江淮流域稻麦轮作蒸散特征及其影响因子

翁升恒，张方敏，冯 妍，段春锋，童应祥

(1.南京信息工程大学应用气象学院气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室，南京 210044；2.寿县国家气候观象台 中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地，安徽 寿县 232200；3.安徽省气象局气象科学研究所 大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室，合肥 230031；4.安徽省气候中心，合肥 230031)

全球约60%的降水量通过蒸散(ET)的形式消耗[1]，ET是水分交换的重要过程，是表征水文的重要参数，此外，ET的变化可能会影响降水量和其他可利用的地表水量的分配[2]，对区域地表水热平衡至关重要[3, 4]。

在气候变化与人类活动的影响下，我国农田水土资源问题加剧，农业水资源供需矛盾日益突出[5]，使多因素作用下的农田ET变化过程更具不确定性。国内外学者对农田作物ET的变化规律及其对各因子的响应做过大量研究工作，有研究表明在农田生态系统中ET不仅受到小气候条件影响，更受到作物类型、作物生长状况等诸多因素的影响[6]。多位学者分别对针对我国东北、华北、西北等地研究了农田ET的变化规律和影响因子[7-10]，结果协同表明农田ET规律及其主导因子在不同地区有较大差异，具有明显的区域特征。

虽然国内外关于农田ET的研究较多，但关于亚热带稻麦轮作农田ET特征的研究还较少，其ET变化规律和主导因子还存在争议。江淮流域是我国重要的亚热带粮食生产基地，稻麦轮作为主要耕作模式[11-13]。因此，研究江淮流域稻麦轮作农田ET变化特征及影响因子的差异对准确估算江淮流域稻麦轮作田特定作物生长季的ET、了解江淮流域亚热带农田的水循环有巨大帮助。

本研究以江淮流域的寿县稻麦轮作农田为对象，分析了稻麦轮作农田作物的ET变化特征，同时探讨微气象环境和作物生长情况分别对稻麦ET的影响，以期对江淮流域亚热带稻麦轮作农田ET有一个更加全面的认识，为今后的江淮流域农作物用水、需水状况和水循环研究提供决策依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

寿县国家气象观测站(32°26′N，116°47′E)位于安徽省中部(图1)，地处亚热带季风气候区，是典型的水稻和冬小麦轮作农耕区，也是中国气候观测系统(CCOS)确定的江淮农业生态观测区[14]。该站水稻一般在每年5月底或6月初移栽到试验田，在9月底成熟，期间试验田基本有水；冬小麦一般从10月中旬播种，到次年的5月份成熟，期间不进行灌溉。在水稻和冬小麦播种前试验田有约20 d的休耕期，因此把全年分为冬小麦生长季、水稻生长季和休耕期。本文中假设休耕期间农田为裸地，并不着重研究。

图1 江淮流域稻麦轮作农田站示意图Fig.1 Map of the rice-wheat rotation field station in the Jianghuai River Basin

1.2 数 据

本文的通量数据来源于寿县国家气象观测站观测的通量数据。通量观测分系统包括三维超声风温仪和红外H2O、CO2分析仪，安装在农田冠层上方梯度塔1.5 m处。所选数据时间为2007年10月22日至2012年5月26日与2017年1月1日至2018年12月31日，其中2012年6月-2016年11月之间仪器维修，通量数据缺失。所选通量数据的缺失率为6%。对于缺失时间短(<2 h)的数据采用线性内插法进行插补，对于缺失时间较长的数据采用日平均法对其进行插补。通量数据的能量平衡比率为91%，符合已有的对能量不闭合程度的研究[15]，说明这组数据真实可靠。

气象数据来源于和通量数据同时观测的梯度气象观测数据，并进行三倍标准差法检验与异常值的剔除。叶面积指数(LAI)资料来源于由中国科学院地理科学与资源研究所刘荣高团队制作GLOBMAP LAI V3产品[16]。本文选用了与通量数据相同时段的气象和LAI数据。

1.3 蒸散(ET)的计算

利用涡度相关技术测定站点的潜热通量(LE)，并通过与汽化潜热的计算得到每日的实际蒸散：

(1)

(2)

1.4 通径分析

通径分析是一种以多元线性回归方程为基础的分离分析方法，可以很好地阐明研究数据因果关系的数据结构[17]。通过将因变量和多种自变量及其彼此的组合相关联，为每个存在因果关系的变量定义一组独立相关性，这些独立相关性中又互相存在影响，再通过互相之间存在影响的大小与因变量相关性进行分析[18]，具体计算过程见张雪松等[19]。

2 结果与分析

2.1 小气候和植被状况

由图2可知研究期间净辐射(Rn)和气温(Ta)表现为明显的“单峰”特征，在夏季(冬小麦末期和水稻初期)高，冬季(冬小麦初期)小，但在2017、2018年水稻生长季的Rn大约增加了17.0%。降水量(P)变化显著，多年平均年总量为830.9 mm，在2011年明显低于其他年份，为相对干旱年，在2017-2018年较高，为相对湿润年。20 cm土壤体积含水量(VSWC20)也表现为明显的“单峰”特征，在冬小麦生长季较低，在水稻生长季较高。叶面积指数(LAI)表现为明显的“双峰”特征，冬小麦生长后期达到小峰，水稻生长中期达到大峰。轮作期间除风速(u)外各要素均表现为在水稻种植期间较高，在冬小麦种植期间则稍低。

图2 稻麦轮作田多年逐日小气候和植被状况变化(灰色部分为水稻，白色部分为冬小麦)Fig.2 Changes in the daily microclimate and vegetation status of the rice-wheat rotation field for many years (the gray part is rice and the white part is winter wheat)Rn为净辐射； Ta为气温； VSWC20为20 cm土壤体积含水量；u为风速；LAI为叶面积指数；P为降水量；Pcum为年内累计降水量。

2.2 稻麦轮作田ET变化

2.2.1ET总量变化

研究期间，该站农田多年均ET年总量为740.3 mm，在688.2 mm(2011年)～767.2 mm(2017年)之间波动。冬小麦生长季和水稻生长季的ET总量有明显差异(图3)。总体来说，水稻生长季累积ET总量较多，多年均为387.3 mm，占ET年总量的52.3%；冬小麦生长季ET总量多年均为301.6 mm，占ET年总量的40.7%；休耕期多年均ET总量为51.4 mm，仅占ET年总量的7.0%。

2.2.2 不同时间尺度冬小麦ET变化

图4显示了冬小麦ET的日尺度和日累积年际变化特征。

图3 蒸散(ET)、冬小麦蒸散(ETwheat)、水稻蒸散(ETrice)年总量变化Fig.3 Annual changes in total evapotranspiration (ET), winter wheat ET(ETwheat), and rice evapotranspiration (ETrice)

由图4(a)可知，冬小麦生长季的多年日均ET为1.40 mm/d，比该站多年日均ET(2.02 mm/d)低30.7%。日均ET在2010-2012与2017-2018年较低，在1.28 mm/d左右，在2007-2009年较高，分别为1.59和1.52 mm/d。从图4(b)的累积值年际变化可知，冬小麦生长季ET总量在2017-2018年较低，为248.0 mm，在2007-2008年较高，为346.3 mm。累积ET曲线的斜率表现为先小后增大，表明在生育期前期冬小麦ET变化慢，随着Rn和Ta升高，冬小麦生长迅速增加。

图4 冬小麦全育期逐日ET、累积ETcum变化(仅包含完整生长季)Fig.4 Daily ET and cumulative ETcum changes during the whole growing period of winter wheat (including the complete growing season only)

将冬小麦的生育期划分为出苗-三叶、分蘖、越冬、拔节、孕抽穗、开花和乳熟期(表1)。在生长季内冬小麦ET总体表现为弱“双峰型”，即从生育期前期(出苗-三叶期)到中期(分蘖期)先稍微降低，随后迅速增高，最大峰值在生育期后期(开花期)[表1和图4(a)]。具体而言，冬小麦刚开始生长发育(每年10月底)时，此时Rn和Ta相对高，日均ET接近1～2 mm/d；随着Rn和Ta逐渐下降，冬小麦进入分蘖-越冬期，处于分蘖期时日均ET最低(0.64 mm/d)，越冬期冬小麦活动减弱，ET最低时仅为0.3～0.5 mm/d；但越冬期持续时间较长(65 d)，因此越冬期ET总量仍占整个生育期的16.6%。从2月开始，Rn和Ta逐渐回暖，冬小麦返青，ET也逐渐增加，到五月份冬小麦LAI最高，此时冬小麦生长最为茂盛，ET日均达到最大，普遍为5～5.5 mm/d，最大值达到了7.1 mm/d，直到冬小麦进入乳熟期后，ET转而略微下降，但下降不明显，ET仍保持较高水平。

表1 冬小麦各生育期多年平均LAI、ET、P统计Tab.1 Statistics of multi-year average LAI, ET, and P in each growth period of winter wheat

2.2.3 不同时间尺度水稻ET变化

图5显示了水稻ET的日尺度和日累积年际变化特征。由图5(a)可知，水稻生长季的多年日均ET为3.23 mm/d，是冬小麦生长季ET日均值的2.32倍，可能是由于水稻种植期田间有水，土壤水分高，同时夏季Ta高、Rn强，田间水分蒸发量大造成。日均ET在2011年最低(为2.81 mm/d)，在2017年和2018两年较高(分别为3.63和3.50 mm/d)。从图6(b)的累计值年际变化可知，由于2008年水稻生长季短，ET总量在2008年最低，此外2011年较低，为345.3 mm，在2017年和2018两年显著较高(分别为453.3和450.9 mm)。

将水稻移栽后的生育期划分为分蘖、拔节、孕穗、抽穗和乳熟期，表2和图5(a)显示了研究期间水稻ET的生育期尺度变化情况，总体上，水稻在生长季内表现为明显的先增加后减少的“单峰”特征，这种变化特征与Rn变化一致，日均ET较大的年份也与Rn较大年份相对应。具体而言，水稻刚移栽到试验地时(每年5月底)，苗小(LAI低)，ET主要来自土壤蒸发；当Rn逐渐增强、Ta升高，水稻的生长达到旺盛期(每年的7月下旬)，日均ET也随之达到最大，最大达到了8 mm/d；当水稻成熟后(每年的9月底)，日均ET减少为2～3 mm/d。

由表2可知，由于水稻分蘖期持续时间长，水稻在分蘖期日均ET不是最大，但是总量最高，而孕穗期最短，导致ET总量最少；日均ET在拔节期最大，在乳熟期最少。水稻的LAI峰值与ET日峰值并不完全匹配，对比表1与表2，可初步判定LAI对水稻ET的影响低于对小麦ET的影响。

图5 水稻全育期逐日ET、累积ETcum变化(仅包含完整生长季)Fig.5 Daily ET and cumulative ETcum change during the whole rice breeding period (including the complete growing season only)

表2 水稻各生育期多年平均LAI、ET、P对比统计Tab.2 Statistics of multi-year average LAI, ET, and P in each growth period of rice

2.3 ET的控制因子

2.3.1 冬小麦生长季ET的控制因子

以冬小麦多年生长季内的逐日ET为因变量，以同步观测的因子包括VSWC20、Rn、LAI、Ta、u为拟自变量进行通径分析，VSWC20在逐步回归的过程中被剔除，说明在所研究地区VSWC20对冬小麦ET(ETwheat)的影响可以忽略。

轮作期间ETwheat与不同因子间的通径分析结果如图6与表3所示。由于各个因子的直接、间接作用，相关系数排序为Rn>LAI>Ta>u。直接通径系数绝对值排序与相关系数相同，说明Rn对ETwheat的直接作用最大，间接作用主要通过与LAI的相互作用产生影响。LAI和Ta对ETwheat的直接作用也表现为正，间接影响主要通过与Rn的相互作用产生。u对ETwheat的直接影响为负，且主要通过与Rn的相互作用对ETwheat产生间接影响。

图6 冬小麦生育期内蒸散变化通径分析图Fig.6 Path analysis of ET during the whole growth period of winter wheat

各因子中Rn的直接通径系数明显大于间接决策系数之和，说明Rn对ETwheat的影响方式主要是直接影响，而Ta和LAI在产生直接影响的同时，通过Rn路径产生的间接影响较明显。决策系数绝对值排序为Rn>LAI>Ta>u，表明Rn对ETwheat变化的综合决定能力最强，其次是LAI，u由于与其他因素的相互作用对ETwheat产生的决策系数为负值，但数值接近0说明u对ETwheat的影响很小，基本可以忽略。

表3 冬小麦生长季蒸散变化影响因子的通径分析表Tab.3 Path analysis statistics of influencing factors of ET in the whole growth period of winter wheat

2.3.2 水稻生长季ET的控制因子

以水稻多年生长季内的逐日ET为因变量，以同步观测的因子包括VSWC20、Rn、LAI、Ta、u为拟自变量进行通径分析，u在逐步回归的过程中被剔除，说明u对水稻ET(ETrice)的影响可以忽略。

图7 水稻生育期内蒸散变化通径分析图Fig.7 Path analysis of ET changes during the whole growth period of rice

轮作期间ETrice与不同因子间的通径分析结果如图7与表4所示。由于各个因子的直接、间接作用，相关系数排序为Rn>Ta>VSWC20>LAI。直接通径系数绝对值排序为Rn>VSWC20>Ta>LAI，说明Rn对ETrice的直接作用最大，Rn对ETrice的间接作用主要通过与Ta的相互作用产生影响。Ta对ETrice的直接作用也为正，间接影响主要通过与Rn的相互作用产生。VSWC20与LAI的直接和间接都表现出对ETrice的正促进，且直接影响与间接影响的程度相当，其中VSWC20和LAI分别通过与Rn和VSWC20的相互作用对ETrice产生间接影响。

与ETwheat相同，Rn的直接通径系数明显大于间接决策系数之和，说明Rn对ETrice的影响方式主要是直接影响，而Ta主要表现为间接作用。决策系数绝对值排序为Rn>VSWC20>Ta>LAI，表明Rn对ETrice变化的综合决定能力也最强，其次是VSWC20，LAI对ETrice的影响较弱。

表4 水稻生长季蒸散变化影响因子的通径分析表Tab.4 Path analysis statistics of influencing factors of ET in the whole growth period of rice

3 讨 论

3.1 农田ET变化特征

本研究利用江淮流域典型亚热带稻麦轮作农田多年观测资料，发现水稻和冬小麦生长季ET具有不同变化特征。本研究发现冬小麦生长季ET变化为弱“双峰型”，与前人对冬小麦ET的特征描述基本相同[20]。另外，由于本研究水稻生长季土壤水分条件充足[21]，导致了水稻ET的变化特征与前人结果中水稻实际蒸散的“双峰型”不同，却与水稻参考作物蒸散量的“单峰型”的变化特征一致[22]。全年来看，江淮流域稻麦轮作农田日ET变化总体表现为明显的“双峰型”，但是小麦峰值小于水稻峰值。

全年中，该站点休耕期的ET总量仅占全年总的7%，但日均ET达到了1.59 mm/d，高于冬小麦生长季日均ET，是由于全年休耕时间在冬小麦收割后的5月底-6月初和水稻收割后的9月底-10月，这段时间的Rn和Ta较高，造成土壤蒸发旺盛。

研究还发现，水稻生长季日均ET在2017-2018年有明显升高，这主要是水稻生长季Rn增加所导致，同时2017-2018年水稻生长季向后延长，夏季所占时间增多也是重要原因之一，而小麦生长季日均ET随年份降低，这是因为小麦生长季缩短(219-198d)，冬季所占比例有所提高所导致。综上所述，合理调整水稻、小麦播种日期，生长季长度对控制农田ET有巨大帮助。

3.2 降水对ET变化的影响

研究表明，年降水量可能是决定地表蒸散总量的主要因素[23]。Song等[24]研究发现，在相对湿润的地区，降水偏多的年份内阴天增多，Rn降低，从而使ET总量低于正常年份，但是本文却发现稻麦轮作农田在相对湿润年ET总量较高。比如，在相对湿润年(2017、2018年)降水及降水日数增多主要发生在冬小麦生长季(图2)，Rn降低，冬小麦ET偏低，但是水稻生长季的降水及降水日数未明显增加，而Rn还升高(17%)，水稻ET明显增加，而导致ET年总量增加。可见，对于稻麦轮作田而言，降水对水稻和冬小麦生长季ET的影响不同，降水年内季节分配对稻麦轮作田ET总量的影响不能忽略。

前人研究表明，降水以非线性方式影响生态系统[25]。本文同样发现降水对江淮农田ET也呈现非线性影响(如图8)。整体上，农田ET总量随着P总量的增加先增加，在降水量到达一定程度后，随P总量的增加而变慢甚至减小。比如，2017年和2018年降水量偏高13.4%和26.4%，ET分别仅增加3.6%和2.9%，但主要来自于水稻生长季的ET增加，而2011年降水偏低24.8%时反而水稻和冬小麦生长季ET都减小，导致ET总量减少7.0%。进一步研究发现，水稻和冬小麦生长季ET总量和P总量也呈现非线性关系，但是冬小麦ET对降水量的响应稍缓，说明冬小麦ET还受到其他环境要素的主要影响。

图8 不同时间段内ET距平(ΔET)与P距平(ΔP)对比图Fig.8 Comparison of ET anomaly (ΔET) and P anomaly (ΔP) in different time periods

3.3 冬小麦和水稻ET控制因子比较

生态系统类型之间的差异可能会影响生态系统ET对气象条件的响应[26]。小麦和水稻在生理特征上存在巨大差异，可能影响其生长季ET对不同因子的响应。本文利用通径分析研究影响ETrice与ETwheat的因子，得到Rn是两种作物ET的主导因子，与前人对不同地区农田蒸散的研究结论一致[27, 28]，但两种作物ET对于VSWC20和LAI的响应却存在差异。

水稻与小麦的大部分根系都位于距地20 cm土壤内，故VSWC20与水稻、小麦的生长息息相关[29]，但相关对比研究较少。本研究发现VSWC20对ETrice有促进作用，对ETwheat的影响却不明显，可能是由于水稻喜高温多湿，VSWC20能为其提供直接水源，同时水稻的生长季气温高，辐射足，VSWC20的增加也能促进田间蒸发[30]；而冬小麦生长在冬春季节，温度光照相对低，光合作用较弱，即使土壤含水量远大于冬小麦需水量，这部分水也难以利用[31]，所以在土壤水分充足的情况下，水分条件对ETwheat的影响微乎其微，这与张雪松等[19]对冬小麦ET影响因子的研究结论一致。

LAI指数表征了作物的茂密程度，在一定程度上对农田ET有影响[32]，因此本研究将LAI作为影响因子进行分析。在对冬小麦与水稻的全育期ET变化影响因子分析中，LAI的决策系数排序在水稻全育期为最低，在冬小麦全育期却排位第二，说明对于冬小麦和水稻而言，作物的茂密程度对ET变化的影响不尽相同，这主要是由于水稻与冬小麦的种植季节和特性不同。在夏季高温强光照条件下，水稻即便生长发育缓慢也需要蒸腾来保持体温，而在冬季冬小麦若减缓发育蒸腾就会降低。今后对稻麦轮作田ET估算的模拟研究中应注意区分不同作物LAI、VSWC20对ET的影响，更加精确地模拟江淮流域稻麦轮作田蒸散，为研究气候变化背景下江淮流域作物用水、需水状况和水循环提供重要支撑。

4 结 论

(1)江淮流域亚热带稻麦轮作田多年均ET年总量为740.3 mm，其中冬小麦生长季ET为301.6 mm，占40.7%，水稻生长季ET总量为387.3 mm，占52.3%，裸地ET总量为51.4 mm，占7.0%。从生育期内变化来看，冬小麦ET变化表现为弱“双峰型”，在出苗-三叶期出现第一个峰值，最低在分蘖期后期(0.64 mm/d)，开花期最大(3.32 mm/d)，进入乳熟期后仍较高。冬小麦日均ET为1.40 mm/d。水稻ET变化表现为“单峰型”，最小在乳熟期(2.75 mm/d)，最大在拔节期(4.26 mm/d)。水稻日均ET为3.23mm/d。

(2)冬小麦ET主要受ET和LAI影响，Rn的直接作用最明显，而LAI主要通过Rn路径对ET产生间接影响。水稻ET主要受Rn和VSWC20影响，Rn直接作用更明显。对比两种作物，Rn对其ET都起决定性作用，LAI对冬小麦ET作用明显高于水稻，而VSWC20对水稻ET促进作用明显，对冬小麦ET变化促进作用可以忽略。