稻田水量调控模拟计算及分析

王传娟，王少丽，陈皓锐，陈 至

(1.中国水利水电科学研究院水利研究所，北京 100048；2.国家节水灌溉北京工程技术研究中心，北京 100048；3.江苏方洋集团方洋水务有限公司, 江苏 连云港 222000)

中国是世界上洪涝灾害最为频繁且严重的国家之一，洪涝灾害对社会经济发展的负面影响巨大[1]。近年来，由于全球气候变化，人类活动频繁，洪涝灾害的突发性、异常性和不可预见性日益凸显，防洪除涝面临巨大挑战。Shimura根据稻田对洪水的调节作用，于20世纪80年代最早提出了稻田的防洪功能[2]。研究表明稻田具有减轻洪水、涵养地下水、净化水质、控制水土流失、净化空气、减缓气候变化、保护生物多样性、休闲娱乐等多功能价值[3]。Matsuno[4]等人总结了200多篇稻田多功能性价值研究文献，指出研究最多的是稻田防洪控制功能，采用的分析方法包括水文频率曲线法、蒙特卡罗方法、水文模型模拟等，管理措施主要有河流综合治理、受益者承担相应防洪费用等，这些分析方法和管理措施给亚洲季风地区未来稻田研究和应用实践提供了参考。Kim等人[5]开发了稻田日常水平衡模型，模拟评估了水稻种植期间稻田的储水量，研究表明，汛期降雨在425～851 mm之间稻田的平均储水量为333 mm。Sujono[6]分析了3种稻田不同灌溉模式下稻田的滞洪功能。Kim等人[3]研究指出稻田相对大坝的防洪作用更分散，稻田中储水就像许多小型水库。稻田的蓄雨调洪功能已经在日本、韩国等国家得到广泛认可，但中国研究相对较少。中国是世界上最大的水稻生产国，拥有全球最大的稻田生态系统[2]，发挥稻田的防洪控制功能对防洪减灾至关重要。江苏省地处亚热带季风气候区，是中国东部经济发展最活跃的省份之一，同时也是暴雨出现频率较高的省份之一，通过稻田的蓄雨滞涝功能结合有效的管理措施，既减轻洪涝灾害又实现节水灌溉，值得关注和研究。

1 试验材料与方法

1.1 田间试验

试验区位于江苏省高邮灌区南部的龙奔乡周邶墩村境内。该试验区属于北亚热带季风气候区，易涝易旱，年平均气温15 ℃，年平均降雨1 030 mm，年平均相对湿度67%，无霜期217 d。当地实行稻麦轮作，水稻品种为中稻，通常6月上旬泡田，6月中旬插秧，10月中旬收获，栽培方式包括插秧和直播两种。耕层土壤为黏壤土，全年浅层地下水位埋深为0.5～1.2 m。

田间试验于2014-2015年的水稻生长季节进行。试验区为一条斗渠(龚庄三斗)和两条斗沟(见图1)的控制区域，斗渠和斗沟灌排相间布置，两斗沟间距200 m，斗渠控制面积18.67 hm2，典型田块规格30 m×90 m。排水沟断面为梯形，斗沟A(北侧)：上口宽约2 m，底宽0.9 m，沟深约1 m；斗沟B(南侧)：上口宽约2 m，底宽0.4 m，沟深约1 m。试验区斗渠灌水通过沿线设置的放水口进入田间，稻田排水通过排水沟进入中市河。

图1 试验区布置图Fig.1 Layout of experimental area

在试验区不同位置安置水尺，田间自计水层观测和人工观测相结合,每日记录一次田间水层变化，灌水期间每日上下午定时测量斗渠渠首断面水位和流速，斗沟末端出口断面每日定时测量水位及流速，灌溉期间和降雨期间加密观测。根据观测的水位确定过流断面，采用流速面积法计算断面流量，建立水位流量关系，用连续的自计水位数据得到流量变化过程。

1.2 模型构建

水稻生育期间各阶段的稻田水分变化取决于来水量和去水量的变化，来水主要有降雨量、 灌溉量，去水主要有作物腾发量、下渗量、排水量，根据水量平衡原理，水稻生育期内的水平衡可用如下方程表示：

Ht=Ht-1+Pt+It-ETt-Dt-St

(1)

式中：Ht为第t天的稻田水层深度，mm；Ht-1为第t-1天的稻田水层深度，mm；Pt为第t天的降雨量，mm；It为第t天的灌水量，mm；ETt为第t天的作物腾发量，mm；Dt为第t天的排水量，mm；St为稻田第t天的渗漏量，mm。

根据日气象观测资料，采用Penman-Monteith公式[7]计算参考作物腾发量：

(2)

式中：ET0t为第t天参考作物腾发量，mm；Rn为净辐射，MJ/(m2·d)；T为平均气温，℃；U2为2 m高处的风速，m/s；es和ea分别为饱和水汽压和实际水汽压，kPa;Δ为饱和水汽压-温度曲线上的斜率，kPa/℃;γ为温度计常数，kPa/℃，净辐射可以根据净短波Rns减去净长波辐射Rnl计算。

采用单作物系数法计算水稻的逐日腾发量：

ETt=KctET0t

(3)

式中：Kct为第t天的作物系数；其他符号意义同上。

稻田渗漏是田间耗水主要组成部分，不同地区稻田渗漏量变化幅度较大，稻田田间存在水层时，采用如下公式[8]计算田间渗漏量：

St=aHt+b

(4)

式中：St表示第t天的稻田渗漏量，mm；a、b为参数，根据田间水层、降雨、灌溉、作物腾发、排水观测值，采用方程式(1)进行拟合。

稻田田间无水层时，根层土壤水下移渗漏量采用下式[8]进行估算:

(5)

式中：K0为饱和水力传导度，本研究根据田间钻孔抽水试验结果取0.2 m/d；α为经验常数，一般为50～250，土壤越黏重，其值越大，本研究取180；t为土壤含水率饱和状态达到第t天水平时所经历的时间，d；H根层为水稻主根层深度，取0.3 m。

1.3 模型率定及验证

水稻作物系数值参照罗玉峰等[7]在高邮灌区的研究结果，将水稻生长阶段划分为初始期、发展期、中期和末期等4个阶段，试验区水稻生长4个阶段时间分别为20、30、55和30 d，对应的Kc，ini、Kc，mid、Kc，end分别为0.942、1.488、0.94。根据实测值拟合田间渗漏量与田间水层相关关系式，另据实际观测，取最大渗漏量为5 mm/d，参数a、b值通过率定获得。

利用2015年7月田间水层观测值与模拟值进行率定，根据图形吻合程度直观判断模拟效果，同时采用统计学方法中的统计参数对模型模拟的效果进行定量验证评价：

(8)

图2为2015年7月份的模拟田面水层与实测田面水层对比图，稻田渗漏拟合参数a值为0.3，b值为1，对应平均渗漏量2.8 mm/d，与南方黏壤土地区单季中稻平均渗漏强度相符合[9]。从直观上看田间水层模拟值与实测值趋势一致，偏离程度不大。从定量上分析，该模拟时段对应相关系数R值为0.84，表明模拟值与实测值具有较好的相关一致性，平均偏差值-0.6 mm，表明模型低估了田面水层，平均绝对偏差3.6 mm，表明模拟值平均偏离观测值的程度不大，选用参数值能较好地反映当地实际情况。

采用相同的参数a，b值，由于2014年观测值有限，使用2014年7月10日-7月19日的观测值进行验证，图3为2014年模拟值与实测值对比图，从图3中可以看出模拟值与实测值偏差不大，图形吻合较好，从统计参数来看R值为0.88，平均绝对偏差为3.0 mm，模型模拟效果较好，总体来看模型能够较好地适应于试验区条件。

图2 2015年田面水层实测值与模拟值对比Fig.2 Comparison of measured and simulated values of ponding depth in 2015

图3 2014年田面水层实测值与模拟值对比Fig.3 Comparison of measured and simulated values of ponding depth in 2014

2 稻田水量调蓄管理

稻田水量调蓄受降雨量、腾发量、灌溉方式等影响，分析降雨量和腾发量的年际变化规律，并模拟分析不同频率年及稻田不同灌溉模式条件下稻田水量平衡。其中稻田不同灌溉模式各生育期的水层控制指标参照黄俊友[10]在江苏地区的研究结果，如表1所示，水稻浅湿灌溉是浅水与湿润反复交替、适时落干，浅湿干灵活调节的一种间歇灌溉模式；水稻浅湿调控灌溉是把浅水、湿润、间歇3种灌溉方法科学的结合在一起灌溉模式。表1中Hmin为各生长期水稻所需要的水深下限(mm)，Hmax为各生长期水稻适宜水深上限(mm)。根据测量当地土壤物理性质得到土壤密度1.2 g/cm3，饱和含水量为30%，根层土壤深取0.3 m。

表1 稻田不同灌溉模式水层控制指标Tab.1 The water control indicators for different irrigation techniques

注：HL为稻田根层深度，mm；θs为土壤饱和含水率，%。

稻田调蓄过程中，稻田田面与田埂间高度为潜在储存量，为保证水稻生长要求，水稻各生长阶段需要保持适宜的田间水层深度，经过一段时间的消耗，当田面水层低于适宜水层下限，需要进行灌水至适宜水层上限，此时若有降雨则储存在田间，当田面水层超过水田允许耐淹深度，则多余降水需全部排掉至耐淹深度[11]，每日稻田相应的灌排规则表示如下：

(9)

式中：STt为第t天稻田蓄雨量，mm；Hp为水稻耐淹深度，mm。

2.1 不同频率年稻田水量调蓄计算

降雨量和腾发量是影响稻田水平衡的主要要素，利用Mann-Kendall方法[12,13]分析1960-2015年54 a生育期降雨量与腾发量的演变规律，其中1967年和1968年数据缺失，如图4和图5所示，降雨量随时间呈下降趋势，线性减少率为0.51 mm/a，但下降趋势并不显著；腾发量随时间呈一定上升趋势，在20世纪90年代中后期上升明显。水稻生育期降雨量减少，腾发量增加，灌溉需水量则相应增大，根据Penman-Monteith公式，水稻腾发量受气温、相对湿度、平均风速和日照时数等气象因素影响，腾发量增加，表明气象因素的变化趋势有利于水稻生长，既要满足逐渐增大的灌溉需水量同时要改变灌溉用水浪费现状，因此需要合理利用生育期降雨，增加稻田蓄雨量，推广和采用合理的灌溉模式实现节水灌溉。

图4 水稻生育期降雨量多年变化Fig.4 Dynamic of precipitation in rice growth period

图5 水稻生育期ETt多年变化Fig.5 Dynamic of evapotranspiration in rice growth period

根据54 a稻田生育期降雨量的频率P计算，取不同频率值范围P<37.5%、37.5%62.5%[14]为丰水年组、平水年组、枯水年组，其中丰水年组和枯水年组均有20 a，平水年组有14 a。采用表1常规灌溉中各生育期水层控制标准计算每组年型下的各年份水平衡要素，每组取均值，以消除特殊情况带来的差别，计算结果如表2所示。

表2 不同频率年水量调蓄计算平均值Tab.2 The average water balance components in different frequency years

对比丰平枯年型平均值计算结果(见表2),从稻田蓄雨角度分析，稻田蓄雨量随年型变化明显，丰水年年均蓄雨量比平水年多105 mm，平水年年均比枯水年多86 mm，降雨量大的年份相对蓄雨量大。定义稻田蓄雨量占降雨量的比例为稻田雨水利用率，丰、平、枯年型下稻田年均雨水利用率分别为67.3%、77.6%、84.5%，枯水年由于降雨量较小，大多降雨都能存蓄在田间得以利用，因此雨水的利用效率更高。从稻田灌水角度分析，丰、平、枯水年各年年均灌水量分别为521.5、618.8、755.1 mm，相邻年型年均差别100 mm左右，一般而言降雨量少的年份灌水量相应增加，田间水分无法得到雨水的及时补充只能通过灌溉进行补充。

分析可知，稻田调蓄水量受气象条件影响较大，选取典型年份进一步分析，如表3所示。一方面，降雨量级及时间分布对灌溉需水量、稻田蓄水量影响较大。同一典型年下，如丰水年中，1991与2003年降雨量、腾发量、渗漏量相近，但其余要素差别明显，与2003年相比，1991年灌水量多158 mm，排水量多285 mm，蓄水量少188 mm。1991年6月29日-7月11日的13 d内出现连续降雨，且有3次降雨超出100 mm，此时水稻处于分蘖前期，最大耐淹深度为80 mm，故雨水大多无法得到充分利用而排出，而2003年生育期降雨频繁且均匀，能够及时补充田间水层，有效减少灌溉需水量。不同年型中，丰水年1991年降雨量是枯水年1994年的近4倍，灌水量比1994年减少37%，蓄雨量约是1994年的2倍。另一方面，若出现高温干燥的天气，作物腾发量大，同样影响调蓄水量的变化。如平水年型中，2014与2012年生育期降雨量、渗漏量虽接近，降雨量级分布存在差异，日降雨量超过80 mm的2012年有3次， 2014年仅有1次。其次，与2014年相比，2012年蒸腾量多147 mm，其生育期平均气温偏高，平均日照时数、平均风速均偏大，相对湿度偏小，这些气象因素决定2012年作物腾发量较大，影响灌溉需水量，因此2012年灌溉需水量要比2014年多210 mm，差距比较明显。

表3 典型年水量调蓄结果Tab.3 The results of water balance factors in typical years

将54 a降雨量对应的灌溉需水量、稻田蓄雨量和稻田雨水利用率绘制成图，如图6所示，灌水量和蓄雨量与降雨量间呈现较好的线性关系，即随着降雨量的增大灌水量减少、蓄雨量增大；雨水利用率随着降雨增大总体呈下降趋势，但受降雨量级、降雨频次等影响，雨水利用率上下波动较大。例如，稻田雨水利用率高于80%的20 a中，生育期内平均降雨量482mm，平均暴雨次数1.9次，而雨水利用率小于70%的15 a中，生育期内平均降雨量807mm，平均暴雨次数4.5次，可见出现集中大暴雨则需要及时排出地表从而无法得到充分利用，降低了雨水利用率。2010与2015年降雨量相近，但雨水利用率分别为85%、61%，其中2010年生育期暴雨次数1次，而2015年出现3次，因此降雨量级及出现频次对雨水利用率影响较大。

图6 灌水量、蓄水量和雨水利用率随降雨量的变化Fig.6 Dynamic of irrigation requirement, rainfall storage and rainfall utilization

2.2 稻田不同灌溉模式下水量调蓄计算

根据表1中稻田不同灌溉模式各生育期水层控制指标，分别模拟计算丰、平、枯3组年型下各灌溉模式的灌溉需水量、排水量和稻田蓄雨量，列入表4。其中雨水利用率为稻田蓄水量与降雨量的比值的均值，节水率为节水灌溉模式的节水量与常规灌溉用水量的比值的均值。

表4 丰、平、枯水年稻田不同灌溉模式水量调蓄平均值Tab.4 The average of water balance factors for different irrigation techniques in different frequency years

根据各年型下稻田不同灌溉模式的水平衡要素均值，从节水灌溉角度分析，相同降雨量条件下，浅湿调控灌溉模式所需灌水量最小，最为节水，如丰水年型中，浅湿调控灌溉比浅湿灌溉模式多节水10%。从稻田蓄雨角度分析，同一年型中，节水灌溉模式比常规灌溉模式蓄雨效果好，如平水年型中常规灌溉、浅湿灌溉、浅湿调控灌溉模式相应的雨水利用率分别为77.6%、81.9%、84.3%，总体来看浅湿调控灌溉模式雨水利用率最高。浅湿调控灌溉模式由于灌水上限较低，每次所需灌水量少，可蓄雨量相对大，因此节水率、雨水利用率较高。同一节水灌溉模式的灌水量和蓄雨量随年型变化规律与常规灌溉模式一致。

为更直观对比各种灌溉模式54 a灌水量与蓄雨量随降雨量的变化情况，图7给出稻田不同灌溉模式灌水量和蓄雨量的年际变化。两种节水灌溉模式与常规灌溉模式相比具有明显节水效果，浅湿调控灌溉模式比浅湿灌溉模式更节水。由图7(b)可知，无论何种灌溉模式均具有较好的稻田蓄雨作用，表明了稻田具有存蓄雨水降低洪涝灾害的功能。对比各种灌溉模式的蓄雨效果，浅湿调控灌溉比浅湿灌溉略好，浅湿灌溉比常规灌溉好，分析节水模式与常规模式蓄雨差别不大的原因可知，节水模式各生育期的水分控制指标中灌水下限值较小，单次灌水量相对大，若此后出现降雨则能存蓄的雨水较少。同一节水模式的灌水量、蓄雨量和雨水利用率随降雨量变化规律与常规模式一致。综上分析，浅湿调控灌溉对于减少灌溉用水增大蓄雨更有利，故实际应用中可采用浅湿调控灌溉模式以达到更好的效果。

2.3 不同频率年和节水灌溉模式的灌排规律

根据54 a的水平衡计算结果，将不同频率年的灌排水量、灌排频次取平均汇总于表5，由表可以看出，54 a年均常规灌溉的灌溉频次为25次，与2015年实测灌溉次数26次接近，采用节水灌溉模式，总灌水量减少，灌水频次减少，单次平均灌水量增大，总排水量减少，排水频次也减少。浅湿调控灌溉模式下，不计泡田灌水，54 a平均灌溉定额为3 642 m3/hm2，年平均灌水次数为8次，与常规灌溉相比灌水次数明显减少，能够省时省工，有效减轻农民劳动强度。54 a年均排水量1 152 m3/hm2，年均排水次数为5次，排水量减少可以减轻田间肥料流失。浅湿灌溉模式年均所需灌水量、排水量与浅湿调控灌溉模式相比均略大，因此实际应用中可以优先采用浅湿调控灌溉模式，以上灌排规律理论上可以指导节水灌溉模式的实施，但由于实践中各种条件的不确定，需要结合气象预测预报进行合理的灌排管理。

图7 不同灌溉模式稻田灌水量和蓄雨量的年际变化Fig.7 Dynamic of irrigation amount and rainfall storage in different water saving irrigation techniques

年型灌溉模式灌水量/(m3·hm-2)灌水次数单次平均灌水量/(m3·hm-2)排水量/(m3·hm-2)排水次数常规5218．021248．52842．110丰水年浅湿3258．48407．32215．48浅湿调控2733．76455．62010．77常规6191．024258．01397．59平水年浅湿4169．59463．31094．15浅湿调控3535．48441．9945．24常规7554．330251．8840．55枯水年浅湿5234．712436．2508．42浅湿调控4626．011420．5438．12常规6335．525253．43154．6854a均浅湿4226．610422．71292．55浅湿调控3642．48455．31152．05

3 结 语

根据建立的稻田水平衡模型，采用2014-2015年水量平衡观测值，利用统计参数指标分析方法，对稻田田面水层进行了率定检验，模拟的田间水层与实测田间水层吻合较好。利用所构建的模型，模拟分析试验区1960-2015年54 a的常规灌溉、浅湿灌溉和浅湿调控灌溉模式的灌溉需水量、蓄雨量等水平衡要素，主要结论如下。

(1)丰、平、枯水年所需灌溉量依次增大，蓄雨量依次减小，雨水利用率依次增大，稻田雨水利用率在42%～98.7%不等，能有效蓄存雨水减缓涝灾。稻田调蓄量受生育期降雨量级、时间分布、气温等气象因素影响较大，近54 a生育期降雨量呈现减小趋势，腾发量呈增加趋势，灌溉需水量有所增加。

(2)与常规灌溉模式相比，浅湿调控节水灌溉模式所需灌水量最小，而稻田蓄雨量最大，丰平枯年型下年均节水率分别为47.6%、42.8%、38.8%，雨水利用率分别为76.3%、84.3%、91.6%，实践中建议采用浅湿控制灌溉模式达到更好的节水蓄雨效果。

(3)与常规灌溉相比，采用节水灌溉模式，稻田生育期灌排总量减少，灌排频次明显减少，每次灌排量增大，节水灌溉模式既减少用水浪费又有效减少面源污染。

该研究为实际稻田蓄雨减灾、节水灌溉研究提供了理论技术支持，但由于实际情况多变，需要结合气象预测预报进行合理的灌排管理。

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