基于SahysMod模型的節(jié)水條件下河套灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)模擬

常曉敏，劉思妤，王少麗，管孝艷*，陳皓銳

（1.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2.國家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心，北京 100048）

?水土資源與環(huán)境?

基于SahysMod模型的節(jié)水條件下河套灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)模擬

常曉敏1,2，劉思妤1，王少麗1,2，管孝艷1,2*，陳皓銳1,2

（1.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2.國家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心，北京 100048）

【目的】探明不同節(jié)水條件下河套灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)的長期演化趨勢，為河套灌區(qū)適宜節(jié)水規(guī)模及灌排管理提供數(shù)據(jù)支撐?！痉椒ā恳院犹坠鄥^(qū)為研究對象，綜合考慮氣象、水文地質(zhì)、土壤、灌溉、作物等多因素的空間變異性，結(jié)合SahysMod 分布式模型與GIS 軟件，基于2007—2012 年和2013—2016 年的實(shí)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行率定及驗(yàn)證，模擬不同情景方案下的水鹽動(dòng)態(tài)變化?！窘Y(jié)果】在現(xiàn)有灌排條件下，年排水量呈先減小后逐漸穩(wěn)定的趨勢，年排水量平均值為5.31 億m3；灌區(qū)中上游耕地土壤鹽分輕微減小，下游明顯增加；綜合考慮灌區(qū)節(jié)水與下游烏梁素海生態(tài)環(huán)境需水，灌區(qū)未來引水量在現(xiàn)有基礎(chǔ)上最多可減少15%，最多可節(jié)約6.46 億m3水量；若田間灌溉量維持不變，渠系水利用系數(shù)（?）最多可提高17.6%；當(dāng)總引水量的削減量相同時(shí)，田間灌溉量削減方案對提升灌區(qū)排鹽能力效果較佳。因此，可優(yōu)先考慮減少田間灌溉量，其次提高??！窘Y(jié)論】在灌區(qū)規(guī)模節(jié)水的同時(shí)，需綜合考慮下游生態(tài)環(huán)境需求，結(jié)合灌區(qū)實(shí)際生態(tài)補(bǔ)水條件確定最佳用水管理方案。

SahysMod；水鹽動(dòng)態(tài)；空間變化；灌區(qū)節(jié)水；灌排管理

0 引 言

【研究意義】干旱缺水與土壤次生鹽漬化是河套灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展面臨的雙重困境。近20 年來，隨著一系列節(jié)水灌溉措施的實(shí)施，灌區(qū)水資源短缺問題得到了一定緩解，但在節(jié)水的同時(shí)也使得灌區(qū)農(nóng)田水土環(huán)境發(fā)生變化，引起土壤水鹽的重新分布。正確認(rèn)識(shí)節(jié)水條件下區(qū)域水鹽關(guān)系及運(yùn)動(dòng)規(guī)律是調(diào)控土壤水鹽運(yùn)移的關(guān)鍵，尤其是在水資源緊缺及土壤鹽漬化較為嚴(yán)重的干旱半干旱區(qū)，合理的灌溉排水管理對于節(jié)水控鹽至關(guān)重要[1]?！狙芯窟M(jìn)展】目前，圍繞灌區(qū)節(jié)水灌溉、土壤鹽漬化影響因素及演變特征、農(nóng)田水鹽運(yùn)移等方面已有大量研究[2-3]。關(guān)于灌區(qū)鹽漬化動(dòng)態(tài)變化及主要影響因素的研究多以鹽漬化土地面積變化情況或田間尺度上土壤鹽分變化特征為研究重點(diǎn)[4]，缺少長時(shí)間序列及區(qū)域尺度土壤鹽分變化及影響因素的研究。由于灌區(qū)農(nóng)田受降水、蒸發(fā)、地下水位等因素的共同影響，且各影響因素交叉耦合，造成區(qū)域水鹽運(yùn)移的復(fù)雜性和多變性。此外，規(guī)?；?jié)水改造的實(shí)施使得灌區(qū)水循環(huán)和地下水埋深發(fā)生了較大變化，造成耕地及鹽荒地的土壤水鹽在垂直剖面以及水平方向上的重分布。因此，有必要開展長時(shí)間序列及區(qū)域尺度土壤鹽分定量模擬及影響因素的分析，明確長期節(jié)水條件下區(qū)域水鹽動(dòng)態(tài)的遷移規(guī)律?！厩腥朦c(diǎn)】盡管目前國內(nèi)外已構(gòu)建了一系列土柱和田間尺度上的水鹽模型[5-7]，但這些模型所需輸入數(shù)據(jù)較多，無法充分考慮灌區(qū)氣象、水文地質(zhì)、土壤、灌溉、作物、地下水等多要素的復(fù)雜空間變異性，對區(qū)域尺度上的鹽漬化研究構(gòu)成一定挑戰(zhàn)，尤其是在耕荒地交錯(cuò)分布和土壤鹽漬化時(shí)空變異較大的區(qū)域。SahysMod 模型是一個(gè)能夠用于區(qū)域尺度水鹽動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測的空間分布式水鹽平衡模型，已被成功應(yīng)用于多個(gè)地區(qū)并取得較好效果[8]。【擬解決的關(guān)鍵問題】鑒于此，本研究以河套灌區(qū)為研究對象，以節(jié)水條件下灌排擾動(dòng)對水鹽動(dòng)態(tài)的影響為研究主線，采用SahysMod 分布式模型與GIS 相結(jié)合的方法，探討不同節(jié)水條件下區(qū)域長期水鹽動(dòng)態(tài)變化情形，進(jìn)一步了解規(guī)模節(jié)水對區(qū)域水鹽動(dòng)態(tài)變化的影響，以期為灌區(qū)選擇適宜的節(jié)水規(guī)模和技術(shù)措施提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

河套灌區(qū)地處干旱半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū)?？偯娣e為1.073×104km2，其中灌溉面積為5.74×103km2[9]，是我國重要的商品糧油生產(chǎn)基地。該地區(qū)日照充足，干旱少雨，蒸發(fā)強(qiáng)烈，多年平均蒸發(fā)量為2 100～2 300 mm，而年平均降水量為130～210 mm，大部分降水集中在7—9 月，占總降水量的70%。引黃水量是灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水的主要來源，灌溉水平均礦化度為0.62 g/L。灌區(qū)內(nèi)作物種類繁多，耕荒地交錯(cuò)分布。灌區(qū)地處平原地區(qū)，自然排水條件較差，加之多年大水漫灌導(dǎo)致區(qū)域地下水位較高，在強(qiáng)蒸發(fā)作用下，土壤鹽分不斷向表層聚積，導(dǎo)致土壤次生鹽漬化。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

灌區(qū)渠系及采樣點(diǎn)空間分布如圖1 所示。灌區(qū)內(nèi)設(shè)有地下水觀測井248 眼，分布在一干、解放閘、永濟(jì)、義長和烏拉特灌域的井?dāng)?shù)分別為18、57、68、75、30，每隔5 d 觀測1 次地下水埋深，其中有91眼井同步觀測地下水礦化度，觀測頻率為1 次/50 d。每年灌水前在土壤剖面按20 cm 間隔分層采樣，進(jìn)行土壤含鹽量的測定。

圖1 研究區(qū)位置及采樣點(diǎn)空間分布Fig.1 Location of the study and the spatial distribution of sampling point

模型中的土壤鹽分輸入值采用田間土壤含水率達(dá)到飽和狀態(tài)時(shí)的土壤電導(dǎo)率（EC）表示，EC 通過土壤飽和浸提液電導(dǎo)率 ECe估算，換算關(guān)系為EC=2ECe[10]。ECe參考河套灌區(qū)相關(guān)研究通過EC1:5值進(jìn)行換算[11]，EC1:5為土水比1∶5 浸提液的電導(dǎo)率值。灌溉水、排水、地下水的礦化度以EC 表示，單位為dS/m，其中1 g/L=1.7 dS/m。降水量來自研究區(qū)氣象站實(shí)測數(shù)據(jù)，作物蒸散發(fā)采用FAO-56PM 公式、作物系數(shù)法以及加權(quán)平均法計(jì)算[12]，灌溉量通過各灌溉控制面積單元末級(jí)渠道的放水量確定。

1.3 研究方法

1.3.1 模型介紹

SahysMod 模型是通過多邊形網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域土壤水鹽空間變異進(jìn)行劃分的3D 平衡模型，適用于不同水文地質(zhì)條件、管理措施以及作物輪作類型等，可用于較大尺度區(qū)域的水鹽動(dòng)態(tài)模擬[13]。模型以季節(jié)性時(shí)間步長作為輸入，所需參數(shù)較少，可將1 年劃分為4 個(gè)模擬季節(jié)，每個(gè)季節(jié)的長短依據(jù)其持續(xù)的月份確定。在垂直方向上分為地表層、根系層、過渡層、含水層4 個(gè)均衡體。每層均有水量和鹽分的平衡方程，鹽分平衡方程是基于各層次的水平衡方程及鹽分量而建立，地下水流動(dòng)是基于有限差分法確定，詳細(xì)的水鹽平衡方程及地下水流動(dòng)計(jì)算參考以往研究[9,12,14]。

1.3.2 研究區(qū)網(wǎng)格劃分

本研究在SahysMod 模型中共設(shè)置了299 個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格面積為7 800×7 800 m2，編號(hào)1～216 和編號(hào)217～299 分別為內(nèi)部和外部網(wǎng)格（圖2）。模型將每個(gè)網(wǎng)格作為一個(gè)單獨(dú)的處理單元，將網(wǎng)格相鄰關(guān)系、中心點(diǎn)坐標(biāo)、含水層底部高程、地表高程、根層和過渡層厚度等數(shù)據(jù)輸入模型。假設(shè)每個(gè)內(nèi)部網(wǎng)格的基本參數(shù)一致，參與模型計(jì)算，外部網(wǎng)格為研究區(qū)邊界，不參與模型計(jì)算，由于研究區(qū)邊界為封閉灌渠及排水溝，根據(jù)以往研究假設(shè)此條件下的研究區(qū)外部邊界為定水頭邊界條件[14]。

圖2 SahysMod 模型多邊形網(wǎng)格設(shè)置Fig.2 Nodal network dividing the experimental sites for SahysMod model

模型中網(wǎng)格的比例尺設(shè)定為1∶10 000，預(yù)測周期為10 a。根據(jù)河套灌區(qū)灌溉氣象條件，將全年劃分為3 個(gè)時(shí)期，即生育期（5—9 月）、秋澆期（10—11月）和非生育期（12 月—次年4 月）。主要種植作物為葵花、小麥、玉米、瓜菜、油料等。模型可根據(jù)作物種植情況、灌溉方式等條件將每個(gè)時(shí)期劃分為3種不同類型的農(nóng)業(yè)區(qū)，A、B、U 為各區(qū)域所占總面積的比例，其中A+B+U=1，每類區(qū)域包括一種或多種土地利用類型的組合，圖3 為3 種不同農(nóng)業(yè)類型的水文要素示意。本研究主要探討節(jié)水條件下區(qū)域耕地及鹽荒地鹽分動(dòng)態(tài)變化情況，因此，概化A 為耕地（包括所有作物類型）、B 為鹽荒地、U 為除耕地及鹽荒地外的其他類型用地。A、B、U 的空間分布以研究區(qū)土地利用遙感解譯結(jié)果為基礎(chǔ)，將2007 年和2016年土地利用遙感解譯結(jié)果分別代表2007—2011 年和2012—2016 年的總體情況，然后通過GIS 數(shù)據(jù)處理及提取功能，確定每個(gè)網(wǎng)格A、B、U 的比例。

圖3 SahysMod 模型不同農(nóng)業(yè)種植區(qū)水文要素示意Fig.3 Schematic diagram of hydrological elements in different agricultural planting areas of SahysMod model

1.3.3 模型驗(yàn)證指標(biāo)

采用均方根誤差（RMSE）和相對誤差（RE）評(píng)價(jià)模擬效果，計(jì)算式為：

式中：Xsim,i為模型計(jì)算值；Xobs,i為實(shí)測值；N 為樣本數(shù)量。實(shí)際計(jì)算RE 時(shí)，采用各季度年平均值進(jìn)行計(jì)算。

1.3.4 情景方案設(shè)置

由于節(jié)水程度不同，區(qū)域灌溉量、滲漏水補(bǔ)給量、排水量等因素各異，假設(shè)研究區(qū)灌溉總面積不變，地下水開采量不變，設(shè)置不同的情景方案如下：

1）現(xiàn)狀灌排條件：現(xiàn)狀灌溉量采用2014—2016年各灌溉控制區(qū)內(nèi)灌溉量的平均值，在模型輸入中按網(wǎng)格灌溉量分別輸入。生育期和秋澆期216 個(gè)內(nèi)部網(wǎng)格灌溉量平均值分別為2 580 m3/hm2和1 510 m3/hm2。蒸發(fā)量采用2014—2016 年各網(wǎng)格平均值，降水量采用各氣象站2007—2016 年的年平均值。種植結(jié)構(gòu)、土壤鹽分、地下水電導(dǎo)率、地下水埋深采用2016 年4 月的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，引黃灌溉水礦化度約為0.62 g/L（1.05 dS/m），末級(jí)排水溝深和間距分別為1.5 m 和100 m。其他資料與模型驗(yàn)證期相同。

2）灌區(qū)總引水量減少：假設(shè)灌區(qū)現(xiàn)狀種植結(jié)構(gòu)、渠道襯砌率、田間節(jié)水措施等條件不變，設(shè)置總引水量（W）分別減小5%、10%、15%、20%的4 種方案。

3）渠系水利用系數(shù)（?）提高：保持灌區(qū)總引水量及其他條件不變，在各灌域現(xiàn)狀?=0.53 基礎(chǔ)上，設(shè)置? 分別增加10%（0.59）、20%（0.64），灌區(qū)現(xiàn)狀? 值參考《內(nèi)蒙古引黃灌區(qū)灌溉水利用系數(shù)效率測試分析與評(píng)估》報(bào)告中的取值。

4）不同灌溉定額：假設(shè)? 等條件不變，設(shè)置不同的生育期和秋澆期灌溉定額，即假設(shè)末級(jí)渠道進(jìn)入田間的灌溉量不同。在各網(wǎng)格單元現(xiàn)狀灌溉定額的基礎(chǔ)上，設(shè)置生育期灌溉定額（WS）和秋澆期灌溉定額（WQ）分別減少20%和10%，增加10%和20%的4 種方案。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型率定驗(yàn)證

2.1.1 輸入數(shù)據(jù)確定

各季節(jié)氣象、灌溉排水、土壤鹽分、地下水鹽等基礎(chǔ)輸入數(shù)據(jù)均為研究區(qū)實(shí)測值。部分影響土壤鹽分、地下水埋深、排水量等因素的土壤儲(chǔ)存效率及排水率參數(shù)參考相關(guān)地區(qū)經(jīng)驗(yàn)取值或文獻(xiàn)確定[8,15-16]。其中，F(xiàn)lr和Flx分別為根區(qū)和過渡層滲漏水的鹽分質(zhì)量濃度與飽和土壤水的平均鹽分質(zhì)量濃度的比值，取值范圍為0～1，取值參考解放閘灌域研究結(jié)果，F(xiàn)lr和Flx分別取0.85 和0.65[12]，不考慮其空間變異性。含水層淋洗率Flq為從含水層滲漏出的溶液鹽分質(zhì)量濃度與含水層飽和時(shí)的平均鹽分質(zhì)量濃度的比值，由于此參數(shù)通過試驗(yàn)測量較難獲取，需要通過模型模擬與實(shí)測值擬合確定。SahysMod 模型基本參數(shù)和季節(jié)性輸入值見表1 和表2。

2.1.2 SahysMod 模型率定驗(yàn)證

模型采用2007—2012 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行率定，采用2013—2016 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。其中Flq的取值范圍為0.01～2.0，參考以往研究文獻(xiàn)選取不同的Flq值（0.4、0.6、0.8、1.0、1.2），對比地下水電導(dǎo)率模擬值與實(shí)測值[8,16]。隨機(jī)選取多邊形網(wǎng)格29 和網(wǎng)格33 率定Flq（圖4）。當(dāng)Flq取0.95 時(shí)，網(wǎng)格29 和網(wǎng)格33 的RMSE分別為0.33 dS/m 和0.93 dS/m，地下水電導(dǎo)率的模擬值與實(shí)測值吻合最好。Yao 等[16]認(rèn)為在江蘇雨養(yǎng)農(nóng)田試驗(yàn)區(qū)的Flq為1.2 時(shí)，地下水電導(dǎo)率模擬與實(shí)測值吻合度最好。通過SahysMod 模型發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)lq值越大，地下水電導(dǎo)率越高，但不同F(xiàn)lq值對研究區(qū)地下水埋深和排水量均無影響，這與以往研究一致[16]。

表1 SahysMod 模型基本參數(shù)輸入Table1 Summary of input parameters for use with SahysMod model

表2 SahysMod 模型季節(jié)輸入數(shù)據(jù)Table 2 Seasonal input data of SahysMod model

2.1.3 SahysMod 模型的適用性評(píng)價(jià)

依據(jù)季節(jié)劃分情況，地下水埋深、土壤鹽分及排水電導(dǎo)率取每年9、11、4 月底的模擬值與實(shí)測值進(jìn)行對比，排水量采用年值進(jìn)行對比。隨機(jī)選取網(wǎng)格14和網(wǎng)格29 對比分析地下水埋深的模擬值與預(yù)測值，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析見表3。率定期網(wǎng)格地下水埋深全年的RMSE 變幅在0.16～0.19 m 之間，RE 在1.83%～5.83%之間，驗(yàn)證期地下水埋深全年的 RMSE 變幅在0.13～0.24 m 之間，RE 在2.76%～13.16%之間。年排水量模擬值與實(shí)測值對比分析中R2為0.945，RE 在0.30%～9.08%之間，誤差較小（表4）。由于受灌區(qū)秋澆和凍融的影響，季節(jié)性模擬值誤差較大，但年平均地下水埋深與年排水量的模擬精度明顯提高，模擬效果較好。

表3 率定期和驗(yàn)證期地下水埋深實(shí)測值與模擬值對比入Table 3 Comparison of measured and simulated groundwater depth at calibration and validation periods

表4 率定期和驗(yàn)證期研究區(qū)年排水量實(shí)測值與模擬值對比入Table 4 Comparison of measured and simulated annual discharge at calibration and validation periods

網(wǎng)格196 位于灌區(qū)總排干溝出口附近，將其作為灌區(qū)代表性排水電導(dǎo)率進(jìn)行分析（表5）。率定期及驗(yàn)證期相對誤差 RE 分別在 0.05%～12.48%和1.70%～14.83%之間。由于灌區(qū)排水電導(dǎo)率受外界干擾較大，部分年份模擬值誤差較大，但率定期和驗(yàn)證期排水電導(dǎo)率RE 平均值為6.83%，誤差在可接受范圍內(nèi)。

表5 率定期和驗(yàn)證期研究區(qū)年排水電導(dǎo)率實(shí)測值與模擬值對比Table 5 Comparison of measured and simulated salt concentrations of the drainage water at calibration and validation periods

2.2 情景方案模擬預(yù)測

2.2.1 現(xiàn)狀灌排條件

由圖5 可知，在現(xiàn)狀灌排條件下，未來10 a 灌區(qū)年排水量呈先減小后逐漸穩(wěn)定的趨勢，年平均排水量為5.31 億m3，電導(dǎo)率呈明顯增加趨勢。選取網(wǎng)格44、77、109 作為灌區(qū)上中游代表，網(wǎng)格141、155、179 作為下游代表，其中網(wǎng)格44、77 位于解放閘灌域，網(wǎng)格109 位于永濟(jì)灌域，網(wǎng)格141、155 位于義長灌域，網(wǎng)格179 位于永烏拉特灌域。位于灌區(qū)中上游的耕地（網(wǎng)格44、77、109）土壤鹽分呈輕微減小的變化趨勢，位于灌區(qū)下游的耕地（網(wǎng)格141、155、179）土壤鹽分呈明顯增加趨勢，而鹽荒地鹽分整體呈增加趨勢。這也與河套灌區(qū)鹽分空間變化情況較為吻合，受排水條件、地下水埋深等影響，灌區(qū)下游鹽漬化整體較為嚴(yán)重[12]。此外，受季節(jié)性降水和灌溉等影響，耕地土壤鹽分呈明顯的季節(jié)性波動(dòng)。

圖5 現(xiàn)有灌排條件下未來10 a 水鹽動(dòng)態(tài)變化Fig.5 Dynamic changes of water and salt in the next 10 years under the existing irrigation and drainage conditions

2.2.2 總引水量減少方案

如圖6 所示，隨著時(shí)間的推移，灌區(qū)排水量減小，排水電導(dǎo)率及耕地土壤鹽分增大。當(dāng)W 減小15%時(shí)，10 a 后灌區(qū)年排水量由現(xiàn)狀年的5.31 億m3減小到4.00 億m3，2016 年9 月—2025 年9 月，排水電導(dǎo)率由2.97 dS/m 增加到3.80 dS/m，上游耕地土壤鹽分由4.49 dS/m 增加到5.90 dS/m，增加了31.25%，下游耕地土壤鹽分由2.84 dS/m 增加到4.43 dS/m，增加了55.98%。

圖6 不同引水量條件下灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)變化Fig.6 Dynamic changes of water and salt under different water diversion quantity

2.2.3 渠系水利用系數(shù)提高方案

如圖7 所示，隨著時(shí)間的推移，灌區(qū)排水量呈先減小后趨于穩(wěn)定的變化趨勢，說明當(dāng)? 提高到一定程度后，灌區(qū)排水量受? 的影響程度逐漸減小。隨著?的提高，排水電導(dǎo)率增大，耕地土壤鹽分減少。當(dāng)?提高20%后，2016 年9 月—2025 年9 月，排水電導(dǎo)率由2.94 dS/m增加到6.51 dS/m；上游耕地（網(wǎng)格77）土壤鹽分由4.49 dS/m 減小到3.44 S/m，減少了23.47%，下游耕地（網(wǎng)格155）土壤鹽分由2.84d S/m減小到2.72 dS/m，減小了4.22%。

圖7 不同渠系水利用系數(shù)條件下灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)變化Fig.7 Dynamic changes of water and salt under different water use coefficient of canal system

2.2.4 不同灌溉定額方案

如圖8 和圖9 所示，同一灌溉定額下，未來灌區(qū)排水量呈先減少后趨于平穩(wěn)的變化趨勢，隨著生育期和秋澆期灌溉定額的增加，灌區(qū)排水量增加，排水礦化度升高，短期較大的灌溉量對灌區(qū)鹽分起到一定的淋洗作用。整體來看，生育期灌溉定額對耕地土壤鹽分的影響相對較小，這與毛威等[9]研究結(jié)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（網(wǎng)格77）土壤鹽分由4.49 dS/m 變?yōu)?.95、5.25、4.20、3.77 dS/m。

圖8 生育期不同定額條件下灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)變化Fig.8 Dynamic changes of water and salt under different irrigation quota

圖9 秋澆期不同定額條件下灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)變化Fig.9 Dynamic changes of water and salt under different autumn irrigation quota

3 討 論

SahysMod 模型可以綜合考慮區(qū)域土壤、作物、地下水的空間變異性，對灌區(qū)土壤水鹽、地下水鹽、排水排鹽等進(jìn)行模擬，并在干旱半干旱地區(qū)得到成功應(yīng)用[17-18]。本研究從灌區(qū)實(shí)際情況出發(fā)，以現(xiàn)狀條件下灌區(qū)引水量、田間灌溉量、渠系滲漏水量及灌區(qū)排水量等為基準(zhǔn)，對比不同方案下灌區(qū)引排水量、節(jié)水量等情況。參考《烏梁素海綜合治理規(guī)劃研究》中生態(tài)需水量情況，分析了不同方案的效果（表6），初步提出適宜的節(jié)水策略及方案措施?，F(xiàn)狀條件下，灌區(qū)年凈引水量和年平均排水量分別為43.10 億m3和5.31 億m3，排水電導(dǎo)率為2.96 dS/m。當(dāng)灌區(qū)引水量減少20%時(shí)，可節(jié)約8.62 億m3水量，末級(jí)渠道進(jìn)入田間的灌溉量由現(xiàn)狀條件下的23.18 億m3減少到18.55 億m3，烏梁素海所需最小補(bǔ)水量增加到1.96 億m3。隨著引水量的減小，灌區(qū)引鹽量、排鹽量和積鹽量均呈減小趨勢，會(huì)對烏梁素海水環(huán)境產(chǎn)生一定影響。當(dāng)總引水量不變時(shí)，? 提高20%后，10 a 后灌區(qū)積鹽量相比現(xiàn)狀灌排條件下可減少20.82%。盡管通過各種措施可節(jié)約一定的水量，但需綜合考慮下游維持烏梁素?，F(xiàn)有水面面積和鹽分所需的最小生態(tài)需水要求，并結(jié)合灌區(qū)實(shí)際生態(tài)補(bǔ)水能力全面綜合考慮。當(dāng)總引水量在現(xiàn)狀基礎(chǔ)上減少小于5%（低）、5%～10%（中）、10%～15%（高）3 個(gè)水平時(shí)，對應(yīng)的灌區(qū)所需凈水量最小為40.94 億、38.79 億～40.94 億、36.63 億～38.79億m3，可節(jié)約水量分別為2.15 億、2.15 億～4.31 億、4.31 億～6.46 億m3；烏梁素海所需生態(tài)補(bǔ)水量分別為0.93 億、0.93 億～1.26 億、1.26 億～1.58 億m3；若保持田間灌溉量不變時(shí)，? 需分別提高5.3%（0.56）、5.3%～10%（0.56～0.59）、10.0%～17.6%（0.59～0.63）。綜上所述，考慮烏梁素海最小生態(tài)需水要求，引水量最多可減少15%，最多可節(jié)約6.46 億m3的水量。若進(jìn)一步考慮下游烏梁素海生態(tài)環(huán)境改善目標(biāo)需求，則所需生態(tài)需水量將更大，關(guān)于此方面的研究，還有待進(jìn)一步開展。

表6 不同節(jié)水方案下水鹽平衡分析Table 6 Water salt balance analysis table of different water-saving schemes

當(dāng)引水量不變時(shí)，未來? 越高，田間灌溉量越大，耕地土壤脫鹽效果越好，灌溉量對耕地土壤鹽分影響較大。史海濱等[19]認(rèn)為，灌溉可以對土壤鹽分進(jìn)行有針對性的調(diào)控，進(jìn)而達(dá)到脫鹽效果。本研究基于不同灌溉和秋澆定額開展模擬，發(fā)現(xiàn)隨秋澆定額的增加，土壤脫鹽效果較好。當(dāng)秋澆定額在現(xiàn)狀基礎(chǔ)上減少10%和20%，增加10%和20%時(shí)，網(wǎng)格77 的耕地土壤鹽分在10 a 后可分別增加16.79%和32.36%，減少6.45%和16.01%，但當(dāng)秋澆灌溉定額過大時(shí)，土壤脫鹽效果略微減弱。李瑞平等[6]提出秋澆灌溉可以起到淋洗鹽分，蓄水保墑的作用，但不適宜的秋澆時(shí)間和水量或許還會(huì)加劇土壤次生鹽漬化并危害作物生長[19]。陳艷梅等[20]考慮了節(jié)水灌溉、作物生長以及SaltMod模型對根層土壤鹽分的模擬結(jié)果，提出河套灌區(qū)沙壕渠灌域較優(yōu)的秋澆凈灌溉定額為2 700 m3/hm2。因此，適宜的秋澆制度應(yīng)綜合考慮灌區(qū)節(jié)水增效、鹽分淋洗、儲(chǔ)水保墑等效果。

受河套灌區(qū)特殊的秋澆凍融影響，模型在模擬季節(jié)性地下水埋深和排水量時(shí)精度偏低，與以往研究相似[12]。毛威等[9]基于SaltMod 模型開展井渠結(jié)合區(qū)土壤鹽分演化規(guī)律分析，結(jié)果表明河套灌區(qū)地下水礦化度與秋澆頻率有較大關(guān)系，且季度地下水埋深模擬與實(shí)測值誤差最大是在第1 季度。彭振陽等[21]研究表明，秋澆后的排水過程對秋澆期和凍結(jié)期的土壤鹽分運(yùn)動(dòng)規(guī)律均有顯著的影響，但由于區(qū)域地形和溝渠布置的影響，不同觀測點(diǎn)的排水條件和地下水埋深均有較大差別。SahysMod 模型采用多年平均降水量和灌溉量作為輸入條件，所以模型反映的是長時(shí)間情況下的地下水位變化趨勢，并不能反映由降水或灌溉在短期內(nèi)引起的水位劇烈波動(dòng)。從長時(shí)間序列來看，模型計(jì)算的地下水埋深變化可以反映區(qū)域水分運(yùn)動(dòng)規(guī)律。但由于現(xiàn)有模型不能考慮凍融問題，在今后研究中，應(yīng)考慮耦合凍融模型，全面認(rèn)識(shí)灌區(qū)水鹽運(yùn)移規(guī)律。

近年來，隨著引黃水量減少，灌區(qū)節(jié)水壓力有所增大。節(jié)水技術(shù)和措施不僅影響灌溉用水量，還會(huì)對灌區(qū)下游生態(tài)環(huán)境造成影響[22]。種植結(jié)構(gòu)調(diào)整是灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水的重要措施，不同種植結(jié)構(gòu)的耗水量與灌溉需水量時(shí)空分布不同，會(huì)對灌溉引水、地下水補(bǔ)給量、地下水位、渠系滲漏量、農(nóng)田排水量等各要素帶來影響[23]，進(jìn)而對區(qū)域水鹽動(dòng)態(tài)產(chǎn)生一定影響。種植結(jié)構(gòu)調(diào)整下農(nóng)田水鹽各要素發(fā)生顯著變化需要一定的響應(yīng)時(shí)間，如何定量表達(dá)種植結(jié)構(gòu)變化與農(nóng)田各水鹽動(dòng)態(tài)要素的影響仍是一個(gè)難點(diǎn)。鑒于種植結(jié)構(gòu)調(diào)整與灌溉引水有較為密切的關(guān)系，本研究考慮了不同引水量以及灌溉定額方案下的水鹽動(dòng)態(tài)變化情況，但對不同類型種植結(jié)構(gòu)調(diào)整下區(qū)域土壤鹽分定量變化未進(jìn)行考慮，下一步還需對模型做進(jìn)一步改進(jìn)，增加農(nóng)業(yè)種植區(qū)類型劃分?jǐn)?shù)量，考慮不同種植結(jié)構(gòu)調(diào)整下區(qū)域土壤鹽分定量變化。

4 結(jié) 論

1）SahysMod 模型能夠較好地模擬研究區(qū)不同節(jié)水方案下水鹽動(dòng)態(tài)變化情況，可以對耕荒地交錯(cuò)分布區(qū)域的土壤水鹽動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行模擬。

2）現(xiàn)有灌排模式下，灌區(qū)年排水量呈先減小后逐漸穩(wěn)定的趨勢，年排水量平均值為5.31 億m3。灌區(qū)中上游耕地土壤鹽分量呈輕微減小趨勢，下游呈明顯增加趨勢?？紤]灌區(qū)下游烏梁素海生態(tài)需水量，未來引水量最多可減少15%（節(jié)約6.46 億m3水量）。若田間灌溉量維持不變，? 可提高17.6%。

3）當(dāng)總引水量的削減量相同時(shí)，灌區(qū)排水量受渠系滲漏影響大于田間滲漏，且田間灌溉量削減方案對灌區(qū)排鹽提升能力效果較佳。因此，可優(yōu)先考慮減少田間灌溉量，其次考慮提高? 的方案措施。盡管通過各種措施可節(jié)約一定水量，但需綜合考慮灌區(qū)下游烏梁素海生態(tài)需水要求，并結(jié)合灌區(qū)實(shí)際生態(tài)補(bǔ)水條件分析確定最佳用水管理方案。

[1] LI X M, ZHANG C L, HUO Z L, et al. A sustainable irrigation water management framework coupling water-salt processes simulation and uncertain optimization in an arid area[J]. Agricultural Water Management, 2020, 231: 105 994.

[2] 王少麗, 焦平金, 許迪, 等. 新疆旱區(qū)淺層土鹽分動(dòng)態(tài)及其影響因素[J]. 排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2013, 31(7): 623-628.WANG Shaoli, JIAO Pingjin, XU Di, et al. Variation trends and influencing factors of shallow soil salinity in arid area of Xinjiang[J].Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engineering, 2013, 31(7):623-628.

[3] CHU L L, KANG Y H, WAN S Q. Effect of different water application intensity and irrigation amount treatments of microirrigation on soil-leaching coastal saline soils of North China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2016, 15(9): 2 123-2 131.

[4]IBRAHIMI M K, MIYAZAKI T, NISHIMURA T, et al. Contribution of shallow groundwater rapid fluctuation to soil salinization under arid and semiarid climate[J]. Arabian Journal of Geosciences, 2014,7(9): 3 901-3 911.

[5] QI Z J, FENG H, ZHAO Y, et al. Spatial distribution and simulation of soil moisture and salinity under mulched drip irrigation combined with tillage in an arid saline irrigation district, northwest China[J].Agricultural Water Management, 2018, 201: 219-231.

[6] 李瑞平, 史海濱, 赤江剛夫, 等. 基于水熱耦合模型的干旱寒冷地區(qū)凍融土壤水熱鹽運(yùn)移規(guī)律研究[J]. 水利學(xué)報(bào), 2009, 40(4): 403-412.LI Ruiping, SHI Haibin, TAKEO Akae, et al. Study on water-heat-salt transfer in soil freezing-thawing based on simultaneous heat and water model[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2009, 40(4): 403-412.

[7] SINGH A. Evaluating the effect of different management policies on the long-term sustainability of irrigated agriculture[J]. Land Use Policy,2016, 54: 499-507.

[8]黃亞捷, 李貞, 卓志清, 等. 用SahysMod模型研究不同灌排管理情景土壤水鹽動(dòng)態(tài)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2020, 36(11): 129-140.HUANG Yajie, LI Zhen, ZHUO Zhiqing, et al. Soil water and salt dynamics under different irrigation and drainage management scenarios based on SahysMod model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(11): 129-140.

[9]毛威, 楊金忠, 朱焱, 等. 河套灌區(qū)井渠結(jié)合膜下滴灌土壤鹽分演化規(guī)律[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2018, 34(1): 93-101.MAO Wei, YANG Jinzhong, ZHU Yan, et al. Soil salinity process of Hetao Irrigation District after application of well-canal conjunctive irrigation and mulched drip irrigation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2018, 34(1): 93-101.

[10] OOSTERBAAN R J. SALTMOD: description of principles, user manual and examples of application: version 1.1[J]. Special Report/International Inst. for Land Reclamation and Improvement(Netherlands), 2001.

[11] 童文杰, 劉倩, 陳阜, 等. 河套灌區(qū)小麥耐鹽性及其生態(tài)適宜區(qū)[J].作物學(xué)報(bào), 2012, 38(5): 909-913.TONG Wenjie, LIU Qian, CHEN Fu, et al. Salt tolerance of wheat in Hetao irrigation district and its ecological adaptable region[J]. Acta Agronomica Sinica, 2012, 38(5): 909-913.

[12] CHANG X M, GAO Z Y, WANG S L, et al. Modelling long-term soil salinity dynamics using SaltMod in Hetao Irrigation District, China[J].Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 156: 447-458.

[13] SahysMod Working group of ILRI. Sahysmod,Spatial-Agro-Hydro-Salinity Model, Version 1. 7, Description of Principles, User Manual and Case Studies[M]. Wageningen:International Institute for Land Reclamation and Improvement, 2005.

[14] INAM A, ADAMOWSKI J, PRASHER S, et al. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management–Part 1:Model development[J]. Journal of Hydrology, 2017, 551: 596-618.

[15] MAO W, YANG J Z, ZHU Y, et al. Loosely coupled SaltMod for simulating groundwater and salt dynamics under well-canal conjunctive irrigation in semi-arid areas[J]. Agricultural Water Management, 2017,192: 209-220.

[16] YAO R, YANG J S, WU D H, et al. Scenario simulation of field soil water and salt balances using SahysMod for salinity management in a coastal rainfed farmland[J]. Irrigation and Drainage, 2017, 66: 872-883.

[17] DESTA Tsegay Fithanegest. Spatial modelling and timely prediction of salinization using SAHYMOD in GIS environment: A Case Study of Nakhon Ratchasima, Thailand[M]. International institute for geo-information science and earth observation (ITC), The Netherlands,2009.

[18] SINGH A, PANDA S N. Integrated salt and water balance modeling for the management of waterlogging and salinization. I: Validation of SAHYSMOD[J]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 2012,138(11): 955-963.

[19] 史海濱, 郭珈瑋, 周慧, 等. 灌水量和地下水調(diào)控對干旱地區(qū)土壤水鹽分布的影響[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2020, 51(4): 268-278.SHI Haibin, GUO Jiawei, ZHOU Hui, et al. Effects of irrigation amounts and groundwater regulation on soil water and salt distribution in arid region[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(4): 268-278.

[20] 陳艷梅, 王少麗, 高占義, 等. 不同灌溉制度對根層土壤鹽分影響的模擬[J]. 排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2014, 32(3): 263-270.CHEN Yanmei, WANG Shaoli, GAO Zhanyi, et al. Modeling effects of different irrigation managements on root-zone soil salinity[J]. Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engineering, 2014, 32(3): 263-270.

[21] 彭振陽, 黃介生, 伍靖偉, 等. 秋澆條件下季節(jié)性凍融土壤鹽分運(yùn)動(dòng)規(guī)律[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(6): 77-81.PENG Zhenyang, HUANG Jiesheng, WU Jingwei, et al. Salt movement of seasonal freezing-thawing soil under autumn irrigation condition[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012,28(6): 77-81.

[22] XU X, HUANG G H, QU Z Y, et al. Assessing the groundwater dynamics and impacts of water saving in the Hetao Irrigation District,Yellow River Basin[J]. Agricultural Water Management, 2010, 98(2):301-313.

[23] 付雯琪, 翟家齊, 趙勇, 等. 河套灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)田系統(tǒng)水量平衡的影響[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2017, 36(1): 1-8.FU Wenqi, ZHAI Jiaqi, ZHAO Yong, et al. Effects of the planting structure adjustment on water budget of field system in Hetao irrigation area[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2017, 36(1): 1-8.

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

常曉敏, 劉思妤, 王少麗, 等. 基于SahysMod 模型的節(jié)水條件下河套灌區(qū)水鹽動(dòng)態(tài)模擬[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2023,42(4): 81-91.

CHANG Xiaomin, LIU Siyu, WANG Shaoli, et al. Using Semi-distributed Hydrological Model to Improve Water and Salt Management in Hetao Irrigation District[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(4): 81-91.

1672 - 3317（2023）04 - 0081 - 11

2022-06-24

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（52109073）；青海省基礎(chǔ)研究項(xiàng)目（2021-ZJ-709）

常曉敏（1988-），女。高級(jí)工程師，博士，主要從事農(nóng)業(yè)水土資源與環(huán)境研究。E-mail: changxm@iwhr.com

管孝艷（1979-），男。正高級(jí)工程師，博士，主要從事農(nóng)業(yè)水土資源與環(huán)境研究。E-mail: guanxy@iwhr.com

責(zé)任編輯：韓 洋