满足机械收割农艺条件下稻田排水暗管布局DRAINMOD模型模拟

陈 诚，罗 纨※，唐双成，贾忠华，孙少江，张志秀，朱卫彬



满足机械收割农艺条件下稻田排水暗管布局DRAINMOD模型模拟

陈 诚1，罗 纨1※，唐双成1，贾忠华1，孙少江1，张志秀2，朱卫彬3

（1. 扬州大学水利与能源动力工程学院，扬州 225009；2. 扬州市江都区昭关灌区管理处，扬州 225261；3. 扬州市江都区河道管理处，扬州 225200）

在长江中下游稻麦轮作区，水稻秋收期阴雨连绵现象时有发生，收割机械因农田土壤过湿而无法及时下田收割。如果建设暗管排水系统，则可及时降低地下水埋深，保证机械收割的顺利进行。该文以江苏省扬州市江都区昭关灌区为例，以地下水埋深降至60～80 cm作为适于一般机械收割的田间排水要求，运用田间水文模型-DRAINMOD模拟了满足1～5 d机械下田条件的暗管排水布局，并分析了相应的田间水文效应以及模型主要输入参数的敏感性。根据研究区1954−2016年逐日气象数据（包含降雨、气温、湿度、风速和日照时数等）的模拟结果显示：考虑大型机械收割要求（地下水埋深大于80 cm），当暗管埋深为90～150 cm时，满足98%、95%和90%保证率的最大暗管间距分别为7.42～18.74 m、13.01～26.20 m和15.27～28.72 m；满足小型机械收割要求（地下水埋深大于60 cm）的暗管布置间距则可更大，满足98%、95%和90%保证率的最大暗管间距分别为10.36～19.59 m、18.17～30.90 m和22.88～33.02 m。多年平均机械收割天数对侧向饱和导水率、不透水层深度、土壤蒸发蒸腾量、潜水上升通量和土壤可排空体积5类参数最为敏感。研究成果可为类似水稻种植区基于机械收割要求的农田暗管排水系统设计提供理论依据。

模型；管道安装；排水；机械化；收割天数；DRAINMOD；保证率

0 引 言

随着中国经济发展与城市化进程的加速，农村劳动力不断减少，农业机械化水平不断提高。自2004年起中国连续12 a实现粮食增产，但2016年出现减产，尤其是长江中下游水稻种植区，因收获季节降雨频繁，农田排水不利，机械无法下田作业而导致水稻当年“丰产不丰收”的现象。近几十年来全球气候变化导致区域气象条件异常现象频发，特别是降雨规律的变化对粮食生产安全造成了一定的隐患。Chen等[1]研究发现，1961−2010年气候变暖趋势使中国的双季稻平均减产1.9%。Liu等[2]研究表明，1980−2010年中国东南部浙江、福建等8省的早稻、晚稻产量受降雨影响表现为减产。周曙东等[3]研究认为，未来气候变化情景对南方水稻产量的影响以减产为主。

目前，在水稻生产的全过程中，包括育秧、插秧、移栽、播种、施肥、收割以及土地深松等在内的各个环节均可实现机械化作业[4-8]。与传统人工生产相比，机械作业对于田间水分调控的要求更高，尤其是在收获季节。水稻适宜的收获期时间短暂，机械作业要求田间的表层和浅层土壤相对干燥；对于随机发生的降雨事件，需要通过田间排水工程迅速降低地下水埋深，疏干土壤，以满足机械作业要求。目前，南方水稻种植区大多为明沟排水，不仅排水效率较低，而且不利于大面积农田的统一机械化耕作；随着土地流转和规模化经营，农田排水需要适应现代农业机械化发展的要求。暗管排水具有不占用耕地和便于机械化作业的优点，而且可借助控制排水措施实时调整土壤排水强度[9-10]，满足不同作物的排水要求，是现代农业发展的必要措施。水稻作为一种喜水耐淹作物，其生长期对排水的要求很低，但收获期机械下田作业要求将地下水埋深降低到一定深度。作为水稻生产大国的日本自20世纪60年代起，为推进农业机械化，在稻区大面积发展暗管排水，极大地提高了水稻生产效率[11]。在对排水要求较低的水稻生长期，可通过对暗管出口的控制，调整排水强度，做到不排或少排。

对于暗管排水系统设计，现有研究大多是基于农田排涝降渍[12-14]、土壤改良[15-16]、盐分淋洗[17-19]及控制化肥和农药污染物淋失[20-22]等目的，专门针对水稻收获期排水要求开展的研究尚不多见。对于南方稻麦轮作区，王桂民等[23]研究发现，水稻宜在最佳收获日左右5 d内进行机械收割，此时水稻的机收总损失最小。水稻收获期稻田暗管排水的主要目的是在稻田落干之后及时将地下水埋深降至一定深度，使收割机能够在较为干燥的土壤环境下进行作业，减少对农田土壤结构的破坏。而土壤过湿会降低机械收割的效率，增加燃油消耗[24]，乃至收割机无法下田作业造成粮食欠收。决定暗管排水效果的2个重要参数是暗管埋深和布置间距；一般来说，埋深越大、间距越小，则排水强度越高，地下水埋深下降得越快。朱建强等[25]研究指出，考虑机械作业的地下水埋深应控制在地表以下0.6～0.8 m，而一味地通过减小暗管间距来增大排水强度，会增加不必要的工程投资和管理维护费用。

大田试验是观测暗管排水效果的重要手段，但其时间周期较长，难以综合考虑气象、土壤等变化因素长期的作用效果。为此，可以借助计算机模型，基于长序列的气象数据，结合土壤、农作以及农业水管理措施进行模拟分析，预测暗管排水系统设计方案变化对其运行效果的影响，以确定最为合理的排水布局。本文针对近年江苏省水稻收割季节阴雨天气导致机械无法下田作业的问题，以江苏省扬州市江都区昭关灌区为例，考虑稻田机械化收割对地下水埋深的要求，输入1954−2016年逐日气象数据，运用DRAINMOD模型模拟研究不同设计保证率下的暗管排水布局，并对其田间水文效应进行分析，以期为研究区及类似地区的农业机械化发展及粮食增产增收提供技术支撑。

1 研究方法

1.1 研究区概况及监测数据

研究区位于扬州市江都区昭关灌区的农田水利科学研究站（119°30¢E，32°33¢N），属于北亚热带季风湿润气候区，年平均降水量为1 020.1 mm，年平均气温为15.6 ℃，无霜期221.7 d；土壤以水稻土和潮土为主，土壤肥沃。灌区内广泛采用稻麦轮作种植制度，水稻生育期参见文献[26-27]，其中黄熟期为9月26日−10月15日，宜在水稻收割前7~10 d落干。根据文献[23]的研究结论，本文选取每年的10月13−17日作为水稻适宜的收获期（遇闰年均提前1 d），每年的9月末进行最后1次灌溉，之后开始落干直至收割。

为了观测现有排水条件下农田地下水埋深变化情况，在试验站开展现场观测研究。试验站农田为昭关灌区的一部分，试验区现有的明沟排水系统沿100 m´100 m的田块四周分布，农沟深度不足60 cm，支沟深度约为100 cm，在田间布置了地下水埋深监测井，记录作物生长季田间水位变化情况，用于模型参数率定。

1.2 DRAINMOD模型介绍

DRAINMOD是美国农业部自然资源保护局推荐的一个准二维的田间水文预测模型，可以根据输入的气象、土壤、作物以及排水系统设计参数，逐时、逐日计算2条平行排水管（或沟）中间点的水量平衡，包括入渗量、蒸发蒸腾量、地表径流量、地下排水量、以及地下水埋深的变化。模型包括常规排水、控制排水、地面灌溉、氮素运移以及湿地水文等模块，可用于分析不同水管理方案对田间水文和污染物运移的影响。在计算时段内，DRAINMOD模型进行地表水量平衡计算的方程可表 示为：

式中P为降雨量，cm；为灌溉水量，cm；Δ为地表的储水量变化，cm；为地表径流量，cm；为地表入渗量，cm。

在相同计算时段内，地下水量平衡方程为：

式中Δ为土壤水分变化量，cm；为侧向排水量（或地下渗灌水量），cm；ET为蒸发蒸腾量，cm；D为深层渗漏量，cm。

DRAINMOD模型逐日、逐时进行上述水量平衡计算，其中，入渗量采用Green-Ampt公式计算；侧向排水量采用Hooghout公式计算，若地表积水，则转用Kirkham公式计算；深层渗漏根据达西公式进行计算，若底部存在不透水层则可忽略不计。DRAINMOD模型对于作物实际腾发量（actual evapotranspiration，AET）的计算分为2步：当土壤表层湿润，其供水能力（即潜水上升通量）大于或等于潜在腾发量（potential evapotranspiration，PET）时，AET=PET；否则，AET等于土壤供水能力。模型中对潜在腾发量的计算可采用默认的Thornthwaite经验公式法，或采用其他方法计算后将结果输入模型。

DRAINMOD模型目标函数之一是排水满足机耕条件；模型可以根据作物机械收割对土壤排水要求、所需收割天数以及临时降雨影响进行参数设定，计算出每年满足机械收割条件的可收割天数（harvesting days），并统计长序列模拟期内满足条件的年数。本文利用研究区的气象、土壤资料模拟分析了适于大型（质量>1 t）和小型（质量<1 t）机械收割、且满足90%～98%机械收割条件保证率的稻田暗管排水布局。

1.3 模型主要输入参数

1）气象数据：本文所采用的气象数据为中国气象局气象数据中心公布的中国地面气候资料日值数据集江苏省扬州高邮市58241号气象站（119°27¢E，32°48¢N，海拔5.4 m）1954−2016年的逐日数据，包括逐日最高气温、最低气温、风速、日照时数、相对湿度和降雨量等。PET运用Penman-Monteith公式逐日计算后，再由FAO-56[28]推荐的通用方法对每年水稻不同生长阶段的作物系数K进行修正，并将最终生成的AET文件输入到模型当中。

2）灌溉制度参数：DRAINMOD模型在模拟灌溉过程时，根据输入的灌溉制度，检查土壤水分状况，如果满足灌溉条件，便将灌溉量以降雨的形式加入水量平衡计算，并在输出结果中列出实际灌溉量和日期。研究区实行稻麦轮作，水稻和小麦的生长阶段具体见表1。研究区水稻种植期蓄水灌溉，小麦种植期除了特别干旱的年份，一般不灌溉。根据研究区的水稻灌溉制度，灌溉期为每年的6月11日−7月28日以及8月6日−9月30日，7月29日−8月5日为晒田期不灌溉；灌水周期设为5 d，每逢灌溉日，如果地表尚有积水或日降雨2 cm以上，则推迟灌溉； 6−9月的灌水定额分别设为3、5、5、2 cm/d，每次灌溉的持续时间为5 h。

表1 研究区水稻和小麦生育期生长阶段

3）土壤资料：主要包括不同土层深度处的侧向饱和导水率、土壤水分特征曲线、以及土壤入渗和蒸发特性参数。用衬片式土壤采样器（0415SB型，荷兰）在研究区钻孔，采用钻孔提水法实地测定侧向饱和导水率；分层取土后采用高速恒温冷冻离心机（CR21N型，日本）测定土壤水分特征曲线。主要土壤输入参数见表2。

4）排水系统参数：根据研究区的实际情况，确定了地表排水、相对不透水层深度等模型参数。排水系统设计的主要输入参数见表2。根据机械作业对地下水埋深控制要求（在地表以下0.6～0.8 m），本文模拟分析了暗管埋深为60～150 cm之间（考虑到麦作期小麦的降渍要求，暗管埋深不宜过浅[29]），不同暗管布置间距条件下水稻收获期地下水埋深的变化情况。考虑到水稻生长期间田面蓄水要求，利用DRAINMOD模型中控制排水模块设定控制排水的堰深，模型以暗管埋深和堰深中的较小值作为实际排水深度，具体参数设置见表2。

需要说明的是，研究区斗沟和农沟都比较浅，暗管埋深不宜太深；如果排水期外河水位较高，则需及时抽排降低水位，为暗管出流提供条件。本文将暗管埋深最大值设为150 cm，主要是为了分析“深宽型”暗管排水布局所能达到的排水效果。

表2 DRAINMOD模型主要输入参数

2 结果与分析

2.1 DRAINMOD模型验证

根据研究区排水系统布置现状，运用DRAINMOD模拟了排水沟深100 cm、间距50 m田块中间点地下水埋深变化，并将模拟结果与实测值进行了比较。2016年9月16日研究区发生强降雨，雨量为14.0 cm，之后对地下水埋深进行观测，将其与模型模拟值进行比较。如图1所示，6次实测值与模拟值的平均相对误差为3.05%、均方根误差为3.00 cm，2组数据的决定系数达0.91（< 0.01），说明本文输入的模型参数能够较好地反映研究区稻田的实际排水过程，可运用DRAINMOD模型准确模拟研究区适宜的暗管排水布局及其水文效应。

图1 地下水埋深实测值与模拟值对比

2.2 机械收割保证率受暗管埋深和暗管间距的影响

2.2.1 不同地下水埋深控制目标下排水暗管的适宜埋深

根据前文所述，在水稻适宜收获期，若某日的地下水埋深范围在60～80 cm，则认为当日满足机械下田收割要求，以下简称水稻收获期稻田地下水控制埋深l为60、70、80 cm。以排水较差的黏壤土地区常见的暗管间距20 m为例，当地下水控制埋深分别为60、70和80 cm时，利用DRAINMOD模拟了收获期（10月13日−10月17日）满足机械下田至少1、2、3、4、5 d的保证率（即达到要求的年份在模拟期中出现的频率）受暗管埋深变化的影响，结果如图2所示。随着暗管埋深的增大，满足机械下田收割的保证率提高；但当暗管埋深<l+20 cm时，≥1 d、≥2 d下田收割保证率相对较低。虽然暗管间距是决定暗管排水工程成本的主要因素，但研究区汛期外河水位较高，需要通过强排才能保证暗管出流。所以，一味地通过加大排水间距、增加暗管埋深来提高机械收割保证率的做法是不可取的。根据图2中的模拟结果，可取暗管埋深≥l+20 cm为适宜的暗管埋深。以图2a为例，当地下水控制埋深为60 cm时，暗管埋深80 cm和100 cm所对应的≥1 d下田收割保证率相等，均为96.83%；当地下水控制埋深为70 cm时，暗管埋深90 cm对应的≥1 d下田收割保证率为92.06%；当地下水控制埋深为80 cm时，暗管埋深100 cm对应的≥1 d下田收割保证率为85.71%。当暗管埋深=l+20 cm，图2中满足至少1 d比满足至少5 d机械下田收割的保证率分别高20.64%、17.46%和20.63%。

图2 暗管间距为20 m时不同地下水控制埋深与暗管埋深条件下机械下地收割保证率的DRAINMOD预测值

2.2.2 暗管埋深一定时暗管间距对机械下田收割保证率的影响

当地下水控制埋深l=60、70和80 cm时，取暗管埋深=l+20 cm、用DRAINMOD模型模拟了暗管间距为5～50 m时满足不同机械下田收割的保证率，结果如图3所示。可见，不同地下水控制埋深及暗管布局下，各类保证率的变化趋势较为一致。l=60、70和80 cm时，暗管间距=5～25 m时所对应的≥1 d收割天数的平均保证率均较高，分别为95.24%、92.86%和89.29%，基本满足十年一遇的标准。随着地下水控制埋深的增大，保证率呈递减趋势；暗管间距=30～50 m时对应的≥1 d收割天数的平均保证率则为57.78%、40.32%和24.76%，保证率很低，尚难满足两年一遇的标准，且变幅较大。说明在研究区或类似地区，当暗管间距30 m时，取暗管埋深=l+20 cm的排水布局均能较好地满足稻田机械收割要求，且随着l的提高，暗管埋深可适当加大；但当暗管间距≥30 m时，机械收割保证率迅速下降，且地下水控制埋深越大，机械收割保证率越低。

图3 不同地下水控制埋深及暗管埋深条件下机械下地收割保证率随暗管间距的变化

2.3 满足一定机械收割保证率的排水暗管埋深与间距组合

为了更加直观地展示机械收割保证率与不同排水布局的对应关系，根据DRAINMOD模拟结果绘制了满足一定保证率的最大暗管间距与暗管埋深的关系曲线，如图4所示。例如，图4a中坐标为（100 cm，15 m）的点位于机械收割保证率为95%和98%的2条曲线之间，表明在该暗管布局下，研究期63 a中有95%～98%的年份机械能够在水稻收获期下田收割≥1 d；即适宜收获期的5 d内，至少有1 d的地下水埋深大于80 cm。在进行农田排水规划时，可以根据规划设计要求的保证率，并结合现有机械的收割能力及操作人员素质确定机械需要下田收割的天数，进而根据图4快速确定暗管排水布局。对于小型收割机，收割速度较慢，因而收割持续时间较长，但质量较小，受地下水埋深的影响较小；大型机械则反之。因此分别针对大型和小型收割机械制定了2类标准：I. 满足80 cm地下水埋深要求，至少下田1 d；II. 满足60 cm地下水埋深要求，至少下田2 d。

图4 满足一定机械收割保证率的暗管排水布局的DRAINMOD预测值

根据图4，当暗管埋深=90～150 cm，基于大型机械收割要求（第I类标准）、满足98%、95%和90%保证率的最大暗管间距分别为：7.42～18.74 m（五十年一遇）、13.01～26.20 m（二十年一遇）和15.27～28.72 m（十年一遇）；当暗管埋深=90～150 cm，基于小型机械收割要求（第II类标准）、满足98%、95%和90%保证率的最大暗管间距分别为：10.36～19.59 m（五十年一遇）、18.17～30.90 m（二十年一遇）和22.88～33.02 m（十年一遇）。可知，当暗管埋深一定，满足第I类标准的最大暗管间距小于第II类标准，所需的排水强度更大，说明暗管布局和设计保证率受地下水控制埋深影响更大。工程中在基于稻田机械收割要求确定暗管排水布局时，应首先根据的收割机的性能和土壤特性，合理确定适宜的地下水控制埋深。

随着暗管埋深的增加，满足同等保证率的暗管间距增速减缓，其关系曲线大致呈现对数函数曲线，暗管间距较大的“深宽型”布局在暗管埋深增加到一定程度之后，其经济效益将不再明显，以图4a中的对应95%保证率的曲线为例，当暗管埋深从120 cm增至150 cm，暗管间距仅增加4.71 m（不足5 m），说明一味地通过增大暗管埋深以降低暗管工程投资成本的做法是不可取的。暗管排水只有在出口水位低于暗管埋深时才能发挥作用；暗管埋设得越深，外河排涝泵站抽水的能耗就越高。而在研究区所代表的南方平原河网地区，水稻收获期阴雨天气时有发生，排涝泵站抽水压力往往比较大，所以，需要根据当地的实际情况，权衡暗管排水的工程投资和外河排涝泵站的运行费用，合理确定暗管埋深。

2.4 水稻收获期地下水埋深受暗管排水布局的影响

工程实际中，排水暗管埋深一般取5 cm的整数倍，间距取5 m的整数倍。因此，暗管埋深-间距组合为（85 cm，10 m）、（95 cm，15 m）、（115 cm，20 m）和（140 cm，25 m）。这些排水布局与图4a中对应95%保证率的曲线中的点均较为接近（暗管间距的最大相对误差不超过±7%），上述4类布局均能满足80 cm地下水控制埋深、1 d下田收割、95%保证率（二十年一遇）的排水要求。模拟期1954年6月—2016年10月间，2014年（年降水量1 108.4 mm，为平水年）和2016年（年降水量1 553.0 mm，为湿润年）在水稻适宜收获期10月13日−10月17日期间的降水量分别为0和21.2 mm，选取这2个年份在水稻黄熟落干至最终收获期间的地下水埋深下降情况进行分析，如图5所示。

图5a中，2014年9月28日、29日分别降雨1.84 cm、2.61 cm，之后直至10月17日未有降雨产生，稻田土壤一直处于自然落干状态。上述4类排水布局分别在9月29日降雨之后的6、7、7和8 d内将地下水埋深降至地表以下80 cm，“浅密型”排水布局在短期内地下水埋深较浅时更快地降低地下水埋深。但当地下水埋深大于80 cm之后，“浅密型”排水布局下水位下降速度迅速降低，暗管埋深越深，水位下降速度越快。以埋深85 cm、间距10 m的排水布局为例，10月5日−10月17日地下水埋深由80.87 cm降至86.98 cm，13 d仅下降6.11 cm；埋深140 cm、间距25 m的排水布局在同一时期内地下水埋深下降32.91 cm，水位下降速度为埋深85 cm排水布局的5倍多。

图5b中，2016年10月为典型的连阴雨天气，12 d内有6 d发生降雨，降雨量达5.35 cm，地下水埋深在大部分时间内均小于80 cm，期间最大的2场降雨为10月7日的3.12 cm（大雨）和10月15日的1.75 cm（中雨）。通过对比上述2场降雨不难发现，当降雨量较大时，“浅密型”排水布局的优势明显，埋深85、95、115和140 cm的暗管排水布局在10月8日−10月10日的平均地下水埋深分别为68.9、62.3、58.3和57.47 cm，“浅密型”排水布局下田下水位更低。但当降雨量较小时，“浅密型”和“深宽型”排水布局下，地下水埋深较为接近，排水效果差异不大。综上所述，在满足同等保证率的前提下，“浅密型”排水布局能够在发生较大降雨时发挥更好的排水效益；要求地下水埋深较大时，“深宽型”暗管排水布局的效果更好。

图5 不同排水布局下稻田落干收获期的地下水埋深DRAINMOD预测值

2.5 暗管布局对各类输入参数的敏感性分析

考虑到模型参数确定过程可能存在一定的误差，可对DRAINMOD主要输入参数进行敏感性分析[30-31]，以便于对模拟结果可能存在的误差进行定量评估，并进一步验证模型的可靠性。拟采用局部敏感性分析方法，以前文所述的参数取值作为初值，对某个单一参数取变幅为‒90%～200%（以10%为间隔），其他参数取值不变，以埋深100 cm、间距25 m的暗管排水布局为例，运用DRAINMOD模型模拟每年10月13日−10月17日的多年平均机械收割天数。根据模拟结果，最敏感的参数包括如下5类：侧向饱和导水率、不透水层深度、潜在蒸发蒸腾量、潜水上升通量和土壤可排空体积，计算结果见图6。当各类参数均不变时（横坐标为0），收割天数为3.21 d。当上述5类参数取值分别增大30%，收割天数增幅分别为15.35%、10.40%、4.46%、1.49%和‒29.70%；当上述5类参数取值分别减小30%，收割天数减幅分别为‒41.58%、‒59.41%、‒7.92%、‒1.49%和15.84%。当参数取值大于初值时，收割天数模拟值对土壤可排空体积和侧向饱和导水率最为敏感。当参数取值小于初值时，收割天数模拟值对不透水层深度和侧向饱和导水率最为敏感，不透水层深度取值越接近暗管埋深对收割天数影响越大。在运用DRAINMOD模型进行基于机械下田要求的稻田暗管排水布局模拟时，需着重选取不透水层深度、土壤侧向饱和导水率和土壤水分特征曲线（模型中可由此推得土壤可排空体积和潜水上升通量）这3类参数重点进行较为精确的测量，以提高模拟结果的可靠性。

图6 多年平均收割天数的参数敏感性分析

3 结 论

本文针对长江中下游水稻收获期降雨影响机械收割而造成粮食减产甚至欠收的不利现象，基于研究区长序列气象数据以及土壤和作物的实际情况，运用DRAINMOD模型模拟研究了满足一定机械收割保证率的暗管排水布局及其影响因素，得出的主要结论如下：

1）当地下水控制埋深为60～80 cm时，暗管埋深为80～100 cm能够满足1 d以上机械收割时间90%保证率的适宜暗管间距应小于30 m；

2）当暗管埋深为90～150 cm，考虑大型机械收割要求、满足98%、95%和90%保证率的最大暗管间距分别为：7.42～18.74 m、13.01～26.20 m和15.27～28.72 m；考虑小型机械收割要求、满足上述保证率的最大暗管间距分别为：10.36～19.59 m、18.17～30.90 m和22.88～33.02 m；

3）暴雨期间，“浅密型”暗管排水布局能够更快地排除农田土壤积水与渍水，及时降低地下水埋深；“深宽型”暗管排水布局更有利于将地下水位控制在较低位置；

4）DRAINMOD模型输入参数的局部敏感性分析结果表明，多年平均机械收割天数对侧向饱和导水率、不透水层深度、潜在蒸发蒸腾量、潜水上升通量和土壤可排空体积这5类参数最为敏感。

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Drainage layout in paddy fields meeting machinery harvest requirement based on DRAINMOD model

Chen Cheng1, Luo Wan1※, Tang Shuangcheng1, Jia Zhonghua1, Sun Shaojiang1, Zhang Zhixiu2, Zhu Weibin3

(1.225009,; 2.225261,; 3.225200,)

In the rice and wheat rotation area in the middle and lower reaches of Yangtze River, consecutive rainfall events occur during the rice harvesting period, leading to poor trafficability for agricultural machinery in the excessively wet soils. This may result in low or no crop yield due to delayed harvest. Subsurface drainage is known for its quick drawdown of water table to enable trafficability of machinery. In order to determine the proper layout of subsurface drainage system for improved trafficability of rice harvesters, this paper presents a simulation study using the field hydrology model-DRAINMOD based on long term weather record in the Zhaoguan Irrigation District in Yangzhou, China. With a simple model testing, DRAINMOD simulations were conducted to examine the probability of achieving different harvesting days by lowering water table to 60-80 cm below soil surface. Two drainage criteria were examined: 1) lowering water table depth to 80 cm below soil surface for at least 1 d to facilitate large rice harvesters; 2) lowering water table depth to 60 cm below soil surface for at least 2 d to facilitate small rice harvesters. According to the long term daily weather data from 1954 to 2016 in the study area, DRAINMOD was applied to simulate subsurface drainage layout meeting required work days of both small and large rice harvesters; Simulation results were presented for probability of 98%, 95% and 90% corresponding to 50-, 20- and 10-year recurrence intervals for predicted harvesting days from 1 to 5 days. The simulation results showed that: 1) DRAINMOD can predict water table depths reasonably well for the study area; the average relative error and RMSE between simulated and measured water table depths for model testing were 3.05% and 3.00 cm, respectively; 2) when the water table control depth ranged from 60 to 80 cm, the subsurface pipe depth should be 20 cm deeper than the required depth to achieve at least 1 harvesting day for probabilities between 96.83% and 85.71%; 3) for the water table control depth above, the predicted subsurface pipe spacing ranged from 10 to 25 m, and the probability for obtaining at least 1 harvesting day ranged from 95.24% to 89.29%; 4) when subsurface pipe depths ranged from 90 to 150 cm, the predicted subsurface pipe spacing was in the ranges of 7.42-18.74 m, 13.01-26.20 m and 15.27-28.72 m, respectively to meet probability of 98%, 95% and 90% for different machinery trafficability. The simulation results also showed that, shallow and narrow layouts of subsurface drainage systems are more effective in removing field water during heavy rainfall events, while the deep and wide systems can lower water table more effectively out of the rainy period. Sensitivity analysis on DRAINMOD input parameters showed that the predicted harvesting days were mostly sensitive to the lateral hydraulic conductivity, depth to impermeable layer, potential evapotranspiration, upward flux and soil volume drained in the drained fields; for subsurface pipe depth at 100 cm and subsurface pipe spacing at 25 m, ±30% variations in lateral saturated hydraulic conductivity and depth from surface to the impermeable layer resulted in variation of the predicted harvesting days in the range of ‒41.58%-15.35% and ‒59.41%-10.40%, respectively. Findings from this research may provide valuable information for subsurface drainage system design considering variability of rainfall pattern and soil properties in regions similar to our areas.

models; pipe layout; drainage; mechanization; harvesting day; DRAINMOD; probability

陈 诚，罗 纨，唐双成，贾忠华，孙少江，张志秀，朱卫彬. 满足机械收割农艺条件下稻田排水暗管布局DRAINMOD模型模拟[J]. 农业工程学报，2018，34(14)：86－93. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.011 http://www.tcsae.org

Chen Cheng, Luo Wan, Tang Shuangcheng, Jia Zhonghua, Sun Shaojiang, Zhang Zhixiu, Zhu Weibin. Drainage layout in paddy fields meeting machinery harvest requirement based on DRAINMOD model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(14): 86－93. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.011 http://www.tcsae.org

2018-02-09

2018-06-01

国家重点研发计划“水资源高效开发利用”重点专项（2017YFC0403205）；江苏省水利科技项目（2017052）；扬州大学大学生学术科技创新基金（x20180411）

陈 诚，江苏扬州人，博士生，主要从事农业水资源管理与环境保护研究。Email：ydslcc@163.com

罗 纨，新疆霍城人，教授，博士生导师，主要从事农业水资源与环境保护研究。Email：luowan@yzu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.011

S276.3; S276.7+3

A

1002-6819(2018)-14-0086-08