利用叶面积指数和气象因子修正双作物系数估算夏玉米蒸散量

2023-03-11姚婷月王怡宁石磊韬尼玛扎西王振龙

灌溉排水学报 2023年2期

姚婷月，王怡宁，石磊韬，尼玛扎西，周超，鞠琴，王振龙

（1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210098；2.浙江水文新技术开发经营公司，杭州 310000；3.南京水利科学研究院，南京 210029；4.安徽省（水利部淮委）水利科学研究院五道沟水文水资源实验站，安徽蚌埠 233000；5.西藏自治区水文水资源勘测局阿里水文水资源分局，西藏阿里 850032）

▪作物水肥高效利用▪

利用叶面积指数和气象因子修正双作物系数估算夏玉米蒸散量

姚婷月1,2，王怡宁3*，石磊韬1,2，尼玛扎西5，周超4，鞠琴1，王振龙4

【目的】准确估算夏玉米作物蒸腾（Tr）与土壤蒸发（Es）。【方法】本研究基于FAO-56 推荐的双作物系数模型，应用五道沟水文实验站叶面积指数（LAI）、气象因子以及土壤水分实测数据，对模型中的基础作物系数（Kcb）和土壤蒸发系数（Ke）进行动态修正，并基于Penman-Monteith（P-M）模型，确定参考作物蒸散量（ET0），进而估算夏玉米实际蒸散量（ETc），并以2018、2019 年大型蒸渗仪实测ETc对估算值进行精度评价。【结果】修正后的双作物系数法估算夏玉米蒸散量较为准确，2018 年夏玉米全生育期ETc估算与实测的日均值分别为4.89 mm/d和4.66 mm/d，2019 年分别为5.72 mm/d 和5.67 mm/d。应用修正双作物系数法估算夏玉米日ETc的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、模型效率系数（Ens）、平均绝对误差（AAE），2018 年分别为0.89、0.98 mm/d、0.86 和0.73 mm/d，2019 年分别为0.89、0.76 mm/d、0.89 和0.58 mm/d。【结论】因此，修正后的双作物系数法能够较为准确的估算夏玉米蒸散量，该研究可为淮北平原农田水分精准管理提供科学依据。

蒸散估算；双作物系数法；叶面积指数；气象因子；夏玉米；蒸渗仪

0 引言

蒸散发（Evapotranspiration，ETc）主要由作物蒸腾（Tr）和土壤蒸发（Es）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[1-2]。【研究进展】国内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、作物系数模型（FAO-56）等。作物系数法分为2种：单作物系数法和双作物系数法，其中双作物系数法能区分计算Tr与Es，能评估降水、灌溉和覆膜等对土壤水分的影响[4-5]，对作物ETc的估算更为精确[6-7]，并且已经在不同地区的各种作物上得到了广泛应用。冯禹等[8]基于改进后的双作物系数法对2012、2013年寿阳站旱作玉米ETc进行估算，发现改进后的双作物系数模型能分别计算作物蒸腾与土壤蒸发，对旱作玉米蒸散量的估算较为准确。闫浩芳等[9]引入作物系数（LAI）修正FAO双作物系数法，对江苏省镇江市温室黄瓜蒸散量进行估算，得出双作物系数法估算温室黄瓜精度较高，对研究温室环境的控制具有重要意义。Ding等[10]以覆膜条件下的玉米为研究对象，对双作物系数法进行修正，发现修正后的双作物系数法对玉米蒸散发的模拟效果较好，指出FAO-56推荐的作物系数在某些地区需根据不同气候条件加以修正。李丰琇等[11]基于双作物系数法对新疆滴灌夏玉米蒸散发进行模拟与估算，发现实测值与模拟值吻合度较高。Shrestha等[12]利用双作物系数法，研究了覆膜藤蔓的蒸散量，实现对作物蒸腾和土壤蒸发的分别估算，取得了良好的模拟效果，发现采用FAO-56推荐的作物系数易高估农田的土壤蒸发。

目前，利用双作物系数法估算作物ETc的相关研究较多[7,13]，但对淮北平原夏玉米ETc的研究几乎没有。由于气候、作物生长状况、土壤质地等诸多因素都会影响作物系数的取值，因此，确定当地的作物系数需依据当地实测资料进行修正[2]。【切入点】本研究于2018、2019年在五道沟实验站进行，基于夏玉米叶面积指数、气象因子以及土壤含水率实测资料，运用LAI与作物冠层覆盖度系数（Kcc）动态模拟Kcb，运用LAI修正Ke。【拟解决的关键问题】并采用修正后的双作物系数模型对淮北平原夏玉米蒸散量进行估算，对其适用性进行评估，以期为实现淮北平原精准灌溉提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2018、2019年在蚌埠市五道沟水文实验站进行，海拔19.7 m[14]，作物以夏玉米、夏大豆和冬小麦为主[15-16]，地下水埋深年变幅为1～3 m，站内设有降水径流、潜水蒸发与蒸散发、人工降水、灌溉排水、水文气象全要素、作物与水关系6大研究内容。该地区属暖温带半湿润季风气候，夏季炎热多雨，冬季干旱少雨。降水量年际变化大，多年平均降水量为913 mm，汛期为6—9月，全年约65%的降水发生在该时期。多年平均蒸发量为1 183.3 mm，多年平均气温为15.3 ℃，研究区土壤平均体积质量为1.4 g/cm3，适宜作物生长的土壤质量含水率为18%～25%，田间持水率为28%～30%，凋萎含水率为10%～12%，土壤饱和含水率为38%～40%，淮北平原区砂姜黑土分布广泛，约占土壤总面积的54%。

1.2 试验设计及资料选取

试验以砂姜黑土区种植的夏玉米（登海618）为研究对象，玉米实际蒸散量由五道沟大型称质量式蒸渗仪测得，蒸渗仪（型号FR101A）土柱横截面积4.0 m2，高度4.0 m，土壤体积含水率1 h测量1次，其他数据每10 min记录1次。站内设有高精度气象站，每10 min记录1次风速、净辐射、空气湿度等气象数据。2018年夏玉米于6月24日播种，10月8日收获；2019年于6月18日播种，9月28日收获。资料选取2018年6月24日—10月8日和2019年6月18日—9月28日蒸渗仪数据及同期气象数据。蒸渗仪内夏玉米种植株距约为32 cm，行距约为55 cm，种植密度为267株/hm2。夏玉米以土壤养分测定为基础，根据玉米吸肥规律、产量水平、土壤供肥能力、肥料养分量和利用率等多种因素确定施肥方案，一般高产田每生产100 kg籽粒施用氮（N）3 kg，磷（P2O5）1～1.5 kg，钾（K2O）2 kg计算需肥量。

相关研究表明[17-18]，淮北平原砂姜黑土区地下水埋深年变幅为1～3 m，结合实验站蒸渗仪的地下水埋深特点，本次研究资料选取地下水埋深为1 m和3 m的夏玉米实测资料（3 m的资料用于验证）。2018、2019年夏玉米全生育期内均未灌溉，仅接受自然降水。

1.3 生长阶段划分

根据依据FAO建议的生长阶段划分方法和试验区每日采集的作物生长图像，将2018、2019年夏玉米各生长阶段划分如表1所示。

表1 夏玉米生长阶段划分Table 1 Summer maize growth stage division

1.4 参考作物蒸散量

利用FAO P-M公式计算日ET0，计算式为[19]：

各参数解释见文献[15-17]。

1.5 叶面积指数

选取蒸渗仪内具有代表性的5株玉米（长势均匀，无病虫害），使用Yaxin-1242的叶面积仪测定叶面积，每7天测量1次，中间值采用线性插补得到。叶面积指数即为单位土地面积上的玉米叶片总面积与土地面积的比值。玉米株高每7天用卷尺测量1次，中间值进行插补得到。

夏玉米生育期内LAI随播种后天数（DAS）的变化曲线见图1所示。由图1可知，2 a的LAI变化趋势相似，LAI在播种后前20 d缓慢增长，在20～50 d内增速变大，2018年在第59天达到最大值（3.62 m2/m2），2019年在第56天达到最大值（3.38 m2/m2），在作物生长后期快速减小。