黃 凱，邵金華，馮世偉，甘雪英

（廣西水利科學(xué)研究院 廣西水工程材料與結(jié)構(gòu)重點實驗室，南寧 530023）

0 引言

灌區(qū)水資源管理是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水效率提升，解決水資源匱乏與浪費的有效途徑之一。農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中的灌溉小區(qū)與田間尺度的水文循環(huán)及轉(zhuǎn)化規(guī)律，國內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究與探索[1～3]。然而，灌區(qū)的水文循環(huán)受到地形、氣候、人類活動（如耕作、灌溉等）等因素影響，僅通過田間試驗利用集總式水量平衡方法，難以摸清灌區(qū)系統(tǒng)內(nèi)部自然因素與人類活動，尤其是水管理措施對灌區(qū)水文過程的影響，灌區(qū)水文循環(huán)研究由田間試驗逐漸發(fā)展到了應(yīng)用分布式水文模型描述灌區(qū)水循環(huán)過程[4]。

SWAT[5]模型（Soil and Water Assessment Tool）由美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開發(fā)，可在流域尺度下，考慮土壤類型、土地利用方式及管理措施等條件，模擬與預(yù)測土地管理對水分、泥沙與化學(xué)物質(zhì)長期連續(xù)的變化。作為一個流域尺度的分布式水文模型，SWAT模型具有自動灌溉模塊，可用于推求作物灌溉用水量，已廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外農(nóng)業(yè)灌區(qū)水循環(huán)轉(zhuǎn)化模擬中[6，7]。Gosain 等[8]應(yīng)用SWAT 模型評估了印度的Pslleru 河流域引入運河灌溉而引起的地下水回歸量。Santhi 等[9]利用SWAT 模型模擬了美國格蘭德河灌區(qū)內(nèi)的作物需水量和渠系輸水效率，并評估了潛在節(jié)水量。代俊峰等[10]通過湖北漳河灌區(qū)的閉合小流域應(yīng)用SWAT 模型，并進行了模型的校正與改進。

水分生產(chǎn)率指標是灌區(qū)用水利用效率評估的基礎(chǔ)工作，也是反映灌區(qū)工程運行與水管理水平的關(guān)鍵指標之一，能直觀地反映灌區(qū)水的利用效率及產(chǎn)生的經(jīng)濟效益，對水分生產(chǎn)率時空分布規(guī)律進行分析與評價有助于探索農(nóng)業(yè)節(jié)水管理措施[11]。國內(nèi)學(xué)者以石津灌區(qū)[12]、甘肅河西走廊[13]、中國各省區(qū)[14]為尺度，利用SWAT模型，分析了灌溉水分生產(chǎn)率及差異特征等。

廣西南寧市五化灌區(qū)是廣西典型的平原代表灌區(qū)，通過構(gòu)建五化灌區(qū)SWAT 分布式農(nóng)業(yè)水文模型，探究其在灌區(qū)水管理措施下的水文循環(huán)規(guī)律，并對灌區(qū)尺度灌溉水均衡及水分生產(chǎn)率進行分析與評價，對廣西其他區(qū)域推出農(nóng)業(yè)管理及農(nóng)業(yè)水資源管理等相關(guān)政策具有指導(dǎo)意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

廣西壯族自治區(qū)五化灌區(qū)位于廣西中部，大明山腳的桂中盆地。灌區(qū)范圍2620 km2，占賓陽、上林兩縣總面積的62.3%。灌區(qū)內(nèi)河流主要是清水河，清水河在上林縣境內(nèi)長度87.8 km，賓陽縣境內(nèi)24.7 km，集雨面積2064 km2，多年平均流量57.16 m3/s，枯水流量12 m3/s，多年平均徑流量18.04億m3。五化灌區(qū)上林灌片受到大明山區(qū)影響較大，多年平均年降雨量為1 783.4 mm；賓陽灌片，因受大明山區(qū)的影響較小，多年平均降雨量1584 mm；整個灌區(qū)的降雨量雖然比較多，但降雨時空分布極不均勻，經(jīng)常出現(xiàn)春旱和秋旱，有時還出現(xiàn)夏旱。灌區(qū)屬于濕熱多雨的亞熱帶季風(fēng)氣候，歷年平均氣溫20.9℃。1月份最冷，月平均氣溫為11.6℃；7 月份最熱，月平均氣溫為28℃。年平均日照為1316～1599 h，其中氣溫≥10℃日照時數(shù)為1452 h。全年太陽總幅射量為100～460 卡/cm2，溫度≥0℃的活動積溫有7610～7630℃。年平均無霜期為337 d，年無霜期最少為295 d，最大為365 d，霜期一般出現(xiàn)在12月至次年2月份?？偟膩碚f，灌區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源較為豐富，為發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了有利條件。灌區(qū)內(nèi)糧食作物以種植水稻為主，其次是種植玉米；經(jīng)濟作物主要是種植甘蔗、花生、水果、木薯等；其他作物主要是蔬菜等。2016 年糧食作物種植面積為65.90 萬畝，其中水稻種植面積35.70萬畝。

本文選擇五化灌區(qū)賓陽縣部分作為典型研究區(qū)域構(gòu)建SWAT 模型，清平、桃園、六佑水庫作為灌溉補水。整個研究區(qū)域從清平水庫灌區(qū)到下游泥沙支渠結(jié)束，總面積為70萬畝。研究區(qū)域概況和渠系分布如圖1 所示。DEM 數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云http://www.gscloud.cn GDEMV230M 分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)，而渠系分布數(shù)據(jù)由谷歌影像描繪所得。

圖1 研究區(qū)域概況及渠系分布

1.2 SWAT模型構(gòu)建

1.2.1 屬性數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

（1）子流域劃分。五化灌區(qū)的高程在55～568 m 之間，而其中大部分在90～250 m 之間，灌區(qū)內(nèi)分布著錯綜復(fù)雜的人工灌溉渠系。并將研究區(qū)的渠系進行數(shù)字化概化為灌區(qū)的水系研究區(qū)域，共劃分為45 個子流域，如圖2 所示。土地利用分為草地、城鎮(zhèn)居民建設(shè)用地、林地、耕地及水域5 類，土地利用類型及所占比例分別為草地（PAST，26.59%）、城鎮(zhèn)居民建設(shè)用地（URLD，13.31%）、林地（FRST，12.32%）、水 稻（RICE，45.77）和 水 域（WATR，2.01%），灌區(qū)土地利用類型空間分布見圖3。

（2）土壤數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。以Arcgis 為平臺，利用HWSD 中國土壤數(shù)據(jù)，以灌區(qū)邊界為掩膜，裁剪灌區(qū)的土壤空間分布圖；再以土壤名稱字段為依據(jù)，進行重分類，得到灌區(qū)土壤類型分布圖（見圖4）。

圖2 子流域劃分

圖3 五化灌區(qū)土地利用分布圖

圖4 灌區(qū)土壤分布圖

（3）將五化灌區(qū)土壤分為6 種類型，分別為飽和始成土（Eutric Cambisols，1.53%），土婁土（Cumu?lic Anthrosols，58.18%），鐵質(zhì)強淋溶土（Ferric Acri?sols，13.59%；Ferric Acrisols1，24.42%），典型強淋溶土（Haplic Acrisols，0.10%），水體（Water bodies，2.19%）。并利用SPAW 軟件的SWCT 模塊計算SWAT模型所需各參數(shù)數(shù)據(jù)，寫入模型土壤數(shù)據(jù)庫。

1.2.2 模型數(shù)據(jù)輸入

（1）HRUs 劃分?；谝褬?gòu)建的土壤和土地利用數(shù)據(jù)庫，通過分析各子區(qū)內(nèi)不同土地利用類型、不同土壤類型和不同坡度所占比例，分別設(shè)置合理的土地利用類型面積閾值（10%）、土壤面積閾值（10%）、坡度面積閾值（20%）進而將自定義的各子區(qū)劃分為191個HRUs。

（2）氣象數(shù)據(jù)輸入。本文采用寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心SWAT 模型中國大氣同化驅(qū)動數(shù)據(jù)集（CMADS V1.0）提供的研究區(qū)域附近4 個氣象站2008-2016 年日觀測數(shù)據(jù)，包括逐日的最高最低氣溫、降水量、風(fēng)速、相對濕度、太陽輻射等。

（3）管理數(shù)據(jù)輸入。研究區(qū)域選擇清平、桃園、六佑3個中型水庫作為灌區(qū)的補水源。子流域的管理數(shù)據(jù)輸入中，土地利用類型為城鎮(zhèn)居民建設(shè)用地（URLD）的無任何操作，土地利用類型為草地（PAST）、林地（FRST）的采用模型默認操作。對土地利用類型為RICE的HURs，按照時間劃分水稻全生育期不同的生長階段，并制定合理的灌溉方式，根據(jù)實際情況定義各生長階段灌溉的蓄水層深度。五化灌區(qū)水稻不同生育階段的灌溉操作如表1所示。

表1 研究區(qū)水稻灌溉制度操作

1.3 五化灌區(qū)水量平衡分析

五化灌區(qū)的水量平衡分析，參考歐陽威等[15]的研究進行水量平衡分析:

式中:ΔSW為土壤中貯水量的變化量，m3；IPC為降水與融雪量之和，m3；II為灌區(qū)灌溉用水量，m3；IRV為地下水補水至土壤耕作層水量，m3；ET 為灌區(qū)蒸散發(fā)水量，m3；OPC為土壤滲透水量，m3；ORO為土壤讓中流及地表徑流量之和，m3。

1.4 水分生產(chǎn)率指標

水分生產(chǎn)率參考高景灝[16]，本文將采用3 種水分生產(chǎn)率計算指標，具體為灌溉水分生產(chǎn)率、作物水分生產(chǎn)率和總流入水分生產(chǎn)率，其計算公式如下:

（1）灌溉水分生產(chǎn)率（WPI）是指單位農(nóng)業(yè)灌溉水量所獲得的農(nóng)作物產(chǎn)量。灌溉水分生產(chǎn)率指標可以間接反映灌區(qū)的灌溉工程運行狀況與灌區(qū)水資源管理水平。WPI =Yt/II，WPI 為灌溉水分生產(chǎn)率，kg/m3；Yt為作物總產(chǎn)量，kg。

（2）作物水分生產(chǎn)率（WPI）指農(nóng)作物消耗單位水量所獲得的農(nóng)作物產(chǎn)量，以作物蒸散發(fā)量為考量參數(shù)。WPC=Yt/ET，WPC為作物水分生產(chǎn)率，kg/m3。

（3）總流入水分生產(chǎn)率（WPI）指農(nóng)作物消耗總流入水量所獲得的農(nóng)作物產(chǎn)量，以降水與灌溉水量為考量參數(shù)。WPT =Yt/ ( II+IPC)，WPT為總流入水分生產(chǎn)率，kg/m3。

2 結(jié)果與分析

2.1 SWAT模型校正

模型校正涉及的8 個參數(shù)分別是:徑流曲線數(shù)（CN2）、曼寧系數(shù)（OV_N）、河床導(dǎo)水率（CH_K2）、基流α 因子（ALPHA-BF）、淺層地下水蒸發(fā)補給深度閾值（REVAPMN）、深層地下水滲透系（RCHRG_DP）、土壤水分蒸發(fā)補償系數(shù)（ESCO）、淺層地下水再蒸發(fā)系數(shù)（GW_REVAP），各參數(shù)值見表2。通過對參數(shù)的調(diào)整，在校準期內(nèi)，研究區(qū)模擬值與實測值的相對誤差在-23%～17%之間；月均流量的決定系數(shù)（R2）和納什效率系數(shù)（NS）分別為0.93和0.87，基本符合模型模擬要求，說明模型模擬結(jié)果可信。在模型驗證期，五化灌區(qū)模擬值與實測值的相對誤差在-20%～12%之間，月均流量的R2和NS分別為0.95 和0.93，即率定后的模型性能較為穩(wěn)定。模型驗證以灌區(qū)大龍洞監(jiān)測點模擬值與實測值2015-2016年的月際動態(tài)對比分析見圖5。

表2 五化灌區(qū)土地利用參數(shù)的率定成果表

圖5 灌區(qū)大龍洞監(jiān)測點月模擬值與實測值

2.2 水量平衡分析

本文基于SWAT構(gòu)建的五化灌區(qū)分布式水文模型模擬的結(jié)果對灌區(qū)年際水量平衡進行了分析（見表3）。由表3可知，五化灌區(qū)的年際土壤貯水量變化不大，土壤水分補給量基本能夠滿足土壤水的損失。該區(qū)域降雨融雪對土壤水分的補給占主導(dǎo)作用，占總補給量的71%；灌溉對土壤貯水量補充也起了很大的作用。地表徑流和土壤中流是該區(qū)域土壤水分的主要消耗損失項，占水量消耗的55%；蒸發(fā)量和滲漏量之和只占消耗量的45%。這與歐陽威等[15]及杜麗娟等[17]研究結(jié)果差距較大，主要是因為其研究區(qū)域主要在干旱半干旱區(qū)域，降雨量較少，灌溉對土壤水分的補給作用較大，而作為濕潤地區(qū)的五化灌區(qū)，降雨量則是其主要水分補給源。

表3 水量平衡模擬年均值 108m3

2.3 水分生產(chǎn)率時空分布

本文從時間尺度和空間尺度分析了研究區(qū)的水分利用效率的各個指標。根據(jù)水分利用效率年值（見表4）及水分利用效率指標隨時間的變化（見圖6）可知，各年灌溉水分生產(chǎn)率的范圍為1.49～1.88 kg/m3，年平均灌溉水分生產(chǎn)率為1.64 kg/m3，灌溉水分生產(chǎn)率除2014 年之外其余年份較為平穩(wěn)。作物水分生產(chǎn)率的范圍為0.93～1.18 kg/m3，年平均作物水分生產(chǎn)率為1.05 kg/m3，作物水分生產(chǎn)率隨時間增長無明顯變化。灌溉水分生產(chǎn)率遠大于作物水分生產(chǎn)率，說明降水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可忽視的作用，這與水量平衡分析中降雨融雪對土壤水分的補給占主導(dǎo)作用結(jié)論一致。總流入水分生產(chǎn)率值在三種指標中最低，在0.36～0.55 kg/m3范圍之間，年平均總流入水分生產(chǎn)率為0.46 kg/m3，且隨時間并沒有發(fā)現(xiàn)明顯的變化規(guī)律。

表4 各水分利用效率指標年值

圖6 各水分利用效率指標隨時間的變化

圖7～圖9為各水分生產(chǎn)率指標的空間分布。由分析可知，灌溉水分生產(chǎn)率空間、作物水分生產(chǎn)率和總流入水分生產(chǎn)率變化范圍分別為1.50～1.75 kg/m3、0.97～1.11 kg/m3和0.43～0.50 kg/m3，且三者的空間分布呈現(xiàn)相似的空間變化，即較大的地區(qū)主要集中在3個中型水庫出口處，沿著主渠道北側(cè)分布，向北有減少趨勢，說明越靠近水源地的水分生產(chǎn)率越高。

圖7 五化灌區(qū)灌溉水分生產(chǎn)率空間分布

圖8 五化灌區(qū)作物水分生產(chǎn)率空間分布

圖9 五化灌區(qū)總流入水分生產(chǎn)率空間分布

3 結(jié)論與展望

本文改變SWAT 模型原本的空間離散化方法，用研究區(qū)內(nèi)渠系代替原本流域水系，通過疊加分析，并手動繪制子流域?qū)肽Ｐ?，實現(xiàn)離散化，從而構(gòu)建了基于SWAT的平原區(qū)五化灌區(qū)分布式水文模型，并對模擬結(jié)果進行率定和驗證，對灌區(qū)水量平衡和用水效率進行分析。結(jié)果表明:SWAT 模型在該地區(qū)模擬效果較好；降雨融雪對研究區(qū)土壤水分的補給占主導(dǎo)作用；灌溉水分生產(chǎn)率、作物水分生產(chǎn)率和總流入水分生產(chǎn)率隨時間變化較為穩(wěn)定，且三者的空間分布呈現(xiàn)相似的空間變化，即較大的地區(qū)主要集中在3 個中型水庫出口處，沿著主渠道北側(cè)分布，向北有減少趨勢。

本研究結(jié)果對農(nóng)業(yè)管理及農(nóng)業(yè)水資源管理具有指導(dǎo)意義，此后可以根據(jù)實際需求模擬分析灌區(qū)的作物產(chǎn)量、耗水量、用水效率的相關(guān)影響因素，將灌區(qū)模擬結(jié)果跟區(qū)域水資源優(yōu)化配置理論相結(jié)合制定合理的水資源優(yōu)化配置方案，并對未來灌區(qū)的需水量進行預(yù)測。