气候变化下撒哈拉椰枣绿洲泡灌系统管理的当前与未来策略

本文针对北非撒哈拉椰枣绿洲面临的水资源短缺与土壤盐渍化问题，研究了泡灌（bubbler irrigation）系统在不同灌溉方案下的应用效果。研究人员通过田间实验与Hydrus-1D模型模拟，评估了当前及未来气候情景下的根区水盐动态与产量响应。结果表明，基于作物生长阶段并考虑淋洗需求的灌溉方案（T3）可实现81%的潜在产量，并有效控制盐分；而未来若采用劣质水与赤字灌溉（T5cc），产量将降至55%，土壤电导率（ECsw）升至20 dS m?1，严重威胁绿洲农业可持续性。本研究为干旱区节水控盐提供了关键理论与技术支撑。

　　

在北非广袤的撒哈拉沙漠边缘，星星点点的椰枣绿洲如同镶嵌在金黄沙海中的翡翠，千百年来依靠着古老的水利工程（如foggaras和tabias）和相对稳定的水源，维系着独特的农业生态系统和当地社区的生计。然而，这些珍贵的绿洲正面临着前所未有的生存危机：不合理的水资源利用、日益加剧的气候变化以及持续恶化的环境资源，尤其是水资源的短缺与盐渍化问题，正严重威胁着绿洲的可持续发展。作为绿洲农业的支柱，椰枣（Phoenix dactylifera L.）虽然对干旱和盐分有一定的耐受性，但其生产力的维持亟需对灌溉实践和土壤管理进行持续且精准的监控。

为了应对这些挑战，一项聚焦于现代灌溉技术——泡灌系统（bubbler irrigation system, BIS）——的管理策略研究在突尼斯南部的Jemna绿洲展开，研究成果发表在《Agricultural Water Management》上。研究人员通过结合先进的田间实时监测与过程模拟，深入探究了如何优化灌溉策略，以在当下及未来的气候背景下，实现椰枣生产的水分高效利用与盐分有效控制。

为了回答绿洲农业如何应对水盐胁迫与气候变化这一核心问题，研究人员综合运用了多种关键技术方法。研究依托于一个种植219棵成年椰枣树的现代单一种植绿洲实验田（1.6公顷）。核心方法包括：1) 田间实时监测：使用Decagon 5TE传感器，在根系区的6个不同深度（0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90, 和 1.20 m）对土壤体积含水量（θ）、土壤水导电率（EC_sw）和温度进行每小时连续监测，持续两个生长季（2018-2019）。2) 土壤理化性质分析：通过三次土壤采样活动，分析了不同深度的土壤颗粒组成、饱和浸提液电导率（EC_e）、田间持水量、萎蔫点等参数。3) 作物需水计算：采用Cropwat 8.0软件，基于FAO-56 Penman-Monteith法计算参考作物蒸散量（ET₀），并结合当地调整的椰枣作物系数（K_c）确定作物需水量（ET_c）。4) 数值模拟与情景分析：利用Hydrus-1D模型，该模型通过求解Richards方程和对流-弥散方程，模拟一维可变饱和孔隙介质中的水、溶质和热量的运移。模型首先使用2018年数据对土壤水力参数（如Van Genuchten参数）进行校准，并用2019年数据验证。随后，模拟了多种灌溉情景，包括农民实际做法（T_1F, T_2F）和多种优化方案（如T₁, T_1LR, T₃）。5) 气候未来预估：利用11个EURO-CORDEX区域气候模型（GCM-RCM）的输出数据，预估了中期（2051-2068）和长期（2086-2098）在RCP4.5和RCP8.5情景下的降水和温度变化，并进一步评估了其对作物需水量和根区盐分的影响。

Experiments

田间实验于2018年和2019年在突尼斯南部的Jemna绿洲进行。该地区年降水量约50 mm，年潜在蒸发量高达1350 mm。灌溉水源来自终端复合含水层（Complex Terminal Aquifer），其灌溉水导电率（EC_w）为4.5 dS m^?1，同时研究也使用了一口新钻的太阳能泵井水（EC_w = 3.2 dS m^?1）。泡灌系统被选为地表灌溉方式，滴灌线间距3米，每棵椰枣树旁安装一个流量为120-150 L/h的泡灌发射器。

Soil water content and salinity monitoring

通过5TE传感器实现了对根区土壤水盐的动态高频监测。传感器数据通过Em50数据采集器记录，并利用DataTrac软件下载。监测数据与传统的土壤采样分析相结合，为模型提供了可靠的输入与验证数据。土壤质地分析表明，表层0.8米主要为壤质砂土（loamy sand），而0.8米以下逐渐过渡为砂质壤土（sandy loam）。

Crop water requirement and field irrigation scheduling

作物需水量（CWR）的计算是优化灌溉的基础。研究采用了FAO-56推荐的方法，并使用了本地化的气候数据和根据当地物候调整的椰枣作物系数（K_c）。在研究期间，记录了农民实际的灌溉实践（T_1F 和 T_2F），其灌溉量分别相当于66% ET_c（2018年）和135% ET_c（2019年），但其灌溉时间和量并非基于作物需求，而是取决于水和太阳能的可用性，这代表了地区的传统做法。

Modelling approach

Hydrus-1D模型被用来模拟土壤水盐 dynamics。模型几何结构定义为3米深的土壤剖面，并划分为4个土层。上边界设为大气边界条件（考虑地表径流），下边界设为自由排水（地下水位很深，17米）。模型校准和验证的结果显示，其能较好地模拟土壤含水量和盐分的变化，RMSE值较低而R2值较高，证明了模型在灌溉管理研究中的可靠性。

Root water uptake, root depth, and crop production

根系吸水采用Feddes模型进行模拟，并考虑了水分和盐分胁迫的相乘效应。盐分胁迫阈值采用Maas和Hoffman模型，阈值（EC_t）设为4 dS m^?1，斜率3.6%。椰枣的最大根深设为1.7米，大部分水分吸收发生在0-1.5米的土层。相对产量（Y_r）通过实际根系吸水量与潜在根系吸水量的比值计算。

Irrigation schedule scenarios under actual and future climate change

研究设计了多种灌溉情景进行模拟分析：T₁（100% ET_c，基于Cropwat schedule）、T_1LR（120% ET_c，Cropwat schedule并加入淋洗需求LR）、T₃（100% ET_c，基于观测的作物生长阶段并仅在果实期加入LR）。此外，还设置了未来气候变化下的情景T_4cc（100% ET_c，沿用T₃ schedule）和T_5cc（80% ET_c，沿用T₃ schedule但灌溉水盐度升高）。

Projection of future climate change impacts on crop yield and root zone salinity

未来气候变化的 impacts 通过一个模拟链进行评估：首先利用11个GCM-RCM模型预估未来降水和温度变化，并采用分位数映射法（Quantile Mapping）进行偏差校正；然后使用Oudin公式估算未来的潜在蒸散量（ET_p）和作物需水量（ET_c）；最后将这些数据作为输入，驱动Hydrus-1D模型模拟未来的根区水盐状况和作物产量。

Model assessment under observed water content and soil salinity variation

模型在校准和验证期间均能有效复现土壤水分和盐分的观测值。对于土壤体积含水量，校准期R2 > 0.90，RMSE < 0.009 m3 m?3；验证期平均R2为0.88，平均RMSE为0.0093 m3 m?3。对于土壤水导电率（EC_sw），校准期R2 > 0.80，RMSE < 0.6 dS m?1；验证期平均R2为0.75，平均RMSE为0.59 dS m?1。这表明模型性能良好，可用于后续情景模拟。

Field irrigation practices impact on root water uptake, root zone salinity, and percolation

对农民实际灌溉 practices（T_1F 和 T_2F）的模拟表明，不合理的灌溉制度（灌水不足或过量、高频低量）会导致根区盐分升高（超过椰枣耐盐阈值EC_t = 6.8 dS m?1），并引发水分和盐分胁迫，从而导致实际根系吸水量显著下降，计算产量仅为36%-45%。T_1F（66% ET_c）因灌水量小且使用咸水（4.5 dS m?1），在整个生长季都引起胁迫；T_2F（135% ET_c）虽然灌水频率高，但单次灌水量低（10-50 mm），在沙土上无法有效淋洗盐分，夏季仍会导致水盐胁迫，并在季末产生大量深层渗漏（Percolation）。

Effect of irrigation management on root water uptake, root zone concentration, and yield production

对不同优化灌溉方案的模拟显示，T₃方案（基于作物生长阶段，在果实期进行5次120 mm的淋洗灌溉）表现最佳。与仅基于Cropwat的T₁方案（100% ET_c）相比，T₃在消耗相同总灌水量（1252 mm）的情况下，根系吸水量增加了213 mm，产量从63%提高到81%，深层渗漏从158 mm减少到59 mm，且根区平均盐分维持在7 dS m?1以下。而仅简单增加淋洗水量的T_1LR方案（120% ET_c），虽然产量（71%）高于T₁，但耗水量更多（1542 mm），渗漏量更大（219 mm），其水分利用效率低于T₃方案。

Dynamic changes in temperature, rainfall, and crop evapotranspiration over the mid and long terms period

未来气候预估表明，与历史期（1988-2006）相比，Jemna地区的中期和长期未来气温将显著上升（最高可达+4.73°C），而年降水量则呈现下降趋势（最高下降可达62%）。尽管极端日降雨事件可能增加，但年均降雨的减少和气温的升高将导致作物需水量（ET_c）从当前的1220 mm/年增加到未来的1270-1520 mm/年，灌溉需求将进一步增加。

Impact of future climate change on root water uptake, percolation, root zone salinity, and relative yield

未来情景模拟结果凸显了水盐管理的极端重要性。在T_4cc情景下（沿用T₃灌溉制度，100% ET_c，EC_w = 3.2 dS m?1），未来椰枣产量可以维持在70%-91%之间，根区盐分（EC_sw）主要通过降雨和果实期的大水量灌溉得到控制，偶尔可淋洗至2 dS m?1。然而，在更现实的T_5cc情景下（沿用T₃灌溉制度，但只灌80% ET_c，且EC_w升至5-5.5 dS m?1），未来将面临严重的水分和盐分胁迫。模拟显示，根区EC_sw将飙升至10-20 dS m?1，实际蒸腾量（Ta）从961 mm（2020年）降至平均671 mm，导致产量从81%（2020年）急剧下降至平均70%（2050年）和55%（2090年），对绿洲农业的可持续性构成严重威胁。

本研究通过严谨的田间实验与模型模拟相结合，系统地评估了泡灌系统在北非撒哈拉椰枣绿洲中的应用潜力及其在面对气候变化时的脆弱性。研究结论明确指出，灌溉制度的优化是绿洲农业可持续发展的核心。单纯依赖软件计算作物需水量（如CropWat）而不考虑盐分动态和作物关键生长阶段的灌溉方案（T₁）是低效的。而基于作物物候、特别是在水分敏感的果实发育期（fruit stage）集中进行充分淋洗的灌溉方案（T₃），能够显著提高水分利用效率，控制根区盐分，从而获得更高的作物产量。

然而，研究的讨论部分也发出了严峻的警示：未来的气候变化，尤其是灌溉水资源量的短缺和水质的恶化，可能会彻底抵消优化灌溉制度带来的益处。如果未来只能使用盐度更高的水并进行赤字灌溉（T_5cc），即使采用目前最优的灌溉 schedule，也无法阻止土壤盐渍化的加剧和产量的锐减，绿洲生态系统将面临崩溃的风险。

因此，该研究的意义远不止于提供一个优化的灌溉方案。它更深刻地指出，对于撒哈拉地区的绿洲农业而言，适应气候变化的战略必须是多层次的，需要同时涵盖田间灌溉技术的精准管理（如推广泡灌等节水技术并优化制度）和区域水资源的管理与保护（如防止地下水超采和咸化）。本研究为政策制定者、农业技术人员和农民提供了宝贵的科学依据，强调了在面对全球变化时，必须采取前瞻性和综合性的管理策略，才能守护住这些古老的沙漠绿洲，保障其生态功能与农业生产力的未来。