基于SHAW模型的干旱区农田水量平衡模拟研究

陈军武

(甘肃省水利水电学校，甘肃 兰州 730021)

水资源紧缺是一个全球性的问题。在中国内陆河流域水土资源的开发利用主要集中在山前绿洲带，是在生态环境脆弱条件下进行的人类经济和社会活动。由于可利用水资源相对较少，水资源与区域经济和环境的发展关系更为密切，加之水资源的时空分布极其不平衡，造成了水资源浪费和不合理开发利用，直接影响到区域社会经济的可持续发展[1]。

农业节水在干旱区水资源管理和生态环境维护上有着重要的、特殊的意义。降低农业生产的耗水量，提高农田水分利用的效率，是制定农业节水措施的出发点，而这一切依赖于对农田水量平衡过程的了解[2]。农田的水量平衡主要与农田土壤物理特性、作物发育状况、天气状况和灌溉等人类活动的影响。掌握和利用农田水量平衡和水分转换的特点将进一步改进农业水资源的调度与利用方式，为区域水资源的综合利用和生态环境的维持与改善提供可靠的科学依据。

SHAW(Simultaneous Heat And Water)模型是土壤-植被-大气传输(soil vegetation atmosphere transfer，SVAT)系统通量模型中具有代表性的模型之一[3]。SHAW模型可以模拟包括作物覆盖层、凋落物和积雪、土壤等在内的一维(垂直)剖面上的水量、热量等通量的传输与交换，用来评价农田管理和气候变化对农田水文过程的影响。SHAW模型对模拟系统各层之间的物质和能量传输的物理过程有清晰的数学描述，对作物冠层中蒸腾作用和水汽传输有成熟的机理描述。模型输入气象数据要素较容易从常规气象站获得，而输入的土壤及植被特征参数较容易确定，模型能够输出系统剖面各层的物质、能量和水量平衡要素，模型适应性强，已被用来模拟农田小气候要素[3- 5]、农田土壤水分动态[6]、土壤水热特征[7- 8]、农田水分传输[9]和节水灌溉制度[10]等。

本研究选择在内陆河流域中具有代表性的黑河流域张掖绿洲区。黑河流域一直是我国重要的商品粮基地，目前制种业得以长足发展。本研究以张掖绿洲区农田为研究对象，利用试验站的观测数据，通过SHAW模型模拟的方法探讨农田生态系统水量平衡的主要机理和特征，为当地制定适宜的农田灌溉制度提供科学依据，也为进一步从机理上探寻气候变化对干旱区农田生态系统的影响奠定基础。

1 研究区和观测设施概况

观测试验地位于甘肃省张掖市甘州区党寨乡，地理坐标为38O50′N，100O26′E。试验区海拔1570m，多年平均气温7.3℃，多年年平均降水量127mm，多年平均风速2.2m·s-1，年日照时数3085h，年太阳辐射总量达6208MJ·m-2，地下水水位埋深约为30m。2004年全年降水量为83mm，其中作物生长期降水量为71mm。

试验区土壤属轻壤土，0～200cm平均土壤容重为1380kg·m-3，田间持水率34%，土壤有机质1.59%～1.68%，pH为8.7～8.8。试验地块南北宽24m，东西长27m，与观测场相邻的仍是大片作物种植区，2004年为小麦和玉米间作。作物主要通过灌溉获取水分，灌溉用水主要为黑河河水渠道灌溉，部分时段以井水灌溉做补充。

在试验地中心6m×7m小区内布设了自动气象站一座。主要观测项目有气温(HMP45D，Vaisala，芬兰)、相对湿度(HMP45A，Vaisala，芬兰)、风速(014A，MetOne，美国)、辐射(CNR- 1，Kipp and Zonen，荷兰)等[1]。气象数据记录和采集用CR10数据采集器，获取的气象数据用来驱动SHAW模型。自动气象站两侧4m左右各布有一套TDR系统，用以观测和记录10cm、20cm、30cm、50cm、80cm、100cm、120cm、150cm、180cm和210cm深度的土壤水分，数采仪使用CR23X。土壤水分数据用来验证SHAW模型的模拟效果。

2 研究方法与数据获取

SHAW模型的理论基础可参考文献[4]，文献[3]也有较详细的说明。模拟系统中能量和水分输入采用上边界以上的天气形式和下边界以下的土壤状况来定义系统中的水热通量，步长为日或小时[4]。模型可选择性地输出水分平衡等项目。

模型的主要输入项包括以下几个部分：

(1)试验点特征属性数据。包括试验地的坡度、坡向、纬度、海拔高度等。本研究中由区域DEM提取得到。

(2)驱动变量。主要是一些气象要素，如气温(包括日最高气温、日最低气温和露点温度)、相对湿度、辐射(日均太阳辐射)、风速、降水(包括灌溉)等。本研究中以观测数据为主。

(3)初始状态。主要是初始的土壤温度和土壤含水量剖面。由于模拟期内无积雪存在，因此积雪初始厚度设为0cm。本研究中以观测数据为主。

(4)作物属性参数。主要有作物种类、高度、叶面积指数、叶片尺度特征值、临界气孔阻力、作物根深、叶子倾向和倾角、作物反射率、作物残茬层的特征值等，主要特征值由观测得到。

(5)土壤参数。包括土壤容重、饱和水力传导系数、土壤粒径组成、进气值、有机质含量等。本研究通过观测得到主要的土壤参数。

由于观测资料从2004年5月起比较完整，因此本文利用SHAW模型对间作农田在2004年主要生长期的5月1日(DOY122，DOY为儒略日，指该日在一年中按顺序排列的天数)至9月20日(DOY264)的土壤含水量、蒸散量和水分平衡等的日变化进行模拟。

模拟效果用模型效率(Model Efficiency， ME)、平均偏差(Mean Bias Error， MBE)和标准差(Root Mean Square Error，RMSE)来描述，计算形式如下：

(1)

(2)

(3)

3 结果与讨论

3.1 土壤含水量的模拟

利用模型对10～120cm土壤层含水量进行了模拟，并与同期实测土壤含水量数据进行了比较见图1。

从图1和表1可看出，整体上来说，模型模拟出了土壤含水量的变化趋势，但高估了土壤层的含水量：20cm层和30cm层分别高估了4%和3%，50cm及以下层高估在1%左右。在10～30cm土壤层含水量的模拟效果较差，随着土壤剖面深度的增大模拟效果相对较好。

表1 不同土壤层土壤含水量模拟效果

浅层(0～30cm)土壤含水量模拟不好的主要原因：

(1)浅层土壤含水量的影响因素更复杂，使模拟更加困难，误差增大。

(2)TDR在浅层测含水率时可能产生更大的误差。

(3)灌溉引起的土壤含水量的突变(在表层非常明显)也使得误差增大。

图1 实测与模拟的土壤含水量比较

3.2 蒸散的模拟

利用水文平衡法得到的日蒸散值与SHAW模型的模拟值进行对比，蒸散的模拟值和实测值吻合较好见图2，其ME为0.82，MBE为0.02mm，RMSE为1.04mm。蒸散被稍高估计，但差值很小。用水文平衡法计算和用SHAW模型模拟的累积蒸散量(DOY122-DOY264)分别为728.9mm和733.1mm，基本没有差别，其过程曲线也基本重合见图3。

图2 实测和模拟日蒸散的比较

图3 实测和模拟累积蒸散的比较

SHAW模型还可对蒸散量中蒸腾和蒸发进行分割。图4是利用模拟的土壤蒸发(蒸散与蒸腾的差值)和用微型蒸渗仪测得的土壤蒸发进行的对比。从图中可看出，实测的蒸发一般要比模拟的大，这主要可能与微型蒸渗仪不锈钢材质有关。钢有热传导性，把能量由上向下传导，引起蒸发的增加[11]。

图4 模拟期内实测与模拟土壤蒸发比较

考虑到这点，模拟的土壤蒸发应该是可信的。

在模拟期(DOY122-DOY264)，SHAW模型得到的蒸腾总量为588.6mm，占同期蒸散的80.3%。在不同月份，蒸腾占蒸散的比例有一定差异见表2。5月份，间作农田中小麦刚进入生长中期，玉米处于苗期阶段，叶面积指数(LAI)小，地面覆盖相对较小，因此蒸腾在蒸散中的比例也小。6月是两种作物最主要的生长时期，LAI在这一时期增加迅速并达到最大，作物蒸腾作用强烈，地面植被覆盖度高，因此蒸腾在蒸散中的比例在这一时期最大的88%。7月，由于小麦的成熟及收割，农田作物在中下旬为单一的玉米，LAI减小，尽管玉米在这个月生长迅速，温度和辐射的增大使农田蒸散在7月达到最大，但蒸腾在蒸散构成中的作用下降。进入8月，玉米营养体的增长基本停止，蒸腾作用强度下降，雄株的铲除及叶片的脱落使LAI减小，地面裸露增大使土壤蒸发有所增加，因此蒸腾在蒸散中的比例进一步降低。

表2 不同月份蒸腾和蒸散的比较

3.3 水分平衡的模拟

结合观测的降水、灌溉量和SHAW模型对蒸发、蒸腾和渗漏的模拟，模拟期间农田的水分平衡结果见图5。

图5 模拟期内模拟水量平衡各分量的变化

模拟期间，灌溉共进行了7次，灌溉量合计为815mm；有记录的降水日数为21天，降水量为62.6mm，合计水分收入877.6mm。

在水分消耗的分配上，有37.6mm被作物冠层截留，这部分水量小，在干旱环境下很快又被蒸发，因此不做讨论。根据模拟结果，733.1mm用作蒸散，161.0mm渗漏出土壤剖面。总体上讲，在收入水分的利用上，80%用于蒸散，约20%渗漏进入土壤深层。

由于对水分渗漏没有进行专门的观测，现利用模拟结果做一简单说明见图6。2004年农田第一次灌溉在DOY123，灌溉量为120mm。由于3—4月降水少，2003年10月进行的冬灌补给的土壤水分在经过6个月的消耗后，土壤处于比较干燥的状态，2004年第一次灌溉未能对土壤剖面以下的深层土壤(即深度大于210cm的土壤)进行补充。第二次灌溉在DOY142，灌溉量为110mm，这次灌溉对深层土壤水分有所补充。第三次灌溉于DOY148发生，虽然灌溉量为70mm，但由于前期土壤水分含量高，灌溉引起了强烈渗漏，这次灌溉到第四次期间渗漏量达到约60mm，占到模拟期渗漏量的50%。换句话说，第三次灌溉水量基本用于渗漏，基本是一次无效灌溉。后四次灌溉均形成一定的渗漏，但渗漏量相对较小。从图5中还可直观地看出，土壤渗漏量与灌溉强度并不是直接相关。

图6 灌溉与土壤渗漏

4 结论

利用SHAW模型对干旱区绿洲农田在2004年主要生长期(5月1日(DOY122)至9月20日(DOY264))的土壤含水量、蒸散量和水分平衡等的日变化进行模拟。结果表明：

(1)土壤含水量的模拟中，浅层(10～30cm)模拟效果较差，随着土壤剖面深度的增大模拟效果相对较好。模型模拟出了土壤含水量的变化趋势，但普遍高估了土壤层的含水量。

(2)模型对蒸散、蒸发的模拟效果好，接近实测值。SHAW模型模拟的蒸散量为733.1mm，其中蒸腾量为588.6mm，占同期蒸散的80.3%。

(3)模拟期间，灌溉量为815mm，降水量为62.6mm，合计水分收入894.1mm；模拟结果显示，733.1mm用作蒸散，161.0mm渗漏出土壤剖面。在收入水分的利用上，80%用于农田蒸散，约20%渗漏进入土壤深层。土壤渗漏与灌溉强度无直接对应关系，与灌溉前期土壤含水量相关。

(4)模拟总体结果好，说明在输入资料较充足的前提下，SHAW模型可用于对农田水量平衡过程的研究和应用。