基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算

2018-12-04李丰琇马英杰

农业机械学报 2018年11期

李丰琇马英杰

(新疆农业大学水利与土木工程学院, 乌鲁木齐 830052)

0 引言

蒸散(Evapotranspiration，ET)主要由土壤蒸发(E)和作物蒸腾(T)组成，是唯一既出现在地表能量平衡又出现在水量平衡中的要素[1]。其不仅在能量循环和水循环过程中起着极其重要的作用，也是连接生态与水文过程的重要纽带[2]。因此联合国粮农组织(Food and agricultural organization，FAO)利用ET0基于作物系数法估算农田ET[3]。作物系数法可分为单作物系数法和双作物系数法，双作物系数法能够区分计算E和T，能评估降雨、灌溉和覆膜等对土壤水分的影响[4]，并且在许多地区得到了广泛的应用。樊引琴等[5]发现，在地面未被植株完全覆盖的条件下，双作物系数法比单作物系数法更接近实测值。冯禹等[6]利用叶面积指数修正双作物系数法，计算了黄土高原地区春玉米ET，并认为该方法可以准确地估算和区分ET。仝国栋等[7]将液流法测得的蒸散量和双作物系数法计算出的蒸散量进行对比，认为双作物系数法是估算桃树蒸散量的有效方法。宿梅双等[8]利用称重式蒸渗仪，校验了双作物系数法模拟喷灌条件下冬小麦和糯玉米的需水规律，发现实测值和模拟值吻合良好。李毅等[9]通过单、双作物系数法计算砾石覆盖条件下小麦蒸散量，发现该模型具有一定适用性。

稳定碳同位素技术是植物生理生态学研究中的新方法，其可靠和稳定性已得到充分证实[10-14]。陈平等[15]运用稳定碳同位素法和茎流计对核桃-菘蓝/决明子复合模式不同生长时期的水分利用效率和耗水量进行了研究，发现复合模式比单作系统耗水量少。何春霞等[16]测算了核桃-小麦间作系统和单作小麦不同组分的稳定碳同位素组成和核桃树干液流，并计算出水分利用效率和耗水量，结果表明单作小麦比间作小麦的总耗水量高。

图1 小区布置图Fig.1 Diagram of plot arrangement

目前，利用双作物系数法估算和区分作物ET的研究，多在湿润及半湿润地区进行，且以水量平衡法、大型称重式蒸渗仪及茎流计等方法验证模型在完全覆膜或裸地条件下的准确性。但在干旱地区，对部分覆膜滴灌条件下，采用双作物系数法估算和区分作物ET的研究，以及应用稳定碳同位素技术对模型进行验证的研究仍较少。

本研究于2016年和2017年在新疆阿克苏地区开展测坑试验，通过对部分覆膜滴灌夏玉米的生长指标、土壤含水率及叶片稳定碳同位素等进行实际观测，验证FAO-56双作物系数法在新疆阿克苏地区的适用性，并对该方法估算和区分夏玉米ET的模拟结果进行分析，以期为该地区农田水分管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验于2016年和2017年6—10月在阿克苏地区温宿县红旗坡新疆农业大学林果实验基地内进行(东经80°20′，北纬41°16′)。试验地气候类型为暖温干旱气候，降雨量稀少、蒸发量大、气候干燥，光热资源丰富，年日照2 800～3 000 h，无霜期每年有200～220 d，多年平均降雨量80.4 mm，地下水埋深10 m以上。试验区土壤质地如表1所示。

表1 试验区土壤质地Tab.1 Soil texture of experimental plots

1.2 试验设计

供试玉米品种为新玉9号。种植在3 m×2.2 m×2 m的无底测坑内，采用人工点播，株行配置为(30 cm+40 cm+30 cm+60 cm)×25 cm，采用一膜两管四行的膜下滴灌灌溉方式，两行玉米中间布一根滴灌带，滴头流量为0.8 L/h，滴头间距0.1 m。一个测坑内共种植8行玉米(图1)。每个测坑均有1个水表控制灌溉水量(精度为0.001 m3)。

2016年和2017年试验中，为保证出苗，均在玉米播种前对所有测坑漫灌1次，6月20日统一播种。试验根据定灌水周期(W1、W2、W3)和变灌水周期(W4、W5)共设置5个处理，每处理3次重复，随机布置在15个测坑内。各处理的施肥方式一致。

2016年7月20日开始滴灌试验， 9月14日停水，10月14日收获，其中W1、W2、W3的灌水周期均为8 d，灌水定额分别为45、37.5、30 mm，灌溉定额分别为316、256、196 mm；W4、W5的灌水周期分别为10、6 d，灌水定额分别为49.5、30 mm，灌溉定额均为256 mm。

2017年7月23日开始滴灌试验，9月1日因水泵故障停水，10月3日收获，其中W1、W2、W3的灌水周期均为8 d，分别按照120%ET(每个灌水周期内的ET按照ET=KcET0计算获得，其中各生育期内作物系数Kc值参照梁文清[17]的研究成果)、100%ET和80%ET进行灌溉，灌溉定额分别为181、151、121 mm；W4、W5的灌水周期分别为10、6 d，均按照100%ET进行灌溉，灌溉定额均为151 mm。由于各处理在2017年比2016年少灌1～2次水，导致2017年比2016年灌溉量减少。

1.3 测定项目及方法

1.3.1土壤含水率

土壤体积含水率通过TRIME管式TDR系统测定，每小区布置3根TRIME管，分别位于两滴灌带中间、玉米旁和行间。每次灌水前测一次，遇降雨时加测，测试深度为0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm、40～50 cm、50～60 cm、60～70 cm、70～80 cm、80～90 cm、90～100 cm，共10层。

1.3.2气象数据

试验区所有气象数据从距离试验测坑300 m处的气象站(Watchdog)获得，包括太阳能辐射、温度、相对湿度、风速、大气压强和降雨量等。数据每1 h记录一次，存储在记录仪中，以便定期下载。

1.3.3稳定碳同位素和植物耗水量

于玉米6叶期、12叶期、吐丝期、灌浆期和成熟期5个时期，待各处理作物所选定叶片的水分生理指标测定完毕后，采摘各处理同一位置处无病虫害且色泽相对一致叶片，在70℃干燥箱内干燥48 h，粉碎过80目筛，样品密封保存后，送实验室用于测定δ13C值并计算WUE。根据文献[10-14,18-22]等所述方法，应用试验所测数据计算夏玉米单位面积的实际耗水量。

1.3.4生理指标

(1)株高：分别于夏玉米拔节期、喇叭口期、吐丝期、灌浆期和成熟期，对每个处理取地上部植株3株，用直尺测定株高。

(2)干物质量：分别于夏玉米拔节期、喇叭口期、吐丝期、灌浆期和成熟期，对每个处理取地上部植株3株，分别按叶、茎、穗在105℃杀青，80℃干燥至恒定质量后进行称量。

1.4 双作物系数法

运用FAO-56中的双作物系数法计算试验地夏玉米的蒸散量，公式为

ETc=(KsKcb+Ke)ET0

(1)

式中ETc——作物蒸散量，mm

ET0——参考作物蒸散量，mm

Kcb——基础作物系数

Ke——土壤蒸发系数

Ks——水分胁迫系数

ET0根据气象数据由Penman-Monteith公式计算[3]，Kcb和Ks的计算过程参考FAO-56方法[3]。

土壤蒸发系数(Ke)可以用来描述作物蒸散量ETc中的土壤蒸发部分，一般表示为

Ke=Kr(Kc(max)-Kcb)≤fewKc(max)

(2)

式中Kc(max)——灌溉或降雨后Kc的最大值

Kr——土壤衰减系数

few——土壤表层裸露和湿润部分的百分比

式(2)中的Kc(max)和Kr两个参数，计算过程已在FAO-56中详细给出[3]，本文不再赘述。

由于本试验为局部覆膜，故土壤蒸发系数的计算由膜孔蒸发和裸土蒸发两部分构成，根据覆膜和不覆膜的面积比例关系，本文构建了计算Ke的表达式

(3)

式中Ke1——膜孔蒸发系数

Ke2——裸土蒸发系数

Ke1和Ke2分别通过式(2)计算得出。但在用式(2)计算few时，由于本试验是局部覆膜滴灌条件，因此few的计算公式为

(4)

式中fc——植被覆盖占表层土壤面积的比例

fw——土壤表面的湿润比例

在计算Ke2时，式(4)中的fw取1。在计算Ke1时，由于在覆膜条件下还应考虑通过膜孔蒸发的量，因此，式(4)中的fw表达式为

fw=αNAh/Atotal

(5)

式中α——膜孔有效面积系数

N——膜孔数量

Ah——单个膜孔的面积，m2

Atotal——小区覆膜总面积，m2

1.5 统计参数

采用回归系数(b)[23]、一致性指数(d)[23]及均方根误差(RMSE)[23]来检验模型的模拟效果，其中b和d值越接近于1，表明模拟值和实测值吻合度越高，RMSE越小，模型偏差越小。

2 结果与分析

2.1 双作物系数法参数率定

运用2016年夏玉米的试验数据进行参数校正，2017年的试验数据进行模型验证。各参数见表2。

根据以上参数运用双作物系数法，对2016年夏玉米蒸散量进行模拟，模型模拟的蒸散量与基于水量平衡法计算出5个处理各灌水周期的作物蒸散量对比如图2a所示。实测与模拟蒸散量(ET)之间对比统计结果详见表3。

表2 双作物系数法计算夏玉米蒸散参数Tab.2 Parameters for dual crop coefficient approach to estimate summer maize evapotranspiration

由图2a可知，5个处理的ET实测值与模拟值基本落在1∶1线范围内，决定系数R2=0.75。由表3可知，2016年5个处理夏玉米ET均方根误差RMSE的变化范围在6.95～10.66 mm，回归系数b在0.91～1.06内变化，拟合度d的变化范围在0.98～0.99，拟合效果较优。

图2 2016年和2017年ET模拟值与实测值拟合相关图Fig.2 Fitting correlation diagrams of observed and simulated evapotranspiration in 2016 and 2017

年份处理RMSE/mmbdW18.12 0.93 0.99 W27.52 0.91 0.99 2016W37.59 0.92 0.99 W46.95 0.99 0.99 W510.66 1.06 0.98 W14.59 1.03 0.99 W211.37 1.06 0.89 2017W312.56 1.06 0.86 W410.15 1.12 0.99 W511.75 1.03 1.00

2.2 模型验证

2.2.1基于水量平衡法的模型验证

将调试后的模型参数代入双作物系数模型中，计算2017年5个处理各灌水周期的作物蒸散量(ET)，并与实测蒸散量进行对比，图2b为2017年夏玉米ET的实测值和模拟值拟合相关图，误差统计结果如表3所示。

验证结果显示，率定后的模型可以很好地模拟试验区夏玉米生育期内的ET。从图2b可以看出，生育期内夏玉米ET实测值和模拟值基本落在1∶1线范围内，决定系数R2为0.73。各处理生育期内ET实测值和模拟值的RMSE为4.59～12.56 mm，b为1.03～1.12，d为0.86～1.00。以上结果说明，参数校验后的模型可以较好地模拟试验区内夏玉米生育期内蒸散量变化过程。

2.2.2基于稳定碳同位素技术的模型验证

图3为运用稳定碳同位素法计算2017年5个处理夏玉米各生育期实测和模拟作物蒸腾量拟合相关图，误差统计结果如表4所示。

图3 2017年作物蒸腾量模拟值与实测值拟合相关图Fig.3 Fitting correlation diagrams of observed and simulated transpiration in 2017

处理RMSE/mmbdW117.83 1.14 0.98 W222.621.230.97W314.211.140.98W418.020.910.98W525.440.820.97

验证结果显示，率定后的模型可以很好地模拟试验区夏玉米生育期内作物蒸腾量。从图3和表4可看出，生育期内夏玉米实测和模拟作物蒸腾量的拟合度较好，决定系数R2为0.91，RMSE为14.21～25.44 mm，b为0.82～1.23，d为0.97～0.98。以上结果说明，参数校验后的模型可以较好地模拟试验区内夏玉米生育期内蒸腾量的变化过程，同时也可表明稳定碳同位素技术在分析干旱区夏玉米腾发量的有效性。

通过2016年和2017年夏玉米实测蒸散量与模拟值之间的对比和验证表明：双作物系数法可以比较准确地模拟新疆阿克苏地区夏玉米生育期内作物蒸散量和蒸腾量，在该地区具有一定的适用性。

2.3 夏玉米蒸散变化

如表5所示，综合5个处理的实测结果表明，2016年和2017年双作物系数法在快速生长期和生长后期均低估了ET，在生长中期高估了ET。夏玉米生长中期的耗水量最大，约占全生育期的40%左右，其次是快速生长期，其耗水量约占全生育期的35%左右。

表5 夏玉米各生长阶段ET实测值和模拟值对比Tab.5 Comparison of observed and simulated ET for maize at each growth stage mm

图4 夏玉米生育期ET、T和E变化Fig.4 Seasonal variations of evapotranspiration, evaporation and transpiration during summer maize growing seasons

2.4 夏玉米蒸散区分

图4为夏玉米生育期ET、T和E变化情况(以W1处理为例)。可以看出，在两个生长季，估算ET均有较为相似的变化趋势。在作物生长初期，ET均相对较小，随着作物的生长逐渐变大，在作物生长中期增长至较高水平，在后期逐渐减小。在2个生长季估算T的变化趋势与ET的变化趋势较为一致，在初期均较小，在发育期呈增长趋势，至中期达到最大，在后期呈现降低趋势。然而E的变化规律与T相比呈相反的变化趋势，即在初期的变幅较大，随着作物的生长，至中期后逐渐变小，后期较中期的变化趋势不大。

运用双作物系数可以分别推求出棵间蒸发量(E)和叶面蒸腾量(T)，从而可以计算出作物生育期内叶面蒸腾占作物蒸散量比例(T/ET)和棵间蒸发占蒸散量比例(E/ET)，见表6(由于篇幅有限，本文以处理W1为例)。2016—2017年夏玉米各个生育阶段E和T的变化趋势一致。在作物生长初期，T较小，随着作物的生长，叶面积指数变大，T随之变大，至中期达到最大值，在后期呈下降趋势。而E和T的变化趋势正好相反，在初期E最大，随着作物的生长，植株覆盖地表程度逐渐变大，至中期覆盖度达100%时，E达最小值。2016—2017年，整个生育期内T/ET分别为78.67%和76.03%，E/ET分别为21.33%和23.97%。