基于SPAC系統機理模型的火龍果灌溉管理研究

張 麗，張廷強

（廣西水利電力勘測設計研究院有限責任公司，南寧 530023）

0 引言

火龍果（Hylocereus undulates Britt）是一種熱帶、亞熱帶水果，又稱紅龍果、青龍果、仙蜜果等，屬仙人掌科（Cactaceae）量天尺屬（Hylocereus undatus）和蛇鞭柱屬（Seleniereus Mejalantous）植物[1，2]。火龍果原產于中、南美洲等地區，二十世紀八九十年代最先傳入我國臺灣省，在20 世紀90 年代末開始引入福建等地進行栽培。經品種馴化后，受地理和氣候條件等的限制，目前只在廣西、廣東、貴州、云南、海南、臺灣等南方地區有較大規模種植，北方地區在增溫設施中也有所栽培[2，3]。火龍果喜疏松、富含有機質、排水良好、pH 值范圍為6.0～7.5 的土壤環境，最適空氣溫度為25～35℃。火龍果不僅清甜爽口，且營養價值高，同時壽命長、繁殖快、見效快，具有較好的觀賞及經濟價值，受到種植者和消費者的喜愛。

火龍果雖然具有一定的耐旱能力，但是為了正常的生長發育，仍需要充足的水分供應及適宜的排水措施，特別是在開花結果期間[4]，否則易產生裂果[5]。目前火龍果種植過程中灌溉管理方式粗放，對火龍果需水規律針對性不強，甚至出現多余的灌水導致火龍果根部氧氣受限。本研究旨在通過模擬火龍果生長過程，討論不同灌溉情形下火龍果的水分脅迫情況，并結合實際管理條件，制定合理的灌溉管理方案。通過本次研究，一方面可以合理高效地利用水資源，另一方面可以提高種植園灌溉技術水平和火龍果產量。

1 研究區及數據

1.1 研究區介紹

研究區位于廣西壯族自治區南寧市隆安縣丁當鎮金福農業火龍果基地，金福農業火龍果基地面積達5000多畝，是廣西連片種植面積最大的紅心火龍果種植、種苗培育基地之一。項目區所在隆安縣年平均氣溫為21.8℃，年平均降水量為1 301.0 mm，年平均日照時數為1 528.4 h，年平均蒸發量1 632.8 mm，年平均相對濕度為80%。在研究區內選擇代表性觀測田塊，布設土壤水分觀測設備和氣象觀測站（見圖1）。代表性觀測田塊在2020年4月1日至2020年10月15日（火龍果生長耗水量大的時段）期間未進行灌溉，以制造干旱條件，分析火龍果的水分脅迫規律。

圖1 研究區及土壤水分觀測點位置圖

1.2 數據

1.2.1 氣象數據

利用研究區布設的氣象觀測站，監測太陽輻射、空氣溫度（離地高度2 m）、降雨、濕度、風速等氣象數據。氣象數據主要用于驅動SPAC系統機理模型，圖2 展示了降雨隨時間的變化情況。由圖2 可知，在2020 年7 月初至2020 年9 月中旬，有兩個時段降雨量少，火龍果生長可能受到脅迫。

圖2 研究時段內降雨數據

1.2.2 土壤水分數據

如圖1所示，在代表性田塊內安裝有10個土壤水分監測點，每個點監測5、15 cm兩個深度（火龍果根系深度約為30 cm）內的土壤含水量，為了準確反映代表性田塊內的土壤含水量情況，對10個設備監測的結果進行了平均，減小觀測數據的不確定性。

2 SPAC系統機理模型

采用土壤-水分-大氣-作物（SWAP）模型模擬土壤-植被-大氣連續體（SPAC）系統內的土壤水分變化和火龍果根系吸水及水分脅迫過程。下面就土壤水分運動及水分脅迫模擬和基于SWAP模型的灌溉策略進行介紹。

2.1 土壤水分運動

采用基于達西定律和質量守恒定律推導的垂向一維Richards 方程描述農田飽和-非飽和土壤水分運動：

式中：K（h）為水力傳導度，cm/d；h為壓力水頭，cm；z為垂向位置（以向上為正方向），cm；C（h）為土壤容水度，cm-1；t為時間，d；Sr（h）為植被根系吸水速率，cm3/d。

土壤本構關系采用Mulem-van Genuchten 模型描述：

2.2 植被水分脅迫

作物生長需要合適的土壤水分狀態，若土壤過濕即土壤含水量過高將導致作物根部缺氧而無法吸收土壤中的水分導致水分脅迫。若土壤過干及土壤含水量過低，作物根部將因無水可以吸收而出現水分脅迫。Feddes et al.（1978）根據作物的這一特征建立了基于土壤負壓水頭的根系水分脅迫模型，水分脅迫指數與土壤負壓的函數關系見圖3。圖3中水分脅迫指數越大代表作物受到的水分脅迫越弱，當指數等于1 時，作物未遭受脅迫，當指數等于0時，作物遭受最大水分脅迫，無生物量合成。

圖3 Feddes et al.（1978）水分脅迫模型

2.3 灌溉策略

SWAP 模型中共有6 種灌溉策略，其啟動灌溉的標準分別為：①水分脅迫下限（式5）；②可用水量在總可用水量比值下限（式6）；③實際土壤含水量占飽和土壤含水量的比值下限（式7）；④絕對土壤含水量下限，指根系區的土壤含水量下限（式8）；⑤土壤含水量與田間持水量最大差值（式9）；⑥指定灌溉最小時間間隔和灌溉啟動所對應的最低土壤含水量與田間持水量的差值（式10）。在這6種灌溉策略中，灌溉水量的上限一般為田間持水量，也可以指定單次的灌溉水量。由圖3 可以看出，如果發生水分脅迫，作物生長將受到影響，因此在灌溉時應尋求水分脅迫與灌溉水量之間的平衡，做到水分脅迫較小且灌溉水量和灌溉時間適宜，不能一味地保證水分脅迫較小而無限增加灌溉水量和灌水頻率，否則不僅造成水資源的浪費而且管理困難。本研究采用第一種灌溉策略并考慮實際管理條件設計合理的灌溉方式，結合第①種策略和圖3 可以看出，通過水分脅迫可以反映蒸騰量，進而可表征產量的損失。SWAP 模型中6 種灌溉策略，其啟動灌溉的標準分別為：

式中：Pa，t，P0，t分別為實際蒸騰量和潛在蒸發量，mm；WSl為水分脅迫閾值；Rθa，t，Rθw，Rθf分別為根系區實際含水量、凋萎系數對應的根系區土壤含水量和田間持水率對應的根系區土壤含水量，mm；Rw為可用水比值閾值；Rθs為根系區土壤飽和含水量，mm；Rs為飽和比閾值；Rθ0根系區土壤含水量閾值，mm；Rf可用水余量閾值，mm；n灌溉次數順序序列號，t0最小間隔時間，d。

3 灌溉策略分析

3.1 模型參數校正

為了能準確模擬土壤水分運動和火龍果水分脅迫信息，首先基于田間的根系觀測數據構建根系模型（根系深度30 cm，須根系，根系分布函數滿足三角形分布），然后利用根系區土壤含水量觀測數據對SWAP 模型參數（式4、圖3）進行校準，優化目標是在有觀測數據時刻，模擬值與觀測值之間的均方根誤差最小。另外，利用室內實驗測定了火龍果試驗區土壤的田間持水量數據，為制定合理的灌溉制度提供基礎數據。圖4展示了參數校準后試驗區觀測數據與模擬數據變化圖，由圖4可知，校準后的模型能良好地反映土壤含水量的變化情況。

圖4 模型土壤含水量模擬情況

3.2 自然降雨情境下火龍果水分脅迫分析

圖5展示了自然降雨情況下降雨和水分脅迫指數之間的關系。由圖5可知，在7月中旬之前，降雨較為充沛，因此作物未受到明顯干旱影響。但是7月中旬至9月中旬時間段內，雖然有降雨，但是研究區的季風性氣候導致降雨在時間上不均勻，部分時段無降雨，干旱較為嚴重，從圖5 可以看出，此時段內若無灌溉，火龍果將遭受明顯的水分脅迫，其生長將受到嚴重影響。

圖5 自然降雨情況下火龍果水分脅迫情況

3.3 不同水分脅迫下限閾值的灌溉對比分析

由圖5可知，在7月中旬至9月中旬時段內應進行灌溉以保證作物良好生長，采用第①種灌溉策略即設定水分脅迫指數下限來控制灌溉，下限分別為0.95、0.90、0.85、0.80、0.75、0.70、0.65、0.60、0.55、0.50，灌水上限均為田間持水量，不同水分脅迫指數下限閾值情況下水分脅迫指數變化情況見圖6。不同水分脅迫指數下限閾值和水分脅迫指數均值及灌溉水量的關系見圖7。由圖6和圖7可知，考慮到研究區的降雨情況，并不是水分脅迫指數下限越高越好，越高可能會因為灌溉時間后的降雨導致作物根系因缺氧而產生水分脅迫進而影響到作物生長。由圖7 可知，將水分脅迫指數下限設定在0.85～0.90之間最為合適，可同時兼顧較高的水分脅迫指數和較低的灌溉水量。

圖6 不同水分脅迫指數下限閾值情況下水分脅迫指數變化情況

圖7 不同水分脅迫指數下限閾值和水分脅迫指數均值及灌溉水量關系圖

3.4 考慮實際管理條件的灌溉對比分析

前面結果僅考慮了氣象并未考慮實際管理情況，在實際管理中，因研究區火龍果灌溉采用輪灌方式，且單次灌水一般在30 mm 以內，兩次臨近灌溉時間的間隔不低于5 d。考慮到實際管理情況，模擬了不同水分脅迫指數下限閾值情況下的水分脅迫指數變化情況（見圖8），不同水分脅迫指數下限閾值和水分脅迫指數均值及灌溉水量的關系見圖9。由圖8 和圖9 可知，考慮實際情況時，最優的水分脅迫指數下限為0.95～0.96，可以實現較小的灌溉水量和較大的水分脅迫指數均值。相比于不考慮實際管理情況的結果而言，雖然灌溉次數（6 次>3次）增加了，但是灌溉水量（180 mm<191 mm）和水分脅迫指數均值（0.97>0.96）得到了更優的結果，原因是研究區的季風性氣候導致降雨使灌溉決策制定變得更為復雜，從另一方面也可看出，基于現有的管理方式，結合建立的模型可以實現研究區火龍果的優化灌溉管理。

圖8 實際管理條件下不同水分脅迫指數下限閾值情況下水分脅迫指數變化情況

圖9 實際管理條件下不同水分脅迫指數下限閾值和水分脅迫指數均值及灌溉水量關系圖

4 結論

火龍果作為重要的經濟作物，合理的灌溉管理對于有效利用水資源和提高火龍果產量具有重要意義。本研究基于SPAC 系統機理模型，模擬了不同灌溉情形下火龍果的水分脅迫情況，并得到了對應的灌溉時間和灌溉水量。結果顯示：無灌溉僅依賴自然降雨情形下，火龍果在蒸發顯著的夏秋季節遭受干旱脅迫明顯，說明灌溉對于保證火龍果正常生長和高產具有重要作用；結合實際管理條件，不同水分脅迫指數下限閾值的模擬結果表明單次灌水量在30 mm以內，且臨近灌溉時間間隔不低于5 d時，最優的水分脅迫指數下限閾值為0.95，灌水量在180 mm 左右。基于現有的管理方式，利用SAPC 系統機理模型可以實現火龍果的優化灌溉管理。此外，從模擬的水分脅迫結果可以看出，除干旱外，在降雨集中且水量較大的時刻，火龍果根系因缺氧而受到脅迫，對產量也產生了一定的負面影響，應注意做好排水措施。SPAC系統機理模型可實時反映脅迫情況，指導農田水分（灌溉與排水）管理。