基于SWAT模型的五化灌区灌溉用水效率评价

黄 凯，邵金华，冯世伟，甘雪英

（广西水利科学研究院 广西水工程材料与结构重点实验室，南宁 530023）

0 引言

灌区水资源管理是实现农业用水效率提升，解决水资源匮乏与浪费的有效途径之一。农业系统中的灌溉小区与田间尺度的水文循环及转化规律，国内外学者做了大量的研究与探索[1～3]。然而，灌区的水文循环受到地形、气候、人类活动（如耕作、灌溉等）等因素影响，仅通过田间试验利用集总式水量平衡方法，难以摸清灌区系统内部自然因素与人类活动，尤其是水管理措施对灌区水文过程的影响，灌区水文循环研究由田间试验逐渐发展到了应用分布式水文模型描述灌区水循环过程[4]。

SWAT[5]模型（Soil and Water Assessment Tool）由美国农业部农业研究中心开发，可在流域尺度下，考虑土壤类型、土地利用方式及管理措施等条件，模拟与预测土地管理对水分、泥沙与化学物质长期连续的变化。作为一个流域尺度的分布式水文模型，SWAT模型具有自动灌溉模块，可用于推求作物灌溉用水量，已广泛应用于国内外农业灌区水循环转化模拟中[6，7]。Gosain 等[8]应用SWAT 模型评估了印度的Pslleru 河流域引入运河灌溉而引起的地下水回归量。Santhi 等[9]利用SWAT 模型模拟了美国格兰德河灌区内的作物需水量和渠系输水效率，并评估了潜在节水量。代俊峰等[10]通过湖北漳河灌区的闭合小流域应用SWAT 模型，并进行了模型的校正与改进。

水分生产率指标是灌区用水利用效率评估的基础工作，也是反映灌区工程运行与水管理水平的关键指标之一，能直观地反映灌区水的利用效率及产生的经济效益，对水分生产率时空分布规律进行分析与评价有助于探索农业节水管理措施[11]。国内学者以石津灌区[12]、甘肃河西走廊[13]、中国各省区[14]为尺度，利用SWAT模型，分析了灌溉水分生产率及差异特征等。

广西南宁市五化灌区是广西典型的平原代表灌区，通过构建五化灌区SWAT 分布式农业水文模型，探究其在灌区水管理措施下的水文循环规律，并对灌区尺度灌溉水均衡及水分生产率进行分析与评价，对广西其他区域推出农业管理及农业水资源管理等相关政策具有指导意义。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

广西壮族自治区五化灌区位于广西中部，大明山脚的桂中盆地。灌区范围2620 km2，占宾阳、上林两县总面积的62.3%。灌区内河流主要是清水河，清水河在上林县境内长度87.8 km，宾阳县境内24.7 km，集雨面积2064 km2，多年平均流量57.16 m3/s，枯水流量12 m3/s，多年平均径流量18.04亿m3。五化灌区上林灌片受到大明山区影响较大，多年平均年降雨量为1 783.4 mm；宾阳灌片，因受大明山区的影响较小，多年平均降雨量1584 mm；整个灌区的降雨量虽然比较多，但降雨时空分布极不均匀，经常出现春旱和秋旱，有时还出现夏旱。灌区属于湿热多雨的亚热带季风气候，历年平均气温20.9℃。1月份最冷，月平均气温为11.6℃；7 月份最热，月平均气温为28℃。年平均日照为1316～1599 h，其中气温≥10℃日照时数为1452 h。全年太阳总幅射量为100～460 卡/cm2，温度≥0℃的活动积温有7610～7630℃。年平均无霜期为337 d，年无霜期最少为295 d，最大为365 d，霜期一般出现在12月至次年2月份。总的来说，灌区农业气候资源较为丰富，为发展农业生产提供了有利条件。灌区内粮食作物以种植水稻为主，其次是种植玉米；经济作物主要是种植甘蔗、花生、水果、木薯等；其他作物主要是蔬菜等。2016 年粮食作物种植面积为65.90 万亩，其中水稻种植面积35.70万亩。

本文选择五化灌区宾阳县部分作为典型研究区域构建SWAT 模型，清平、桃园、六佑水库作为灌溉补水。整个研究区域从清平水库灌区到下游泥沙支渠结束，总面积为70万亩。研究区域概况和渠系分布如图1 所示。DEM 数据来自地理空间数据云http://www.gscloud.cn GDEMV230M 分辨率数字高程数据，而渠系分布数据由谷歌影像描绘所得。

图1 研究区域概况及渠系分布

1.2 SWAT模型构建

1.2.1 属性数据库构建

（1）子流域划分。五化灌区的高程在55～568 m 之间，而其中大部分在90～250 m 之间，灌区内分布着错综复杂的人工灌溉渠系。并将研究区的渠系进行数字化概化为灌区的水系研究区域，共划分为45 个子流域，如图2 所示。土地利用分为草地、城镇居民建设用地、林地、耕地及水域5 类，土地利用类型及所占比例分别为草地（PAST，26.59%）、城镇居民建设用地（URLD，13.31%）、林地（FRST，12.32%）、水 稻（RICE，45.77）和 水 域（WATR，2.01%），灌区土地利用类型空间分布见图3。

（2）土壤数据库构建。以Arcgis 为平台，利用HWSD 中国土壤数据，以灌区边界为掩膜，裁剪灌区的土壤空间分布图；再以土壤名称字段为依据，进行重分类，得到灌区土壤类型分布图（见图4）。

图2 子流域划分

图3 五化灌区土地利用分布图

图4 灌区土壤分布图

（3）将五化灌区土壤分为6 种类型，分别为饱和始成土（Eutric Cambisols，1.53%），土娄土（Cumu⁃lic Anthrosols，58.18%），铁质强淋溶土（Ferric Acri⁃sols，13.59%；Ferric Acrisols1，24.42%），典型强淋溶土（Haplic Acrisols，0.10%），水体（Water bodies，2.19%）。并利用SPAW 软件的SWCT 模块计算SWAT模型所需各参数数据，写入模型土壤数据库。

1.2.2 模型数据输入

（1）HRUs 划分。基于已构建的土壤和土地利用数据库，通过分析各子区内不同土地利用类型、不同土壤类型和不同坡度所占比例，分别设置合理的土地利用类型面积阈值（10%）、土壤面积阈值（10%）、坡度面积阈值（20%）进而将自定义的各子区划分为191个HRUs。

（2）气象数据输入。本文采用寒区旱区科学数据中心SWAT 模型中国大气同化驱动数据集（CMADS V1.0）提供的研究区域附近4 个气象站2008-2016 年日观测数据，包括逐日的最高最低气温、降水量、风速、相对湿度、太阳辐射等。

（3）管理数据输入。研究区域选择清平、桃园、六佑3个中型水库作为灌区的补水源。子流域的管理数据输入中，土地利用类型为城镇居民建设用地（URLD）的无任何操作，土地利用类型为草地（PAST）、林地（FRST）的采用模型默认操作。对土地利用类型为RICE的HURs，按照时间划分水稻全生育期不同的生长阶段，并制定合理的灌溉方式，根据实际情况定义各生长阶段灌溉的蓄水层深度。五化灌区水稻不同生育阶段的灌溉操作如表1所示。

表1 研究区水稻灌溉制度操作

1.3 五化灌区水量平衡分析

五化灌区的水量平衡分析，参考欧阳威等[15]的研究进行水量平衡分析:

式中:ΔSW为土壤中贮水量的变化量，m3；IPC为降水与融雪量之和，m3；II为灌区灌溉用水量，m3；IRV为地下水补水至土壤耕作层水量，m3；ET 为灌区蒸散发水量，m3；OPC为土壤渗透水量，m3；ORO为土壤让中流及地表径流量之和，m3。

1.4 水分生产率指标

水分生产率参考高景灏[16]，本文将采用3 种水分生产率计算指标，具体为灌溉水分生产率、作物水分生产率和总流入水分生产率，其计算公式如下:

（1）灌溉水分生产率（WPI）是指单位农业灌溉水量所获得的农作物产量。灌溉水分生产率指标可以间接反映灌区的灌溉工程运行状况与灌区水资源管理水平。WPI =Yt/II，WPI 为灌溉水分生产率，kg/m3；Yt为作物总产量，kg。

（2）作物水分生产率（WPI）指农作物消耗单位水量所获得的农作物产量，以作物蒸散发量为考量参数。WPC=Yt/ET，WPC为作物水分生产率，kg/m3。

（3）总流入水分生产率（WPI）指农作物消耗总流入水量所获得的农作物产量，以降水与灌溉水量为考量参数。WPT =Yt/ ( II+IPC)，WPT为总流入水分生产率，kg/m3。

2 结果与分析

2.1 SWAT模型校正

模型校正涉及的8 个参数分别是:径流曲线数（CN2）、曼宁系数（OV_N）、河床导水率（CH_K2）、基流α 因子（ALPHA-BF）、浅层地下水蒸发补给深度阈值（REVAPMN）、深层地下水渗透系（RCHRG_DP）、土壤水分蒸发补偿系数（ESCO）、浅层地下水再蒸发系数（GW_REVAP），各参数值见表2。通过对参数的调整，在校准期内，研究区模拟值与实测值的相对误差在-23%～17%之间；月均流量的决定系数（R2）和纳什效率系数（NS）分别为0.93和0.87，基本符合模型模拟要求，说明模型模拟结果可信。在模型验证期，五化灌区模拟值与实测值的相对误差在-20%～12%之间，月均流量的R2和NS分别为0.95 和0.93，即率定后的模型性能较为稳定。模型验证以灌区大龙洞监测点模拟值与实测值2015-2016年的月际动态对比分析见图5。

表2 五化灌区土地利用参数的率定成果表

图5 灌区大龙洞监测点月模拟值与实测值

2.2 水量平衡分析

本文基于SWAT构建的五化灌区分布式水文模型模拟的结果对灌区年际水量平衡进行了分析（见表3）。由表3可知，五化灌区的年际土壤贮水量变化不大，土壤水分补给量基本能够满足土壤水的损失。该区域降雨融雪对土壤水分的补给占主导作用，占总补给量的71%；灌溉对土壤贮水量补充也起了很大的作用。地表径流和土壤中流是该区域土壤水分的主要消耗损失项，占水量消耗的55%；蒸发量和渗漏量之和只占消耗量的45%。这与欧阳威等[15]及杜丽娟等[17]研究结果差距较大，主要是因为其研究区域主要在干旱半干旱区域，降雨量较少，灌溉对土壤水分的补给作用较大，而作为湿润地区的五化灌区，降雨量则是其主要水分补给源。

表3 水量平衡模拟年均值 108m3

2.3 水分生产率时空分布

本文从时间尺度和空间尺度分析了研究区的水分利用效率的各个指标。根据水分利用效率年值（见表4）及水分利用效率指标随时间的变化（见图6）可知，各年灌溉水分生产率的范围为1.49～1.88 kg/m3，年平均灌溉水分生产率为1.64 kg/m3，灌溉水分生产率除2014 年之外其余年份较为平稳。作物水分生产率的范围为0.93～1.18 kg/m3，年平均作物水分生产率为1.05 kg/m3，作物水分生产率随时间增长无明显变化。灌溉水分生产率远大于作物水分生产率，说明降水资源在农业生产中不可忽视的作用，这与水量平衡分析中降雨融雪对土壤水分的补给占主导作用结论一致。总流入水分生产率值在三种指标中最低，在0.36～0.55 kg/m3范围之间，年平均总流入水分生产率为0.46 kg/m3，且随时间并没有发现明显的变化规律。

表4 各水分利用效率指标年值

图6 各水分利用效率指标随时间的变化

图7～图9为各水分生产率指标的空间分布。由分析可知，灌溉水分生产率空间、作物水分生产率和总流入水分生产率变化范围分别为1.50～1.75 kg/m3、0.97～1.11 kg/m3和0.43～0.50 kg/m3，且三者的空间分布呈现相似的空间变化，即较大的地区主要集中在3个中型水库出口处，沿着主渠道北侧分布，向北有减少趋势，说明越靠近水源地的水分生产率越高。

图7 五化灌区灌溉水分生产率空间分布

图8 五化灌区作物水分生产率空间分布

图9 五化灌区总流入水分生产率空间分布

3 结论与展望

本文改变SWAT 模型原本的空间离散化方法，用研究区内渠系代替原本流域水系，通过叠加分析，并手动绘制子流域导入模型，实现离散化，从而构建了基于SWAT的平原区五化灌区分布式水文模型，并对模拟结果进行率定和验证，对灌区水量平衡和用水效率进行分析。结果表明:SWAT 模型在该地区模拟效果较好；降雨融雪对研究区土壤水分的补给占主导作用；灌溉水分生产率、作物水分生产率和总流入水分生产率随时间变化较为稳定，且三者的空间分布呈现相似的空间变化，即较大的地区主要集中在3 个中型水库出口处，沿着主渠道北侧分布，向北有减少趋势。

本研究结果对农业管理及农业水资源管理具有指导意义，此后可以根据实际需求模拟分析灌区的作物产量、耗水量、用水效率的相关影响因素，将灌区模拟结果跟区域水资源优化配置理论相结合制定合理的水资源优化配置方案，并对未来灌区的需水量进行预测。