张会娅，杨云川，2，3，莫崇勋，2，3，杨家祯，邓思敏，谢鑫昌
（1.广西大学土木建筑工程学院，广西南宁 530004；
2.广西岩溶区水安全与智慧调控工程研究中心，广西南宁 530004；
3.广西防灾减灾与工程安全重点实验室，广西南宁 530004）
作物水分利用效率WUE，是指作物产量与水分耗水量之间的定量关系，它是评价作物高效用水的参数，是衡量农业用水科学性与合理性的重要指标［1］。国内外学者在进行农业水资源利用效果系统评价和灌溉制度决策时，由于研究角度和关注点不一，由此形成各种含义的作物水分利用效率［2］，本文选取国内外使用较多的农田总供水利用效率WUEg［3］、田间水分利用效率WP［3］、真实灌溉水利用效率WUEti［4］、和灌溉水利用效率WUEi［2］进行差异和适用性研究。目前国内关于作物水分利用效率研究对象较多集中于小麦、玉米、棉花等［5-7］，鲜有关于研究甘蔗水分利用效率的文献。
广西热量充足、雨水充沛，是我国最主要的甘蔗经济产区和糖业保障区［8］。来宾市每年甘蔗种植面积和产量稳居广西第二，但由于区域降水季节分配不均，蔗区岩溶发育、土层保水能力弱，导致区域气象、甘蔗干旱灾害频发［9］。加之区域灌溉工程条件不足，甘蔗种植仍以雨养为主。为此，亟待开展来宾市甘蔗作物水分利用效率的研究，提高甘蔗产量，量化灌溉制度方案对水资源管理的影响，使水资源高效利用。因此，本文基于本地化DSSAT-Canegro 模型，模拟不同典型干旱年在不同灌溉制度方案下的甘蔗产量，根据模拟结果，分析不同作物水分利用效率指标，并筛选出最优灌溉制度，为广西甘蔗制定有效的灌溉决策提供重要科学参考依据。
1.1 研究区域
来宾市位于东经108°24′～110°28′，北纬23°16′～24°29′之间，有“桂中腹地”之称，属亚热带季风湿润气候区，地貌类型以山地丘陵为主［如图1（a）］；
全年气候温和、日照充足、雨量充沛、无霜期长，年均日照时数为1 300～1 700 h，年降水量为1 200～1 900 mm，非常符合甘蔗生长对热量和光照的需求［10］，是广西三大甘蔗种植市区之一。来宾市甘蔗主要种植在岩溶发育的低海拔洼地、坡面区域，总体呈非均匀连片密集、散点广泛分布［如图1（b）］；
多年来，因区域灌溉条件不足，甘蔗种植仍以雨养为主。
图1 来宾市DEM和来宾市甘蔗种植分布Fig.1 DEM of Laibin and distribution of sugarcane cultivation in Laibin
1.2 数据来源
论文研究中用到研究区的气象、土壤、田间试验等3类数据集。其中，气象数据采用逐日尺度中国气象强迫数据集（China Meteorological forces Dataset，CMFD），是我国学者开发的0.1°空分辨率网格化数据，包括1979-2018 连续40 年逐日降雨量、最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、风速、太阳辐射量等；
其通过遥感产品、再分析数据集和原位站数据融合而成的，具有连续的时间覆盖和一致性质量，是目前应用最广泛的气候气象数据集之一（http：∕∕data.tpdc.ac.cn∕en∕data∕8028b944-daaa-4511-8769-965612652c49∕）［11］。
土壤数据主要来源于中国土壤数据库（http：∕∕vdb3.soil.csdb.cn∕），并以寒区旱区科学数据中心《基于世界土壤数据库的中国土壤数据集》作为参考。其中，DSSAT-Canegro模型需要输入的土壤信息包括土壤类型和土壤剖面特征，即土壤名称、颜色、土壤容重、田间持水量、凋萎系数、饱和含水量、pH值等。
文中采用来宾市的两个田间甘蔗种植全生育期监测试验数据进行DSSAT-Canegro 模型参数率定和验证；
该田间试验数据已经被用于相关研究中论证，可信度较高，实验数据基本信息见表1。
表1 田间试验数据来源Tab.1 Source of field experiment data
1.3 研究方法
1.3.1 典型干旱年选取
本文根据气象干旱等级国家标准（GB∕T20481-2017）中规定的监测干旱指标，即标准化降水蒸散指数SPEI划分干旱等级从而得到不同干旱年。SPEI指数综合考虑了降水和气温的共同效应，能客观反映干旱的强度。基于广西来宾市1979-2018年的气象数据，计算得到1979-2018 年的SPEI值，根据等级划分，选取典型干旱年。SPEI计算采用Matlab 编程实现，具体计算步骤详见文献［14］，其干旱等级划分和典型干旱年选取见表2。
表2 SPEI指数干旱等级划分和典型干旱年选取Tab.2 SPEI index drought class classification and typical drought years selection
1.3.2 物水分利用效率指标
作物水分利用效率通常被定义为作物产量与相对应水分消耗量的比值，本文研究选取目前使用较多4 种作物水分利用效率评价指标进行分析评价，即农田总供水利用效率WUEg［3］、田间水分利用效率WP［3］、真实灌溉水利用效率WUEti［4］、和灌溉水利用效率WUEi［2］。
（1）农田总供水利用效率WUEg。
（2）田间水分利用效率WP。
（3）真实灌溉水利用效率WUEti。
（4）灌溉水利用效率WUEi。
式中：各作物水分利用效率，kg∕m3；
Y为单位面积作物产量，kg∕hm2；
P为降水量，m3∕hm2；
I为灌溉水量，m3∕hm2；
ET为田间蒸散发量，m3∕hm2；
∆Y为灌溉条件与无灌溉（雨养）条件下单位面积作物产量差值，kg∕hm2。
1.3.3 甘蔗品种参数敏感性分析及率定方法
模型参数的敏感性分析及本地化是保证模拟结果可靠性及提高模拟精度的关键。DSSAT-Canegro模型中控制甘蔗的品种参数有20 个。文中基于模型数据库中的标准甘蔗品种NCo376，对来宾的主要甘蔗品种新台糖16 号进行模型参数的敏感性分析及本地化率定。
采用全局敏感性分析方法Morris法对DSSAT-Canegro 模型中的20 个甘蔗品种参数进行敏感性分析，Morris 法是针对局部敏感性分析方法存在的不足而进行的改进，通过微分的方法来计算逐个参数的敏感性，所需计算量较小［15］，具体计算方法可参考相关文献［16］，每个参数的平均值μ越大，说明参数的敏感性越强，而标准差σ值其值越高，说明参数交互作用越强。全局敏感性分析借助敏感性和不确定性分析软件SimLab（Version2.2）实现。
模型参数本地化率定中，分别以来宾甘蔗的产量、茎高、叶面积指数和地上部干重作为目标函数，基于表1 的田间试验数据1 进行调试，表1 的田间试验数据2 进行验证，实现参数本地化。验证精度通过均一化均方根误差NRMSE和一致性指数D来定量评价，具体计算过程可参考文献［17］。
1.3.4 实验设计
根据广西来宾蔗区实际情况，其灌溉量稳定在200～400 mm，为保障甘蔗的产量，本文设定最大灌溉定额为400 mm，灌水定额为80 mm。基于甘蔗4个生育期：苗期（3.10-5.10）、分蘖期（5.11-6.11）、茎伸长期（6.12-11.12）和成熟期（11.13-12.31）分别进行灌水，由于茎伸长期时间较长，分为茎伸长期前期和茎伸长期后期，共5 个灌水日期。设置6 种灌溉模式，即不灌溉水、灌一水、灌二水、灌三水、灌四水、灌五水，得到32 种灌溉制度情景（表3）。其中，a 为苗期，b 为分蘖期，c 为茎伸长期前期，d为茎伸长期后期，e为成熟期。
表3 灌溉制度情景组合设置Tab.3 Irrigation system scenario combination setup
2.1 DSSAT 模型甘蔗品种参数敏感性分析、本地化及模拟验证
根据1.3.3节所述的参数敏感度方法，本节主要针对来宾市新台糖16 号甘蔗进行DSSAT-Canegro 模型的品种参数敏感性分析，经过模拟结果与田间时间数据（表1 田间试验数据1）对比发现：20 个甘蔗品种参数中，有12 个品种参数对甘蔗的产量、茎高等目标函数有不同程度的影响，其定量敏感度如图2。由图2 可知，其中对甘蔗的产量影响较大的参数有Parcemax、Lfmax、Chupibase；
对甘蔗的茎高影响较大的参数有Ttplntem；
对甘蔗的地上部物质干重影响较大的参数有Parcemax、Lfmax；
对甘蔗的叶面积指数影响较大的参数有Mxlfarea、Ttplntem、Lfmax。以表1 中田间数据1 为依据，综合敏感参数影响和多次调试试验，直至模拟值最大程度接近实测值，最终获得来宾市甘蔗品种的DSSAT-Canegro 模型本地化参数取值，结果详见表4。
图2 DSSAT模型甘蔗品种参数敏感度Fig.2 Sensitivity of sugarcane variety parameters in DSSAT model
表4 模型品种参数描述及本地化率定结果Tab.4 Parameter description and debugging results of model varieties
基于上述DSSAT-Canegro 模型的本地化参数，对来宾市甘蔗叶面积指数、产量、地上部干重、茎高进行模拟，结合表1中的田间试验数据2，对模拟值和实测值拟合验证，统计结果如图3。
由图3 可知，DSSAT-Canegro 模型模拟的来宾市甘蔗叶面积指数、产量、地上部干重、茎高与田间试验观测拟合的一致性指数D分别达到0.971、0.996、0.994和0.959，其对应的拟合均方根误差NRMSE分别为18.21%、9.78%、9.11%和20.3%；
由此表明，文中所采用的DSSAT-Canegro 模型及其本地化参数对来宾市甘蔗生长模拟精度较高。
图3 DSSAT模型模拟值与观测值的回归关系Fig.3 Comparison of simulated and observed values of DSSAT model
2.2 灌溉制度情景的产量响应模拟
2.1 节已证实DSSAT-Canegro 模型及其本地化参数开展来宾市甘蔗生长过程模拟能得到良好的精度，本节即模拟不同典型干旱年在32 种灌溉制度情景下的甘蔗产量。图4 显示了不同典型干旱年的平均产量在不同灌溉定额水平下的响应，由图4 可以明显看出随着灌溉定额的增加，不同典型干旱年的模拟产量的均值有不同程度的增加，不同灌溉定额下甘蔗平均产量水平差异在重旱年和特旱年更加明显。以不灌水情景下的模拟产量为对照，对不同典型干旱年在各灌溉定额水平产量均值进行增产率计算，特旱年的灌溉增产曲线上升幅度最大，说明灌溉对特旱年产量增产的贡献最大。在灌溉定额为400 mm时，4个典型干旱年产量均值最高，增产率为：特旱年（39.92%）>重旱年（24.56%）>中旱年（18.51）轻旱年>（13.38%）。
图4 灌溉定额平均模拟产量结果Fig.4 Average simulated yield results for irrigation quotas
2.3 不同作物水分利用效率相关性分析及指标选取
基于甘蔗产量的模拟结果，对不同典型干旱年的4 个作物水分利用效率评价指标展开计算，不同典型干旱年的4 个指标平均值差异如图5 所示，WP、WUEti与WUEg数值比较接近，WUEi从表达式来看仅考虑灌溉水量，所以导致WUEi数值较大。从图5 来看，不同典型干旱年的4 个指标规律性并不完全一致，比如重旱年WUEg 图5 不同典型干旱年各指标平均值比较Fig.5 Comparison of average values of indicators in different typical drought years 见表5对计算结果进行Pearson 相关分析，得出不同典型干旱年4 个指标之间的相关系数。如表5 所示，首先可以看出不同典型干旱年的WUEg与其他3 个指标相关性较高，尤其是WP和WUEti，都通过了α=0.01的显著性检验水平。轻旱年WUEg与WUEti、WP、WUEi的相关系数分别为0.849、0.746、0.583； 表5 不同典型干旱年各指标相关系数Tab.5 Correlation coefficients of various indicators for different typical drought years 分别以作物水分利用效率和模拟产量最高为目标，评价选取不同典型干旱年中32种灌溉制度的最优方案，其中作物水分利用效率选取的是与其他3个指标相关性都较为显著的农田总供水利用效率WUEg，具体结果见表6。 表6 以作物水分利用效率和模拟产量最高为目标的最优灌溉制度筛选结果Tab.6 Screening results of optimal irrigation system aiming at the highest crop water use efficiency and simulated yield 以作物水分利用效率最高为目标进行筛选灌溉制度，轻旱年和中旱年灌溉1 次，重旱年和特旱年灌2 次。不难发现，以作物水分利用效率最高为目标，4 个不同典型干旱年的灌水时期均在茎伸长期，甘蔗的茎伸长期是甘蔗整个生育阶段需水量最多的时期，也是甘蔗生长最快，产量积累的关键时期，此时甘蔗必须从外界环境吸收大量水分［20］。而甘蔗的茎伸长期后期更易发生秋旱，这也解释了为什么轻旱年和中旱年在茎伸长期后期灌溉水分利用效率最高。 以模拟产量最高为目标进行筛选灌溉制度，轻旱年灌溉3次，中旱年灌溉2 次，重旱年和特旱年灌4 次。以产量最高为目标，4 个典型干旱年并不是干旱程度越强，灌溉定额越高，比如中旱年的灌溉定额是160 mm，而轻旱年的灌溉定额是240 mm，说明干旱典型年的灌溉不仅要考虑全年的干旱程度，还应考虑甘蔗不同生育期的干旱程度，因为甘蔗最终产量对不同生育期干旱及灌溉的响应是不同的。 （1）利用参数本地化的DSSAT-Canegro 模型，模拟了不同典型干旱年甘蔗平均产量对不同灌溉定额水平的响应，其中特旱年平均产量随着灌溉定额的增大，增幅最为明显。 （2）根据模拟结果，对4种作物水分利用效率指标进行计算和相关性分析，本文推荐使用农田总供水利用效率WUEg与真实灌溉水利用效率WUEti，这两个指标相关性较强，且概念正确，均是评价作物水分利用效率最客观指标之一。 （3）模拟的甘蔗产量为区域格点平均结果，尚难以反映气象、下垫面要素和人文因子的空间异质性对甘蔗产量累积的空间格局影响，在今后工作中需进一步由单点模拟转向考虑空间分异的面域模拟，并拓展考虑甘蔗产量对单一生育期干旱及灌溉的响应。
中旱年WUEg与WUEti、WP、WUEi的相关系数分别为0.902、0.803、0.392；
重旱年WUEg与WUEti、WP、WUEi的相关系数分别为0.883、0.714、0.589；
特旱年WUEg与WUEti、WP、WUEi的相关系数分别为0.896、0.887、0.564。WUEg包含了降水量和灌溉水量，以二者之和作为水量的投入，充分体现了甘蔗水分消耗源于降水和灌溉补充，比较全面反映了甘蔗模拟产量与降水量和灌溉水量的真实关系。其次，WUEti与WP的相关性也比较强，WUEti是在灌溉条件下增加的产量（对比无灌溉条件下）与相对应灌溉量之间的比值，直接体现蔗区投入的灌溉量对甘蔗产量增加的贡献，能综合反映出蔗区的灌溉水平。但是WUEti与WUEi没有较为显著的相关性，原因是WUEi的计算中水量消耗只考虑灌溉量，简单来说WUEi体现的是灌溉所带来的总体产量，在来宾市这样降水量比较丰富的地区，不考虑自然降水，WUEi计算数值偏大［18］，所以不推荐使用。另外，WP是产量与田间蒸散发量（ET）的比值，能较全面体现出甘蔗对水分吸收利用的效率，但在实际生活当中，田间蒸散发量的数据并不好获取，有些要素的测定比较复杂，限制了它在大尺度及长时段的应用［19］，并且沈荣开等学者认为该指标是灌溉制度、自然气象条件等各种因素综合作用的效果，不是单一供水条件所能决定的［2］。综合以上分析，本文推荐来宾市甘蔗水分利用效率的指标是WUEg与WUEti。
2.4 不同典型年最优灌溉制度方案筛选
