基于稱重式蒸滲儀的春玉米蒸散量研究

張寶珠，王仰仁*，李金玉，劉宏武，武朝寶

基于稱重式蒸滲儀的春玉米蒸散量研究

張寶珠1，王仰仁1*，李金玉2，劉宏武2，武朝寶2

（1.天津農學院 水利工程學院，天津 300392；2.山西省中心灌溉試驗站，山西 文水 032107）

【】分析春玉米蒸散變化規律及建立產量與水分的關系，為山西省春玉米灌溉需水量的精準調控提供依據。利用山西省中心灌溉試驗站稱重式蒸滲儀在2019—2020年春玉米不同供水量條件下的蒸散發測定試驗，共設置4個處理，分別為T1（5水）、T2（6水）、T3（4水）、T4處理（2水），按照作物需水量確定灌水時間，灌水定額均為60 mm，每個處理配置1套稱重式蒸滲儀，自動記錄逐時土體水質量。利用水量平衡方法計算逐日蒸散量，分析蒸散變化規律，并利用相對騰發量為自變量的過程模型，建立產量與蒸散量之間的關系。發育中期日蒸散強度較其他生育階段蒸散強度大，受灌水的影響，灌溉定額越大，不同生育階段的日蒸散強度普遍增大，T2處理發育中期，13:00蒸散量最大為0.44 mm/h，T4處理發育中期09:00蒸散量最大為0.175 mm/h；灌水也會影響灌后幾日蒸散量，灌水越多，蒸散量也越多，累計蒸散量也越大。春玉米生育期內蒸散作用主要集中在發育中期（播后的52～120 d），該時期日最大蒸散量，2019年和2020年分別為10.68 mm/d和7.27 mm/d，相應的蒸散量占全生育期蒸散量比例分別為75.7%和72.9%。以相對騰發量為自變量的過程模型對產量進行了模擬，率定了模型參數，擬合效果很好，相關系數（2）達到0.99以上，并利用文峪河2018—2020年春玉米的測試資料進行模型參數驗證，2達到0.94以上，表明率定的參數合理。基于蒸滲儀測定數據能更準確地確定產量與水分關系，此外，利用FAO推薦的作物系數法計算的蒸散量很好地反映了作物的潛在蒸散量。

蒸滲儀；蒸散量；水量平衡；產量；相對騰發量

0 引 言

【研究意義】蒸散量（）是分析農業用水動態和評價作物用水需求的重要依據[1-2]，蒸散量的變化會顯著影響作物生長發育與產量[3-4]。山西屬半干旱地區，水資源短缺，農田灌溉用水十分緊張。為此了解春玉米生育過程中不同階段的蒸散特征及其與產量的關系，將有助于正確評價農田水分狀況，科學確定農田節水灌溉制度[5-6]。【研究進展】目前，確定作物蒸散量主要有遙感法、波文比能量平衡法、渦度相關法、蒸發蒸騰模型法、水量平衡法和蒸滲儀法等[7-8]。段晨斐等[9]基于無人機熱紅外冠層溫度的作物蒸散模型可以準確快速的估算田間尺度作物日蒸散量，與實測值、FAO Penman-Monteith模型計算值對比，結果顯示三者都具有良好的一致性。Dicken等[10]首次探討了在溫室中用波文比能量平衡法估算蒸散發的適用性。趙鵬等[11]利用渦度相關法具體分析葡萄園的耗水規律、土壤蒸發和植株蒸騰。衛新東等[12]利用Shuttlworth-wallace（S-W）和Penman-Monteith模型（P-M）對棗樹蒸散量的模擬，并利用莖流計實時監測的蒸散量，結合水量平衡法所推求的蒸散量，對這2個結果進行了對比和檢驗。結果表明S-W模型模擬精度優于P-M模型。雷筱等[13]利用水量平衡法對寧夏滴灌葡萄的耗水規律進行了研究，發現葡萄的耗水量大小呈下開口拋物線分布，耗水量的峰值出現在果實膨大期，日均耗水量在2.26～4.46 mm/d范圍內。

在諸多測定蒸散量的方法中，蒸滲儀測定法被認為是測定蒸散量最準確的方法[14]。近年來，許多學者[15-16]利用蒸滲儀進行了大量的蒸散量測定試驗。胡程達等[17]在鄭州農業氣象試驗站利用稱重式蒸滲儀觀測了自然生長和土壤水分充足狀況下冬小麥農田實際蒸散量，進而計算2種水分狀況下冬小麥的作物系數，并分析它們的變化規律及其與氣象要素的相關關系。楊宜等[18]以北京市農林科學院玻璃溫室內的秋茬茄子為研究對象，探究了茄子全生育期的植株蒸騰、土壤蒸發及總蒸散耗水的變化特征，利用通徑分析方法確定影響溫室耗水特征的主控因子為平均溫度、相對濕度、飽和差和太陽輻射。李杰等[19]基于大型稱重式蒸滲儀研究了北疆地區滴灌冬小麥產量與蒸散量的關系，通過對產量、水分利用效率和蒸散量的模擬，可知使產量和水分效率達到最優時的蒸散量介于600～650 mm之間。盡管前人在作物蒸散量計算方面采取了不同的計算方法，但是鑒于方法有較多的假定以及作物生理、地理位置等因素的多變性和蒸發蒸騰模型的建立，需要考慮不同因素和各個因素的影響，造成了不同地區，不同研究者之間的成果有一定的差異。而且，作物蒸散發受到氣象條件和土壤供水量等因素的影響，不同區域分析得出的蒸散量結果不完全相同。【切入點】稱重式蒸滲儀能有效避免下界面水分通量，準確測試滲漏量。為此利用蒸滲儀開展了春玉米蒸發蒸騰的研究。【擬解決的關鍵問題】分析不同供水條件下的春玉米蒸散規律及其產量與水分的關系，為該地區春玉米節水灌溉提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2019年和2020年在山西省中心灌溉試驗站進行。該站位于文水縣城東17 km的劉胡蘭鎮（112°12'E，37°17'N，海拔749.5 m）。該地所屬氣候為溫帶大陸性半干旱類型，多年平均氣溫為9.5 ℃，降雨量為450 mm左右，年平均蒸發量為1 563.3mm，年日照時間為2 303.1 h，無霜期為180d。0～30、30～90、90～150 cm土壤類型分別為中壤土、重黏土、細砂土。0～100 cm土壤平均體積質量為1.49 g/cm3，田間持水率26.9%（質量含水率），地下水礦化度為0.787 g/L，pH值為8.12，0～80 cm全鹽量平均為0.62%，0～50 cm有機質量為0.85%，含氮量為0.065%，速效磷量為14.15mg/kg，全年地下水埋深基本保持在1.5～4.0m。

文峪河試驗站位于文水縣鳳城鎮溝口村（111°56'E，37°36'N，海拔788.2 m）。該地所屬氣候為暖溫帶大陸性半干旱季風氣候，多年平均降水量453.5 mm，多年平均蒸發量1 567 mm，多年平均溫度13.0 ℃，平均濕度71.4%，年日照時間3 171 h，無霜期為160～180 d。土壤質地為中壤土，土壤有機質量為1.39%，含氮量為0.067%，速效磷量為13.41mg/kg，屬中等肥力，0～100 cm土壤體積質量為1.38 t/m3，孔隙率44.6%，田間最大持水率23.4%（質量含水率），最大凍土深度為0.8 m。

1.2 試驗設計

1.2.1 試驗設備

試驗采用帶遮雨棚的稱重式蒸滲儀，蒸滲儀開口面積為6 m2（3 m×2 m），深度為2 m，內裝大田原狀土壤，每30 min自動采集1次數據，精度0.01 mm，蒸滲儀配備有UPS電源，斷電時能自動保存數據，復電后能自啟動。

1.2.2 試驗材料

春玉米供試品種為“登海679”。2019年生長期為5月2日—9月17日，2020年生長期為5月6日—9月27日。種植密度為60 000株/hm2（每個測坑種植株數為9株×4行）。播種前撒施底肥，底肥為復合肥“阿波羅”，含氮量（N）為18%、含磷量（P2O5）為18%、含鉀量（K2O）為18%，施肥數量為750kg/hm2，日期為2019年5月2日和2020年4月23日。結合第1次灌水進行追肥，全生育期追肥1次，2019年和2020年追肥時間一致，T1—T4處理追肥日期分別為：6月17日、12日、24日、7月8日，追肥名稱為硝酸銨鈣（含氮量15.5%），追肥數量為375 kg/hm2。灌溉水源為井水，軟管輸水，用水表測定灌水量，試驗期間其他管理措施與當地農田相同。

文峪河2018年春玉米在播前施底肥（復合肥），施肥數量為2 250 kg/hm2，6個處理施肥數量相同。2019年春玉米（4個處理）播前施底肥（復合肥），數量為750 kg/hm2；2020年春玉米（4個處理）播前施底肥（魯西101復合肥），數量為600 kg/hm2。灌水定額均為75 mm，文峪河試驗站年度播種情況見表1。

表1 春玉米基本情況

1.2.3 試驗設計

2019年和2020年均為4個處理，每個處理配置1個稱重式蒸滲儀，試驗小區周邊設置保護區，小區寬5 m。按照2014—2018年作物需水量的平均值確定各處理灌溉水量和灌水時間，其中作物需水量采用作物系數法計算。T1處理為從播種日開始，當累計的作物潛在需水量∑m達到60 mm時進行灌水，之后重新計量∑m，當∑m再次達到60 mm時進行第2次灌水，依次進行，直到收獲；T2、T3、T4處理分別以1.2∑m、0.8∑m、0.5∑m為指標確定灌水時間，灌水定額均為60 mm，試驗處理見表2。但是，2020年由于春玉米在苗期長勢不均勻，所有處理于5月25日灌水1次，灌水定額為60 mm。此外，由于遮雨棚故障，2019年9月10日晚T1處理和T2處理遭受降雨，降雨量為40.4 mm；2020年T1處理和T2處理于8月5日、13日、16日晚也遭受了降雨：降雨量分別為40.5、5.1 mm和4.3 mm。文峪河試驗站2018年春玉米設置6個處理，2019年和2020年春玉米設置4個處理，分年度實際灌水時間見表3。

表2 試驗處理（2019—2020年）

表3 各處理春玉米灌水時間

1.3 測試項目與方法

1.3.1 土體水質量和排水量測試

稱重式蒸滲儀每30 min記錄1次土體水質量（kg）。排水量由自動計量翻斗測定，翻斗容量為75 mL，記錄翻斗次數和翻斗中存蓄的水量。

1.3.2 氣象數據測試

試驗站內有自動氣象站，每天進行常規氣象觀測，包括地溫和氣溫（最高、最低、日平均），光照、濕度、風速、降雨量和水面蒸發量等。

1.3.3 產量測試

待春玉米成熟時將每個處理的春玉米收獲后考種測籽粒產量。

1.4 數據分析

1.4.1 作物實際蒸散量計算

以每日00:00和24:00稱重式蒸滲儀測定的土體水質量為依據，按照水量平衡原理計算作物逐日蒸散量：

式中：為作物實際蒸散量（mm/d）；1為每日00:00測坑總質量（kg）；2為每日24:00測坑總質量（kg）；m為時段內灌入測坑的水量（kg）；P為時段內落入測坑內的降雨量（kg）；0為時段內測坑中的地表及底層排水量之和（kg）；為蒸滲儀開口面積（m2）。本研究設置了遮雨棚并采用管道輸水灌溉，因而不會產生地表排水。

1.4.2 作物潛在蒸散量計算

采用FAO-56[20]推薦的單作物系數法計算作物潛在蒸散量，計算式為：

式中：0為參考作物蒸散量（mm/d）；n為凈輻射（MJ/m2）；為土壤熱通量密度（MJ/（m2·d））；為地面以上2 m處的平均溫度（℃）；2為地面以上2 m處的風速（m/s）；a為飽和水汽壓（kPa）；d為實際水汽壓（kPa）；ad為飽和氣壓虧缺量（kPa）；Δ為飽和水汽溫度曲線斜率（kPa）；為濕度計常數（kPa/℃）。c為作物系數，采用文獻[21]推薦的初始生長期、快速發育期、發育中期和成熟期4階段作物系數值，對于春玉米，其值見表4，其中快速發育期和成熟期采用插值法確定每日的作物系數，春玉米生育期4個生育階段起止日期見表4。

表4 春玉米生育階段

2 結果與分析

2.1 土體水質量日變化過程分析

選取2019年T2處理7月11日（無灌水）和7月2日（有灌水）的蒸滲儀測定土體水質量數據作圖（圖1）。從圖1（a）可以看出，日內逐時土體水質量隨時間的變化過程，無灌水時土體水質量隨時間的變化趨勢呈反“S”形，在0～600 min土體水質量變化平緩，600～900 min時快速減小，1 000 min之后降低幅度減小并趨于穩定。其日蒸散量可直接采用水量平衡法（式（1））計算。

日內有灌水時，灌水一般在08:00進行，從圖1（b）可以看出，灌水之后土體水質量會迅速增加，土體水質量由3 881.0 kg增加到4 230.6 kg，該日蒸散量應采用分段法計算，分成灌水前和灌水后2個時段，分別應用水量平衡法求2個時段的蒸散量，最后將這2個時段的蒸散量相加，進而得到該日的蒸散量。采用此方法計算有灌水日的蒸散量，可有效避免滲漏水量測試誤差，提高蒸散量計算精度。

圖1 土體水質量隨時間變化過程

2.2 春玉米蒸散量日變化過程分析

2.2.1 不同生育階段日蒸散變化

不同年度春玉米生育階段日蒸散特征的變化趨勢和規律基本一致，本文僅選取了2019年T2處理（6次水）和T4處理（2次水）不同生育階段蒸散強度日變化過程進行分析。從圖2可以看出，2019年不同生育階段春玉米的蒸散強度日內變化差異明顯。發育中期>快速發育期>成熟期>初始生長期。2個處理的初始生長期蒸散量都是最小，變化范圍為-0.001 7～0.041 mm/h，主要由于春玉米處于苗期，葉面積指數小，蒸散量低。發育中期最大，日蒸散量在-0.002 7～0.44 mm/h之間變化，占全生育期的蒸散量為75.7%（2019年）和72.9%（2020年），該生育階段蒸散量增大的主要原因是作物生長發育旺盛，葉面積指數增大以及該階段日平均氣溫較高。對比不同灌水處理的同一生育階段可以看出，T2處理的日最大蒸散量都比T4處理的日最大蒸散量大，如：蒸散量最大的發育中期，T2處理（13:00）最大蒸散量較T4處理（09:00）高0.265 mm/h。造成這種現象的主要原因是T2處理在此時期共灌水5次較T4處理多灌3次水，T2處理的含水率較T4處理高，所以蒸散強度也比T4處理大。

蒸散作用主要發生在白天，基本為正值，夜間也有蒸散，但會出現負值，主要原因是夜間降溫顯著，濕度大，作物表面凝結露水，從而實測蒸散值會出現負值。

圖2 春玉米各生育階段日蒸散量（2019年）

圖3 春玉米灌水前后日蒸散量變化（2019年）

2.2.2 春玉米灌水前后日蒸散特征

為了解灌水對蒸散量的影響，圖3給出了2019年T2處理7月2日灌水和T4處理8月11日灌水，灌水前后日蒸散量隨時間的變化過程圖。從圖3可以看出，不同灌水處理的日蒸散量變化趨勢均呈單峰型；灌水多的處理生長期土壤含水率較高，因而蒸散量比灌水少的處理的蒸散量大；同一灌水處理條件下，灌水后的蒸散量明顯大于灌水前的蒸散量。T2處理（11:00）蒸散量由0.38 mm/h增加到0.61 mm/h，T4處理（13:00）蒸散量由0.1 mm/h增加到0.3 mm/h。

2.3 春玉米生育期內蒸散變化過程

2.3.1 生育期內日蒸散量動態變化

圖4為不同供水量條件下春玉米生育期內日蒸散量變化動態。由圖4可知，生育期內春玉米日蒸散量隨時間變化幅度較大，大致呈中期高，兩端低的變化趨勢，蒸散高峰出現在抽雄—灌漿期（71～90 d），日際間蒸散量變幅較大，2019年和2020年日蒸散量變化范圍分別為0.16～10.68、0.07～7.27 mm/d。此外，春玉米生育期內蒸散量主要集中在發育中期，2019年4個處理發育中期（54～120 d）的蒸散量平均為250.2 mm，變化范圍在0.636 7～10.68 mm/d之間，T2處理在播種后的第64天（7月5日）出現較大的蒸散值，主要是因為T2處理在7月2日灌了1次水，灌水會造成蒸散量的突然增大以及隨后幾天的蒸散量都變大。2020年4個處理發育中期（52～120 d）的蒸散量平均為236.8 mm，日蒸散范圍在0.87～5.26 mm/d之間。造成2019年和2020年發育中期差異的主要原因是2020年的潛在蒸散量（337.2 mm）比2019年發育中期的潛在蒸散量（322.4 mm）多14.81 mm。

2.3.2 生育期內累計蒸散量變化動態

由圖4的累計蒸散量可知，①累計蒸散量呈“S”形曲線變化，前期作物生長緩慢，蒸散量增加幅度小，到了中期隨著作物生長加快耗水強度增大，蒸散量增幅變大，臨近收獲期，耗水強度降低，累計蒸散量增加幅度變小。②隨著灌水量的增加，累計蒸散量增大。③年際間累計蒸散量也略有不同，2019年累計最大蒸散量（497.1 mm）較該年潛在最大蒸散量（530.6 mm）小33.5 mm；2020年累計最大蒸散量（429.4 mm）較該年潛在最大蒸散量（506.2 mm）小76.8 mm。2020年T2處理灌水量最大但其耗水量小于T1處理，主要原因是T2處理的蒸滲儀邊壁產生了縫隙，致使在7月2日和31日灌水時有較大的滲漏量，滲漏水量分別為21.1 mm和21.4 mm。累計蒸散量最小的處理2019年和2020年都是T4處理，分別為230.1 mm和208.0 mm。

圖4 春玉米日蒸散量和累計蒸散量變化

2.4 產量與蒸散量的關系

2.4.1 模擬產量的計算

以相對騰發量為自變量的過程模型，建立產量與水分的關系：

式中：t為播種日算起的作物生長時間；為時段編號；（Δt）為時段Δt（Δt=t-t1）的水分敏感指數值；（t）為t時刻水分敏感指數累積值；（Δt）為Δt時段實測蒸散量（mm），由式（1）計算；m（Δt）為Δt時段的潛在蒸散量（mm），由式（2）計算；y為處理的模擬產量，為處理編號，=1,2,3,4；=4；y為年的潛在產量（t/hm2）；為年份編號，=1,2，分別表示2019年和2020年；y為待定參數，由此可計算所有處理的模擬產量。

2.4.2 參數確定方法

將模擬產量與實測產量進行誤差分析，對參數進行率定，率定參數的目標函數為：

式中：Y為某1年的實測產量值；y為某1年的模擬產量值，=2；其他符號意義同上。

2.4.3 模型參數率定

本研究利用山西省中心灌溉試驗站2019—2020年春玉米蒸滲儀實測蒸散資料進行模型參數的率定，待率定參數初始值（）參照王仰仁等[22]研究結果，將初始值代入模型中可以分年度分處理求出潛在產量，2019年4個處理的潛在產量為15.0、10.3、8.6 t/hm2和11.9 t/hm2，2020年4個處理的潛在產量為12.0、11.5、9.2 t/hm2和11.9 t/hm2；然后分年度求出潛在產量的平均值，作為潛在產量的初始參數見表5。利用Excel規劃求解工具中的演化算法率定參數，率定結果見表5，得到2 a產量實測值與模擬值散點圖，見圖5。2019年實測最大產量為9.78 t/hm2，對應的耗水量為497.1 mm；2020年實測最大產量為9.82 t/hm2，對應的耗水量為429.4 mm。由此可見2019年測試的最大產量更接近率定的最大產量（9.74 t/hm2），主要原因是該年的最大蒸散量接近于潛在蒸散量。

表5 參數率定

圖5 春玉米產量模擬值與實測值

從圖5可以看出，春玉米的產量點均勻分布在45°線兩側，春玉米產量模擬值與實測值相關系數達到0.996 9，擬合程度很高，說明率定的參數合理。

2.4.4 模型參數驗證

利用文峪河2018—2020年（14個處理）大田春玉米的試驗數據進行參數驗證，給出了3 a的產量模擬值與實測值的散點圖，結果見圖6。

圖6 春玉米產量模擬值與實測值

從圖6可以看出，春玉米的產量點均勻分布在45°線兩側，春玉米產量模擬值與實測值相關系數達到0.943 2，擬合程度很高，說明參數率定值適用性很好。

3 討 論

3.1 春玉米的蒸散特征分析

春玉米的日蒸散過程反映了全生育期的蒸散規律，總體上是前期蒸散強度小、中期逐漸變大、后期又減少的趨勢。這主要與春玉米的生理活動密切相關。播種之后的40 d內，雖然時間較長，但植株矮小，其蒸散作用以地面蒸發為主；發育中期（播后的52～120 d）隨著氣溫的升高和植株的生長發育，葉面積指數增長，蒸散量也逐漸升高，這時田間蒸散轉變為以葉片蒸騰為主；抽雄期間，葉面積指數達到最高值，蒸散量達到峰值，是整個生育期蒸散最多的時期；進入成熟期，葉片枯萎，葉面積指數日趨減少，蒸散量逐漸減少。該研究結果與肖俊夫等[23]對春玉米的研究結果基本一致。抽雄期春玉米對水的需求強烈，是需水的敏感期，確保該期春玉米對水分的要求對其高產、穩產十分重要[24]；春玉米的蒸散量也隨著灌水量的增加而增大，相應的產量也越大。春玉米的蒸散量以及產量除受灌水的影響外，也受施肥時期、施肥量的影響[23]。本試驗中沒有考慮施肥因素的影響，下一步試驗中應把灌水和施肥結合起來探討對春玉米蒸散量和產量的影響。

春玉米的蒸散作用主要發生在白天為正值，夜間也有蒸散但偶爾出現負值，考慮主要影響因素是夜間溫度低，玉米葉片容易凝結露水[25]。溫度對春玉米的蒸散作用存在一定的滯后效應，不同灌水處理的春玉米各生育階段的蒸散量在00:00—05:00蒸散量增加緩慢，之后隨著溫度的升高，葉片氣孔張開，空氣相對濕度減小，植物蒸騰和水分蒸發迅速增強，蒸散量于09:00—13:00之間達到最大，之后溫度逐漸降低，空氣濕度增大，蒸散量逐漸減小，至日落之后趨于穩定。此外，本研究得出，春玉米不同生育階段日蒸散耗水差異明顯。初始生長期最小，發育中期最大。該研究結果與姜國軍等[26]研究結果基本一致。

3.2 灌水日蒸散量的合理計算

選擇合理的分析方法是減小誤差的重要途徑之一[27]。在本研究中采用蒸滲儀實測數據進而根據水量平衡方程計算日蒸散量時[28]，發現有灌水日的蒸散量需分為灌水前和灌水后2個時段計算，再將2個時段的蒸散量相加得到灌水日的蒸散量。這樣，水量平衡方程中將不包含灌水量和滲漏量，從而可以在一定程度上避免灌水量和滲漏量測試誤差對蒸散量的影響。由此計算的蒸散量較未分段計算灌水日的蒸散量更合理，且累計蒸散量得變化趨勢更符合作物實際情況。對于改進的計算方法的適用性還需要在之后的試驗中進一步驗證。

3.3 最大產量的擬合分析

作物對各生育階段水分虧缺反應可考慮Jensen模型表示。通常情況下作物最大產量是通過田間試驗處理確定的，但是選取的處理很難保證所有階段不遭受干旱，此外被選取得產量也不是實際最大產量。針對該問題，學者利用Jensen模型結構特點提出確定水分敏感指數的方法[29]。但在實際應用中作為模型基本參數仍需要知道最大產量及其相應階段潛在蒸散量。利用FAO推薦的作物系數法確定作物潛在蒸散量[21,30]。將作物最大產量作為模型參數，通過數據擬合的方法確定最大產量，由此獲得最大產量與實際測試產量非常一致。由此表明FAO推薦的確定作物潛在蒸散量是一種有效可靠的方法。

4 結 論

1）作物生育期的蒸散量主要集中在發育中期，該時期蒸散量占比可以達到70%以上。

2）利用稱重式蒸滲儀測定數據確定的產量與水分關系擬合精度較高，相關系數2達到0.99以上。

3）利用聯合國糧農組織（FAO）推薦的作物系數法計算的蒸散量，作為作物潛在蒸散量，并以此為依據通過作物水模型擬合，得到了年度最大產量，與實際測試的最大產量具有很好的一致性。

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Evapotranspiration from Maize Studied Using Weighing Lysimeters

ZHANG Baozhu1, WANG Yangren1*, LI Jinyu2, LIU Hongwu2, WU Chaobao2

(1. School of Hydraulic Engineering, Tianjin Agricultural University, Tianjin 300392, China;2.Shanxi Central Irrigation Test Station, Wenshui 032107, China)

【】Evapotranspiration is important not only as a component of the hydrological cycle but also for its role in modulating crop growth. The purpose of this paper is to measure the evapotranspiration of spring maize using weighing lysimeters and analyze its relationship with the yield and water use efficiency of the crop.【】A two-year experiment was conducted in Shanxi province from 2019 to 2020, and the evapotranspiration of spring maize under different water supplies was measured using weighing lysimeters. We compared four irrigation schedules: irrigating 5 times (T1), 6 times (T2), 4 times (T3) and 2 times (T4), with irrigation amount in all them being kept at 60cm. The irrigations differed only in the criteria set to resume irrigation, judged by a critical soil moisture measured in situ. Hourly changes in soil water content in all lysimeters were recorded automatically, and daily evapotranspiration was calculated using the water balance method, from which we further analyzed the relationship between yield and evapotranspiration.【】The evapotranspiration rate peaked in the middle of growing season in all treatments, and the daily evapotranspiration rate in all growing stages increased with the irrigation amount. In T2, the maximum evapotranspiration rate was 0.44 mm/h occurring at 13:00 pm, while in T4 it was reduced to 0.175 mm/h occurring at 09:00 am. The legacy of the effect of irrigation scheduling on evapotranspiration lasted a few days following the irrigation. The more frequently the crop was irrigation, the more the water would be evaporated or transpired. Most soil water was lost via evapotranspiration in the middle growth stage, i.e., 52 to 120 days after drilling the seeds; the maximum daily evapotranspiration during this period was 10.68 mm/d in 2019 and 7.27 mm/d in 2020, accounting for 75.7% and 72.9% of the total evapotranspiration in each of the two years, respectively. Model using relative evapotranspiration to predict the crop yield gave a good fitting with a correlation coefficient2> 0.99. Further verification of the model against data measured from 2018 to 2020 from a spring maize field in Wenyu River Basin proved the robustness of the model with a correlation coefficient2>0.94.【】Evapotranspiration measured from the weighting lysimeter was accurate and can be used to predict yield and estimate soil water change.

Weighting lysimeter; evapotranspiration; water balance; corn yield; relative evapotranspiration

S274

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021062

張寶珠, 王仰仁, 李金玉, 等. 基于稱重式蒸滲儀的春玉米蒸散量研究[J]. 灌溉排水學報, 2021, 40(11): 17-25.

ZHANG Baozhu, WANG Yangren, LI Jinyu, et al.Evapotranspiration from Maize Studied Using Weighing Lysimeters[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(11): 17-25.

1672 - 3317（2021）11 - 0017 - 09

2021-02-09

國家自然科學基金項目（51779174）；山西水利科學技術研究與推廣項目（201810，2019BZ003）；水利部水利技術示范項目（SF-201908）

張寶珠（1993-），男。碩士研究生，主要從事灌溉排水與新技術研究。E-mail: 1176180614@qq.com

王仰仁（1962-），男。教授，主要從事灌溉排水與新技術研究。E-mail: wyrf@163.com

責任編輯：白芳芳