Page 67 - 2021年第52卷第9期

语言中 kmeans（）函数，设置类别数 k=2，分别对 表 1 地下水埋深数据聚类分析后各簇数据质心结果
2017 年、2018 年 GD 数据（一维数据）进行聚类分
2017 年 2018 年
析 ， 结 果 如 表 1 所 示 ， 将 GD 监 测 数 据 分 为 两 簇
簇 1 簇 2 簇 1 簇 2
后，簇 1 以 1.8 m 左右为数据中心，簇 2 以 1.48 ~ 归一化 0.66 0.27 0.71 0.27
1.17 m 为数据中心。 还原后/m 1.83 1.48 1.86 1.17
土壤水-地下水垂向运动规律研究表明，地下
水埋深增加将导致稻田渗漏量增大，作物对地下
水的利用率降低 ［33］ 。GD>2.8 m 后，垂向运动以深
层渗漏为主，地下水无法补给作物需水 ［9］ ；GD<
0.7 m 时 ， 地 下 水 蒸 发 量 较 大 ， 易 发 生 土 壤 盐 渍
化，阻碍作物生长及其根系发育 ［11］ ；埋深 1.5 m 介
于两簇质心之间，与聚类分析结果相契合，以此 GD<1.5m
为分区界限可以兼顾深层渗漏与毛管上升对稻田 GD>1.5m
灌水量的影响。基于 GD 聚类分析结果，结合土壤
水-地下水垂向运动规律，最终确定分区灌溉的地 图 4 结合聚类分析、多次 Kriging 插值与相
下水埋深分区界限为 1.5 m。 交分析对灌域地下水埋深分区结果
以埋深 1.5 m 为界限，结合 2017、2018 年水稻
不同生育期区域地下水埋深的多次 Kriging 插值结果，对研究区进行初步分区。根据地理实体的拓扑
关系，采用空间叠加分析方法对初步分区结果进行相交分析，最终分区结果如图 4 所示（Ⅰ区表示
GD≤1.5 m 的区域，Ⅱ区为 GD>1.5 m 的区域），为确定不同地下水埋深区域的水稻最优灌溉模式、保
证地下水可持续利用奠定了基础。

3 基于贝叶斯模式平均方法的分区产量模拟模型

3.1 产量模拟模型 为深入揭示灌区地下水埋深动态对水稻产量的影响，利用 AquaCrop 模型地下水
模块 ［19］ 模拟不同地下水埋深分区的作物灌水与产量关系，但产量模拟精度次于水分生产函数模型。
因此，为提高产量模拟精度，以 AquaCrop 模型中各区地下水动态埋深为控制条件，将该模型模拟所
得水稻蒸发量结果作为 Jensen 水分生产函数模型 ［23］ 的输入，得到不同地下水埋深区域的产量模拟
值，通过贝叶斯模式平均（BMA）方法 ［29］ 将 AquaCrop 与 Jensen 模型产量模拟结果融合，得到精度更高
的整合产量系列。
3.1.1 AquaCrop 作物模型 AquaCrop 模型是基于水分驱动的日尺度作物生长模拟模型，主要根据实
际蒸腾量与归一化水分生产率计算生物量，利用收获指数和生物量的乘积确定最终产量。计算公式
为：
*
B = WP ∑ T r （3）
Y = BHI （4）
*
式中：B 为生物量，t/hm ；T 为实际蒸腾量，mm；WP 为归一化水分生产率；HI 为收获指数，%；Y
2
r
为产量，t/hm 。
2
模型运行需要输入：气象参数、作物参数、田间管理参数、土壤参数 ［19］ 。AquaCrop 模型地下水
模块中设定不同地下水埋深调节土壤水分胁迫程度。
3.1.2 水分生产函数模型 选取 Jensen 水分生产函数模型描述水稻不同生育期水分-产量关系，可表
示为：
n ö λ i
Y a æ ET a
= ∏ ç ÷ （5）
i = 1 è ø
Y m ET m i
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