考慮季節性凍融的井渠結合灌區地下水位動態模擬及預測

伍靖偉，楊 洋，朱 焱※，余樂時，楊文元，楊金忠

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考慮季節性凍融的井渠結合灌區地下水位動態模擬及預測

伍靖偉1，楊 洋1，朱 焱1※，余樂時2，楊文元3，楊金忠1

（1. 武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室，武漢 430072；2. 福建省三明市尤溪縣政府辦公室，三明 365100； 3. 中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，成都 610072）

該文以季節性凍融灌區內蒙古河套灌區為研究對象，建立灌區凍融期地下水補排模型，與三維地下水數值模型相結合，構建適用于季節性凍融灌區的生育期-凍融期全周年地下水動態模擬模型。采用河套灌區2006—2013年灌區實測地下水埋深對模型進行了率定和驗證，并針對河套灌區不同地下水礦化度可開采區（分別為2.0、2.5及3.0g/L）、不同渠井結合比設置了18種井渠結合節水情景，對其地下水動態進行了預測。結果表明，該文構建的凍融期模型能準確反映其地下水動態過程；井渠結合后地下水埋深變化與井渠結合區地下水開采利用的礦化度上限和渠井結合比有關，井渠結合區地下水礦化度上限越大，渠井結合比越小，地下水埋深增加越多；實施井渠結合后，灌區生育期平均地下水埋深增加0.103~0.445 m，秋澆期增加0.076~0.243 m，凍融期增加0.096~0.216 m；從空間上看，全灌區年均地下水埋深增加0.096~0.316 m，井渠結合區增加0.346~0.635 m，非井渠結合區變化較少，一般不足7 cm。該文為季節性凍融灌區開展大規模井渠結合灌溉提供參考。

凍; 融; 地下水；灌區；井渠結合；節水

0 引 言

中國北方干旱半干旱季節性凍融灌區多風少雨、氣候干燥、冬季土壤凍結、地質條件復雜，生態環境十分脆弱，在長期的引水灌溉過程中，形成了穩定的水資源動態平衡。隨著中國工業的發展和水資源的日益短缺，北方干旱半干旱灌區開展節水灌溉和多水源聯合利用勢在必行。河套灌區是黃河流域最大的灌區，多年平均引黃灌溉水量52億m3[1]。在國家明確提出實行最嚴格的水資源管理制度的形勢下，水資源開發利用受到剛性約束，灌區農業節水也面臨更大挑戰。井渠結合是聯合運用地表水與地下水的灌溉模式，可以提高水資源利用效率，減少潛水無效蒸發，抑制土壤返鹽，是緩解灌區水資源短缺和控制土壤鹽堿化的有效途徑[2-6]。但大規模井渠結合將對灌區的土壤水分動態、地下水的補排關系產生重要影響，甚至導致地下水調蓄能力衰減，地下水環境惡化等[7-10]。因此，研究井渠結合后地下水的動態變化，對維持灌區生態平衡具有重要意義[11-15]。

目前關于井渠結合地下水動態已有大量研究，如陸陽等[16]監測并分析了井渠結合灌溉條件下的地下水位；裴承忠等[17]研究了井渠結合試驗后的地下水位及水質變化；吳紅燕等[18]利用Modflow對井渠結合區的地表水、地下水聯合調度進行模擬，得到使地下水位控制在臨界深度的開發規模；周維博等[19]利用多元非線性相關分析法建立了灌區地下水動態預測的數學模型，對井渠結合后地下水動態進行了預測。但目前多數研究均不考慮凍融過程的影響。由于北方冬季氣溫較低，土壤凍結，在溫度梯度作用下，地下水發生垂向運動補給土壤水，而在春季氣溫上升，凍結土壤開始逐步融化，并在融通土壤凍結層時補給地下水，凍融過程與地下水動態存在密不可分的關系[20-21]。因此，對于季節性凍融灌區大規模井渠結合后地下水動態的預測分析，有必要考慮凍融交替的影響。

本文以季節性凍融灌區內蒙古河套灌區為研究對象，根據凍融期地下水變化與溫度之間的關系，建立凍融期地下水補排的預報模型，并與三維地下水數值模型Modflow進行耦合，構建了適用于灌區生育期-凍融期全周年預報模型，采用河套灌區19個灌溉控制區地下水監測結果對模型進行了率定和驗證，并針對3種地下水可開采礦化度分別設置了6種不同的渠井結合比，共18種節水情景，分別預測了18種節水情景下地下水在時間和空間上的動態變化過程。

1 研究區概況

灌區共分為烏蘭布和、解放閘、永濟、義長、烏拉特5個灌域。本文進一步將灌區分為19個灌溉控制區，灌區地理位置及灌溉控制分區如圖1所示。

圖1 河套灌區地理位置及灌溉控制分區

2 生育期-凍融期全周年地下水預報模型

2.1 凍融期地下水補排模型

凍融期地下水的運移機理十分復雜，它不再取決于降水、灌溉、蒸發及地下水開采等源匯項，而是土壤內部多種驅動力綜合作用的結果[22-25]。研究表明，凍融期地下水動態的主要影響因素是土壤溫度[26-28]。河套灌區11月中旬至次年3月初一般為土壤封凍期，隨著溫度降低，土壤自表層開始逐漸向下凍結，凍結速度隨凍結深度增加而減小，直至3月初，凍結速度趨近于0，凍結深度達到最大。由于凍結區土壤水勢降低，在此期間地下水不斷向上補給土壤水，地下水埋深持續增加。3月上旬，氣溫回升，地表溫度由負轉正，進入融凍期，凍結土壤從表層開始融化；3月中旬左右，下層凍土也開始消融，融化水重新補給地下水，地下水埋深減小；至4月中旬，上下兩層土壤融化鋒面相交，土壤完全融凍。

土壤封凍與融凍的直接影響因素是土壤溫度，土壤溫度受外界氣溫影響而變化[29-31]，具有以年為周期波動的特點，波動程度隨土壤深度增加而衰減，即越靠近地表，外界氣溫對土壤溫度的影響越明顯。土壤溫度的變化相對于氣溫的變化存在滯后現象，且滯后時間隨著土壤深度的增加而增大[32]。

分析河套灌區多年凍融期氣溫與地下水埋深數據，發現兩者都存在明顯周期性，分別用周期函數擬合氣溫-時間曲線和地下水埋深-時間曲線如式（1）、式（2）所示。

由式（1）、式（2）可求得埋深對氣溫的導數，如上所述，某天的地下水埋深與天前的氣溫相關，因此求導過程中，需使用天前的氣溫數據。考慮到各天氣溫在局部時段內相對波動明顯，為便于模型求導，將實測氣溫曲線進行平滑，作為凍融期模型的計算數據。在某一時段埋深對氣溫導數已知的情況下，可求得該時段的地下水埋深變化值，計算公式如下

將計算所得的某時段的埋深變化值乘以該區域的給水度，得到該區域在該時段內的地下水補排變化量，地下水補排變化量與氣溫的關系如式（6）所示。

對不同灌溉控制區的氣溫和地下水埋深分別進行參數擬合，氣溫數據使用臨河氣象站和烏拉特中旗氣象站2000—2013年日平均氣溫值，其中烏蘭布和灌域、解放閘灌域和永濟灌域內的灌溉控制區氣溫值使用臨河氣象站數據，義長灌域、烏拉特灌域內的灌溉控制區氣溫值使用烏拉特中旗氣象站數據，設定凍融期從12月1日開始，至來年4月30日結束；地下水埋深數據使用2000—2013年各個灌溉控制區內觀測井實測值的平均值（5 d測定1次）。

各個灌溉控制區的氣溫向量和埋深向量及模型計算埋深與凍融期實測埋深均方根誤差（root mean squre error，RMSE）值如表1所示。2個氣象站數據擬合的氣溫向量振幅僅相差1℃，說明整個灌區凍融期氣溫的空間差異不大；埋深向量振幅反映了該灌溉控制區地下水埋深的多年平均波動程度，振幅越大，表示該區域地下水埋深波動越劇烈。計算結果表明，不同灌溉控制區氣溫對地下水埋深影響的滯后時間不同，河套灌區氣溫對地下水埋深影響的滯后時間為36~57 d，平均為48 d。全灌區凍融期多年平均地下水埋深與48 d前的氣溫關系如圖2所示，兩者吻合良好。進一步比較該模型計算的地下水埋深與實測地下水埋深，計算所得均方根誤差RMSE如表1所示，全灌區地下水埋深RMSE為0.077 m，各個灌域地下水埋深RMSE不超過0.16 m，大部分灌溉控制區地下水埋深RMSE不超過0.2 m，說明用該地下水補排模型預測凍融期地下水補排水量合理可行。

表1 各灌溉控制區氣溫向量和埋深向量及RMSE值

2.2 地下水動態三維數值模型及與凍融期地下水補排模型耦合

本文研究的地下水動態采用三維數值模型Modflow進行模擬，非凍融期地下水動態的主要影響因素有降雨、灌溉、蒸發、排水等，可以根據實測資料分別計算這些源匯項并輸入用Modflow建立的數值模型。而凍融期間，地下水與土壤水分遷移與非凍融期變化機理不同，上述源匯項不再是主要影響因素，不能用常規手段進行模擬，因此本文在凍融期不再單獨考慮這些源匯項，而是將地下水三維數值模型與凍融期地下水補排模型進行耦合。

凍融期間，通過獲取臨河氣象站和烏拉特中旗氣象站日氣溫數據，由凍融期地下水補排模型計算地下水的上邊界通量，該值的計算如式（6）所示。Modflow把整個模擬時段進行離散，分成若干個小時段，每個小時段為一個應力期。該地下水數值模型以月為應力期，將相應月份中每天的地下水上邊界通量求和，輸入數值模型，作為當月所有源匯項的綜合值。

圖2 全灌區凍融期地下水埋深與48 d前的氣溫對比

2.3 生育期-凍融期全周年地下水模型率定與驗證

本文使用2006—2010年河套灌區內203眼觀測井的地下水埋深觀測數據進行參數率定，使用2011—2013年的地下水埋深觀測數據進行驗證，以月為應力期，率定期共60個應力期，驗證期共36個應力期。

2.3.1 地下水動態過程對比

圖3為全灌區率定期和驗證期地下水埋深模擬值與實測值對比，地下水埋深變化趨勢基本一致，都呈現年內兩升兩降的變化特征，模擬結果較好地反映了全灌區及各灌溉控制區的地下水變化特征。

引入平均絕對誤差和相對均方根誤差作為模型率定和驗證合理性的評價指標，計算公式如下：

率定期全灌區地下水埋深全年、凍融期及非凍融期的MAE分別為0.123、0.117及0.132 m，RRMSE為9.64%、9.13%及14.23%，驗證期全灌區地下水埋深全年、凍融期及非凍融期的MAE分別為0.198、0.216及0.177 m，RRMSE為13.36%、14.00%及12.97%；不同灌溉控制區之間模擬效果有所差別，各個灌溉控制區全年、凍融期及非凍融期的MAE范圍為0.117~2.238、0.117~2.095及0.118~2.407 m，RRMSE范圍為7.82%~68.34%、7.61%~65.58%及11.42%~124.16%。事實上，大部分灌溉控制區的模擬結果均與全灌區平均水平比較接近，只有灌區南部的部分灌溉控制區的模擬結果與實際值偏差較大，其中，南邊渠、北邊渠、南三支渠的模擬結果最差，MAE接近甚至超過0.5 m，RRMSE接近甚至超過60%。這部分灌溉控制區模擬誤差較大有兩方面原因：1）灌區南部灌溉控制區面積普遍較小，觀測井位不足，其中，華惠渠無觀測井，南一支和北邊渠均只有1眼觀測井，大灘渠、南邊渠及南三支渠觀測井數均不超過4眼，個別井位模擬結果較差會對整體產生影響，使整個灌溉控制區模擬值與實測值偏差較大；2）該部分灌溉控制區距離總干渠較近，部分區域工業區集中，用水條件復雜，導致輸入的源匯項與實際有所偏差。整體來看，率定期的模擬結果優于驗證期，全灌區及大部分灌溉控制區的模擬值與實測值仍然比較接近。

圖3 率定期和驗證期全灌區地下水埋深模擬值和實測值對比

2.3.2 地下水均衡分析

河套灌區率定期和驗證期各項水量的年均衡計算結果如表3所示。河套灌區每年地下水的總補給量和總排泄量基本相等，儲量變化很小。最大的補給來源為灌溉入滲補給和降雨入滲補給，率定期對地下水的補給量為14.133×108m3/a，驗證期對地下水的補給量為13.417×108m3/a。潛水蒸發是最大的消耗項，率定期潛水蒸發量為16.132×108m3/a，驗證期為15.421×108m3/a。隨著灌區節水改造的實施，灌區總灌溉引水量減少，入滲補給地下水量變少，地下水位降低，潛水蒸發也相應減少，加之2012年氣候干旱，黃河引水量較少，因此驗證期的年均入滲補給量和潛水蒸發量都比率定期少，與實際情況相符。黃河測滲也是地下水的一項重要補給來源，率定期向地下水補給2.063×108m3/a，驗證期為2.654×108m3/a。烏梁素海可以補給或排泄地下水，總體交換量較小。

表2 模型率定及驗證效果指標

表3 率定期和驗證期水均衡項年均值

注：表中“-”表示流出項。Note：“-”is outflow item.

2.3.3 模型參數

在地下水數值模型中，主要參數有給水度、潛水蒸發系數、降雨補給系數、綜合入滲補給系數。其中，潛水蒸發系數和降雨補給系數作為已知項輸入，潛水蒸發系數采用沙壕渠試驗結果[33]，降雨補給系數參考永濟灌域的地下水模擬結果取為0.1[34]，綜合入滲補給系數是渠系滲漏系數和田間入滲補給系數的綜合值，通過參數率定得到。灌區第一弱透水層的給水度在0.02~0.04之間，各分區差別不大。全區綜合入滲補給系數生育期為0.293，秋澆期為0.353，全年平均為0.310。各灌溉控制區的綜合入滲補給系數稍有差別，灌區南部黃河沿岸區域由于土質偏沙及總干渠滲漏影響，綜合補給系數偏大。另外，由于5月份凍土融化對地下水補充，也適當增大了該月的入滲系數。各灌溉控制區給水度及綜合入滲補給系數的率定結果如表4所示。

表4 各灌溉控制區給水度及綜合入滲補給系數率定結果

3 井渠結合節水條件下地下水動態預測及節水潛力分析

3.1 節水情景假設

根據前期研究成果，分別將地下水礦化度上限為2、2.5、3.0 g/L的區域作為可開采區[35]，井渠結合區面積分別為34.08×104hm2、41.49×104hm2、57.70×104hm2，在其中布置井渠結合區，渠井結合比參考王璐瑤等計算結果的推薦值2.3~3.4[36]，分別取為2.3、2.5、2.8、3.0、3.2和3.4，共6種渠井結合比，總共設置18種井渠結合節水情景。以2006—2010年灌溉條件作為灌溉現狀，預測期為5 a。采用率定的模型參數進行地下水動態計算，預測期凍融期溫度使用2006—2010年臨河氣象站和烏拉特中旗氣象站數據。

3.2 井渠結合實施后不同區域單位面積補給量計算

井渠結合實施后，將河套灌區分為井渠結合區和非井渠結合區，井渠結合區又分為井渠結合井灌區和井渠結合渠灌區。將井渠結合井灌區和井渠結合渠灌區的單位面積補給量按渠井結合比進行加權平均，作為井渠結合區的上邊界通量。各補給量計算公式如下：

式中1,1為井灌區生育期單位灌溉控制面積上的地下水補給量，mm；1為井灌區生育期的凈灌溉定額，生育期抽取地下水進行灌溉，根據河套灌區多年用水情況和灌區土地利用情況，灌溉定額取現狀條件下全灌區凈灌溉定額的平均值，取值為2 939 m3/hm2；1為井灌區灌溉水利用系數，由于井灌通過毛渠直接輸水到田間，因此1取井灌的田間水利用系數，取值為0.89；為井灌區內灌溉面積與灌溉控制面積的比值，因為井灌區的土地利用條件較好，該值較全區灌溉面積與灌溉控制面積的比值稍大，取值為0.7；1為井灌區生育期的田間入滲系數，取值為0.11；q為單位灌溉控制面積上的降雨量，mm；α為降雨入滲補給系數，取值為0.1[34]；1,2為井灌區秋澆期單位灌溉控制面積上的地下水補給量，mm；2為井灌區秋澆期的凈灌溉定額，秋澆期引黃河水灌溉，根據灌溉資料推求，灌溉定額取為1 799 m3/hm2；2為各干渠的灌溉水利用系數，平均為0.432；為秋澆頻率，井灌區采用兩年一秋澆，故為1/2；2,i為綜合入滲補給系數，該值取率定結果；2,i為渠灌區單位灌溉控制面積上的地下水補給量，mm；3為渠灌區單位灌溉控制面積上的毛灌溉定額，mm；3,i為井渠結合綜合區單位灌溉控制面積上的地下水補給量，mm；為渠井結合比，分別取為2.3，2.5，2.8，3.0，3.2，3.4；=1,2分別表示生育期和秋澆期；各系數取值參考前期研究成果[37]。

3.3 井渠結合地下水動態預測

現狀條件及18種節水情景下全灌區不同時期地下水埋深見表5，全灌區生育期平均地下水埋深為1.866~2.208 m，較井渠結合前增加0.103~0.445 m；盡管秋澆期仍采用引黃水灌溉，但受生育期地下水埋深增加影響，秋澆期的地下水埋深也有所增加，但幅度較小，秋澆期平均地下水埋深為1.261~1.428 m，較井渠結合前增加0.076~0.243 m；凍融期平均地下水埋深為2.174~2.294 m，較井渠結合前增加0.096~0.216 m。

表5 井渠結合后全灌區不同時期地下水埋深

不同地下水礦化度開采限制條件下，全灌區、井渠結合區和非井渠結合區的地下水埋深如圖4所示。實施井渠結合后，灌區內各個區域的地下水埋深較現狀條件均有所增加。18種節水情景下，全灌區年均地下水埋深為1.894~2.114 m，較井渠結合前增加0.096~0.316 m；井渠結合區年均地下水埋深為2.325~2.557 m，較井渠結合前增加0.346~0.635 m；非井渠結合區地下水埋深為1.686~1.746 m，較井渠結合前變化較少，一般不足7 cm。

由圖4可知，全灌區和井渠結合區的地下水埋深與渠井結合比存在強相關關系，地下水埋深均隨著渠井結合比增大而線性減小，計算得決定系數2均在0.98以上。非井渠結合區的地下水受渠井結合比的影響很小，由圖4c可見非井渠結合區地下水埋深趨勢線斜率很小，不同渠井結合比條件下非井渠結合區的地下水埋深相差僅為1~2 cm。

全灌區地下水埋深還受到地下水開采的礦化度上限的影響（見圖4a），地下水開采的礦化度上限越大，地下水埋深越大。事實上，是因為二者決定了井渠結合區中井灌區的面積，在井灌區凈灌溉定額相同的情況下，決定了地下水的凈開采量，地下水開采越多，地下水埋深增加也越多。井渠結合區的地下水埋深則主要受渠井結合比影響，地下水開采的礦化度上限的影響較小（見圖4b），3種礦化度開采條件下，擬合的井渠結合區地下水埋深趨勢線十分接近，變化率相差也不大。這是因為，在地下水開采礦化度上限相同即井渠結合區面積一定的情況下，渠井結合比決定了單位面積上的源匯項，渠井結合比越小，井灌區面積越大，開采的地下水越多，地下水埋深增加得也越多，而整個井渠結合區面積變化時，只要渠井結合比不變，井渠結合區內相應灌溉控制區單位面積上的源匯項是相同的，可以理解為地下水的開采強度相同，因此井渠結合區的地下水埋深差別不大。不同地下水開采礦化度上限對非井渠結合區地下水埋深影響稍有差異（見圖4c），但差別不明顯，一般不足5 cm。

圖4 井渠結合后不同區域地下水埋深

3.4 井渠結合節水條件下不同地下水埋深面積統計

18種節水情景下不同地下水埋深范圍的面積如表6所示。由表6可知，井渠結合后大部分區域地下水埋深小于2 m，埋深在2.5 m以上的區域占全灌區的4.7%~22.8%，地下水開采的礦化度上限越大，渠井結合比越小，地下水埋深越大。

3.5 井渠結合節水條件下水均衡及節水潛力分析

不同節水情景下水均衡項結果如表7所示，河套灌區總補給量為21.197×108m3/a~23.625×108m3/a，總排泄量為22.608×108m3/a~24.832×108m3/a，基本保持平衡。入滲補給和潛水蒸發仍然是最主要的地下水補給和排泄途徑，入滲補給量為9.013×108m3/a~11.890×108m3/a，較井渠結合前減少2.243×108m3/a~5.120×108m3/a；潛水蒸發量為11.954×108m3/a~14.260×108m3/a，較井渠結合前減少1.872×108m3/a~4.178×108m3/a。地下水開采利用的礦化度上限越大，渠井結合比越小，入滲補給和潛水蒸發越少。

井渠結合后灌區地下水位降低，導致黃河測滲量增加，該值為0.061×108m3/a~0.091×108m3/a，較井渠結合前增加3.1%~4.4%，由此可見在規劃的開發利用地下水條件下，井渠結合并未引起黃河測滲量大幅度增加。

本文以井渠結合實施后減少的引黃水量作為節水潛力，該值的計算如式（13）所示。

表6 井渠結合后不同地下水埋深面積

注：為地下水埋深。Note:is water table depth.

表7 不同節水情景水均衡項年均值及節水潛力

4 結 論

本文建立了凍融期地下水補排模型，并與三維地下水數值模型相結合，預測了3種地下水礦化度開采上限、6種渠井結合比共計18種井渠結合節水情景下的河套灌區地下水動態變化，為井渠結合在灌區內的實際應用提供參考。

1）凍融期地下水補排模型與三維地下水數值模型相結合，能夠較好地反映全灌區和各灌溉控制區的地下水動態，該方法適用于季節性凍融灌區的生育期-凍融期全周年地下水動態預測。

2）實施井渠結合后，時間上，灌區生育期平均地下水埋深增加0.103~0.445 m，秋澆期平均地下水埋深增加0.076~0.243 m，凍融期平均地下水埋深增加0.096~0.216 m；空間上，全灌區年均地下水埋深增加0.096~0.316 m，井渠結合區年均地下水埋深增加0.346~0.635 m，非井渠結合區地下水埋深較井渠結合前變化較少，一般不足7 cm。井渠結合區地下水開采礦化度越大，渠井結合比越小，地下水埋深增加越多。

3）18種節水情景下，灌區潛水蒸發量較井渠結合前減少1.872×108m3/a~4.178×108m3/a，是最主要的節水來源；入滲補給量較井渠結合前減少2.243×108m3/a ~5.120×108m3/a，仍然是最主要的地下水補給途徑；黃河測滲量增加0.061×108m3/a~0.091×108m3/a，較井渠結合前增加3.1%~4.4%，井渠結合并未引起黃河測滲量大幅度增加；引黃水量減少3.765×108m3/a~8.401×108m3/a，節水效果顯著。

井渠結合區中井灌區與渠灌區的分布方式，及井灌區內抽水井的布局對地下水埋深均有影響。本文沒有具體布置井灌區與渠灌區，而是將整個井渠結合區內的井灌區與渠灌區按渠井結合比進行加權平均，視為一種綜合分布的情況，井灌區內的抽水井抽水也概化為平面上的平均抽水。這樣的簡化會造成一定誤差，計算結果偏安全，未來研究還需要根據各方面信息進一步精細化，確定合適的井渠結合方案以用于實際生產。

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Simulation and prediction of groundwater considering seasonal freezing-thawing in irrigation area with conjunctive use of groundwater and surface water

Wu Jingwei1, Yang Yang1, Zhu Yan1※, Yu Leshi2, Yang Wenyuan3, Yang Jinzhong1

(1.,,430072,; 2.,365100,; 3.,610072,)

The conjunctive use of groundwater and surface water is a promising measurement to alleviate the water resources shortage in Hetao irrigation district. It can not only decrease the amount of water diversion from the Yellow River but also prevent the deterioration of soil salinization by decreasing the groundwater table and evaporation. However, it might have adverse effects on ecological environment if over-exploitation happens. Therefore, it is necessary to evaluate the impacts to groundwater after conjunctive use of groundwater and surface water. In this paper, we selected Hetao irrigation district as the study area to estimate the temporal and spatial groundwater dynamics under conjunctive use of groundwater and surface water. The freezing and thawing period in Hetao irrigation district lasts for nearly half a year, during which the mechanism of groundwater dynamics is quite different from that of unfreezing period, with multiple complex impact factors. Studies showed that temperature was the most important factor that drives the groundwater table change during the freezing and thawing period. There were good correlations between water table depth and air temperature. The water table depth of Hetao irrigation district in freezing-thawing period was related to the air temperature before 48 days. Trigonometric function was used to fit the change of temperature and depth. A sub-model was developed to calculate the source term of groundwater system in freezing and thawing period by establishing the relationship between groundwater recharge/discharge flux and air temperature. The sub-model in the freezing-thawing period was integrated with the three-dimensional groundwater model Modflow for the whole year simulation. Model parameters were calibrated with datasets from 2006 to 2010 and were validated with datasets from 2011 to 2013. Comparisons between simulated and observed water table depth showed that the coupling numerical model was able to predict change of groundwater table reasonably well. Then, the numerical model was applied to estimate the impacts of conjunctive use of groundwater and surface water under 18 water saving scenarios with 3 different upper limit of groundwater salinity (2.0, 2.5, 3.0 g/L) and 6 different conjunctive ratios. The simulating results indicated that both the upper limit of groundwater salinity and conjunctive ratio had great impact on groundwater table, since they determined the amount of groundwater withdrawal. Higher groundwater salinity upper limit and smaller conjunctive ratio resulted in lower groundwater table. From the results of 18 water saving scenarios simulation, we concluded that after implying the conjunctive use measurements, the annual average groundwater table increased relatively by 0.103 m to 0.445 m in summer irrigation period, 0.076 m to 0.243 m in autumn irrigation period, and 0.096 m to 0.216 m in freezing and thawing period. The value of groundwater table decline ranged from 0.346 m to 0.635 m in the conjunctive use of groundwater and surface water irrigation district, less than 0.07 m in surface water irrigation district, and 0.096 m to 0.316 m in the whole district on average. The total recharge and discharge volume of groundwater were basically balanced after conjunctive use of groundwater and surface water. The phreatic water evaporation and water diverted from Yellow River could be respectively reduced by 2.243×108m3/a- 5.120×108m3/a and 3.765×108m3/a-8.401×108m3/a. The less phreatic water evaporation was the key point of saving water by the conjunctive use of groundwater and surface water. It decreased useless evaporation and increased water use efficiency so that water resources for agricultural irrigation can be decreased. The river leakage increased by 3.1%-4.4% than before. Thus, the conjunctive use of groundwater and surface water does not result in an unacceptable increase in the amount of river leakage. The research provides important information for conjunctive use of groundwater and surface water in similar seasonal freezing-thawing irrigation district.

freezing; thawing; groundwater; irrigation district; conjunctive use of groundwater and surface water; water-saving

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.021

S273.4

A

1002-6819(2018)-18-0168-11

2018-03-06

2018-08-10

國家重點研發計劃（2017YFC0403304）；國家自然科學基金（51779178、51479143）

伍靖偉，教授，博士，主要從事土壤水地下水資源與環境和3S技術應用方面的研究。Email：jingwei.wu@whu.edu.cn

朱 焱，副教授，博士，主要從事飽和-非飽和水氮運移轉化方面的研究。Email：zyan0701@163.com

伍靖偉，楊 洋，朱 焱，余樂時，楊文元，楊金忠. 考慮季節性凍融的井渠結合灌區地下水位動態模擬及預測[J]. 農業工程學報，2018，34(18)：168－178. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.021 http://www.tcsae.org

Wu Jingwei, Yang Yang, Zhu Yan, Yu Leshi, Yang Wenyuan, Yang Jinzhong. Simulation and prediction of groundwater considering seasonal freezing-thawing in irrigation area with conjunctive use of groundwater and surface water[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(18): 168－178. (in Chinese with English abstract) doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.021 http://www.tcsae.org