史海濱 郭珈瑋 周 慧 王國帥 付小軍 李正中

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學水利與土木建筑工程學院， 呼和浩特 010018；2.內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘灌域管理局沙壕渠試驗站， 巴彥淖爾 015400)

0 引言

土壤鹽分是制約干旱和半干旱地區(qū)作物生長及產(chǎn)量的重要因子之一[1-3]，全球大約有33%的農(nóng)業(yè)用地被鹽化[4]。不合理的灌排制度是導致土壤發(fā)生次生鹽漬化的主要原因[5]。目前，灌溉農(nóng)田占中國耕地面積的39.6%[6]，內(nèi)蒙古河套灌區(qū)位于我國典型的干旱地區(qū)，是亞洲最大的一首制平原引水灌區(qū)，總干渠長180.85 km[7-8]。近年來，節(jié)水改造的實施致使灌區(qū)傳統(tǒng)的排水控鹽技術受到限制，淋洗水量不足使鹽分在土壤表層積累[9]。同時，灌區(qū)淺地下水埋深也增加了因潛水蒸發(fā)帶來鹽分的幾率，進一步加大土壤鹽堿化的風險[10]。灌區(qū)內(nèi)部灌溉水、土壤水和地下水三者之間聯(lián)系緊密，采用靈活的水分配置政策[11]、將地下水位調(diào)控至合理埋深對于實現(xiàn)水資源有效利用、減輕土壤鹽漬化將起到重要作用。

近年來，國內(nèi)外學者關于不同作物灌溉制度的研究方法大致分為兩類。第1類是通過研究作物需水量和水量平衡來估算各種作物的灌溉需求；第2類研究側(cè)重于通過模型模擬來制定科學的灌溉制度和優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理[12-16]。但上述研究均未考慮地下水對作物灌溉制度的影響。灌區(qū)作物的灌溉間歇期長，間歇期作物需水主要靠地下水補給。地下水位過低，不能滿足作物需水量，甚至會導致作物減產(chǎn)；地下水位過高，又會增大表層土壤積鹽的概率。因此，對灌區(qū)地下水位的合理調(diào)控極為重要。研究表明，地下水位不同，土壤水與地下水的相互作用程度不相同，導致作物所需灌溉水量也不同[17-18]。理清GSPAC系統(tǒng)中的水鹽運移規(guī)律，制定合理的灌溉制度及地下水埋深，發(fā)揮兩者對土壤水的調(diào)節(jié)作用，對控制灌區(qū)土壤次生鹽漬化的產(chǎn)生以及對作物正常生長發(fā)育具有重要意義。

本研究以灌區(qū)主要作物向日葵農(nóng)田作為研究對象，基于田間試驗數(shù)據(jù)，構建田間尺度飽和-非飽和土壤水鹽運移數(shù)值模型，利用HYDRUS-2D模型模擬不同灌水量條件下的土壤水鹽運移規(guī)律，通過調(diào)節(jié)灌水量確定最優(yōu)的灌溉方案，并結(jié)合對地下水埋深的調(diào)控尋求一種適合當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的節(jié)水灌溉、防治土壤鹽漬化的農(nóng)田水鹽調(diào)控方案，為當?shù)剞r(nóng)業(yè)灌溉水合理利用和水鹽調(diào)控提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗區(qū)位于河套灌區(qū)杭錦后旗南小召永勝五隊(40°48′N，107°5′E, 海拔1 038 m)，多年平均氣溫6.9℃，年日照時數(shù)3 189 h，相對濕度51%，年均風速為2.8～2.9 m/s。年總輻射量為6 151.2～6 383.1 MJ/m2，大于10℃年積溫為3 180℃，全年日照充足，晝夜溫差大，降水量集中，蒸發(fā)強烈，研究區(qū)參考作物騰發(fā)量(ET0)和降雨量如圖1所示。試驗期為每年6月初—9月末，向日葵播種時間分別為2017年6月1日和2018年6月3日，收獲時間分別為2017年9月25日和2018年9月26日。研究區(qū)土壤物理性質(zhì)如表1所示，土壤質(zhì)地以粉壤土為主，田間持水率為37%，凋萎系數(shù)為0.12。試驗區(qū)土壤鹽堿化嚴重，土壤表層電導率為1.5 dS/m，土壤容重1.56 g/cm3。以2018年典型區(qū)地下水位監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，地下水埋深變化范圍在47.89～165 cm，平均地下水電導率為4.18 dS/m。研究區(qū)主要依靠灌水進行洗鹽來維持作物生長，每年進行3次灌水，其中生育期只進行1次，其余2次為春播前灌水與秋澆，2017、2018年生育期分別在7月6日、7月7日灌水95、92 mm。

圖1 2017年與2018年全生育期ET0和降雨量Fig.1 ET0 and rainfall during whole growth periods in 2017 and 2018

表1 土壤物理性質(zhì)
Tab.1 Soil physical properties

土層深度/cm容重/(g·m-3)土壤顆粒質(zhì)量分數(shù)/%0.05～2mm0.002～0.05mm0～0.002mm土壤類型0～201.5316.90±573.97±59.13±5粉壤土20～401.5814.09±583.49±102.42±0.5粉土40～601.6521.49±1076.02±102.49±0.5粉壤土60～801.5227.13±1570.49±102.38±0.5粉壤土80～1001.5126.92±1070.65±102.43±0.5粉壤土

1.2 試驗方法與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)位于東漲渠內(nèi)部，地勢整體為西北高東南低，北部為道路，西部為機緣支渠，東部為永勝到先鋒干渠，南部為幾夜渠，四周以道路和支渠為邊界，可以看作相對獨立的灌溉系統(tǒng)。試驗區(qū)選定在2.8 hm2向日葵農(nóng)田內(nèi)開展，東西長140 m，南北長200 m，灌溉方式為畦灌。如圖2所示，研究區(qū)內(nèi)布設地下水位監(jiān)測孔，孔深4 m。2017年每隔10 d采用土鉆取土法取樣，取樣深度為120 cm，灌水前3 d和灌水后連續(xù)10 d取樣，觀測時間為一水、二水、秋澆，本文只對生育期灌水進行研究。土壤含水率采用干燥法測定，含鹽量采用5∶1水土質(zhì)量比浸提電導法測定。2018年在25、45、65、85 cm土壤深處加設ECH20型土壤水分溫度及電阻率檢測系統(tǒng)及CTD-10型地下水自動記錄儀，每隔1 d自動監(jiān)測土壤含水率、電導率，地下水位與地下水電導率。且每隔10 d采用土鉆取土法取樣，對儀器進行驗證。在試驗地放置微型蒸發(fā)器測量土壤蒸發(fā)量。用盒尺測量向日葵各生育期內(nèi)的株高、葉面積，每隔10 d監(jiān)測1次。

土壤指標觀測包括：土壤含水率、電導率；地下水指標：地下水位、電導率；灌水指標：灌水量、時間、灌溉水電導率；作物指標：向日葵各生育期內(nèi)的株高、葉面積。

圖2 試驗區(qū)土壤水鹽監(jiān)測點布置圖 Fig.2 Layouts of experimental site for soil water and salt monitoring

1.3 數(shù)值計算與分析方法

1.3.1樣品處理與分析

將采集的土樣帶回實驗室自然風干后碾碎過1 mm篩備用。所有土樣均制備5∶1水土浸提液，測定其電導率(EC1∶5)。

選取全部96個土壤樣品，通過相關分析得到自動監(jiān)測儀所測電導率，換算成土壤EC1∶5的換算關系為

S1=0.959 5S2+0.150 5
(r=0.975，p<0.05)

(1)

式中S1——自動監(jiān)測儀電導率，dS/m

S2——土壤樣品EC1∶5，dS/m

土壤全鹽量計算公式為[19]

C=6.9EC1∶5-0.2

(2)

式中C——土壤全鹽量，g/kg

EC1∶5——水土比5∶1土壤浸提液電導率，dS/m

使用由實驗室測試開發(fā)的經(jīng)驗公式，將地下水電導率轉(zhuǎn)換為地下水含鹽量[20]。公式為

TDS=0.69EC

(3)

式中TDS——地下水含鹽量，g/L

EC——地下水電導率，dS/m

1.3.2土壤洗鹽率

洗鹽率指0～120 cm平均土壤剖面在灌溉后某一時期與灌溉前相比土壤含鹽量的減少率，其計算公式為

(4)

式中St——土壤洗鹽率，%

et——灌溉后某一時期土壤含鹽量，g/kg

e0——灌溉前土壤含鹽量，g/kg

1.3.3邊際土壤洗鹽率

邊際土壤洗鹽率指每增加一個單位的灌水量所增加的土壤洗鹽率。表示其他條件固定不變時，由灌水量所帶來的最大土壤洗鹽率的變化，其計算公式為

(5)

式中S(Zt)——邊際土壤洗鹽率，%

Q1、Q2——不同時刻的灌水量，m3/hm2

St1、St2——某一時刻灌水量為Q1、Q2的土壤洗鹽率，%

2 模型建立

2.1 基本方程

土壤水分運移數(shù)學方程為

(6)

式中θ——土壤體積含水率，cm3/cm3

z——垂向坐標，cm，零點取在地面，地面以上為負

t——時間，d

h——土壤水勢，cm

K(θ)——非飽和土壤導水率，cm/d

S(z,t)——單位時間單位體積土壤中根系吸水率，d-1

土壤水力函數(shù)為[21]

(7)

(8)

m=1-1/n(n>1)

(9)

式中θe——土壤相對飽和度

θr、θs——殘余土壤含水率、飽和土壤含水率，%

Ks——土壤飽和導水率，cm/d

n、m、a——經(jīng)驗參數(shù)

l——孔隙關聯(lián)度參數(shù)，一般取平均值0.5

以土壤可溶鹽為研究對象，以土壤溶液的鹽分濃度為主要指標，建立土壤二維飽和-非飽和溶質(zhì)運移數(shù)學模型。土壤鹽分運移數(shù)學方程為

(10)

式中cz——土壤溶液的鹽分質(zhì)量濃度，g/cm3

Dzz——水動力彌散系數(shù)，cm2/d

qz——土壤水入滲率，cm/d

c——液相的鹽分質(zhì)量濃度，g/cm3

2.2 定解條件確定

二維土壤水流的初始條件和邊界條件如下：

初始條件

θ(z，t)|t=0=θ0(z) (Z≤z≤0)

(11)

上邊界

(12)

下邊界

h(z，0)|z=Z=hb(t>0)

(13)

式中Z——土壤水鹽模型模擬深度，cm

ε——垂向水流交換強度，cm/d

hb——下邊界處負壓，cm

θ0——土壤初始含水率，cm3/cm3

模型上邊界為隨時間變化的第2類邊界條件，根據(jù)實測數(shù)據(jù)(如降雨量、灌水量)計算出的潛在蒸發(fā)蒸騰量逐日輸入模型進行模擬。根據(jù)2017—2018年實測地下水埋深最大值為165 cm，考慮地下水補給,故將模擬區(qū)深度設為200 cm, 并將下邊界設為變水頭邊界，逐日賦值地下水頭，左右兩測邊界設為零通量邊界。

二維土壤鹽分的初始條件和邊界條件如下：

初始條件

c(z，t)|t=0=c0(z) (0≤z≤Z)

(14)

上邊界

(15)

下邊界

c(z,0)=ci(z=Z,t>0)

(16)

式中c0——初始鹽分質(zhì)量濃度，g/cm3

ε1——蒸發(fā)強度，cm/d

ci——z層土壤鹽分質(zhì)量濃度，g/cm3

2.3 模型構建

2.3.1時間離散

模擬整個生育期(2018年6月1日—9月30日)共122 d的數(shù)據(jù)。根據(jù)收斂的迭代次數(shù)調(diào)整時間步長，采用變時間步長剖分方式。初始時間步長為0.1 d，最小時間步長為0.001 d，最大時間步長為5 d。

2.3.2空間離散

模擬深度取至地面200 cm，采用矩形網(wǎng)格剖分，垂直方向剖面上的土壤為2種土壤質(zhì)地，分別是0～20 cm、40～200 cm粉壤土和20～40 cm粉土。并按照等間距剖分為40個單元層，每層厚5 cm，水平方向取剖面長度為100 cm，等間隔剖分為10層，每層厚10 m。

2.3.3根系吸水項

根系吸水的影響函數(shù)采用Feddes函數(shù)[22]，定義為

S(h)=?(h)SP

(17)

其中

(18)

(19)

式中S(h)——單位時間內(nèi)植物根系從單位體積土壤中吸取的水體積

?(h)——土壤水壓力響應函數(shù)，為給定土壤壓力水頭的無因次系數(shù)(0≤a≤1)

SP——潛在最大吸水速率，d-1

h1、h2、h3、h4——影響根系吸水的土壤水勢閾值

Tp——潛在蒸騰速率，cm/d

Lz——根系深度，cm

Lx——土壤剖面上根系的寬度，cm

Lt——發(fā)生蒸騰作用的土壤表面寬度，cm

不同作物的根系吸水參數(shù)，通過前人研究成果確定[23]。

2.3.4潛在蒸騰速率的計算

HYDRUS模型通過輸入潛在蒸散量來完成作物-土壤水分交換運移過程。并在運算過程中通過一定的比例因子將潛在蒸散量轉(zhuǎn)換成實際的蒸散量。

ET0由FAO推薦的Penman-monteith方法計算[24]，作物潛在蒸騰速率Tp計算式為[25]

Tp=ET0(1-e-KLAI)

(20)

式中LAI——葉面積指數(shù)

K——植物灌層輻射衰減系數(shù)，向日葵取0.83

2.4 模型參數(shù)的率定與檢驗

2.4.1模型參數(shù)的率定

通過土樣顆分試驗確定試驗區(qū)的土壤大多為粉壤土，結(jié)合 HYDRUS 模型中的 Rosseta 模塊得到模型初始土壤水力參數(shù)。2018年數(shù)據(jù)用于模型土壤特征參數(shù)的率定，2017年數(shù)據(jù)用于模型驗證，從而確定參數(shù)最優(yōu)解，如表2、3所示。

采用試驗區(qū)2018年6 月1 日—9 月30日農(nóng)田觀測的分層(25、45、65、85、120 cm)土壤含水率和電導率(EC)實測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進行對比分析，如圖3、4所示，為了評價模型模擬效果，使用平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)2個指標，檢驗所建立模型的合理性[26]。含水率MAE、RMSE分別為

表2 校正后土壤水力參數(shù)Tab.2 Calibrated soil hydraulic parameters

表3 校正后的溶質(zhì)運移參數(shù)Tab.3 Calibrated soil solute migration parameters

1.8%～5.3%、2.1%～4.2%，電導率MAE、RMSE分別為0.078～0.22 dS/m、0.065～0.31 dS/m。土壤鹽分模擬精度略微差一些，尤其表層土壤鹽分的模擬。這主要由于鹽分的遷移復雜具有很大的不確定性且表層土壤易受氣候條件、人類活動等因素影響。文中所建模型求解可靠。

圖3 不同深度土壤含水率模擬值與實測值對比曲線Fig.3 Comparison of measured and fitted soil water content at different soil profiles

圖4 不同深度土壤電導率模擬值與實測值對比曲線Fig.4 Comparison of measured and fitted soil salinity at different soil profiles

2.4.2模型參數(shù)的檢驗

采用試驗區(qū)2017年6月1日—9 月30日的土壤含水率和電導率(EC)實測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進行驗證。

如圖5所示，土壤含水率、電導率模擬值與實測值基本分布在1∶1線附近，含水率模擬計算中MAE、RMSE分別為2.3%、4.5%。土壤鹽分模擬計算MAE、RMSE分別為0.12、0.33 dS/m。說明實測值與模擬值一致，所構建的模型可行。

3 結(jié)果與討論

3.1 田間最優(yōu)灌水量設計

灌水定額小，鹽分淋洗不充分，根層鹽分累積量會增加，作物生長易受鹽分脅迫影響[9]。而灌水定額大，雖能促進土壤鹽分向根層以下淋洗，但一方面易造成灌后返鹽，不易于鹽堿地的改良且造成水資源的浪費[27]，另一方面當水分過剩時，向日葵會出現(xiàn)“四低”現(xiàn)象，即葉片的低膨脹、低光合速率、低產(chǎn)量、低根生物量，而且會加速植株的衰老[28-29]。因此，研究不同灌水量對土壤水鹽運移的影響，提出有效洗鹽、合理用水的灌溉定額，是實現(xiàn)研究區(qū)水資源的合理利用及次生鹽堿地防治的有效途徑。本文通過模型分別對生育期7種灌水量(表4，其中M表示試驗區(qū)實際灌水定額)下土壤水鹽運移進行模擬，確定研究區(qū)合理田間灌溉模式，為當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)制定合理灌水制度提供理論依據(jù)。

3.1.1不同灌水量對土壤含水率的影響

2018年生育期土壤剖面各層水分變化過程如圖6所示，在灌溉期內(nèi)，不同灌水量下的土壤含水率變化趨勢基本一致，灌水量與土壤含水率成正比。從不同土壤深度來看，25、45、65、85、120 cm土壤平均含水率分別為 30%、34%、38%、42%、47%，呈現(xiàn)出土壤含水率隨著土壤深度的增大而增加的趨勢。表層土壤受灌水影響較大，隨著土層深度增加灌溉對土壤含水率的影響逐漸減小，120 cm土壤含水率基本維持穩(wěn)定。灌后10 d，灌水對土壤水鹽運移影響微弱，進入非灌溉期，期間受降雨和蒸發(fā)的影響，

表層土壤含水率變動較為頻繁且幅度較大，而深層土壤含水率主要受地下水位變化的影響，變化幅度較小。整體來看，由于灌溉和淺埋地下水位，研究時段內(nèi)耕地土壤含水率均維持在較高水平。

圖6 不同灌水量下土壤各土層含水率變化曲線Fig.6 Variation curves of water content in different soil layers under different irrigation amounts

3.1.2土壤含水率變化特征

研究區(qū)實測田間持水率為37%，凋萎系數(shù)為12%。向日葵主根區(qū)通常分布在0～60 cm范圍內(nèi)，以2018年為例，播種期—收獲期內(nèi)主根區(qū)(0～60 cm)平均土壤含水率如圖7(圖中△為灌水影響，○為降雨影響，□為附近灌水影響)所示。由圖可知，由于當?shù)氐叵滤惠^淺，且受灌水及降雨的影響，各處理土壤含水率在生育期內(nèi)均高于凋萎系數(shù)，生育期土壤大多時間處于水分充足的環(huán)境。單就土壤水分來說，不同灌水量均滿足向日葵生育期生長所需水量。由此說明，土壤水分并不是限制研究區(qū)作物生長發(fā)育的主要因素。

圖7 不同灌水量下土壤含水率變化曲線Fig.7 Variation curves of soil water content under different irrigation amounts

3.1.3不同灌水量對土壤含鹽量的影響

圖8為2018年各灌水處理下向日葵生育期內(nèi)各土層土壤電導率變化情況。在灌溉期內(nèi)，土壤鹽分變化趨勢與水分波動相反，受灌水影響，各處理0～65 cm土層深度鹽分明顯減小，隨著灌水量增大土壤含鹽量降低程度越大，但隨著灌水量增加至82.8 mm時，這一趨勢開始明顯減緩。由于灌區(qū)排水不暢，淋洗下去的鹽分不能及時排出，導致土壤鹽分積聚于深層土壤，隨著灌水定額的增大，深層土壤鹽分累積呈先增加后減少的趨勢，各灌水處理導致85 cm土層電導率增至0.99～1.1 dS/m之間。由此可以看出，本設計范圍內(nèi)灌水量對降低主根區(qū)(0～60 cm)鹽分效果明顯。在作物非灌溉期內(nèi)，除降雨會產(chǎn)生和灌溉對土壤鹽分淋洗一樣的效果外，由于研究區(qū)地下水埋深較淺，土壤水及潛水強烈蒸發(fā)，導致鹽分又會隨著土壤水分向上遷移，再次積累在土壤中。

圖8 不同灌水量下土壤各土層電導率變化曲線Fig.8 Variation curves of electrical conductivity of different soil layers under different irrigation amounts

3.1.4土壤洗鹽率與灌水量的關系

2017、2018年受不同灌水量的影響St隨時間變化趨勢基本一致(圖9)。在灌水后不同時間，St均隨著灌水量增大呈增加態(tài)勢。各灌水量下St均在灌水后3 d達到最大值，而隨著時間推移，0～120 cm剖面內(nèi)St逐漸減小，進入積鹽期，這是因為研究區(qū)潛水蒸發(fā)強烈，土壤水分由下滲轉(zhuǎn)為上移，從而帶動鹽分向上層集聚。在灌水后10 d，灌水量低于82.8 mm時St均為負值，說明此時只有當灌水量達到82.8 mm以上時才可以達到洗鹽效果。

圖9 土壤洗鹽率與灌溉量的關系Fig.9 Relationship between irrigation amount and wash salt rate

3.1.5邊際土壤洗鹽率的變化

以試驗區(qū)0～120 cm土層剖面含鹽量隨著灌水后時間推移與其灌水前相比的鹽分變化量為計算基準，得到S(Zt)的變化如圖10所示。可以看出，當灌水量相同時，隨著時間推移，S(Zt)呈先增加后減少趨勢，在灌水后3 d，2年內(nèi)灌水量分別為85.5、82.8 mm時，S(Zt)最高，分別較其余灌水處理高8.84%～69.81%和9.34%～68.72%。隨著時間推移，各處理S(Zt)均開始降低，但依然表現(xiàn)出灌水量為85.5、82.8 mm高于其他處理。由此表明，灌溉量過小達不到洗鹽效果，而灌水量較大洗鹽效率降低，造成水資源浪費。

圖10 邊際土壤洗鹽率與灌溉量的關系Fig.10 Relationship between irrigation amount and marginal wash salt rate

3.2 基于土壤水-地下水的水鹽調(diào)控模式

圖11 2017年和2018年土壤鹽分隨不同灌水量及地下水埋深的變化Fig.11 Changes of soil salinity with different irrigation amount and groundwater depths

灌水量和地下水位的調(diào)控是對水資源有效利用及土壤鹽漬化管理的關鍵?；谘芯繀^(qū)制定的合理灌溉制度和地下水埋深可以有效降低土壤積鹽量，防止植物被鹽害，同時增加土壤水分利用效率，這對作物的生長與增產(chǎn)具有重要的作用。因此，研究試驗區(qū)土壤鹽分受灌溉和地下水位變化的影響十分必要。本文利用驗證后的數(shù)值模型，通過改變灌水量和地下水位來進行模擬分析，探尋研究區(qū)最優(yōu)灌水制度及合理的地下水埋深。前人研究表明，土壤積鹽程度主要與地下水埋深和礦化度密切相關[30-31]，地下水淺埋區(qū),土壤鹽漬化的鹽分主要來自于地下水[32],其積鹽量與潛水蒸發(fā)量密切相關[33]。地下水淺埋區(qū)的蒸發(fā)量較大,水分強烈向上運移,不僅使地下水中鹽分易濃縮,而且加劇了表層土壤積鹽[34]，作物易受鹽漬化迫害[35-36]。而地下水埋深過大，毛管上升水流很難到達植物根系層，不利于植被的生長與發(fā)育[37]。研究發(fā)現(xiàn)，當?shù)叵滤裆畛^2.50 m之后，毛管上升和地下水對作物生長的作用很小[38-39]。也有學者認為，當?shù)叵滤裆畛^3 m將會對作物生長發(fā)育和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不利影響[40]。因此設置合理的地下水埋深對于改善土壤水鹽狀況和植被生長環(huán)境起著關鍵作用。前期研究表明，向日葵由于在生育期內(nèi)只進行一次灌水，因此，本研究基于不同灌水量情景進一步對地下水埋深情景進行預測分析。研究區(qū)地下水埋深較淺(平均為100.72 cm)，故基于試驗區(qū)地下水埋深的基礎上分別增加30、60、90、120、150 cm進行數(shù)值模擬。2017、2018年不同灌水處理下土壤鹽分對地下水埋深變動的響應規(guī)律趨于一致(圖11，圖中W為試驗區(qū)實際地下水埋深)，結(jié)果表明，不同灌水量下，較淺的地下水埋深對土壤鹽分調(diào)控能力有限，隨著地下水埋深增大土壤洗鹽率逐漸增加，但當?shù)叵滤裆畹竭_160.72 cm時，對土壤鹽分調(diào)控趨于平緩，并且考慮到地下水淺埋深為作物提供水分的作用，地下水埋深不能過深。在同一地下水埋深條件下，隨著灌水量增加土壤洗鹽率增大，當灌水量增至M-10%M時，再繼續(xù)增大灌水量對土壤鹽分淋洗效果不明顯。以2018年的M-10%M灌水量為例，分析不同地下水埋深對土壤鹽分變化的影響發(fā)現(xiàn)，當?shù)叵滤裆顝?00.72 cm增加到130.72、160.72、190.72、220.72、250.72 cm時，土壤洗鹽率(灌水后3 d鹽分減少量與灌水前含鹽量之比)分別增加了23.44%、53.45%、60.31%、60.85%、61.05%。因此，綜合對水資源利用、生態(tài)環(huán)境方面的考慮，研究區(qū)適宜的灌水量及地下水埋深分別為82.8～85.5 mm及160.72 cm。

4 結(jié)論

(1)利用HYDRUS-2D模型對河套灌區(qū)向日葵農(nóng)田不同灌水制度和不同地下水埋深的土壤水鹽運移時空變異規(guī)律進行模擬，經(jīng)田間試驗實測數(shù)據(jù)驗證，該模型在校準和驗證階段均具有較好性能，能夠模擬水鹽在土壤中的分布和隨時空變化的趨勢。

(2)整體來看，土壤含水率及洗鹽率均隨著灌水量的增加而增大。不同灌水量對邊際土壤洗鹽率的效應呈拋物線型變化，2017、2018年灌水量分別為85.5、82.8 mm時，邊際洗鹽率呈最大值，隨后開始逐漸降低。因此，當?shù)剌^優(yōu)灌水量為82.8～85.5 mm。

(3) 以2018年為例，通過對不同灌水量和不同地下水埋深的模擬得出，當灌水量為82.8 mm、地下水埋深為160.72 cm時，對于研究區(qū)鹽分調(diào)控最為有利。