基于双作物系数的旱作玉米田蒸散估算与验证*

冯 禹，龚道枝**，王罕博，郝卫平，梅旭荣，崔宁博



基于双作物系数的旱作玉米田蒸散估算与验证*

冯 禹1，龚道枝1**，王罕博1，郝卫平1，梅旭荣1，崔宁博2

（1.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室/农业部旱作节水农业重点实验室，北京 100081；2.四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院，成都 610065）

农田蒸散（ET）准确估算与区分对理解土壤-植物-大气连续系统水分传输动力学过程和调控机制具有重要意义。本研究基于FAO-56 Penman-Monteith（PM）模型计算参考作物蒸散量（ET0），运用双作物系数法计算黄土高原东部地区旱作玉米田2011-2012年蒸散（ETFAO），以同期涡度相关系统实测值（ETEC）作为标准值对双作物系数法计算结果进行评价，并将玉米田ET区分为土壤蒸发和作物蒸腾。结果表明：2011年春玉米生长季ET0、ETEC和ETFAO分别为628、400.3和492.7mm，双作物系数法RMSE、AAE和R2分别为0.864mm·d-1、0.678mm·d-1和0.755，且R2达极显著水平（P＜0.01）；2012年三者分别为553、372.6和441.4mm，RMSE、AAE和R2分别为0.676mm·d-1、0.693mm·d-1和0.781，R2亦达极显著水平（P＜0.01），说明双作物系数法在该地区模拟旱作春玉米ET有较高的精度。基于双作物系数法对ET进行区分表明，2011年全生育期土壤蒸发和作物蒸腾分别占ET的36.4%和63.6%；2012年分别占ET的31.7%和68.3%，说明旱作春玉米田ET主要来自春玉米蒸腾。

玉米；双作物系数法；蒸散；涡度相关系统

蒸散（ET）是地表能量平衡和水量平衡的重要组分[1-3]，超过90%的农业用水最终以蒸散的形式消耗[4-5]，因此，农田ET的准确估算对农业节水发展和作物水分生产力提升意义重大[6-7]。目前农田ET的测定方法主要包括蒸渗仪法、涡度相关法、波文比-能量平衡法、水量平衡法、大孔径激光闪烁仪法和遥感法等。其计算方法主要包括一步法（单源、双源和多源模型）和通过参考作物蒸散量（ET0）间接计算的两步法（作物系数法）[8]。由于下垫面和时空尺度的差异，各种测定与计算方法的适用性差异较大。1998年联合国粮农组织（FAO）提出了作物系数法来计算农田ET，并给出不同地区不同作物系数的推荐值，该法只需气象资料就能进行ET计算，极大增强了其在世界不同地区的普适性。

双作物系数法能区分土壤蒸发和作物蒸腾，与单作物系数法相比能够更为精确地计算农田ET。双作物系数法还能更好地评估降雨、灌溉和覆膜等对土壤水分的影响[6]，因此，双作物系数法能够更为精确地计算农田ET。Ding等[4,6,9]在中国不同地区利用双作物系数法对玉米ET进行了模拟与区分，发现双作物系数法模拟玉米ET精度较高，并能较好地将ET区分为土壤蒸发和作物蒸腾。

主要种植于北方的玉米是中国三大粮食作物之一，北方地区由于受到季风的影响，年内降水分配极为不均，玉米生长期水分常处于亏缺状态[10]。因此，在北方地区开展玉米田ET计算模型适用性评估能够对旱作农田水分管理提供指导。本研究基于黄土高原东部2011-2012年利用涡度相关系统实测旱作玉米田ET值，对双作物系数法计算玉米ET的适用性进行评估，在此基础上对玉米田ET进行区分计算，以期为区域旱作节水农业发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2011-2012年在山西省寿阳县农业部旱作农业与环境科学野外观测试验站（37°45′58″N，113°12′9″E，海拔1202m）进行。试验站位于黄土高原东部，多年平均降水量为481mm，多年平均气温 7.4℃。当地种植模式为旱作一年一熟，无灌溉。

试验地块采用平作种植，面积为150m×100m（1.5hm2）。试验站内地势平坦，下垫面均种植玉米，满足通量观测的安装要求。供试玉米品种为京单951，于2011、2012年每年5 月初播种，9 月底成熟。

1.2 数据采集

利用安装于地块中心位置略偏西处的涡度相关系统（Campbell Scientific Inc, USA），连续监测玉米田ET，涡度相关系统基于涡度相关理论，通过直接测定和计算下垫面潜热和显热的湍流脉动值求得下垫面ET[8]。涡度相关系统同时可以测定土壤水分、温度、湿度、辐射、风速等气象参数，仪器测定的具体方法见文献[11-12]，数据校正方法、取舍标准见文献[13-14]。

1.3 计算方法

1.3.1 参考作物蒸散量

采用FAO-56 Penman-Monteith（PM）[15-16]模型计算ET0。PM模型基于水汽扩散理论和能量平衡方程建立，物理意义明确，FAO将其推荐为ET0计算的标准方法。各参数计算方法参照FAO-56[17]。

1.3.2 实际蒸散量

采用FAO推荐的双作物系数法计算玉米田ET。计算式为[17]

式中，ET为农田日蒸散量（mm×d-1），代表了水分胁迫下的作物蒸腾量，代表土壤蒸发量；Kcb为反映作物蒸腾的基础作物系数，Ks为反映根区土壤含水率不足时对作物蒸腾影响的水分胁迫系数，Ke为土壤表面蒸发系数。

（1）基础作物系数的计算

首先将春玉米整个生长期划分为初期、快速生长期、中期和后期4个阶段，再计算初期、中期和后期3个时期的Kcb单点值，分别为Kcb-ini、Kcb-mid和Kcb-end，中间值和快速生长期采用线性插值得到。Kcb-ini直接根据FAO-56取0.15，Kcb-mid的计算方法为

式中，Kcb-mid为中期基础作物系数；Kcb-mid(Tab)为FAO-56推荐值，取1.15；RHmin为最小相对湿度（%）；h为中期阶段作物平均株高（m）；u2为此期距地面2m高处的平均风速（m×s-1）。

Kcb-end的计算方法同式（2），其中Kcb-end(Tab)取0.5。

（2）土壤蒸发系数的计算

当土壤表层湿润，作物系数Kc取最大值Kc-max，随着土壤水分的减少，蒸发逐渐衰减，此时有[17]

式中，Ke为土壤蒸发系数；Kc-max为Kc的最大值；Kr为土壤蒸发衰减系数；few为裸露和湿润土壤表面的比值。其中

裸露土壤的蒸发可以假定发生在两个阶段：能量限制阶段和蒸发递减阶段。土壤表面湿润时，Kr为1；随着表层土壤含水率的减小，Kr也随之减小，当累计蒸发深度De达到可蒸发深度REW时，Kr满足

式中，De,i-1为第i-1天土壤累积蒸发深度（mm）；REW为能量限制阶段的累计蒸发深度（mm）；TEW为Kr=0时的最大累计蒸发深度（mm），可用下式计算：

式中，θFC和θWP分别为蒸发层土壤的田间持水率和凋萎含水率（m3·m-3）；Ze为土壤蒸发层深度（m）。

few采用下式计算：

式中，1-fc为裸露土壤占地表面积平均比值；fw为降雨或灌溉湿润土壤表面平均比值。

式（5）中累积蒸发深度通过水量平衡计算，即

式中，De,i，De,i-1分别为从降水或灌溉日开始算起第i天和第i-1天的累积蒸发深度（mm）；Pi为第i天的降水量（mm）；ROi为第i天的地表径流（mm）；Ei为第i天的蒸腾量（mm）；Tew,i为第i天的蒸发量（mm）；DPe,i为第i天通过地表蒸发损失的土壤深层渗透量（mm）。

（3）水分胁迫系数计算

由于试验地区为雨养农业，无补充灌溉，因此会发生土壤水分胁迫。

式中，Ks为水分胁迫系数；Dr为根系层中消耗的水量（mm）；TAW为根系中的总有效水量（mm）；RAW为易被吸收有效水量。

1.4 评价指标

采用均方根误差（root mean square error，RMSE）、平均绝对误差（average absolute error，AAE）和决定系数（R2）对双作物系数法模拟春玉米蒸散的适用性进行分析[6, 18]。

式中，Yi为双作物系数法模拟的第i日ET值；Xi为涡度相关系统实测的第i日标准ET值；为Yi的平均值；为Xi的平均值；n为数据样本数量。RMSE和AAE越小，表明模型偏差越小；R2越接近1，表明吻合度越高。

2 结果与分析

2.1 玉米各生育阶段作物系数计算结果

2011年和2012年玉米生长季气象因子和参考作物蒸散量的的变化过程见图1。由图中可见，两个试验年度内春玉米生长季（5-9月）气象环境因子的变化符合当地特点：太阳辐射均呈逐渐减小的趋势，但趋势并不明显，平均值分别为18.4MJ·m-2·d-1和15.7MJ·m-2·d-1；平均气温则均呈抛物线型变化，5月和9月较低，7月较高，整个生育期平均气温分别为17.0℃和17.6℃；相对湿度呈现逐渐增大的趋势，但在9月底略有减小，2011、2012年相对湿度变化范围分别为16.1%～93.6%、18.2%～95.8%，平均值分别为67.0%、67.2%，说明该地区玉米生育期内相对湿度变化较大；整个生育期内风速呈现逐渐减小的趋势，两个年份玉米生育期内风速均值分别为1.9和2.0m·s-1。2011年和2012年春玉米生长季ET0整体均呈下降趋势，其中5月呈波动增大趋势，而在6-10月初呈减小趋势。春玉米整个生育期ET0分别为628和553mm。

基于2011和2012年环境因子（图1）及其它试验资料，计算得出玉米各生长阶段的作物系数，见表1。由表中可见，水分胁迫条件下基础作物系数（Ks×Kcb）在2011年和2012年初期均处于较低水平，均值分别为0.09和0.14，在发育期增幅较大，分别为0.34和0.36，在中期保持较高水平，分别为0.87和0.97，至后期逐渐减小，分别为0.62和0.78。作物蒸腾主要通过叶片上的气孔散失到外界，蒸腾速率主要受叶片大小和浓密程度的影响，而在前期绿叶面积指数（green leaf area index，GLAI）几乎为0，发育期GLAI迅速增大，中期保持在较高水平，到后期又逐渐减小[19-20]，GLAI与Ks×Kcb具有相似的变化趋势。土壤蒸发系数（Ke）整体上在发育初期较大，2011年和2012年初期均值分别为0.45和0.35，随着春玉米GLAI增大，地面覆盖度增大，Ke逐渐减小，在中期达到最小值，分别为0.29和0.23，后期随着玉米叶片枯萎，土壤蒸发逐渐增大，Ke也随之增大，分别为0.54和0.36。此外，在前期Ke波动较大，这主要是受降水的影响，每次降水后裸露湿润的土壤面积增大，使Ke也较大。2011年和2012年作物系数（Kc）均呈现相似变化，在初期较小，后逐渐增大，中期保持较高水平，后期又减小。

表1 玉米各生长阶段作物系数计算值

2.2 玉米生长季蒸散量计算结果及验证

2.2.1生育阶段

由表2可见，2011年和2012年春玉米生长季ET的变化趋势与Kc相似，初期ET相对较小，快速生长期逐渐增大，中期较大，后期又逐渐减小。由基于FAO双作物系数法计算的春玉米蒸散量（ETFAO）与基于涡度系统实测获取的蒸散量（ETEC）的对比可以看出，双作物系数法模拟值无论在每个生育期或全生育期均偏大，与ETEC相比，2011年ETFAO在初期、快速生长期、中期、后期和全生育期分别偏大20.0%、26.4%、15.5%、17.4%和18.8%，2012年分别偏大23.3%、22.7%、10.5%、15.6%和15.6%。

表2 玉米各生长阶段蒸散量计算结果（ETFAO）及其与同期涡度系统观测值（ETEC）的比较

2.2.2 日尺度

图2为2011年和2012年春玉米日蒸散量计算值与实测值对比。由图可知，ETFAO和ETEC均具有相似的变化趋势，且ETFAO整体均偏大。结合2011年和2012年全生育期实测和模拟蒸散值间散点图（图3）可以看出，ETFAO和ETEC具有较好的一致性，2011年和2012年拟合的决定系数分别为0.755和0.781，且均达到极显著水平（P＜0.01）。结合误差指标可以看出，2011年均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（AAE）分别为0.864和0.678mm·d-1，2012年分别为0.676和0.693mm·d-1，由以上分析可以看出，整体上双作物系数法模拟春玉米ET有较高的模拟精度，可以作为该地区春玉米作物需水计算的方法。

2.3 玉米生长季作物蒸腾和棵间蒸发量计算结果

图4为2011年和2012年玉米生长季蒸腾和蒸发的变化，由图可见，2011年和2012年土壤蒸发在生长前期波动较大，但整体处于较高水平；在快速生长期随着GLAI的增大，裸露的土壤面积减小，因 而蒸发逐渐减小；在中期，土壤蒸发多低于1mm·d-1，该时期GLAI最大，使裸露土壤面积最小，因而土壤蒸发较小；后期随着GLAI减小，裸露土壤面积增大，因而土壤蒸发逐渐增大。蒸腾与土壤蒸发呈现反向变化，在前期GLAI较小，作物蒸腾能力较弱，在快速生长期蒸腾逐渐增大，在中期保持较高水平，而在后期逐渐减小。2011年全生育期土壤蒸发和蒸腾分别为179.1和313.6mm，分别占ET的36.4%和63.6%；2012年分别为139.8和301.6mm，分别占ET的31.7%和68.3%。由以上分析可知，旱作春玉米田ET主要以春玉米蒸腾为主。

3 结论与讨论

（1）2011年和2012年春玉米全生育期内参考作物蒸散量（reference evapotranspiration, ET0）分别为628和553mm；全生育期水分胁迫下基础作物系数（Ks×Kcb）分别为0.56和0.72，土壤蒸发系数（Ke）分别为0.37和0.21，作物系数（Kc）分别为0.87和0.83。

（2）2011年全生育期ETEC和ETFAO分别为400.3和492.7mm，双作物系数法RMSE、AAE和R2分别为0.864mm·d-1、0.678mm·d-1和0.755，且R2达到极显著（P<0.01）水平；2012年ETEC和ETFAO分别为372.6和441.4mm，RMSE、AAE和R2分别为0.676mm·d-1、0.693mm·d-1和0.781，且R2也达到极显著（P<0.0001）水平。因此，双作物系数法模拟春玉米ET有较高的模拟精度，能够为该地区春玉米作物需水计算提供较为准确的参考。

（3）2011年全生育期土壤蒸发和蒸腾分别为179.1和313.6mm，分别占ET的36.4%和63.6%；2012年分别为139.8和301.6mm，分别占ET的31.7%和68.3%。可见，旱作春玉米田ET主要以春玉米蒸腾为主。

对干旱、半干旱地区玉米田ET的测定模拟研究中发现，不同研究区域玉米全生育期ET值差异较大。Zhao等[21]基于波文比能量平衡（Bowen ratio-energy balance）、Penman、 Penman–Monteith、水量平衡、Priestley–Taylor和Hargreaves等方法对黑河中游地区玉米ET进行了模拟，发现各方法计算的ET值在560.31～777.75mm；Zhang等[6]基于SimdualKc模型模拟华北地区冬小麦-夏玉米轮作下玉米ET时发现， 2008年和2009年玉米ET分别为333.1和373.3mm；丁日升[22]基于大型蒸渗仪和水量平衡法对石羊河流域ET进行了测定，发现2种方法测定的ET值分别为599.5和576.4mm。本研究结果显示黄土高原东部地区基于涡度相关系统实测的玉米ET为373～400mm，基于双作物系数法模拟的玉米ET为441.4～492.7mm，与前人在其它区域的研究差异较大。由于不同研究的气候、作物生理特征、土壤和农艺措施等不尽相同，因而使得各研究结果差异较大。此外，本研究发现在黄土高原东部地区双作物系数法模拟旱作玉米ET偏大，且在前期误差较大。赵丽雯等[9]同样发现双作物系数法在前期误差较大，由于前期以土壤蒸发为主，而土壤蒸发的准确模拟较为困难[23]，这可能是前期误差较大的原因。后续研究将考虑冠层覆盖度对土壤蒸发和蒸腾量的影响[4]，应可减小双作物系数法的误差。

目前地球上超过一半陆地处于缺水状态[24]，因此，ET的准确模拟和区分对水资源的合理分配意义重大[23]。本研究基于双作物系数法对ET进行区分时发现，土壤蒸发占ET比重为31.7%～36.4%，与石俊杰等[25]在覆膜条件下的结果具有一定差异，这是由于覆膜能够调整ET结构[11]。土壤蒸发受土壤水分、气象因子和作物冠层遮挡等因素影响[26]，因此，不同气候和下垫面均会影响ET区分。后续研究中，结合微型蒸渗仪和热脉冲传感器等土壤蒸发测定方法[27]和茎流计、气孔计等蒸腾测定方法[23]来进行农田蒸散的区分，并利用实测资料对双作物系数法进行地区性的修正，将能够提高其模拟和区分ET的适用性。

[1]Xu C Y,Singh V P.Evaluation of three complementary relationship evapotranspiration models by water balance approach to estimate actual regional evapotranspiration in different climatic regions[J].Journal of Hydrology, 2005, 308:105-121.

[2]Feng Y,Cui N B,Zhao L,et al.Comparison of ELM, GANN, WNN and empirical models for estimating reference evapotranspiration in humid region of Southwest China[J]. Journal of Hydrology,2016,536:376-383.

[3]郭春明,任景全,张铁林,等.东北地区春玉米生长季农田蒸散量动态变化及其影响因子[J].中国农业气象, 2016, 37(4): 400-407.

Guo C M,Ren J Q,Zhang T L,et al.Dynamic change of eEvapotranspiration and influenced factors in the spring maize field in northeast China[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2016,37(4):400-407.(in Chinese)

[4]Ding R S,Kang S Z,Zhang Y Q,et al.Partitioning evapotranspiration into soil evaporation and transpiration using a modified dual crop coefficient model in irrigated maize field with ground-mulching[J].Agricultural Water Management,2013,127:85-96.

[5]Rana G,Katerji N.Measurement and estimation of actual evapotranspiration in the field under Mediterranean climate: a review[J].European Journal of Agronomy,2000,13:125-153.

[6]Zhang B Z,Liu Y,Xu D,et al.The dual crop coefficient approach to estimate and partitioning evapotranspiration of the winter wheat–summer maize crop sequence in North China Plain[J].Irrigation Science,2013,31:1303-1316.

[7]Li S E,Kang S Z,Li F S,et al.Evapotranspiration and crop coefficient of spring maize with plastic mulch using eddy covariance in northwest China[J].Agricultural Water Management,2008,95:1214-1222.

[8]张宝忠,许迪,刘钰,等.多尺度蒸散发估测与时空尺度拓展方法研究进展[J].农业工程学报,2015,31(6):8-16.

Zhang B Z,Xu D,Liu Y,et al.Review of multi-scale evapotranspiration estimation and spatio-temporal scale expansion[J].Transactions of the CSAE,2015,31(6):8-16.(in Chinese)

[9]赵丽雯,吉喜斌.基于FAO-56双作物系数法估算农田作物蒸腾和土壤蒸发研究:以西北干旱区黑河流域中游绿洲农田为例[J].中国农业科学,2010,43(19):4016-4026.

Zhao L W,Ji X B.Quantification of transpiration and evaporation over agricultural field using the FAO-56 dual crop coefficient approach:a case study of the maize field in an oasis in the middlestream of the Heihe River basin in Northwest China[J].Scientia Agricultura Sinica,2010,43(19):4016-4026. (in Chinese)

[10]米娜,陈鹏狮,张玉书.几种蒸散模型在玉米农田蒸散量计算中的应用比较[J].资源科学,2009,31(9):1599-1606.

Mi N,Chen P S,Zhang Y S,et al.A comparative study on estimation models for field evapotranspiration[J].Resources Science,2009,31(9):1599-1606.(in Chinese)

[11]王罕博,龚道枝,梅旭荣,等.覆膜和露地旱作春玉米生长与蒸散动态比较[J].农业工程学报,2012,28(22):88-94.

Wang H B,Gong D Z,Mei X R,et al.Dynamics comparison of rain-fed spring maize growth and evapotranspiration in plastic mulching and un-mulching fields[J].Transactions of the CSAE,2012,28(22):88-94.(in Chinese)

[12]Gong D Z,Mei X R,Hao W P,et al.Comparison of multi-level water use efficiency between plastic film partially mulched and non-mulched croplands at eastern Loess Plateau of China[J].Agricultural Water Management,2017,179:215-226.

[13]Leuning R.Measurements of trace gas fluxes in the atmosphere using eddy covariance:WPL corrections revisited.In:Handbook of micrometeorology[J].Kluwer Academic Publ. Dordrecht,2004:119-132.

[14]Massman W J.A simple method for estimating frequency response corrections for eddy covariance systems[J]. Agricultural and Forest Meteorology,2000,10(4):185-198.

[15]冯禹,崔宁博,魏新平,等.川中丘陵区参考作物蒸散量时空变化特征与成因分析[J].农业工程学报,2014, 30(14): 78-86.

Feng Y,Cui N N,Wei X P,et al.Temporal-spatial distribution characteristics and causes analysis of reference crop evapotranspiration in hilly area of central Sichuan[J]. Transactions of the CSAE,2014,30(14):78-86.(in Chinese)

[16]冯禹,崔宁博,龚道枝.机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET0计算中的比较[J].中国农业气象,2016,37(4): 415-421.

Feng Y,Cui N B,Gong D Z,et al.Comparison of Machine Learning Algorithms and Hargreaves Model for reference evapotranspiration estimation in Sichuan basin[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(4):415-421.(in Chinese)

[17]Allen R G,Pereiral L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements[M]. Rome: FAO Irrigation and Drainage Paper 56,1998.

[18]冯禹,崔宁博,龚道枝,等.基于极限学习机的参考作物蒸散量预测模型[J].农业工程学报,2015,31(增刊1):153-160.

Feng Y,Cui N B,Gong D Z,et al.Prediction model of reference crop evapotranspiration based on extreme learning machine[J]. Transactions of the CSAE,2015, 31(Supp.1): 153-160.(in Chinese)

[19]Feng Y,Gong D Z,Mei X R,et al.Estimation of maize evapotranspiration using extreme learning machine and generalized regression neural network on the China Loess Plateau[J].Hydrology Research,2016.doi:10.2166/nh.2016.099.

[20]Gong D Z,Hao W P,Mei X R,et al.Warmer and wetter soil stimulates assimilation more than respiration in rainfed agricultural ecosystem on the China Loess Plateau:the role of partial plastic film mulching tillage[J].Plos One,2015, 10(8). doi:10.1371/journal.pone.0136578.

[21]Zhao W Z,Liu B,Zhang Z H.Water requirements of maize in the middle Heihe River basin,China[J].Agricultural Water Management,2010,97:215-223.

[22]丁日升.干旱内陆区玉米田水热传输机理与蒸散发模型研究[D].北京:中国农业大学,2012.

Ding R S.Mechanism of water and heat transfer and evapotranspiration modeling over maize field in an arid inland region[D].Beijing:China Agricultural University, 2012. (in Chinese)

[23]Kool D,Agam N,Lazarovitch N,et al.A review of approaches for evapotranspiration partitioning[J].Agricultural and Forest Meteorology,2014,184:56-70.

[24]Newman B D,Wilcox B P,Archer S R,et al.Ecohydrology of water-limited environments:a scientific vision[J].Water Resources Research,2006,42.doi:10.1029/2005WR004141.

[25]石俊杰,龚道枝,梅旭荣,等.稳定同位素法和涡度-微型蒸渗仪区分玉米田蒸散组分的比较[J].农业工程学报, 2012, 28(20):114-120.

Shi J J,Gong D Z,Mei X R,et al.Comparison of partitioning evapotranspiration composition in maize field using stable isotope and eddy covariance-microlysimeter methods[J]. Transactions of the CSAE,2012,28(20):114-120.(in Chinese)

[26]张彦群,王建东,龚时宏,等.滴灌条件下冬小麦田间土壤蒸发的测定和模拟[J].农业工程学报,2014,30(7):91-98.

Zhang Y Q,Wang J D,Gong S H,et al.Measuring and modeling of soil evaporation for winter wheat with drip irrigation[J].Transactions of the CSAE,2014,30(7):91-98.(in Chinese)

[27]张晓.感热平衡原理测定土壤水分蒸发的改进及分解农田蒸散的实验研究[D].北京:中国农业大学,2014.

Zhang X.Improvement to sensible heat balance theory for determining soil water evaporation and partitioning field evapotranspiration[D].Beijing:China Agricultural University, 2014.(in Chinese)

Estimating Rainfed Maize Evapotranspiration Using the FAO Dual Crop Coefficient Method on the Loess Plateau

FENG Yu1, GONG Dao-zhi1, WANG Han-bo1, HAO Wei-ping1, MEI Xu-rong1, CUI Ning-bo2

(1.State Key Engineering Laboratory of Crops Efficient Water Use and Drought Mitigation,Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Dryland Agriculture of Ministry of Agriculture, Beijing 100081,China;2.State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering / College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065)

Evapotranspiration (ET) is the only term which appears in both land surface energy balance equation and water balance equation, accurate estimation of ET is challenging but of impotance for assessing biomass production, allocation of water resources, and improving crop water ues efficiency in rainfed agricultural ecosystem. This paper invested the applicability of FAO dual crop coefficient approach in estimating ET and its components (plant transpiration and soil evaporation) of rainfed maize in semi-arid region of the Loess Plateau. Continuous measurements of ET with eddy covariance system in 2011 and 2012 were used to validate the performances of FAO dual crop coefficient approach. The results indicated that reference evapotranspiration were 628mm in 2011 and 553mm in 2012. The FAO dual crop coefficient approach was acceptable in estimating ET compared to eddy covariance measurements, with RMSE, AAE and R2of 0.864mm·d-1, 0.678mm·d-1and 0.755 (P＜0.01) in 2011, 0.676mm·d-1, 0.693mm·d-1and 0.781 (P＜0.01) in 2012, and the measured and estimated ET values were 400.3 and 492.7mm in 2011, 372.6 and 441.4mm in 2012, which confirmed the good performances of FAO dual crop coefficient for estimating ET. Soil evaporation and maize transpiration accounted for 36.4% and 63.6% of total ET in 2011, 31.7% and 68.3% in 2012, respectively, indicating that maize transpiration was the main component of ET.

Maize; Dual crop coefficient approach; Evapotranspiration; Eddy covariance system

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.03.002

2016-06-24

通讯作者：。 E-mail：gongdaozhi@caas.cn

国家自然科学基金项目（51679234）；国家科技支撑计划课题（2015BAD24B01）

冯禹（1993-），硕士生，研究方向为作物水分生理与高效用水。E-mail：fengyu272@163.com

冯禹,龚道枝,王罕博,等.基于双作物系数的旱作玉米田蒸散估算与验证[J].中国农业气象,2017,38(3):141-149