基于AquaCrop模型的冬小麥咸淡輪灌制度模擬與評價

朱成立 徐雨琳 黃明逸 鄭君玉 張 帆 曹磊齊

(1.河海大學農業科學與工程學院，南京 210098；2.江蘇省水利勘測設計研究院有限公司，揚州 225127)

0 引言

冬小麥適應性廣，增產潛力大，是重要的糧食作物之一[1]。然而我國大部分地區淡水資源供應量與冬小麥生長季需水量不相匹配，微咸水、咸水逐漸成為重要的替代灌溉水資源[2-3]。咸淡輪灌是目前一種較易實行的咸水利用方式，但若灌溉不當，極易引起水鹽聯合脅迫，造成作物減產和土壤鹽漬化[4-6]。因此，研究不同灌水量與咸淡輪灌方式下土壤水鹽分布規律和作物產量，有利于制定適宜的咸淡輪灌制度，促進咸水安全利用[7-9]。由于咸水利用對土壤和作物的影響是一個連續的過程[10]，且傳統的田間試驗受制于人力、物力等因素[11]，試驗與作物模型結合成為近年來國內外研究的熱點[12-13]。

聯合國糧農組織(FAO)研發的AquaCrop作物模型以水分驅動，考慮水分、養分和溫度脅迫因素，通過冠層覆蓋度和收獲指數等模擬地上干物質量和產量[14-15]，操作界面簡潔，模擬結果準確。2012年引入鹽分模塊后[16]，KUMAR等[17]、MONDAL等[18]、HASSANLI等[19]分別運用AquaCrop模型對咸水灌溉條件下小麥、水稻、玉米的產量進行模擬，發現模擬效果良好，誤差均在可接受范圍之內。譚帥[20]構建了微咸水膜下滴灌條件下的棉花生長模型，并提出研究區中粉砂壤土和砂質壤土下適宜的微咸水灌溉定額。但MOHAMMADI等[21]提出在模擬水鹽共同脅迫時模型的準確性不如分別評估水脅迫和鹽脅迫，目前AquaCrop模型在咸水灌溉制度優化尤其是咸淡輪灌方面的研究還較少[22]。

本文運用AquaCrop模型，研究其在不同灌水定額與咸淡輪灌方式下模擬土壤水鹽變化及冬小麥生長生產的適用性，以期為冬小麥咸淡輪灌制度優化提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2017年10月—2018年6月和2018年10月—2019年6月在河海大學江寧節水園區(31°86′N，118°60′E)避雨大棚內進行。試驗區年平均降雨量1 021.3 mm，年平均蒸發量900 mm，屬亞熱帶濕潤氣候。供試土壤為黃棕壤土，土壤的基本物理性質見表1。園區內自來水作為灌溉淡水，礦化度約為0.3 dS/m。

表1 供試土壤基本物理性質Tab.1 Main physical properties of soil

1.2 試驗設計

試驗以蘇麥10號為研究對象，分別于2017年10月23日—2018年6月11日和2018年10月24日—2019年6月12日進行冬小麥的測坑試驗，兩年生育期均為232 d。試驗田單個測坑面積為250 cm×200 cm，各測坑間通過水泥混凝土墻體隔開，在播前灌足量底墑水(淡水)以保證正常出苗。本試驗考慮不同灌水量及咸淡輪灌方式兩個主效應因素。充分灌溉處理為每當深度60 cm處的土壤含水率接近田間持水率的70%時灌水至100%，每次灌水量80 mm(I3)，設置其他非充分、充分灌溉水平，每次灌水40 mm(I1)、60 mm(I2)、100 mm(I4)。使用10 dS/m咸水與淡水在冬小麥3個不同生育期進行輪灌，淡水為園區內自來水，咸水由NaCl配置而成，3種輪灌方式為咸淡淡(A1)、淡咸淡(A2)、淡淡咸(A3)，并設一組全生育期淡水灌溉(A0)對照試驗。第1年3次灌水時間在157 d(拔節水)、179 d(抽穗水)、196 d(灌漿水)，第2年灌水時間分別在166、188、208 d。對上述灌水量與咸淡輪灌方式采用排列組合設計，共16組處理。冬小麥播種量為300 kg/hm2，播前對0～20 cm土層翻耕并施750 kg/hm2復合肥(含氮、磷、鉀)底肥，次年抽穗期均勻噴灑農藥防治蚜蟲。

1.3 觀測指標與方法

1.3.1土壤含水率與含鹽量

在每次灌水前后3 d及生育期開始和結束時，對0～60 cm土層進行取樣。采用干燥法測量土壤含水率，計算公式為

(1)

式中θ——土壤體積含水率，%

γ——土壤容重，g/cm3

m1——土壤濕土質量，g

m0——土壤干土質量，g

ρw——水密度，取1 g/cm3

土壤含鹽量測定采用浸提法，使用DDBJ—350型便攜式電導率儀測量土壤飽和浸提液的電導率(EC)。

1.3.2冠層覆蓋度

在越冬期后每隔15～20 d，每個處理隨機選取10株冬小麥，測量葉片最大長度和寬度，冠層覆蓋度(Canopy cover，CC)由葉面積指數(Leaf area index，LAI)計算得到，公式為

CC=1.005(1-exp(-0.6LAI))1.2×100%

(2)

其中

(3)

式中ρ——種植密度，株/hm2

m——測定株數

n——第j株小麥的總葉片數

L——葉片長度，m

B——葉片最寬處寬度，m

1.3.3生物量和產量

在冬小麥越冬期后每隔15～20 d，測量地上部生物量，每個測坑取3株，從地表處砍斷植株，取地上部分在105℃干燥箱內殺青0.5 h，75℃下干燥至質量恒定并稱量。冬小麥產量由收獲時單位面積穗數、穗粒數、千粒質量相乘得到：記錄1 m2地塊中的有效穗數；每個測坑取6株具有代表性植株，測量得到每株小麥的穗粒數；稱量收獲后的隨機1 000粒小麥種子質量，得到千粒質量。

1.3.4蒸發蒸騰量

冬小麥累積蒸發蒸騰量(ET)通過水量平衡法計算，公式為

ET=ΔW+I+P+Sg-D-Rf

(4)

式中 ΔW——播種與取樣時土壤含水量差值，mm

I——灌溉水量，mm

P——降雨量，mm

Sg——地下水補給量，mm

D——深層滲漏量，mm

Rf——地表徑流，mm

由于本試驗在避雨大棚內進行，無降雨補給水分；測坑地下2 m處有自由排水口，試驗區地下水長期在2 m以下，故并無地下水補給；本研究灌水上限至100%田間持水率，不考慮深層滲漏量和地表徑流。

1.4 AquaCrop模型數據庫構建

基于田間試驗數據，設置AquaCrop模型中相應的氣象、作物參數、土壤性質、灌溉制度、初始條件等數據庫，并結合水分脅迫和鹽分脅迫模塊來模擬咸淡輪灌下冬小麥生長過程及產量。

1.4.1氣象數據

試驗區冬小麥生育期內逐日氣溫、日照時間、濕度、風速等氣象數據由試驗場內便攜式氣象監測儀(ASHUR-MWS600型)獲得，由于采取了避雨種植試驗，降水數據由灌溉數據代替。參考作物蒸發蒸騰量通過AquaCrop模型自帶的ET0計算模塊獲得。表2為兩年冬小麥生育期內的逐月氣象數據。

表2 2017—2018年和2018—2019年逐月氣象數據Tab.2 Monthly meteorological data in 2017—2018 and 2018—2019

1.4.2作物數據

作物參數中種植方式、種植密度、初始冠層覆蓋度和生長生育期等根據田間試驗實際情況輸入，基底溫度、上限溫度等默認參數采用模型推薦值，歸一化水分生產力、參考收獲指數、水分脅迫參數、鹽分脅迫參數等根據模型手冊提供的取值范圍采用“試錯法”進行修正。使用2017—2018年試驗觀測數據進行模型參數的調試，使模型模擬值與觀測值間誤差符合范圍，并運用2018—2019年試驗數據驗證調試后的模型參數。校準后的具體作物參數見表3。

表3 咸淡輪灌下的冬小麥作物參數校準Tab.3 Calibration of crop parameters under brackish and fresh water cycle irrigation

1.4.3土壤數據

AquaCrop模型中土壤數據需要輸入土壤層數和深度、質地、飽和含水率、田間持水率、凋萎系數等。本試驗包含2個土層，分別為壤土層(0～60 cm)和粘壤土層(60～150 cm)。各水力特性指標使用環刀法取樣，利用壓力膜儀測得，具體土壤參數見表1。

1.4.4灌溉制度數據

本試驗灌水方法選擇地面灌-漫灌，2017—2018年灌水時間分別為播種后157、179、196 d，2018—2019年灌水時間為播種后166、188、208 d。每次灌水量為40、60、80、100 mm，灌咸水時含鹽量為10 dS/m。

1.4.5初始條件數據

模型運行初始條件包括各土層初始含水率和含鹽量。由于播種前各處理均得到了充分淡水灌溉以保證出苗，因此模型中土壤初始含水率設為田間持水率；測得初始土壤含鹽量為1 dS/m。

1.5 模型評價指標

本研究利用相對誤差(Pe)、決定系數(R2)、均方根誤差(RMSE)和一致性指數(d)來評價模型校準和驗證的精度。Pe和RMSE越小，R2和d越接近1，表明模擬值與實測值越接近，模型具有較好的一致性，模擬結果精確。

1.6 情景模擬設計

為進一步探索適宜的咸淡輪灌制度，設計64(5×4×3+4)種情景，使用2017—2018年氣象數據進行模擬，在冬小麥生育期內灌3次水，時間分別為157(拔節期)、179(抽穗期)、196 d(灌漿期)。設置5種咸水含鹽量(EC分別為6、8、10、12、14 dS/m)和4種灌水量(I1：40 mm、I2：60 mm、I3：80 mm、I4：100 mm)。由于田間試驗結果顯示在拔節期灌溉咸水對冬小麥生長產生較大影響，籽粒產量較低，因此針對抽穗期和灌漿期設置3種咸淡輪灌方式(灌1次咸水：淡咸淡(A2)、淡淡咸(A3)；灌2次咸水：淡咸咸(A4))，以及生育期全淡水灌溉A0對照處理。

2 結果與分析

2.1 模型率定與驗證結果

采用2017—2018年冬小麥試驗數據進行模型率定，2018—2019年試驗數據進行模型驗證。試驗共16組處理，3個主要灌水生育期(拔節期、抽穗期、灌漿期)包括I1～I4 4種灌水量和A0～A3 4種輪灌方式。土壤水鹽的測定范圍為0～60 cm土層，分別在每次灌水前后和生育末期取樣測量。

2017—2018年冬小麥生育期根區土壤含水率率定結果如圖1所示，所有處理的土壤含水率模擬值和實測值的相對誤差Pe為0.5%～12.6%，決定系數R2為0.77～0.99，均方根誤差RMSE為1.06%～2.09%，一致性指數d為0.78～0.99。在相同灌水方式下，充分灌溉的模擬誤差小于非充分灌溉，4種咸淡輪灌模式中，A1處理下的模擬誤差最大。由圖1可以看出，灌水方式相同時，土壤含水率隨著灌水量的增加而明顯增大，且在灌水2 d后不同灌水量下的土壤含水率差距最大，之后隨時間增加而逐漸減小，直至下一次灌水。生育期結束時，A0方式4種灌水量下的土壤含水率基本相同，A1方式下I1處理的土壤含水率略低于其他三者，A2和A3方式規律相同，土壤含水率由大到小都依次為I4、I3、I2、I1。灌水量相同時，A0處理的土壤含水率最低，灌咸水后土壤含水率均有所增大，且使用咸水灌溉的時間越早，土壤含水率越高，A1、A2、A3較A0處理土壤含水率最大分別增加了6.18%～7.62%、2.42%～5.75%、1.85%～6.53%。生育期結束時I1、I2、I3灌水量下的土壤含水率由大到小依次為A1、A2、A3、A0，I4的最終土壤含水率由大到小依次為A1、A3、A2、A0。

圖1 2017—2018年0～60 cm根區土壤含水率率定結果Fig.1 Soil moisture content calibration results of 0～60 cm soil root zone in 2017—2018

不同咸淡輪灌方式下的冬小麥根區土壤鹽分率定結果如圖2所示。所有處理土壤含鹽量的相對誤差范圍在1.0%～17.4%，R2、RMSE、d的范圍分別為0.73～0.90、0.03～0.27 dS/m和0.82～0.93，4種灌水量下A1(咸淡淡)方式的模擬誤差均大于其他3種灌溉方式。生育期全淡水灌溉A1處理在每次灌水后土壤鹽分略升高后下降，且灌水量越多下降的幅度越大，I1、I2、I3處理在整個生育期的土壤含鹽量呈上升趨勢，但當達到一定灌水量(如I4處理)，土壤含鹽量整體上呈下降趨勢。生育期結束時土壤含鹽量由小到大依次為I4、I3、I2、I1。對于咸淡輪灌，在相同灌溉方式下，灌水量越大，灌咸水后土壤含鹽量增量越大，但后期使用淡水灌溉后土壤含鹽量又出現下降，且下降幅度隨灌水量的增加而增大。生育期結束后I4處理的土壤含鹽量均為最低，其次為I3和I1，I2處理由于咸水灌溉量大而淡水量不足，導致最終土壤鹽分最高。灌水量相同時，咸水灌溉的時間越靠前，后期得到淡水灌溉的次數就越多，土壤鹽分下降幅度越大，生育期結束后土壤的EC越低。A1、A2和A3處理最終土壤含鹽量分別為1.82～2.53 dS/m、2.03～2.83 dS/m和2.33～3 dS/m。

圖2 2017—2018年0～60 cm根區土壤含鹽量率定結果Fig.2 Soil salinity calibration results of 0～60 cm soil root zone in 2017—2018

冬小麥生長過程如圖3、4所示。圖3為模型對于冠層覆蓋度CC的模擬結果，出苗后冠層緩慢生長發育，在播種約60 d后進入越冬期，冠層生長停滯，返青期后快速生長，約在180 d達到最大冠層覆蓋度。AquaCrop模型在冠層覆蓋度率定時的相對誤差Pe為2.9%～52.1%，所有處理中較大的誤差主要是由于在灌咸水后和缺水狀態下模型高估了冬小麥生育期中后階段的冠層覆蓋度。所有處理冠層覆蓋度模擬值與實測值的R2、RMSE和d分別為0.71～0.89、4.20%～11.00%和0.76～0.93。16種處理冬小麥能達到的最大冠層覆蓋度均隨著所受水鹽脅迫的加劇而減小。在相同灌水方式下，充分灌溉I3與過量灌溉I4處理所能達到的最大冠層覆蓋度CCx相近，非充分灌溉I2處理的CCx小于以上兩者，I1處理的CCx最小，且灌水量越小，冠層覆蓋度下降程度越大。相同灌水量下，A1處理在拔節期使用咸水灌溉，冠層受到的影響最大，灌咸水后冬小麥的冠層覆蓋度明顯小于其他處理。4種灌水方式下的冠層覆蓋度由小到大依次為A1、A2、A3、A0處理，最大冠層覆蓋度分別達到84.5%～87.6%、86.4%～91.5%、86.9%～93.2%和86.9%～93.3%。

圖3 2017—2018年冬小麥冠層覆蓋度率定結果Fig.3 Calibration results of winter wheat canopy cover in 2017—2018

圖4為冬小麥生物量累積過程率定結果，生物量在播種后緩慢增長，至越冬期一直維持在較低水平，返青期后出現大幅增長。冬小麥生物量的模擬值與實測值變化趨勢基本一致，所有處理相對誤差Pe為1.1%～40.8%，R2、RMSE和d分別為0.75～0.90、0.57～0.86 t/hm2、0.81～0.94。

圖4 2017—2018年冬小麥生物量率定結果Fig.4 Calibration results of winter wheat biomass in 2017—2018

蒸發蒸騰量(ET)反映作物耗水過程，根據式(4)，本試驗冬小麥的ET由土壤含水量變化值和灌水量兩部分組成，2017—2018年冬小麥生育期的ET累積模擬值與實測值如圖5所示。冬小麥的蒸發蒸騰量在出苗至越冬期較小，返青后進入需水關鍵期，ET增長幅度顯著變大，由3次灌溉水量補給作物的水分消耗。所有處理累積ET的相對誤差為0.1%～48.3%，R2、RMSE和d分別為0.96～0.99、14.95～52.17 mm、0.83～0.99。當灌水量不足時，模型對于ET的模擬誤差較大，且隨著所受水分脅迫的增加而增大；在充分灌溉條件下模擬精度較好。

圖5 2017—2018年累積蒸發蒸騰量率定結果Fig.5 Calibration results of accumulative evapotranspiration in 2017—2018

圖6為冬小麥最終生物量與籽粒產量的模型率定與驗證結果，相對誤差統計如表4所示。最終生物量率定時的相對誤差為1.21%～8.93%，所有處理最終生物量模擬值與實測值的R2、RMSE、d分別為0.93、0.40 t/hm2、0.98；驗證時相對誤差為2.13%～6.95%，所有處理的R2、RMSE、d分別為0.88、0.51 t/hm2、0.97，A1灌溉方式下最終生物量的模擬誤差最大。籽粒產量率定時的相對誤差為1.99%～10.18%，所有處理模擬值與實測值間的R2、RMSE、d分別為0.95、0.28 t/hm2、0.97；驗證時相對誤差為1.07%～9.09%，所有處理產量實測值與模擬值的R2、RMSE、d分別為0.93、0.33 t/hm2、0.95，與最終生物量相同，相對誤差最大也出現在A1咸淡輪灌方式。可見AquaCrop模型整體上可以較好地模擬咸淡輪灌下冬小麥最終生物量和籽粒產量。在相同灌水方式下，冬小麥產量隨灌水量的增加而增大，但當達到充分灌溉后，產量并不再繼續增加，甚至可能因過量灌溉而減產。當灌水量相同時，全淡水灌溉方式下產量最高，A2和A3方式下冬小麥因受到鹽分脅迫產量有所下降，A1在拔節期使用咸水灌溉對產量的影響最大。

表4 最終生物量、籽粒產量校驗誤差Tab.4 Error results of final biomass and grain yield calibration and verification

圖6 最終生物量、籽粒產量率定和驗證結果Fig.6 Calibration and verification results of final biomass and grain yield

2.2 情景模擬結果

利用校準后的AquaCrop模型對設計的64種咸淡輪灌情景進行模擬，圖7為冬小麥籽粒產量對灌水量和咸水含鹽量的響應規律。可以看出，在淡咸淡、淡淡咸、淡咸咸3種輪灌方式下，籽粒產量均隨灌水量的增加而增加，達到充分灌溉后趨于穩定；對于咸水含鹽量，產量與其兩者之間呈明顯的負相關。因此，將灌水量和咸水含鹽量相結合，對籽粒產量進行二元回歸分析，得到淡咸淡(A2)、淡淡咸(A3)、淡咸咸(A4)3種輪灌方式下產量與灌水量和咸水含鹽量兩個因素的回歸方程為

圖7 不同灌溉制度下籽粒產量模擬結果Fig.7 Grain yield simulation results under different irrigation schedules

Y1=4.657+0.027x-0.031y

(5)

Y2=4.558+0.028x-0.026y

(6)

Y3=4.665+0.027x-0.050y

(7)

式中Y1、Y2、Y3——淡咸淡、淡淡咸、淡咸咸方式下的籽粒產量，t/hm2

x——單次灌水量，mm

y——咸水含鹽量，dS/m

根據回歸方程(5)～(7)計算，使用全淡水灌溉時，為獲得95%、90%、85%、80%最大產量所需單次灌水量不能小于77、64、51、38 mm。引入咸水灌溉后，隨著咸水含鹽量的增加必須要增大灌水量，才能保持籽粒產量不下降，且所需灌水量與咸水含鹽量呈線性相關。咸水含鹽量為2～14 dS/m時，A2、A3、A4方式下獲得95%最大產量時所需單次灌水量分別為79.3～93.1 mm、79.6～90.8 mm、80.4～102.6 mm；獲得90%最大產量的單次灌水量為66.1～79.9 mm、67.0～78.1 mm、67.3～89.5 mm；85%最大產量所需單次灌水量為53.0～66.8 mm、54.3～65.5 mm、54.1～76.4 mm；80%最大產量所需單次灌水量為39.9～53.7 mm、41.6～52.8 mm、41～63.2 mm。

3 討論

3.1 AquaCrop模型適用性

本研究利用冬小麥2017—2018年和2018—2019年兩年試驗數據進行AquaCrop模型的率定及驗證，來探究AquaCrop模型在咸淡輪灌制度下模擬土壤水鹽和冬小麥生長生產的適用性。上文中校準后的作物參數均在AquaCrop模型參考手冊提供范圍內。柴順喜等[23]對北疆滴灌春小麥的AquaCrop模型進行參數本地化校準，得到影響冠層生長的土壤水分損耗閾值上下限為0.10和0.45，這與本試驗校準后的水分脅迫參數一致。KUMAR等[17]得到小麥在咸水灌溉條件下鹽脅迫開始和作物停止生長時的土壤含鹽量分別為5、18 dS/m，HASSANLI等[19]研究小麥咸水灌溉時相應鹽分脅迫參數分別為2、10 dS/m，與本試驗校準后的鹽分參數接近，不同之處可能由于作物受到的水分脅迫不同而對土壤鹽分產生不同程度的影響。

根據本文模擬結果，在土壤水鹽方面，模型模擬值與實測值有較好的一致性，能夠較準確地模擬出灌水前后土壤含水率和含鹽量的變化趨勢，且誤差在可接受范圍之內，這與國內外的研究成果基本吻合。GOOSHEH等[24]使用AquaCrop模型對多年小麥有效根區的水鹽狀況進行模擬，發現模擬結果下的水鹽平衡條件與試驗一致。彭致功等[25]評價了AquaCrop模型在華北典型區的適用性，結果表明在小麥返青期后模型校驗時的土壤含水率模擬值與觀測值之間的RMSE、平均絕對誤差(MAE)分別小于2.35%、1.94%，R2均大于0.7，模擬值能反映土壤含水率的動態變化過程。譚帥[20]在研究微咸水膜下滴灌時的AquaCrop土壤鹽分模擬中發現，當灌水量相對較小(低于80%充分灌溉)時土壤鹽分的模擬準確度較高，過量灌溉時模型會低估土壤鹽分含量，與本研究模型率定時土壤鹽分的變化規律相似，這可能是由于模型僅用簡單的經驗公式計算溶質運移，未充分考慮影響土壤鹽分變化的多種外界條件[19]。牛君仿等[26]在咸水安全利用方面的研究結果顯示，咸淡輪灌模式利用的關鍵在于保持作物根層水鹽平衡，作物收獲后一次大的漫灌可有效減少土壤中鹽分的累積。本文模擬根區鹽分變化時發現，在大灌溉定額下土壤出現明顯洗鹽現象，而且冬小麥收獲后經歷夏季大雨量淋洗，可有效降低土壤含鹽量，因此長期應用咸淡輪灌模式對土壤水鹽的變化影響較小，是咸水安全可靠利用的一種有效方式。

在模擬冬小麥的生長生產方面，本研究整體上高估了冬小麥的冠層覆蓋度，可能是因為模型偏重考慮了在水鹽脅迫下土壤含水量的增加對小麥生長的促進作用，而忽略了土壤鹽分對小麥拔節期后生長的影響。AquaCrop模型中作物蒸發蒸騰量(ET)采用基于冠層覆蓋度(CC)的經驗方法，在模擬時誤差主要存在于非充分灌溉的處理，這可能是因為在灌水量不足情況下模型高估了冬小麥的CC，導致ET比實測值偏高[27]。對于地上干物質量及產量，兩者的模擬值與實測值間的誤差表現一致，均在虧缺灌溉下誤差較大，且灌水量越小，模擬值與實測值間的差距越大，充分灌溉處理時模擬效果較好。這與HENG等[28]的研究結果相似，AquaCrop 模型能夠較為精確地模擬沒有水分脅迫或輕微脅迫條件下的產量，但在嚴重水分脅迫條件下模擬精度變差。

以上結果表明AquaCrop模型在模擬咸淡輪灌下土壤水鹽和冬小麥生長生產方面具有良好的適用性，能夠較準確地模擬土壤含水率的變化和預估冬小麥的生長生產，但對于不同生育期受到水鹽脅迫在冠層覆蓋度方面的影響還需改進。

3.2 適宜咸淡輪灌方案確定

冬小麥在不同生育期受到水分與鹽分脅迫，對產量產生不同程度的影響。楊林林等[29]研究得到在返青拔節期灌水的效果優于灌漿期，翟亞明等[30]發現在抽穗期前灌溉微咸水受礦化度的影響較為明顯。研究皆表明拔節期是對水鹽脅迫最敏感的時期，本試驗結果也證明了在拔節期灌溉咸水對冬小麥生長和產量有較大影響，同時非充分灌溉更會加大減產幅度[31]。進入生育中后期，植株發育成熟，生長變緩，耐鹽耐旱性有所增強，抽穗期決定著穗粒數、成穗率等，灌漿期是籽粒形成重要階段[32-33]。因此，應盡量減少在返青拔節期使用咸水灌溉，本研究在情景模擬時設置淡咸淡、淡淡咸、淡咸咸3種咸淡輪灌方式，結合不同灌水量，推求3種輪灌方案目標產量下適宜的咸水灌溉量。

根據HANSEOK等[34]對各類作物響應灌溉水含鹽量的關系研究，小麥收獲90%最大產量時對應的灌溉水含鹽量為4.9 dS/m，本研究在充分灌溉條件下獲得90%最大產量時A2、A3和A4方式的咸水含鹽量閾值分別為14.1、16.0、8.8 dS/m，可見咸淡輪灌相較咸水直接灌溉可利用含鹽量更高的咸水，是一種高效、可靠的咸水灌溉方式[35]。情景模擬結果顯示，咸水含鹽量與收獲相同籽粒產量所需的灌水量呈線性相關，在不減產情況下，灌溉水含鹽量越高所需的灌溉水量越大。在咸水含鹽量較低時，淡咸淡、淡淡咸、淡咸咸3種輪灌方式收獲相同籽粒產量所需的灌水量差異不顯著；當咸水含鹽量增加至14 dS/m，3種輪灌方式下所需的灌水量差異顯著增大，淡咸咸灌溉方式下要獲得95%最大產量所需單次灌水量達102.66 mm，淡咸淡與淡淡咸方式所需灌水量分別為93.1、90.8 mm。當灌一次咸水時，在灌漿期灌咸水較抽穗期對產量的影響較小；使用兩次咸水灌溉時，則需增大灌水量，以達到對土壤鹽分的淋洗效果，這與陳素英等[36]的研究結果基本一致。

綜上，本研究驗證了AquaCrop模型在咸淡輪灌制度下的適應性，可以運用此模型來探尋干旱半干旱地區咸水安全高效利用的方式。通過情景模擬確定了不同咸淡輪灌方式及咸水含鹽量下適宜的灌水量，可以在干旱半干旱地區水資源匱乏情況下確保一定的產量，對冬小麥咸淡輪灌方案的優化具有重要指導價值。但本研究在避雨條件下進行，對于不同降雨條件下使用AquaCrop模型進行冬小麥咸淡輪灌制度的優化仍需研究；且本試驗只有兩年田間數據，還需進行多年試驗以探索咸淡輪灌制度對土壤水鹽及冬小麥的長期影響。

4 結論

(1)AquaCrop模型可以較準確地模擬咸淡輪灌制度下土壤水鹽變化和冬小麥生長生產過程，但其在水鹽脅迫嚴重情況下對于生育后期冠層覆蓋度的模擬精度有待提高。

(2)在返青拔節期灌溉咸水對冬小麥生長生產的影響最大，咸水灌溉時間宜選擇生育中后期。情景模擬結果顯示，隨著咸水含鹽量的增加，必須增大灌水量才可維持籽粒產量。

(3)籽粒產量歸一化后，得到優化的咸淡輪灌方案：咸水含鹽量為2～14 dS/m，收獲95%最大產量時淡咸淡、淡淡咸、淡咸咸輪灌方式下單次灌水量分別為79.3～93.1 mm、79.6～90.8 mm、80.4～102.6 mm；收獲90%最大產量時3種咸淡輪灌方式下單次灌水量分別為66.1～79.9 mm、67.0～78.1 mm和67.3～89.5 mm。