北疆滴灌春小麦参考作物蒸发蒸腾量与气象因子的关系

杨广，何新林，王振华，葛宇

（石河子大学水利建筑工程学院／现代节水灌溉兵团重点试验室，石河子832003）

参考作物蒸发蒸腾量（ET0）为一种假想的参考作物冠层的蒸发蒸腾速率，假设作物高度为0．12 m，固定的叶面阻力为70s／m，反射率为0．23，非常类似于表面开阔、高度一致、生长旺盛、完全覆盖地面而不缺水的绿色草地的蒸发蒸腾率［1］。它是基于气象因子的可用于实际蒸散的总能量的估算，是联系气象因子与水分循环的重要物理参数［2］。ET0是计算作物需水量的关键因子，对灌溉系统的设计和水资源管理有重要意义。计算ET0的方法有很多［3］，如 FAO－Penman 法、Penman－－Monteith 法、Priestley－Taylor法、Blaney－Criddle 法、蒸 发 皿 法等。研究表明［4－5］，无论在干旱地区还是湿润地区，Penman－Monteith法的计算精度都是最高的，因此本研究采用Penman－Monteith法进行计算。

Penman－Monteith法需要太阳辐射、风速、空气温度等诸多、大量的气象资料，若气象资料有限，则不能发挥Penman－Monteith公式的作用［6－7］，因此ET0与气象因子之间有着密切的关系，研究ET0与气象因子之间的相关性对估算ET0和简化ET0的估算有重要意义。已有学者进行了这方面的研究，如Gong等［8］研究了中国长江流域的ET0对气象因子的敏感性，结果表明相对湿度最敏感，其次是日照时数、温度与风速；梁丽乔等［9］认为松嫩平原西部生长季ET0对气象因子的敏感性大小顺序为相对湿度、气温、风速和日照时数；张瑞美和彭世彰［10］的研究结果表明，ET0与“温度因子”的关系最强，其次为“湿度和日照因子”，“风速因子”也有一定的影响，“气压因子”的影响作用则稍弱，并简化了ET0的计算。

上述文献主要研究了ET0与气象因子的敏感性，但对ET0与气象因子之间相关性研究得不够深入［11－13］。本文利用新疆石河子2011年气象资料，研究滴灌春小麦生育期内ET0与气象因子之间的相关性，以期在数据资料不完整的情况下能够用有限的气象因子估算出ET0值，为滴灌春小麦的灌溉管理提供依据。

1 材料与方法

1．1 试验设计

试验于2011年4－7月在现代节水灌溉兵团重点实验室试验基地暨石河子大学节水灌溉试验站进行。石河子大学节水灌溉试验站位于新疆生产建设兵团第八师石河子市西郊石河子大学农试场二连，北纬44°19′26″，东经85°59′47″，海拔412m，平均地面坡度6×10－3，年平均日照时间达2865h，大于10℃积温为3463．5℃，大于15℃积温为2960．0℃，无霜期达到170d，多年平均降雨量207mm，平均蒸发量1660mm。试验地地下水埋深大于8m，土壤质地为中壤土，0～100cm土壤平均干质量密度为1．57g／cm3，田间持水量为30．72%（体积百分比）。

春小麦供试品种为新春17号，采用农机播种小区面积为18．6m×4．5m＝83．7m2，由东向西逐次排列12个。2011年4月12日播种，7月15日收获，整个生育期为90d。

每个小区布设5根滴管带，1管灌溉4行小麦，毛管间距为60cm；春小麦全生育期灌溉定额为405 mm，灌水次数为9次；春小麦全生育期合计施用尿素405kg／hm2，磷酸二氢钾150kg／hm2。

春小麦各生育期的灌溉定额、灌水次数、施肥量见表1。

1．2 研究方法

1．2．1 气象观测

降雨量通过放置在试验田内的量雨筒测定，其他气象数据，如气温（最高气温、最低气温、平均气温）、测点10m高处的风速、日照时数、平均相对湿度、气象站高程、风速测量高度、纬度等来源于临近试验地的石河子气象站51356站（海拔442．9m，北纬44°19′，东经85°03′）的观测资料。

1．2．2 ET0计算方法

ET0采用 FAO56Penman－Monteith公式计算，见式（1）：

式（1）中：ET0为参考作物蒸发蒸腾量，也为参考作物需水量，mm／d；ETrad为参考作物蒸发蒸腾量中的辐射项，mm／d；ETareo为参考作物蒸发蒸腾量中的空气动力学项，mm／d；Δ为饱和水汽压－气温关系曲线在T处的切线斜率，kPa／℃；Rn为净辐射量，MJ／m2／d；G为土壤热通量，MJ／m2／d；γ为温度计常数，kPa／℃；T为空气平均温度，℃；U2为地面以上2m高处的风速，m／s；es为空气饱和水汽压，kPa；ea为空气实际水汽压，kPa。

式（1）中的参数值与地区条件有关，根据计算地点的气象观测资料分析选用。

2 结果与分析

2．1 滴灌春小麦生育期内参考作物腾发量的计算

春小麦ET0与生育期内的气温、空气相对湿度、降雨量等气象因子有着密切的关系，通过实测数据及气象站气象资料得到春小麦生育期内降雨、气温、湿度变化过程，见图1。

由图1可以看出：

1）春小麦生育前期降雨较多，生育中后期降雨量少，次降雨量都小于5mm。

2）春小麦生育期内总降雨量为88．1mm，但次降雨量小于5mm时降雨次数为3次，有效降雨量为63．7mm。

3）气温和空气相对湿度都在苗期－拔节期的变化浮动较大，空气相对湿度高达72%，拔节期－成熟期，日平均气温基本达到25℃以上，并且持续增加，空气相对湿度减小。

利用式（1）计算出春小麦全生育期ET0的日变化过程，小麦全生育期ET0的变化规律如图2、图3所示。

由图2可知：

在春小麦生育期内，4月ET0的值在4～5mm左右，5月ET0在5～6mm左右，6月以后ET0大多数都在6～7mm左右。其原因主要是4－5月温度的变幅较大，阴雨天气较多，因此ET0的变化也较大，6月以后气温持续上升，辐射强度较大，因而ET0的变化也较大。

ET0的变化主要是由辐射项ETrad的变化引起的。在小麦整个生育阶段，ETrad一般都大于ETaero，ETrad在4－7月变化趋势较为平稳，随着生育进程的推进，温度提高，辐射增强，ETrad值也随着逐渐增大，ETrad在4月最小，其值在2mm／d左右，至6月达到最大值，其值在4mm／d左右；ETaero在4－7月随着天气的变化而出现明显的浮动变化，4－5月空气动力学项ETaero平均值在1．5mm／d，6－7月中旬其值平均在2mm／d。

图2、图3显示：在春小麦苗期间ET0较小，随后逐渐增大，进入抽穗期达到最大，灌浆期又逐渐减小。

2．2 气象因子与生育期内日ET0的关系

利用Penman－Monteith公式计算ET0需要大量气象数据资料，有些地方由于条件有限，不能提供完善的气象资料，而不能发挥Penman－Monteith方程的作用。本文数据资料采用临近气象站提供的一些基本的气象资料，如气温、湿度、风速等，通过分析ET0与基本气象因子之间的相关性，得到ET0与相关性较大的气象因子之间的定量式，以期在数据资料不完整的情况下，能够利用有限的气象因子估算出ET0值。具体计算方法与结果见表2。

作物需水量与太阳辐射量成一定的比例关系，而温度反映系统本身内部热运动的状态，温度的高低反映了热量的水平，衡量着辐射量的大小和变化。当温度升高时，叶片与大气之间的水汽压差增大，ET0增加，因此，温度对土壤蒸发和ET0的影响很大，且与作物需水量的相关性高。

图4为日平均气温、日最高气温、日最低气温与ET0的关系拟合曲线图。由图4及表2可知：ET0随着日平均气温、日最高气温、日最低气温增加而增大，三者与ET0均呈线性关系，日平均气温与ET0的相关系数最大（R2＝0．7689），日最低气温与ET0的相关系数最小（R2＝0．524），日最高温度的相关系数介于日平均气温、日最低气温相关系数之间（R2＝0．6731）。

上述分析表明：滴灌春小麦生育期内，日平均温度是一适合表征ET0的气象因子，在缺乏气象资料的条件下，可以利用日平均气温T＝0．1919ET0＋1．3764估算ET0。

当空气相对湿度增大时，空气的蒸汽压也增大，叶片与大气之间的水汽压差变小，作物蒸发蒸腾变慢，作物的需水量也减少；当空气相对湿度减小时，叶片与大气之间的水汽压差增大，作物蒸发蒸腾增强。风速是通过加快水汽扩散、减少水汽扩散阻力来实现对作物需水量的影响的。水汽扩散阻力与风速之间的关系呈反比的关系，即风速越小，水汽扩散阻力越大，ET0越小，反之，则ET0增加。净辐射越大，作物ET0越大，反之则减小。

由图5可以看出：日ET0随着净辐射、风速的增大而增大，随空气相对湿度的增大而减小；同时从表2也可以看出，净辐射与ET0之间有较为明显的线性关系，两者之间的相关系数为0．6332，而日平均湿度、日平均风速与ET0之间基本不存在线性关系，两者与ET0之间的相关系数分别为0．2795和0．1172。

上述分析表明：滴灌春小麦生育期内，净辐射也是一适合表征ET0的气象因子，在缺乏气象资料的条件下，可以利用净辐射Rs＝0．4313ET0－0．0042计算ET0。

2．3 气象因子对累积ET0的影响

对滴灌春小麦生育期内单个气象因子与ET0的关系进行了相关分析，结果见表3。由表3可知，日平均气温、日最低气温、日最高气温、湿度、风速、净辐射累积值与ET0累积值之间的相关系数都在0．99以上，均达到极显著线性相关水平。

对气象因素累积值与ET0累积值进行相关性分析，相关关系拟合曲线见图6和7。

由图6和7可知：气温、净辐射与日ET0之间线性相关较为明显，但风速、空气相对湿度与日ET0不存在线性相关关系，这是由于日ET0的变化受到诸多气象因子的影响，因而单个气象因子与ET0之间的相关性普遍较低，而采用累积ET0比日ET0减少了偶然情况下的干扰。

上述分析表明：利用日平均气温、日最低气温、日最高气温、湿度、风速、净辐射累积量的数据资料，可以精确计算ET0累积值，尤其是日平均湿度与日ET0之间虽然不存在线性相关，但两者的累积量之间存在极显著线性关系。

3 结论

1）ET0日变化受气象因子影响很大，滴灌春小麦生育期内ET0的变化规律为先增大后减小，到抽穗期达到最大。

2）在滴灌春小麦生育期内，日平均气温及净辐射与ET0的相关系数分别为0．7689，0．6332，在缺乏气象数据资料的情况下，可以利用日平均气温（T＝0．1919ET0＋1．3764）和净辐射（Rs＝0．4313ET0－0．0042）估算ET0。

3）日平均湿度、日平均风速与ET0的相关系数分别为0．2795、0．1174，表明二者之间不存在线性关系，不能用日平均湿度和日平均风速估算ET0。

4）各气象因子的累积量与ET0累积量相关系数均达到极显著线性相关水平，可以用各气象因子累积量计算ET0的累积值。

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