在EPIC模型中体现优先流连接性，以提高多孔黄土土壤中苹果产量的模拟精度

《Irrigation Science》：Representing preferential flow connectivity in the EPIC model to improve apple yield simulation in macroporous loess soils

　　

摘要

在多孔黄土土壤中准确模拟水分和养分的传输仍然是基于过程的作物模型的一个关键挑战，因为优先流通常只是隐式地被表示出来。在环境政策综合气候（EPIC）模型中，假设土壤孔隙系统是完全连接的，这会导致在结构复杂的土壤中模拟的水分和养分损失出现偏差。为了解决这一限制，本研究将一个称为“大孔隙度（MACR）”的参数引入EPIC模型中，该参数定义为积极参与优先旁路流动的总土壤孔隙度的比例，从而为有效流动连通性提供了一个物理上可解释的控制手段。MACR修改了关键水文过程模块（地表径流、渗透、侧向流动和蒸散作用）的控制方程，使得模型从隐式的单域方案转变为概念上受限的双域水分分配方案。在中国陕西省大荔县的一个苹果园中，进行了基于Sobol方法的全球敏感性分析，以评估各种参数及其相互作用对模拟年苹果产量的影响。模型校准（2005-2012年）和验证（2013-2022年）结果显示，与原始EPIC模型相比，产量模拟性能显著提高（决定系数R2分别为0.93和0.92，均方根误差RMSE分别为1.12吨/公顷和1.47吨/公顷）。与基线单域配置相比，改进后的模型框架使模拟的年氮素径流负荷减少了30-60%，同时磷素输出也出现了持续的减少；由于在本研究中土壤含水量和养分通量并未独立测量，这些减少反映了模型内部一致的行为，符合已建立的双孔隙度理论，而非基于实地验证的结果。这些结果表明，明确限制优先流连通性为具有特定结构的黄土土壤提供了一个概念上一致的框架，并显著提高了苹果产量的模拟精度，这对半干旱地区的苹果园灌溉计划和水资源利用效率具有直接意义。