥徑流養(yǎng)分的流失總量及流失濃度[18，25，27，30]，對于通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法獲得麥季徑流發(fā)生高風險時段的研究較少。

圖4 60 a小麥生長季內(nèi)日降水概率、日均降水量時序變化（1956—2015年）Figure 4 Daily precipitation probability during the 60-year wheat growing season and temporal variation of daily precipitation（1956—2015）

表1 太湖地區(qū)多年徑流事件統(tǒng)計表Table 1 Statistical table of annual runoff events in Tai-lake region

圖5 太湖流域多年月份徑流次數(shù)占比圖Figure 5 Percentage of runoff in the Tai-lake basin for 13 years

本研究通過對太湖流域典型地區(qū)1956—2015 年歷史降水數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，除少數(shù)偏澇年及偏旱年外，其余年份基本在±25%（正常）之間波動。因此，剔除偏旱年及偏澇年后進行的降水發(fā)生時間特征分析具有一定的代表性。多年小麥生長季內(nèi)（剔除偏旱年及偏澇年）按月度時序劃分的日降水概率及日均降水量都呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。日降水概率和日均降水量最低月份皆為12 月，隨后日降水概率與日均降水量皆隨時序的遞增而增加。這與萬曉凌等[15]分析太湖流域降水月分配變化所得到的結(jié)論一致。但田間徑流的發(fā)生除受降水影響，還與田間土壤水分狀況、土壤下滲速率及地上部群體覆蓋度等因素密切相關(guān)。對太湖地區(qū)有降水記錄的徑流發(fā)生統(tǒng)計結(jié)果表明，不同年份驅(qū)動徑流發(fā)生的實際最小降水量為8.1～19.4 mm，有一定波動性。因此，有必要結(jié)合多年份田間徑流實際發(fā)生時間對太湖地區(qū)雨養(yǎng)麥田徑流發(fā)生時間特征進行分析。

本研究通過對2000—2018年共18季小麥種植年中有記錄的12 季（不含偏澇年）小麥徑流實際發(fā)生時間數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)小麥徑流發(fā)生時間與降水概率和日均降水量并不完全一致，2 月和3 月是徑流發(fā)生的高風險期，12月、4月和5月是次高風險期。這與俞映倞等[34]在太湖地區(qū)稻麥輪作農(nóng)田進行的實測研究所監(jiān)測到的徑流發(fā)生頻次較為一致。王靜等[35]在巢湖流域麥田的徑流實測研究時所記錄的徑流發(fā)生次數(shù)也多集中于2、3月。鄭少文等[8]在太湖流域菜地的徑流實測研究時也發(fā)現(xiàn)冬春茬蔬菜生長期內(nèi)徑流多發(fā)生于2、3 月。小麥徑流發(fā)生時間與降水概率和日均降水量并不完全一致的現(xiàn)象可能與小麥生長動態(tài)（群體覆蓋度）和土壤含水量等因素有關(guān)。2 月和3 月小麥分別處于越冬期和返青期，此階段小麥由于外界溫度較低而生長緩慢，植株較小[36]。盡管后期溫度略有回升使得小麥新生葉片逐漸伸出葉鞘，但其整體植被覆蓋度并未顯著提高。因此，盡管2 月和3 月降水頻次和日均降水量低于后期，但由于群體蓋度較小[37]，對降水的攔截能力較小，徑流發(fā)生風險較高[38]。4 月和5 月小麥分別處于拔節(jié)期和抽穗開花期。小麥在該時期生長旺盛，莖稈伸長，葉片逐漸展開導(dǎo)致其對降雨的截流量增大[39]。同時，該時期溫度回升使植株蒸騰作用變強，株間土壤蒸發(fā)量變大，耗水量加劇[40]。但與其他月份相比，4 月份和5 月份降水概率和日均降水量均較高。其中4 月降水概率明顯高于其他月份，而5 月日均降水量也明顯高于其他月份。因此，盡管4 月和5 月小麥群體蓋度較大[41]及溫度升高引起的土壤蓄水能力增強[42]，但徑流發(fā)生風險仍較高。11 月小麥播種后，由于種子萌發(fā)需水[36]，真葉生長耗水，同時受土壤裸露蒸發(fā)[43]和土壤翻耕等因素影響，土壤含水量較低而蓄水能力較強，因此11月徑流發(fā)生風險較低。與11 月相比，12 月降水概率和日均降水量較低，但徑流發(fā)生風險較高。這可能與此時氣溫逐漸降低，作物日耗水量減少[44]，及11 月降水引起的高土壤含水量所導(dǎo)致的疊加效應(yīng)有關(guān)。較多研究表明土壤前期含水量會對徑流事件的發(fā)生產(chǎn)生影響[45-46]，土壤前期含水量較高則更易發(fā)生徑流[10]，因此盡管12 月降雨量和降雨概率均不高，但其徑流發(fā)生風險較高。

4 結(jié)論

（1）2 月和3 月是太湖地區(qū)雨養(yǎng)麥田徑流發(fā)生高風險期，12月、4月和5月是次高風險。

（2）驅(qū)動徑流發(fā)生的最小降水量范圍為8.1～19.4 mm，徑流發(fā)生時間特征與降水概率和日均降水量并不完全一致。除小麥生長后期的高降水概率和日均降水量增加了麥田徑流發(fā)生風險，前期的降水累加效應(yīng)同樣增加了12月麥田徑流發(fā)生風險。