作物系數(shù)影響因素分析

吳慧蓉，崔遠(yuǎn)來，高明利(.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點實驗室，武漢 43007；.湖北省漳河工程管理局，湖北 荊門 44856)

采用間接法進(jìn)行作物需水量(又稱蒸發(fā)蒸騰量)計算時，其精度一是取決于參考作物蒸發(fā)蒸騰量(reference evapotranspirationET0)，二是取決于作物系數(shù)。作物系數(shù)是實際作物蒸發(fā)蒸騰量與參考作物蒸發(fā)蒸騰量的比值。對于ET0的計算，聯(lián)合國糧農(nóng)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations FAO)推薦的Penman-Monteith方法已經(jīng)得到公認(rèn)，在氣象資料不滿足要求時，其他ET0計算方法的適應(yīng)性也在各地得到驗證和修正[1,2]，因此，作物系數(shù)的合理取值是基于FAO推薦的Penman-Monteith方法進(jìn)行作物需水量計算的關(guān)鍵。FAO在其指南《作物需水量計算指南》中給出了主要作物的作物系數(shù)Kc值[3]，并提供了在非標(biāo)準(zhǔn)氣象及土壤水分條件下對Kc進(jìn)行修訂的方法。但FAO給定的值只是在資料缺測條件下的參考值，對于同種作物，如果其品種、耕作方式、農(nóng)業(yè)管理措施、灌溉模式、氣象條件等存在差異，作物長勢狀況不同，蒸發(fā)蒸騰量也不同，則作物系數(shù)會存在差異[4,5]。對于作物系數(shù)的確定，一般采用實測法，即按照作物需水量試驗的方法測量實際作物蒸發(fā)蒸騰量ETc，然后由ETc與ET0的比值計算作物系數(shù)。我國《灌溉試驗規(guī)范》規(guī)定[6]，一般作物需水量及作物系數(shù)的試驗應(yīng)開展3年，由3年試驗結(jié)果的平均值得到作物系數(shù)。由于開展作物需水量試驗需要一定的人力物力，實際工作中經(jīng)常采用一個點的1～2 a的實測數(shù)據(jù)代表一個省尺度的值，甚至直接采用FAO推薦的值。為了探明這種做法可能導(dǎo)致的誤差，分析水文年型、灌溉模式對作物系數(shù)的影響，以及作物系數(shù)受空間尺度氣象條件的影響規(guī)律，為正確確定作物系數(shù)提供參考，本文開展相關(guān)研究。

1 研究區(qū)域概況

1.1 江西省

江西省地理位置為113°35′E～118°29′E，24°29′N～30°05′N。區(qū)內(nèi)屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均氣溫16～20 ℃，多年平均降水量1 400～1 900 mm，多年平均水面蒸發(fā)量800～1 200 mm。江西省灌溉試驗中心站地處贛撫平原灌區(qū)內(nèi)，位于116°00′E，28°26′N，海拔高程22 m，多年平均氣溫17.5 ℃，多年平均降雨量1 747 mm，多年平均蒸發(fā)量1 139 mm，多年平均日照1 720.8 h。

1.2 浙江省永康灌溉試驗站

浙江省永康灌溉試驗站地處永康市花街鎮(zhèn)花街村，位于120°12′E， 28°42′N，海拔高程85.4 m，多年平均氣溫17.5 ℃，多年平均降雨量1 387 mm，多年平均蒸發(fā)量980.9mm，多年平均日照對數(shù)1 909 h。

1.3 云南省

云南省地理位置97°31′～106°11′E，21°8′～29°15′N。全省從南到北出現(xiàn)北熱帶、南亞熱帶、中亞熱帶、北亞熱帶、南溫帶、中溫帶、北溫帶(高原氣候區(qū)域)等7種氣候帶類型，多年平均氣溫5～24 ℃左右，南北氣溫相差達(dá)19 ℃左右，多年平均降水量1 000～1 400 mm，多年平均水面蒸發(fā)量820～1 780 mm。由于冬夏兩季受不同大氣環(huán)流的控制和影響，降水量在季節(jié)上和地域上的分配極不均勻。水面蒸發(fā)量在地域間差異較大，東部地區(qū)數(shù)值較小，其值在1 100 mm以下，滇中一帶、紅河州等地蒸發(fā)量較大，在1 500 mm以上，為全省最高區(qū)。云南為山地高原地形，全省海拔高低相差很大，形成立體性氣候。

2 計算方法

2.1 ET0

ET0的計算采用FAO推薦的Penman-Monteith公式：

(1)

式中：Δ為水汽壓隨溫度變化曲線的斜率，kPa/℃；Rn為太陽凈輻射MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m2·d)；γ為濕度計算常數(shù)，kPa/℃；T為日平均大氣溫度，℃；u2為 2 m 高度處的風(fēng)速，m/s；es為飽和水汽壓，kPa；ea為實際水汽壓，kPa。

2.2 作物系數(shù)

作物系數(shù)是實際作物蒸發(fā)蒸騰量與參考作物蒸發(fā)蒸騰量的比值，即：

(2)

本試驗中水稻采用FAO推薦的單作物系數(shù)修訂法，F(xiàn)AO給出了水稻初期、中期、末期基礎(chǔ)作物系數(shù)Kcini、Kcmid和Kcend，分別為1.05、1.2、0.6～0.9，但FAO的推薦值具有一定的局限性，在資料缺測的情況下可以進(jìn)行參考。有實測資料的情況下，應(yīng)采用實測資料代替FAO推薦值，然后以該推薦值為基礎(chǔ)對其他站點的Kc進(jìn)行修訂。本文中江西省采用中心站的實測值，云南省采用大理站的實測值。

3 結(jié)果與分析

3.1 Kc隨水文年型的變化

由江西省灌溉試驗中心站2000-2009年試驗資料，針對早晚稻及兩種灌溉模式，計算得到各年早晚稻不同灌溉模式下的作物系數(shù)，具體分析如下。

3.1.1作物系數(shù)Kc年內(nèi)變化

圖1表明，在全生育期內(nèi)Kc的主要變化趨勢為先增大后減小，在抽穗開花期達(dá)到最大。即此時為水稻需水高峰期[7]。不同灌溉模式下Kc存在差異，表現(xiàn)為間歇灌溉略小于淺水灌溉，但差異不大。早稻Kc小于晚稻Kc，主要是早稻生長期處于多雨季節(jié)，空氣濕度較大，作物需水量較小，故Kc較小；而晚稻生長期雨水相對較少，平均溫度高，作物需水量明顯增大[8]，故作Kc較大。

圖1 早、晚稻不同灌溉模式下Kc多年均值

3.1.2作物系數(shù)Kc年際變化

早、晚稻兩種灌溉模式下全生育期Kc年際變化如圖2。

圖2 早、晚稻兩種灌溉模式下全生育期Kc年際變化

由圖2見，由于作物需水量在年際間受降雨等其他氣象因素和灌水等條件影響，Kc在年際間存在差異。因此一般應(yīng)取連續(xù)3年得到的Kc均值減小隨機(jī)誤差。若采用某一年的值(如2008或2009年)，隨機(jī)誤差可達(dá)到20%左右。下面分析降雨量與ET0對Kc的影響。

從圖3可見，對于晚稻，Kc隨著降雨的增加有變大的趨勢，但不明顯，早稻Kc與降雨量大小無關(guān)。降雨量對Kc的影響原因比較復(fù)雜，有研究認(rèn)為若降雨過于頻繁，導(dǎo)致空氣溫度和輻射長期處于較低水平，使作物蒸發(fā)蒸騰量較小，從而使Kc減小[9]。也有研究認(rèn)為降雨量較少時需要進(jìn)行多次灌溉，灌溉一般在天氣晴朗時進(jìn)行，此時土壤蒸發(fā)作用加強(qiáng)，且經(jīng)過一段時間缺水的作物在恢復(fù)水層厚度后蒸騰量明顯提高，導(dǎo)致作物ETc明顯增大[4]，從而導(dǎo)致Kc增大。

由圖4可見，隨著ET0的增加，Kc呈減小的趨勢，但影響不明顯，相關(guān)系數(shù)較小。因此在氣象因素相對穩(wěn)定的年份使用Kc時可采用多年均值代替，減小隨機(jī)誤差。

圖3 早、晚稻全生育期作物系數(shù)Kc與降雨關(guān)系

圖4 早、晚稻全生育期作物系數(shù)Kc與ET0關(guān)系

3.2 灌溉模式對Kc的影響

3.2.1間歇灌溉與淺水灌溉對Kc的影響

江西省灌溉試驗中心站2000-2009年晚稻間歇灌溉和淺水灌溉模式全生育期Kc多年均值如表1。

從表1可見間歇灌溉Kc略小于淺水灌溉，與兩種灌溉模式田間水分管理及水稻生長發(fā)育過程有關(guān)，比如棵間蒸發(fā)的差異、根系生長及植株蒸騰的差異等[10]。

表1 江西灌中心站晚稻不同灌溉模式下全生育期Kc多年平均值

3.2.2淹灌、薄露灌溉、間歇灌溉對Kc的影響

浙江省永康試驗站從2003-2010年針對單季稻開展了水稻需水量試驗，淹灌、薄露灌溉、間歇灌溉3種灌溉模式下不同生育期Kc多年均值見表2。

表2 永康單季稻作物系數(shù)計算表

由表2可見，淹灌各個生育期以及全生育期的作物系數(shù)均最大，全生育期Kc間歇灌溉及薄露灌溉等節(jié)水型灌溉模式比淹灌模式降低9.5%。傳統(tǒng)淹水管理因水稻蒸騰速率大，田面長期有水層使棵間蒸發(fā)大，故作物需水量大，從而Kc增大[11]。薄露灌溉及間歇灌溉大部分時間田面無水層，減少水稻棵間蒸發(fā)，從而使Kc減小。

3.3 作物系數(shù)隨空間變化規(guī)律

由于實測數(shù)據(jù)有限，在作物需水量計算時經(jīng)常采用鄰近站點的作物系數(shù)，甚至直接采用FAO建議的值。這種做法的誤差有多大，以下以江西及云南為例進(jìn)行分析。

3.3.1江西省水稻作物系數(shù)空間分析

FAO推薦的3個生長期的作物系數(shù)以及修訂公式都是在作物生長在半濕潤氣候區(qū)即u2≈2 m/s，RHmin≈45%的情況下得到的，本文計算中對江西省其余19個站點進(jìn)行修訂時，所采用的基礎(chǔ)值為中心站的實測值，3個生長期的作物系數(shù)分別為1.05、1.65、1.14，實測的Kcini與FAO推薦值一致。采用FAO推薦的修訂方法對生長中期Kcmid和生長末期Kcend進(jìn)行修訂時，需要對FAO推薦的修訂公式進(jìn)行改進(jìn)，即公式中的基礎(chǔ)風(fēng)速(2 m/s)和最小相對濕度(45%)需要用中心站實測的多年平均2 m處風(fēng)速以及平均最小相對濕度進(jìn)行替代。

江西省中心站生長中期,生長末期的2 m處風(fēng)速和平均最小相對濕度分別為0.93 m/s、53.69%；0.89 m/s、51.24%。

初期Kcini根據(jù)FAO推薦修訂表均為1.05，中期Kcmid和末期Kcend修訂公式采用FAO推薦并進(jìn)行改進(jìn)后的公式：

Kcmid=Kcmid(中心站)+[0.04(u2-0.93)-

0.004(RHmin-53.69)](h/3)0.3

(4)

Kcend=Kcend(中心站)+[0.04(u2-0.89)-

0.004(RHmin-51.24)](h/3)0.3

(5)

式中：Kcmid(中心站)為中心站實測的Kcmid；Kcend(中心站)為中心站實測的Kcend；u2為生長中期草面以上2 m高度處的日平均風(fēng)速，m/s，用于1

針對晚稻間歇灌溉模式修訂得到19個站的作物系數(shù)，并對19個站Kcini，Kcmid，Kcend的平均值(Mean)、最大值(Max)、最小值(Min)、標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation SD)、變異系數(shù)(Coefficient of Variation CV)進(jìn)行統(tǒng)計分析如表3。

表3 江西省19個站點晚稻間歇灌溉模式下Kc修訂結(jié)果統(tǒng)計表

由表3可得出江西省各站點之間Kcini沒有差異，Kcmid和Kcend的標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)均在0.01左右，最大值與最小值之間相差在3%左右。從19個站點的修訂結(jié)果可以看出晚稻的Kcmid和Kcend的修訂后的值遠(yuǎn)大于FAO推薦的值，與前人研究的內(nèi)容一致，在間歇灌溉下Kcmid和Kcend分別為1.66、1.14[7,9,12]。

由公式(4)～式(5)知，Kc=f(u2，RHmin)，以下分別討論2 m處風(fēng)速u2，平均最小相對濕度RHmin對Kc的影響，分析2 m處風(fēng)速u2影響時平均最小相對濕度采用19個站點的平均值，對19個站點的Kcini，Kcmid，Kcend計算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果見表4，表5。

表4 2 m處風(fēng)速u2對Kc影響統(tǒng)計表

表5 平均最小相對濕度RHmin對Kc影響統(tǒng)計表

由表4和表5可見江西省19個站點2 m處風(fēng)速和最小相對濕度對作物系數(shù)影響較小，這兩個因素對作物系數(shù)影響的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)均小于0.01，最大值與最小值相差3%左右。

3.3.2云南水稻作物系數(shù)空間分析

云南省其他站點中稻的修訂方法同江西省中心站一致，采用大理站的實測值作為基礎(chǔ)值，大理站實測水稻3個生長期的作物系數(shù)分別為1.1、1.3、1.2，采用改進(jìn)后的FAO推薦的公式對全省36個站點作物系數(shù)進(jìn)行修訂，并對Kcini，Kcmid，Kcend進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果見表6。

表6 云南省36個站點晚稻Kc修訂結(jié)果統(tǒng)計表

由表6可見云南省各個站點之間生長初期Kcini相差較大，最大值與最小值相差10%，標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)均大于0.03，Kcmid和Kcend的標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)均接近0.02，最大值與最小值相差5%左右，明顯大于江西省。主要是云南省山多地少，立體氣候突出，區(qū)域氣候差異較大。

4 結(jié) 語

(1)在全生育期內(nèi)水稻作物系數(shù)的主要變化趨勢為先增大后減小，在抽穗開花期達(dá)到最大。

(2)作物系數(shù)年際間的變化存在一定的差異性，采取3年試驗得到的作物系數(shù)相對誤差較小，而只用某1年的值則可能產(chǎn)生較大的隨機(jī)誤差。年際間降雨對作物系數(shù)趨勢有一定的影響，實測數(shù)據(jù)表明，晚稻作物系數(shù)隨降雨量增加有增大的趨勢，而早稻作物系數(shù)與降雨無關(guān)，因此總體而言可以不考慮降雨對年際間作物吸收的影響。ET0與作物系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，但也不明顯。

(3)節(jié)水型灌溉模式下作物系數(shù)明顯減小，因此應(yīng)考慮不同灌溉模式對作物系數(shù)的影響。

(4)在省域尺度上，如果省內(nèi)降雨、氣象要素相對穩(wěn)定時，某個站點的作物系數(shù)可以擴(kuò)展到整個省內(nèi)使用，如江西省；若氣象要素和降雨空間變異較大，一個站點的作物系數(shù)不宜直接在全省應(yīng)用，應(yīng)根據(jù)實測站點作物系數(shù)進(jìn)行修訂，如云南省。修訂時應(yīng)盡量以本省(或區(qū)域)某些實測站點的作物系數(shù)為基礎(chǔ)，而不宜采用FAO推薦值，同時應(yīng)考慮試驗站點實際風(fēng)速及相對濕度對FAO修訂公式進(jìn)行改進(jìn)，以提高作物系數(shù)的修訂精度。

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