利用葉面積指數和氣象因子修正雙作物系數估算夏玉米蒸散量

2023-03-11 06:20:56姚婷月王怡寧石磊韜尼瑪扎西王振龍

灌溉排水學報 2023年2期

姚婷月，王怡寧，石磊韜，尼瑪扎西，周超，鞠琴，王振龍

（1.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210098；2.浙江水文新技術開發經營公司，杭州 310000；3.南京水利科學研究院，南京 210029；4.安徽省（水利部淮委）水利科學研究院五道溝水文水資源實驗站，安徽蚌埠 233000；5.西藏自治區水文水資源勘測局阿里水文水資源分局，西藏阿里 850032）

?作物水肥高效利用?

利用葉面積指數和氣象因子修正雙作物系數估算夏玉米蒸散量

姚婷月1,2，王怡寧3*，石磊韜1,2，尼瑪扎西5，周超4，鞠琴1，王振龍4

【目的】準確估算夏玉米作物蒸騰（Tr）與土壤蒸發（Es）。【方法】本研究基于FAO-56 推薦的雙作物系數模型，應用五道溝水文實驗站葉面積指數（LAI）、氣象因子以及土壤水分實測數據，對模型中的基礎作物系數（Kcb）和土壤蒸發系數（Ke）進行動態修正，并基于Penman-Monteith（P-M）模型，確定參考作物蒸散量（ET0），進而估算夏玉米實際蒸散量（ETc），并以2018、2019 年大型蒸滲儀實測ETc對估算值進行精度評價。【結果】修正后的雙作物系數法估算夏玉米蒸散量較為準確，2018 年夏玉米全生育期ETc估算與實測的日均值分別為4.89 mm/d和4.66 mm/d，2019 年分別為5.72 mm/d 和5.67 mm/d。應用修正雙作物系數法估算夏玉米日ETc的決定系數（R2）、均方根誤差（RMSE）、模型效率系數（Ens）、平均絕對誤差（AAE），2018 年分別為0.89、0.98 mm/d、0.86 和0.73 mm/d，2019 年分別為0.89、0.76 mm/d、0.89 和0.58 mm/d。【結論】因此，修正后的雙作物系數法能夠較為準確的估算夏玉米蒸散量，該研究可為淮北平原農田水分精準管理提供科學依據。

蒸散估算；雙作物系數法；葉面積指數；氣象因子；夏玉米；蒸滲儀

0 引言

蒸散發（Evapotranspiration，ETc）主要由作物蒸騰（Tr）和土壤蒸發（Es）組成，是唯一既出現在地表能量平衡又出現在水量平衡中的要素[1-2]。【研究進展】國內外估算作物蒸散量的方法主要有：P-M直接模型[3]、波文比法、作物系數模型（FAO-56）等。作物系數法分為2種：單作物系數法和雙作物系數法，其中雙作物系數法能區分計算Tr與Es，能評估降水、灌溉和覆膜等對土壤水分的影響[4-5]，對作物ETc的估算更為精確[6-7]，并且已經在不同地區的各種作物上得到了廣泛應用。馮禹等[8]基于改進后的雙作物系數法對2012、2013年壽陽站旱作玉米ETc進行估算，發現改進后的雙作物系數模型能分別計算作物蒸騰與土壤蒸發，對旱作玉米蒸散量的估算較為準確。閆浩芳等[9]引入作物系數（LAI）修正FAO雙作物系數法，對江蘇省鎮江市溫室黃瓜蒸散量進行估算，得出雙作物系數法估算溫室黃瓜精度較高，對研究溫室環境的控制具有重要意義。Ding等[10]以覆膜條件下的玉米為研究對象，對雙作物系數法進行修正，發現修正后的雙作物系數法對玉米蒸散發的模擬效果較好，指出FAO-56推薦的作物系數在某些地區需根據不同氣候條件加以修正。李豐琇等[11]基于雙作物系數法對新疆滴灌夏玉米蒸散發進行模擬與估算，發現實測值與模擬值吻合度較高。Shrestha等[12]利用雙作物系數法，研究了覆膜藤蔓的蒸散量，實現對作物蒸騰和土壤蒸發的分別估算，取得了良好的模擬效果，發現采用FAO-56推薦的作物系數易高估農田的土壤蒸發。

目前，利用雙作物系數法估算作物ETc的相關研究較多[7,13]，但對淮北平原夏玉米ETc的研究幾乎沒有。由于氣候、作物生長狀況、土壤質地等諸多因素都會影響作物系數的取值，因此，確定當地的作物系數需依據當地實測資料進行修正[2]。【切入點】本研究于2018、2019年在五道溝實驗站進行，基于夏玉米葉面積指數、氣象因子以及土壤含水率實測資料，運用LAI與作物冠層覆蓋度系數（Kcc）動態模擬Kcb，運用LAI修正Ke。【擬解決的關鍵問題】并采用修正后的雙作物系數模型對淮北平原夏玉米蒸散量進行估算，對其適用性進行評估，以期為實現淮北平原精準灌溉提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2018、2019年在蚌埠市五道溝水文實驗站進行，海拔19.7 m[14]，作物以夏玉米、夏大豆和冬小麥為主[15-16]，地下水埋深年變幅為1～3 m，站內設有降水徑流、潛水蒸發與蒸散發、人工降水、灌溉排水、水文氣象全要素、作物與水關系6大研究內容。該地區屬暖溫帶半濕潤季風氣候，夏季炎熱多雨，冬季干旱少雨。降水量年際變化大，多年平均降水量為913 mm，汛期為6—9月，全年約65%的降水發生在該時期。多年平均蒸發量為1 183.3 mm，多年平均氣溫為15.3 ℃，研究區土壤平均體積質量為1.4 g/cm3，適宜作物生長的土壤質量含水率為18%～25%，田間持水率為28%～30%，凋萎含水率為10%～12%，土壤飽和含水率為38%～40%，淮北平原區砂姜黑土分布廣泛，約占土壤總面積的54%。

1.2 試驗設計及資料選取

試驗以砂姜黑土區種植的夏玉米（登海618）為研究對象，玉米實際蒸散量由五道溝大型稱質量式蒸滲儀測得，蒸滲儀（型號FR101A）土柱橫截面積4.0 m2，高度4.0 m，土壤體積含水率1 h測量1次，其他數據每10 min記錄1次。站內設有高精度氣象站，每10 min記錄1次風速、凈輻射、空氣濕度等氣象數據。2018年夏玉米于6月24日播種，10月8日收獲；2019年于6月18日播種，9月28日收獲。資料選取2018年6月24日—10月8日和2019年6月18日—9月28日蒸滲儀數據及同期氣象數據。蒸滲儀內夏玉米種植株距約為32 cm，行距約為55 cm，種植密度為267株/hm2。夏玉米以土壤養分測定為基礎，根據玉米吸肥規律、產量水平、土壤供肥能力、肥料養分量和利用率等多種因素確定施肥方案，一般高產田每生產100 kg籽粒施用氮（N）3 kg，磷（P2O5）1～1.5 kg，鉀（K2O）2 kg計算需肥量。

相關研究表明[17-18]，淮北平原砂姜黑土區地下水埋深年變幅為1～3 m，結合實驗站蒸滲儀的地下水埋深特點，本次研究資料選取地下水埋深為1 m和3 m的夏玉米實測資料（3 m的資料用于驗證）。2018、2019年夏玉米全生育期內均未灌溉，僅接受自然降水。

1.3 生長階段劃分

根據依據FAO建議的生長階段劃分方法和試驗區每日采集的作物生長圖像，將2018、2019年夏玉米各生長階段劃分如表1所示。

表1 夏玉米生長階段劃分Table 1 Summer maize growth stage division

1.4 參考作物蒸散量

利用FAO P-M公式計算日ET0，計算式為[19]：

各參數解釋見文獻[15-17]。

1.5 葉面積指數

選取蒸滲儀內具有代表性的5株玉米（長勢均勻，無病蟲害），使用Yaxin-1242的葉面積儀測定葉面積，每7天測量1次，中間值采用線性插補得到。葉面積指數即為單位土地面積上的玉米葉片總面積與土地面積的比值。玉米株高每7天用卷尺測量1次，中間值進行插補得到。

夏玉米生育期內LAI隨播種后天數（DAS）的變化曲線見圖1所示。由圖1可知，2 a的LAI變化趨勢相似，LAI在播種后前20 d緩慢增長，在20～50 d內增速變大，2018年在第59天達到最大值（3.62 m2/m2），2019年在第56天達到最大值（3.38 m2/m2），在作物生長后期快速減小。