2024, Vol. 56
2. 现代节水灌溉兵团重点实验室, 新疆石河子 832000;
3. 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室, 新疆石河子 832000
新疆地处寒旱区，常年干旱少雨且蒸发强烈，因此农业生产对灌溉有较强的依赖性。与传统灌溉模式相比，膜下滴灌技术凭借其出色的节水保墒性能成为新疆大部分地区支持绿洲农业发展的选择[1-3]。然而新疆规模化推广的膜下滴灌技术中排盐措施不完善使得土壤中的盐分累积。非灌溉季节温度低产生季节性冻融循环使累积在土体中的盐分在不同广度与深度下被重新分配而发生返盐现象[4-5]。有研究指出冻融作用是土壤盐碱化的主要驱动因素[6-11]。因此掌握冻融过程中的土壤水热盐变化规律具有重要意义。但已有研究成果尚不能完全揭示原生盐碱荒地开垦为棉田后长期滴灌管理措施下非灌溉季节土壤物理特性的变化趋势。尤其是在北疆地区此方面研究极少，且冻融期数据获取较为困难，很难精确研究水热盐运移特征，因此对北疆地区土壤与其环境的能量交换过程进行数值模拟是十分必要的。
基于地理信息系统技术的分布式水文模型能够充分考虑上述因素的空间分布特征，对于长期滴灌棉田适用性研究具有重要意义[12-14]。常见的分布式模型有AquaCrop模型、SWAT(Soil and water assessment tool)模型、HYDRUS-EPIC(Erosion-productivity impact calculator)模型等。但上述模型均是针对作物及产量的模拟模型，用于土壤的分布式水文模型有CoLM模型和SHAW(Simultaneous heat and water)模型。其中，Flerchinger等[15-16]建立的SHAW模型被广泛用于冻融水热特征及陆面生态环境变化等的研究，其作为土壤的一维水热耦合模型可以模拟土壤植物冠层、积雪以及残留物在内的水热盐运移过程，对土壤冻融过程、土壤蒸散发等均可实现较为精确模拟[17-21]。李瑞平等[22]利用SHAW模型模拟冻融期间土壤的不同盐渍化水热盐运移规律；该模型还被国内外学者用于寒区水热过程模拟的适用性方面进行探究[23-26]。上述学者对模型的评估主要集中为日尺度，原因是长系列小时尺度土壤冻融观测数据往往难以获得，如我国现行标准GB/T 35234—2017《地面气象观测规范冻土》[27]中要求冻土层上下限深度每日上午8时观测一次，开展不同深度地温连续观测也存在一定难度。现有以分布式水文模型的研究主要以生育期内土壤水盐运移或大多以点尺度进行，很少有以非生育期滴灌在时空尺度进行研究的。由于土壤水力参数、土壤含盐量、灌水年限、滴灌灌水定额及作物种类等因素具有较大的空间变异性，在点尺度获得的冻融期土壤水力参数变化难以反映连续滴灌多年的土壤水力参数变化特征。因此本文选用连续滴灌年限棉田土壤数据资料，以日尺度进行土壤一维水热耦合模拟。
考虑到SHAW模型作为土壤的一维水热耦合模型可实现较为精确模拟的优越性[17-21]，本文通过时空替代法[28-29]利用2019—2020年新疆石河子121团炮台镇5块不同滴灌年限棉田的观测资料和实验数据，结合SHAW模型进行数值模拟试验探究其对北疆地区连续滴灌应用年限21 a的棉田土壤模拟效果与未使用滴灌技术的荒地之间模拟效果的差异，并获得不同滴灌应用年限棉田土壤水热盐模拟情况，通过统计分析来评估模拟效果，以期通过SHAW模型模拟效果探究连续滴灌年限冻融期土壤物理特征参数的差异，为新疆石河子地区节水灌溉技术的可持续发展和定向培育土壤肥力提供理论依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于下野地灌区121团6连(85°33′E ~ 85°35′E，44°48′N ~ 44°50′N)(图 1)。选取不同滴灌年限棉田5块：滴灌起始年限为1998年(21 a)、2006年(13 a)、2008年(11 a)、2012年(7 a)和荒地(0 a)。试验地块在开垦前均为盐碱荒地，土质以壤质为主，地下水埋深年内变化范围在2 ~ 4 m，地下水的补充主要依靠地表径流入渗。平均海拔337 m，年平均降水量142 mm，年均蒸发量1 826 mm，属于典型的温带大陆性气候，冬季气温相对低且维持时间长，夏季气温高且蒸发旺盛。年平均气温6.2 ℃，7月份平均最高气温为27.7 ℃，极端最高气温达43 ℃，1月份平均最低气温为–16 ℃，极端最低气温达–36 ℃。该地区光热资源丰度，年均日照时数2 860 h，无霜期平均163 d。大于0 ℃年平均积温4 181.2 ℃，大于10 ℃年平均积温3 792.6 ℃。
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(图中年份表示该试验地块滴灌起始年限) 图 1 试验地位置及分布图 Fig. 1 Location and distribution of experimental sites |
田间试验采样于2019年10月至2020年4月开展，采样间隔为15 d，采用土钻采集0 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100、100 ~ 120和120 ~ 140 cm深度土壤样品。于各地块对角线方向1/4、1/2和3/4处选择取样区，为减少水平方向产生的影响，每个取样区在垂直作物行方向选择间距30 cm的3个取样点，取土壤分别装入铝盒，带回实验室测定土壤理化性质。
采用烘干法测定土壤水分，电导率法测定土壤含盐量。将风干后的土样经去除杂物及研磨后过2 mm筛，根据土水质量比1∶5制备土壤浸提液，放入振荡瓶中于150 r/min往复振荡5 min，通过澄清法获得浸提液，使用DDS-11A(上海精密科学仪器有限公司雷磁仪器厂，上海，中国)电导率仪测量浸提液电导率。采用激光粒度法测定土壤颗粒组成，土样过2 mm筛后取0.1 ~ 0.5 g，加50 mL蒸馏水混合，用H2O2和六偏磷酸钠((NaPO3)6) 进行前处理，利用Eye Tech激光粒度仪测量土壤颗粒的体积百分比，按美国制划分土壤质地[30]。各试验小区土壤基本理化性质如表 1所示。
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表 1 研究区各地块土壤基本理化性质 Table 1 Soil basic physiochemical properties in study area |
土壤温度采用自存储式温度传感器(179-DTDTH，Apresys，美国)监测，传感器每2 h采集并记录一次数据，传感器埋设深度与土钻取样深度保持一致。研究区气象数据最高气温、最低气温、露点温度、风速、降水量及太阳辐射等由炮台镇气象局提供(图 2)。
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图 2 试验区气象数据 Fig. 2 Meteorological data of test area |
试验数据采用Excel 2010和UltraEdit软件进行预处理和整理，采用Origin 2020软件进行图形绘制。
2 SHAW模型率定及检验 2.1 SHAW模型简介SHAW模型是Flerchinger和Saxton[15]于1989年开发用于模拟土壤冻融过程的一维水热耦合模型。该模型能够模拟土壤热量、水分及溶质的运移过程，而且对整个系统物质和能量交换的物理过程有详细的数学描述过程，通过同步计算热量、水分和溶质通量，能够较为精确地模拟土壤剖面动态变化、能量通量平衡等[31]，是目前研究土壤冻融过程中水热盐时空迁移动态常用有效的模型之一。
SHAW模型中计算土壤热量和水分时考虑冻结土层的液体对流换热和蒸汽潜热，土体中温度分布的状态方程为：
| $ \begin{gathered} {C_{\text{s}}}\frac{{\partial T}}{{\partial t}} - {\rho _{\text{i}}}{L_{\text{f}}}\frac{{\partial {\theta _{\text{i}}}}}{{\partial t}} = \frac{\partial }{{\partial z}}\left( {{k_{\text{s}}}\frac{{\partial T}}{{\partial z}}} \right) - {\rho _{\text{l}}}{c_{\text{l}}}\frac{{\partial {q_{\text{l}}}T}}{{\partial z}} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; - {L_{\text{v}}}\left( {\frac{{\partial {q_{\text{v}}}}}{{\partial z}} + \frac{{\partial {\rho _{\text{v}}}}}{{\partial t}}} \right) \hfill \\ \end{gathered} $ | (1) |
式中：T为温度(℃)；Lf为融化潜热(335 000 J/kg)；Cs为土壤的体积热容(J/(kg·℃))；Lv为汽化潜热(2 500 000 J/kg)；cl为水的比热容(4 200 J/(kg·℃))；ks为土壤导热系数(W/(m·℃))；ql为液态水通量(m3/s)；ρv为水蒸气密度(kg/m3)；qv为水蒸气通量(m3/s)；t为时间(s)；ρi为冰密度(920 kg/m3)；θi为土层体积含冰量(m3/m3)；z为土层深度(m)；ρl为水密度(1 000 kg/m3)。
计算冻融状态的土壤水通量方程为：
| $ \frac{{\partial {\theta _{\text{l}}}}}{{\partial t}} + \frac{{{\rho _{\text{i}}}}}{{{\rho _{\text{l}}}}}\frac{{\partial {\theta _{\text{i}}}}}{{\partial t}} = \frac{\partial }{{\partial z}}\left[ {K\left( {\frac{{\partial \psi }}{{\partial z}} + 1} \right)} \right] + \frac{1}{{{\rho _{\text{l}}}}}\frac{{\partial {q_{\text{v}}}}}{{\partial z}} + U $ | (2) |
式中：K为非饱和导水率(m/s)；θl为土层体积含水率(m3/m3)；ψ为土壤基质势(m)；U为水分的源汇项(m3/(m3·s))。
| $ {\rho _{\text{b}}}\frac{{\partial S}}{{\partial t}} = {\rho _{\text{l}}}\frac{\partial }{{\partial z}}\left[ {\left( {{D_{\text{H}}}{D_{\text{m}}}} \right)\frac{{\partial c}}{{\partial z}}} \right] - {\rho _{\text{l}}}\frac{{\partial \left( {{q_{\text{l}}}c} \right)}}{{\partial z}} - {\rho _{\text{b}}}V $ | (3) |
| $ S = \left( {{K_{\text{d}}} + \frac{{{\rho _{\text{l}}}{\theta _{\text{l}}}}}{{{\rho _{\text{b}}}}}} \right)c $ | (4) |
式中：ρb为土壤容重(kg/m3)；S为单位质量土壤中存在的溶质总量(mol/kg)；DH为机械弥散系数(m2/s)；Dm为分子扩散系数(m2/s)；c为土壤溶液中的溶质浓度(mol/kg)；V为溶质降解和根系吸收产生的源汇项(mol/(kg·s))，Kd为土壤基质与土壤溶液之间分配系数(kg/kg)。
SHAW模型中水力特征参数主要包括：饱和导水率(Ks，cm/h)、饱和体积含水率(θs，m3/m3)、空气进气势(φe，m)、土壤孔径指数(b)。这些参数通常根据土壤各层的基本参数间接确定。
根据Campbell[32]在1985年提出的经验公式，可通过土壤的基本特性计算土壤颗粒的几何平均直径dg(mm)和几何均方根误差σg(mm)，即
| $ {d_{\text{g}}} = \exp \left( x \right) $ | (5) |
| $ {\sigma _{\text{g}}} = \exp \left( {{{\left( {y - {x^2}} \right)}^{1/2}}} \right) $ | (6) |
其中：
| $ x = {m_{\text{c}}}\ln 0.01 + {m_{{\text{si}}}}\ln 0.026 + {m_{{\text{sa}}}}\ln 1.025 $ | (7) |
| $ y = {m_{\text{c}}}{\left( {\ln 0.01} \right)^2} + {m_{{\text{si}}}}{\left( {\ln 0.026} \right)^2} + {m_{{\text{sa}}}}{\left( {\ln 1.025} \right)^2} $ | (8) |
式中：mc、msi、msa分别为土壤中黏粒、粉粒、砂粒的百分含量(%)；x，y无实际意义。
根据上述经验公式求得土壤颗粒的几何平均直径dg和几何均方根误差σg后，可按经验公式继续求得土壤的水力特征参数。标准容重(1.3 g/m3)下的空气进入势
| $ {\varphi _{{\text{es}}}} = - 0.2{d_{\text{g}}}^{ - 0.5} $ | (9) |
土壤孔隙分布指数b、空气进气势
| $ b = - 2{\varphi _{{\text{es}}}} + 0.2{\sigma _{\text{g}}} $ | (10) |
| $ {\phi _{\text{e}}} = \frac{{{\varphi _{{\text{es}}}}}}{g}{\left( {\frac{{{\rho _b}}}{{1.3}}} \right)^{0.67\text{b}}} $ | (11) |
| $ {K_{\text{s}}} = 14.1{\left( {\frac{{1.3}}{{{\rho _\text{b}}}}} \right)^{1.3b}}\exp \left( { - 6.9{m_\text{c}} - 3.7{m_\text{si}}} \right) $ | (12) |
气象资料以日尺度作为上边界气象条件(图 2)。气象资料、土壤温度及土壤水分输入后还应输入对应的儒略日、所属年份和输出频率。输入试验点的纬度44°48′N、坡度海拔337 m、坡度3%、地表干土反射率0.25及地表湿土反射率0.35等具体信息。
为比较模型对北疆地区不同滴灌年限棉田的土壤水热盐模拟效果差异情况，本次模拟采用时空替代法[28-29]，选用滴灌起始年限为1998年(滴灌21 a)的棉田土壤水热盐和气象等数据对SHAW模型的有关参数进行率定，输入的土壤基本参数如表 2所示。通过试错法调整模型参数，直至误差达到允许范围。率定的基本土壤物理特性参数如表 3所示。
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表 2 输入试验地土壤基本信息 Table 2 Input soil basic information of test site |
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表 3 模型率定后的土壤物理特征参数 Table 3 Soil physical characteristic parameters after model calibration |
以膜下滴灌起始年限为2006年(滴灌13 a)、2008年(滴灌11 a)、2012年(滴灌7 a)、荒地(滴灌0 a)的土壤水热盐和气象等数据对SHAW模型中相关参数进行验证。
2.3 模型评估指标模型模拟效果利用统计学参数进行评价，选取拟合优度(R2)、纳什系数(NSE)来显示模型总体的模拟效果，以均方根误差(RMSE)、平均偏差(MBE)和平均绝对误差(MAE)来综合衡量模型模拟精度及离散程度。各参数计算公式如下：
| $ {R^2} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{({{\hat y}_i} - {{\bar y}_i})}^2}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{({y_i} - {{\bar y}_i})}^2}} }} $ | (13) |
| $ {\text{NSE}} = {\text{1}} - \frac{{\sum\limits_{i = {\text{1}}}^n {{{{\text{(}}{{\hat y}_i} - {y_i}{\text{)}}}^{\text{2}}}} }}{{\sum\limits_{i = {\text{1}}}^n {{{{\text{(}}{y_i} - {{\bar y}_i}{\text{)}}}^{\text{2}}}} }} $ | (14) |
| $ {\text{RMSE}} = \sqrt {\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{({{\hat y}_i} - {y_i})}^2}} } $ | (15) |
| $ {\text{MBE}} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{y_i} - {{\bar y}_i}} \right|} }}{n} $ | (16) |
| $ {\text{MAE}} = \frac{{\text{1}}}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{{\hat y}_i} - {y_i}} \right|} $ | (17) |
式中：yi是观测值，
对滴灌21 a的棉田土壤温度率定模拟结果进行统计分析(表 4)，结果表明不同土层深度土壤温度模拟效果NSE为0.713 ~ 0.993，平均NSE为0.820；RMSE为0.209 ~ 2.498 ℃，平均RMSE为1.378 ℃；MBE为–2.255 ~ –0.161，平均MBE为–0.764；MAE为0.149 ~ 2.211，平均MAE为1.145。图 3显示不同土层土壤温度率定模拟R2为0.911 ~ 0.994，整体上呈现出随土层深度增加模拟效果越好。
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表 4 土壤温度率定结果评估 Table 4 Calibration result evaluation of soil temperature |
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图 3 不同土层土壤温度率定模拟结果 Fig. 3 Simulation results of soil temperature rates in different soil layers |
对滴灌21 a的棉田土壤水分率定模拟结果进行统计分析(表 5)，结果表明不同土层土壤温度模拟效果NSE为0.824 ~ 0.967，平均NSE为0.882；RMSE为0.009% ~ 0.032%，平均RMSE为0.020%；MBE为–0.005 ~ 0.008，平均MBE为0.002；MAE为0.004 ~ 0.023，平均MAE为0.013。整体上呈现出随土层深度增加模拟效果越好。
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表 5 土壤水分率定模拟效果评估 Table 5 Calibration result evaluation of soil moisture |
为比较连续土层土壤水分模拟效果变化情况，随机选择初始冻结期、稳定冻结期及消融解冻期某一日土壤剖面实测值和模拟值进行比较(图 4)，结果表明不同冻融期土壤水分模拟值与实测值变化趋势基本一致，能够反映土壤冻融期的变化规律。
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图 4 土壤水分率定模拟结果对比 Fig. 4 Simulation results of soil moisture rate |
对滴灌年限21 a的棉田土壤盐分率定模拟结果进行统计分析(表 6)，结果表明不同土层土壤盐分模拟效果NSE为0.509 ~ 0.844，平均NSE为0.718；RMSE为0.001 ~ 0.012 g/kg，平均RMSE为0.003 g/kg；MBE为–0.002 ~ 0.006，平均MBE为0.001；MAE为0.000 ~ 0.002，平均MAE为0.000。整体上呈现出随土层深度增加模拟效果越好。图 5比较连续土层土壤盐分模拟效果变化，结果表明不同冻融期土壤盐分模拟值与实测值变化趋势基本一致，能够反映土壤冻融期的变化规律。
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表 6 土壤盐分率定模拟效果评估 Table 6 Calibration result evaluation of soil salinity |
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图 5 土壤盐分率定模拟结果对比 Fig. 5 Simulation results of soil salinity |
冻融循环过程中，温度是土壤冻结和融化的主导因素。以0 ~ 20、40 ~ 60、80 ~ 100和120 ~ 140 cm深度的土壤参数为代表进行对比(图 6)，同一土层不同滴灌年限棉田土壤温度的模拟值与实测值变化趋势基本一致，且随土层深度增加模拟效果越好。表层和中间层土壤稳定冻结期模拟效果相对较好；深层土壤各时期模拟效果基本一致。整个冻融期，随滴灌年限增加温度变化幅度越大，剖面温度变化过程呈现“U”形分布，冻结期开始温度平滑下降，进入解冻时期表层地温迅速升高。
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图 6 不同滴灌年限土壤温度模拟效果对比 Fig. 6 Simulation effects of soil temperatures with different drip irrigated years |
对不同滴灌年限与不同土层深度棉田土壤温度的模拟值和实测值作线性回归分析，结果(图 7)表明SHAW模型对不同滴灌年限棉田土壤温度有较好模拟效果，决定系数R2为0.705 ~ 0.994。不同滴灌年限下相同土层土壤温度模拟效果0 ~ 20、40 ~ 60、80 ~ 100和120 ~ 140 cm深度的平均R2为0.842、0.856、0.859和0.983，结合散点分布图可以直观地显示出模拟效果随土层深度增加模拟效果越好。不同滴灌年限棉田之间土壤温度模拟效果存在显著差异。滴灌年限21、13、11、7 a及荒地的平均R2为0.958、0.942、0.879、0.863和0.784，最终不同滴灌年限条件下对土壤温度的模拟效果表现为滴灌21 a > 13 a > 11 a > 7 a > 0 a地块。
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图 7 不同滴灌年限不同土层土壤温度验证结果对比 Fig. 7 Validation results of soil temperatures in different soil layers with different drip irrigated years |
对冻融期间不同滴灌年限土壤温度模拟结果进行统计分析(表 7)，结果表明土壤温度平均NSE为0.651，最高NSE为0.994。不同滴灌年限下相同土层土壤温度模拟效果的平均NSE为0.171、0.434、0.535、0.729、0.828、0.871和0.991，平均RMSE为2.380、1.569、1.358、1.023、0.922、0.701和0.171 ℃，平均MBE为–2.619、–1.644、–1.136、–0.867、–0.572、–0.536和–0.460，平均MAE为2.586、1.456、1.331、0.991、0.992、0.540和0.099。整体上呈现出随土层深度增加模拟效果越好。
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表 7 SHAW模型土壤温度检验模拟效果对比 Table 7 Simulation effects of soil temperature by SHAW model |
不同滴灌年限之间棉田土壤温度模拟效果也存在显著差异。滴灌年限13、11、7 a及荒地的平均NSE分别为0.753、0.787、0.648和0.249，平均RMSE分别为1.202、0.881、0.983和1.359 ℃，平均MBE分别为–1.878、–0.729、–0.990和–1.235，平均MAE分别为1.748、0.759、0.883和1.187。滴灌0 a的土壤温度的NSE、RMSE、MBE和MAE分别为–0.913 ~ 0.985、0.185 ~ 3.213 ℃、–3.097 ~ 0.149和0.106 ~ 2.986，NSE对比为滴灌年限11 a > 13 a > 7 a > 0 a地块，RMSE对比为13 a > 11 a > 7 a > 0 a地块，MAE对比为13 a > 11 a > 7 a > 0 a地块，MBE对比为13 a > 11 a > 7 a > 0 a地块，整体上呈现随滴灌年限增加模拟效果越好，且在滴灌年限超过11 a后的各地块模拟效果差异不大。
3.2.2 土壤水分验证模拟效果评估为比较不同滴灌年限连续土层土壤水分模拟效果，随机选择初始冻结期、稳定冻结期及消融解冻期某一日土壤剖面实测值和模拟值进行比较。结果(图 8)表明整个冻融期不同时间土壤水分模拟值与实测值变化趋势基本一致，能够反映不同滴灌年限土壤冻融期的变化规律。稳定冻结期模拟效果最佳，消融解冻期模拟效果最差。土壤深度在120 cm之下的模拟效果稍差，初始冻结期表层模拟效果较深层模拟效果好。
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图 8 不同滴灌年限土壤水分验证结果对比 Fig. 8 Validation results of soil moistures with different drip irrigated years |
对不同深度土壤水分模拟结果进行统计分析(表 8)，土壤水分平均NSE为0.826，最高NSE为0.967。不同滴灌年限下相同土层(0 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100、100 ~ 120和120 ~ 140 cm)土壤水分模拟效果的平均NSE分别为0.743、0.823、0.870、0.853、0.847、0.837及0.811，平均RMSE分别为0.024%、0.011%、0.016%、0.015%、0.020%、0.020%、0.029%，平均MBE分别为–0.011、0.000、0.004、–0.006、0.000、–0.008、–0.008，平均MAE分别为0.011、0.006、0.010、0.008、0.013、0.012、0.018。总体而言，随土层深度增加，SHAW模型模拟精度呈先增后减的趋势。
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表 8 SHAW模型土壤水分检验模拟效果对比 Table 8 Simulation effects of soil moisture by SHAW model |
不同滴灌年限棉田土壤水分模拟效果存在差异，滴灌年限13、11、7 a及荒地的平均NSE分别为0.863、0.864、0.760和0.764，平均RMSE分别为0.013%、0.020%、0.019%和0.023%，平均MBE分别为–0.002、–0.008、–0.002和–0.010，平均MAE分别为0.007、0.013、0.010和0.013。滴灌0 a的土壤水分的NSE、RMSE、MBE和MAE分别为0.670 ~ 0.830、0.007% ~ 0.036%、–0.017 ~ 0.009和0.003 ~ 0.022，NSE对比为11 a > 13 a > 0 a > 7 a地块，RMSE对比为13 a > 7 a > 11 a > 0 a地块，MBE及MAE各年限基本接近于0。研究结果表明随滴灌年限增加模拟效果越好，滴灌年限为13 a时的模拟效果最佳，且模拟效果在滴灌年限超过11 a后的各地块模拟效果差距不大。
3.2.3 土壤盐分验证模拟效果评估图 9展示了土壤盐分动态在不同滴灌年限及不同冻融时期(初始冻结期、稳定冻结期及消融解冻期)所得到的模拟效果。结果表明，稳定冻结期模拟效果最佳，消融解冻期模拟效果最差。稳定冻结期土壤深度在120 cm之下的模拟效果稍差，荒地在稳定冻结期时80 cm之下的模拟效果稍差，0 ~ 40 cm土层深度的土壤含盐量随着土壤冻融过程呈先上升后下降的趋势，表层的盐分变化较大，变化现象较明显。土壤深度80 ~ 100 cm的土壤盐分变化较小。
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图 9 不同滴灌年限土壤盐分验证结果对比 Fig. 9 Validation results of soil salinities with different drip irrigated years |
对不同深度土壤盐分模拟结果进行统计分析(表 9)，结果表明土壤盐分平均NSE为0.709，最高NSE为0.844。不同滴灌年限下相同土层(0 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100、100 ~ 120和120 ~ 140 cm)土壤盐分的平均NSE分别为0.720、0.778、0.808、0.764、0.732、0.668和0.495，在100 cm处最接近于1；平均RMSE分别为0.004、0.002、0.002、0.005、0.002、0.004和0.005 g/kg；平均MBE分别为0.001、0.000、0.000、0.003、0.000、–0.002和–0.001；平均MAE分别为0.000、0.001、0.001、0.001、0.001、0.003和0.004。其趋势与土壤水分一样，随土层深度增加模拟效果先增强后减弱。相较于土壤水分，土壤盐分的模拟效果稍差一些，但两者整体模拟效果差距不大。
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表 9 SHAW模型土壤盐分检验模拟效果对比 Table 9 Simulation effects of soil salinity by SHAW model |
对5个不同滴灌年限地块土壤盐分模拟结果进行分析对比结果存在差异，滴灌年限13、11、7 a及荒地的平均NSE分别为0.733、0.721、0.708和0.666，平均RMSE分别为0.004、0.008、0.001和0.001 g/kg，平均MBE分别为0.001、–0.002、0.000和0.000，平均MAE分别为0.001、0.005、0.000和0.000。RMSE、MBE和MAE整体基本接近于0。滴灌0 a的土壤盐分的NSE、RMSE、MBE和MAE分别为0.418 ~ 0.797、0.000 ~ 0.001 g/kg、0.000 ~ 0.001和0.000 ~ 0.001，NSE对不同滴灌年限棉田土壤盐分的模拟效果对比可知滴灌起始年限为13 a > 11 a > 7 a > 0 a地块，整体呈随滴灌年限增加模拟效果越好，且模拟效果在滴灌年限超过11 a后的各地块模拟效果差距不大。
4 讨论本研究对不同土层深度土壤模拟结果表明，表层土壤温度模拟效果比深层土壤温度模拟效果差，这与谢婷等人[20]利用SHAW模型在对不同深度土壤温度模拟的研究中所得结论一致。原因可能是一方面SHAW模型模拟土壤热量取决于周围环境土壤水热状况，随着深度增加，周围环境温湿度变化幅度越小，SHAW模型模拟土壤温度数值越精确；而另一方面可能是对净辐射模拟偏差大引起的土壤热通量误差所致。当大气和土层之间产生热量交换时表层土最先受到温度的变化影响率先产生热量交换，因此浅层土壤受净辐射的影响较大，而SHAW模型将土壤热通量作为地表向下的能量输入，土壤热通量是通过能量平衡公式[18](土壤热通量=净辐射–感热通量–潜热通量)计算得到。因此，土壤温度模拟精度与净辐射的误差密切相关。这与刘杨等[25]、王驰等[33]基于SHAW模型冻融期土壤温度动态模拟研究中相似。土壤水分和盐分随土层深度的增加模拟效果均先增强后减弱，这与赵林等[24]研究一致，但有学者研究基于SHAW模型冻融期土壤水分动态模拟研究中表示土壤水分的动态模拟效果随土层深度增加逐渐增强[33]。原因可能是水盐运移由于受到降雨量、地表植被、土壤温度及地下水位等因素影响，其水分本身具有复杂的相态变化也对模型模拟结果影响较大。且宗睿[34]研究表明干旱绿洲区原生盐碱荒地开垦为棉田后，长期膜下滴灌显著降低土壤盐分含量，特别是较深土层(100 ~ 200 cm)，含盐量大幅度减少，土壤储盐量总体上随膜下滴灌应用年限呈指数降低。
土壤冻融循环伴随水分相变、水热传输和盐分积累等过程[35]。本研究对不同冻融时期土壤模拟结果表明土壤水分的变化趋势随不同冻融时期先降低后增加，与土壤温度的变化趋势一致，这与戴黎聪[36]研究得到土壤冻融过程中，土壤水分与土壤温度变化趋势具有一致性的结果一致。一方面在土壤完全消融时，冻结层的土壤含水率略高于冻结前土壤含水率，非冻结层的土壤含水率呈下降趋势，说明土壤冻结时下层非冻结土壤水分向上层冻结层运移[37]；另一方面主要是当土壤表层发生冻结时，由于深层土壤温度较高，土壤表面张力和水分黏度较高，导致土壤水分向温度较低的区域转移[38]。模型模拟结果显示土壤盐分与土壤水分在整个冻融时期实测值与模拟值的变化趋势基本一致，表明土壤水分和盐分之间的耦合作用比较强烈。土壤盐分整体模拟效果较土壤水分模拟效果稍差，这可能是由于盐分的空间变异性要远大于水分的空间变异性[39-40]。但NSE为0.402 ~ 0.844，土壤盐分的RMSE、MBE和MAE值基本接近于0，表明模拟结果能够较好地反映土壤盐分的变化趋势。有研究表明SHAW模型模拟冻融期土壤水分在消融解冻期时效果最佳[32]，本研究结果与此相反，这可能是由于新疆是典型的温带大陆性干旱半干旱气候，消融解冻期时冷热差异较大[41]。
本研究中土壤水热盐三者基本表现为随膜下滴灌年限增加模拟效果越好。具体而言，冻融期土壤水热盐在荒地(滴灌0 a)的模拟效果最差，滴灌年限为13 a时的模拟效果最好，且滴灌年限为11、13和21 a的模拟效果差距不大。其原因一方面可能是SHAW模型率定受土壤物理性质等基础数据的影响，有研究表明荒地开垦为滴灌棉田后土壤容重逐年降低，直到13 ~ 14 a最低，之后土壤容重随滴灌年限而增加，土壤总孔隙度趋势与容重相反[35, 42]。宗睿[34]研究表明荒地开垦为滴灌棉田后0 ~ 14 a土壤质量随滴灌年限增加得到改善，但随着棉花耕作年限增长到16 ~ 22 a，土壤容重增加，土壤盐分表聚，土壤质量下降。另一方面可能是SHAW模型率定受土壤水热盐等基础数据的影响，有研究表明耕作10 a后表层土壤总盐的空间异质性减弱，趋于均一化，在不同滴灌种植年限下，表层土壤盐分脱盐速率与种植年限显著相关，尤其在种植前10 a是土壤盐分快速降低期[43]。殷波和柳延涛[44]、赵永成等[45]研究表明较短年限的膜下滴灌可以明显降低土壤耕层盐分含量，长期滴灌导致盐分分布趋于平均。李明思等[46]认为，随着滴灌年限增加，土壤耕层的盐分含量降低，耕层以下的盐分含量将逐步增加，但该研究只是对滴灌农田进行4 a监测，滴灌年限较短。牟洪臣等[47]的研究也发现，膜下滴灌技术使用初期可使土壤盐分含量下降。这与模型模拟效果的变化趋势一致，这说明本模型可以模拟连续滴灌土壤水热盐的变化趋势。
5 结论1) 随着土层深度增加，土壤温度的模拟效果越好；土壤水分及土壤盐分的模拟效果呈现先增强后减弱的趋势。相较于土壤水分，土壤温度及土壤盐分的模拟效果稍差。
2) 随滴灌年限增加模型模拟效果越好，滴灌0 a的土壤温度、水分和盐分的NSE分别为–0.913 ~ 0.985、0.670 ~ 0.830和0.418 ~ 0.797，滴灌年限为13 a时的模拟效果最好，且滴灌年限为11、13和21 a的模拟效果差距不大。
3) SHAW模型可用于北疆地区连续膜下滴灌21 a的棉田土壤水热盐动态变化规律研究，可定量模拟预测农田在自然条件下的垂向一维冻土–非冻土系统内的土壤质量状况。可为该地区冬春作物的播种和预防冻害等提供参考依据，但模型中多数公式均为经验性公式，需通过进一步开展长期试验并结合室内模拟试验数据改进和完善相关参数，以提高模型适用性。
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