焉耆盆地冬小麥生育期蒸散量估算研究

陳志忠

(新疆塔里木河流域干流管理局，新疆 庫爾勒 841000)

焉耆盆地冬小麥生育期蒸散量估算研究

陳志忠

(新疆塔里木河流域干流管理局，新疆 庫爾勒 841000)

冬小麥是新疆焉耆盆地重要的糧食作物,模擬其蒸散量并研究其對氣象因素的響應可為冬小麥田間水分管理提供參考。本文基于蒸滲儀實測值,分別采用單源模型(P M)和雙源模型(SW)模擬不同時期冬小麥E T,并探討分時段修正SW模型。結果表明:采用SW模型估算冬小麥生育期蒸散量比 P M模型能夠減小平均絕對誤差0.01～0.04m m/h;冬小麥蒸散量與氣象因素密切相關,其決定系數(shù)順序為凈輻射＞飽和水汽壓差 ＞空氣溫度 ＞風速。該研究為冬小麥蒸散量的模擬方法以及田間水分管理提供了參考。

蒸發(fā)蒸騰量;焉耆盆地;冬小麥;P e nm a n-Mo nt e i TH模型;Shuttleworth-Wa l l a c e模型

新疆焉耆盆地冬小麥種植廣泛，全面了解冬小麥整個生育期水分狀況，準確估算蒸發(fā)蒸騰量(evapotranspiration，E)［1，2］，對集約管理水資源有重要指導意義［3-6］?；诳諝鈩恿W理論的蒸發(fā)蒸騰估算模型Penman-Montei TH模型(P M)［7，8］考慮了影響蒸散的大氣物理特性和植被的生理特性，能較清楚地闡釋蒸散的變化過程及其影響機制，已得到了廣泛應用。由于將植被群叢作為蒸散整體，不區(qū)分植株蒸騰和土壤蒸發(fā)，P M模型適用于計算完全覆蓋地表的作物蒸散以及估算不同尺度不同均勻下墊面蒸散量［9，10］。ShutttleworTH和Wallace基于P M模型，將植被冠層、土壤表面看成2個既相互獨立、又相互作用的水汽源，建立了計算稀疏植被蒸散的模型，該模型較好地考慮了土壤蒸發(fā)，因而有效地提高了作物葉面積指數(shù)較小時的模擬精度。ShuttleworTH-Wallace模型(SW)在稀疏植被估算植株蒸騰和土壤蒸發(fā)上得到廣泛的應用［11］。焉耆盆地冬小麥全生育期蒸散量變化較大，葉面積指數(shù)的變化也較大，越冬前土壤蒸發(fā)占耗水比例較大，而小麥返青后生育旺期，生長茂盛，下墊面均一，到成熟期土壤蒸發(fā)比例又會增加，全生育期總蒸散量影響因素較多。同時，多數(shù)研究僅僅比較某特定時間段的蒸散量的模擬結果而對整個生育期蒸發(fā)蒸騰量的對比研究較少?？梢?，有必要分時段采用不同模型來模擬冬小麥不同生育期E T，進行對比研究后，探討模擬冬小麥全生育期蒸散量的最優(yōu)方法。

1 材料與方法

1.1 ４試驗區(qū)概況

該試驗分別于2011～2012和2013～2014年開展，試驗地點位于焉耆縣。該縣屬溫帶大陸性氣候，年平均氣溫為 8.9°C，年極端氣溫最高為40.7°C，最低為-25.1°C，年平均降水量76m m，土壤為壤土。1m土層田間持水率為0.30c m3/c m3，凋萎含水率為0.10 c m3/c m3。研究區(qū)自然氣候資源豐富，冬季降水較多，適宜冬小麥生長。

1.2 田間測量

氣象數(shù)據(jù)采用農業(yè)氣象觀測試驗站E nv i s地面氣象觀測系統(tǒng)(I MK O-T R I MEa nd E N V I S，G e r m a n)。獲取的參數(shù)包括氣溫(V a i s a l aH MP 45D)，℃;相對濕度(V a i s a l aH MP 45D)，%;太陽輻射(K i pp& Z o ne n C N R 4)，MJ/(m2·d);2m高度處的平均風速(L I SA風速傳感器，精度±0.01m/s)，m/s;5、10、20、40c m深度的土壤體積含水率(T R I ME-P IC O 64/32，T D R，精度±1%)，c m3/c m3，數(shù)據(jù)自動采集間隔為10m i n。

蒸滲儀有效蒸散面積為 4m2，原狀土柱深2.6m，分辨率0.01m m，測量精度為0.1m m，數(shù)據(jù)自動采集間隔為1h。2014年返青后每周測定冬小麥的株高，并于2014年4月22日和29日測定了單點葉面積指數(shù)(LeafAreaIndex， LAI。以株高和L A I與播后天數(shù)的分段擬合函數(shù)確定每日株高和L A I，并采用實際測定值進行驗證。

1.3 Penman-Montei模型計算蒸發(fā)蒸騰量

P M模型基本原理是將植被下墊面看作統(tǒng)一整體，將整個下墊面作為蒸發(fā)蒸騰量的單一來源進行計算，又稱為單源模型，主要適用于下墊面均一，種植相對密集的作物。

1.4 Shuttleworth-Wallac模型估算蒸散量

Shuttleworth和Wallac研究了稀疏植被覆蓋表面的蒸發(fā)蒸騰規(guī)律，假設作物冠層為均勻覆蓋，引入冠層阻力和土壤阻力2個參數(shù)，建立了由作物冠層和冠層下地表組成的雙源蒸發(fā)蒸騰模型(Shuttleworth-Wallacemodel， SW模型)，由于該模型較好地考慮了土壤蒸發(fā)，因而有效地提高了作物葉面積指數(shù)較小時的蒸散模擬精度。

1.5 評價指標

為了衡量蒸散量模型的模擬值與實際測定蒸散量的關系，本研究采用了決定系數(shù)(Determination CoefficientR2)、平均絕對誤差(Mean AbsoluteError，MAE)和一致性指數(shù)(Index of Agreement， d)來評價模擬值［12］。

2 結果與分析

2.1 實際蒸散量與模擬蒸散量的全生育期變化

大型稱重蒸滲儀測定值經(jīng)過水量平衡計算后得到實際蒸散量。通過蒸滲儀測定不同年份蒸散量和P M、SW模型模擬的全生育期蒸散量變化情況。可以看出，出苗后，實際蒸散量升高，隨著分蘗的增多，蒸散量在11月中下旬達到最大值，峰值約為0.25m m/h;隨著小麥進入越冬期，潛在蒸發(fā)降低，實際蒸散量也逐步降低。在越冬期，實際蒸散量維持在0～0.2m m/h;越冬期結束時，實際蒸散量波動較大。3月上旬，返青期、拔節(jié)期和抽穗開花期冬小麥的蒸散量迅速增加，在4月下旬可達1.37m m/h。

基于氣象和冬小麥生理生態(tài)數(shù)據(jù)，分別采用P M和SW模型計算了冬小麥的小時平均蒸發(fā)蒸騰量?？梢钥闯觯诓シN期-越冬期(2011年11月10～2012年3月7日和2013年11月15日～2014年3月12日)，P M模型模擬的整個生育期冬小麥的日蒸發(fā)蒸騰量峰值0.01～0.15m m/h，整體呈先緩慢增加后保持穩(wěn)定的趨勢。在返青期、拔節(jié)期、開花期和孕穗初期(2012年3月7日～2012年4月16日和2014年2月12日～2014年4月11日)，蒸發(fā)蒸騰量呈快速增長，并達到整個生育期的峰值1.13～1.16m m/h，成熟期又略有減小。播種到越冬期，SW模型與實際蒸散量基本一致，出苗到越冬期日最高蒸散量保持在0.20m m/h左右。返青后SW模型模擬蒸散量迅速增加，并在孕穗期達到最大值1.17～1.18m m/h，低于蒸滲儀實測值。

2.2 分時段P M和S W模型模擬值誤差分析及修正

分4個階段分別對P M和SW模型與蒸滲儀實際測定結果進行對比驗證(見表1)，以得到準確估算冬小麥整個生育期蒸散量的方法。除2011～2012年乳熟成熟期外，P M模型的蒸散量比實際測定值低，2011～2012和2013～2014全生育期蒸散量分別為0.102和0.070m m/h，R2為0.65和0.56，MA E均為0.09m m/h，d為0.72和0.65。播種-分蘗期 P M模型模擬的冬小麥 E T最高值均為0.15m m/h，比實測E T的0.17～0.20m m/h低，P M模型模擬值與實測 E T相關關系的斜率只有0.31和0.17。拔節(jié)-灌漿成熟期冬小麥迅速生長，葉面積指數(shù)迅速增大，冬小麥的冠層表面趨于均勻，2011～2012和2013～2014年 P M模型模擬值與實測值對比R2為0.76和0.57，MA E為0.10和0.12m m/h，d為0.76和0.67。乳熟成熟期P M模型的R2分別為0.47和0.59，MA E為0.11和0.13m m/h，存在較明顯的誤差。

SW模型模擬的各時段平均E T均比實測值高(見表1)，2011～2012和2013～2014全生育期模擬的平均E T分別為0.160和0.119m m/h，SW模型模擬值與實測值的R2為0.67和0.66，MA E分別為0.07和0.08m m/h，d為0.77和0.70。播種-分蘗期SW模型模擬的冬小麥蒸散量最高值為0.22和0.25m m/h，比對應的實測蒸散略高，SW模型模擬值與實測E T相關關系的斜率為0.97和0.79。停止生長-返青期冬小麥生長緩慢，2個年份SW模型模擬值與實測值的R2分別為0.21和0.11，均為生育期最低值，d為0.57和0.51。拔節(jié)-灌漿成熟期冬小麥的蒸發(fā)量顯著增大，2011～2012和2013～2014年SW模型計算的日均E T分別為0.198和0.157m m/h，與實測蒸散0.213和0.169m m/h接近，R2分別為0.83和0.68，MA E分別為0.07和0.09m m/h，d分別為0.84和0.75。2個年份的乳熟成熟期SW模型估算的斜率分別3.57和1.18，MA E分別為0.18和0.12m m/h，存在明顯高估。

表1 不同生育階段P M和S W模型模擬E T與蒸滲儀測定E T對比

SW模型計算的蒸散量在播種-灌漿成熟期均優(yōu)于P M模型，在播種-分蘗期更加優(yōu)于P M模型。雖然SW模型是基于稀疏植被建立的蒸散模型，但其分別考慮了植株蒸騰和土壤蒸發(fā)。因此SW模型在模擬整個生育期冬小麥蒸散量時表現(xiàn)較好。與蒸滲儀實測蒸散量對比，P M和SW模型計算值R2均達到極顯著水平。盡管拔節(jié)-灌漿成熟期的耗水占了生育期總耗水的主要部分，但是整個生育期采用同一蒸發(fā)估算模型，容易掩蓋其他生育期的計算誤差。

在乳熟成熟期(6月)P M和SW模型計算的日蒸散量峰值均比實際蒸散量高。研究表明，P M和SW模型計算的蒸散量對冠層阻力的敏感性較高，本研究中最小氣孔阻力采用的是生育旺期最小值。在乳熟成熟期，降雨較少，冬小麥土壤平均體積含水率降低到0.26 c m3/c m3以下，水分條件因素的改變導致小氣候中空氣濕度出現(xiàn)極小值12% ～14%，水汽壓差增大，故因最小氣孔阻力較小而產生的誤差增大。本研究在乳熟成熟期采用最小氣孔阻力150s/m來修正SW模型估算的冬小麥蒸散量，2011～2012和2013～2014年，修正 SW模型估算的乳熟成熟期蒸散量MA E分別為0.05和0.09m m/ h，低于未修正的SW模型。在全生育期蒸散量估算中，優(yōu)化后的SW模型MA E為0.05和0.07m m/ h，均低于P M和SW模型。

可見，分時段計算SW模型，并在乳熟成熟期基于最小氣孔阻力的修正SW模型與實際測定值符合較好。2011～2012和2013～2014生育期分時段SW模型計算的冬小麥總蒸散量分別為 408和 453m m，其中土壤蒸發(fā)量分別為114和128m m，植株蒸騰量分別294和325m m。土壤蒸發(fā)占各自總蒸散的比例為28%左右。

2.3 蒸散量對環(huán)境因素的響應

氣象環(huán)境因素是冬小麥耗水的重要影響因素。目前全球氣候變暖，平均氣溫升高可以降低小麥霜凍災害，對冬小麥拔節(jié)開花的具有誘導和促進作用，但耗水對溫度如何響應?溫度升高或者太陽輻射的變化哪一個影響因素對冬小麥耗水影響更大?這些問題表明，研究冬小麥E T對氣象因素的響應，可以明確焉耆盆地冬小麥的氣象決定因素，為計算冬小麥耗水提供參考。蒸滲儀實測值在應用上比較困難，其測量精度也受降雨、動物活動等外界環(huán)境因素影響。依據(jù)夜晚蒸散量不超過0.20m m/h，白天E T不超過1.40m m/h對蒸滲儀數(shù)據(jù)進行質量控制，故蒸滲儀測定的小時蒸散量數(shù)據(jù)會有缺失。因此采用分時段SW模型模擬值分析蒸散量對環(huán)境因素的響應。根據(jù)2011～2012年和2013～2014年2個生育期年焉耆盆地冬小麥蒸散量模擬值對凈輻射(R n)、空氣溫度(T)、風速(Ws)和飽和水汽壓差(D)的響應。可以看出，冬小麥的蒸發(fā)蒸騰量與R n、D、T的決定系數(shù)分別為0.74，0.42和0.19，與Ws的決定系數(shù)僅為0.06。焉耆盆地冬小麥生長季溫差變化小，風力均低于5.0m/s，冬小麥E T主要由R n和D決定，所有氣象因素決定系數(shù)排序為R n＞D＞T＞W(wǎng)s。

3 結論

本研究以蒸滲儀測定冬小麥 蒸發(fā)蒸騰量為參照，采用P M和SW模型對焉耆盆地冬小麥整個生育期的蒸散量進行模擬，得到如下結論。

(1)研究區(qū)冬小麥蒸散量在11月中下旬達到最大值，峰值為0.25m m/h;越冬期實際蒸散量維持在0～0.2m m/h;返青期、拔節(jié)期和抽穗開花期冬小麥的蒸散量迅速增加，在4月下旬峰值可達1.37m m/h。

(2)在2011～2012年和2013～2014年，分時段修正SW模型比單一采用P M或SW模型估算冬小麥的總蒸發(fā)蒸騰量精度更高，其MA E值分別為0.05和0.07m m/h，均低于P M和SW模型。

(3)凈輻射、空氣溫度、飽和水汽壓差和風速對焉耆盆地冬小麥蒸發(fā)蒸騰量有顯著影響，R2分別為0.74，0.19，0.42和0.06，均達到極顯著水平，影響順序為凈輻射＞飽和水汽壓差＞空氣溫度＞風速。

［1］Shuttleworth W J，Ma i dm e nt D.張建云，李紀生譯.蒸發(fā):水文學手冊［M］.北京:科學出版社，2002.

［2］司建華，馮起，張小由，等.植物蒸散耗水量測定方法研究進展［J］.水科學進展，2005，16(03):450-459.

［3］邵明星.風沙土微灌灌溉方式和水量對玉米生長的影響［J］.水利技術監(jiān)督，2014(02):79-82.

［4］曹永生.景泰縣高效節(jié)水灌溉示范項目水資源平衡分析［J］.水利規(guī)劃與設計，2014(10):30-32，48.

［5］陳國軍.玉米膜下滴灌灌溉試驗研究及推廣應用［J］.水利技術監(jiān)督，2015(05):70-72，86.

［6］陳臣.金溝河農業(yè)節(jié)水灌溉對流域水資源配置影響與對策［J］.水利技術監(jiān)督，2012(02):23-25.

［7］Penman H L.Naturalevaporation from open water，baresoilandgrass［J］.ProceedingsoftheRoyalSocietyofLondon.Mathematicaland PhysicalSciences，1948，193(1032) : 120-145.

［8］Monteith J.L.Evaporation and environment.19th SymposiaoftheSocietyforExperimentalBiology［C］ //Cambridge: UniversityPress，1965: 205-234.

［9］劉春偉.西北旱區(qū)蘋果園水分傳輸機理與耗水模擬［D］.北京.中國農業(yè)大學，2012.

［10］Green S R，McNaughton K，WünscheJN，etal.Modelinglightinterception and transpiration ofappletreecanopies［J］.AgronomyJournal，2003，95(06) : 1380-1387.

［11］KoolD，AgamN，Lazarovitch N，etal.Areviewofapproachesforevapotranspiration partitioning［J］.Agriculturaland Forestmeteorology，2014(184) : 56-70.

［12］ZhangB，Liu Y，Xu D.Thedualcrop coefficientapproach toestimateandpartitioningevapotranspiration ofthewinterwheat- summermaizecropsequencein North ChinaPlain ［J］.Irrigation Science，2013，31(06) : 1303-1316.

S161.4

A

1008-1305(2016)05-0074-03

10.3969/j.issn.1008-1305.2016.05.026

2016-02-14

陳志忠(1985年—)，男，助理工程師。