基于SahysMod模型的節水條件下河套灌區水鹽動態模擬

常曉敏，劉思妤，王少麗，管孝艷*，陳皓銳

（1.中國水利水電科學研究院，北京 100038；2.國家節水灌溉北京工程技術研究中心，北京 100048）

?水土資源與環境?

基于SahysMod模型的節水條件下河套灌區水鹽動態模擬

常曉敏1,2，劉思妤1，王少麗1,2，管孝艷1,2*，陳皓銳1,2

（1.中國水利水電科學研究院，北京 100038；2.國家節水灌溉北京工程技術研究中心，北京 100048）

【目的】探明不同節水條件下河套灌區水鹽動態的長期演化趨勢，為河套灌區適宜節水規模及灌排管理提供數據支撐。【方法】以河套灌區為研究對象，綜合考慮氣象、水文地質、土壤、灌溉、作物等多因素的空間變異性，結合SahysMod 分布式模型與GIS 軟件，基于2007—2012 年和2013—2016 年的實測數據對模型進行率定及驗證，模擬不同情景方案下的水鹽動態變化。【結果】在現有灌排條件下，年排水量呈先減小后逐漸穩定的趨勢，年排水量平均值為5.31 億m3；灌區中上游耕地土壤鹽分輕微減小，下游明顯增加；綜合考慮灌區節水與下游烏梁素海生態環境需水，灌區未來引水量在現有基礎上最多可減少15%，最多可節約6.46 億m3水量；若田間灌溉量維持不變，渠系水利用系數（?）最多可提高17.6%；當總引水量的削減量相同時，田間灌溉量削減方案對提升灌區排鹽能力效果較佳。因此，可優先考慮減少田間灌溉量，其次提高?。【結論】在灌區規模節水的同時，需綜合考慮下游生態環境需求，結合灌區實際生態補水條件確定最佳用水管理方案。

SahysMod；水鹽動態；空間變化；灌區節水；灌排管理

0 引 言

【研究意義】干旱缺水與土壤次生鹽漬化是河套灌區可持續發展面臨的雙重困境。近20 年來，隨著一系列節水灌溉措施的實施，灌區水資源短缺問題得到了一定緩解，但在節水的同時也使得灌區農田水土環境發生變化，引起土壤水鹽的重新分布。正確認識節水條件下區域水鹽關系及運動規律是調控土壤水鹽運移的關鍵，尤其是在水資源緊缺及土壤鹽漬化較為嚴重的干旱半干旱區，合理的灌溉排水管理對于節水控鹽至關重要[1]。【研究進展】目前，圍繞灌區節水灌溉、土壤鹽漬化影響因素及演變特征、農田水鹽運移等方面已有大量研究[2-3]。關于灌區鹽漬化動態變化及主要影響因素的研究多以鹽漬化土地面積變化情況或田間尺度上土壤鹽分變化特征為研究重點[4]，缺少長時間序列及區域尺度土壤鹽分變化及影響因素的研究。由于灌區農田受降水、蒸發、地下水位等因素的共同影響，且各影響因素交叉耦合，造成區域水鹽運移的復雜性和多變性。此外，規模化節水改造的實施使得灌區水循環和地下水埋深發生了較大變化，造成耕地及鹽荒地的土壤水鹽在垂直剖面以及水平方向上的重分布。因此，有必要開展長時間序列及區域尺度土壤鹽分定量模擬及影響因素的分析，明確長期節水條件下區域水鹽動態的遷移規律。【切入點】盡管目前國內外已構建了一系列土柱和田間尺度上的水鹽模型[5-7]，但這些模型所需輸入數據較多，無法充分考慮灌區氣象、水文地質、土壤、灌溉、作物、地下水等多要素的復雜空間變異性，對區域尺度上的鹽漬化研究構成一定挑戰，尤其是在耕荒地交錯分布和土壤鹽漬化時空變異較大的區域。SahysMod 模型是一個能夠用于區域尺度水鹽動態模擬與預測的空間分布式水鹽平衡模型，已被成功應用于多個地區并取得較好效果[8]。【擬解決的關鍵問題】鑒于此，本研究以河套灌區為研究對象，以節水條件下灌排擾動對水鹽動態的影響為研究主線，采用SahysMod 分布式模型與GIS 相結合的方法，探討不同節水條件下區域長期水鹽動態變化情形，進一步了解規模節水對區域水鹽動態變化的影響，以期為灌區選擇適宜的節水規模和技術措施提供數據支撐和理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

河套灌區地處干旱半干旱大陸性季風氣候區。總面積為1.073×104km2，其中灌溉面積為5.74×103km2[9]，是我國重要的商品糧油生產基地。該地區日照充足，干旱少雨，蒸發強烈，多年平均蒸發量為2 100～2 300 mm，而年平均降水量為130～210 mm，大部分降水集中在7—9 月，占總降水量的70%。引黃水量是灌區農業灌溉用水的主要來源，灌溉水平均礦化度為0.62 g/L。灌區內作物種類繁多，耕荒地交錯分布。灌區地處平原地區，自然排水條件較差，加之多年大水漫灌導致區域地下水位較高，在強蒸發作用下，土壤鹽分不斷向表層聚積，導致土壤次生鹽漬化。

1.2 數據來源及處理

灌區渠系及采樣點空間分布如圖1 所示。灌區內設有地下水觀測井248 眼，分布在一干、解放閘、永濟、義長和烏拉特灌域的井數分別為18、57、68、75、30，每隔5 d 觀測1 次地下水埋深，其中有91眼井同步觀測地下水礦化度，觀測頻率為1 次/50 d。每年灌水前在土壤剖面按20 cm 間隔分層采樣，進行土壤含鹽量的測定。

圖1 研究區位置及采樣點空間分布Fig.1 Location of the study and the spatial distribution of sampling point

模型中的土壤鹽分輸入值采用田間土壤含水率達到飽和狀態時的土壤電導率（EC）表示，EC 通過土壤飽和浸提液電導率 ECe估算，換算關系為EC=2ECe[10]。ECe參考河套灌區相關研究通過EC1:5值進行換算[11]，EC1:5為土水比1∶5 浸提液的電導率值。灌溉水、排水、地下水的礦化度以EC 表示，單位為dS/m，其中1 g/L=1.7 dS/m。降水量來自研究區氣象站實測數據，作物蒸散發采用FAO-56PM 公式、作物系數法以及加權平均法計算[12]，灌溉量通過各灌溉控制面積單元末級渠道的放水量確定。

1.3 研究方法

1.3.1 模型介紹

SahysMod 模型是通過多邊形網絡對區域土壤水鹽空間變異進行劃分的3D 平衡模型，適用于不同水文地質條件、管理措施以及作物輪作類型等，可用于較大尺度區域的水鹽動態模擬[13]。模型以季節性時間步長作為輸入，所需參數較少，可將1 年劃分為4 個模擬季節，每個季節的長短依據其持續的月份確定。在垂直方向上分為地表層、根系層、過渡層、含水層4 個均衡體。每層均有水量和鹽分的平衡方程，鹽分平衡方程是基于各層次的水平衡方程及鹽分量而建立，地下水流動是基于有限差分法確定，詳細的水鹽平衡方程及地下水流動計算參考以往研究[9,12,14]。

1.3.2 研究區網格劃分

本研究在SahysMod 模型中共設置了299 個網格，每個網格面積為7 800×7 800 m2，編號1～216 和編號217～299 分別為內部和外部網格（圖2）。模型將每個網格作為一個單獨的處理單元，將網格相鄰關系、中心點坐標、含水層底部高程、地表高程、根層和過渡層厚度等數據輸入模型。假設每個內部網格的基本參數一致，參與模型計算，外部網格為研究區邊界，不參與模型計算，由于研究區邊界為封閉灌渠及排水溝，根據以往研究假設此條件下的研究區外部邊界為定水頭邊界條件[14]。

圖2 SahysMod 模型多邊形網格設置Fig.2 Nodal network dividing the experimental sites for SahysMod model

模型中網格的比例尺設定為1∶10 000，預測周期為10 a。根據河套灌區灌溉氣象條件，將全年劃分為3 個時期，即生育期（5—9 月）、秋澆期（10—11月）和非生育期（12 月—次年4 月）。主要種植作物為葵花、小麥、玉米、瓜菜、油料等。模型可根據作物種植情況、灌溉方式等條件將每個時期劃分為3種不同類型的農業區，A、B、U 為各區域所占總面積的比例，其中A+B+U=1，每類區域包括一種或多種土地利用類型的組合，圖3 為3 種不同農業類型的水文要素示意。本研究主要探討節水條件下區域耕地及鹽荒地鹽分動態變化情況，因此，概化A 為耕地（包括所有作物類型）、B 為鹽荒地、U 為除耕地及鹽荒地外的其他類型用地。A、B、U 的空間分布以研究區土地利用遙感解譯結果為基礎，將2007 年和2016年土地利用遙感解譯結果分別代表2007—2011 年和2012—2016 年的總體情況，然后通過GIS 數據處理及提取功能，確定每個網格A、B、U 的比例。

圖3 SahysMod 模型不同農業種植區水文要素示意Fig.3 Schematic diagram of hydrological elements in different agricultural planting areas of SahysMod model

1.3.3 模型驗證指標

采用均方根誤差（RMSE）和相對誤差（RE）評價模擬效果，計算式為：

式中：Xsim,i為模型計算值；Xobs,i為實測值；N 為樣本數量。實際計算RE 時，采用各季度年平均值進行計算。

1.3.4 情景方案設置

由于節水程度不同，區域灌溉量、滲漏水補給量、排水量等因素各異，假設研究區灌溉總面積不變，地下水開采量不變，設置不同的情景方案如下：

1）現狀灌排條件：現狀灌溉量采用2014—2016年各灌溉控制區內灌溉量的平均值，在模型輸入中按網格灌溉量分別輸入。生育期和秋澆期216 個內部網格灌溉量平均值分別為2 580 m3/hm2和1 510 m3/hm2。蒸發量采用2014—2016 年各網格平均值，降水量采用各氣象站2007—2016 年的年平均值。種植結構、土壤鹽分、地下水電導率、地下水埋深采用2016 年4 月的數據為基準，引黃灌溉水礦化度約為0.62 g/L（1.05 dS/m），末級排水溝深和間距分別為1.5 m 和100 m。其他資料與模型驗證期相同。

2）灌區總引水量減少：假設灌區現狀種植結構、渠道襯砌率、田間節水措施等條件不變，設置總引水量（W）分別減小5%、10%、15%、20%的4 種方案。

3）渠系水利用系數（?）提高：保持灌區總引水量及其他條件不變，在各灌域現狀?=0.53 基礎上，設置? 分別增加10%（0.59）、20%（0.64），灌區現狀? 值參考《內蒙古引黃灌區灌溉水利用系數效率測試分析與評估》報告中的取值。

4）不同灌溉定額：假設? 等條件不變，設置不同的生育期和秋澆期灌溉定額，即假設末級渠道進入田間的灌溉量不同。在各網格單元現狀灌溉定額的基礎上，設置生育期灌溉定額（WS）和秋澆期灌溉定額（WQ）分別減少20%和10%，增加10%和20%的4 種方案。

2 結果與分析

2.1 模型率定驗證

2.1.1 輸入數據確定

各季節氣象、灌溉排水、土壤鹽分、地下水鹽等基礎輸入數據均為研究區實測值。部分影響土壤鹽分、地下水埋深、排水量等因素的土壤儲存效率及排水率參數參考相關地區經驗取值或文獻確定[8,15-16]。其中，Flr和Flx分別為根區和過渡層滲漏水的鹽分質量濃度與飽和土壤水的平均鹽分質量濃度的比值，取值范圍為0～1，取值參考解放閘灌域研究結果，Flr和Flx分別取0.85 和0.65[12]，不考慮其空間變異性。含水層淋洗率Flq為從含水層滲漏出的溶液鹽分質量濃度與含水層飽和時的平均鹽分質量濃度的比值，由于此參數通過試驗測量較難獲取，需要通過模型模擬與實測值擬合確定。SahysMod 模型基本參數和季節性輸入值見表1 和表2。

2.1.2 SahysMod 模型率定驗證

模型采用2007—2012 年的數據進行率定，采用2013—2016 年的數據進行驗證。其中Flq的取值范圍為0.01～2.0，參考以往研究文獻選取不同的Flq值（0.4、0.6、0.8、1.0、1.2），對比地下水電導率模擬值與實測值[8,16]。隨機選取多邊形網格29 和網格33 率定Flq（圖4）。當Flq取0.95 時，網格29 和網格33 的RMSE分別為0.33 dS/m 和0.93 dS/m，地下水電導率的模擬值與實測值吻合最好。Yao 等[16]認為在江蘇雨養農田試驗區的Flq為1.2 時，地下水電導率模擬與實測值吻合度最好。通過SahysMod 模型發現，Flq值越大，地下水電導率越高，但不同Flq值對研究區地下水埋深和排水量均無影響，這與以往研究一致[16]。

表1 SahysMod 模型基本參數輸入Table1 Summary of input parameters for use with SahysMod model

表2 SahysMod 模型季節輸入數據Table 2 Seasonal input data of SahysMod model

2.1.3 SahysMod 模型的適用性評價

依據季節劃分情況，地下水埋深、土壤鹽分及排水電導率取每年9、11、4 月底的模擬值與實測值進行對比，排水量采用年值進行對比。隨機選取網格14和網格29 對比分析地下水埋深的模擬值與預測值，統計指標分析見表3。率定期網格地下水埋深全年的RMSE 變幅在0.16～0.19 m 之間，RE 在1.83%～5.83%之間，驗證期地下水埋深全年的 RMSE 變幅在0.13～0.24 m 之間，RE 在2.76%～13.16%之間。年排水量模擬值與實測值對比分析中R2為0.945，RE 在0.30%～9.08%之間，誤差較小（表4）。由于受灌區秋澆和凍融的影響，季節性模擬值誤差較大，但年平均地下水埋深與年排水量的模擬精度明顯提高，模擬效果較好。

表3 率定期和驗證期地下水埋深實測值與模擬值對比入Table 3 Comparison of measured and simulated groundwater depth at calibration and validation periods

表4 率定期和驗證期研究區年排水量實測值與模擬值對比入Table 4 Comparison of measured and simulated annual discharge at calibration and validation periods

網格196 位于灌區總排干溝出口附近，將其作為灌區代表性排水電導率進行分析（表5）。率定期及驗證期相對誤差 RE 分別在 0.05%～12.48%和1.70%～14.83%之間。由于灌區排水電導率受外界干擾較大，部分年份模擬值誤差較大，但率定期和驗證期排水電導率RE 平均值為6.83%，誤差在可接受范圍內。

表5 率定期和驗證期研究區年排水電導率實測值與模擬值對比Table 5 Comparison of measured and simulated salt concentrations of the drainage water at calibration and validation periods

2.2 情景方案模擬預測

2.2.1 現狀灌排條件

由圖5 可知，在現狀灌排條件下，未來10 a 灌區年排水量呈先減小后逐漸穩定的趨勢，年平均排水量為5.31 億m3，電導率呈明顯增加趨勢。選取網格44、77、109 作為灌區上中游代表，網格141、155、179 作為下游代表，其中網格44、77 位于解放閘灌域，網格109 位于永濟灌域，網格141、155 位于義長灌域，網格179 位于永烏拉特灌域。位于灌區中上游的耕地（網格44、77、109）土壤鹽分呈輕微減小的變化趨勢，位于灌區下游的耕地（網格141、155、179）土壤鹽分呈明顯增加趨勢，而鹽荒地鹽分整體呈增加趨勢。這也與河套灌區鹽分空間變化情況較為吻合，受排水條件、地下水埋深等影響，灌區下游鹽漬化整體較為嚴重[12]。此外，受季節性降水和灌溉等影響，耕地土壤鹽分呈明顯的季節性波動。

圖5 現有灌排條件下未來10 a 水鹽動態變化Fig.5 Dynamic changes of water and salt in the next 10 years under the existing irrigation and drainage conditions

2.2.2 總引水量減少方案

如圖6 所示，隨著時間的推移，灌區排水量減小，排水電導率及耕地土壤鹽分增大。當W 減小15%時，10 a 后灌區年排水量由現狀年的5.31 億m3減小到4.00 億m3，2016 年9 月—2025 年9 月，排水電導率由2.97 dS/m 增加到3.80 dS/m，上游耕地土壤鹽分由4.49 dS/m 增加到5.90 dS/m，增加了31.25%，下游耕地土壤鹽分由2.84 dS/m 增加到4.43 dS/m，增加了55.98%。

圖6 不同引水量條件下灌區水鹽動態變化Fig.6 Dynamic changes of water and salt under different water diversion quantity

2.2.3 渠系水利用系數提高方案

如圖7 所示，隨著時間的推移，灌區排水量呈先減小后趨于穩定的變化趨勢，說明當? 提高到一定程度后，灌區排水量受? 的影響程度逐漸減小。隨著?的提高，排水電導率增大，耕地土壤鹽分減少。當?提高20%后，2016 年9 月—2025 年9 月，排水電導率由2.94 dS/m增加到6.51 dS/m；上游耕地（網格77）土壤鹽分由4.49 dS/m 減小到3.44 S/m，減少了23.47%，下游耕地（網格155）土壤鹽分由2.84d S/m減小到2.72 dS/m，減小了4.22%。

圖7 不同渠系水利用系數條件下灌區水鹽動態變化Fig.7 Dynamic changes of water and salt under different water use coefficient of canal system

2.2.4 不同灌溉定額方案

如圖8 和圖9 所示，同一灌溉定額下，未來灌區排水量呈先減少后趨于平穩的變化趨勢，隨著生育期和秋澆期灌溉定額的增加，灌區排水量增加，排水礦化度升高，短期較大的灌溉量對灌區鹽分起到一定的淋洗作用。整體來看，生育期灌溉定額對耕地土壤鹽分的影響相對較小，這與毛威等[9]研究結果一致。在WQ-20%、WQ-10%、WQ+20%、WQ+20%方案下，2016 年9 月—2025 年9 月，上游耕地（網格77）土壤鹽分由4.49 dS/m 變為5.95、5.25、4.20、3.77 dS/m。

圖8 生育期不同定額條件下灌區水鹽動態變化Fig.8 Dynamic changes of water and salt under different irrigation quota

圖9 秋澆期不同定額條件下灌區水鹽動態變化Fig.9 Dynamic changes of water and salt under different autumn irrigation quota

3 討 論

SahysMod 模型可以綜合考慮區域土壤、作物、地下水的空間變異性，對灌區土壤水鹽、地下水鹽、排水排鹽等進行模擬，并在干旱半干旱地區得到成功應用[17-18]。本研究從灌區實際情況出發，以現狀條件下灌區引水量、田間灌溉量、渠系滲漏水量及灌區排水量等為基準，對比不同方案下灌區引排水量、節水量等情況。參考《烏梁素海綜合治理規劃研究》中生態需水量情況，分析了不同方案的效果（表6），初步提出適宜的節水策略及方案措施。現狀條件下，灌區年凈引水量和年平均排水量分別為43.10 億m3和5.31 億m3，排水電導率為2.96 dS/m。當灌區引水量減少20%時，可節約8.62 億m3水量，末級渠道進入田間的灌溉量由現狀條件下的23.18 億m3減少到18.55 億m3，烏梁素海所需最小補水量增加到1.96 億m3。隨著引水量的減小，灌區引鹽量、排鹽量和積鹽量均呈減小趨勢，會對烏梁素海水環境產生一定影響。當總引水量不變時，? 提高20%后，10 a 后灌區積鹽量相比現狀灌排條件下可減少20.82%。盡管通過各種措施可節約一定的水量，但需綜合考慮下游維持烏梁素海現有水面面積和鹽分所需的最小生態需水要求，并結合灌區實際生態補水能力全面綜合考慮。當總引水量在現狀基礎上減少小于5%（低）、5%～10%（中）、10%～15%（高）3 個水平時，對應的灌區所需凈水量最小為40.94 億、38.79 億～40.94 億、36.63 億～38.79億m3，可節約水量分別為2.15 億、2.15 億～4.31 億、4.31 億～6.46 億m3；烏梁素海所需生態補水量分別為0.93 億、0.93 億～1.26 億、1.26 億～1.58 億m3；若保持田間灌溉量不變時，? 需分別提高5.3%（0.56）、5.3%～10%（0.56～0.59）、10.0%～17.6%（0.59～0.63）。綜上所述，考慮烏梁素海最小生態需水要求，引水量最多可減少15%，最多可節約6.46 億m3的水量。若進一步考慮下游烏梁素海生態環境改善目標需求，則所需生態需水量將更大，關于此方面的研究，還有待進一步開展。

表6 不同節水方案下水鹽平衡分析Table 6 Water salt balance analysis table of different water-saving schemes

當引水量不變時，未來? 越高，田間灌溉量越大，耕地土壤脫鹽效果越好，灌溉量對耕地土壤鹽分影響較大。史海濱等[19]認為，灌溉可以對土壤鹽分進行有針對性的調控，進而達到脫鹽效果。本研究基于不同灌溉和秋澆定額開展模擬，發現隨秋澆定額的增加，土壤脫鹽效果較好。當秋澆定額在現狀基礎上減少10%和20%，增加10%和20%時，網格77 的耕地土壤鹽分在10 a 后可分別增加16.79%和32.36%，減少6.45%和16.01%，但當秋澆灌溉定額過大時，土壤脫鹽效果略微減弱。李瑞平等[6]提出秋澆灌溉可以起到淋洗鹽分，蓄水保墑的作用，但不適宜的秋澆時間和水量或許還會加劇土壤次生鹽漬化并危害作物生長[19]。陳艷梅等[20]考慮了節水灌溉、作物生長以及SaltMod模型對根層土壤鹽分的模擬結果，提出河套灌區沙壕渠灌域較優的秋澆凈灌溉定額為2 700 m3/hm2。因此，適宜的秋澆制度應綜合考慮灌區節水增效、鹽分淋洗、儲水保墑等效果。

受河套灌區特殊的秋澆凍融影響，模型在模擬季節性地下水埋深和排水量時精度偏低，與以往研究相似[12]。毛威等[9]基于SaltMod 模型開展井渠結合區土壤鹽分演化規律分析，結果表明河套灌區地下水礦化度與秋澆頻率有較大關系，且季度地下水埋深模擬與實測值誤差最大是在第1 季度。彭振陽等[21]研究表明，秋澆后的排水過程對秋澆期和凍結期的土壤鹽分運動規律均有顯著的影響，但由于區域地形和溝渠布置的影響，不同觀測點的排水條件和地下水埋深均有較大差別。SahysMod 模型采用多年平均降水量和灌溉量作為輸入條件，所以模型反映的是長時間情況下的地下水位變化趨勢，并不能反映由降水或灌溉在短期內引起的水位劇烈波動。從長時間序列來看，模型計算的地下水埋深變化可以反映區域水分運動規律。但由于現有模型不能考慮凍融問題，在今后研究中，應考慮耦合凍融模型，全面認識灌區水鹽運移規律。

近年來，隨著引黃水量減少，灌區節水壓力有所增大。節水技術和措施不僅影響灌溉用水量，還會對灌區下游生態環境造成影響[22]。種植結構調整是灌區農業節水的重要措施，不同種植結構的耗水量與灌溉需水量時空分布不同，會對灌溉引水、地下水補給量、地下水位、渠系滲漏量、農田排水量等各要素帶來影響[23]，進而對區域水鹽動態產生一定影響。種植結構調整下農田水鹽各要素發生顯著變化需要一定的響應時間，如何定量表達種植結構變化與農田各水鹽動態要素的影響仍是一個難點。鑒于種植結構調整與灌溉引水有較為密切的關系，本研究考慮了不同引水量以及灌溉定額方案下的水鹽動態變化情況，但對不同類型種植結構調整下區域土壤鹽分定量變化未進行考慮，下一步還需對模型做進一步改進，增加農業種植區類型劃分數量，考慮不同種植結構調整下區域土壤鹽分定量變化。

4 結 論

1）SahysMod 模型能夠較好地模擬研究區不同節水方案下水鹽動態變化情況，可以對耕荒地交錯分布區域的土壤水鹽動態變化進行模擬。

2）現有灌排模式下，灌區年排水量呈先減小后逐漸穩定的趨勢，年排水量平均值為5.31 億m3。灌區中上游耕地土壤鹽分量呈輕微減小趨勢，下游呈明顯增加趨勢。考慮灌區下游烏梁素海生態需水量，未來引水量最多可減少15%（節約6.46 億m3水量）。若田間灌溉量維持不變，? 可提高17.6%。

3）當總引水量的削減量相同時，灌區排水量受渠系滲漏影響大于田間滲漏，且田間灌溉量削減方案對灌區排鹽提升能力效果較佳。因此，可優先考慮減少田間灌溉量，其次考慮提高? 的方案措施。盡管通過各種措施可節約一定水量，但需綜合考慮灌區下游烏梁素海生態需水要求，并結合灌區實際生態補水條件分析確定最佳用水管理方案。

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Using Semi-distributed Hydrological Model to Improve Water and Salt Management in Hetao Irrigation District

CHANG Xiaomin1,2, LIU Siyu1, WANG Shaoli1,2, GUAN Xiaoyan1,2*, CHEN Haorui1,2
(1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China;2. National Center for Efficient Irrigation Engineering and Technology Research-Beijing, Beijing 100048, China)

【Objective】Available water for irrigation in Hetao irrigation district has been reduced consistently over the past decades. Improving its water management to alleviate soil salinity is critical to sustaining crop production in this region. The purpose of this paper is to seek optimal water-saving irrigation schemes for this region by using process-based models.【Method】The semi-distributed hydrological model (SahysMod) is used in our study. We consider spatial variability of numerous factors in the modelling, which include meteorology, hydrogeology, soil,irrigation and crops. The model is then combined with GIS to simulate the spatiotemporal dynamics of soil water and salt under different scenarios. Data measured from 2007 to 2012 and 2013—2016 were used to calibrate and verify the model, respectively.【Result】①In a business as usual scenario, the annual drainage decreases first before gradually stabilizing, with the average annual drainage being 531 million m3; salinized lands in the middle and upper reaches of the irrigation district decrease slightly, but increase significantly in the lower reach. ②Considering water-saving in the whole irrigation district and ecological demand for water in the downstream and the Wuliangsuhai lake, the total water diversion from the canal head should be reduced by 15% from the current level.This will save up to 646 million m3of water. ③If the current irrigation amount remains unchanged, the water utilization coefficient of the canal can be improved 17.6% at the best. ④If the reduction in total water diversion from Yellow River is the same, reducing irrigation amount in the field is the best way to boost salt leaching. In this scenario, reducing irrigation amount should be the priority, followed by improving water utilization coefficient of the canal.【Conclusion】In addition to saving water, considering ecological demand of the downstream for water is also important in optimizing water management in Hetao Irrigation District.

SahysMod model; water and salt dynamics; spatial change; irrigation water saving; irrigation and drainage management

S156.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022352

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1672 - 3317（2023）04 - 0081 - 11

2022-06-24

國家自然科學基金項目（52109073）；青海省基礎研究項目（2021-ZJ-709）

常曉敏（1988-），女。高級工程師，博士，主要從事農業水土資源與環境研究。E-mail: changxm@iwhr.com

管孝艷（1979-），男。正高級工程師，博士，主要從事農業水土資源與環境研究。E-mail: guanxy@iwhr.com

責任編輯：韓 洋