基于土壤微环境分层的平原水稻灌区磷污染模型(4)

为了解灌区土壤背景属性及其空间异质性分布，在整个灌区中选取了44个典型采样点，分别取表层0～20 cm土壤样品回实验室进行测定。土壤质地和背景资料见表2。实测数据显示，研究区土壤机械组成差异较小，根据美国制分级标准，灌区土壤基本为粉壤土。土壤总磷平均质量分数约为0.80～1.08 g/kg，东北部总磷背景含量较高，整体趋势向西南递减。土壤有效铁的空间差异性较大。

表2 和平灌区农田土壤的基本性质Table 2 Properties of farmland soil in Heping Irrigation District控制区域Control area颗粒组成Particle composition/%土壤质地Soil texture总氮Total nitrogen(TN)/(g·kg-1)总磷Total phosphorus(TP)/(g·kg-1)有机质Organic/%有效铁Effective iron/(g·kg-1) <0.002 mm0.002～0.02 mm0.02～0.05 mm>0.05 mm 一排1st ditch11.粉壤土1. 二排2nd ditch11.粉壤土1. 三排3rd ditch11.粉壤土1. 四排4th ditch11.粉壤土1. 五排5th ditch10.粉壤土1. 六排6th ditch12.粉壤土1. 七排7th ditch11.粉壤土1. 八排8th ditch12.粉壤土1.

3 模型应用

3.1 模型构建与数据来源

灌区磷污染物模型采用的基础数字高程模型（DEM）是SRTM 90 m精度的数据（图3a）。借助GIS平台根据DEM高程图和人工burn-in[33]功能生成符合灌区实际渠系情况的河网，将灌区调研的实际河网叠加在已有的DEM上，保持河道所在栅格的高程值不变，而将其他非河道所在位置的栅格整体增加一个微小值，加大河道所在栅格和周边栅格之间的坡度，使得河道所在栅格的汇水能力增强，提高河道提取的准确程度。土地利用采用2010年黑龙江省遥感土地利用数据（图3b）。土壤类型分布采用南京土壤所1∶100万土壤空间数据，并利用灌区采样数据进行修正（图3c）。将模型基础数据导入ARCSWAT软件划分水文响应单元和子流域，本流域共划分出64个子流域（图3d）。为保持汇水流域完整性，除和平灌区外，DEM及流域划分还包括了呼兰河西北侧的劳模灌区（见图2和图3），但本研究数据分析仅含和平灌区模拟数据。气象数据来自黑龙江省水科院提供的庆安县气象站资料，数据系列时间长度2000—2018 年，数据主要包括逐日的观测数据，包括最高气温、最低气温、降水、相对湿度、风速和日照时数等。此外，和平灌区试验田气象数据采用试验站小型气象站的2015—2018年数据。灌区各子流域灌溉数据利用和平灌区灌溉定额和轮灌制度拟定。

图3 和平灌区磷污染模型的基础资料及子流域划分Fig.3 Primary data and subbasins for phosphorus pollution model of Heping Irrigation District

3.2 模型验证

3.2.1 野外监测试验

本研究分别在2017和2018年5—9月在和平灌区开展了野外监测试验。

试验田：根据典型性、代表性、数据可得性和便利性原则选择与灌区灌溉模式相似的常规灌溉典型试验田，田块大小为100 m×50 m，位于庆安县水稻灌溉试验站。在排水口处安装三角堰，三角堰前安装路格自动水位计记录水位变化，计数间隔10 min，以测量排水量；田间安装2处自动水位计，记录田面水深；田块灌溉水量采用进水管的水表计数。试验田每5 d取水样1次，排水期适当加密，人工取样200 mL，原状水样送实验室分析，测定磷浓度。利用DGT（Diffusive Gradients in Thin-films）和HR-Peeper装置原位测量垂向土壤和孔隙水磷和铁含量。监测数据主要用于试验田尺度模型水文和水质验证。

排水支沟：灌区区域尺度上选择2条控制范围明确的排水支沟，分别为一排水和七排水，具体位置见图2。在排水支沟末端布设超声波多普勒流量计监测其排水量，监测时间间隔为1 h，并采用TC-8000D自动取样器（青岛溯源环保设备有限公司）定期采取水样。采样频率为7 d 1次，有暴雨时加密采样频率。原状水样送实验室分析，测定磷浓度。监测数据主要用于区域尺度模型水文和水质验证。

3.2.2 试验田尺度模型验证

模型模拟了试验田生育期各层土壤含水率、田面积水深度和地表排水量。初期，灌溉用水应用于干旱的试验田，形成田面积水。除强制排水期（穗形成期）外，积水深度随降雨和灌溉而变化。为了促使模型稳定，将2017年获得的实测数据（有缺失）和2018年泡田期前的土壤含水率数据作为模型的初始数据进行预热，但未考虑冬春季冻融对土壤水分运动的影响。田块饱和含水率和田间持水量分别取为55.9%和39.6%。计算步长为1 d，通过调整模型参数使模拟值与实测值吻合，得到模拟田间水深和田块排水的变化过程，如图4所示。根据图4可以看出，6月5日—6月20日为水稻分蘖前期，需水量较大，一般不需要排水，初步确定三角堰安装高度使田面水位高于10 cm时排水；6月20日水稻开始进入分蘖中期和后期，这时水稻田需要控制水层深度保持在较低水位，进而抑制无效分蘖，促进抽穗开花，故6月20日之后调整三角堰高度为水位高于5 cm时排水，因此之后降雨较多时，水稻田排水量远大于分蘖前期的排水量。总体上，模型输出符合实测资料，较好地预测了生育期稻田水分平衡状况。

文章来源：《灌溉排水学报》 网址: http://www.ggpsxbzz.cn/qikandaodu/2021/0127/492.html