陳學(xué)珍,馬 琳
(河南省南陽水文水資源勘測(cè)局,河南 南陽 473000)
干旱是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的嚴(yán)重自然災(zāi)害[1-2]。土壤墑情是判斷植物受干旱程度的重要指標(biāo),土壤墑情狀況直接影響作物的正常生長及其產(chǎn)量、產(chǎn)品的形成。因此,快速、準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)農(nóng)田土壤水分含量,對(duì)于探明作物生長發(fā)育期內(nèi)土壤水分盈虧,選擇合適的土壤水分管理措施,做出相應(yīng)的抗旱決策,最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高產(chǎn)、高效與優(yōu)質(zhì)具有重要意義。尤其在全球氣候變化的背景下,以旱災(zāi)為主的災(zāi)害性氣候發(fā)生頻率與強(qiáng)度不斷增加,對(duì)農(nóng)田土壤旱情進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)以及對(duì)災(zāi)害預(yù)警的需求更為迫切。
早在20世紀(jì)70年代,國外已開始了關(guān)于土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的研究,至80年代末土壤墑情預(yù)報(bào)得到迅速發(fā)展[3-4]。為了加強(qiáng)我國土壤墑情預(yù)報(bào)研究,水利部2007年頒布了《土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范》,并在全國開始建設(shè)墑情監(jiān)測(cè)站網(wǎng)。然而,截止目前,僅黑龍江、吉林、安徽等省建成墑情信息管理系統(tǒng),開展了比較規(guī)范的墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)。土壤墑情受氣候(降水、氣溫、風(fēng))[5-6]、灌溉、土壤質(zhì)地、地形地勢(shì)[7-8]、作物種類及其栽培模式[9]等諸多因素控制,因此,綜合考慮上述因素建立相應(yīng)模型進(jìn)行土壤墑情預(yù)報(bào)是一項(xiàng)極其艱難的工作。由于干旱是目前我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面對(duì)的最普遍、最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一,為了最大限度降低旱災(zāi)所帶來的負(fù)面影響,對(duì)土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)與旱災(zāi)預(yù)防工作一直是旱地農(nóng)業(yè)工作者的主要研究目標(biāo)之一。然而,許多土壤墑情預(yù)測(cè)模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法[10]、水分動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型[11]、時(shí)間序列法[12]、綜合模型法[7]、移動(dòng)統(tǒng)計(jì)法[8]、差減統(tǒng)計(jì)法[13]、遙感監(jiān)測(cè)法[14]、遠(yuǎn)程預(yù)報(bào)[15]等,或建模與使用復(fù)雜,或需要比較先進(jìn)的技術(shù),而我國地域遼闊,各地旱情特征表現(xiàn)不盡相同,開展旱情預(yù)測(cè)時(shí)需要?jiǎng)訂T地方農(nóng)業(yè)工作者參與,對(duì)旱情預(yù)測(cè)模型的終極使用者,即地方農(nóng)業(yè)工作者而言,旱情預(yù)測(cè)模型使用方便、簡捷是第一要求,土壤退墑模型就具備這一特征[16]。
本文以河南省南陽市為例,利用水利部在該市建立的12個(gè)土壤墑情監(jiān)測(cè)站2011—2015年實(shí)測(cè)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),建立夏、冬及春秋3個(gè)不同季節(jié)的退墑模型,利用2016—2017年兩年實(shí)測(cè)值對(duì)模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行驗(yàn)證,明確退墑模型在本區(qū)的實(shí)用性,以期為南陽市土壤墑情監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)提供一定科學(xué)依據(jù)。
南陽市位于河南省西南部、豫鄂陜?nèi)〗唤缣?,為三面環(huán)山、南部開口的盆地,總面積2.65萬km2,地處亞熱帶向溫帶的過渡地帶,年均氣溫15.7℃,多年平均降水量826.7 mm,多年水面平均蒸發(fā)量為844.5 mm,降水多發(fā)生在6—9月,存在較大時(shí)空差異。雖屬大陸濕潤半濕潤季風(fēng)氣候,但干旱年年發(fā)生,近年來旱情成災(zāi)頻率呈上升趨勢(shì)。
水利部在河南省南陽市共設(shè)立了12個(gè)土壤墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn),各監(jiān)測(cè)點(diǎn)基本信息如表1所示。監(jiān)測(cè)站土壤類型有壤土、粘壤和沙壤3種,種植模式包括冬小麥-夏雜糧(每年10月初播種,次年6月上旬收獲)、冬小麥-夏水稻(每年6月上旬栽種,當(dāng)年9月底至10月初收獲)與休閑等3種。
表1 南陽市墑情站基本信息
1.2.1 土壤含水量 自2011年1月1日起,每月上、中、下旬的第1日分別在12個(gè)墑情站采集0~10 cm、10~20 cm與20~40 cm土層樣品,采用105℃烘干法測(cè)定土壤含水量,其計(jì)算公式為:
ω=wω/ws×100
(1)
式中,ω為土壤重量含水量(%);wω與ws分別為土壤樣品中水分重量與干土重量。
采用加權(quán)法計(jì)算土壤0~40 cm平均含水量,0~10 cm、10~20 cm與20~40 cm對(duì)應(yīng)權(quán)重分別為3/8、3/8與1/4。
1.2.2 降雨資料 降雨資料取自12個(gè)墑情監(jiān)測(cè)站,各監(jiān)測(cè)站自2011年開始執(zhí)行規(guī)范監(jiān)測(cè),保存有2011年1月1日至今的完整降雨資料。
1.3.1 模型選擇 本研究選用土壤退墑模型[16-17],該模型基于蒸發(fā)原理,在無雨天氣下0~40 cm耕層土壤含水量隨土壤水分蒸散而逐漸降低,土壤水分蒸散量與土壤含水量呈正比,可利用API 模型的前期影響雨量計(jì)算方法算出土壤耕層含水量消退量,計(jì)算公式為:
ωt+n=(αt+1αt+1…αt+n)ωt
(2)
式中,ωt+n為第t+n日土壤含水量;ωt為第t日土壤含水量;αt+1~αt+n為t+1~t+n日的衰減系數(shù)。理論上受土壤含水量及氣象條件的影響,每日的衰減系數(shù)均不相同,但現(xiàn)實(shí)中很少通過人工法對(duì)每日的土壤含水量進(jìn)行測(cè)定。由于土壤含水量具有時(shí)間相關(guān)性,分析時(shí)可以假設(shè)連續(xù)兩次監(jiān)測(cè)土壤含水量間隔時(shí)段內(nèi)每日的衰減系數(shù)相同,故式(2)可簡化為:
ωt+n=αnωt
(3)
式中,α為t+1~t+n日的平均衰減系數(shù),α值與土壤初始含水量間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,初始含水量越高,土壤水分蒸散速率越大,而土壤含水量衰減越快,衰減系數(shù)越小,反之亦然。當(dāng)土壤初始含水量接近或達(dá)到凋萎系數(shù)時(shí),土壤含水量變化基本處于穩(wěn)定狀態(tài),此時(shí),衰減系數(shù)趨近甚至等于1。
1.3.2 模型建立與參數(shù)率定
(1)計(jì)算衰減系數(shù)。選取南陽市12個(gè)墑情監(jiān)測(cè)站2011年1月1日至2015年12月21日期間的干旱連續(xù)無降水時(shí)段,根據(jù)人工取樣實(shí)測(cè)土壤含水量的日期,計(jì)算出相鄰兩次監(jiān)測(cè)的間隔天數(shù),根據(jù)式(3),計(jì)算間隔n天內(nèi)的衰減系數(shù)為:
(4)
(2)退墑模型建立。利用公式4計(jì)算出2011年1月1日至2015年12月21日期間不同監(jiān)測(cè)時(shí)段的衰減系數(shù)。由于衰減系數(shù)受氣溫因素影響最為嚴(yán)重,為了避免干擾、提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,根據(jù)氣象條件將一年劃分成夏季、春秋與冬季3個(gè)時(shí)段,將計(jì)算所得衰減系數(shù)分為春秋季(3—5月,9—11月)、夏季(6—8月)、冬季(12—2月)3組,分別與對(duì)應(yīng)的含水量進(jìn)行回歸分析,建立衰減系數(shù)與土壤含水量間的相關(guān)關(guān)系——土壤退墑模型。
衰減系數(shù)與土壤含水量呈橢圓型函數(shù)關(guān)系,其表達(dá)式為:
(5)
式中,a與b均為常數(shù)。
(3)退墑模型驗(yàn)證。由于2018年一些監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)不完整,本研究利用2016—2017年數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。即利用土壤退墑模型計(jì)算出南陽市不同墑情監(jiān)測(cè)站2016—2017年夏季、春秋與冬季不同時(shí)段土壤含水量,并與同時(shí)段同一站點(diǎn)實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較,根據(jù)差值對(duì)所建立的土壤退墑模型的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。
為了避免氣候?qū)ν藟勀P偷挠绊?,通常?duì)不同季節(jié)分別建模。將12個(gè)墑情站數(shù)據(jù)不分地點(diǎn)、土壤類型及作物種類混合在一起,按照夏、春秋與冬季進(jìn)行分類,利用土壤退墑模型(公式(5))分別對(duì)夏季、春秋季及冬季土壤含水量與衰減系數(shù)進(jìn)行回歸分析,擬合出南陽市不同季節(jié)土壤退墑模型中常數(shù)a與b值,結(jié)果如表2所示。
由表2可知,所有季節(jié)退墑曲線R2均大于0.65(P<0.01),說明土壤退墑模型可以描述南陽市監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分損失。夏季R2小于春秋季與冬季,可能是由于夏季氣溫高,土壤水分蒸發(fā)與作物蒸騰作用強(qiáng)烈使得衰減系數(shù)與土壤水分間的關(guān)系產(chǎn)生較大波動(dòng)。比較不同季節(jié)a、b值可知,夏季a值最高,冬季最低;b值規(guī)律則正好相反,冬季最高,夏季最低。
表2 南陽市不同季節(jié)退墑曲線參數(shù)擬合值
說明a值與b值均受季節(jié)影響,可能是由于不同季節(jié)土壤水分損失強(qiáng)度不同所致,a值與氣溫呈正相關(guān),而b值與氣溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。
最終所得不同季節(jié)土壤水分衰竭系數(shù)模型分別為:
夏季:
α=1.023(1-ω2/4353)1/2
(6)
春秋季:
α=1.013(1-ω2/7005)1/2
(7)
冬季:
α=1.008(1-ω2/9303)1/2
(8)
模型顯示衰減系數(shù)α與土壤含水量ω呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,根據(jù)土壤水分衰竭系數(shù)α及土壤初始含水量ωt,即可利用式(3)對(duì)未來某時(shí)間點(diǎn)的土壤含水量進(jìn)行預(yù)測(cè)。
將12個(gè)墑情站2016—2017年夏季、春秋季與冬季土壤含水量分別帶入到模型(6)、(7)與(8)中,計(jì)算出相應(yīng)的衰減系數(shù),利用公式(3)預(yù)測(cè)出各墑情站不同季節(jié)連續(xù)無降雨時(shí)間土壤水分狀況,并與同期實(shí)測(cè)土壤含水量進(jìn)行比較,對(duì)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。由于所有監(jiān)測(cè)站每10~11 d測(cè)定一次土壤含水量,符合連續(xù)10~11 d無降水條件的數(shù)據(jù)并不多,2016—2017年符合條件的數(shù)據(jù)僅75組,夏季、春秋季與冬季分別為23、29與23組。對(duì)所有不同季節(jié)土壤含水量預(yù)測(cè)值及與實(shí)測(cè)值的差異如表3~5所示。
由表3可知,利用模型(6)及公式(3)對(duì)2016—2017年夏季所有質(zhì)地為壤土與粘土的墑情站土壤含水量預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,與實(shí)測(cè)值誤差最大為2017年7月1日的唐河站(絕對(duì)誤差為1.7%),所有結(jié)果均符合我國土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范(絕對(duì)誤差<2%)的精度范圍,說明該模型適用于南陽市夏季壤土與粘土質(zhì)地,且不受種植類型的影響,可以對(duì)南陽市夏季壤土與粘土質(zhì)地小麥田、水稻田(旱稻)及休閑地(有雜草生長)土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)。
表4顯示,利用模型(7)及公式(3)對(duì)2016—2017年春秋季所有質(zhì)地為壤土與粘土的墑情站土壤含水量預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,所有23個(gè)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的絕對(duì)差異均在我國土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范2%的精度范圍,只是有3個(gè)預(yù)測(cè)值(西峽站2016年4月21日、白土崗站2017年10月11日與社旗站2016年9月11日)與實(shí)測(cè)值差值大于1.5%。與夏季結(jié)果相似,模型(7)適用于南陽市春秋季壤土與粘土質(zhì)地,且不受作物種植類型的影響,可以對(duì)南陽市春秋季壤土與粘土質(zhì)地小麥田、水稻田(旱稻)及休閑地(有雜草生長)土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)。
表4 南陽市春秋季土壤含水量預(yù)測(cè)及驗(yàn)證
表5顯示,利用模型(8)及公式(3)對(duì)2016—2017年冬季3種質(zhì)地、3種種植類型土壤含水量23次預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值差值均小于2.0%,符合我國土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范精度范圍,說明土壤退墑模型對(duì)冬季土壤墑情預(yù)測(cè)時(shí)實(shí)用范圍較廣,受土壤質(zhì)地、作物種植類型的影響較小。
表5 南陽市冬季土壤含水量預(yù)測(cè)及驗(yàn)證
模型的可靠性與數(shù)據(jù)量有關(guān),數(shù)據(jù)量越多,模型越可靠。作為水利部土壤墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn),南陽市12個(gè)站已積累了8年多的數(shù)據(jù),是準(zhǔn)確建立退墑模型的基礎(chǔ)。因此,相比其他干旱預(yù)測(cè)模型,退墑模型參數(shù)少、各項(xiàng)參數(shù)獲取方法簡單,僅僅利用長期土壤水分監(jiān)測(cè)資料即可計(jì)算模型參數(shù),適合地方農(nóng)業(yè)工作者使用。2007年水利部在全國各地開展的墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn)建設(shè),積累了豐富的土壤水分與氣象資料,為土壤退墑模型的建立提供了方便。