环礁岛内的地下水空间变异性：利用地球物理和物理化学测量方法评估浅层含水层的异质性

《Journal of Hydro-environment Research》：Groundwater spatial variability within an atoll island: Assessing shallow aquifer heterogeneity with geophysical and physicochemical measurements

耦合VIC-EPIC-HYDRUS模型提升农业流域水文过程模拟精度

　　在农业领域，水文模型被广泛用于模拟自然水文过程，为水文预测、干旱预警和水资源规划提供支持。然而，现有的水文模型往往对水文和地下水模块的处理过于简化，导致在宏观尺度上对水文过程的模拟不够精确。为了克服这一问题，研究者们开始探索将地下水模块与作物模型进行耦合，以提升水文模拟的整体精度。其中，基于Variable Infiltration Capacity（VIC）模型的Variable Infiltration Capacity-Environmental Policy Integrated Climate（VIC-EPIC）模型被用于引入地下水模块（HYDRUS），并提出了一种参数化灌溉对作物蒸散发影响的方案。最终，开发出一个耦合的VIC-EPIC-HYDRUS（简称VEH）模型，并通过实际数据对其模拟精度进行了验证。

验证结果表明，在江苏北部的清口河流域，VEH模型在总误差方面比VIC-HYDRUS、VIC-EPIC和Soil & Water Assessment Tool（SWAT）模型分别降低了17.1%、4.1%和14.5%。在所有集成模块中，EPIC模块对模型改进的贡献最为显著，而HYDRUS模块则在土壤水分模拟精度上提升了20.4%。此外，通过对比不同的校准方法发现，引入遥感蒸散发数据可以略微降低蒸散发误差，而使用地面观测的土壤水分数据则能显著降低总误差，达到29.0%。这一结果强调了高质量观测数据在模型校准过程中的重要性。将作物、地下水模块以及高质量观测数据整合到水文模型中，可以显著提升对水文要素的模拟精度，使其在实际应用中具有更高的推广价值。这些发现为政策制定者在制定水资源管理政策时提供了科学依据。

水文模型在农业领域的重要性源于其对农业区域水循环过程的模拟能力。传统水文模型虽然能够概括复杂的水文现象，但通常忽略了次要和随机因素，从而构建出具有物理机制的数学模型。然而，经典模型如VIC和Xinanjiang模型在模拟作物生长变化方面存在不足，未能充分考虑作物叶面积动态变化对蒸散发的影响。因此，研究者们开始尝试将作物模型引入水文模型，以更全面地反映农业区域的水文过程。不同的研究采用多种方法将水文模型与作物模型进行耦合，包括顺序耦合、松散耦合、双向耦合和紧密双向耦合。尽管已有多种耦合模型被开发出来，但某些模型仍然存在关键问题，例如对作物灌溉和轮作模式的模拟不够精确，以及未能充分考虑地下水对土壤水分和作物生长的影响。

在水文模型中，地下水的影响常常被忽视。例如，一些区域模型如VIC和SWAT并未考虑地表水与地下水之间的相互作用。虽然ParFlow模型考虑了地下水的影响，但其缺乏对灌溉过程的模拟。Xu等人（2012）提出的SWAP-MODFLOW模型则将土壤-水-大气-植物模型（SWAP）与MODFLOW地下水模型相结合，用于计算垂直水文通量，并通过数据交换来模拟地表水与地下水之间的相互作用。然而，这种模型的模拟时间尺度为月尺度，未能模拟作物生长的动态过程，从而难以准确描述农业干旱的形成。Su等人（2021）则利用Noah-MP模型（一种集成了地表水、地下水和作物模型的陆面模型）模拟了美国的农业干旱，但该模型采用了一个简化的地下水模型SIMGM，未能充分考虑地下水对土壤水分、蒸散发和灌溉的影响。此外，该模型仅考虑了两种固定的植被根长（2米和1米），并且没有动态变化的机制。同时，模型也未考虑水库和河流交汇点的影响。

Shah等人（2021）利用CWatM模型（一种集成了地表水和地下水模型的模型）来量化灌溉对农业和水文干旱的影响，但该模型并未考虑地下水对土壤水分的直接影响。Shah和Mishra（2020）则通过将地表水和地下水模型集成到VIC模型中，构建了一个包含SIMGM的模型，该模型能够模拟地下水对土壤水分的影响，但忽略了水库和灌溉过程，导致模拟的农业干旱与实际干旱存在偏差。虽然SWAT模型在农业干旱模拟中被广泛使用，但Xiong等人（2021）指出，该模型在模拟地表水、土壤水、地下水和植被之间的相互作用时存在简化，从而影响了其在区域尺度上的应用效果。Aliyari等人（2021）开发的SWAT-Modflow模型则考虑了地下水和地表水灌溉的影响，能够模拟地表水和地下水的水量、交换过程、灌溉水量以及作物产量。然而，该模型在模拟灌溉水量和时间时，未能根据土壤水分和可用水量的变化进行动态调整，从而与实际情况存在偏差。

Dangol等人（2022）指出，SWAT模型在模拟灌溉水量时经常高估，因为其在收获后仍会自动进行灌溉。MIKE SHE模型（DHI, 2017）则能够耦合地表水、地下水和作物模型，并根据外部环境的变化动态调整灌溉活动，这种方法通过设置最大允许亏缺参数，更贴近实际条件。然而，Liu等人（2018）指出，MIKE SHE模型在网格空间异质性方面仍存在不确定性，且该模型成本较高，缺乏开源特性，给其代码增强和与其他模型的集成带来挑战。Khadim等人（2021）也指出，一些研究者在使用地下水-作物耦合模型时，仅考虑了宏观情况，而忽略了作物生理与地下水之间的动态双向相互作用。

综合来看，现有模型在不同方面存在改进空间，例如对灌溉和地下水影响的考虑不足，以及对作物生长和轮作模式的模拟不够精确。通过将不同模型的优势整合，可以弥补其各自的缺陷，从而实现更全面的水文和农业过程模拟。然而，目前还没有区域水文模型能够同时考虑作物生长、灌溉、轮作模式、地下水对土壤水分和作物生长的影响，以及网格内的空间异质性。因此，有必要开发新的水文模型，以更准确地模拟区域尺度的水循环过程。在本研究中，研究人员将作物和地下水模块整合到VIC模型中，考虑了宏观灌溉过程的影响，并在清口河流域进行了水文要素变化的模拟和评估。此外，还对不同模型的校准效果进行了比较，分析了不同校准目标对模型精度的影响，并验证了各模块对模拟精度的贡献。

在构建VEH模型的过程中，研究者们采用了双向紧密耦合的方法，将VIC、EPIC和HYDRUS模型进行整合。具体而言，VIC模型首先将土壤水分数据传输给EPIC模型，EPIC模型随后模拟作物生长过程，并将蒸散发数据反馈给VIC模型。VIC模型再将土壤水分数据传递给HYDRUS模型，HYDRUS模型根据这些数据模拟入渗和地下水过程，并将结果反馈给VIC模型。这种紧密耦合的方法能够实现不同模块之间的信息交换，从而提升整体模型的模拟精度。EPIC模型在模拟作物生长方面表现出色，能够动态调整植被指数、根深和蒸散发，以反映实际环境条件。然而，EPIC模型在区域尺度的水文过程模拟方面存在不足，例如未能充分模拟地表水流动和地下水补给，这限制了其在流域尺度水文平衡研究中的应用。HYDRUS模型则提供了严格的物理基础框架，用于模拟土壤水分流动和传输，包括地下水水位变化及其对土壤水分的影响。其优势在于能够模拟土壤水分的重新分布、毛细作用和根系水分吸收。然而，HYDRUS模型通常用于小尺度（如田间或地块）的模拟，计算成本较高，且在区域水文模型中缺乏与宏观模型的耦合。

因此，将VIC、EPIC和HYDRUS模型进行耦合，为区域水文模型的构建提供了一个有前景的框架。这种整合不仅能够克服单一模型的局限性，还能够实现对区域尺度水循环过程的更准确和全面模拟。特别是在农业流域如清口河流域，地下水、灌溉和作物生长在水文过程中发挥着关键作用，因此需要一个能够充分考虑这些因素的模型。通过将作物和地下水模块引入VIC模型，研究人员能够更精确地模拟农业区域的水循环过程，为水资源管理提供科学支持。

在清口河流域的模拟和评估中，研究人员利用了多源数据，包括地表水和地下水观测数据，以及遥感数据。通过对比不同校准方法的效果，研究发现使用地面观测的土壤水分数据可以显著降低模型总误差，达到29.0%。这表明，高质量的观测数据对于模型的校准至关重要。此外，研究还采用Sobol方法对VEH模型的参数进行了敏感性分析，以识别对模型精度影响较大的关键参数。Sobol方法是一种全局敏感性分析技术，能够将模型输出的方差分解为各个输入参数及其相互作用的贡献。通过这种方法，研究人员可以更系统地了解不同参数对模拟精度的影响，从而优化模型的参数设置，提高其模拟能力。

最终，通过将不同模型的校准和验证结果进行对比，研究人员得出了一系列结论。其中，VEH模型在模拟径流和土壤水分方面表现出更高的精度，尤其是在校准和验证过程中，其模拟精度分别提高了31.4%和2.9%。这表明，将地下水模块与作物模型进行耦合，能够显著提升水文模型的整体性能。此外，EPIC模块对模型的改进贡献最大，而HYDRUS模块则在土壤水分模拟方面具有更高的准确性。这些结果不仅为农业水文模型的改进提供了方向，也为水资源管理政策的制定提供了科学依据。

通过本研究的成果，研究人员能够更全面地模拟农业区域的水循环过程，为水资源管理提供更加精确的数据支持。在农业干旱的预测和水资源规划中，这些模型的应用可以提高决策的科学性和准确性，从而更好地应对水资源短缺问题。此外，研究还强调了不同模型在不同方面的重要性，例如VIC模型在区域尺度水文过程模拟中的优势，EPIC模型在作物生长模拟中的专长，以及HYDRUS模型在地下水和土壤水分相互作用方面的严格物理基础。通过将这些模型进行整合，研究人员能够构建一个更加全面和准确的水文模型，为农业区域的水资源管理提供更加科学的解决方案。

综上所述，将地下水模块与作物模型进行耦合，能够显著提升水文模型的模拟精度，使其在实际应用中具有更高的推广价值。这一研究不仅为农业水文模型的改进提供了新的思路，也为水资源管理政策的制定提供了科学依据。通过整合不同模型的优势，研究人员能够构建一个更加全面和准确的水文模型，从而更好地服务于农业水资源管理的需求。