毛烏素沙地青貯玉米和紫花苜蓿作物系數研究①

張　娜，屈忠義*，郭克貞，鄔佳賓，徐　冰，姜夢琪

（1 內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，呼和浩特　010018；2 水利部牧區水利科學研究所，呼和浩特　010020）

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毛烏素沙地青貯玉米和紫花苜蓿作物系數研究①

張娜1，屈忠義1*，郭克貞2，鄔佳賓2，徐冰2，姜夢琪1

（1 內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，呼和浩特010018；2 水利部牧區水利科學研究所，呼和浩特010020）

摘要：作物系數是估算作物需水量的一個重要參數，科學地確定作物系數對準確計算農田作物耗水量、制定科學合理的灌溉制度及水利工程規劃設計等具有重要的意義和實際應用價值。通過 Penmman-Monteith公式、ENVIdata-DT草地蒸騰自動測量系統確定充分灌溉條件下毛烏素沙地青貯玉米及紫花苜蓿的逐日參考作物蒸散ET0與實際蒸散ETc，計算青貯玉米及紫花苜蓿的逐日作物系數，得出青貯玉米在整個生育期的作物系數均值為0.91，且在各生長階段相差較小。苜蓿第一茬及第二茬作物系數隨著時間的推進呈現遞增的規律，且在6月27日第一茬收割之后，作物系數大幅減小，第一茬的作物系數均值為0.87，第二茬為0.85。并通過播后天數、累積積溫逐日模擬苜蓿及青貯玉米生育期內的作物系數，結果顯示，在以播種后天數、生育期累積積溫為自變量的擬合模型中，決定系數 R2介于0.59 ～ 0.72，擬合效果較好。

關鍵詞：作物系數；紫花苜蓿；青貯玉米；播后天數；累積積溫

參考作物需水量法是確定作物需水量（KcET0）最常用的方法之一［1］，作物系數可反映作物和參考作物之間需水量的差異，是確定作物需水量的重要參數。目前，作物系數普遍通過田間實驗的方法確定，需要投入大量人力物力且試驗周期較長，所以探討作物系數的非實驗性方法具有重要的生產意義［2］。建立作物系數與各影響因子的推導模型成為研究作物系數的重要非實驗手段，如作物種類、種植品種、種植區域、生育期、葉面積指數、氣象資料等［1］。許多研究人員對作物系數進行時間上的推導研究，如將作物的生育期進行分段研究，或以播種后天數為自變量進行建模，如：Wright 和 Jensen［3］采用 3 次多項式，將作物系數曲線分成播種至完全覆蓋和完全覆蓋至收獲兩個大的時段進行了詳細的研究。Steele 等［4］以播后天數為變量，采用 5 次多項式進行回歸，分析確定了玉米的作物系數曲線。累積積溫作為重要的溫度指標被廣泛用于作物系數的推導；孫景生等［5］建立了春小麥作物系數與播后天數、生育期累積積溫關系的函數曲線。

由于目前確定作物實際蒸散量的常用方法均較難獲取蒸散值的逐日數據，如土壤水量平衡法，而本文通過引進美國產的 ENVIdata-DT 草地蒸騰自動測量系統，可直接獲取作物半小時為步長的蒸散值。即目前較多研究以作物的生育階段或旬周期來進行研究［6-9］，而在作物的整個生育期以日作物系數為研究目標的成果較少。本文利用 Penman-Monteith 公式計算參考作物蒸散量 ET0，ENVIdata-DT 草地蒸騰自動測量系統測定作物的實際蒸散值 ETc，得出作物在整個生育期的日作物系數變化規律，并通過多項式構建充分灌溉條件下青貯玉米及紫花苜蓿作物系數的擬合模型。青貯玉米及紫花苜蓿作為我國北方牧區重要的牧草，其需水量的研究一直以來被廣泛重視，本研究結果可為當地苜蓿及青貯玉米需水量的計算提供依據，進一步探討非實驗方式模擬計算作物系數的可行性。

1　材料與方法

1.1試驗區概況

試驗地位于 37°38′ ～ 39°23′N，108°17′ ～ 109°40′E，海拔高度 1 200 ～ 1 350 m 的伊克昭盟烏審旗圖克蘇木境內的毛烏素沙地開發整治研究中心。該區屬于典型的溫帶大陸性季風氣候，四季分明，春季多風少雨，夏季降雨量相對較多且比較集中，主要以暴雨或陣雨的形式降落，秋冬季干燥且冬季相對寒冷。年蒸發量為 2 100 ～ 2 600 mm，年日照時數 2 700 ～ 3 100 h，≥10℃ 積溫 2 500 ～ 3 200℃，年均氣溫 6 ～ 8℃，極端情況下最高氣溫 36.5℃，最低氣溫零下 29℃，無霜期 130 ～ 160 天。年均風速 3.3 m/s，大風揚沙日數 40 ～50 天，沙暴日數 16 天，以西北風為主，大風多集中于 4—5 月。試驗區的土壤除灘地上的沙地草甸土外，絕大部分以風沙土為主，其中流動風沙土占65%，固定、半固定風沙土占 10%，灘地土壤（丘間低地） 占 25%。土壤性質見表 1。

1.2試驗設計

研究作物為苜蓿及青貯玉米兩種，根據 FAO-56推薦的作物生育階段劃分方法，結合作物的實際生長情況，分為生長初期、快速生長期、生長中期和生長后期 4 個階段。其中，苜蓿的研究周期為2013 年 4 月 27 日至 8 月 24 日，共分為兩茬，在 6 月 27 日進行第一茬的收割；青貯玉米的生育期為 2013 年 5 月 20 日 至 9 月 2 日，試驗為大田試驗，監測的玉米地及苜蓿地相鄰，分別在苜蓿地及玉米地中央位置各安置 2 套草地蒸騰自動測定系統。

苜蓿及青貯玉米均為充分灌溉，土壤水分下限控制指標為田間持水量的 75%，土壤含水率通過 TRIME-3 型 TDR 每 7 天觀測一次，灌溉和降雨前后加測一次，并結合土鉆取土樣，采用烘干法校核。灌溉水源為地下水，采用機井灌溉，通過水表計量水量。

表1　試驗區土壤性質Table 1　The soil properties of the experimental site

1.3作物系數與蒸散量計算

1.3.1作物系數計算分別對無水分脅迫下的青貯玉米及紫花苜蓿在整個生育期的作物系數進行逐日計算，公式如下：

其中，參考蒸散量通過Penman-Monteith公式計算得出，實際蒸散量通過 ENVIdata-DT草地蒸騰自動測量系統直接測定。

1.3.2作物蒸散量計算采用聯合國糧農組織（FAO）推薦的Penman-Monteith公式計算參考作物蒸散量，PM-ET0法是固定高度（12 cm）的假想參考作物的蒸散速率，該參考作物的表面阻力為70 sm-1，反照率為0.23，近似地模擬沒有病害感染且長勢一致、生長旺盛、完全覆蓋土壤表面、有充足的水分和養分供給、廣闊表面的作物蒸散過程［2-4］。具體計算公式如下：

式中：ET0：草類參考騰發量 （mm/d）；Rn：作物表面凈輻射量（MJ/（m2·d））；G：土壤熱通量（MJ/（m2·d））；T：2 m高度處的日平均氣溫（℃）；u2：2 m高度處的風速（m/s）；ea：飽和水汽壓（kPa）；es：實際水汽壓（kPa）；es-ea：水汽壓缺失值（kPa）；Δ：水汽壓曲線斜率 （kPa/℃）；γ：測量學常數 （kPa/℃）。

1.4數據測定與收集

作物的蒸散由“草地潛在蒸散力自動測試系統”直接測定，該系統由 3710E 型草地潛在蒸散自動測試儀、SI-111-L20 型紅外葉溫儀、Trime-PICO32/110mm 型 TDR 土壤水分儀、RHT2v-02 型溫濕度自動測定儀及 3525 型自記雨量計組成。ENVIdata-DT 草地蒸騰自動測量系統是一款可直接自動測定蒸散的儀器，可以估算出草皮、農作物等綠色覆蓋物的ETc值。儀器隱蔽在頂部的陶瓷蒸發器可以模擬太陽能吸收和作物灌溉的蒸散阻力。紅外葉表溫度傳感器可實時監測植物葉表溫度，同時配備空氣溫度濕度傳感器用來監測田間小氣候即空氣溫濕度，土壤溫濕度傳感器用來監測土壤墑情。

數據通過遠程傳送模式直接將記錄的數據從野外傳送到服務器上。記錄的數據包括蒸騰蒸散量、葉溫、土壤溫濕度、含水率及降雨量，數據每半小時存儲一次。氣象數據由當地氣象站提供。

2　結果與分析

2.1作物系數分析

2.1.1青貯玉米作物系數研究通過公式（1）計算得出青貯玉米在整個生育期的逐日作物系數（圖1），其中平均值為0.91，最大值為1.41，最小值為0.4，標準差為0.20，方差為0.042。方差和標準差較小，說明數據較穩定。青貯玉米在整個生育期內的日作物系數出現較多個峰值，波動較大，已有研究成果表明表層土壤的干濕變化是導致作物系數過程線波動的關鍵影響因子，灌水或雨后土壤表層變濕將引起作物系數的波動，在生育初期影響很大，隨著葉面積覆蓋增大影響減?。?］?？芍噘A玉米作物系數在整個生育期的多個局部最小值多伴隨著降雨或灌水，即Kc與生育期內降雨或灌溉引起的土壤濕潤程度及氣象因素的變化具有較密切的關系［10］。

圖1　青貯玉米作物系數生育期內逐日變化過程Fig. 1　The daily change of crop coefficient of silage maize during growth period

由青貯玉米在各生長階段的作物系數均值（表 2）可知，青貯玉米在整個生育期的各個階段作物系數相差較小，首先由于青貯玉米是保鮮收割，生長后期很短，Kc值只從中期階段的 1.02減少到 0.86 的時候就收割了，其次，生長初期持續的時間較長，使其作物系數較大。

表2　玉米各生育階段的作物系數Table 2　The maize crop coefficients of various growth stages

2.1.2紫花苜蓿作物系數苜蓿分為兩茬，具體刈割時間及生育期如表 3。由苜蓿在整個生育期作物系數的逐日變化可知（圖 2），整體而言，規律較為明顯，第一茬及第二茬作物系數隨著時間的推進基本呈現遞增的規律，且在 6 月 27 日第一茬收割之后，作物系數大幅減小，趙淑銀［11］指出苜蓿作物系數在相同氣候和土壤條件下，隨著刈割次數的增加，生長階段內 Kc值出現多次急劇變化，在收獲前為最大，而在剛剛收割后為最小。

表3　苜蓿各生育階段作物系數Table 3　The alfalfa crop coefficients of various growth stages

苜蓿在第一茬的作物系數均值為 0.87，第二茬為0.85，Doorenbos 等［12-13］推薦苜蓿全生長季作物系數為 0.85 ～ 1.05，本試驗結果處于該范圍內；但略高于趙淑銀［11］在內蒙古呼和浩特的研究結果（0.81）；與郭克貞等［14］在毛烏素沙地的研究結果（0.85）較為接近，且本試驗的結果除了生長初期明顯較大，其他階段均與之較為接近，對于本文生長初期的作物系數較高，可能是由于郭克貞等研究中紫花苜蓿共刈割 3次，而本試驗苜蓿共分兩茬收割，減少刈割次數，勢必導致其作物系數升高［15］。

圖2　苜蓿作物系數變化Fig. 2　The change of alfalfa crop coefficients with growth date

由表3可知紫花苜蓿第一茬的快速生長期、生長中期及生長后期的作物系數均高于第二茬，而生長初期第二茬高于第一茬。而前人的研究結果則不盡相同，如馬令法等［16］的研究結果紫花苜蓿的第一茬作物系數明顯高于第二茬且基本接近其2倍；李品紅等［17］的研究結論為壩上地區2008年紫花苜蓿第二、三茬作物系數明顯高于第一茬，達其2倍以上；丁寧等［15］指出 2010年壩上地區紫花苜蓿全生長季作物系數為第一茬最高 0.83，第二和第三茬較為相近分別為 0.74、0.75。本試驗結果與丁寧的結論較為接近，第一茬略高于第二茬，這可能是研究區域不同的影響。

2.2基于播后天數、累積積溫的作物系數回歸模型

鑒于前人已通過多項式建立了播后天數及生育期累積積溫與作物系數的關系，且取得較好的效果［3-5］。本文通過多項式建立播后天數、生育期累積積溫與青貯玉米及苜蓿兩種作物系數的相關關系（表 4），其中 y 分別代表青貯玉米及紫花苜蓿作物系數 kc，x 代表播后天數、生育期累積積溫，根據多項式曲線與數據點的擬合程度及相關系數的大小確定擬合模型，發現青貯玉米的作物系數 kc與播種后天數呈現較好的 6 次多項式擬合效果，而與積溫則是 5 次多項式擬合效果最好。苜蓿作物系數 kc與播后天數的關系可用 3 次多項式進行良好地表達，與生育期累積積溫的關系則呈現為 6 次多項式關系。較高的決定系數 R2表明曲線與數據點可較好地擬合，檢驗結果說明模型及相關系數均為顯著。

表4　青貯玉米、紫花苜蓿作物系數kc與播后天數、生育期累積積溫回歸模型Table 4　The regression models of maize and alfalfa crop coefficient kcwith the number of days after sowing， accumulated temperature during growth period

影響作物系數的因素比較多，但可歸納為3個方面：①土壤水分條件；②生物學因素；③氣象因素［18］。在水肥適宜條件下建立作物系數與播后天數的相關關系是由作物品種的生物學特性決定的。由于不同地點、不同年份的作物發育速率有所不同，因此生育期累積積溫作為熱量指標，可將作物系數曲線與作物形態發育更為直接地聯系起來。而氣象因子作為作物生長的環境因素，ET0及ETc值已充分體現。

3　結論

1） 青貯玉米呈現出在整個生育期的各生育階段不穩定性與階段內的作物系數相對穩定性，在整個生育期內的日作物系數出現較多個峰值，日作物系數波動較大。各生育階段為中期階段作物系數最大，其次是發育階段，再次是后期階段，而初期階段作物系數最小。在整個生育期的作物系數均值為0.91。

2） 苜蓿作物系數第一茬均值為 0.87，第二茬為0.85。第一茬的快速生長期、生長中期及生長后期作物系數均高于第二茬，而初期第二茬高于第一茬。第一茬及第二茬作物系數隨著時間的推進呈現遞增的規律，且在6月27日第一茬收割之后，作物系數大幅減小。

3） 通過多項式分別建立播后天數、累積積溫與Kc的關系，玉米的決定系數分別為0.72、0.67；苜蓿的決定系數分別為0.59、0.65，從擬合模型的決定系數可知青貯玉米的擬合效果要優于苜蓿。

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Study on Crop Coefficients for Silage Maize and Alfalfa on Maowusu Sandy Land

ZHANG Na1， QU Zhongyi1*， GUO Kezhen2， WU Jiabin2， XU Bing2， JIANG Mengqi1
（1 College of Water Resources and Civil Engineering， Inner Mongolia Agricultural University， Hohhot010018， China；2 Institute of Water Resource for Pastoral Area， Hohhot010020， China）

Abstract：Crop coefficient is an important parameter to estimate water requirement of crops. It has an important practical significance for agricultural production. The daily evapotranspirations of the reference crops of the silage maize and the alfalfa were determined in Maowusu sandy land using automatic measuring system of ENVIdata-DT for grassland transpiration. Then the daily crop coefficients of the silage maize and the alfalfa were calculated with Penmman-Monteith formula. Results showed that the mean of crop coefficient of silage maize in the whole growth period was 0.91. The difference of crop coefficient among different growth stages was small. Crop coefficient of alfalfa was increased with the increasing time in the first and second crops，and the crop coefficient sharply decreased after the first crop harvest on June 27， and average crop coefficient of the first crop was 0.87， and 0.85 for the second crop. A model was used to fit the crop coefficients of the silage maize and the alfalfa during growth period day by day with the number of days after sowing and accumulative temperature as independent variables. The results showed the model fitted the data of the crop coefficients well with the determination coefficient of R2in the range from 0.59 to 0.72.

Key words：Crop coefficient； Alfalfa； Silage maize； Days of after sowing； Accumulative temperature

中圖分類號：S 274.1

DOI：10.13758/j.cnki.tr.2016.02.012

基金項目：①國家自然科學基金項目（51069006、51309165）、引進國際先進農業科學技術計劃（948計劃）項目 （201202） 和中國水科院科研專項項目（MK2014J06）資助。

* 通訊作者（quzhongyi68@sohu.com）

作者簡介：張娜（1988—），女，內蒙古呼和浩特人，博士研究生，主要從事非充分灌溉理論研究。E-mail： 710840895@qq.com