覆土淺埋滴灌玉米田雙作物系數模型參數全局敏感性分析

戚迎龍，趙 舉，史海濱，尹春艷，曹國軍，李 彬，李 敏

（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. 內蒙古農牧業科學院 資源環境與檢測技術研究所，呼和浩特 010031；3. 吉林農業大學資源與環境學院，長春 130118；4. 內蒙古科技大學包頭師范學院，包頭 014030）

0 引 言

中國農業因灌溉技術、灌水方式的問題所造成的農業水資源浪費現象普遍[1]，農業可持續發展必然要求限制農業水資源的使用，而調和糧食穩產、增產與農業水資源短缺之間的矛盾，關鍵在農業生產高效用水[2]。深入理解農田作物生長的耗水結構，才能更準確地找到水分高效利用的途徑。通過獲知農業水管理模型的參數敏感性，可以充分了解不同耗水結構的成因，探求改變水分傳輸的各種可能性，從而提高水分利用率。西遼河流域作為玉米生產的優勢區，近些年來隨著東北四省區節水增糧行動及各種技術推廣項目的實施，玉米的主要灌溉模式實現了畦田漫灌-膜下滴灌-覆土淺埋滴灌的過渡，雖然覆膜有增溫增產、保水保肥的作用[3-4]，但會帶來殘膜污染的環境問題[5]，因此無膜淺埋滴灌大面積應用，而相應的研究滯后于生產實踐。

敏感性分析目的是識別影響模型運算結果的關鍵參數，把結果的不確定性追溯到模型參數中[6]。專業模型的使用為管理決策提供便利[7]，但描述農業系統的模型均涉及大量參數，對應于系統內復雜的生物、物理過程，也增加預測結果的未知程度[8]。多數模型參數和變量的傳遞過程繁復，各種運算交織組合，使模型成為未知的“黑箱”[9]。而作物模型參數的敏感性分析可了解模型輸入、輸出間的關系，篩選出敏感參數作為率定的重點，提高模型使用效率和精準度[10-11]。Zheng 等[12]利用雙作物系數模型，得到作物蒸騰和土壤蒸發量，并利用Stewar“水分-產量”模型預測了大豆產量。張川等[13]提出分離估算土壤蒸發及作物蒸騰的方法，服務于理解農田水分消耗結構、減少土壤無效水分消耗。Paula 等[14]采用雙作物系數模型在不同灌溉策略下模擬了大豆對水分的消耗利用和水分生產力。Ran 等[15]分別采用AquaCrop 和基于雙作物系數法的SIMDualKc 模型分離玉米田蒸散發，探討了2 個模型在模擬土壤蒸發和作物蒸騰的優劣表現。國內外很多學者[16-19]。在研究農田蒸散發耗水方面校準和驗證了雙作物系數模型，但鮮有對其進行敏感性分析的報道。

綜上，本研究為了深刻了解雙作物系數模型參數對蒸散發耗水結構及水分傳輸過程的影響，采用拓展傅里葉幅度敏感性檢驗（Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test，EFAST）方法對其模型參數進行全局敏感性分析[20]，篩選敏感參數，提高調參校準的效率，獲知不同土壤蒸發、作物蒸騰的成因，以期為調控覆土淺埋滴灌技術條件下的玉米田蒸散發耗水結構提供理論支撐，進一步完善改變水分傳輸過程、探索水分高效利用的途徑。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

覆土淺埋滴灌試驗田位于內蒙古通遼市科爾沁區，選在通遼市農業科學研究院所屬占地133 hm2的試驗園區，歸西遼河流域，流域面積13.6 萬km2，是內蒙古重要的產糧基地。年均氣溫5.0～6.5 ℃，日照時數2 800～3 100 h，相對濕度45%～58%，年均降雨量300～400 mm，蒸發量1 199～2 200 mm，大部分地區處在半干旱季風氣候區。內蒙古自治區水資源公報[21]（2017 年）給出的西遼河流域供水量42.55 億 m3，農田用水量30.10 億m3，占水資源供給總量的70.74%。本研究年份2017 年氣象條件如圖 1，其中 ET0通過 FAO-56 號文件推薦的Penman-Monteith 公式[22]計算，2017 年玉米生長季最值氣溫總趨勢為春季隨時間變化逐漸增長至7 月下旬后開始下降，空氣濕度也由春季增長，從7 月底—8 月上旬開始下降，ET0春季波動幅度大，而后相對穩定，至7 月下旬開始下降，總的來看，當地春季干燥多風、夏季濕熱多雨，降水時空分布不均。試驗田基本理化性質如表1 所示。

圖1 2017 年玉米生長期氣象條件 Fig.1 Meteorological conditions during the growing season of maize in 2017

表1 試驗田土壤物理性質 Table 1 Soil physical properties of the experimental fields

1.2 試驗過程

玉米采用寬窄行（40 cm× 80 cm）種植模式，每條滴灌帶均位于窄行中間，覆土淺埋2～4 cm，用于灌溉2 行玉米，滴灌帶的布置間距為1.2 m。玉米品種為京科968，5 月9 日播種，9 月27 日收獲，種植密度為67 500 株/hm2，采用自制的PVC 株距標識桿控制試驗田密度，人工播種并在苗期完成間苗補苗工作。每個試驗單元為5 條滴灌帶控制，其面積為垂直于滴灌帶方向6 m、平行于滴灌帶方向10 m，試驗設置3 個試驗單元。播種時開淺溝基施化肥，生長發育過程采用以色列TEFEN 公司的施肥泵接入滴灌系統滴施氮肥。灌溉管理通過旋翼式水表控制，灌溉制度參考地方標準[23]并結合當地生產實踐制定，灌溉管理與施肥管理方案見表2。

表2 2017 年灌溉制度與施肥制度 Table 2 Irrigation and fertilization schedules in 2017

1.3 指標測定及計算方法

使用壓力薄膜儀監測獲得凋萎系數，通過環刀置于砂上8 h 的方法測得田間持水率，通過烘干法測得土壤容重及含水率，HELOS+OASIS 型激光粒度分析儀測得土壤級配后采用美國農業部制定的分類法劃分質地，土壤理化性質見表1。玉米田生長發育指標為株高和葉面積，每個小區標定3 株采用鋼卷尺測量。株高測量方法為：玉米抽雄前測量位置最高的伸展葉在自然狀態下與地面的垂向最大距離，抽雄后測量雄穗至地面的垂向距離。葉面積測量方法為：測量葉片最寬處與葉片長作乘積累加，再乘以經驗系數0.75，并計算為葉面積指數[15]。從中國氣象數據網（http://data.cma.cn/）獲取通遼站（站點號54135）的氣象數據。

1.4 雙作物系數模型簡介

農田蒸散發過程的計算理論依托Allen 等[22]提出的以氣象因素驅動，土壤蒸發和作物蒸騰通過相應的系數與參考蒸散量建立聯系，其關系如下[24-25]：

式中Ev、Tr分別為土壤蒸發量，mm、作物蒸騰量，mm，ET 為蒸發蒸騰（蒸散發）量，mm，對應的Ke、Kcb分別為土壤蒸發系數和基礎作物系數（無量綱），ET0為潛在蒸散量，mm；Ks為水分脅迫系數，其值小于1.0 時表征土壤水消耗至一定數值后作物蒸騰量開始受限。

1.4.1 基礎作物系數

Kcb用來表征作物基礎蒸騰能力。

式中Kcb(tab)表示FAO-56 給出的在生長中期和后期基礎作物系數不小于0.45 時的推薦值；u2、RHmin、h 分別為2 m高處日平均風速（m/s）、日平均最小相對濕度（%）、平均株高（m）。

1.4.2 土壤蒸發系數

1）蒸發衰減系數Kr

表面蒸發分能量、水分限制2 個階段，第1 階段表土蒸發不因土壤水分遞減而變化，Kr=1，第2 階段蒸發速率受土壤水分狀態限制，Kr算式為

式中TEW、REW 分別為表層土壤可蒸發水分總量及易蒸發土壤水分，mm；θFC、θWP分別為田間持水率、凋萎含水率，%；；Kr取值范圍在[0,1]；變量中的i 為時間序列的標識，下同；De,i-1為截止i-1 天累積蒸發深度，mm； De,i-1不夠REW 時Kr=1，De,i-1達到TEW 時Kr=0；REW 的值取自FAO-56 按土壤質地劃分的推薦值[22]。De通過表層土壤水量平衡計算

式中Ii、Pi、Ei、Ri、Tew,i、DPe,i分別為灌溉、降雨、土壤蒸發、地面徑流損失、蒸騰深度、表土滲漏損失量，單位均為mm；De,i、De,i-1為表土累積蒸發深度，mm。DPe,i在表土貯量超過累積蒸發深度時計算為

2）土壤蒸發有效面積比few

參考FAO-56，土壤蒸發有效面積比few算式

式中fw為被濕潤土壤表面積平均比值；fc是被植物覆蓋表層土壤面積的平均比值，本文參考文獻[16-18]利用葉面積指數（Leaf Area Index，LAI）計算fc，方法如下：

3）土壤蒸發系數Ke

Ke用于通過參考蒸散量ET0表達土壤蒸發，Kc(max)為作物系數上限值，算式為

1.4.3 水分脅迫系數

Ks的值取決于根系土壤水分狀況及作物品種本身的干旱耐受性，描述如下[19]：

式中W 為根系層土壤貯水量，mm；Wp、Wj分別為根系層土壤凋萎系數對應的貯水量，mm、作物不受水分脅迫對應的貯水量，mm；n1 為取值小于1 的指數項，與作物本身的耐旱性有關。W＞Wj和W＜Wp時Ks取值分別1 和0。

1.4.4 土壤貯水量與蒸散發的水量平衡關系

農田土壤水量平衡是對研究界面內的土壤水輸入、消耗、損失過程的動態描述，描述如下：

式中各變量的單位均為mm，Wi+1、Wi為時間序列i+1和i 對應的土壤貯水量；Ii、Pi、ETi分別為灌溉、降雨和蒸散發量；Ri為地面徑流損失量，試驗區地面平整且灌溉系統為滴灌，故該項不考慮；Qi為土壤底部界面的水分交換量，試驗區地下水位在6 m 以下，故該項只考慮超過田持的下滲損失量，不考慮地下水向根系層的補給量。

1.5 拓展傅里葉幅度敏感性檢驗（EFAST）

EFAST 法是Saltelli[26]等通過結合FAST 法[27-28]和Sobol’法提出的全局敏感性分析方法[29]。敏感性指數可表征模型參數對運算結果的靈敏程度，但目前劃定尚無統一標準。Dejonge 等[30]提出EFAST 法求得的結果中一階敏感性指數大于0.05，全局敏感性指數大于0.10 的可作為敏感參數重點考慮。

模型y=f(X)中輸入參數X 在n 維空間Kn中，可將X看做滿足一定概率分布P(X)=P(x1,x2,…xn)的隨機變量，則Y 的r 階距y(r)滿足

采用多維傅里葉變換可將X 變為一維形式而進一步求解，轉換Gi

式中s 為標量，?∞ ＜ s ＜ +∞；ωi為xi所對應的整數頻率，式（16）和式（17）可推導出式（18），可求得V(Y)。

進一步對f(s)采用傅里葉級數展開可得：

則參數xi的變化引起的方差變化Vxi[E(Y|xi)]為ωi的整數倍的振幅平方和，算式如下：

可計算不考慮模型參數間耦合互作條件下的一階敏感性指數Si如下：

考慮到模型參數間的耦合作用后的敏感性指數稱為全局敏感性指數或總敏感性指數STi，通過下式計算：

1.6 數據處理與敏感性檢驗運算流程

1）針對9 個模型參數基于初始值作±10%的浮動，從2方面確定參數取值范圍：①參考了Wang 等[31]，Vazquez 等[32]采用EFAST 法選取的參數上下浮動百分比為±10%；②高于±10%的浮動百分比會使得作物系數最大值超過FAO-56中給出的上限值，即超過有作物地表的蒸騰和蒸發的上限±10%的波動范圍可確保模型在合理范圍內進行參數敏感性分析，參數在取值范圍內服從均勻隨機的概率分布。

2）選擇EFAST 方法用Simlab 敏感性分析專業軟件將模型參數采樣1 755 次（EFAST 法要求采樣數大于模型參數的65 倍，采樣設計次數為9×65×3），共獲得1 755組模型參數。

3）采用Maltab 語言編寫雙作物系數模型并對上一步的采樣參數進行批處理，求得模型運算結果。

4）采用Simlab 軟件調用Maltab 的運算結果求得一階敏感性指數及全局敏感性指數，進行模型參數的敏感性分析。進行敏感性分析的模型參數及取值范圍見表3，Simlab 敏感性分析軟件計算流程見圖2。

表3 不同條件下的模型參數取值 Table 3 Model parameter values under different conditions

圖2 Simlab 敏感性分析軟件計算流程 Fig.2 Calculation flow of sensitivity analysis software Simlab

2 結果與分析

2.1 模型參數的敏感性指數

參數敏感性指數計算結果見表4。EFAST 法可以有效篩選出敏感參數，參數之間有明顯的區分度，模型參數對土壤蒸發總量（E）的全局敏感性指數大小排序為TEW、Kcb(mid)、REW、Kcb(end)、Kcb(ini)、Wj、n、Wfc、Wp，敏感參數為TEW和Kcb(mid)，其敏感性指數為0.662、0.321，是不敏感參數均值的33.6～69.4 倍。

表4 模型參數的全局敏感性指數 Table 4 Global sensitivity indexes of model parameters

對各生育階段，初期土壤蒸發量Eini敏感參數為TEW，Edev（發育期）為Kcb(mid)，Emid（中期）、Eend（末期）敏感參數與E 相同，生長初期地表裸露，濕潤表土蒸發強度大，故土壤參數中的TEW 敏感，而發育期冠層快速擴張，土壤蒸發逐漸降低，到生長中期冠層全覆蓋后土壤蒸發微弱，至后期葉片開始衰減枯萎，除了生長初期外土壤蒸發均和作物冠層發育直接相關，故Kcb(mid)也為敏感參數（表4）。對于E，排序前2 位的TEW、Kcb(mid)為敏感參數，以全生育期尺度來看，表層土壤持水和傳輸特征對土壤蒸發影響最大，其次是中期基礎作物系數。模型參數對作物蒸騰總量（T）的全局敏感性指數大小排序為Wj、Kcb(mid)、Wfc、n、Wp、Kcb(end)、TEW、REW、Kcb(ini)，敏感參數為Wj、Kcb(mid)、Wfc，其敏感性指數為0.569、0.485、0.455，是不敏感參數均值的34.5～43 倍。在各生育階段，對Tini的敏感參數為Kcb(ini)，對Tdev、Tmid的敏感參數與T 相同，Tend除與T 相同的部分外Kcb(end)也為敏感參數。生長初期是種子到幼苗的過程，本身作物蒸騰量低，只有初期基礎作物系數Kcb(ini)對其敏感，從發育期開始，單個生育階段敏感參數基本和全生育期一致。從對T 的敏感性排序來看，因根系不受水分脅迫的臨界值決定作物蒸騰受限是否發生及發生的時間長短，故而從全生育期尺度來看，Wj最敏感。參數對蒸散發耗水總量（ET）的全局敏感性指數大小排序為Wfc、Wj、Kcb(mid)、n、Wp、Kcb(end)、TEW、REW、Kcb(ini)，敏感參數為Wfc、Wj、Kcb(mid)，與對T的敏感性表現類似，玉米生長中期耗水量最多[18]，研究年份在玉米生長中期雨水充沛，田間得水量大時土壤持水能力對ET 的影響程度更大，Wfc在此條件下對ET及T 會更敏感一些。

2.2 敏感參數對土壤蒸發及作物蒸騰的影響

為直觀分析敏感參數對E、T 的影響，采用隨機采樣法對模型參數進行采樣后計算對應的E、T。圖3 可直觀顯示2 個參數對E 的影響，受表層土壤物理性狀的影響，TEW 影響E 的總趨勢是隨著TEW 的增大E明顯增大，因為每次有效降雨和灌溉使表層土壤完全濕潤后，可蒸發的水量決定著隨后干燥過程的土壤蒸發量，進而影響著全生育期土壤蒸發量，對于不同生育期的敏感參數，TEW 對Eini更敏感，圖3 顯示在該階段Eini隨TEW 的增大過程數值集中，說明Eini受其他參數的影響微弱，且土壤蒸發主要發生在地表裸露的生育初期，故TEW 對其他生育期的影響要弱一些。Kcb(mid)影響E 的總趨勢是隨之增大E 明顯減小，因模型運算土壤蒸發系數Ke時受基礎作物系數的影響以及作物系數上限值的約束，故模型估算土壤蒸發系數時直接受基礎作物系數的影響。對于不同生育期，Edev隨Kcb(mid)減少的最顯著，在Kcb(mid)超過一定值后Emid值穩定，而Kcb(mid)增大對Eend有一些增長趨勢，是由于Kcb(mid)取值變高時，末期Kcb(mid)至Kcb(end)降低速度快，及蒸騰能力減弱速度快，對應與冠層枯萎快，相應的土壤蒸發面積增大使得Eend增大。

圖3 土壤蒸發量與相應敏感參數的關系 Fig.3 Relationships between soil evaporation and its sensitivity parameters

圖4 顯示了3 個敏感參數的變化對T 的影響，Kcb(mid)、Wfc影響T 的總趨勢是隨著取值增大T 明顯增大，Wj影響T 的總趨勢是隨著取值增大T 明顯降低。Wj與發育期、中期、后期作物蒸騰關系均為負相關。Kcb(mid)的值遠高于Kcb(ini)與Kcb(end)，對T 的影響也遠大于后二者，生長中期為從冠層發育完全至成熟期的開始，玉米該時期蒸騰耗水量最多，Kcb(mid)在估算T 時是關鍵參數，在調參校準時應重點考慮，不同生育期間比較，Kcb(mid)對Tdev更不受其他參數變化的影響，發育期基礎作物系數一直在增長變化，對應著作物基礎蒸騰能力不斷增大，Kcb(mid)決定其增大的斜率，至中期開始基礎蒸騰能力穩定，所以Kcb(mid)變化對中期日尺度基礎蒸騰能力的影響是一致的，而對發育期每天的基礎蒸騰能力影響都不同，因此Kcb(mid)對Tdev的影響更顯著。Wj參與計算水分脅迫系數Ks，Wj越高，作物根區易利用的水量區間越窄，所以該參數取值越大，根系越早發生水分脅迫，作物蒸騰受限。圖5 所示Wfc與T 及各生育階段蒸騰量均程正相關，在玉米耗水量最高的生長中期相關性最強，土壤持水量高的條件下在灌溉、降雨量大時能存貯更多的水分，即土壤可獲得更多的有效水分供給作物蒸騰。

圖4 作物蒸騰量與相應敏感參數的關系 Fig.4 Relationships between crop transpiration and its sensitivity parameters

2.3 土壤蒸發、作物蒸騰總量為最值條件下的耗水過程

對玉米田耗水組成在全生育期總量最值條件進行過程分析，可以進一步理解其形成過程及生育期內的波動范圍，了解形成結果的原因和過程。因玉米田耗水結構及相應的耗水量關系到玉米產量，故探討最值情形下的土壤和作物耗水動態關系到玉米產量的可能范圍，模型計算結果中抽取了最值條件下的參數取值見表5，對應的不同生育期蒸散發數值見表6。

表5 蒸散耗水總量在最值條件下的模型參數取值 Table 5 Model parameters value when total evapotranspiration reaches extreme value

表6 蒸散耗水總量在最值條件下的各生育期耗水結構 Table 6 Water consumption structure in each growth period when total evapotranspiration reaches extreme value

由表6 可知，土壤蒸發量初期最多，中后期蒸發微弱，蒸發量少；作物蒸騰量中期最多，初期最少；蒸散發量中期最多，初期最少。生育期玉米田土壤蒸發總量最大值較最小值高18.72%，作物蒸騰總量最大值較最小值高 25.37%，蒸散發耗水總量最大值較最小值高19.9%。

圖5a 描述了生育期玉米田土壤蒸發總量獲得最值時的逐日土壤蒸發，可以看出玉米田土壤蒸發以生長初期和快速生長期為主，因為隨著玉米田冠層的發育，裸露土壤面積越來越小，太陽輻射逐漸被濃密葉片截獲，土壤蒸發動力減弱，通過觀察玉米田灌溉、降雨和土壤蒸發動態的關系，可看出在生長初期和快速生長期，土壤蒸發和表土濕潤直接相關，灌溉和降雨后土壤蒸發隨時間遞減，直至表土可蒸發水量蒸發完。由圖5b 可知，日作物蒸騰表現為生長中期前逐漸增大，即冠層發育過程作物蒸騰量一直增大，營養發育后進入生殖階段的作物蒸騰總體最大，且基礎作物系數達最值后不再增大，單日作物蒸騰量的變化主要受空氣溫濕度、輻射及風速的影響，也受到根系土壤水狀況的影響即有無水分脅迫。對比作物蒸騰，土壤蒸發在模型參數±10%波動的采樣運算條件下，總量取到最值時的日動態更接近。

圖5 不同條件下的土壤蒸發和作物蒸騰 Fig.5 Soil evaporation and crop transpiration under different conditions

圖6 描述了生育期玉米田土壤蒸發、作物蒸騰總量模型運算得到最值時的土壤貯水量動態，可以看出土壤蒸發在2 種條件下的日動態相似，而作物蒸騰在2 種條件下日動態差異較大，因為土壤蒸發是表層濕潤土壤水分的消耗過程，而作物蒸騰消耗的是整個根系層范圍內的土壤水，因而土壤蒸發在不同條件下對1 m 土層貯水量動態影響較小，作物蒸騰總量的變化對1 m 土層水分消耗的影響較大。從土壤貯水量的下降斜率來看，生長初期土壤水消耗緩慢，進入快速生長期后消耗速率明顯增大，圖6 可看出快速生長期的后半段及生長中期內貯水量下降斜率最大，即玉米營養發育最旺盛時和生殖階段對土壤水分的消耗速率最大，充足的土壤貯水量為作物蒸騰提供了基礎條件，減少了根系受水分脅迫的次數和持續時間，土壤的持水能力強也是給作物提供好的土壤水分條件的基礎，可以提高天然降雨量大時及灌水定額偏高時的灌溉水利用率。

圖6 不同條件下的土壤水分消耗 Fig.6 Water consumption in soil under different conditions

3 討 論

本研究基于現階段西遼河流域玉米種植的覆土淺埋滴灌技術進行大田試驗，取得模型運行所需的田間作物生長及土壤數據，采用EFAST 法對聯合國糧農組織提出的雙作物系數模型進行全局敏感性分析，探討了模型參數在合理范圍內變化對蒸散發耗水及土壤貯水量消耗過程的影響；獲得了雙作物系數模型在模擬耗水量時的敏感參數；分析了敏感參數與蒸發蒸騰之間的關系。對于模擬蒸散發時模型參數敏感性的研究，何磊等[34]對SEBS模型估算黑河流域中游ET 時的敏感性分析指出地面溫度最敏感，之后是氣溫、風速、反照率。李俊等[35]在山東禹城采用Penman-Monteith、Shuttleworth-Wallace 模型估算麥田ET 時對參數±10%浮動進行敏感性分析，得出2 個模型均對冠層阻力最敏感。對比學者們針對各種估算ET 的模型參數敏感性研究，本文研究對象FAO-56 提出的雙作物系數模型可直接用于指導灌溉管理，側重土壤和作物的宏觀參數，而非蒸散的能量驅動力參數。Tadesse等[36]在美國得克薩斯州采用APEX 模型模擬旱作和灌溉種植條件下的ET 并對模型參數進行了敏感性分析，得出植物覆蓋因子、根系生長的土壤強度、最大截雨量和截雨系數是影響ET 的敏感參數，而本文研究的雙作物系數模型得出田間持水量、根系不受水分脅迫的臨界土壤貯水量、生長中期基礎作物系數為影響ET 的敏感參數，APEX 模型中的植物覆蓋因子和作物截雨量參數和冠層特性相關，與本文中的基礎作物系數同為表征蒸騰能力的冠層特性，均可得出除了土壤等環境脅迫因子，作物品種攜帶的自身冠層特性是影響蒸散發耗水量的關鍵參數。總之，由于各不同模型估算ET 的切入點不同，描述其物理過程的機理不同，相應的結論往往均有明顯的針對性。本文研究成果可提高學者們在應用雙作物系數模型解決實際問題的工作效率，為探索高效水分管理方法提供理論參考。

覆土淺埋滴灌技術是針對西遼河流域地下水資源超采、殘膜白色污染的嚴峻形式下，提出的一種高效灌溉技術，將滴灌帶淺埋覆土代替塑料地膜，從根本上解決了土壤殘膜污染，但也失去了地膜對土壤的保溫保墑作用，因此統籌兼顧節水、減肥、增產的難度會加大。下一步研究需要不斷加深土壤-作物系統與水肥資源之間的互饋關系的理解，以提出對農作物更科學更精準的管理方法與調控技術。

4 結 論

1）拓展傅里葉幅度敏感性檢驗法對雙作物系數模型參數的敏感性有明顯區分度，能有效篩選出敏感參數。對于覆土淺埋滴灌玉米田全生育期土壤蒸發量，其敏感參數為土壤表層可蒸發水量、生長中期基礎作物系數，其全局敏感性指數分別為0.662、0.321，是不敏感參數均值的33.6～69.4 倍。對全生育期作物蒸騰量的敏感參數為根系不受水分脅迫的臨界土壤貯水量、生長中期基礎作物系數、田間持水量，其敏感性指數分別為0.569、0.485、0.455，是不敏感參數均值的34.5～43 倍。

2）表土完全濕潤后，其可蒸發水量決定干燥過程土壤蒸發量，二者正相關。生長中期基礎作物系數通過影響蒸發系數而改變土壤蒸發，全生育期土壤蒸發量因中期基礎作物系數增大而減小，二者負相關。根系不受水分脅迫的土壤貯水量臨界值越高，玉米根區易利用的水量區間越窄，根系越早發生水分脅迫，作物蒸騰受限，全生育期作物蒸騰量因其增大而減小。中期基礎作物系數對總蒸騰量的影響遠高于初期和后期，二者正相關。灌溉、降雨量較大時田間持水量高的土壤能存貯更多水分用于作物蒸騰，總蒸騰量因其增大而增大。

3）土壤蒸發是表土水分的消耗過程，總量變化對1 m土層日貯水量動態影響較小，作物蒸騰消耗整個根系層內土壤水，總量變化對1 m 土層水分消耗的影響較大。參數±10%采樣范圍內，全生育期土壤蒸發、作物蒸騰、蒸散發耗水量最大值較最小值分別高18.72%、25.37%、19.9%。