楊凌區(qū)畦灌質(zhì)量模擬分析

楊凌區(qū)畦灌質(zhì)量模擬分析

控制定性分析灌溉是密植于肥沃作物的灌溉技術(shù)。合理的節(jié)水技術(shù)是研究的問題。國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了大量的研究,提出了多種方法[1~13]。眾多學(xué)者雖然對合理的灌水技術(shù)要素組合進(jìn)行了大量的研究,但大多以灌水效率Ea和灌水均勻度Ed作為控制目標(biāo)進(jìn)行分析,其評價結(jié)果具有一定的不合理性?；诖?本文以楊凌區(qū)粘壤土進(jìn)行的畦灌大田灌水試驗為基礎(chǔ),在采用SIPAR_ID軟件準(zhǔn)確估算其土壤入滲參數(shù)和田面糙率的前提條件下,分析不同因素對畦灌灌水質(zhì)量的影響,采用WinSRFR軟件模擬、均勻試驗設(shè)計和多元回歸分析相結(jié)合的方法,構(gòu)建包含灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es在內(nèi)的單目標(biāo)優(yōu)化模型,以入畦單寬流量和灌水時間為變量,應(yīng)用遺傳算法對其進(jìn)行求解,尋求研究區(qū)域內(nèi)最優(yōu)的畦灌灌水技術(shù)要素組合。1過下一步法測入滲參數(shù)大田畦灌試驗于2007年冬季在楊凌區(qū)三級階地粘壤土上進(jìn)行,種植作物為果樹。畦尾閉合,水流推進(jìn)至畦尾停水。灌水前測定田面坡降(均為順坡);灌水時沿畦長方向,每10m打一木樁作為測點,觀測水流推進(jìn)到各點的時間,并測定不同時間點的畦首水深;用三角堰板計量入畦流量,為保證入畦流量的穩(wěn)定性,在每個田塊入口前修筑一臨時儲水槽;計劃灌水深度80mm,畦田的基本參數(shù)見表1。將表1中各畦田的基本參數(shù)和水流推進(jìn)數(shù)據(jù)以及畦首水深資料輸入SIPAR_ID軟件,以水流推進(jìn)過程和畦首水深模擬值分別與實測值的誤差最小為目標(biāo),可估算各畦田的入滲參數(shù)和田面糙率值,其結(jié)果見表1。從表1可知,相同地塊中各畦田采用SIPAR_ID軟件估算的入滲參數(shù)值之間有一定的差異,這主要是由于土壤的空間變異性引起的;其估算的糙率值同樣也互有差異,其原因主要為不同的入畦單寬流量和土壤的空間變異性等諸多因素的作用。由SIPAR_ID軟件估算結(jié)果模擬的畦灌水流推進(jìn)距離誤差絕對值均值均控制在5%以內(nèi);畦首水深誤差絕對值均值的最大值為11.03%,最小值為6.38%。其原因一方面為大田畦灌試驗中水深數(shù)據(jù)由于觀測方法的限制,易引起較大的觀測誤差;另一方面根據(jù)曼寧公式推求正常水深數(shù)據(jù),在很大程度上依賴于該軟件估算的田面糙率值,而實際灌水過程中影響田面糙率的因素很多,故引起畦首水深數(shù)據(jù)的模擬誤差相對較大。但從總體上來說,試驗點所有畦田水流推進(jìn)距離誤差絕對值均值為2.73%;畦首水深誤差絕對值均值為7.77%,其誤差均控制在較小的范圍內(nèi)。由此表明,采用SIPAR_ID軟件估算土壤入滲參數(shù)和田面糙率值是可行的,具有高的估算精度。2分析灌溉質(zhì)量的影響因素2.1灌入田間總水量的測定畦灌的灌水質(zhì)量評價指標(biāo)通常包括:灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es,其中Ea是指儲存于計劃濕潤作物根系土壤區(qū)內(nèi)的水量與實際灌入田間總水量的比值,Ed是指田間灌溉水入滲的均勻程度,Es是指灌后儲存在計劃濕潤層中的水量與灌前需水量的比值,通常采用的計算公式為式中Ws———灌后儲存于土壤計劃濕潤層中的水量,mmWf———灌入田間的總水量,mmZLq———沿田塊長度方向上土壤受水最少的l/4段內(nèi)平均入滲水深,mmZav———田塊上的平均入滲水深,mmRO———畦尾棄水量(若畦尾閉合,則RO=0),mm2.2模擬結(jié)果及分析根據(jù)文獻(xiàn)的研究表明,WinSRFR軟件可很好地模擬上述試驗點的畦灌灌水質(zhì)量。由于文中采用尾部閉合條件下的畦灌試驗,故本文選取零慣量模型進(jìn)行畦灌灌水質(zhì)量模擬,即式中A———過水?dāng)嗝婷娣eSf———阻力坡降Z———單位面積上的累積入滲量將表1各畦田的基本資料輸入WinSRFR軟件,計劃灌水深度80mm,其中土壤入滲參數(shù)和田面糙率值采用SIPAR_ID軟件的估算結(jié)果,模擬結(jié)果見表2。由表2可知,王上村試驗點畦田W1和W3有著高的灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es,說明其具有高的灌水質(zhì)量;畦田W2和W4雖有高的灌水均勻度Ed和儲水效率Es,但灌水效率Ea較低,說明灌水過程中儲存在計劃濕潤層中的水量等于計劃灌水深度,且土壤水分入滲分布也較為均勻,但在灌水過程中同時也產(chǎn)生了大量的深層滲漏,造成水資源的浪費,這與當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的灌水習(xí)慣有關(guān)。2.3種植種植及下水壓技術(shù)要素影響地面灌溉灌水質(zhì)量的因素很多,主要因素可分為兩類:自然性能因素,包括土壤質(zhì)地、入滲性能、田面糙率、灌前土壤含水率、作物種類和種植方式等;灌水技術(shù)要素,包括田塊長度、寬度、灌水流量、改口成數(shù)、田面坡降和平整程度等。自然性能因素不易控制,而灌水技術(shù)要素是可改變的。以王上村試驗點為例,采用WinSRFR軟件模擬不同灌水技術(shù)要素組合下的畦灌灌水質(zhì)量,計劃灌水深度80mm,入滲參數(shù)和田面糙率取試驗點均值(k=0.651cm/minα、α=0.70和n=0.134),分析其灌水質(zhì)量的變化規(guī)律,模擬結(jié)果見圖1。2.3.1快速灌溉時,土壤入滲量較少,導(dǎo)致下回水效率較低由圖1a可見,灌水效率Ea隨畦長的增大呈減小趨勢,灌水均勻度Ed隨畦長的增加呈先增大后減小趨勢,而儲水效率Es隨畦長的增大呈增大趨勢且最終趨于穩(wěn)定。其原因為畦長較小時,灌水時間相對較短,灌水過程中較少發(fā)生深層滲漏,但當(dāng)大量水分聚集在畦尾后,使畦尾部分土壤入滲水量遠(yuǎn)大于畦首,且儲存在計劃濕潤層中的水量遠(yuǎn)小于計劃灌水深度,其灌水量不足,故使得灌水效率Ea較高,而灌水均勻度Ed和儲水效率Es均較低;當(dāng)畦長過大時,灌水時間相對較長,雖然儲存在計劃濕潤層中的水量等于計劃灌水深度,但灌水過程中產(chǎn)生了大量的深層滲漏,造成水資源的浪費,且大量水分聚集在畦尾,導(dǎo)致灌水效率Ea和灌水均勻度Ed較低,而儲水效率Es較高。2.3.2逐漸減少由圖1b可見,在研究區(qū)域內(nèi)灌水效率Ea隨著田面坡度的增大逐漸增大,而灌水均勻度Ed和儲水效率Es則逐漸減小。其原因為田面坡度的增大,將縮短灌水時間,從而減少深層滲漏量,使其具有高的灌水效率Ea,但同時由于灌水時間縮短,導(dǎo)致儲存在計劃濕潤層的水量小于計劃灌水量,且較大的田面坡度使得水流快速推進(jìn)至畦尾,在畦尾部分聚集大量灌水,導(dǎo)致畦尾入滲水量遠(yuǎn)大于畦首部分,故使灌水均勻度Ed和儲水效率Es降低。2.3.3單寬流量過大,儲水效率較低由圖1c可見,灌水效率Ea和灌水均勻度Ed隨著入畦單寬流量的增大呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,而儲水效率Es呈現(xiàn)減小的趨勢。其原因為入畦單寬流量較小時,灌水時間增長,導(dǎo)致大量的深層滲漏,使得灌水效率Ea和灌水均勻度Ed較低,但儲存在計劃濕潤層中的水量近似等于計劃灌水深度,使其具有高的儲水效率Es;當(dāng)入畦單寬流量較大時,灌水時間減小,水流快速推進(jìn)至畦尾,但畦尾部分聚集大量灌水,易引起深層滲漏,而在畦首存在灌水量不足,故導(dǎo)致較低的灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es。2.3.4推進(jìn)至基巖特性分析由圖1d可見,灌水效率Ea隨著改口成數(shù)的增大逐漸減小,而灌水均勻度Ed和儲水效率Es則逐漸增大。其原因為改口成數(shù)較小時,水流未推進(jìn)至畦尾,導(dǎo)致畦尾部分灌水嚴(yán)重不足,而灌水量幾乎全部儲存在計劃濕潤層內(nèi),較少產(chǎn)生滲漏,故導(dǎo)致高的灌水效率Ea、較低的灌水均勻度Ed和儲水效率Es;當(dāng)改口成數(shù)逐漸增大,水流推進(jìn)至畦尾,土壤入滲水量分布相對較為均勻,且儲存在計劃濕潤層的水量近似等于計劃灌水量,但在灌水過程中產(chǎn)生了較大的深層滲漏量,故使得灌水效率Ea隨著改口成數(shù)的增大逐漸減小,而灌水均勻度Ed和儲水效率Es則逐漸增大。3采用最佳注射技術(shù)要素組合確定3.1邊界條件、入診斷由上文可知畦長、田面坡度、入畦單寬流量和改口成數(shù)對灌水質(zhì)量具有明顯的影響,但上述分析是在其他條件相同情況下,以單個影響因素為自變量的研究結(jié)果,在實際應(yīng)用中具有很大的局限性。結(jié)合我國北方灌區(qū)的實際情況,畦田長度和田面坡度通常已由田塊實際情況確定,因此,最為有效的方法就是對入畦單寬流量和灌水時間(或改口成數(shù))進(jìn)行優(yōu)化,以提高灌水質(zhì)量。故下文以入畦單寬流量和灌水時間作為決策變量,采用WinSRFR軟件模擬與均勻試驗設(shè)計、多元回歸分析相結(jié)合的方法,構(gòu)建包含灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es在內(nèi)的單目標(biāo)優(yōu)化模型,應(yīng)用遺傳算法對模型進(jìn)行求解,尋求研究區(qū)域內(nèi)畦灌灌水技術(shù)要素的優(yōu)化組合,其優(yōu)化模型為式中Y(q,t)———目標(biāo)函數(shù),其值在0~100%之間a、b、c———權(quán)重系數(shù),且a+b+c=1,本文取式(1)可變?yōu)榇蠊嗨夹g(shù)要素的約束條件為考慮研究區(qū)域畦灌的實際情況,對入畦單寬流量和灌水時間取值范圍為3.2模型的建立及回歸方程的確定將上述2因素均分為16水平,選擇U*16(162)均勻試驗設(shè)計表,均勻試驗設(shè)計因素水平編碼見表3。采用WinSRFR軟件模擬表3中各灌水技術(shù)要素組合條件下的灌水質(zhì)量,在模擬過程中,需輸入土壤入滲參數(shù)和田面糙率值,為使所求結(jié)果具有一定的代表性,故對試驗點的入滲參數(shù)與田面糙率取均值,即k=0.651cm/minα、α=0.70和n=0.134;畦長和田面坡度采用試驗點實際情況,計劃灌水深度80mm,畦尾閉合,采用WinSRFR軟件模擬的結(jié)果見表3。采用SPSS軟件中的回歸分析工具分別對表3中的灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es進(jìn)行多元回歸分析,以入畦單寬流量和灌水時間為自變量,其回歸結(jié)果為式(5)為研究區(qū)域內(nèi)畦灌各灌水指標(biāo)以入畦單寬流量和灌水時間為自變量的回歸方程。采用式(5)計算得到的灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es與WinSRFR軟件模擬值具有高的一致性,其相關(guān)系數(shù)分別為0.982、0.920和0.962。為進(jìn)一步驗證式(5)計算結(jié)果的可靠性,采用SPSS軟件對其計算值與表3中的模擬值進(jìn)行顯著性檢驗,在0.05的顯著水平下,其顯著性指標(biāo)分別為0.965、0.973和0.871,說明式(5)計算值和模擬值之間無顯著性差異,表明采用式(5)計算灌水質(zhì)量評價指標(biāo)是可靠的。3.3要素組合對水壓的影響理想的畦灌灌水技術(shù)要素組合應(yīng)是灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es同時達(dá)到最高值。將式(5)代入式(2)建立單目標(biāo)優(yōu)化模型,以式(4)為約束條件,即對式(6)采用遺傳算法進(jìn)行求解,求得研究區(qū)域內(nèi)最優(yōu)的畦灌灌水技術(shù)要素組合,即92.17%,Ed=80.82%,Es=90.52%,maxY(q,t)=87.83%;同時,將式(7)中所求參數(shù)代入WinSRFR軟件,可得Ea=95.60%,Ed=88.23%,Es=93.75%,并模擬水流運動過程與土壤入滲分布曲線,見圖2。由圖2可知,盡管畦長80m以后,出現(xiàn)深層滲透,但整體而言水流推進(jìn)曲線與消退曲線基本平行,沿畦長方向各點的受水歷時(水流推進(jìn)曲線與退水曲線縱坐標(biāo)的差值)均勻,沿畦長方向各點入滲深度相對均勻,表明灌水過程中較少發(fā)生深層滲率,且灌水深度近似等于計劃灌水深度,即所求最優(yōu)灌水技術(shù)要素組合具有高的灌水質(zhì)量。同理,對于王上村試驗點不同計劃灌水深度條件下的最優(yōu)灌水技術(shù)要素組合可采用同樣的方法,其結(jié)果見表4。4資源整合回歸法在充分利用資源和數(shù)據(jù)(1)畦田W1和W3有著高的灌水效率Ea、灌水均勻度Ed和儲水效率Es,說明其具有高的灌水質(zhì)量,畦田W2和W4雖有高的灌水均勻度Ed和儲水效率Es,但灌水效率Ea較低,說明在灌水過程中同時也產(chǎn)生了大量的深層滲漏,造成水資源的浪費。(2)畦灌過程中不同畦長、田面