楊文元，郝培靜，朱 焱，劉佳帥，于 健，楊金忠

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季節(jié)性凍融區(qū)井渠結合灌域地下水動態(tài)預報

楊文元1，郝培靜1，朱 焱1，劉佳帥1，于 健2，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. 內(nèi)蒙古自治區(qū)水利科學研究院，呼和浩特 010020）

該文以河套灌區(qū)永濟灌域為研究對象，建立考慮凍融影響的分段式水均衡模型，預報12種井渠結合節(jié)水情景的地下水動態(tài)響應。結果表明：凍融期間氣溫對地下水埋深的影響在時間上滯后46.5 d，兩者相關關系明顯；地下水開發(fā)利用越多、秋澆采用黃河水的比例越小，節(jié)水規(guī)模越大，同時地下水位下降越明顯。12種節(jié)水情景中，節(jié)水規(guī)模占現(xiàn)狀引水量的5.7%～15.5%，全灌域平均地下水埋深增加0.05～0.24 m，井渠結合區(qū)地下水埋深增加0.16～0.38 m；灌域引黃水量與地下水埋深關系用二次函數(shù)進行擬合，決定系數(shù)2達到0.88以上；灌溉水利用效率的提高以及地下水位下降引起潛水蒸發(fā)的減小是井渠結合節(jié)水的實質。分析結果表明，考慮凍融影響的水均衡模型簡單實用，可為中國西北干旱半干旱地區(qū)開展井渠結合地下水響應預報提供參考。

灌溉；節(jié)水；地下水；水均衡模型；動態(tài)；季節(jié)性凍融區(qū)

0 引 言

農(nóng)業(yè)用水占黃河流域用水量的80%，是流域內(nèi)最具節(jié)水潛力的環(huán)節(jié)[1]。井渠結合能提高水資源利用率，減少無效潛水蒸發(fā)，是減少農(nóng)業(yè)用水量的有效手段[2-4]。但實施井渠結合同時也會降低地下水位，可能給當?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)帶來不利影響[5-6]。因此，正確評價井渠結合對地下水系統(tǒng)的影響程度是該節(jié)水措施長期穩(wěn)定運行的關鍵[7-8]。目前，有關井渠結合的研究基本集中在節(jié)水潛力評估[9-10]、地下水承載能力研究[11-13]、井渠結合比例[5,14-15]、地下水地表水聯(lián)合調(diào)度方法[3,16-17]、地下水動態(tài)預測方法等[18-21]。但是缺乏對于具有明顯凍融期的大型灌區(qū)的井渠結合地下水響應定量預報。本文選取河套灌區(qū)永濟灌域為研究區(qū)，建立考慮凍融影響的水均衡模型，反演地下水系統(tǒng)源匯項參數(shù)，并預測不同節(jié)水情景下地下水動態(tài)響應，以期為類似的干旱半干旱地區(qū)開展井渠結合提供參考。

1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古河套灌區(qū)是中國最大的“一首制”自流引水灌區(qū)。永濟灌域位于河套灌區(qū)中部，區(qū)內(nèi)面積1 885.34 km2，地勢自西南向東北輕微傾斜，平均坡降1/5 000，土地開闊平整。該區(qū)域屬于典型的溫帶大陸性干旱、半干旱氣候帶，多年平均年降雨100～300 mm，水面蒸發(fā)量高達1 400 mm/a。全年平均氣溫7.6～3.7 ℃，由南向北依次遞減。最低氣溫出現(xiàn)在1月份，平均氣溫?11～?15 ℃；最高氣溫在7月份，平均月氣溫20～24 ℃。每年初霜日由東北向西南方向推進，終霜日則正好相反。全年土壤封凍期長達180 d左右，從11月下旬開始凍結，全部融通要到次年5月中旬。土壤凍結厚度1～1.3 m，平均深度約為1.1 m。

區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)用水幾乎全部引自黃河，1990－2013年間引黃水量7.5×108～10.5×108m3/a，呈逐年下降趨勢。每年4月中旬開始開閘引水，11月中旬停灌。年內(nèi)月均灌水量峰值出現(xiàn)在5月春灌和10月秋澆，后者約占全年總引水量的1/3。地下水以潛水為主，少量地勢低洼、黏質土覆蓋層厚度較大的地區(qū)有半承壓潛水存在。灌溉是地下水的主要補給來源，其次是降水。地下水排泄途徑以蒸發(fā)為主，人工開采和溝道排水占比較小，區(qū)內(nèi)地下水循環(huán)屬于典型的入滲-蒸發(fā)類型。

區(qū)內(nèi)水文地質結構，按照埋藏條件與含水層的水文地質特點分為第一含水層組和第二含水層組。第二含水層組埋深較大，與外界水量交換少，且以咸水為主，不適宜開采利用，故本文以第一含水層組為主要研究對象。第一含水層組以沖積湖積相和沖積洪積相為主，至上而下包括全新統(tǒng)、上更新統(tǒng)上組、上更新統(tǒng)下組。全新統(tǒng)以黏性土夾薄層粉細砂為主，含水層薄，水量小，底板埋深20～30 m，為弱含水層。上更新統(tǒng)上組，以沖積湖積層半承壓水為主，含水層顆粒粗，砂層厚度大，是具有區(qū)域性供水和排水意義的主要含水層，厚度50～120 m，底板埋深80～150 m。上更新統(tǒng)下組，以湖積層承壓水為主，含水層顆粒較細，含鹽量較高，厚度40～100 m，底板埋深100～250 m。

2 地下水變化機理

將2000－2013年永濟灌域44眼觀測井5 d間隔地下水埋深數(shù)據(jù)、1 d間隔灌溉引水數(shù)據(jù)、月蒸發(fā)數(shù)據(jù)和月降雨數(shù)據(jù)分別按年份取平均值，匯總如圖1所示。

由圖1知永濟灌域地下水埋深呈季節(jié)性變化，按照其主要成因不同，將目標區(qū)全年分為凍融期和非凍融期2大時段。凍融期從11月中下旬到次年5月上旬，期間土壤水分遷移過程是各種動力勢能綜合作用結果[22-25]。凍融期從11月中下旬到次年5月上旬，期間土壤水分遷移過程是各種動力勢能綜合作用結果[22-25]。11月中下旬后，氣溫降低，土壤自上而下逐漸凍結，凍結區(qū)水勢降低，下部高水勢地區(qū)水分在能量梯度作用下向上補給凍結層，從而導致地下水埋深不斷增加，在3月上旬達到全年地下水埋深最大值（約2.7 m）；3月份后，氣溫逐漸升高，土壤凍層由上下2個方向同時向中間融化，融化水下滲，地下水位逐漸升高，直到5月中旬融通為止。在凍融末期，融化水與第1次春灌水的入滲補給使得地下水迅速抬升（最小埋深約1.7 m）。除去不穩(wěn)定凍結與融化階段，整個凍融期間，致密的凍結層阻斷了地表土壤水分與下層土壤水的水力聯(lián)系，故地表處土壤蒸發(fā)量極小[26]。非凍融期為5月中旬－11月中下旬，入滲與蒸發(fā)之間的平衡關系是地下水位埋深變化的主導因素。非凍融期又包括生育期（5中旬－9月）與秋澆期（10－11月中旬）2個階段，生育期氣溫高，作物繁盛，騰發(fā)量大，總體上潛水蒸發(fā)量大于灌溉入滲量，地下水位逐漸下降，直到9月下旬達到最低點（約2.5 m）。秋澆期灌溉水量約占全年的1/3，期間渠系滲漏與田間入滲補給地下水，同時因氣溫較低，潛水蒸發(fā)強度小，地下水補給量遠大于潛水蒸發(fā)量，導致潛水位迅速上升。秋澆一般于11月上旬結束，此時地下水位達到全年最高值，平均地下水埋深約為1.5 m，局部地區(qū)地下水位接近地表。

3 凍融期地下水埋深預測模型

分析凍融期間地下水埋深與氣溫長系列數(shù)據(jù)，兩者存在明顯周期性，可用周期函數(shù)表達式分別擬合溫度-時間、地下水埋深-時間曲線。地下水埋深數(shù)據(jù)取2000－2013年（缺少2004、2005年數(shù)據(jù)）灌域內(nèi)44眼觀測井（5 d觀測1次）的平均值，氣溫數(shù)據(jù)使用臨河氣象觀測站日數(shù)據(jù)（1999－2012年）。設定凍融期從12月1日開始，至來年5月31日結束。凍融期溫度與地下水埋深埋深變化過程可分別表示為

式中為氣溫，℃；為時間，d；為地下水埋深，mm；0為各年凍融期地下水埋深初始值（設定為12月1日），mm；0為時間周期，取365 d；α（℃）、βγ（℃）、α（mm）、βγ（mm）均為模型參數(shù)。根據(jù)式（1）、式（2）和長期觀測數(shù)據(jù)，可得到擬合參數(shù)向量為A=[α，，γ]=[16.965 2，0.805，3.755 9]，A=[α，，γ]= [?1 050.5，0.004 6，?93.93]。

由于溫度在局部時段內(nèi)相對波動明顯，為便于模型求導，將實測溫度-時間曲線進行平滑，作為凍融期模型的計算數(shù)據(jù)。式（1）和（2）周期相同，相位和振幅不同，通過三角變換得到相位差為46.5，說明氣溫的變化需要滯后46.5 d才能經(jīng)過土體傳導至潛水面。

通過建立溫度-地下水埋深的數(shù)學表達式（4），可由溫度變化推求地下水埋深的變化。與地下水埋深變化直接相關的是46.5 d前的氣溫值，因此求導利用的氣溫數(shù)據(jù)需相對于計算水位時間向前移動46.5 d，取整處理為46 d。

式中H為第天的地下水埋深值，mm；T為第天經(jīng)過數(shù)據(jù)平滑后的氣溫值，℃；0為時間周期，取為365 d；=[α,β,γ]=[?1 050.5，0.004 6，?93.93]；A=[α，，γ]= [16.965 2，0.805，3.755 9]。將模型參數(shù)帶入式（4），經(jīng)變形可得埋深對溫度的導數(shù)見式（5），表明凍融期間大氣溫度每下降（上升）1 ℃，46 d后的地下水埋深將增加（減少）61.87 mm。

由式（4）得到凍融期間日平均地下水埋深與實測埋深對比如圖2所示，兩者吻合良好，說明該凍融模型針對目標區(qū)凍融時段地下水埋深的模擬計算是合理可行的。

注：缺測2004、2005年地下水埋深數(shù)據(jù)。

Note: Missing observed groundwater depth data in 2004 and 2005.

圖2 2000－2013年凍融期地下水埋深計算值與觀測值對比

Fig.2 Comparison between calculated and observed groundwater depth in freezing and thawing period from 2000 to 2013

4 水均衡模型率定與驗證

4.1 模型構建

水均衡是指研究區(qū)多年平均地下水總補給量與總排泄量的平衡關系，即補給水量與排泄水量之差等于地下水儲存量的變化量。因其原理簡單明確，在大區(qū)域地下水模擬中應用廣泛[27-29]。均衡方程為

對均衡時段t1~t進行差分離散

得到非凍融期地下水埋深計算模型

式（6）－（8）中，為給水度；表示人工綜合開采水量，mm/d，H為第天的地下水埋深，mm；表示時間；t為第天代表的日期序號；為降雨量，mm/d；為灌溉水量，mm/d；0為水面蒸發(fā)量，mm/d；Q為工業(yè)地下水用水，Q為生活用水，Q為牲畜地下水用水，Q為排水溝的地下排水，Q為山前側流和黃河側滲對地下水補給水量，mm/d；Q、Q、Q、Q、Q以一個綜合變量（人工開采量）表示；為極限埋深，mm；α為降雨入滲系數(shù)；α為灌溉水入滲系數(shù)；C為第天的潛水蒸發(fā)系數(shù)；α為潛水蒸發(fā)參數(shù)。

因生育期與秋澆期的土地類型、種植結構和灌溉強度的不同，導致2個時期的水均衡方程雖然形式一致，但對應的水分入滲系數(shù)、潛水蒸發(fā)系數(shù)的取值不同。將非凍融期與凍融期結合起來，構建全年地下水埋深預測模型如式（9）所示。目前，永濟灌域實測資料包括5日間隔的地下水埋深資料、1日間隔的引水資料、1月間隔的降雨、蒸發(fā)及其他用水資料。將地下水埋深資料線性插值到天，其他降雨、灌溉和引水等資料取各月的日均值。計算時間步長為1 d，以地下水埋深逐日計算值與實測值的差值平方和作為目標函數(shù)，采用最小二乘法原理，得到最優(yōu)參數(shù)組合、α、α。

目標函數(shù)：

其中：

式中：

式中h為第天末尾時刻的實測地下水埋深，mm；α1、α2分別為生育期與秋澆期降雨入滲系數(shù)；α1、α2分別為生育期與秋澆期灌溉水入滲系數(shù)。其余參數(shù)說明同式（4）－（8）。

4.2 模型率定與驗證結果

模型識別采用2000—2010年數(shù)據(jù)，模型驗證采用2011—2012年數(shù)據(jù)。模型計算得到的逐日地下水埋深與實測數(shù)據(jù)對比結果見圖3，模型率定與驗證效果指標見表1，模型參數(shù)率定結果見表2。

表1 模型率定及驗證效果指標

表2 地下水埋深分段模型求參結果

由表1中各參數(shù)指標符合要求[22,32]，說明該模型可以較好的模擬永濟灌域2000－2013年地下水埋深隨時間的變化過程。

將率定得到的參數(shù)帶入潛水蒸發(fā)公式，得到各深度下潛水蒸發(fā)相對于水面蒸發(fā)的折算系數(shù)，如圖4所示。

表2中，秋澆期入滲系數(shù)比生育期大，圖4中相同深度下秋澆期潛水蒸發(fā)系數(shù)比生育期小，原因是秋澆期氣溫低，大氣的蒸發(fā)能力減弱，同時作物收割完畢，植株的蒸騰作用消失，秋澆水得以大量補給地下水。在地下水變動最活躍的深度（1.5～3 m），反演得到的蒸發(fā)函數(shù)與實測值較為接近，具有較高的可信度[30]，說明本模型采用的蒸發(fā)函數(shù)模型是合理可行的。入滲與蒸發(fā)是影響地下水埋深變化最重要的兩個方面，對于同一種地下水埋深變化情況，可能對應多組入滲與蒸發(fā)的組合。為防止此類現(xiàn)象的發(fā)生，需掌握盡可能豐富的參考資料，通過限定參數(shù)在盡可能小的范圍，使反演結果更加合理可靠。結合沙壕渠的實測結果，認為將α范圍設置為1～2之間是較為合理的[30]。

5 井渠結合地下水響應預報

5.1 情景假設

根據(jù)率定與驗證后的地下水均衡模型，預測不同井渠結合節(jié)水情景下永濟灌域地下水動態(tài)響應。井灌區(qū)面積根據(jù)地下水礦化度數(shù)據(jù)估算，假設灌域內(nèi)部土地利用情況基本一致，按照前期研究所確定的井渠結合比1∶2.9的比例[31]，地下水灌溉可利用的礦化度上限為2、2.5、3 g/L條件下總可開采面積分別為612.77、904.59、1 098.6 km2，井灌區(qū)面積分別為157.12、231.95、281.69 km2。

以2006－2012年數(shù)據(jù)為預測基礎，將井渠結合預測模型時長設置為6 a。假定在預測期內(nèi)，維持2006－2012年的工業(yè)用水、生活用水、牲畜用水等人工開采量不變，氣候條件、總灌溉面積、土地利用等情況保持不變，灌溉土地在全區(qū)內(nèi)平均分布，變化僅僅產(chǎn)生于井灌區(qū)面積的增加（由渠灌區(qū)轉換而來）。渠灌區(qū)灌溉制度維持現(xiàn)狀條件不變，井灌區(qū)灌溉制度分為4種情況：井灌區(qū)在生育期均抽取地下水進行灌溉，田間灌溉制度與黃灌區(qū)相同；秋澆期按照灌溉水源及方式不同分為4種情況：前3種方案在井灌區(qū)使用黃河水進行秋澆，頻率分別為1、2、3 a一次，平均到各年則相當于100%、50%、33.3%的秋澆面積比例，第4種秋澆方式在井灌區(qū)只對來年種植小麥地塊進行秋澆（約15%），4種秋澆方案對地下水的開采利用程度依次增強。綜上所述，本文共討論3種礦化度，4種秋澆模式共計12種情景假設（表3）。

表3 節(jié)水情景假設

假設井灌區(qū)生育期與秋澆期灌溉回歸系數(shù)等于已求得的綜合入滲系數(shù)，則井灌區(qū)源匯項在生育期與秋澆期的計算方法如式（10）－（12）所示。

5.2 井渠結合地下水動態(tài)響應預測

基于2006－2012年蒸發(fā)、降雨、灌溉、氣溫等數(shù)據(jù)，分別以全灌域和井渠結合區(qū)為水均衡對象，預測兩者在井渠結合后不同礦化度條件下各時段地下水平均埋深如圖5所示，各節(jié)水情景的全灌域和井渠結合區(qū)地下水埋深大小關系見表4。

a. 全灌域

a. Whole district

b. 井渠結合區(qū)

b. Conjunctive area

注：情景1/5/9：井灌區(qū)面積100%引黃河水秋澆；情景2/6/10：井灌區(qū)面積50%引黃河水秋澆；情景3/7/11：井灌區(qū)面積33.3%引黃河水秋澆；情景4/8/12：井灌區(qū)面積15%引地下水秋澆；其余井灌區(qū)面積不秋澆，下同。

Note: Scenario 1/5/9: 100% well-irrigated area irrigated with Yellow River water in autumn; Scenario 2/6/10: 50% well-irrigated area irrigated with Yellow River water in autumn; Scenario 3/7/11: 33.3% well-irrigated area irrigated with Yellow River water in autumn; Scenario 4/8/12: 15% well-irrigated area of irrigated with groundwater in autumn; The other well-irrigated area is not irrigated in autumn, Same as below.

圖5 全灌域及井渠結合區(qū)地下水埋深

Fig.5 Water depth of whole district and conjunctive area

由圖5知，相對于現(xiàn)狀條件，節(jié)水情景1～12的全灌域年平均地下水埋深增加0.05～0.24 m，井渠結合區(qū)年平均地下水埋深增加0.16～0.38 m。影響地下水埋深的變化主要為可用于井灌的地下水礦化度利用上限和井灌區(qū)秋澆方式。實質上，是以上2因素綜合決定了凈地下水開采量，進而決定地下水埋深的變化程度。即地下水礦化度利用上限越大，井灌區(qū)面積越大，則地下水凈開采量越多，進而導致地下水埋深增加越大；井灌區(qū)秋澆方式中井灌區(qū)采用引黃秋澆的水量越小，或者井水秋澆比例越大，地下水凈開采量越大，最終使得地下水埋深增加越大。

由圖5b知，井渠結合區(qū)平均地下水埋深由井渠結合面積比決定，與礦化度上限（不同礦化度對應不同開發(fā)面積）無關。這是由于水均衡模型將井渠結合區(qū)整體作為對象，當井渠結合區(qū)面積變化時，源匯項隨之成比例變化，因此相同井渠面積比條件下，模型計算結果相同。結合區(qū)地下水埋深比全灌域平均值明顯加大，說明地下水的降落主要發(fā)生在井渠結合區(qū)，說明秋澆水源對井渠結合區(qū)地下水影響較大。故秋澆方式應由節(jié)水量、地下水、鹽分情況綜合分析確定。

5.3 水均衡分析

以全灌域為水均衡分析對象，由于假設降雨為0.267× 108m3/a；融化水為1.238×108m3/a；凍結水為1.17× 108m3/a；非灌溉用途的人工開采量為0.564×108m3/a，且維持不變。變化的水均衡項只有灌溉入滲、蒸發(fā)、井灌區(qū)開采。全灌域年均引黃水量以公式（13）計算

式中為全灌域全年井渠結合后引黃水量，0指現(xiàn)狀條件下全灌域全年引黃水量，Q指現(xiàn)狀條件下全灌域秋澆期的引黃水量，m3；0指全灌域總控制面積，S指井灌區(qū)灌溉面積，m2；為井灌區(qū)黃灌秋澆的面積比例。各方案的引黃水量及變化的均衡項見圖6圖。各情景水均衡差小于4%，達到精度要求。

圖6 不同情景的水均衡項年均值

Fig.6 Annual average water balance items for different scenarios

方案1～12減少引水量為0.483×108～1.326×108m3/a，占現(xiàn)狀引水量的5.7%～15.5%，節(jié)水效果明顯。對比各水均衡項絕對值可知，非凍融期間灌溉入滲是地下水補給的最大來源，，其值為1.772×108~2.123×108m3/a，潛水蒸發(fā)是地下水排泄的最主要途徑。其值為1.354×108~1.729×108m3/a井渠結合導致的潛水蒸發(fā)減小水量是節(jié)水潛力的最大來源，潛水蒸發(fā)減少量可達到0.108×108~0.374×108m3/a。各情景中，蒸發(fā)減小量均大于地下水開采增加量，因此可以滿足井灌區(qū)地下水可持續(xù)開采需求。井渠結合節(jié)水的實質是減少無效潛水蒸發(fā)，提高水資源利用效率，從而減少引黃水量。

5.4 引黃水量與地下水埋深關系

將現(xiàn)狀條件與12種情景假設下的全灌域引水量與全灌域各時段平均地下水埋深利用二次多項式進行擬合（圖7），決定系數(shù)2均在0.88以上，運用F檢驗得到的值在10-8～10-6的量級，說明兩者存在強相關關系。生育期地下水埋深與引水量回歸效果最好，因為該時段灌域地下水埋深近乎完全由引水量大小決定。凍融期的決定系數(shù)2相對較小，則是因為該時期已經(jīng)停灌，主導地下水埋深變化的因素，除了秋澆后的初始地下水埋深外，氣溫起主導作用。秋澆期回歸效果位于中間，因為11月中下旬處于非凍融期與凍融期交界的時段。通過回歸分析得到引黃水量與地下水埋深的關系式，可以為目標區(qū)乃至類似的干旱半干旱地區(qū)開展井渠結合提供簡單快捷的地下水埋深預測方法。

6 結論與展望

本文根據(jù)永濟灌域豐富的觀測資料，提出了凍融期地下水埋深-溫度經(jīng)驗模型。在此基礎上，構建分段式地下水均衡模型，反演給水度、灌溉、降雨綜合入滲系數(shù)、潛水蒸發(fā)系數(shù)等參數(shù)。根據(jù)率定后的水均衡模型，預測3種礦化度上限、4種秋澆制度共計12種井渠結合情景下的地下水動態(tài)響應，為北方具有凍融現(xiàn)象的干旱半干旱灌區(qū)開展井渠結合提供參考。

1）開展井渠結合后，全灌域年平均地下水埋深增加0.05～0.24 m，井渠結合區(qū)年平均地下水埋深增加0.16～0.38 m。節(jié)水規(guī)模越大，地下水降落越明顯。

2）12種方案節(jié)水規(guī)模占現(xiàn)狀引水量（8.54×108m3/a）的5.7%～15.5%，灌溉入滲水量減少0.073×108～0.350× 108m3/a，潛水蒸發(fā)減少0.108×108～0.374×108m3/a，井灌區(qū)開采量增加0.133×108～0.238×108m3/a。井渠結合節(jié)水的實質是減少無效潛水蒸發(fā)，提高水資源利用效率。

3）根據(jù)不同情景得到灌區(qū)引水量與地下水埋深之間可以用二次函數(shù)的簡易函數(shù)形式表達，決定系數(shù)R達到0.88以上。

水均衡模型對于大區(qū)域地下水響應的研究優(yōu)勢在于簡單有效，但是也有一定局限性。它只能得到研究區(qū)的平均地下水埋深，不能體現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)部埋深的差別。另外，本文采用情景分析法評價灌區(qū)井渠結合后地下水響應，考慮的影響因素存在概化與假設。在實際生產(chǎn)過程中，還需要根據(jù)各方面的信息綜合確定合適方案，并對實施效果進行跟蹤評價，以形成實時響應的決策系統(tǒng)。

致謝：本研究得到內(nèi)蒙古自治區(qū)水利科技計劃項目（2014-117）的資助，在資料收集和野外試驗過程中得到內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學屈忠義教授、孫貫芳碩士和義長灌域管理局張武軍工程師的協(xié)助。

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Groundwater dynamics forecast under conjunctive use of groundwater and surface water in seasonal freezing and thawing area

Yang Wenyuan1, Hao Peijing1, Zhu Yan1, Liu Jiashuai1, Yu Jian2, Yang Jinzhong1※

(1.,,430072,; 2.010020,)

Water resources allocation for agriculture irrigation in the Yellow River basin will be reduced due to water shortage and increasing demand for non-agricultural use. Different measurements should be taken to save water and to ensure the sustainable development of agriculture. The conjunctive use of groundwater and surface water is one of the most promising water-saving measurements by decreasing evaporation and increasing water efficiency. However, it also could result in adverse effects on the local environment such as soil desertification when over-extraction of groundwater occurs. Therefore, it is necessary to estimate the water dynamics accurately when implementing the conjunctive use of groundwater and surface water irrigation in the target district. In this paper, Yongji irrigation sub-area of Hetao irrigation district as the study area to estimate the temporal and spatial groundwater dynamics under the conjunctive use of groundwater and surface water. Yongji irrigation sub-area locates in the arid and semi-arid area, and it has a six months freezing and thawing period from December to May of the next year. The mechanism driving of the groundwater table change in the freezing and thawing period is different from the unfreezing period, with multiple complex impact factors. Temperature is considered as the most important factor to drive the water table change in the freezing and thawing period. An empirical model has been developed in the freezing and thawing period to correlate the groundwater table depth with the air temperature according to the measured date in the past 15 years. The model showed that the water level would drop 61.87 mm with 1℃ decline of the air temperature before 46.5 days ago. This empirical model has been integrated to a water balance model to estimate the groundwater dynamics both in the freezing and thawing period and unfreezing period. The model was then applied in the Yongji irrigation sub-area. Model parameters were calibrated with datasets from 2000 to 2010 and were validated with datasets from 2011 to 2012. Then, the calibrated model was applied to estimate the impacts of conjunctive use of groundwater and surface water under 12 kinds of water saving scenarios. The simulating results indicated that exploitation amount of available groundwater and autumn irrigation amount diverting from the Yellow river were two important factors to impact groundwater table depth. For the 12 scenarios, annual average groundwater level decline in the whole district ranges from 0.05 to 0.24 m. The value ranges of groundwater level decline from 0.16 to 0.38 m in the conjunctive groundwater and surface water irrigation district. The irrigation water diverted from Yellow river accounted for 5.7% to 15.5% of the current water diversion every year. During the unfreezing period, the recharge from irrigation contributes the largest supply to the groundwater aquifer, ranging from 1.772×108to 2.123×108m3/a. The recharge from precipitation ranks secondly to the aquifer with 0.267×108m3/a. The conjunctive use of groundwater and surface water can reduce the phreatic water evaporation as 0.108×108to 0.374×108m3/a. The less phreatic water evaporation and re-use of groundwater were the key points of saving water by the conjunctive use of groundwater and surface water. Meanwhile, the groundwater table depth was closely related with the irrigation water amount. The relationship was described by a quadratic function which could be used as an easy groundwater predicted method when carrying out the conjunctive use of groundwater and surface water. The research results provide important reference to study the groundwater dynamics under the conjunctive use of groundwater and surface water in the similar arid and semi-arid regions.

irrigation; water conservation; groundwater; water balance model; dynamic condition; seasonal freezing and thawing area

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.020

S151.7

A

1002-6819(2017)-04-0137-09

2016-06-12

2016-07-12

內(nèi)蒙古自治區(qū)水利科技計劃重點項目（[2014]117）

楊文元，男，重慶人，主要從事地下水、土壤水資源與環(huán)境研究。武漢 武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室，430072。 Email：yangwenyuan@whu.edu.cn

楊金忠，男，河北人，教授(博導)。主要從事地下水及土壤水鹽運動的基本理論與應用研究。武漢 武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室，430072。Email：jzyang@whu.edu.cn

楊文元，郝培靜，朱 焱，劉佳帥，于 健，楊金忠. 季節(jié)性凍融區(qū)井渠結合灌域地下水動態(tài)預報[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2017，33(4)：137－145. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.020 http://www.tcsae.org

Yang Wenyuan, Hao Peijing, Zhu Yan, Liu Jiashuai, Yu Jian, Yang Jinzhong. Groundwater dynamics forecast under conjunctive use of groundwater and surface water in seasonal freezing and thawing area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(4): 137－145. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.020 http://www.tcsae.org