2013 - 2017年赞比亚Lunsemfwa、Mulungushi、Mwomboshi和Mkushi次盆地旱季灌溉引水量估算

摘要

水的提取取决于许多变量，包括提取的目的、位置、适当的政策，以及可用于提取的水资源的类型。本研究的总体目标是估算赞比亚Mkushi、Mulungushi、Mwomboshi和Lunsemfwa次盆地的灌溉引水量。参考蒸散量采用FAO ETo计算器计算，计算范围为6.84 mm/d ~ 7.02 mm/d。本研究将土壤设置为赞比亚土壤图中描述的土壤，并将其放入土壤特征计算器中估算其物理性质。结果估计，总抽取量最大为119,680,200 m^3.是在2013年，最低估计为749.514亿^3.在2014年。在将Lunsemfwa集水区与Mkushi，Mulungushi和MWOMBOSHI比较时，比较了小麦抽象卷（用于代表水需求较高的作物），而存在显着差异，存在显着差异。因此，在0.05的α水平下没有相似性的机会。这意味着Lunsemfwa集水区从2013年到2017年从2013年到2017年抽象的大多数三个集水区，因为在亚巴比亚中具有最大的灌溉面积比例。

1.介绍

赞比亚的灌溉影响取决于诸如需求水平等因素，更重要的是取决于灌溉优先于水电生产[1］.这主要是在干旱地区[2］.农业灌溉是世界上大约70%的水的提取者之一。据预测，在未来20年，发展中国家的灌溉土地将增加27% [3.］.灌溉用水是在少雨地区改善粮食生产的唯一选择，但它受到不断变化的天气条件的影响，可能会增加蒸发蒸腾，从而提高作物的需水量[4.］.这也给供应的数量和可靠性带来了一些不确定性[3.，因为灌溉会导致上下游流量的减少。

灌溉需水量与作物需水量密切相关。作物所需水分连同有效雨量，也包括用于沥滤盐分和补偿其他水分损失的额外水分[5.］.

在田间生长的植物用来补偿蒸发蒸腾损失的水量称为作物需水量。一般假设作物需水量与蒸散量(ET)值相同[6.］.作物需水量是指作物生长所需的水量，而作物蒸散量是指通过蒸发和蒸腾而损失的水量。由于成本高且难以获得准确的野外测量数据，一般采用气象资料来计算ET。许多研究人员分析了各种计算方法在不同地点的适用性。作为1990年5月举行的一次专家协商的结果，现建议将粮农组织Penman-Monteith方法作为计算参考蒸散发(ETo)的标准方法[7.那8.］.对ET的可靠估计是重要的，因为它有助于确定在为灌溉的抽水抽取时确定运河，泵和水坝的尺寸[9.］.

在赞比亚，穆伦古什大坝的容量为2.60×10^8.M.^3.和Mitta Hills水坝容量为6.79×10^8.M.^3.产生水电的水[10一直面临着无法填满的问题。有两个发电站，一个在穆伦古什大坝，另一个在米塔山大坝。穆伦古什大坝发电厂的发电能力为31兆瓦，米塔山发电厂的发电能力为54兆瓦[10］.该公司生产电力并销售给赞比亚电力供应有限公司(ZESCO)，然后由该公司在全国各地分销。11］.本研究将估算Lunsemfwa、Mulungushi、Mwomboshi和Mkushi子流域上游流域2013年至2017年的灌溉用水量。这将有助于规划和协调未来的用水。

2.方法

2．1．利用AquaCrop软件对网灌水量进行模拟

以模拟流域抽水的主模型(AquaCrop)及其数据需求为指导进行数据采集。AquaCrop是一个菜单驱动的程序，具有良好的用户界面。在运行模拟之前;主菜单中规定了播期、模拟期和适宜的环境、初季和淡季条件[2］.用ETo计算器计算ETo。用来计算ETo的变量是最低和最高气温(Tmin和Tmax，°C);空气湿度为平均相对湿度(RH平均值为%);地面上两(2)米测量的平均风速(米/秒);日照和净辐射(Rn)，单位为MJ/m²要擦防晒霜。2013年至2017年1月至12月的ETo以毫米/天计算。ETo计算器计算ETo所用的主要公式为(1）.数字8.显示三个气象站用来运行ETo计算器的天气数据。 在哪里

表示参考蒸散量[毫米日^-1]， 为作物表面净辐射[MJ m .^-2一天^-1]，G为土壤热通量密度[MJ m .^-2一天^-1]，T为2米高度的日平均气温[°C]，你₂为2m高度风速[m s]^-1]， 表示饱和蒸气压[千帕]， 表示实际蒸汽压力[千帕]， 表示饱和水汽压差[kPa]， 为斜率蒸气压曲线[kPa°C^-1]， 为常数[kPa°C^-1］.

土壤水分特征使用水力特性计算器根据赞比亚土壤地图提供的纹理估计土壤水分特征[9.］.然后通过创建相应的数据文件(如表所示)将ETo、土壤和作物参数输入AquaCrop模型1）对于用于作物生长模拟的每种子巴西。

这给出了作物从萌发到收获的用水估计，并用于计算喷灌系统下的总灌溉需水量。在这项研究中，从下列气象站收集了气候数据:用于Mwomboshi集水区的卢萨卡机场;Kabwe的Mulungushi用于Mulungushi和Lunsemfwa集水区;和塞伦耶用于木库什集水区。所有气象站都有数字数据记录系统，这些信息可通过南部非洲气候变化和适应性土地管理科学服务中心(SASSCAL)项目在线获取。

从气象数据，然后使用2012年9月3日的Eto Calculator 3.2版计算Eto。

2.2。Aquacrop作物数据

作物选择是基于在该地区种植的作物，其中小麦作为干燥季节的主要灌溉作物。选择大豆作为替代作物，因为它主要用于旋转，作为土壤肥力管理的一部分。此外，两种作物代表该区域种植的主要野外作物，并将提供对干季灌溉水抽象的密切估计。桌子2对AquaCrop中使用的作物数据进行了总结。

2．3.土壤数据在AquaCrop中的应用

在AquaCrop中，土壤剖面可以由多达5个不同深度的层位组成，每个层位都有自己的物理特征。考虑的水力特性是饱和(K_坐)及饱和时的土壤含水量( ），田间持水量(θ_{足球俱乐部})和永久萎蔫点(θ_工务计划)[12］.使用了水力性质计算器，要求粘土和沙子的质量百分比的土壤质地信息(Keith E. Saxton博士，2007)。根据这些信息，估算土壤类型和萎蔫点、田间能力、饱和度、饱和水力传导率和基质容重的值[13］.然后在AquaCrop中指定土壤剖面。在本研究中，土壤的设置如赞比亚的土壤图(图)所示6.）用于集水量表以获得土壤纹理信息，包括有机质含量。对于这项研究，不考虑作物管理。每月降雨量在模拟净灌溉模型中，但大多数情况下，模拟期间几乎没有降雨（干燥季节）。

２.４.集雨描述

上Lunsemfwa盆地的汇水区域是用来自的形状文件定义的https://earthexplorer.usgs.gov/根据美国地质调查（USGS）。对于这项研究，收集3秒DEM（30米×30米）USGS HydOnhed的数据，并用于引导集水流量方向。

覆盖研究区域的地图来自Short terrain Mission，该地图可作为Geotiff文件下载[14］.下载的足迹Geotiff文件是从量子地理信息系统(QGIS)软件2.18.19收集的，该软件可在线免费下载[15］.使用欧洲石油搜索集团EPSG(32535)纬度和世界地理系统(WGS) 72BE/UTM区35S坐标参考系统的赞比亚当局ID对所研究区域的瓦片进行了校正。这是通过在线使用空间参考找到正确的EPSG代码来实现的，该代码覆盖了研究区域。圈定区域如图所示1．

2．5．灌溉面积估计

对于本研究，USGS Earthorer网站用于获得卫星图像。下载免费图像的程序包括注册USGS帐户并搜索所需的研究区域，然后从Landsat 8 Oli / TIRS档案下载地理仪图像[14］.路径171-171和172-172排70-70和69-69,2013年5月、7月和9月的一天有10%的云层覆盖。

这些陆地卫星图像被设置为2013年至2017年每年的5月初至8月，以覆盖进行灌溉的时期。然后将陆地卫星图像(L8OLI/TIRS)剪辑到圈定的集水区的形状文件中，以便对灌溉农场进行分类。然后根据Landsat影像(L8OLI/TIRS)的不同颜色和空间地理特征对截取的集水区进行分类。在QGIS中每个流域文件的属性表中，利用田间计算器计算灌溉面积。

每年使用5月、7月和8月的4张Landsat图像(L8OLI/TIRS)，然后合成为一张图像，并剪辑到流域形状文件中。在2013年至2017年期间，每个流域都重复了这一过程。灌区(图7.)为研究期内各灌溉分类区每年5、7、8月的平均值。桌子3.显示了QGIS软件分类的平均灌溉面积，以及五(5)个周期内灌溉面积相对于流域面积的百分比。

在模拟了AquaCrop中每种作物的净灌溉需求后，这些面积被用来计算用水量。

3.结果

3．1.Mkushi、Lunsemfwa、Mulungushi和Mwomboshi流域的气候条件

参考蒸散ETo使用粮农组织ETo计算器确定[16为每个集水区。5年的月平均ETo如图所示2．结果表明，在Serenje和Mkushi地区ETo最高，平均为7.02 mm/d，在Mulungushi地区最低，平均为6.84 mm/d。

3．2.用于灌溉用水估算的土壤类型

采用土壤水分特征软件对流域土壤进行分析[17]结果如表所示1．桌子4.显示Lunsemfwa，Mulungushi和Mkushi集水区发现的壤土砂土的参数。

3.3。Aquacrop仿真和净灌溉估计

来自流域和土壤特性的结果被用来设置AquaCrop模型模拟净灌溉需求[1小麦和大豆。小麦的净灌溉用水设备高于大豆。这有助于估计由于灌溉而可抽取的最小和最大水量。净灌溉需水量如图所示3.．作物的eTO是由ETO计算器的模拟的变化，从2013年到2017年提供了净灌溉的交替值。Mulungushi和Lunsemfwa显示出类似的价值观，导致了相同的天气和土壤类型[18］.从图3.小麦和大豆的累积ETo因生长季节长短不同而存在差异。模拟时间较长(120 d)的小麦累积ETo值较高，模拟时间较短(85 d)的大豆累积ETo值较高。由于太阳辐射、湿度和气象站记录的风速的交替变化，ETo对净灌溉水量有影响。这也是由于空气温度的变化影响ETo和作物生长季节的长度(Allen 2008)。

3．4．抽水量

从灌溉区估计的水量(图)7.)和小麦和大豆的总灌溉需水量。假设作物是用喷淋器以0.75的效率灌溉的。数字4.表明，从研究区域抽象的所有灌溉用水会根据灌溉的作物增加。据估计，所有集水区的平均抽象是107,727,813米^3.．最大容积为119,680,200米^3.2013年的总体数字是749.51亿，而2014年的最低数字估计为749.14亿^3.．简而言之，2013年灌溉水最大引水量为119,680,200 m^3.)到2015年(94,686,566,66万)^3.)，增至11.819.35亿^3.2016年，减少到1007155.66万^3.．灌溉水最低引水量9827.29 m^3.2013年达到7794.45亿^3.2014年又增加到93979933.33万人^3.2015年，2016年和2017年最后跌至74,951,400米^3.．摘要包含在表中5.和图5.．

4.讨论

4．1.流域蒸散

研究期间的发现表明，作为天气计算Mkushi流域ETo的塞伦耶气象站[11， ETo最高，Mwomboshi流域最低。这与集水区的地理位置一致，如Serenje (位于木库什流域北端)则更靠北，更靠近赤道，而Kabwe (用于Mwomboshi集水区)位于最南端，稍稍远离赤道。数字3.综述了小麦和大豆季节净灌溉与ETo的密切关系。因此，净灌溉受生长季累积ETo的影响[19Mkushi集水区每公顷用水量较高，证明了这一点。对于相同的作物和土壤类型模拟在Mkushi、Lunsemfwa和Mulungushi，天气的差异影响了季节ETo和净灌溉需求(Karamet al。, 2007)。尽管使用了流域平均土壤和天气特性，但最终的灌溉需水量在可接受范围内，大豆为410 mm - 510 mm，小麦为450 mm - 710 mm。粮农组织的指导方针为大豆和小麦分别提供了450毫米至700毫米和450毫米至650毫米的范围。

4．2．流域的灌溉面积和水量

根据调查结果，Lunsemfwa集水区是最大的灌溉区域，由[20.[Mkushi集水区显示器显示出低灌溉区域，如图所示7.．尽管其他流域有水源，但Lunsemfwa地区有更多的道路和电力，而且有良好的土壤可以种植作物，从而通向高灌溉区。桌子6.显示了所有集水区的平均灌溉面积的变化。尽管在支点灌溉系统下，分类过程在识别大多数灌区方面很好，但免费在线卫星图像的分辨率较差，限制了精度。

应利用高分辨率遥感影像进行进一步的研究或研究。

灌溉面积对引水量有很大影响。从表中可以看出5.Lunsemfwa流域水量最大，Mkushi流域水量最小，灌区水量变化趋势相同。虽然灌溉面积的多少会影响抽水量，但Mwomboshi的情况并非如此，它的抽水量第二高，灌溉面积第三高(见表)5.）.这是由于不同的土壤类型(砂质粘土)，以及土壤层的厚度(表1）.

5.结论和建议

从流域抽取的灌溉水量估计在Lunsemfwa流域最高，平均为6.78×10^7.M.^3.在接下来的5年里，平均值为1.36×10^7.M.^3.在Mwomboshi流域和Mkushi 1.32 ×10^7.M.^3.Mulungushi的最低平均值为1.31×10^7.M.^3.．抽水量大是由于Lunsemfwa流域灌溉面积大。以下是建议:（1）对上游的水坝进行水深测量，以确定农民能够储存的水量。这是为了使抽象研究更准确，并提高未来规划的信息可用性。（2）为了赞美遥感应用，需要进行现场调查和实验以验证软件结果。

附录

在ETo计算器中输入天气数据以计算ETo

参见图2那3.那4.那5.那6.,7.和表4.和5.．

天气数据．参见图8.．

B. SPSS最不显着的不同比较结果

根据观测平均值，误差项为均方(误差)= 47340650502465.200。”

平均差异在0.05水平上显著。

见表6.．

数据可用性

用于支持本研究结果的数据作为补充信息文件包括在内。

的利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

我非常感激我的赞助商,流动性增强培训的工程专业毕业生在非洲(METEGA),首次授予我奖学金追求MEng-Agricultural工程大学的赞比亚和第二覆盖学费和其他必要的支持,如医疗保险,每月津贴。没有这些，这篇论文就不可能完成。真诚地感谢我的导师K. Mulonda先生和Isaac N. Simate博士的深刻贡献，他们帮助我保持正轨，并在研究分配的时间框架内完成了这篇论文。

补充材料

Excel文件用于支持本研究的结果。（补充材料的）

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