梁冰潔 楊蕓 王軍濤 常紅娟 王力

關(guān)鍵詞：土壤墑情；水量平衡；需水量模型；農(nóng)業(yè)灌溉；預(yù)測；小開河灌區(qū)

為推進農(nóng)業(yè)水資源高效利用，我國逐步加快了農(nóng)田水利現(xiàn)代化建設(shè)。然而，我國大部分灌區(qū)工程設(shè)施標準低，管理信息化水平低，灌溉效率與效益不高，灌區(qū)服務(wù)能力較弱，與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)、節(jié)水型社會建設(shè)、生態(tài)文明建設(shè)的要求還有一定差距，與國家信息化建設(shè)的步伐不相適應(yīng)。特別是在灌溉用水管理方面，大部分灌區(qū)根據(jù)歷史用水數(shù)據(jù)并結(jié)合降水情況進行估算，缺少必要的預(yù)報技術(shù)，不能實現(xiàn)精細化用水管理［１］。

農(nóng)業(yè)灌溉用水需求信息是灌區(qū)發(fā)展的重要依據(jù)，利用現(xiàn)代技術(shù)手段開展農(nóng)業(yè)灌溉用水需求信息分析［２］日益受到重視，但受限于灌溉用水需求模擬預(yù)測技術(shù)［３］和土壤墑情采集技術(shù)，現(xiàn)有的智能灌溉系統(tǒng)和精準灌溉系統(tǒng)只能在小面積的典型區(qū)域應(yīng)用，且存在墑情信息［４］采集系統(tǒng)投資與需求預(yù)測精度矛盾的突出問題，無法真正根據(jù)作物需水情況配置灌溉用水，也無法開展大規(guī)模的推廣應(yīng)用。

針對灌區(qū)現(xiàn)代化建設(shè)需求和農(nóng)業(yè)灌溉用水過程預(yù)測技術(shù)相對薄弱的現(xiàn)狀［５］，本研究以小開河灌區(qū)為研究對象，基于３Ｓ技術(shù)開展灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉需水量預(yù)測研究，利用灌溉需水量模型、結(jié)合灌區(qū)土壤墑情及氣象信息等預(yù)測灌區(qū)需水量［６］，以期為灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉科學合理用水、水資源管理及調(diào)配決策提供參考。

１研究區(qū)概況

小開河引黃灌區(qū)位于黃河下游山東省濱州市，是國家大型引黃灌區(qū)［７］。目前灌區(qū)實際灌溉面積為８．４２６７萬ｈｍ２，現(xiàn)有耕地面積為８．４９３３萬ｈｍ２，占灌區(qū)土地面積的５６．６９％。灌區(qū)農(nóng)作物種植以小麥—玉米為主要輪作模式，其面積占灌區(qū)灌溉面積的６０％以上。經(jīng)濟林的主要品種有金絲小棗、冬棗、鴨梨、蘋果、葡萄等。

灌區(qū)多年平均降雨量為５８０ｍｍ［８］，多年平均水面蒸發(fā)量為１１５０ｍｍ，蒸發(fā)量大的時間集中在５—６月，其約占全年蒸發(fā)量的４０％［９］。多年平均氣溫為１２．３℃。

灌區(qū)地處黃河沖積平原，微地貌大致可以分為海灘地、區(qū)間淺平洼地、緩平坡地、決口扇形地、河灘高地５種類型，其中緩平坡地占比最大。灌區(qū)內(nèi)的土壤質(zhì)地，在河間洼地及其邊緣大多為重壤質(zhì)或黏質(zhì)土［１０］，而在河道及決口處多為砂質(zhì)土，遠離河道的河間平地多是壤質(zhì)土。灌區(qū)土壤中粉砂含量高，土壤有機質(zhì)含量較低。在成土母質(zhì)和地下水的雙重影響下，灌區(qū)內(nèi)土壤含有一定量的鹽分，對農(nóng)作物的生長產(chǎn)生一定程度的影響。

２數(shù)據(jù)介紹

２．１土壤含水率實測數(shù)據(jù)

土壤含水率的空間分布是影響農(nóng)業(yè)灌溉決策的關(guān)鍵因素。小開河灌區(qū)內(nèi)安裝了１２個土壤含水率監(jiān)測儀器，對灌區(qū)土壤含水率進行實時監(jiān)測。Ｌａｎｄｓａｔ８衛(wèi)星經(jīng)過小開河灌區(qū)的時間是每天的０２：４６：５０，為保證灌區(qū)土壤含水率反演的精度，在選擇實測土壤含水率數(shù)據(jù)進行反演的時候，選擇與衛(wèi)星過境時間相近的時間傳出的土壤含水率數(shù)據(jù)。土壤含水率監(jiān)測儀器安裝點的空間分布如圖１所示。

２．２遙感影像數(shù)據(jù)

遙感數(shù)據(jù)選擇應(yīng)用較為成熟的Ｌａｎｄｓａｔ８數(shù)據(jù)，Ｌａｎｄｓａｔ８衛(wèi)星由美國航空航天局（ＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＳｐａｃａＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，簡稱ＮＡＳＡ）于２０１３年２月１１日成功發(fā)射，有兩個主要荷載：陸地成像儀（ＯＬＩ）和熱紅外傳感器（ＴＩＲＳ）。ＴＩＲＳ包括兩個熱紅外波段，其空間分辨率為１００ｍ［１１］。ＯＬＩ包括９個波段，其中多光譜７個（分辨率為３０ｍ），１個全色波段（分辨率為１５ｍ），１個短波紅外波段（分辨率為３０ｍ），成像幅寬為１８５ｋｍ。Ｌａｎｄｓａｔ８的ＯＬＩ成像質(zhì)量高，Ｌａｎｄｓａｔ８衛(wèi)星每１６ｄ可以實現(xiàn)一次全球覆蓋，時空分辨率較高，一年約有２３幅可用影像。

本研究選取２０２１年涵蓋灌區(qū)作物生長周期的２３幅影像作為遙感影像的原數(shù)據(jù)。

２．３其他數(shù)據(jù)

本研究還涉及灌區(qū)邊界、渠系工程及其控制范圍、渠系建筑物等的矢量數(shù)據(jù)及種植結(jié)構(gòu)、土壤類型等的柵格數(shù)據(jù)，氣象站提供的降雨量數(shù)據(jù)，灌區(qū)管理單位提供的種植作物參數(shù)、土壤參數(shù)等數(shù)據(jù)。

３研究方法

３．１灌溉需水量預(yù)測模型

本研究基于農(nóng)田水量平衡（ＦｉｅｌｄＷａｔｅｒＢａｌａｎｃｅ，ＦＷＢ）方法［１２］，以土壤含水率為預(yù)報對象，結(jié)合氣象預(yù)報和作物生長情況，利用水量平衡方程來估算各時段的土壤含水率。

本研究采用的灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉需水量預(yù)測模型如下：

式中：Ｒｉ－１為計算時段內(nèi)有效降雨量，可采用氣象預(yù)報數(shù)據(jù)；θｉ為預(yù)測土壤含水率；θｉ－１為上一時段土壤含水率；Ｇｔ為計算單元ｔ的地下水利用量；ＥＴｉ－１為作物日耗水量；ΔＷ為隨計劃濕潤層的增加而增加的水量，把各類作物的生育階段土壤計劃濕潤層深度視為固定值，故此項僅在作物進入下一生育階段時參與預(yù)測；Ｇｉ－１為作物利用地下水量；γ為土壤容重；Ｆｉ－１為深層滲漏量；Ｉｉ為作物次灌溉需水量；Ｈ為計劃濕潤層深度；θｆ為田間持水率；θｋ為適宜土壤含水率下限，θｋ＝ｋ×θｆ，ｋ為系數(shù)，其取值與作物生育期有關(guān)；Ｈｉ為特定生育階段內(nèi)計劃濕潤層深度；Ｗｔｘ為計算單元ｔ的田間凈灌溉需水量；ΔＨ為地下水埋深變化量；ｎ為時段數(shù)；ｍ為單元數(shù)；Ａｔ為計算單元ｔ的面積；Ｗｔ為計算單元ｔ的田間凈引黃需水量；Ｗｔ毛為計算單元ｔ的毛灌溉引黃需水量；Ｗ灌區(qū)為灌區(qū)旬總引黃需水量；η渠系為渠系水利用系數(shù)；Ｗ田為田間水利用系數(shù)；α、β均為修訂參數(shù)，取固定值。

３．２初始土壤含水率反演

綜合考慮模型的優(yōu)缺點、代表性、模型參數(shù)的可獲取性和模型的復雜性，本研究選用溫度植被干旱指數(shù)進行小開河灌區(qū)的土壤含水率反演［１４］。

１）歸一化植被指數(shù)（ＮＤＶＩ）。ＮＤＶＩ是反映植被生長狀況的一個指標，當土壤含水率較低，植被缺水時，ＮＤＶＩ值會下降；反之，植被生長較好時，該植被指數(shù)較大。

式中：Ｒ為紅光波段的反射率，ＲＮＩＲ為近紅外波段的反射率。

２）地表溫度（Ｔｓ）。Ｔｓ是反映土壤濕度情況的一個指標，Ｔｓ的遙感反演方法主要有單通道算法、多波段算法、分裂窗法及大氣校正法等。本文選取大氣校正法，利用Ｌａｎｄｓａｔ８ＴＩＲＳ衛(wèi)星影像來反演地表溫度：

３）溫度植被干旱指數(shù)（ＴＶＤＩ）。Ｓａｎｄｈｏｌｔ等利用簡化的ＮＤＶＩ－Ｔｓ二維特征空間，提出溫度植被干旱指數(shù)法［１５］。

當ＴＶＤＩ＝１時，表示在干邊上，即在斜邊上；當ＴＶＤＩ＝０時，表示在濕邊上，即在平行于Ｘ軸直角邊上；計算得到的ＴＶＤＩ值應(yīng)在０和１之間。ＴＶＤＩ值越小，土壤濕度越高，表示土壤干旱程度越低；反之，ＴＶＤＩ值越大，土壤濕度越低，表示土壤干旱程度越高。

４）ＮＤＶＩ－Ｔｓ特征空間。利用ＮＤＶＩ和由大氣校正法得到的地表溫度Ｔｓ，來提取最高地表溫度Ｔｓｍａｘ和最低地表溫度Ｔｓｍｉｎ，并以地表溫度Ｔｓ為Ｙ軸，歸一化植被指數(shù)ＮＤＶＩ為Ｘ軸，建立二維特征空間分布圖。不同時相的ＮＤＶＩ－Ｔｓ特征空間都有一個共同的特點，即隨著ＮＤＶＩ值的增大，Ｔｓｍｉｎ和Ｔｓｍａｘ的趨勢線逐漸交匯于一點，組合成一個近似三角形的形狀［１６］。

５）干、濕邊的確定。把ＮＤＶＩ－Ｔｓ特征空間中的Ｔｓｍｉｎ和Ｔｓｍａｘ進行回歸擬合，得到的特征空間干邊方程和濕邊方程［１７］見表１。表１中，濕邊方程擬合結(jié)果普遍低于干邊方程的，濕邊方程的斜率大于０，干邊方程的斜率都小于０，表明隨著ＮＤＶＩ的增大，Ｔｓｍａｘ在降低，而Ｔｓｍｉｎ在升高。

由上述特征空間法，提取了干濕邊參數(shù)，建立了Ｔｓ－ＮＤＶＩ特征空間。結(jié)合灌區(qū)實測土壤含水率數(shù)據(jù)得到表層土壤含水率反演公式為

３．３作物需水量

用聯(lián)合國糧農(nóng)組織推薦的Ｐｅｎｍａｎ公式計算主要作物需水量：

３．４有效降水量

考慮到本研究的需要，若未來一旬降水量大于４０ｍｍ，則需要計算有效降水量；若未來一旬的降水量小于等于４０ｍｍ，則該時段降水量都視為有效降水量。未來一旬降水量判斷標準如下：１）次降水量預(yù)測采用表３中２４ｈ降水量的上限值，若未來１０ｄ相應(yīng)降水等級的上限值累計超過４０ｍｍ，則視為該旬降水量大于４０ｍｍ；２）若出現(xiàn)“小到中雨”等降雨天氣預(yù)報，則采用兩個降水量上限值的均值作為該次降水量上限值。

３．５土壤計劃濕潤層深度

冬小麥、夏玉米各時段計劃濕潤層深度見表４。

３．６土壤適宜含水率

為保證作物的正常生長，土壤含水率應(yīng)控制在允許最小和允許最大含水率之間。允許最大含水率（θｍａｘ）一般以不致造成深層滲漏為基準［１８］，采用田間持水率（θｆ）表示。各種土壤田間持水率見表５。

作物允許最小含水率（θｍｉｎ）應(yīng)大于凋萎系數(shù)，其具體數(shù)值可根據(jù)試驗確定，缺乏試驗資料時，可根據(jù)《農(nóng)田水利學》［１９］中提供的參考值進行取值。

由于灌區(qū)土壤主要為壤土，因此取田間持水率為２５％（質(zhì)量含水率）［２０］。作物允許最小含水率（θｍｉｎ）應(yīng)大于凋萎系數(shù)，本次模型研究所取土壤適宜含水率見表６。

３．７其他作物灌溉制度

其他作物主要是指水稻，其種植面積相對較小，因此在模型中采用水稻的設(shè)計灌溉定額來計算，見表７。

３．８水資源利用情況

小開河灌區(qū)地下水不能利用，可利用的水資源主要是黃河水和當?shù)亟涤?，其次是攔蓄地表徑流。因此，這里不考慮地下水資源利用問題。

４模型計算與分析

４．１土壤初始含水率

根據(jù)ＴＶＤＩ計算公式得到２０２１－０５－１１小開河灌區(qū)溫度植被干旱指數(shù)（ＴＶＤＩ）的空間分布圖，如圖２所示。ＴＶＤＩ指數(shù)取值范圍為０．０５１～０．９８６，ＴＶＤＩ值越大，土壤含水率越低；相反，ＴＶＤＩ值越小，土壤含水率越高。

土壤水分消退預(yù)測主要是根據(jù)上一階段土壤水分來預(yù)測下一階段土壤水分，即根據(jù)土壤初始含水率預(yù)測下一階段的土壤含水率。考慮模型預(yù)測的精度及水資源管理部門的實際工作情況，將土壤初始含水率設(shè)定為每旬前５ｄ中的任一天。

通過建立溫度植被干旱指數(shù)與實地監(jiān)測土壤含水率兩者之間的相關(guān)性，可得到灌區(qū)土壤含水率的柵格數(shù)據(jù)。土壤含水率柵格數(shù)據(jù)中每個像素單元內(nèi)的土壤含水率值，就是我們所需的灌區(qū)初始土壤含水率。

通過影像獲取的灌區(qū)當前土壤含水率柵格數(shù)據(jù)由一個個像元組成，每個像元代表灌區(qū)的一塊土地，每一個像元為一個計算單元，相當于對灌區(qū)進行單元格剖分，通過影像柵格數(shù)據(jù)就可以獲得該像元內(nèi)灌區(qū)的當前土壤含水率，如圖３所示。

將各期遙感影像數(shù)據(jù)代入模型進行計算，得到各時期土壤相對含水率，并與地面實測獲得的土壤相對含水率數(shù)據(jù)進行對比分析，結(jié)果見表８。

從表８可以看出，模型反演的土壤含水率與實測土壤含水率相比，大多數(shù)絕對誤差都控制在±０．０５以內(nèi)，較好地反映了土壤含水率實際情況，上述方法能夠適用于小開河灌區(qū)土壤含水率反演。

４．２灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉需水量預(yù)測

結(jié)合小開河灌區(qū)的種植結(jié)構(gòu)和土壤含水率來預(yù)測小開河灌區(qū)的需水量（以２０２１年５月下旬為例），預(yù)測結(jié)果見圖４。

按照縣域行政區(qū)劃對需水量進行分區(qū)統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果為沾化縣需水量為６４．８０萬ｍ３，無棣縣需水量為１５０．４４萬ｍ３，陽信縣需水量為１４６．６０萬ｍ３，濱州市需水量為１６４．９８萬ｍ３，惠民縣需水量為９４．９５萬ｍ３，故５月下旬小開河灌區(qū)的預(yù)測總需水量為６２１．７７萬ｍ３，此時的主要作物是小麥、棉花、棗樹。據(jù)灌區(qū)的實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，２０２１年小開河灌區(qū)的實際農(nóng)業(yè)灌溉水量為６９１２萬ｍ３，且全部集中在上半年。５月下旬的預(yù)測需水量占上半年灌區(qū)農(nóng)業(yè)總灌溉水量的９％，預(yù)測需水量與實際情況基本吻合。

５結(jié)束語

黃河流域農(nóng)業(yè)用水比重大，而灌區(qū)是流域內(nèi)農(nóng)業(yè)用水最為集中的區(qū)域，實現(xiàn)灌區(qū)的精細化用水管理、提高農(nóng)業(yè)用水效率就顯得尤為重要?；冢常拥墓鄥^(qū)農(nóng)業(yè)灌溉需水量預(yù)測技術(shù)以土壤含水率為預(yù)報對象，通過水量平衡方程進行水量循環(huán)運算，融合灌區(qū)作物、土壤、灌溉工程、氣象等信息，實現(xiàn)目標區(qū)域的灌溉需水參數(shù)設(shè)定，計算可獲得不同尺度控制范圍內(nèi)的灌溉需水量，在小開河灌區(qū)進行預(yù)測估算，預(yù)測結(jié)果與灌區(qū)統(tǒng)計結(jié)果基本一致。該技術(shù)可為灌區(qū)的精準灌溉提供科學支撐，具有一定的推廣價值。