基于SHAW模型的南疆典型灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額空間分布

林 棟，黃 茜，許尊秋，毛曉敏

?農(nóng)業(yè)水土工程?

基于SHAW模型的南疆典型灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額空間分布

林 棟，黃 茜，許尊秋，毛曉敏※

（1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，北京 100083；2. 甘肅武威綠洲農(nóng)業(yè)高效用水國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，武威 733000）

明晰西北旱區(qū)休閑期土壤鹽分淋洗定額的空間分布特征，對(duì)于水資源有效利用、土壤鹽漬化防控具有重要意義。受制于土壤鹽分、土壤質(zhì)地的空間變異性，在某一點(diǎn)尺度獲得的鹽分淋洗定額難以全面反映區(qū)域的情況。該研究以南疆阿拉爾灌區(qū)為例，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)和空間插值相結(jié)合的方法，確定灌區(qū)土壤鹽分、土壤質(zhì)地的空間分布特征，并通過(guò)劃分模擬單元，建立基于SHAW（the simultaneous heat and water）模型的灌區(qū)尺度分布式模型，得到了不同灌水模式下適宜的鹽分淋洗定額空間分布特征。結(jié)果表明：阿拉爾灌區(qū)土壤鹽分呈現(xiàn)出“西多東少，南多北少”的分布特征；不同深度土壤顆粒含量均以砂粒和粉粒為主，土壤質(zhì)地主要為粉壤土和砂壤土（占比約36.81%和19.44%）；土壤含鹽量和土壤砂粒含量是影響鹽分淋洗定額的主要因素，3種灌水模式（只冬灌、只春灌、冬灌+少量春灌）中，冬灌+少量春灌（300 m3/hm2）處理綜合權(quán)衡了冬灌和春灌的優(yōu)勢(shì)，灌區(qū)內(nèi)適宜冬灌定額主要介于1 500～2 250 m3/hm2之間，最有利于節(jié)水灌溉和作物出苗。研究可為當(dāng)?shù)厮Y源優(yōu)化調(diào)配和土壤鹽漬化防控提供參考。

鹽分；淋洗；土壤；南疆灌區(qū)；質(zhì)地；空間分布；SHAW模型

0 引 言

南疆地區(qū)位于亞歐大陸腹部，光照充足，是中國(guó)重要的棉花及瓜果生產(chǎn)基地，然而水資源短缺與土壤鹽漬化嚴(yán)重限制了南疆農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。膜下滴灌等節(jié)水改造技術(shù)雖然有效緩解了水資源短缺問(wèn)題，但由于膜下滴灌較小的灌水定額難以充分淋洗鹽分，常采用非生育期大水漫灌的方式進(jìn)行鹽分淋洗[1]。明晰灌區(qū)內(nèi)土壤鹽分、土壤質(zhì)地等的空間分布特征，并給出針對(duì)性的適宜鹽分淋洗定額，對(duì)于保障農(nóng)業(yè)用水優(yōu)化調(diào)配，維持南疆農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

已有學(xué)者通過(guò)田間試驗(yàn)與數(shù)值模擬的方法研究非生育期適宜的冬春灌組合淋鹽模式及定額[2-6]，楊鵬年等[2]針對(duì)不同鹽漬化土壤開(kāi)展不同定額的春灌試驗(yàn)，指出非鹽漬化或輕度鹽漬化土壤可采用滴灌出苗等的小定額春灌模式；LIU等[3]通過(guò)耦合Hydrus-2D與土壤-水-大氣-作物（soil-water-atmosphere-plant model，SWAP）模型，探究了不同生育期灌水制度下適宜的冬灌模式；胡宏昌等[4]開(kāi)展干旱區(qū)膜下滴灌農(nóng)田土壤鹽分非生育期淋洗規(guī)律研究，指出冬灌對(duì)鹽分的淋洗效果要優(yōu)于春灌；毛威等[5]指出在井灌區(qū)通過(guò)2年一次的秋澆壓鹽可以長(zhǎng)期將土壤含鹽量控制在3 g/kg以下；錢(qián)穎志等[6]指出存在暗管排鹽時(shí)，冬灌300 mm可以達(dá)到36%的目標(biāo)脫鹽率。同時(shí)南疆地處季節(jié)性凍土區(qū)，凍融過(guò)程進(jìn)一步加劇了土壤水鹽運(yùn)移的復(fù)雜性。倪東寧等[7]研究表明秋澆后土壤鹽分被淋洗到根系層以下但并未排出，凍結(jié)期隨水分運(yùn)移到上層土壤；李瑞平等[8]利用SHAW（the simultaneous heat and water）模型模擬不同鹽漬化凍融土壤的水熱鹽運(yùn)移規(guī)律，并提出適用于河套灌區(qū)的節(jié)水灌溉制度。然而現(xiàn)有成果大多是在點(diǎn)尺度進(jìn)行的，由于土壤含鹽量、土壤質(zhì)地、作物種類等因素具有較大的空間變異性，在點(diǎn)尺度獲得的鹽分淋洗定額難以直接應(yīng)用于區(qū)域尺度。

基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)的分布式水文模型，能夠充分考慮上述因素的空間分布特征，對(duì)于確定灌區(qū)尺度適宜的鹽分淋洗定額具有重要意義[9-12]。楊樹(shù)青等[9]將土壤按鹽漬化程度進(jìn)行分區(qū)，確定了對(duì)區(qū)域土壤環(huán)境影響較小的生育期咸淡水輪灌優(yōu)化方案；郝遠(yuǎn)遠(yuǎn)等[10]采用分布式模擬的方式建立了耦合模型HYDRUS-EPIC（hydrus-erosion productivity impact calculator），并推廣至區(qū)域尺度評(píng)估了河套灌區(qū)土壤水鹽和作物生長(zhǎng)的時(shí)空狀況。LIU等[11]基于GIS空間插值方法探究了黃河三角洲土壤鹽分三維空間分布特征；SINGH等[12]利用分布式SWAP模型評(píng)估了水鹽脅迫條件下Sirsa地區(qū)作物耗水與產(chǎn)量。灌溉、蒸發(fā)等人類活動(dòng)導(dǎo)致土壤鹽分在水熱耦合作用下運(yùn)移過(guò)程復(fù)雜，尤其是在凍融期。而現(xiàn)有分布式水文模型主要關(guān)注生育期內(nèi)土壤水鹽運(yùn)移和作物生長(zhǎng)狀態(tài)，較少考慮凍融過(guò)程對(duì)土壤水熱鹽運(yùn)移及適宜鹽分淋洗定額的影響。

因此，本研究以南疆典型灌區(qū)阿拉爾灌區(qū)為研究對(duì)象，考慮土壤含鹽量、土壤質(zhì)地和作物類型的空間分布特征，劃分均質(zhì)模擬單元，采用凍融土壤水熱鹽耦合模擬模型SHAW進(jìn)行不同冬春灌下農(nóng)田鹽分動(dòng)態(tài)的模擬，從而得到南疆阿拉爾灌區(qū)適宜的冬春灌鹽分淋洗定額，以期為灌區(qū)水資源優(yōu)化調(diào)配和土壤鹽漬化防控提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阿拉爾灌區(qū)地處天山南麓（40°22′～40°57′N，80°30′～81°58′E），南鄰塔克拉瑪干沙漠，北部受到天山山脈阻隔濕冷氣流。冬季寒冷少雪，春季多風(fēng)，晝夜溫差大，雨量稀少，年降雨量在50 mm左右，地表蒸發(fā)強(qiáng)烈，年潛在蒸發(fā)量在2 000 mm左右[13]，為極端干旱的純灌溉型農(nóng)業(yè)區(qū)，灌溉水源為天山冰雪消融水和季節(jié)性河流引蓄水[14]。灌區(qū)位于阿克蘇河、葉爾羌河、和田河三河交匯之處的塔里木河上游，地下水埋深2～5 m，地勢(shì)由西北向東南傾斜，灌區(qū)內(nèi)主要作物為棉花，其次為紅棗、香梨等經(jīng)濟(jì)作物。研究區(qū)地理位置見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)地理位置及模擬單元示意圖

1.2 采樣點(diǎn)布置與數(shù)據(jù)采集

利用ArcGIS和Google Earth確定研究區(qū)范圍，考慮到阿拉爾市部分土壤荒漠化嚴(yán)重，不適宜作物種植，因此采樣點(diǎn)并未完全覆蓋阿拉爾市行政區(qū)，而是根據(jù)土地利用類型及采樣點(diǎn)范圍，考慮地形等因素的影響，確定了阿拉爾灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額模擬的范圍。于2020年4月初（春灌前）進(jìn)行實(shí)地采樣調(diào)研，記錄各單元主要作物類型，采集單元內(nèi)不同深度土壤。采樣點(diǎn)之間相距約5 km，保證均勻分布的同時(shí)盡量避開(kāi)道路、溝渠等的影響，覆蓋耕地、林地、草地、荒地等不同土地類型，共確定采樣點(diǎn)164個(gè)。由于棉田根系活動(dòng)主要集中0～60 cm，鹽分累積多集中在>60～100 cm，采樣深度設(shè)置為0～20、>20～40、>40～60、>60～80、>80～100 cm。灌區(qū)采樣點(diǎn)布置如圖1所示。

各采樣點(diǎn)土壤含鹽量根據(jù)土水質(zhì)量比1∶5的土壤浸提液的電導(dǎo)率（電導(dǎo)率儀DDSJ-308A，上海精科儀器公司），按照當(dāng)?shù)亟?jīng)驗(yàn)公式[15]確定，并依據(jù)新疆土壤鹽漬化分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[16]確定鹽漬化程度。與含鹽量相比，土壤含水率在灌區(qū)尺度的空間變異性較小[17]，因此僅選擇20個(gè)典型采樣點(diǎn)，測(cè)量土壤含鹽量的同時(shí)根據(jù)烘干法測(cè)量土壤含水率。土壤顆粒級(jí)配采用馬爾文激光粒度儀測(cè)量，并按照美國(guó)制分類標(biāo)準(zhǔn)確定砂粒（0.05～2 mm）、粉粒（0.002～<0.05 mm）、黏粒（<0.002 mm）體積百分比及土壤質(zhì)地。地統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用普通克里金方法分析區(qū)域數(shù)據(jù)的空間變異性和空間插值[18-19]，本研究中采用SPSS 21.0軟件對(duì)土壤鹽分、土壤顆粒級(jí)配進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，利用ArcGIS結(jié)合克里金空間插值方法繪制區(qū)域變量的空間分布圖。

阿拉爾灌區(qū)土地利用類型來(lái)源于GlobeLand 30:全球地理信息公共產(chǎn)品，包含耕地、林地、草地、灌木地、建筑、裸地等10個(gè)一級(jí)分類。采用2000、2010、2020年的土地利用數(shù)據(jù)，利用ArcGIS進(jìn)行解譯、裁剪，確定阿拉爾灌區(qū)近20年的土地利用演變規(guī)律。降雨、輻射、氣溫、風(fēng)速、濕度等逐日氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于阿拉爾市灌溉試驗(yàn)站內(nèi)安裝的自記式集成氣象站（美國(guó)Campbell公司）。

1.3 分布式模型構(gòu)建

1.3.1 SHAW模型簡(jiǎn)介及適用性驗(yàn)證

SHAW模型是1989年由Flerchinger等開(kāi)發(fā)的，最初用于模擬土壤凍結(jié)和融化過(guò)程，模擬包含植物覆蓋、殘積層、積雪影響下的一維剖面中土壤水熱鹽運(yùn)移問(wèn)題[20-22]。其特色是能夠同時(shí)模擬土壤的水熱鹽運(yùn)移；提供了土壤凍結(jié)-融化過(guò)程的模擬；以及可深入模擬多物種植被冠層蒸騰和水汽傳輸。本文采用SHAW模型探究不同初始鹽分含量及土壤質(zhì)地下凍融過(guò)程鹽分淋洗與累積規(guī)律，并確定適宜的鹽分淋洗定額。

模型中考慮凍融條件的土壤水分通量方程為

式中θ為體積含水率，m3/m3；θ為體積含冰量，m3/m3；ρ為冰密度，kg/m3；ρ為水密度，kg/m3；為非飽和導(dǎo)水率，m/s；為土壤基質(zhì)勢(shì)，m；為水分的源匯項(xiàng)，m3/(m3·s)；q為水汽通量，kg/(m2·s)；為土壤深度，m；為時(shí)間，s。

SHAW模型中的土壤基質(zhì)溫度計(jì)算，考慮了凍結(jié)土層中由液態(tài)水帶來(lái)的對(duì)流熱傳導(dǎo)以及蒸汽帶來(lái)的潛熱傳遞，其狀態(tài)方程為

SHAW模型考慮了溶質(zhì)運(yùn)移的主要過(guò)程，即對(duì)流、分子擴(kuò)散和對(duì)流彌散，同時(shí)假設(shè)土壤基質(zhì)對(duì)溶質(zhì)可能產(chǎn)生線性吸附。其描述方程為

式中ρ為土壤容重，kg/m3；為單位質(zhì)量土壤中存在的溶質(zhì)總量，mol/kg；D為機(jī)械彌散系數(shù)，m2/s；D為分子擴(kuò)散系數(shù)，m2/s；為土壤溶液中的溶質(zhì)濃度，mol/kg；為由于溶質(zhì)降解和根系吸收產(chǎn)生的源匯項(xiàng)，mol/(kg·s)，K為土壤基質(zhì)與土壤溶液之間分配系數(shù)，kg/kg。

SHAW模型中的水力特征參數(shù)主要包括：飽和導(dǎo)水率（K，cm/h）、空氣進(jìn)氣勢(shì)（φ，m）、土壤孔隙分布指數(shù)（）。由于這些參數(shù)直接測(cè)定較為困難，通常根據(jù)土壤各層的體積密度、顆粒分布等基本參數(shù)間接確定[21]。

根據(jù)Campbell在1985年提出的經(jīng)驗(yàn)公式，可通過(guò)土壤的基本特性計(jì)算土壤顆粒的幾何平均直徑d（mm）和幾何標(biāo)準(zhǔn)差σ（mm），即

其中

式中m、m、m分別為土壤中黏粒、粉粒、砂粒的百分含量，%；，無(wú)實(shí)際意義。

根據(jù)上述經(jīng)驗(yàn)公式求得土壤顆粒的幾何平均直徑d和幾何標(biāo)準(zhǔn)差σ后，可按照經(jīng)驗(yàn)公式繼續(xù)求得土壤的水力特征參數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)容重（1.3 g/m3）下的空氣進(jìn)氣勢(shì)φ（m）為

模型在南疆地區(qū)的適用性通過(guò)在阿拉爾市水利局灌溉試驗(yàn)站進(jìn)行的棉田測(cè)坑試驗(yàn)得到驗(yàn)證。于2019年11月－2020年4月和2020年11月—2021年4月2個(gè)休閑期開(kāi)展了不同冬春灌組合下的鹽分淋洗試驗(yàn)，并根據(jù)2 a休閑期的土壤水熱鹽實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)SHAW模型進(jìn)行率定驗(yàn)證，模擬得到的適宜冬春灌鹽分淋洗策略與實(shí)測(cè)棉田出苗率最高的冬春灌組合相近[23]，可用于區(qū)域尺度適宜鹽分淋洗定額的確定。

1.3.2 模擬單元?jiǎng)澐?/p>

通過(guò)密集的土壤數(shù)據(jù)采集，利用網(wǎng)格劃分的方法將空間上非均質(zhì)的研究區(qū)劃分為多個(gè)近似均質(zhì)的模擬單元，并假設(shè)各均質(zhì)單元內(nèi)的土壤和外部應(yīng)力因子相似，等效為一個(gè)近似的系統(tǒng)[24]。由于部分土壤采樣點(diǎn)位于草地、荒地等，不需要進(jìn)行冬春灌處理，因此利用127個(gè)采樣點(diǎn)劃分均質(zhì)模擬單元，阿拉爾灌區(qū)內(nèi)模擬單元?jiǎng)澐秩鐖D1所示。在各單元內(nèi)獨(dú)立運(yùn)行SHAW模型確定各網(wǎng)格單元內(nèi)適宜的鹽分淋洗定額，并通過(guò)ArcGIS將模擬結(jié)果匯集，最終形成阿拉爾灌區(qū)適宜的鹽分淋洗定額分布圖譜。

1.3.3 模型建立與應(yīng)用

模型的模擬土層深度為100 cm，共剖分為8個(gè)計(jì)算土層，0～40 cm土層節(jié)點(diǎn)間距為10 cm，>40～100 cm土層節(jié)點(diǎn)間距為20 cm。模擬時(shí)間為2020年11月25日—2021年4月20日，包含凍融期全過(guò)程并考慮了其中的冬春灌處理。土壤剖面初始水鹽條件根據(jù)各采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)設(shè)定，土壤水力特性參數(shù)根據(jù)各采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)顆分?jǐn)?shù)據(jù)、采用Campbell提出的經(jīng)驗(yàn)公式[25]確定，模型的率定與驗(yàn)證過(guò)程及溶質(zhì)運(yùn)移相關(guān)參數(shù)詳見(jiàn)前期研究[23]。灌區(qū)內(nèi)主要作物為棉花，紅棗、香梨、玉米等占比較小，在灌區(qū)內(nèi)呈插花分布，依據(jù)前人文獻(xiàn)[26-27]中春季作物出苗或萌芽期適宜的土壤水熱鹽狀況確定本研究中鹽分淋洗定額的目標(biāo)條件。

模型上邊界條件采用由實(shí)際土壤蒸發(fā)和降水（灌溉）決定的大氣邊界，下邊界土壤水分和溫度通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)給定，溶質(zhì)運(yùn)移采用零通量邊界。由于氣象站點(diǎn)有限且土壤凍融期間氣象條件的空間變異對(duì)鹽分淋洗的影響可以忽略，本研究采用了位于阿拉爾灌區(qū)中心位置的阿拉爾市水利局灌溉試驗(yàn)站（見(jiàn)圖1）的氣象數(shù)據(jù)作為統(tǒng)一的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行適宜鹽分淋洗定額的模擬。

2 結(jié)果與分析

2.1 灌區(qū)土地利用類型

通過(guò)對(duì)覆蓋研究區(qū)的遙感影像進(jìn)行解譯和裁剪，獲取阿拉爾灌區(qū)2000、2010和2020年的土地利用類型，不同年份的土地利用類型空間分布如圖2所示?？梢钥闯?，2000－2010年間，灌區(qū)耕地面積迅速增加，未利用地、草地、濕地面積相應(yīng)減少；2010－2020年間，未利用地面積持續(xù)減少，建筑面積增加較多，但耕地面積增速變緩，其余土地利用類型變化不大。2000年之前灌區(qū)內(nèi)耕地主要分布在塔里木河兩岸，近20年間耕地逐漸北擴(kuò)，是灌區(qū)內(nèi)最主要的土地利用類型，而林地、草地、灌木地等面積較小且分散。

科技發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及地形等是影響土地利用類型變化的主要因素。近20年間，農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)廣泛推廣應(yīng)用[28]，但受到南部塔克拉瑪干沙漠的限制，大量開(kāi)墾北部未利用地，耕地面積迅速增加并逐漸北擴(kuò)，同時(shí)由于年降雨量逐年減少，生態(tài)系統(tǒng)破壞[29]，草地、濕地面積減少。2010－2020年間，隨著西部大開(kāi)發(fā)等區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的落實(shí)[30]，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅速，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加劇，導(dǎo)致耕地面積增速變緩，但其仍是灌區(qū)內(nèi)最主要的土地利用類型。

由此可見(jiàn)，灌區(qū)內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)雖未發(fā)生劇烈變化，但耕地、建筑面積呈增加趨勢(shì)，將導(dǎo)致人地爭(zhēng)水的矛盾更加突出，提高灌溉水利用效率、農(nóng)田節(jié)水抑鹽對(duì)于保障南疆地區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

圖2 2000－2020年阿拉爾灌區(qū)土地利用類型空間分布特征

2.2 灌區(qū)土壤鹽分空間特征

2.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)特征

表1給出了2020年4月初在灌區(qū)采樣得到的土壤不同深度含鹽量數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯煌疃韧寥篮}量均值差別不大，部分采樣點(diǎn)0～40 cm土壤含鹽量最大值高于>40～100 cm。0～60 cm土壤含鹽量變異系數(shù)C均大于1，屬于強(qiáng)變異性[31]；而>60～80 cm土壤含鹽量C值均在0.1～1之間，屬于中等變異性。由偏度和峰度可以看出，各層土壤含鹽量均不符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其中表層土壤含鹽量空間變異性較強(qiáng)，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)偏離較大。土壤含鹽量的空間變異性受到結(jié)構(gòu)性因素（自然因素，如氣候、地形、土壤質(zhì)地等）和隨機(jī)性因素（人為因素，如灌溉制度、種植結(jié)構(gòu)、耕作方式等）綜合影響[32]。采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)變異函數(shù)理論模型中的塊金值（0）、基臺(tái)值（0+）、塊金系數(shù)（0/(+0)）表示土壤含鹽量的空間變異程度，塊金系數(shù)在0～25%表示具有較強(qiáng)的空間自相關(guān)性，在>25%～75%表示具有中等強(qiáng)度的空間自相關(guān)性，在>75%～100%表示具有較弱的空間自相關(guān)性。由表1可知，不同深度土壤含鹽量的塊金系數(shù)均在50%左右，這表明不同深度土壤鹽分均具有中等的空間自相關(guān)性；隨著土壤深度增加到80 cm，塊金值和基臺(tái)值逐漸減小。

表1 不同深度土壤含鹽量統(tǒng)計(jì)及半方差函數(shù)擬合

在春季強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用影響下[33]，部分采樣點(diǎn)出現(xiàn)返鹽現(xiàn)象，使得0～40 cm土壤含鹽量最大值高于>40～100 cm。此外，0～60 cm土壤含鹽量易受作物類型、灌溉方式等的影響[34]，在南疆地區(qū)表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間變異性，而>60～100 cm由于土壤深度較大，受到的人為影響較小，空間變異性僅與自身性質(zhì)有關(guān)。強(qiáng)烈的空間變異性使得灌區(qū)內(nèi)各層土壤含鹽量均不符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，將各層土壤含鹽量取對(duì)數(shù)后，基本滿足正態(tài)分布。與深層土壤相比，表層土壤受到灌溉方式、氣象、人為因素等的影響較大，隨機(jī)性和變異程度也更加劇烈，這也導(dǎo)致了深層土壤含鹽量的塊金值和基臺(tái)值更小。

2.2.2 空間分布特征

為了充分反映土壤鹽分在阿拉爾灌區(qū)的空間分布特征，消除鹽分在不同土壤深度分布差異的影響，本研究根據(jù)灌區(qū)內(nèi)各采樣點(diǎn)不同深度土壤含鹽量的平均值，利用ArcGIS中普通克里金空間插值方法，對(duì)灌區(qū)內(nèi)未采樣點(diǎn)的土壤平均含鹽量進(jìn)行最優(yōu)無(wú)偏估計(jì)；結(jié)合2020年灌區(qū)土地利用類型，利用ArcGIS中的重采樣工具，提取出耕地區(qū)，最終形成阿拉爾灌區(qū)耕地不同深度土壤平均含鹽量空間分布圖譜。克里金空間插值方法要求數(shù)據(jù)服從或近似服從正態(tài)分布，否則容易產(chǎn)生比例效應(yīng)，影響空間插值精度[35]。將各層土壤含鹽量平均值進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后，近似服從正態(tài)分布，滿足空間插值要求。

根據(jù)新疆地區(qū)土壤鹽堿化等級(jí)程度劃分標(biāo)準(zhǔn)[36]：土壤含鹽量<3 g/kg為非鹽化土；3～<6 g/kg為輕度鹽化土；6～<10 g/kg為中度鹽化土；10～<20 g/kg，為重度鹽化土；>20 g/kg為鹽土。從圖3可以看出，灌區(qū)土壤多處于輕度鹽漬化水平，中、重度鹽漬化土壤多分布于灌區(qū)西北部，輕度、非鹽漬化土壤主要分布在灌區(qū)東部的塔里木河流下游。灌區(qū)西北部土壤平均含鹽量為8.39 g/kg，而灌區(qū)東部土壤平均含鹽量為3.43 g/kg，塔里木河北岸的土壤含鹽量要明顯高于南岸。

圖3 阿拉爾灌區(qū)土壤鹽漬化程度空間分布

灌區(qū)西北部處于塔里木河上游，和田河、葉爾羌河、喀什噶爾河和阿克蘇河在此處交匯形成塔里木河，水量充沛，且位于多浪水庫(kù)和上游水庫(kù)附近，地下水埋深較淺，礦化度高，在強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用下導(dǎo)致土壤次生鹽漬化[37]。相關(guān)學(xué)者研究指出，鹽分含量較高的區(qū)域多位于灌區(qū)內(nèi)地勢(shì)低洼處[38-39]，這與本研究成果正好相反。這是因?yàn)榘⒗瓲柟鄥^(qū)內(nèi)地勢(shì)平坦，高程差較?。ㄈ鐖D1所示），同時(shí)灌區(qū)主要的灌溉方式為膜下滴灌，較小的鹽分淋洗定額難以形成土壤徑流使鹽分在灌區(qū)低洼處積聚。北岸的耕地多由荒地后期開(kāi)墾形成，土壤基礎(chǔ)含鹽量較高，因此土壤含鹽量明顯高于南岸。相比之下，灌區(qū)下游耕地肥沃，受歷史上多年漫灌洗鹽等人類活動(dòng)影響下，土壤含鹽量較低?？偟膩?lái)說(shuō)，阿拉爾灌區(qū)內(nèi)土壤鹽分空間分布主要呈現(xiàn)出“西多東少、北多南少”的特征，灌區(qū)西北部在增加鹽分淋洗定額的同時(shí)也需要發(fā)展相應(yīng)的排鹽技術(shù)[40]，減少因土壤鹽分過(guò)高對(duì)作物產(chǎn)量的影響。

2.3 灌區(qū)土壤顆粒及水力參數(shù)空間分布特征

土壤顆粒含量正態(tài)性檢驗(yàn)和空間插值方法與土壤鹽分相同，灌區(qū)內(nèi)不同深度土壤砂粒、粉粒、黏粒含量的空間分布如圖4所示?？梢钥闯?，不同深度土壤顆?？臻g分布特征差別不大，各層土壤顆粒均以粉粒和砂粒為主，不同土壤深度平均占比分別為48.18%和44.07%，而黏粒含量最少，為7.75%。灌區(qū)各采樣點(diǎn)之間>40～60 cm土層砂粒和粉粒含量差異較大，出現(xiàn)不同程度的斑塊化分布。區(qū)域尺度上，阿拉爾灌區(qū)西部粉粒和黏粒含量相對(duì)較高，而砂粒含量較低，塔里木河南岸不同深度土壤砂粒含量均較大。

圖4 阿拉爾灌區(qū)不同深度土壤砂粒、粉粒、黏粒含量空間分布

由于灌水、耕地等人類活動(dòng)影響深度多集中在0～40 cm，使得部分采樣點(diǎn)土壤砂粒、粉粒在>40～60 cm積聚，導(dǎo)致灌區(qū)內(nèi)>40～60 cm土層出現(xiàn)不同程度的斑塊化分布。區(qū)域尺度上土壤顆粒的分布主要與高程有關(guān)，灌區(qū)西部為塔里木河上游，阿拉爾灌區(qū)內(nèi)高程由東向西遞減（見(jiàn)圖1），高程越大，土壤中砂粒含量越低，粉粒和黏粒含量越高。這與BACIS等[41-42]的結(jié)論相近。而灌區(qū)南部為塔克拉瑪干沙漠，受荒漠化影響土壤砂化嚴(yán)重，使得灌區(qū)南部土壤砂粒含量較大。

依據(jù)美國(guó)制土壤質(zhì)地劃分標(biāo)準(zhǔn)，阿拉爾灌區(qū)內(nèi)耕地的土壤質(zhì)地主要可以分為砂壤土、粉壤土、壤土、壤砂土、粉土和砂土6種，不同土壤質(zhì)地類型所占比例如表2所示?？梢钥闯?，灌區(qū)內(nèi)以粉壤土和砂壤土為主，占比約為36.81%和19.44%，其次為壤土，占比約為12.53%，而粉土含量最少，占比僅為0.69%。

表2 阿拉爾灌區(qū)主要土壤質(zhì)地類型

圖5表示了阿拉爾灌區(qū)0～100 cm土壤剖面水力參數(shù)的空間分布?？梢钥闯?，土壤水力參數(shù)與顆粒含量密切相關(guān)，均具有明顯的空間分布特征?？紫斗植贾笖?shù)與進(jìn)氣勢(shì)是反映土壤持水性的參數(shù)，與黏粒、粉粒的空間分布相近，而飽和導(dǎo)水率與黏粒、粉粒含量呈負(fù)相關(guān)，與砂粒含量呈正相關(guān)，這與毛娜等[43-44]的研究結(jié)論相同。

圖5 阿拉爾灌區(qū)土壤水力參數(shù)空間分布

2.4 灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額空間分布

2.4.1 模型驗(yàn)證

利用2019、2020年在阿拉爾市灌溉試驗(yàn)站開(kāi)展的棉田測(cè)坑試驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行率定驗(yàn)證，由圖6可以看出SAHW模型對(duì)于土壤水熱鹽的模擬精度較高，實(shí)測(cè)值與模擬值基本分布在1∶1線附近，2>0.60，能夠用于灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額的模擬。率定驗(yàn)證后的土壤及溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)如表3所示。根據(jù)阿拉爾灌區(qū)土壤質(zhì)地、含鹽量和作物種植結(jié)構(gòu)等的空間分布特征，基于凍融土壤水熱鹽耦合運(yùn)移理論，以適宜棉花出苗或植株萌芽的春季土壤水熱鹽狀況為目標(biāo)，利用率定后的SHAW模型確定了各模擬單元不同灌水模式下（只冬灌、只春灌、冬灌+少量春灌）適宜的鹽分淋洗定額，并結(jié)合ArcGIS形成阿拉爾灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額空間分布圖譜。

圖6 土壤水熱鹽模擬值和實(shí)測(cè)值比較

表3 土壤參數(shù)及溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)的率定值

2.4.2 不同灌水模式適宜鹽分淋洗定額模擬結(jié)果

1）只冬灌處理

在只進(jìn)行冬灌（不進(jìn)行春灌）處理下，適宜鹽分淋洗定額空間分布特征如圖7a所示?？梢钥闯?，只冬灌處理適宜鹽分淋洗定額具有明顯的空間分布特征，灌區(qū)內(nèi)只冬灌模式平均鹽分淋洗定額為3 300 m3/hm2，最小定額為2 175 m3/hm2，最大定額卻高達(dá)4 950 m3/hm2，差異較大。灌區(qū)內(nèi)適宜鹽分淋洗定額多介于2 700～3 450 m3/hm2之間，占比約為37%，其次介于2 175～2 700 m3/hm2之間，占比約為31%，介于4 125～4 950 m3/hm2的適宜鹽分淋洗定額占比約為19%。這表明只冬灌處理適宜鹽分淋洗定額具有明顯的空間變異，在某一試驗(yàn)點(diǎn)得到的適宜鹽分淋洗定額在區(qū)域上可能不具有代表性。對(duì)比土壤鹽分空間分布圖（圖3）、土壤質(zhì)地空間分布圖（圖4），可以發(fā)現(xiàn)土壤含鹽量越大，砂粒含量越高，所需鹽分淋洗定額越大。這是因?yàn)橹欢嗵幚碓谶M(jìn)行鹽分淋洗的同時(shí)還需滿足來(lái)年春天適宜棉花出苗的土壤墑情，而砂粒含量較高導(dǎo)致土壤保水性較差，較小的冬灌定額在春季無(wú)法提供作物所需的土壤含水率。灌區(qū)西部土壤含鹽量較高，需要較高的冬灌定額進(jìn)行鹽分淋洗，灌區(qū)南北邊緣土壤含鹽量高且砂化嚴(yán)重，雖然砂性土壤在一定程度上可以提高鹽分淋洗效率[45]，但其較差的土壤保水性難以維持凍融期結(jié)束后棉花出苗所需要的土壤含水率，所需冬灌定額更高，而塔河下游土壤細(xì)膩，且為多年淋洗農(nóng)田，含鹽量較低，因此所需灌水定額較少。

2）只春灌處理

在只進(jìn)行春灌（不進(jìn)行冬灌）的處理下，適宜鹽分淋洗定額空間分布特征如圖7b所示?？梢钥闯觯淮汗嗵幚硭枇芟炊~普遍小于只冬灌處理，平均適宜鹽分淋洗定額在2 550 m3/hm2，顯著低于只冬灌處理。最小鹽分淋洗定額為1 725 m3/hm2，而最大鹽分淋洗定額為4 800 m3/hm2。灌區(qū)內(nèi)只春灌處理適宜鹽分淋洗定額普遍在1 725～2 100 m3/hm2之間，占比約為55%，其次為2 100～2 850 m3/hm2，占比約為17%。這表明只春灌處理所需鹽分淋洗定額普遍較小，灌區(qū)內(nèi)部分地區(qū)土壤含鹽量過(guò)高，需要較高的鹽分淋洗定額，或土壤砂粒含量較大，為保證出苗期適宜的土壤墑情，也需要較高的鹽分淋洗定額。與只冬灌相比，春灌在對(duì)表層土壤進(jìn)行鹽分淋洗的同時(shí)可以適時(shí)補(bǔ)充土壤含水率，滿足適宜作物出苗或萌芽所需的土壤水熱鹽條件。此外，受到凍融作用影響，春季土壤容易出現(xiàn)強(qiáng)烈的返鹽現(xiàn)象，所以只冬灌處理需通過(guò)較高的灌水定額將鹽分淋洗至較深土層以減小土壤返鹽[23]，而只春灌處理僅需考慮灌水后的土壤狀況是否滿足棉花出苗所需的水熱鹽條件。也正因如此，土壤砂粒含量（主要影響土壤持水性）對(duì)只春灌定額的影響程度甚至高于土壤含鹽量。

3）冬灌+少量春灌（300 m3/hm2）處理

冬灌+少量春灌（300 m3/hm2）處理適宜的冬灌水鹽分淋洗定額空間分布特征如圖7c所示。可以看出，冬灌+少量春灌（300 m3/hm2）處理適宜鹽分淋洗定額的空間分布特征與只冬灌處理類似，但其適宜的冬灌定額略高于只春灌處理，低于只冬灌處理。灌區(qū)內(nèi)各點(diǎn)平均冬灌定額約為2 700 m3/hm2，最小冬灌定額為1 500 m3/hm2，最大冬灌定額為4 650 m3/hm2。適宜冬灌定額主要介于1 500～2 250 m3/hm2之間，占比約為48%，其次介于2 250～3 000 m3/hm2之間，占比約為28%。

冬灌+少量春灌處理綜合了只冬灌和只春灌處理的優(yōu)勢(shì)，能夠同時(shí)起到鹽分淋洗和春季造墑的作用，彌補(bǔ)了只春灌處理對(duì)鹽分淋洗深度不足[46]導(dǎo)致的生育期土壤積鹽。此外，南疆地區(qū)灌溉水源多為冰雪消融水，春季可用于鹽分淋洗的水量逐年減少。隨著以水定地的水資源剛性政策的落實(shí)，冬灌洗鹽+少量春灌（300 m3/hm2）造墑的灌水模式將會(huì)成為當(dāng)?shù)刂饕柠}分淋洗模式，最有利于節(jié)水灌溉和作物出苗。

圖7 阿拉爾灌區(qū)不同灌水模式適宜鹽分淋洗定額空間分布

3 結(jié)　論

本研究通過(guò)對(duì)遙感影像的解譯和灌區(qū)土樣采集檢測(cè)，探究了南疆典型灌區(qū)2000－2020年土地利用類型的變化規(guī)律以及土壤含鹽量、土壤質(zhì)地的空間分布特征，并采用分布式模擬的方式將SHAW（the simultaneous heat and water）模型推廣至區(qū)域尺度，確定了不同灌水模式下適宜的鹽分淋洗定額空間分布特征。主要結(jié)論如下：

1）耕地為阿拉爾灌區(qū)內(nèi)最主要的土地利用類型，近20年間面積增長(zhǎng)迅速，建筑物面積在2010－2020年間迅速增加，未利用地、草地等面積相應(yīng)減少。

2）土壤含鹽量具有明顯的空間變異性，表層的隨機(jī)性和變異性高于深層。土壤鹽分空間分布主要呈現(xiàn)“西多東少、北多南少”的特征。

3）灌區(qū)內(nèi)不同深度土壤顆粒均以粉粒和砂粒為主，阿拉爾灌區(qū)內(nèi)耕地的土壤質(zhì)地以粉壤土和砂壤土為主，占比約為36.81%和19.44%。

4）只冬灌處理所需鹽分淋洗定額普遍高于只春灌處理和冬灌+少量春灌處理；只春灌處理所需鹽分淋洗定額最小，但受制于鹽分淋洗深度的限制，會(huì)造成生育期土壤積鹽；冬灌+少量春灌（300 m3/hm2）處理能同時(shí)起到冬灌洗鹽和春灌保墑的作用，灌區(qū)內(nèi)適宜冬灌定額主要介于1 500～2 250 m3/hm2之間，占比約為48%，最有利于節(jié)水灌溉和作物出苗。

本研究采用分布式模擬的方法將農(nóng)田尺度的模型擴(kuò)展至區(qū)域尺度。由于垂向一維模型未考慮土壤水鹽的側(cè)向運(yùn)動(dòng)，在有洼地存在旱排的情況下，可能存在一定的誤差。在今后的研究中，應(yīng)當(dāng)建立完善的灌區(qū)尺度田間定位監(jiān)測(cè)站網(wǎng)，充分考慮空間變異影響下的土壤水鹽垂向和側(cè)向運(yùn)移規(guī)律，并與遙感反演數(shù)據(jù)相結(jié)合，提高區(qū)域鹽分空間分布動(dòng)態(tài)模擬的精度。

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Spatial distribution characteristics of the suitable salt leaching quota in typical irrigation areas of southern Xinjiang based on SHAW model

LIN Dong, HUANG Xi, XU Zunqiu, MAO Xiaomin※

(1.,100083,; 2.,733000,)

Soil salinization has been one of the major soil degradation processes threatening the natural ecosystem in the world. Effective utilization of water resources can be used to prevent soil salinization so far. It is of great significance to clarify the spatial distribution characteristics of soil salt leaching quota in the fallow period in the arid region of Northwest China. However, the point-scale salinity leaching quota cannot fully reflect the regional situation, due mainly to the spatial variability of soil salinity and texture. Taking the Alar irrigation district of southern Xinjiang as an example, this study aims to obtain the spatial distribution characteristics of soil salinity and texture using remote sensing images in recent 20 years. Spatial interpolation was also combined to extract the land use data. The hydraulic response unit was then identified with the identical simulation condition using simultaneous heat and water (SHAW) model. An improved distributed model was established to clarify the spatial distribution characteristics of appropriate salt leaching quota under different irrigation modes. The results showed that there was ever-increasing farm land over the past 20 years, in terms of the main land use type and the area in the north of the irrigated areas. An outstanding spatial variability was also found in the soil salinity areas. Specifically, the randomness and variability of the surface layer were higher than those of the deep layer in this case. The soil was mostly at the level of mild salinization in the irrigated areas. In the distribution of soil salt, the soil salt content was larger in the west than in the east, while larger in the south than in the north. The farm land in the north of the irrigation area was mostly formed by the late reclamation of wasteland, indicating the higher content of soil base salt. Meanwhile, the soil salinity was significantly higher than that in the south. Furthermore, the soil texture presented the silt and sandy loam, accounting for about 36.81% and 19.44% of the soil, respectively. As such, the soil salinity and sand content were the main influencing factors on the salt leaching quota. An optimal salt leaching was carried out to fully meet the soil moisture content suitable for the cotton emergence in the next spring. Nevertheless, the high sand content normally led to low soil water retention. Particularly, the smaller quota of winter irrigation cannot provide the soil moisture content that is required by crops in spring. At the same time, only winter irrigation treatment was very necessary to leach the salt into the deeper soil layer using the higher irrigation quota, in order to reduce the soil salt returning. By contrast, only spring irrigation treatment was considered whether the soil condition after irrigation met the hydrothermal and salt conditions required for the cotton seedling emergence. The salt leaching quota of only winter irrigation was generally higher than that of only spring irrigation and winter irrigation + a small amount of spring irrigation. Only spring irrigation treatment was required for the minimum salt leaching quota. But, the salt accumulation resulted in the soil during the growth period during only spring irrigation treatment, due to the limitation of salt leaching depth. The treatment of winter irrigation + a small amount of spring irrigation (300 m3/hm2) was combined with the advantages of the rest of the three irrigation modes (only winter irrigation, only spring irrigation, and winter irrigation + a small amount of spring irrigation). The suitable winter irrigation quota of winter irrigation + a small amount of spring irrigation in the irrigated area was mainly between 1 500 and 2 250 m3/hm2, indicating the most beneficial option for water saving and crop emergence. This finding can also provide a strong reference for the optimal allocation of local water resources in the control of soil salinization.

salts; leaching; soils; irrigation area of southern Xinjiang; texture; spatial distribution; SHAW model

10.11975/j.issn.1002-6819.202210217

S274.3

A

1002-6819(2023)-01-0070-11

林棟，黃茜，許尊秋，等. 基于SHAW模型的南疆典型灌區(qū)適宜鹽分淋洗定額空間分布[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2023，39(1)：70-80.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202210217 http://www.tcsae.org

LIN Dong, HUANG Xi, XU Zunqiu, et al. Spatial distribution characteristics of the suitable salt leaching quota in typical irrigation areas of southern Xinjiang based on SHAW model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(1): 70-80. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202210217 http://www.tcsae.org

2022-10-27

2022-12-10

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2021YFD1900801-01）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51790535，51861125103）

林棟，博士生，研究方向?yàn)樗乃Y源方面。Email：lindong_lucky@qq.com

毛曉敏，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樗乃Y源與農(nóng)業(yè)水土工程。Email：maoxiaomin@cau.edu.cn