袁成福,肖 敏,張 穎,熊芳金
(1. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)土資源與環(huán)境學(xué)院,江西 南昌,330045;2. 江西水利職業(yè)學(xué)院,江西 南昌,330013)
隨著全球人口的不斷增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,對(duì)于水資源的需求量正日益增大,水資源短缺已經(jīng)成為制約全球社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。我國(guó)農(nóng)業(yè)用水總量占全國(guó)總水量的70%左右,而農(nóng)田灌溉用水量占農(nóng)業(yè)用水量的90%以上[1,2]。農(nóng)業(yè)水資源一方面由于時(shí)空分布不均,水資源緊缺;另一方面在利用過(guò)程中存在較大的浪費(fèi)。發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)水資源的高效利用,是促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的有力保證。野外試驗(yàn)方法是研究農(nóng)業(yè)水資源高效利用的傳統(tǒng)方法,但也需要耗費(fèi)大量人力物力,同時(shí)野外試驗(yàn)還容易受到外界因素的干擾,影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性,且不能對(duì)農(nóng)業(yè)灌溉的長(zhǎng)期效益和大規(guī)模的情景分析做出定量評(píng)價(jià)[3,4]。因此,各類數(shù)學(xué)模型已成為研究農(nóng)業(yè)水資源高效利用的有效工具[5,6]。其中,由荷蘭Wageningen 大學(xué)開(kāi)發(fā)的SWAP(Soil-Water-Atmosphere-Plant)模型是基于水文、化學(xué)和生物過(guò)程的確定性農(nóng)業(yè)水文模型,可以用于模擬一維土體的土壤水分、溶質(zhì)與熱量在土壤-植物-大氣-作物系統(tǒng)(SPAC 系統(tǒng))中運(yùn)移和作物生長(zhǎng)過(guò)程[7]。該模型具有扎實(shí)的研究基礎(chǔ),多年來(lái)在許多國(guó)家得到了廣泛應(yīng)用并取得了較好的效果,受到了較廣泛接受和認(rèn)可[8,9]。該模型為作物灌溉制度的制定與評(píng)價(jià)、地下水位埋深動(dòng)態(tài)變化的預(yù)測(cè)、土壤溶質(zhì)(鹽分、化肥、農(nóng)藥)運(yùn)移預(yù)測(cè)、作物生長(zhǎng)與產(chǎn)量預(yù)測(cè)等方面提供了新理論和新途徑[10-12]。近年來(lái),SWAP 模型在我國(guó)農(nóng)田水利與土壤科學(xué)等領(lǐng)域也得到了應(yīng)用和發(fā)展,但相關(guān)的研究工作和經(jīng)驗(yàn)積累還不太豐富。本文旨在通過(guò)對(duì)SWAP模型的介紹以及該模型在國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展,歸納總結(jié)模型的優(yōu)勢(shì)以及在應(yīng)用中需要注意的問(wèn)題,在具體應(yīng)用時(shí)可供借鑒。
SWAP 模型是由荷蘭Wageningen 大學(xué)集成當(dāng)今SPAC 系統(tǒng)的理論研究成果,開(kāi)發(fā)的一種用于模擬田間尺度上土壤水分運(yùn)動(dòng)、溶質(zhì)運(yùn)移、熱量傳輸和作物生長(zhǎng)過(guò)程的綜合模型[7]。該模型的上邊界位于植物冠層上方,下邊界位于地下水系統(tǒng)(飽和層)的上部,分別考慮大氣環(huán)境因素和地下水動(dòng)態(tài)變化的影響,在非飽和帶中,SWAP 模型假定水流運(yùn)動(dòng)的主方向是垂直的,水流運(yùn)動(dòng)主要按垂直一維運(yùn)動(dòng)考慮,在垂直方向上,SWAP模型將土層分為不同的單元,在每個(gè)單元上,耦合求解水分及溶質(zhì)運(yùn)動(dòng)方程和熱量傳輸方程。SWAP 模型的早期版本是由Feddes 等在1978 年開(kāi)發(fā)的SWATR(Soil Water Actual Transpiration Rate)模型[10-12]。這一模型為有作物生長(zhǎng)條件下的土壤水分運(yùn)動(dòng)模擬模型,適用于多層土壤,并且能夠考慮地下水位動(dòng)態(tài)變化的影響。在后來(lái)的20 多年中,該模型經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn)完善,增加了更多的系統(tǒng)邊界條件、作物生長(zhǎng)模擬、土壤膨脹收縮效應(yīng)和溶質(zhì)運(yùn)移等內(nèi)容,形成了SWAP2.0 版本模型[13]。SWAP2.0 版本為經(jīng)典的有可視化操作界面的版本,SWAP3.0 以后的版本均沒(méi)有可視化操作界面,目前已經(jīng)發(fā)展到SWAP4.2 版本,該模型各個(gè)版本的程序、原理說(shuō)明及實(shí)用指南都可以在SWAP 官網(wǎng)免費(fèi)下載,方便用戶使用。SWAP 模型主要原理如下:
土壤水分運(yùn)動(dòng)采用包括根系吸水和側(cè)向排水的Richards 方程來(lái)模擬非飽和度土壤的水流運(yùn)動(dòng),方程如下:
式中:θ 是土壤體積含水率,cm3·cm-3;t 是時(shí)間,d;K 是土壤導(dǎo)水率,cm·d-1;h 是土壤壓力水頭,cm;z 是垂向坐標(biāo),向上為正;Sa(h)是作物根系吸水速率,cm3·(cm3·d)-1;Sd(h)是排水速率,cm3·(cm3·d)-1;Sm(h)是與大孔隙的交換速率,cm3·(cm3·d)-1。
溶質(zhì)的運(yùn)移的主要受到擴(kuò)散、對(duì)流和彌散作用的控制。在灌溉農(nóng)田條件下,擴(kuò)散通量遠(yuǎn)小于彌散通量,故忽略擴(kuò)散作用對(duì)溶質(zhì)運(yùn)動(dòng)的影響。溶質(zhì)運(yùn)移主要采用對(duì)流-彌散方程表示:
式中:J 為總?cè)苜|(zhì)通量濃度,g·(cm2·d)-1;q 為在邊界處的垂向水流通量,cm·d-1;c 為溶質(zhì)濃度,g·cm-3;Ddif為溶質(zhì)擴(kuò)散系數(shù),cm2·d-1;Ddis為溶質(zhì)彌散系數(shù),cm2·d-1;?c/?z 為溶質(zhì)濃度梯度。
SWAP 模型模擬的作物生長(zhǎng)過(guò)程是采用WOFOST作物生長(zhǎng)模型,其中包括簡(jiǎn)單作物模型和詳細(xì)作物模型[14]。簡(jiǎn)單作物模型是靜態(tài)模型,只描述作物最終產(chǎn)量與水分的關(guān)系。簡(jiǎn)單作物模型計(jì)算作物的實(shí)際產(chǎn)量與潛在產(chǎn)量的比值為相對(duì)產(chǎn)量,運(yùn)用各生育階段相對(duì)產(chǎn)量連乘的數(shù)學(xué)模型表示整個(gè)生育階段的相對(duì)產(chǎn)量。其計(jì)算公式如下:
式中:Ya,k為各生育階段作物實(shí)際產(chǎn)量,kg·hm-2;Yp,k為各生育階段作物最大產(chǎn)量,kg·hm-2;Ta,k、Tp,k為各生育階段實(shí)際蒸騰量和最大蒸騰量,cm;Ky,k為各生育階段產(chǎn)量反應(yīng)系數(shù),k 為作物不同生育階段。
式中:Ya為整個(gè)生育階段累積作物實(shí)際產(chǎn)量,kg·hm-2;Yp為整個(gè)生育期作物累積最大產(chǎn)量,kg·hm-2;n 為作物不同生育期階段的數(shù)量。
詳細(xì)作物模型具有能夠分別模擬實(shí)際干物質(zhì)產(chǎn)量和潛在干物質(zhì)產(chǎn)量的優(yōu)勢(shì),根據(jù)作物冠層吸收的入射輻射和葉片光合特性,通過(guò)計(jì)算在最佳條件下作物潛在的總的同化速率Apgross來(lái)模擬干物質(zhì)生長(zhǎng)速率[15],公式如下:
式中:Amax是最大同化速率,kg·CO2·hm-2·d-1;εPAR是光利用效率,kg·CO2·J-1;PARL,a是在L 深度處的冠層吸收輻射的速率,J·m-2·d-1。
排水通量作為一個(gè)源匯項(xiàng)包含在Richards 方程的數(shù)值解中,采用的排水方程公式如下:
式中:qdrain為排水流量,cm·d-1;Φgwl為暗管之間的地下水位,cm;Φdrain為排水壓力水頭,cm;γdrain為排水阻力,d。
SWAP 模型將飽和-非飽和帶土壤剖面概化為均質(zhì),排水管的位置在不透水層之上,采用具有等效深度的Hooghoudt 公式表示:
式中:Ldrain是暗管間距,cm;Kprof是水平飽和導(dǎo)水率,cm·d-1;Deq為等效深度,cm;γentr是進(jìn)入排水管的入口阻力,d。
SWAP 模型主要直接用于田間尺度上土壤水分運(yùn)動(dòng)、溶質(zhì)運(yùn)移、熱量傳輸及作物生長(zhǎng)的模擬,SWAP 模型與其他模型進(jìn)行耦合聯(lián)用,也可用于區(qū)域尺度上的模擬,下面從如下幾個(gè)方面介紹SWAP 模型的應(yīng)用研究進(jìn)展。
2.1.1 土壤水鹽運(yùn)移模擬研究
土壤水鹽運(yùn)移過(guò)程復(fù)雜多變,數(shù)值模擬是研究土壤水鹽運(yùn)移變化的有效方法,因此,國(guó)內(nèi)外研究者廣泛應(yīng)用SWAP 模型來(lái)模擬土壤水鹽運(yùn)移變化,并取得較好的應(yīng)用效果。SWAP 模型可用于模擬不同灌溉條件下、不同作物生長(zhǎng)條件下和不同土壤質(zhì)地下的土壤水分與土壤鹽分運(yùn)動(dòng)規(guī)律。Utset 等[16]應(yīng)用SWAP 模型研究了灌溉在全球變暖趨勢(shì)下對(duì)古巴東南部地區(qū)的土壤鹽分變化的影響。Ahmad[17]采用SWAP 模型分別模擬了巴基斯坦地下水淺埋和深埋地區(qū)作物土壤水分運(yùn)移過(guò)程,通過(guò)分析深層土壤水流通量的動(dòng)態(tài)變化,量化灌溉水對(duì)地下水的補(bǔ)給作用。Crescimanno 等[18]利用SWAP模型模擬了意大利西西里島地區(qū)有裂隙的粘土層中土壤水鹽運(yùn)移過(guò)程,對(duì)土壤水力特性和溶質(zhì)運(yùn)移等參數(shù)進(jìn)行了率定和驗(yàn)證,并模擬了七種不同土壤剖面的土壤含水率和電導(dǎo)率。Singh 等[19]在印度利用SWAP 模型模擬了小麥和棉花生長(zhǎng)條件下的土壤水鹽動(dòng)態(tài)平衡和作物水分生產(chǎn)力。Mandare 等[20]利用SWAP 模型模擬了印度西北部不同灌溉水量和礦化度組合對(duì)春小麥產(chǎn)量和土壤含鹽量的影響,并提出了提高作物產(chǎn)量和維持土壤鹽分低于閾值的灌溉管理模式。Shafiei 等[21]利用SWAP 模型模擬了在伊朗干旱地區(qū)兩種田塊的土壤水分動(dòng)態(tài)和水流通量,結(jié)果表明:農(nóng)田土壤深層的向下滲漏的水流通量變化較大,對(duì)土壤導(dǎo)水率影響更敏感。Jiang[22]利用SWAP 模型模擬了甘肅省石羊河流域春小麥咸水非充分灌溉條件下的土壤水鹽動(dòng)態(tài),結(jié)果表明:五年連續(xù)使用咸水灌溉,土壤鹽分能夠保持平穩(wěn),SWAP 模型是一個(gè)能夠長(zhǎng)期預(yù)測(cè)土壤水鹽動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的有效工具。陳凱文等[23]利用SWAP 模型模擬了不同水文年份下4 種節(jié)水灌溉模式下的水稻田土壤水分運(yùn)移過(guò)程,分析了4 種節(jié)水灌溉模式的節(jié)水減排與高產(chǎn)的效果,結(jié)果表明:對(duì)于不同水文年型下控制灌排方式具有明顯的節(jié)水省工的效果,且不造成水稻產(chǎn)量減產(chǎn),有利于指導(dǎo)水稻節(jié)水灌溉實(shí)踐。以上SWAP 模型模擬結(jié)果表明:SWAP 模型可以較好的模擬不同情況下的土壤水鹽運(yùn)動(dòng)規(guī)律,為作物灌溉制度的制定和農(nóng)田灌溉排水管理提供技術(shù)支撐。
2.1.2 地下水位變化模擬研究
國(guó)內(nèi)外部分研究者也應(yīng)用SWAP 模型模擬地下水位變化,并取得較好的應(yīng)用效果。SWAP 模型可用于模擬不同地下水位埋深對(duì)灌溉水量、作物生長(zhǎng)及產(chǎn)量的影響。Qureshi 等[24]利用SWAP 模型模擬了烏茲別克斯坦錫爾河地區(qū)棉花生長(zhǎng)情況下的最優(yōu)地下水位埋深和灌溉水量,結(jié)果表明:當(dāng)優(yōu)化排水深度大約為2.0m 和灌溉定額為2500m3/hm2,能夠保證棉花達(dá)到最高潛在產(chǎn)量5~6t/hm2。Qureshi 等[25]利用SWAP 模型模擬和優(yōu)化了伊拉克中部小麥和玉米種植條件下的地下水位埋深和灌溉水量,結(jié)果表明:在研究區(qū)修建排水系統(tǒng),使地下水位埋深保持在2.0m 左右,且小麥的灌溉定額為500mm 及玉米的灌溉定額為600mm,能夠保證獲得最優(yōu)的產(chǎn)量。Huo 等[26]利用SWAP 模型模擬了河南省新鄉(xiāng)市冬小麥生育期不同灌溉水量和不同地下水位埋深條件下的土壤含水量和水流通量,結(jié)果表明:當(dāng)?shù)叵滤宦裆钚∮?m 且減小灌溉水量時(shí),冬小麥明顯利用下層土壤水分或淺層地下水,在實(shí)際情況下應(yīng)該根據(jù)地下水位埋深的變化來(lái)確定灌水頻率和灌水定額。Xu 等[27]利用SWAP 模型模擬了寧夏青銅峽灌區(qū)不同地下水位埋深和不同灌溉水量條件下的土壤水鹽動(dòng)態(tài)和春小麥產(chǎn)量,結(jié)果表明:維持現(xiàn)有的灌溉定額的情況下,由于土壤鹽分脅迫原因,地下水位埋深增大將會(huì)導(dǎo)致春小麥輕微減產(chǎn),當(dāng)?shù)叵滤宦裆顬?.0~1.5m 時(shí),最有利于春小麥的生長(zhǎng)。Xu 等[28]利用SWAP 模型模擬了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)曙光試驗(yàn)站內(nèi)的地下水補(bǔ)給量和毛管上升水量,結(jié)果表明:地下水的毛管上升量隨著作物根系的生長(zhǎng)而逐漸增大,當(dāng)?shù)叵滤宦裆钚∮?.5m 時(shí)對(duì)作物生長(zhǎng)影響較明顯,當(dāng)?shù)叵滤宦裆畲笥?.0m 時(shí)對(duì)作物生長(zhǎng)影響不明顯。以上SWAP 模型模擬結(jié)果表明,SWAP模型可以較好的模擬不同地下水位埋深對(duì)作物生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響,優(yōu)化灌溉水量,為作物灌溉制度的制定和控制地下水位埋深提供技術(shù)支撐。
2.1.3 農(nóng)田排水模擬研究
國(guó)內(nèi)外部分研究者也應(yīng)用SWAP 模型模擬農(nóng)田排水量,并取得較好的應(yīng)用效果。SWAP 模型可用于模擬不同排水條件下對(duì)作物生長(zhǎng)、產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力的影響。Sarwar 等[29]在巴基斯坦旁遮普省用SWAP 模型分析了傳統(tǒng)的灌溉制度和節(jié)水灌溉制度分別在排水和無(wú)排水條件下對(duì)小麥和棉花連續(xù)灌溉15 年后作物相對(duì)蒸騰和水分生產(chǎn)力的影響。Verma 等[30]用SWAP 模型模擬了印度哈里亞納邦一處暗管排水研究區(qū)的地下水位、暗管排水流量和累積排水量,并用SWAP 模型來(lái)評(píng)估排水系統(tǒng)的性能。Sampipour 等[31]利用SWAP 模型模擬了印度西南部一塊甘蔗農(nóng)田不同排水溝間距和深度組合下的作物相對(duì)產(chǎn)量和排水量,研究表明,以甘蔗相對(duì)產(chǎn)量達(dá)到80%且排水量最小為目標(biāo),SWAP 模型模擬得到適宜的排水溝深為1.60m,排水溝間距為25m。Verma 等[32]在印度哈里亞納邦半干旱季風(fēng)氣候區(qū)的一個(gè)排水試驗(yàn)站點(diǎn),通過(guò)地下水埋深、排水速率和累計(jì)排水量對(duì)SWAP 模型在排水條件下1984-1988 年的SWAP 模擬表現(xiàn)進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明:SWAP 模型在該地區(qū)的模擬效果較好,通過(guò)調(diào)整不同排水溝(管)的間距,確定在該地區(qū)任何降水量水平下間距為25m 時(shí),在任何降水量水平下均不會(huì)出現(xiàn)地下水埋深小于30 cm 而影響土壤通氣性、進(jìn)而影響作物生長(zhǎng)的問(wèn)題。許迪等[33]在田間試驗(yàn)觀測(cè)基礎(chǔ)上,采用SWAP 模型分析黃河下游簸箕李引黃灌區(qū)農(nóng)田排水再利用時(shí)的土壤鹽分季節(jié)性變化以及地下水位對(duì)土壤鹽分剖面分布的影響,模擬農(nóng)田排水補(bǔ)灌對(duì)作物產(chǎn)量的效應(yīng)。以上SWAP模型模擬結(jié)果表明,SWAP 模型可以較好的模擬不同排水條件下對(duì)作物生長(zhǎng)、產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力的影響,為作物灌溉制度的制定和控制排水管間距和埋深提供技術(shù)支撐。
2.1.4 作物生長(zhǎng)與水分生產(chǎn)力模擬研究
國(guó)內(nèi)外部分研究者也應(yīng)用SWAP 模型模擬作物生長(zhǎng)過(guò)程與水分生產(chǎn)力,并取得較好的應(yīng)用效果。SWAP模型可用于模擬不同灌溉排水條件下對(duì)作物生長(zhǎng)、產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力的影響。Ben-Asher 等[34]利用SWAP 模型模擬了不同灌水礦化度對(duì)葡萄生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響,并且比較了SWAP 模型中作物模塊的簡(jiǎn)單模型和詳細(xì)模型,結(jié)果表明:由于受到作物生育期耗水差異的影響,作物詳細(xì)模型模擬得到更高的蒸騰量,而簡(jiǎn)單作物模型由于作物根系吸收更少的水分從而模擬得到更高的土壤含水量。Kahlown 等[35]利用SWAP 模型模擬了巴基斯坦印度河盆地水稻和小麥在噴灌條件下的產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力,結(jié)果表明:與常規(guī)灌溉相比,采用噴灌后水稻產(chǎn)量增加了18%,耗水量減少了35%,且小麥和水稻的水分生產(chǎn)力分別達(dá)到了3.95kg/m3和0.55kg/m3。Jiang 等[36]利用SWAP 模型模擬了甘肅石羊河流域春玉米咸水非充分灌溉條件下的水鹽動(dòng)態(tài)、作物產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力,結(jié)果表明:與淡水灌溉相比,咸水灌溉處理下具有更高的土壤含鹽量、鹽分累積量以及更低的作物相對(duì)產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力。徐旭等[37]為了研究土壤水鹽運(yùn)移與作物生長(zhǎng)過(guò)程的關(guān)系,構(gòu)建了改進(jìn)的農(nóng)田尺度土壤水鹽運(yùn)移與作物耦合的SWAP-EPIC 模型,并分別利用寧夏惠農(nóng)灌區(qū)春小麥和春玉米田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型的田間適用性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果表明:改進(jìn)的SWAPEPIC 模型可較好地應(yīng)用于干旱地區(qū)田間尺度上土壤水鹽運(yùn)移與作物生長(zhǎng)耦合模擬。以上SWAP 模型模擬結(jié)果表明:SWAP 模型可以較好的模擬作物的生長(zhǎng)狀況、產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力,指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐。
綜上所述,以上田間尺度上的SWAP 模型研究結(jié)果表明:經(jīng)過(guò)率定和驗(yàn)證參數(shù)后的SWAP 模型可以較好模擬田間尺度上土壤水鹽運(yùn)移規(guī)律、地下水位變化規(guī)律、農(nóng)田排水量和作物生長(zhǎng)狀況及作物水分生產(chǎn)力,可對(duì)農(nóng)田灌溉排水系統(tǒng)進(jìn)行管理與評(píng)價(jià),并對(duì)農(nóng)田水土環(huán)境響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)管理帶來(lái)很大的方便,能夠指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐,但田間尺度上模擬研究區(qū)域范圍都較小,研究結(jié)果只能代表所在研究區(qū)田間尺度上的研究結(jié)論,不能很好表示較大范圍區(qū)域的結(jié)果,限制了模型的應(yīng)用。
由于大范圍區(qū)域內(nèi)的氣象條件、土地利用、土壤特性和作物種植結(jié)構(gòu)等條件均存在很大的空間變異性,利用SWAP 模型模擬得到田間尺度上的結(jié)論并不能很好地代表大范圍區(qū)域的情況,研究結(jié)果應(yīng)用受到限制。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外部分研究者將SWAP 模型與其他模型聯(lián)合起來(lái)應(yīng)用,構(gòu)建由田間尺度向區(qū)域尺度進(jìn)行擴(kuò)展的模型,研究結(jié)果能夠得到更好的進(jìn)一步的應(yīng)用和推廣。利用SWAP 模型與其他模型聯(lián)合應(yīng)用,可用于區(qū)域范圍內(nèi)的土壤水鹽運(yùn)移及水鹽平衡狀況、作物生長(zhǎng)狀況、產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力、灌溉排水量。Singh 等[38]在印度斯?fàn)査_縣地區(qū)田間試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,與GIS 技術(shù)和遙感影像耦合,建立了分布式SWAP-WOFOST 模型,結(jié)果表明:分布式SWAP-WOFOST 模型模擬得到的作物年平均蒸散量低于遙感模型估算得到的蒸散量,但模擬得到的作物產(chǎn)量與田間實(shí)測(cè)產(chǎn)量及遙感估算產(chǎn)量均具有較好的一致性,同時(shí)還利用構(gòu)建的分布式SWAPWOFOST 模型對(duì)研究區(qū)域灌溉系統(tǒng)的適宜性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。Noory 等[39]基于野外田間試驗(yàn)、地理信息和遙感影像數(shù)據(jù),構(gòu)建了伊朗北部地區(qū)的分布式SWAP-WOFOST模型,并利用該分布式SWAP-WOFOST 模型模擬了灌溉措施對(duì)區(qū)域排水排鹽量和水鹽平衡的影響,結(jié)果表明:地下水位埋深模擬值和實(shí)測(cè)值吻合的較好,模擬分析得到的灌溉管理措施比現(xiàn)存的灌溉管理措施,可實(shí)現(xiàn)平均減少排水量22%~48%、排鹽量30%~49%,且不會(huì)對(duì)作物相對(duì)蒸騰和根區(qū)鹽分造成影響。徐旭等[40]將SWAP 模型與ArcInfo 進(jìn)行耦合,構(gòu)建了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)永聯(lián)試驗(yàn)區(qū)的農(nóng)田水鹽動(dòng)態(tài)模擬的GSWAP 模型,結(jié)果表明,GSWAP 模型可以高效而合理地進(jìn)行區(qū)域尺度的土壤水鹽動(dòng)態(tài)模擬,具有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入輸出、可視化顯示和空間分析的優(yōu)勢(shì)。李彥等[41]基于田間試驗(yàn)資料,將SWAP 模型與GIS 和RS 技術(shù)相結(jié)合,構(gòu)建了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘灌域的區(qū)域土壤水鹽運(yùn)移分布式模型,并利用構(gòu)建的模型模擬了區(qū)域尺度下現(xiàn)狀灌溉和節(jié)水灌溉兩種條件下的土壤水鹽時(shí)空演變規(guī)律,評(píng)價(jià)了灌溉水有效利用率。Jiang 等[42]以甘肅省黑河流域的張掖盈科灌區(qū)為研究區(qū)域,基于農(nóng)田尺度農(nóng)業(yè)水文SWAP-EPIC 模型構(gòu)建了區(qū)域分布式模擬模型,對(duì)不同作物生長(zhǎng)條件下的土壤水量平衡及作物的產(chǎn)量及水分生產(chǎn)力的空間分布進(jìn)行了模擬,并評(píng)價(jià)了研究區(qū)主要作物的水分生產(chǎn)力。王利民等[43]以黑龍江南部地區(qū)為研究區(qū),以SWAP 模型為基礎(chǔ),確定春玉米的作物生長(zhǎng)模型參數(shù),并使用SCE-UA 同化算法,基于MODIS 的LAI和ET 數(shù)據(jù)集,進(jìn)行了作物生長(zhǎng)模型和遙感數(shù)據(jù)的同化,結(jié)果表明:研究區(qū)的玉米產(chǎn)量與統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量直接吻合,基于SWAP 模型同化MODIS 數(shù)據(jù),可有效進(jìn)行研究區(qū)域的玉米產(chǎn)量遙感監(jiān)測(cè)。
綜上所述,區(qū)域尺度上的SWAP 模型模擬結(jié)果表明:利用SWAP 模型與其他模型耦合情況下,構(gòu)建由田間尺度向區(qū)域尺度改進(jìn)的分布式SWAP 模型,能夠擴(kuò)大研究區(qū)域范圍,使SWAP 模型在模擬土壤水鹽運(yùn)移、地下水位變化、作物生長(zhǎng)及產(chǎn)量、作物水分生產(chǎn)力等方面更廣泛地應(yīng)用,為大區(qū)域范圍的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐和農(nóng)業(yè)管理提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。
SWAP 模型在國(guó)內(nèi)外的大量研究與實(shí)踐應(yīng)用表明:SWAP 模型可以用于模擬田間尺度上的土壤水鹽運(yùn)移變化、地下水位變化、農(nóng)田排水量、作物生長(zhǎng)過(guò)程及水分生產(chǎn)力等,可對(duì)農(nóng)田灌溉排水系統(tǒng)進(jìn)行管理與評(píng)價(jià),并對(duì)農(nóng)田水土環(huán)境響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),SWAP 模型也可與其他模型耦合聯(lián)用,構(gòu)建由田間尺度向區(qū)域尺度改進(jìn)的分布式SWAP 模型,用于區(qū)域尺度上的模擬,使模型能夠得到更好的應(yīng)用與推廣,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)管理提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。通過(guò)以上SWAP 模型的研究與應(yīng)用,歸納如下幾條在SWAP 模型應(yīng)用時(shí)需注意的問(wèn)題:
(1)SWAP 模型模擬的是垂向一維土體的土壤水分與溶質(zhì)運(yùn)移規(guī)律,沒(méi)有考慮到不同區(qū)域之間土壤水與地下水側(cè)向流動(dòng)關(guān)系,不能用于模擬二維、三維土體的土壤水分和溶質(zhì)運(yùn)動(dòng),這限制了模型的應(yīng)用。
(2)在對(duì)模型的土壤水力特性參數(shù)和溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)率定和驗(yàn)證時(shí),土壤水力特性參數(shù)相對(duì)更容易率定準(zhǔn)確,模型精度更高,而對(duì)溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)率定相對(duì)來(lái)說(shuō)精度略低,這主要是分子擴(kuò)散系數(shù)、彌散度、自由水與吸附水之間的溶質(zhì)交換率等溶質(zhì)參數(shù)較難調(diào)整到最合適的值,再者溶質(zhì)不僅隨著土壤水分的運(yùn)動(dòng)而運(yùn)移,而且還在自身濃度梯度的作用下也會(huì)運(yùn)動(dòng)。
(3)WOFOST 作物生長(zhǎng)模型中簡(jiǎn)單作物模型模擬得到的產(chǎn)量是相對(duì)產(chǎn)量,與實(shí)際產(chǎn)量需要進(jìn)行換算才能進(jìn)行比較,這存在一定的誤差,而詳細(xì)作物模型需要的數(shù)據(jù)較多,部分?jǐn)?shù)據(jù)不容易獲取,因此,SWAP 模型與其他作物模型進(jìn)行耦合應(yīng)用,相對(duì)來(lái)說(shuō)得到的作物生長(zhǎng)與產(chǎn)量指標(biāo)更準(zhǔn)確。
(4)SWAP 模型不能準(zhǔn)確模擬農(nóng)田作物地膜覆蓋和秸稈覆蓋情況下的土壤水分與溶質(zhì)運(yùn)移規(guī)律,因?yàn)檗r(nóng)田作物地膜覆蓋和秸稈覆蓋會(huì)改變垂向土體的土壤水分和溶質(zhì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程。
(5)SWAP 模型率定調(diào)參時(shí)通過(guò)試錯(cuò)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),這種方法存在運(yùn)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)和主觀性強(qiáng)等突出問(wèn)題,而且SWAP 模型還缺乏嵌套的參數(shù)敏感性分析模塊,無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別出模擬結(jié)果影響較大的參數(shù)[44]。
總之,SWAP 模型在國(guó)內(nèi)外干旱地區(qū)與半干旱地區(qū)已經(jīng)得到較廣泛的應(yīng)用,已經(jīng)成為灌溉排水和溶質(zhì)運(yùn)移等方面主要的研究手段之一,模型在應(yīng)用中雖然存在部分方面的不足,建議今后根據(jù)研究的實(shí)際情況,對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn),使SWAP 模型變得更加完善。