设施农业雨水集蓄利用与番茄灌溉方案优化

吴 晨，李发文，冯 平，刘春来，王现领

设施农业雨水集蓄利用与番茄灌溉方案优化

吴 晨1，李发文1※，冯 平1，刘春来2，王现领2

（1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072； 2. 天津市水利科学研究院，天津 300061）

为充分利用雨水资源，提高设施农业灌溉用水效率，该研究对雨水蓄水池容积和大棚番茄灌溉方案进行了优化。以天津市武清区一设施农业小区为研究区，根据2020年6个场次降雨，对蓄水池集雨情况进行分析，基于AquaCrop模型优化大棚番茄灌溉方案，最终设置3种集雨灌溉情景，采用水量平衡法，分别绘制不同情景的丰、平、枯水年雨水集蓄系统的评价指标变化曲线，综合分析其变化特征并确定雨水蓄水池最优容积。结果表明：研究区已建蓄水池集雨率约为57%，有较大改进空间；番茄优化灌溉方案与实际灌溉方案相比，在产量仅减少5.5%的情况下，可节省水量23.6 m3，水分利用效率和灌溉利用效率分别提高7.2%和39%，说明优化方案在保证作物产量的同时可有效节水；实际集雨率和实际灌溉情景下，雨水蓄水池的最佳容积平均值为362 m3，在优化灌溉方案和提高雨水收集设施集雨率后，容积平均值分别为298和288 m3，说明节水灌溉和提高雨水蓄水池集雨率等措施，对雨水蓄水池容积优化和提高复用率具有显著影响。该研究可为指导农业雨水集蓄利用工程建设、促进非常规水利用的推广、保障农业可持续发展提供参考。

灌溉；排水；雨水集蓄利用；水量平衡原理；雨水截留率；地下水替代率；供水保证率

0 引 言

中国是一个水资源短缺的国家，人均占有水资源量不足世界人均水平的1/3。其中，农业用水量占全国总用水量的比例从20世纪80年代的80%降到70%左右，但仍然是用水大户，农业用水供需矛盾依旧突出。随着农业种植和灌溉技术的发展，特别是设施农业的出现，一方面满足了城市对果蔬种植的需求，另一方面也加大了农业用水，因此，“开源节流”是设施农业的必经之路[1-2]。

缺水地区长期依靠超采地下水进行灌溉，而受当前地下水压采、限采政策影响[3-4]，使得农业用水供需矛盾进一步加剧，严重制约了现代农业的快速发展。随着雨水集蓄[5]和节水灌溉理论技术的不断成熟与完善[6-7]，农业雨水集蓄利用技术被广泛推广和应用。集雨蓄水工程蓄水池容积计算与设计是雨水集蓄利用工程设计的重要内容[8-9]。目前，国内外已进行较多的集雨工程设计及容积计算方法研究。其中水量平衡法和容积系数法是国内常用的2种方法。《雨水集蓄利用工程技术规范》[10]给出了年均降雨量为500～800 mm地区适用于温室、大棚灌溉蓄水池容积计算的容积系数为0.4～0.5。季文华等[11]认为这种确定蓄水工程规模的方法能够在较大程度上保证农业用水，但只考虑了年降水量，而没有充分考虑降水或者雨水利用的年内分布，容易使得雨水存贮设施重复利用率不高，导致工程效益不足。陈喜靖等[12]提出集雨容积模数用以描述雨水收集能力与收集程度，按集雨计划确定容积模数，反推设计集雨池容积。水量平衡模型则可以模拟时空尺度上的降水和蓄水的动态变化，并且可以考虑不确定性[13-14]。国内外众多学者对城市和农业雨水蓄水池容积的优化进行了研究。牛文全[15]根据水量平衡原理，计算各时段的水量盈缺状况并进行调蓄计算，确定出人畜饮水工程和农田补灌工程中雨水集蓄设施经济容积的计算方法。已有学者[16-17]基于逐日水量平衡模型，根据不同城市用水模式和长期日降水量确定雨水箱的大小。井雪儿等[18]基于北京市29 a的日降雨资料，采用连续模拟法，分别绘制3种用水情景下雨水收集利用工程的雨水截留率、自来水替代率、供水保证率以及效益费用比变化曲线，综合分析曲线的变化特征确定出雨水蓄水池最佳设计容积。

然而，大部分研究是对雨水蓄水池容积的单一设计，而农业雨水集蓄利用（Rainwater Harvesting for Irrigation, RWHI）[19]的系统研究相对较少，尤其是结合设施农业节水灌溉的优化理论研究相对不足。目前，关于城市的雨水集蓄利用系统（Rainwater Harvesting, RWH）[20-24]已较为成熟，可作为参考。针对以上问题，本文基于水量平衡原理，根据雨水集蓄利用工程集雨、大棚作物节水灌溉和雨水蓄水池容积优化3部分，建立设施农业雨水集蓄利用系统，并给出研究区内不同典型年不同种植模式下的最佳蓄水池容积，以期为现代农业的非常规水资源利用和节水灌溉提供参考。

1 研究区域概况及数据来源

1.1 研究区域

研究区位于天津市武清区天津农业科学院，是一处设施农业封闭小区，地处北纬39°25′38″，东经116°57′17″，总面积为6.251万m2。属温带半湿润大陆性季风气候，四季分明，年平均降水量550～600 mm，降水日数63～70 d，6—8月降水量约占全年75%，年均日照时数2 471～2 769 h。

1.2 雨水集蓄利用系统

研究区总面积为6.251万m2，透水区占比41%，不透水区包括大棚区、智能温室区、渠道和道路，占比59%。其中，长、宽分别为65 和10 m的7座大棚所在区域为集雨试验区，集雨面为大棚棚面，面积为4 550 m2。目前，集雨试验区已建雨水蓄水池容积为200 m3。

如图1所示，雨水集蓄利用系统包括雨水收集设施、雨水蓄水池和大棚作物雨水灌溉3部分。首先通过大棚侧边修建的集雨槽收集7座大棚棚面雨水，经雨水运输渠道汇入雨水蓄水池储存，最后根据灌溉制度用于设施农业作物灌溉。

图1 设施农业雨水集蓄利用系统

1.3 数据来源

研究区实测数据包括：降水数据、土壤含水率数据、雨水收集数据及大棚番茄生长发育及灌水量数据。

1）2019—2020年逐日日照时数和1989年1月至2020年10月天津站逐日降雨量，由中国气象数据网提供。

2）2020年7、8月份6场蓄水池集雨量数据，由研究区集雨试验区雨水集蓄工程采集得到。

3）大棚内日最高、最低气温、日相对平均湿度、番茄生长发育、种植管理和产量数据由天津市农业科学院蔬菜研究所提供。

2 研究方法

参考RWH系统及农业雨水利用相关研究成果[19]，该研究建立的设施农业雨水集蓄利用系统在优化设计过程中需要计算3部分数据。

1）集雨量。收集场次降雨蓄水池集雨数据，确定雨水收集设施的集雨率。

2）需水量。设施农业作物正常生长发育所需灌溉水量即为系统的需水量，可通过文献、记录作物灌溉数据或计算作物需水量等途径获得。

3）雨水蓄水池容积。基于水量平衡模型，考虑每个时间步长的输入量（集雨量）和输出量（需水量），计算合适的雨水蓄水池容积。

2.1 集雨量计算

对于封闭式的雨水蓄水池，可用下式计算蓄水池可收集雨量。

式中为蓄水池可收集雨量，m3；为降水量，mm；为初期雨水弃流量，mm；为雨水收集设施的集雨率，%；为集雨区汇水面积，m2。

2.2 设施农业作物灌溉方案优化

2.2.1 AquaCrop模型

AquaCrop是由世界粮农组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO）研究提出的用于模拟作物产量对水分响应的模型。与其他模型相比，AquaCrop具有输入参数少、精度高、适用范围广和界面简单等优点。Raes等[25]报道了AquaCrop的结构细节和算法（图2）。与许多其他作物生长模型类似，AquaCrop进一步开发了子模块，包括气象、土壤、作物和管理4部分。不同的是，该模型考虑了水分对植物生长的限制并通过3种水分胁迫反应模拟树冠扩张速率、气孔关闭和衰老加速。

注：Ks表示水分胁迫系数；WP表示水分生产系数；HI表示收获指数。1表示Ks对叶片扩张的影响；2表示Ks对气孔导度的影响；3表示Ks对作物衰老的影响；4表示Ks对WP的影响；5表示Ks对HI的影响。

在输入该模型的气象数据中，参考作物蒸散量（ET0）是确定作物需水量的重要依据。设施农业参考作物蒸散量（ET0）的计算与大田作物有所区别。通常，温室大棚中空气不流通，风速可近似为零。然而风速为零时，会导致Penman-Monteith（P-M）公式中的空气动力学项为零，与实际不符。为避免这样的情况，常引入空气动力学项阻抗进行修正，并采用Thom等[27]提出的公式计算空气动力学项阻抗，对P-M公式进行改进。

本文基于改进的P-M公式计算设施农业参考作物蒸散发量，大量研究表明修正后的P-M公式适用于估算大棚参考作物需水量[28-30]，

式中ET0为参考作物蒸散发，mm；n为净太阳辐射，MJ/(m2·d)；为土壤通量，MJ/(m2·d)；为日均平均气温，℃；d为饱和水汽压，kPa；a为实际水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；为湿度计常数，kPa/℃。

2.2.2 灌溉方案优化评价

在实践中，通常使用土壤水分下限来启动灌溉的时间，最常用的下限为允许土壤水分耗竭而不给植物造成压力，上限值通常用于防止根区过度排水。该研究利用AquaCrop作物模型来模拟不同灌溉方案下的作物生长发育，利用3个评价指标综合分析。评价指标分别为以实际产量为准的产量变化率（Yield Change Rate, YCR）、水分利用效率（Water Use Efficiency, WUE）和灌溉利用效率（Irrigation Efficiency, IE）来评价灌溉方案的优劣。

式中YCR为以实际产量为准的产量变化率，%；为a为作物产量观测值，t/hm2；s为作物产量模拟值，t/hm2。

式中WUE为水分利用效率，kg/m3；为作物产量，t/hm2；ETc为作物蒸散发，mm。

式中IE为灌溉利用效率，kg/m3；为灌溉量，mm。

2.3 蓄水池容积优化

雨水蓄水池一般为全封闭式，蒸发和渗漏损失微小，可忽略不计。目前，集雨水量平衡确定雨水蓄水池容积的方法中，“供水优先”（Yield Before Spillage, YBS）和“集雨优先”（Yield After Spillage, YAS）是使用最广泛的2种方法[16]。在该研究中，大棚作物灌溉时间一般在上午8时至9时，大部分时间蓄水池先“供水（灌溉）”，后“集雨”，因此，YBS法更适用于这项研究。雨水蓄水池的供需水量平衡方程可表示为

式中C为模拟的第个蓄水池的容积，m3；S-1,j，S,j分别为第个蓄水池第个月初、末的蓄水池储水量，m3；Y,j，Q,j分别为第个蓄水池和个月的供水量和蓄水池收集到的雨量，m3；D，W分别为时刻的需水量和蓄水池可收集雨量，m3。

该研究使用雨水截留率、地下水替代率和供水保证率3个评价指标来评估模型运行性能和蓄水池容积的合理性，指标数值范围均为0～1。

雨水截留率RC,j是在一定时期内雨水蓄水池收集到的雨量占汇水区蓄水池可收集雨量的比值。该指标是衡量雨水集蓄利用工程收集雨水能力、缓解汇水区内涝问题功效的重要指标之一。

式中为计算期内的总月数；Q,j为第个蓄水池第个月蓄水池收集到的雨量，m3。

地下水替代率GW,j是在一定时期内蓄水池提供的总雨量与该时期内的总需水量的比值。该指标是衡量雨水集蓄利用工程替代地下水、缓解水资源短缺问题功效的重要指标。

式中D为第个月的需水量，m3。

供水保证率g是在一定时期内雨水集蓄利用系统在时间上能够充分满足研究区需水量的概率。该指标是评估雨水集蓄利用工程供水能力和可靠率的重要指标。

式中为蓄水池蓄水量无法完全满足需水量的时间，月。

综上所述，蓄水池容积优化目标为地下水替代率最大和供水保证率最高。优化过程中考虑的约束条件包括：1）水量平衡约束；2）蓄水池容积约束；3）供水约束。因此，优化模型描述如下：

在所有蓄水池容积方案中，选择目标函数最大值对应的容积作为最优蓄水池容积。

具体计算流程见图3。根据以下步骤进行容积优化。

1）给定蓄水池储水量初始值S和蓄水池模拟容积C，根据大棚作物需水量D和棚面集雨确定当前时刻作物需水量和蓄水池可收集雨量W，根据式（6）计算雨水蓄水池供水量Y。

2）当W小于蓄水池余留容积时，由式（7）得时刻末即下一时刻初的雨水蓄水池储水量S,j=S-1,j+W-Y,j，否则产生溢流，S,j=C。

3）由式（8）得到蓄水池收集到的雨量Q,j。

4）循环步骤1）、2）、3）。

5）时间序列循环结束后，由式（9）～（12）得到蓄水池容积为C时的评价指标值和目标函数值。

6）重复以上步骤，当雨水蓄水池容积增加使得目标函数数值仅增加1%或更小时，则认为此时已经达到最优雨水蓄水池容积。

注：S0为蓄水池初始储水量，m3；Cj为模拟的第j个蓄水池的容积，m3；Yi,j，Qi,j分别为第j个蓄水池第i个月的供水量和蓄水池收集到的雨量，m3；Si-1,j，Si,j分别为第j个蓄水池第i个月初、末的蓄水池储水量，m3；Di，Wi分别为需水量和蓄水池可收集雨量，m3；λGW,j，λGW,j-1分别为模拟第j、j-1个蓄水池容积时的地下水替代率，%；gj，gj-1分别为模拟第j、j-1个蓄水池容积时的供水保证率，%。

3 实例分析

3.1 降水典型年集雨量

集雨试验区收集到2020年6场次降雨和蓄水池集雨数据，并根据式（1）计算得到棚面产流量，蓄水池实测集雨量与产流量相比得到雨水收集设施的集雨率（表1）。确定雨水收集设施集雨率后，将天津市年降雨量进行频率计算，选用水文频率分布线型为Pearson-III型曲线，采用适线法将资料序列（1989—2020年）划分成不同典型年。选取降水保证率25%、50%、75%对应的降雨量值作为典型丰、平、枯水年的设计值。选取与设计值相等或接近的年份作为代表年，利用同倍比法对代表年日降雨过程进行缩放，得到不同典型年设计降雨年内分配。由公式（1）得到蓄水池逐日可收集雨量，按月累加得到各月W，作为雨水蓄水池容积优化模型的输入。

表1 研究区集雨信息

3.2 番茄灌溉优化方案设置

3.2.1 AquaCrop模型的构建

天津市常见设施农业种植作物有蔬菜和水果，一年一茬到一年四茬不等。该研究以2019年9月至2020年2月为研究时间序列，以1日为步长，对大棚番茄进行建模。在模型的初始操作界面，依次输入气象数据、作物数据、土壤数据以及管理数据，并建立相应的数据库。

1）气象数据

模型需要输入的气象数据包括：日最高温度、日最低温度、日照时数、平均相对空气湿度、大气CO2浓度和参考作物蒸散量（ET0）。CO2浓度采用模型默认的数据——Maunaloa.CO2，其余气象数据由武清区天津农业科学研究院提供。调整FAO研发的ET0计算器参数，可使其计算公式与估算大棚参考作物需水量的式（2）一致，最终计算得到大棚参考作物蒸散量（ET0），建立气象数据库.CLI。

2）作物数据

查阅有关大棚内番茄生育期的相关文献，结合研究区作物生长实际情况以及FAO推荐的作物参数，确定作物的生育期、种植密度、最大有效根深、收获指数等参数，建立模型作物数据库.CRO。研究区大棚番茄为 土壤栽培，每年夏季（7—8月）闷棚消毒，定植后覆盖黑色地膜，亩定植1 300株，生育期各阶段信息如表2所示。

3）土壤数据

根据FAO和维也纳国际应用系统研究所（International Institute for Applied Systems Analysis, IIASA）所构建的世界土壤数据库（Harmonized World Soil Database, HWSD）确定研究区的土壤类型为壤土，土层厚度为40 cm，容重为1.41 g/cm3，田间持水量、饱和含水量和凋萎系数分别为26.8%、43.9%和13.3%，饱和水力传导系数190 mm/d。建立土壤参数数据库文件.SOL。

表2 大棚番茄生育期

4）管理参数数据

管理数据主要包括灌溉数据和田间管理数据两部分。灌溉数据包括灌溉方式、灌溉时间和灌溉定额，灌溉方式包括沟灌、漫灌、滴灌等。耕作措施参数设置为：施肥水平无限制且灌溉不产生地表径流，其中滴灌具有蒸发损失小，不产生地表径流的特点，加盖地膜后可进一步减小蒸发，且滴灌在番茄的大棚种植中已有较好的应用。武清研究区大棚番茄灌溉情况为平均6 d浇一次水，总计灌溉19次，单次灌溉量约4 m3，总计灌溉量 74 m3。根据田间实际措施建立管理参数数据库文件.MAN。

5）地下水与土壤初始条件

研究区的地下水埋深较浅，平均地下水位为3.5 m。土壤初始条件保持不变。模型运行的初始条件包含土壤层数、土壤层厚度以及各层初始含水量。

3.2.2 模型参数验证

由于验证数据较少，因此不再进行参数率定，参考FAO提供的作物参数的参考范围值，参考文献[31]及番茄实际生长情况，确定AquaCrop模型参数。主要参数有单株苗初始冠层覆盖面积为5.8 cm2/株，最大冠层覆盖度为75%，冠层增长系数为0.007 5%，冠层衰减系数为0.004%，标准化的水分生产效率为18 g/m2，最大有效根深为1 m，参考收获系数为50%。

对2019年9月至2020年2月的秋冬茬大棚番茄产量进行验证，以评估模型的适用性。选择相对误差（Relative Error, RE）来评估模拟效果，计算公式如下：

RE=|–|/（13）

式中和分别是产量的观测值和模拟值，t；RE描述产量模拟值的精准度，相对误差在±20%以内，认为模型能够较好地模拟作物的生长状况。

3.2.3 番茄灌溉方案设置

设置3种灌溉总量，分别为W1（50%的作物需水量）、W2（75%的作物需水量）和W3（100%的作物需水量）。设置2种单次灌溉量，分别为I1（单次10 mm/m2）、I2（单次5 mm/m2）。两两组合共有6种灌溉方案，并与研究区实际灌溉方案进行对比，如表3所示。

表3 大棚番茄灌溉方案

3.3 集雨灌溉情景设置

围绕“开源节流”的思想，模拟3种集雨灌溉情景，优化各情景不同典型年的最佳蓄水池容积。首先以实际情况为例设置情景1，集雨率为57%，大棚番茄实施实际灌溉方案；接下来模拟节水灌溉方案对蓄水池容积的影响，设置情景2，集雨率为57%，大棚番茄实施优化后的灌溉方案；最终，模拟提高雨水收集设施集雨率和节水灌溉后对蓄水池容积的影响，设置情景3，集雨率为80%，大棚番茄实施优化后的灌溉方案。详见图4。

图4 集雨灌溉情景

根据3.1介绍的计算步骤，得到各情景的逐月W。基于逐月水量平衡原理，采用蓄水池容积优化模型估算各情景丰、平、枯水年的评价指标，分析其随蓄水池容积改变而变化的特征，确定不同典型年蓄水池最佳容积。

4 结果与分析

4.1 集雨率与降水量分析

由研究区集雨试验数据可知，雨水集蓄利用工程平均集雨率约为57%（表1）。集雨率较低主要存在以下2方面原因：1）雨滴降落到棚面时存在一定的溅落现象，导致部分棚面产流无法进入集雨沟渠；2）集雨设施的集雨渠道存在渗漏和填洼情况。《雨水集蓄利用工程技术规范》[10]中关于降雨量500～1 000 mm地区裸露塑膜集流效率推荐值为85%～92%。杨封科[32]利用1996—1998年连续监测不同集水面积上不同降雨量下的集水率在84.4%～93.6%之间，平均为88.06%。因此，本研究区雨水集蓄设施有很大改进空间。

经年降水量频率计算得到，天津市31a平均年降雨量为514.36 mm，典型丰、平、枯水年的设计值分别为574.62、501.11、439.71 mm。选与设计值相等或接近的年份2016、1996、2002年分别作为丰、平、枯代表年。

不同典型年不仅在降雨量上差别较大，且降雨天数及日降雨量也有较大差别。其中，丰水年存在一场特大暴雨，24 h降雨量达200 mm，大雨及中雨场次较多且降雨量高。平水年有2场暴雨，中雨及大雨场次较多，降雨量比丰水年稍低。枯水年没有暴雨及以上降雨，虽中雨和大雨场次和丰、平水年相当，但是场次降雨量较低。根据图5分析不同典型年雨量等级占比发现，由于丰水年降雨天数多，因此中雨及大雨相对历时比平水年和枯水年低，但是日降雨量高且降雨总天数长，使得年降雨量较高。总的来说，丰平枯水年均是小雨占比较高，均在70%以上，因此无效降雨较多，导致产流量较少。

4.2 番茄灌溉方案优化分析

构建AquaCrop模型后，模拟得到大棚番茄产量模拟值为8.18 t/hm2，实测值为8.21 t/hm2。结果表明，产量的相对误差为0.4%。因此模型经过本地化确定的参数适用于模拟研究区大棚番茄的生长发育状况。

由结果（表4）可知，方案I1W1和I1W2番茄产量与实际产量相比分别降低了16.9%和5.5%，虽然I1W2的灌溉利用效率较低，但是水分利用效率与I1W1相当。 方案I1W3的番茄产量虽没有减少，但是水分利用效率相对I1W1和I1W2分别降低了5.8%和5.1%，灌溉利用效率降低39.8%和23.1%。综上所述，大棚番茄产量由大到小灌溉方案排序为：I1W3等于I2W3、I1W2、I2W2、I1W1、I2W1；水分利用效率排序为：I1W1、I1W2、I2W2、I2W1、I1W3、I2W3；灌溉利用效率排序为：I1W1、I2W1、I1W2、I2W2、I1W3、I2W3。可以看出方案I1W2综合表现较好。I1W2与实际方案相比，在产量仅仅减少5.5.%的情况下，可节省水量23.6 m3，水分利用效率和灌溉利用效率分别提高7.2%和39%。因此选定为大棚番茄节水灌溉方案。

图5 丰、平、枯水年降雨相对历时曲线

表4 灌溉方案评价结果

4.3 不同情景下最佳蓄水池容积分析

3种情景下丰、平、枯水年不同蓄水池容积下的雨水截留率、地下水替代率和供水保证率变化曲线（图6）显示，不同典型年雨水截留率、地下水替代率和供水保证率均随蓄水池容积的增加而升高，在容积到达某值后，地下水替代率和供水保证率不再变化。3种情景地下水替代率和供水保证率均可达到100%，说明各情景的雨水池蓄水量均可满足棚内作物的灌溉用水量。然而，雨水截留率较低，在最佳蓄水池容积时没有达到100%，说明可收集雨量没有得到充分利用，棚面集雨弃雨量较多。相较于丰水年和平水年，枯水年降水量少，地下水替代率和供水保证率曲线达到最大值时，所需蓄水池容积更大。在地下水替代率和供水保证率不再变化的节点，丰、平、枯水年雨水截留率数值则依次升高。这说明，降水量越少，雨水蓄水池越大，弃流量则越小，相对来说对雨水资源的利用率更高。

研究区雨水集蓄利用试验区已建雨水池总容积为200 m3，各大棚按现有灌溉制度种植番茄。表5显示，已建雨水蓄水池不同典型年供水总量均值为356.3 m3，雨水截留率、地下水替代率和供水保证率分别为35.78%、68.78%和65.48%，说明蓄水池容积较小，没有充分收集并利用可收集雨量。现有蓄水池供水量替代地下水量较少，对节约与保护地下水资源贡献较小，且保证大棚番茄灌溉用水量程度低。由图6可知，情景1地下水替代率和供水保证率可达100%，表明雨水资源丰富且可供应7所大棚灌溉用水。综上所述，改进现有雨水集蓄利用工程是必要的。

图6 3种情景不同典型年下雨水蓄水池评价指标随蓄水池容积变化曲线

表5 已建雨水蓄水池评价指标计算结果

表6显示，各情景下丰、平、枯水年供水总量均大于蓄水池容积，说明蓄水池复用率较高，与容积系数法所求容积相比，节省了容积。相比已建蓄水池容积，情景1不同典型年地下水替代率和供水保证率均达到了100%，高效利用了可收集雨量，进一步说明现有工程中的雨水蓄水池容积需要扩大。3种情景下不同典型年雨水蓄水池最佳容积平均值分别为362、298、288 m3。情景1和情景2表明，优化作物灌溉方案，减小用水量对节省蓄水池容积的影响非常显著，平均雨水蓄水池容积节省了64 m3，使得蓄水池的复用率更高，降低建设成本。情景2和情景3对比发现，雨水集蓄利用设施集雨率提高，各月蓄水池可集雨量增加，则6—8月份需要提前储存的雨量减少，可节省蓄水池容积，提高复用率。综上所述，节水灌溉、改善雨水集蓄利用设施并提高蓄水池集雨率，对雨水集蓄利用工程的发展具有重要意义。

表6 各情景最佳蓄水池容积及各项指标结果

5 结 论

该研究基于“节流开源”的思想，构建设施农业雨水集蓄利用系统，优化设计过程包括集雨量计算，设施农业作物灌溉优化和雨水蓄水池容积优化3部分。得到以下结论：

1）该研究区已建集雨设施的集雨率约为57%，仍有较大改进空间。天津近31a典型丰、平、枯水年的设计值分别为574.62、501.11、439.71 mm，其中小雨占比较高，约为全年降雨的70%。

2）优化后的灌溉方案与实际灌溉方案相比，在产量仅减少5.5%的情况下，可节省水量23.6 m3，水分利用效率和灌溉利用效率分别提高7.2%和39%。

3）3种集雨灌溉情景显示，在实际集雨率和实际灌溉情景下，雨水蓄水池不同典型年的最佳容积平均值为362 m3，在节水灌溉和提高集雨率后的情景下，容积平均值分别为298和288 m3，表明优化作物灌溉方案降低用水量和改善雨水集蓄利用设施提高蓄水池集雨率等措施，对优化雨水蓄水池容积和农业雨水集蓄利用工程的发展具有重要意义。

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Rainwater harvesting and tomato irrigation schemes optimization for facilities agriculture

Wu Chen1, Li Fawen1※, Feng Ping1, Liu Chunlai2, Wang Xianling2

(1.300072; 2300061)

A rainwater harvesting has been widely used to collect and store the rainwater into natural reservoirs or tanks for later purposes, further to balance between water supply and demand in recent years. In this study, a systematic optimization was conducted on rainwater harvesting for tomato irrigation. A protected agricultural plot was also chosen as the study area in the Wuqing District, Tianjin of China. A storage tank was then built with a volume of 200 m3. A rainwater harvesting rate was calculated, according to six rainfall events in 2020 and the runoff from the surfaces of seven greenhouses. At the same time, the data set on tomato irrigation in the greenhouses was collected for the crop models. An irrigation scheme was first optimized for the tomatoes in the greenhouses using the improved Penman-Monteith formula and AquaCrop model. Then, three schemes of rainwater harvesting and irrigation were established, including the actual rainwater harvesting with the actual irrigation scheme, the actual rainwater harvesting with the optimized irrigation scheme, and the improved rainwater harvesting with the optimized irrigation scheme. Finally, the water balance was applied to calculate the rainwater retention rate, groundwater replacement rate, and water supply guarantee rate in the rainwater harvesting system for different schemes in a wet, normal, and dry year. Optimal storage was thus achieved after the comprehensive analysis of reliability indexes. The results showed that the rainwater harvesting rate of the project in the study area was about 57%, indicating much potential for improvement. The optimized irrigation scheme for the tomatoes saved 23.6 m3of water, but the yield decreased by 5.5%, compared with the actual. Furthermore, the water use and irrigation efficiency increased by 7.2% and 39%, respectively, indicating that the optimized scheme effectively saved the water while holding the crop yield. Besides, the rainwater interception rate, groundwater replacement rate, and probability of water supply increased as the volume of storage tank increased. There was no change in the groundwater replacement rate and the probability of water supply when the storage tank volume reached the optimum volume. Additionally, the magnitude of the rainwater interception rate increased with the decrease of the precipitation. More importantly, the total annual water supply was 356.3 m3in the existing project, where the rainwater interception rate, groundwater replacement rate, and probability of water supply were 35.78%, 68.78%, and 65.48%, respectively. Correspondingly, there was also an urgent need to improve rainwater harvesting and irrigation schemes. Specifically, the average volume of the rainwater storage tank was saved 64 m3for the higher reuse, while the lower construction costs in Scheme 2, compared with Scheme 1. Similarly, Schemes 3 saved 10 m3average volume of the rainwater storage tank, compared with Scheme 2. Moreover, the optimal volumes of the storage tank in each scheme were 362, 298, and 288 m3, respectively. Consequently, improved rainwater harvesting and irrigation schemes were achieved to optimize the rainwater tank, thereby reducing the consumption of irrigation water for a higher rainwater collection rate. This finding can also provide a strong reference to guide the construction of agricultural rainwater harvesting and storage projects, as well as the promotion of non-conventional water use in sustainable agriculture.

irrigation; drainage; rainwater harvesting and utilization; water balance; rainfall interception rate; groundwater replacement rate; probability of water supply

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.018

S271

A

1002-6819(2021)-21-0153-10

吴晨，李发文，冯平，等.设施农业雨水集蓄利用与番茄灌溉方案优化[J]. 农业工程学报，2021，37(21)：153-162.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.018 http://www.tcsae.org

Wu Chen, Li Fawen, Feng Ping, et al. Rainwater harvesting and tomato irrigation schemes optimization for facilities agriculture[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(21): 153-162. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.018 http://www.tcsae.org

2021-06-14

2021-10-03

国家自然科学基金项目（51879181）；国家重点研发计划项目（2016YFC0401407）

吴晨，研究方向为水文学及水资源。Email: wuchen1229@163.com

李发文，教授，博士生导师，研究方向为水文学及水资源研究。Email: lifawen@tju.edu.cn