覆膜滴灌油葵深层渗漏风险与最优灌溉阈值：基于HYDRUS-2D模型的模拟研究

《Agronomy》：Deep Percolation Risk and Optimal Irrigation Threshold for Sunflower Under Mulched Drip Irrigation: A HYDRUS-2D Modeling Study

　　

深层渗漏由过量灌溉引起，是干旱区覆膜滴灌油葵田水分利用效率的关键限制因素。然而，关于水分损失在各生育阶段如何分配的系统性认识仍然有限。本研究在新疆石河子开展油葵田间试验，设置3个灌溉水平（300、450和600 mm）。研究人员校准并验证了二维有限元软件HYDRUS-2D（version 2.05），用以模拟0–60 cm土壤剖面各生育阶段的水量平衡组分。模型表现良好，决定系数（R2）≥0.70，均方根误差（RMSE）为0.025–0.039 cm3 cm?3，Nash–Sutcliffe效率（NSE）为0.574–0.822。结果表明，蒸发对灌溉量的响应较弱（从300 mm增至600 mm仅增加1.3 mm），而深层渗漏呈非线性增加，高灌溉处理的渗漏量约为低灌溉处理的5倍。作物耗水表现出显著的阶段差异：苗期蒸散量（92.29 mm）几乎全部来自土壤蒸发；从现蕾至灌浆（S2–S5），累积根系吸水量占全生育期总量的75–78%，而该时期渗漏损失占总深层渗漏的91.5–96.3%。450 mm灌溉量优化了籽粒产量与水分利用效率之间的权衡。建议在S2–S5采用“少量多次”灌溉策略，以尽量减少深层渗漏并提高灌溉水利用效率。

研究背景：油葵（Helianthus annuus L.）是世界第四大油料作物，因其耐旱、耐盐和耐瘠薄，在我国西北干旱区广泛种植。新疆是我国油葵主产区之一，种植面积约15万–18万公顷，但该区农业生产面临水资源严重受限的关键约束。尽管油葵抗旱性较强，关键生育阶段的水分亏缺仍会扰乱植株生长发育，降低产量与品质。因此，精准管理有限的灌溉水、在最大化作物水分生产力的同时减少非生产性水分损失，是新疆节水优质油葵生产的核心挑战。

目前存在的问题：以往研究已证实油葵需水与耗水在不同生育阶段差异显著，多表现为“前期低、中期高、后期低”的规律，且从花序形成至开花后一周是油葵的关键需水期。但这些研究多集中于估算全生育期总耗水或蒸散量，未能在不同生育阶段定量区分有效蒸腾、无效土壤蒸发与深层渗漏。由于蒸腾是作物生长的生产性用水，而蒸发与渗漏属于不同形式的水分损失，缺乏这一区分便无法明确各损失途径对灌溉梯度的动态响应，仅依靠总蒸散量也难以准确刻画供水与作物需求的匹配关系、识别阶段特异性水分损失的关键时期。常规田间观测方法虽直接可靠，但在捕捉土壤水连续时空动态、定量分离深层渗漏与阶段蒸散等隐性损失组分方面存在固有局限。HYDRUS-2D模型可精确模拟饱和–非饱和土壤水流，已广泛用于玉米、果树等作物的水量平衡量化与灌溉制度优化；在新疆，该模型也大量用于覆膜滴灌，但主要针对棉花，聚焦土壤水盐或水热盐运移及模型开发，而非油葵的阶段分辨水分损失分配。针对油葵的田间研究主要评价覆膜滴灌下的灌溉制度或适宜土壤水分下限，对蒸腾、蒸发与深层渗漏如何随生育阶段分配的定量模拟仍然稀缺，尤其不清楚覆膜滴灌下深层渗漏何时成为主导损失途径、该时间如何随灌溉量变化。由于覆膜从根本上改变了蒸发组分，可能解耦总灌溉量与生产性用水之间的关系，若无阶段分辨的定量结果，便无法识别过量灌溉何时、为何造成浪费。

研究内容与结论：基于上述背景，研究人员利用田间实测数据校准和验证HYDRUS-2D模型，对3个灌溉水平（300、450和600 mm）下覆膜滴灌油葵田的土壤水分运动与分配进行系统模拟，旨在阐明阶段特异性水分分配机制并确定干旱区覆膜滴灌油葵的最优灌溉制度。具体目标为：（1）评价HYDRUS-2D模型在模拟干旱区覆膜滴灌油葵田水分动态方面的适用性，并刻画根区土壤水分的时空变异；（2）定量分离不同生育阶段的作物蒸腾、土壤蒸发与深层渗漏，阐明不同灌溉量下的动态分配格局与阶段特异性水分损失特征；（3）识别水分损失关键时期与覆膜滴灌油葵田的最优灌溉阈值，提出兼顾高产与水分利用效率的阶段灌溉策略。研究得出：蒸发对增量灌溉响应极小，而渗漏随灌溉量非线性增加；苗期水分损失几乎全部归因于土壤蒸发，随生育进程推进深层渗漏风险加剧，现蕾至灌浆期贡献了全生育期总渗漏的90%以上，最大渗漏损失出现在开花期；增加灌溉量提高了根系吸水速率、累积吸水量和田间总水分损失，但根系吸水趋于饱和，超过该点后单位灌溉增量的边际收益减半；在300–600 mm测试范围内，450 mm获得最高实测籽粒产量和蒸散水分生产力（WP_ET），因而被推荐为最佳灌溉水平；对现蕾至灌浆的需水高峰期，建议采用“少量多次”灌溉策略以尽量减少深层渗漏、提高灌溉水利用效率。这些发现阐明了覆膜滴灌油葵水分损失的阶段依赖性格局，为干旱区优化灌溉制度提供了定量依据，有助于支撑覆膜滴灌油葵生产中的更高效用水。

关键技术方法：研究在新疆石河子开展油葵（品种：新葵27）田间试验，2025年5月24日播种、9月29日收获，全生育期129天；采用完全随机区组设计，设3个灌溉水平（W1：300 mm、W2：450 mm、W3：600 mm），每处理3次重复，共9个小区，每小区面积300 m²；全生育期划分为苗期（S1）、现蕾期（S2）、盛花期（S3）、终花期（S4）、灌浆期（S5）和成熟期（S6）6个物候阶段，生育期内共进行5次灌溉。采用土钻取样、105 °C烘干至恒重的称重法测定土壤含水率，于每次灌溉前1天和灌溉后3天采样，共10次，每处理在10、20、40和60 cm 4个深度及滴灌带正下方（0 cm）、近植株处（20 cm）和裸行间（70 cm）3个水平位置取样；灌溉量用水表计量，降雨由试验站自动气象站记录；每小区取10株代表性植株脱粒、风干、称重测定籽粒产量。模型方面，建立二维垂直剖面XZ（长60 cm×宽70 cm）计算域，网格尺寸1 cm，最大节点数200,000；采用Richards方程描述土壤水分运动，Feddes模型模拟根系吸水，FAO-56 Penman–Monteith方程估算日参考蒸散量（ET₀），单作物系数法计算潜在作物蒸散量（ET_p），并依据冠层覆盖度将其划分为潜在土壤蒸发（E_p）与潜在蒸腾（T_p），叶面积指数（LAI）由LAI-2200 C植物冠层分析仪测定。边界条件为：下边界自由排水，两侧边界零通量，上边界按地表覆盖区分（裸行间为大气边界、覆膜区为零通量边界、滴头处为变通量边界），覆膜带降雨按裸带宽度占地块总宽度的面积比重新分配至裸带大气边界。初始土壤水力参数由HYDRUS-2D内置Rosetta传递函数基于实测土壤质地和容重估算，采用试错法手动校准，前5次采样事件用于校准、后5次用于验证。模型性能采用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和Nash–Sutcliffe效率（NSE）评价。

研究结果：3.1 模型验证。HYDRUS-2D模型在模拟覆膜滴灌土壤水分动态方面表现良好，各深度R²均超过0.70，RMSE较低（0.025–0.039 cm³ cm^?3），NSE为0.574–0.822，表明模型可靠捕捉了研究条件下的土壤水分运动规律。3.2 土壤水分的时空动态。通过模拟与实测对比得出，土壤含水率（SWC）呈现明显的时空格局，湿润区扩展与灌溉量密切相关：灌溉前各处理SWC均较低（根区附近约0.08 cm³ cm^?3）；灌溉后1天滴头下方SWC迅速升高，W3最大值达0.26 cm³ cm^?3，较W2和W1分别高4%和8%，湿润区随灌溉量增大而扩展（W1湿润至30 cm深、40 cm水平范围，W2至40 cm深、60 cm水平范围，W3至60 cm深、70 cm水平范围）；灌溉后3天发生水分再分布，表层（0–20 cm）SWC因蒸发和根系吸水下降11–19.5%，深层（40–60 cm）响应随灌溉量而异，W1变化极小（+0.004 cm³ cm^?3）、湿润锋推进至约40 cm，W2和W3分别增加2.9%和3.7%、湿润锋达60 cm。全生育期灌溉显著影响10 cm和20 cm表层SWC，对40 cm和60 cm层影响较弱；SWC在灌溉事件前后波动剧烈，总体表现为滴头下方>近植株处>裸行间；试验区降雨极少，对SWC无明显影响。3.3 根系吸水。通过模拟得出，生育阶段是根系吸水格局的主要驱动因素，灌溉量调节其大小：各处理吸水速率呈一致的钟形曲线，S1（0.42–0.43 mm d^?1）和S6（0.90–1.71 mm d^?1）较低，S2–S5急剧升高，S3达峰值（6.56–7.67 mm d^?1）；累积吸水在S1（约23.0 mm）和S6（约42.7 mm）增量极小，S2–S5平均214 mm，占总吸水量75–78%；W3季均吸水速率（2.63 mm d^?1）较W2和W1分别高7%和25%，累积吸水量达339.5 mm，较W2和W1分别高22.6 mm和67.5 mm。3.4 水分损失。通过模拟得出，生育阶段决定水分损失的时间格局，灌溉量改变蒸发与渗漏的分配比例：蒸发集中于苗期，各处理S1蒸发占全季总蒸发90%以上，S2–S6迅速下降；渗漏在S1和S6较低（≤4.48 mm），主要集中于S2–S5，占总渗漏91.5–96.3%，S4渗漏最大，主要因该阶段灌溉量高而根系吸水速率已于S2达峰并开始下降，供水超过根区消耗，供需时间错配导致过量排水；灌溉量对覆膜滴灌蒸发影响很小，从300 mm增至600 mm蒸发仅增加1.3 mm，而总渗漏W3较W2和W1分别高64.2 mm和110.7 mm，W1总水分损失较W2低32%、较W3低52%；主导损失途径随灌溉水平转变，高灌溉（W3）下渗漏占主导（64%），低灌溉（W1）下蒸发占主导（73%）。3.5 水量平衡。通过水量平衡分析得出，S1各处理ΔW均为?65.66 mm，表明早期生长主要依赖初始土壤储水、蒸发为主要损失途径；S2–S6期间W2和W3的ΔW为正（7.4–61.7 mm），灌溉不仅满足蒸散需求还补充了土壤储水，而W1最大储水增量仅32.35 mm，至灌浆期（S5）再度出现水分亏缺；全生育期W1、W2、W3累积实际蒸散量（ET_a）分别为346.94、392.66和415.80 mm，ET_a占总水分输出的比例随灌溉量增加由93%降至75%；季渗漏量分别为27.15、73.69和137.86 mm，渗漏占灌溉量比例由9.1%升至23.0%，高灌溉下近四分之一施用水量损失于深层渗漏；W1水量平衡略有亏缺（0.69 mm），W2和W3均为正盈余，W3最终土壤储水增量（119.74 mm）是W2（57.05 mm）的两倍以上。3.6 水分生产力。通过产量与水分生产力分析得出，W2（450 mm）处理水分利用效率最高，兼顾增产与最小水分损失：平均产量W1、W2、W3分别为4585、5301和5224 kg ha^?1，W1增至W2增产716 kg ha^?1（+15.6%），W2增至W3反而略降77 kg ha^?1（?1.5%），表明超过W2水平后报酬递减；灌溉水分生产力（WP_I）随灌溉量增加单调下降，由W1的1.53 kg m^?3降至W2的1.18 kg m^?3和W3的0.87 kg m^?3；蒸散水分生产力（WP_ET）在W2达峰，由W1的1.32 kg m^?3升至W2的1.35 kg m^?3，再降至W3的1.26 kg m^?3；方差分析显示产量处理间差异显著（F=7.671，p=0.022），Welch方差检验亦显著（F=8.764，p=0.038）；WP_I处理间差异极显著（F=107.331，p=0.000），与Welch检验一致（F=103.104，p=0.000）；WP_ET处理间差异不显著（F=1.77，p=0.249），Welch检验亦不显著（F=1.318，p=0.365），表明灌溉量对蒸散水分生产力的影响未达统计显著水平。

讨论部分总结：HYDRUS-2D模型准确模拟了覆膜滴灌土壤水分动态，RMSE低于0.039 cm³ cm^?3，校准与验证期各深度R²均超过0.70，NSE为0.574–0.822，与前人滴灌系统应用一致；基于Penman–Monteith方程和Beer定律的单作物系数法蒸散估算精度较高，进一步支持模型输出的可靠性。研究也指出局限：水力参数（如α、n和K_s）由手动试错法校准，未开展正式参数敏感性分析，无法量化模拟通量对校准参数的敏感性，以实测土壤含水率约束参数不等同于约束通量，故文中蒸腾（T）、蒸发（E）和深层渗漏（DP）明确表述为基于模型的估计，相关结论主要反映处理间相对差异和总体趋势而非绝对通量大小。灌溉后土壤水分再分布呈现由滴头位置和灌溉量驱动的时空格局：灌溉前根区附近SWC最低，反映苗期根系仍在活跃吸水，与同期土壤水分亏缺一致；灌溉后1天SWC自滴头径向递减，湿润区随灌溉量成比例扩展，表明早期水分运动主要受点源入渗控制，根系吸水和重力影响较小；灌溉后3天各处理均出现向下运动，低灌溉（W1）深层（40–60 cm）SWC几乎不变，高灌溉（W3）水分3天内到达根区底部，显著增加深层渗漏风险；水平方向上SWC随距滴头距离增加而降低，70 cm裸地最低，横向湿润范围随灌溉量明显扩大（W3达70 cm）。油葵根系吸水呈典型物候格局，早晚期低、中期急剧达峰：S1和S6吸水速率较低（0.42–1.71 mm d^?1），S1叶面积有限、根系不发达、生理活性弱，S6叶片衰老、气孔关闭、代谢活动减弱导致吸水能力显著下降；现蕾至灌浆（S2–S5）是耗水核心阶段，占总吸水量75–78%，峰值出现在现蕾期（S2），达6.56–7.67 mm d^?1，与最大冠层叶面积指数和旺盛蒸腾相吻合，反映种子形成和油脂积累的关键需水。根系吸水对灌溉量呈非线性响应：W1增至W2累积吸水增加45.0 mm，而进一步增至W3仅增加22.6 mm，表明450 mm处理下根系吸水已接近生理上限，额外灌溉水主要损失于深层渗漏；此类非线性响应在玉米和小麦中也有报道，归因于根系水分运输能力和气孔导度的生理约束，作物吸水受土壤–叶片水势梯度、根系水通道蛋白活性和气孔导度限制，继续提高土壤含水率既不增大叶水势梯度也不进一步开放气孔，过量土壤水分还可能诱导根区厌氧条件，增加非生产性内部耗水。土壤水分损失呈明显阶段特异性：苗期（S1）无灌溉、土壤较干，渗漏极少，土壤蒸发占该期总水分损失的99%，源于该阶段叶面积小、膜间裸露面积大；前人研究证实苗期根系分布浅、冠层覆盖低导致0–30 cm表层土壤大量蒸发，蒸发远超作物蒸腾、占总耗水70%以上，双作物系数法研究进一步表明早期LAI极低使土壤蒸发系数保持较高、田间耗水以裸土蒸发为主；随作物发育（S2–S5），渗漏成为水分损失主导组分，占该期总损失85%以上。需说明的是，本研究渗漏量指通过60 cm土层的向下水通量，而非绝对根区以下的渗漏；滴灌油葵功能根区较浅，北疆滴灌油葵研究报道主根区约30 cm，仅少量渗过50 cm以下的水被根系吸收，频繁滴灌下根系无需深扎即可获水，60 cm以下根系吸水有限，故将以通过60 cm边界的水视为深层渗漏是合理的；但该边界选择可能低估实际根区深度和后期深层根系吸水，尤其在其他灌溉制度、土壤和地下水条件下。灌溉量显著影响土壤水分损失格局：土壤蒸发对灌溉响应极小，灌溉量由300 mm增至600 mm仅由74.97 mm增至76.27 mm，而渗漏由27.15 mm增至137.86 mm，增幅408%；这与干旱区覆膜滴灌农田SIMDualKc双作物系数模型结果及前人关于油葵田苗期蒸发占耗水70%以上的报道一致。本研究还揭示蒸发对灌溉梯度不敏感：覆膜将蒸发抑制至基线水平，增量灌溉水几乎不转化为蒸发损失；该不敏感性由多因素共同驱动，包括地膜物理屏障将蒸发限制在种植孔和膜缝等有限区域、维持较低基线蒸发损失，滴灌以点源方式将水直接输送至根区、高灌溉下水分也难以到达裸土表面，膜下密闭空间迅速接近水汽饱和、大幅降低土壤–大气水汽压梯度、显著削弱蒸发驱动力；因此蒸发途径受到实质限制，增量灌溉水中不能被蒸腾消耗的部分向下运动，高灌溉下水分灌溉后迅速迁移至60 cm深度，在充分被作物吸收前即损失为深层渗漏。实际蒸散量（ET_a）由W1增至W2增加45.7 mm，而由W2增至W3仅增加23.1 mm，增量收益约减半，表明超过450 mm阈值后额外灌溉对作物蒸散的边际贡献显著下降，盈余水主要转化为深层渗漏；W3渗漏为W1的5倍，高灌溉下近四分之一施用水量在被作物利用前已移出根区。从阶段分配视角，本研究量化了水分损失的“阶段依赖”特征：苗期（S1）无灌溉，蒸散量达92.29 mm、水分亏缺65.66 mm，而渗漏仅0.67 mm，表明该阶段总水分损失99%以上通过蒸发消耗，主要消耗播前土壤储水；苗期蒸散占全生育期总量的22–27%。研究在以往苗期蒸发较大的定性认识基础上，量化了苗期蒸散对季节总量的贡献和绝对蒸发损失；现蕾至灌浆（S2–S5）贡献全生育期总渗漏的91.5–96.3%，渗漏对灌溉量的高敏感性也主要见于该时期。以往研究多关注年尺度渗漏，本研究揭示了其阶段分布及对灌溉调控的阶段依赖性响应。农艺上，W1增至W2产量增加772 kg ha^?1（+17.0%），而W2增至W3产量下降69 kg ha^?1（?1.3%），表明450 mm既保障产量收益又避免过量灌溉的负面影响，而W1减产14.5%并在S5反复出现水分亏缺；水分利用方面，WP_ET在W2达峰（1.35 vs. 1.31和1.26 kg m^?3），W1虽WP_I最高，但以较低产量和较低WP_ET为代价，W3下23.0%的施用水量损失于深层渗漏；这是因为季节渗漏的91.5–96.3%集中于S2–S5，并在大单次灌溉下于S4达峰。这些发现支持推荐“少量多次”灌溉策略，即增加灌溉频次、减少单次施用量，以保证根区持续供水并尽量减少深层渗漏，从而提高灌溉水利用效率。油葵籽粒产量对灌溉量呈非线性响应，随灌溉增加先升后降，W2（450 mm）获得最高产量5301 kg ha^?1，进一步增至600 mm（W3）导致减产1.5%；在测试范围内，450 mm获得最高实测产量和WP_ET，600 mm下产量不增且渗漏更高、WP_I/WP_ET更低，表明该试验条件下超过450 mm后灌溉报酬递减；过量灌溉对玉米、番茄和果树的负面影响已有报道，提示具有较广普适性。水分利用指标对灌溉梯度响应各异：WP_I随灌溉量持续下降，表明单位灌溉水的经济回报稳步降低；WP_ET在W2达最大，表明将蒸散水转化为籽粒产量的效率最高；W1节水表现最优、WP_I最高，但籽粒产量较W2低13.5%，WP_ET也低于W2；W3下大部分额外灌溉水损失为渗漏，WP_ET最低。基于这些机制性发现，研究提出在现蕾至灌浆期采用“少量多次”灌溉策略，以避免单次大灌溉引起的深层渗漏损失。综上，这一从田间水分状况诊断、作物耗水机制到灌溉策略优化的综合分析可直接支撑当地油葵生产。研究也指出若干局限：试验在新疆石河子这一干旱至半干旱区开展，校准参数和450 mm阈值具有地点特异性，在质地较粗或盐碱土壤及其他气候条件下可能不同；分析仅覆盖一个生长季和一个品种，根系更深或生育期更长的作物需要不同灌溉量；模型输入采用FAO-56标准K_c值，由于所有处理使用同一K_c序列，任何偏差在各处理间一致，不影响水分分配的相对比较或关于450 mm阈值的结论，建议未来开展基于多季ET_a观测的本地K_c推导；此外，“少量多次”灌溉制度属基于模型的推断，本研究仅比较了总灌溉量，仍需田间验证灌溉频次。未来工作应聚焦改进HYDRUS-2D模型并扩展其验证：采用正式敏感性与不确定性分析及反演优化，减少手动校准的主观性并更好地约束模拟通量；针对多季田间观测和不同品种，在更广的土壤质地、盐分水平、地下水埋深和气候条件下验证模型，检验校准参数和450 mm阈值的可移植性；纳入本地推导的K_c值和明确变化灌溉频次的田间试验，以验证所提出的“少量多次”策略。

研究结论（译）：通过田间试验和HYDRUS-2D模拟，本研究量化了覆膜滴灌油葵田水分损失的阶段依赖特征。蒸发对增量灌溉响应极小，而渗漏随灌溉量非线性增加；苗期水分损失几乎全部归因于土壤蒸发，随生育进程推进深层渗漏风险加剧，现蕾至灌浆期贡献了全生育期总渗漏的90%以上，最大渗漏损失出现在开花期。增加灌溉量提高了根系吸水速率、累积吸水量和田间总水分损失，但根系吸水趋于饱和，超过该点后单位灌溉增量的边际收益减半。在300–600 mm测试范围内，450 mm获得最高实测籽粒产量和WP_ET，因而被推荐为这一单季试验中的最佳灌溉水平。对现蕾至灌浆的需水高峰期，建议采用“少量多次”灌溉策略以尽量减少深层渗漏、提高灌溉水利用效率。总体而言，这些发现阐明了覆膜滴灌油葵水分损失的阶段依赖性格局，为干旱区优化灌溉制度提供了定量依据，从而支撑覆膜滴灌油葵生产中的更高效用水。