基于渦度相關(guān)的春玉米逐日作物系數(shù)及蒸散模擬

張淑杰 周廣勝 李榮平

1)(中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，沈陽 110166) 2)(中國氣象科學(xué)研究院，北京 100081)

?

基于渦度相關(guān)的春玉米逐日作物系數(shù)及蒸散模擬

張淑杰1)周廣勝2)*李榮平1)

1)(中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，沈陽 110166)2)(中國氣象科學(xué)研究院，北京 100081)

作物系數(shù)是計算作物蒸散量的關(guān)鍵參數(shù)。利用2006—2008年和2011年遼寧錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的渦度相關(guān)、氣象、作物發(fā)育期及葉面積指數(shù)觀測數(shù)據(jù)，分析不受水分脅迫條件下玉米逐日作物系數(shù)特征及其與葉面積指數(shù)的關(guān)系。研究表明：作物系數(shù)與玉米農(nóng)田實際蒸散均呈單峰型變化，約在7月末至8月初達到最大值(玉米開花吐絲期)。在此基礎(chǔ)上，建立了不受水分脅迫條件下玉米逐日作物系數(shù)與葉面積指數(shù)關(guān)系(達到0.01顯著性水平),同時，采用積溫表示的標準化生育期方法模擬相對葉面積指數(shù)，并建立了逐日作物系數(shù)與相對葉面積指數(shù)關(guān)系(達到0.01顯著性水平)，解決了無葉面積觀測地區(qū)玉米逐日實際蒸散量的計算。研究結(jié)果可為玉米農(nóng)田用水管理以及灌溉措施的制定提供參考。

春玉米； 逐日作物系數(shù)； 渦度相關(guān)法

引 言

玉米是東北地區(qū)的主栽作物之一，種植面積較大，約占糧食作物面積的1/3。近年來，由于作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，玉米播種面積和產(chǎn)量均呈逐年增加趨勢，播種面積基本維持在500×104hm2以上，玉米總產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的50%以上[1]。受氣候變化的影響，東北地區(qū)氣候暖干化趨勢顯著[2-4]，干旱災(zāi)害頻繁發(fā)生，特別是2014年干旱席卷東北大部分地區(qū)，且發(fā)生在玉米產(chǎn)量形成關(guān)鍵期，給玉米生產(chǎn)造成了嚴重影響。

農(nóng)田實際蒸散量是水分平衡的重要組成部分，占農(nóng)業(yè)用水的90%以上[5-6]，是確定農(nóng)業(yè)用水管理和灌溉制度的基礎(chǔ)[7-9]。如何準確模擬實際生產(chǎn)所需的蒸散量是目前的研究熱點[10-14]。作物實際蒸散量模擬需要了解作物的生長發(fā)育特征和生育階段，所處的大氣環(huán)境條件及管理措施。目前，作物實際蒸散量能夠通過直接和間接方法求取，直接方法指通過蒸滲儀或渦度相關(guān)方法測量得到作物實際蒸散量的方法，該方法價格昂貴，不便于普及應(yīng)用；間接方法指通過參考作物蒸散量和作物系數(shù)模擬得到作物實際蒸散量[15-16]，該方法便于實際操作。

作物系數(shù)指實際蒸散量與參考蒸散量的比值，是聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)[17]推薦的標準化計算方法，反映作物本身的生物學(xué)特性、產(chǎn)量水平、土壤水肥狀況以及管理水平等的影響。確定作物系數(shù)的方法包括單作物系數(shù)方法和雙作物系數(shù)方法。單作物系數(shù)方法綜合考慮了作物蒸騰和土壤蒸發(fā)的影響，雙作物系數(shù)方法是將作物蒸騰和土壤蒸發(fā)分開考慮。作物系數(shù)隨著作物生育進程、覆蓋度、高度和葉面積指數(shù)的變化而變化，F(xiàn)AO將作物生育進程分為4個階段：初始生長期、快速生長期、生育中期和生育后期[17]。在作物生長早期，作物系數(shù)隨著作物冠層覆蓋的增加而增加；當冠層覆蓋達到最大時，作物系數(shù)也達到最大值，然后下降[18]。到目前為止，已建立多種作物的作物系數(shù)[19-20]。在這些研究中，普遍采用FAO提出的方法分段模擬作物系數(shù)，且均通過田間試驗方法確定，耗費了大量的人力物力，很難在實際生產(chǎn)中應(yīng)用。目前，單作物系數(shù)方法被廣泛用于作物需水量模擬[21]。Shahrokhnia等[22]認為，單作物系數(shù)方法能更好地模擬逐日作物系數(shù)的變化。現(xiàn)有研究大多是按玉米4個生育階段進行作物蒸散模擬，實際上作物系數(shù)處于動態(tài)變化中，有必要建立日尺度的作物系數(shù)動態(tài)模擬模型，以準確模擬作物的實際蒸散動態(tài)。

本研究擬利用遼寧錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)2006—2008年和2011年的生長季渦度相關(guān)觀測數(shù)據(jù)、大田作物發(fā)育期、葉面積觀測數(shù)據(jù),確定沒有水分限制條件下的玉米逐日作物系數(shù)，實現(xiàn)玉米逐日實際蒸散的動態(tài)模擬。

1 觀測及方法

1.1 觀 測

觀測點位于中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所錦州農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站(41°8′53″N,121°12′6″E, 海拔為23 m)。該地區(qū)屬溫帶季風性氣候，年平均氣溫為9℃，最冷月1月平均氣溫為-8℃,最暖月7月平均氣溫為24.4℃。年平均降水量為690 mm, 70%發(fā)生在夏季(6—8月)。表層土壤為棕壤, pH值為 6.3，土壤有機質(zhì)含量為 0.6～0.9%[23]。種植作物為玉米，生長季為每年的5月初至9月末，不進行灌溉, 播種前實行條翻，每年施氮肥300 kg/hm2，播種前一次性施到農(nóng)田中。站內(nèi)建有3.5 m 高的渦度相關(guān)觀測系統(tǒng)和 5 m 高的氣象梯度觀測系統(tǒng)，前者配有三維超聲風速儀(CSAT3，Campbell Scientific Ltd，USA)和快速響應(yīng)紅外 CO2/H2O 分析儀(Li-7500，Li Cor Inc，USA);后者可觀測 2.5 m和4 m高處的氣溫、濕度和風速，4 m高處的光合有效輻射(Li190SB, LI-COR, Inc.),3.5 m 高處的凈輻射，5,10,15,20,40 cm和 80 cm 深處的土壤溫度(Model HFT01SC, Campbell Scientific Inc.)以及 8 cm深處的地表熱通量[23-24]。

2006，2007，2008年和2011年玉米5個生育期 (三葉期、七葉期、拔節(jié)期、抽雄期、乳熟期)，在錦州農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站玉米樣地隨機選取 3個取樣點，每個取樣點選取3個1 m×1 m樣方測定玉米密度，同時選取 1～2株玉米標準株，利用直尺量取每一株標準株玉米全部葉片的長和寬，利用式(1)計算玉米葉面積指數(shù)(ILA)[25]：

(1)

式(1)中，0.75 為玉米葉面積的校正系數(shù),ρ為植株密度,m為測量株數(shù),n為第i株的葉片數(shù),Li,j和Wi,j分別為第i株玉米、第j片葉片的長度和最大寬度。

2006,2007,2008年和2011年4—10月每旬逢8日用土鉆法觀測土壤濕度,觀測深度為1 m,觀測間隔為10 cm。其中，2006，2007，2008年數(shù)據(jù)用于建模，2011年數(shù)據(jù)用于驗證所建模型。

1.2 渦相關(guān)數(shù)據(jù)處理

本研究主要利用4 個生長季(分別為2006，2007，2008年和2011年玉米出苗到成熟)的逐日數(shù)據(jù)。使用EdiRe 軟件(http:∥www.geos.ed.ac.uk/abs/research/micromet/EdiRe/)對玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)潛熱(LE)的10 Hz 原始數(shù)據(jù)進行坐標旋轉(zhuǎn)、WPL校正和異常值剔除,具體剔除標準:①剔除同期有降水數(shù)據(jù),②設(shè)置通量的閾值為[-3, 3]mg CO2m-2·s-1，剔除明顯的異常數(shù)據(jù),③剔除低于臨界摩擦風速(0.15 m·s-1)時的夜間潛熱通量數(shù)據(jù)[26]。由于傳感器損壞、電力不足、雨天、儀器維護標定等原因, 4 個生長季缺失數(shù)據(jù)分別為14.2%, 0.5%，1.6%和13.6%，對于缺失的數(shù)據(jù)不進行插補。基于渦度相關(guān)觀測的春玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)潛熱通量與玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的實際蒸散關(guān)系如下：

LE=λET。

(2)

式(2)中，LE為潛熱通量(單位：W·m-2),ET為實際蒸散量(單位：mm)，λ為蒸發(fā)潛熱(單位：kg·m-2·s-1)。

1.3 作物系數(shù)計算

本研究采用單作物系數(shù)方法模擬日作物實際蒸散量的變化。春玉米逐日作物系數(shù)(Kc)可表示如下：

Kc=ET/ET0。

(3)

式(3)中，ET為日作物實際蒸散量，ET0為日參考蒸散量，ET0采用Penman-Monteith方法計算。

(4)

式(4)中，Rn為冠層表面獲取的太陽凈輻射(單位：MJ·m-2·d-1),G為土壤熱通量(單位：MJ·m-2·d-1),ea為飽和水汽壓(單位：kPa),ed為實際水汽壓(單位：kPa)，Δ為飽和水汽壓-溫度曲線斜率(單位:kPa·℃-1),γ為干濕球常數(shù)(單位：kPa·℃-1),U2為2 m高處的風速(單位:m·s-1),T為平均氣溫(單位：℃)。

1.4 相對葉面積指數(shù)動態(tài)模擬

作物系數(shù)受土壤、氣候、作物生長狀況和管理方式等諸多因素影響，與作物葉面積指數(shù)關(guān)系密切。隨著葉面積指數(shù)的增加而增加，當葉面積指數(shù)達到最大以后，保持一段相對穩(wěn)定的時間，其后隨著植株蒸騰力減小，作物系數(shù)也隨之下降。為模擬葉面積指數(shù)的變化規(guī)律，消除玉米品種、播種期和耕作措施對葉面積指數(shù)的影響，采用相對葉面積指數(shù)描述葉面積指數(shù)動態(tài):

IRLAi=ILAi/ILAmax。

(5)

式(5)中，IRLAi為出苗后第i日的相對葉面積指數(shù)，ILAi為出苗后第i日的葉面積指數(shù)，ILAmax為玉米吐絲時葉面積指數(shù)。

春玉米相對葉面積指數(shù)動態(tài)可采用修正 Logistic 方程模擬[25]:

(6)

式(6)中，IRLAi為相對葉面積指數(shù)，ti為出苗后各階段內(nèi)大于等于10℃的有效積溫標準化生育期，a，b，c和d均為參數(shù)。

以葉面積指數(shù)達到最大為轉(zhuǎn)折點將春玉米出苗至成熟的整個生育期劃分為兩個階段，設(shè)葉面積指數(shù)最大(吐絲)時為1，成熟時為2，分別將各階段內(nèi)大于等于10℃ 的有效積溫進行歸一化處理，得到標準化的生育期:

(7)

式(7)中，ti為出苗后第i日的標準化生育期，第1階段ti范圍為[0,1)，第2階段的ti范圍為 [1,2);imax為葉面積指數(shù)達到最大時的日數(shù)，iend為成熟期日數(shù),Δtj為大于等于10℃有效溫度。計算公式如下：

(8)

式(8)中，Tj為日平均氣溫。由于錦州日平均氣溫極少出現(xiàn)30℃以上高溫，因此，未進行無效高溫訂正。

1.5 蒸散模擬精度驗證

在評價模型擬合效果時，除決定系數(shù)(R2)外，還參考均方根誤差和一致性指數(shù)d，

(9)

2 結(jié)果分析

2.1 玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)蒸散的動態(tài)特征

圖1給出了錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)實際蒸散量(ET)和參考蒸散量(ET0)之間的比較。ET是通過渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測獲得，ET0利用氣象觀測數(shù)據(jù)基于式(4)計算得到。由2007年和2008年測得的玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)實際蒸散量看，農(nóng)田實際蒸散量呈單峰型變化，在7月末至8月初達到最大值。參考蒸散量呈波動性變化。對4—9月而言，實際蒸散量占參考蒸散量的47%左右。

2.2 玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作物系數(shù)的變化

利用式(2)～式(4)可計算得到玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的逐日作物系數(shù)。圖2給出了2007年錦州春玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)逐日作物系統(tǒng)Kc的變化。Kc呈單峰型變化，日間變化較大。Kc從出苗后開始增加，在玉米抽雄前達到1,當玉米生長達到群體葉面積最大時，大約在7月末至8月初達到最大值，隨后開始減小。2007年錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)逐日作物系統(tǒng)Kc在0.12(出苗，5月)到1.8(開花后，8月初)之間波動。其中，Kc在7月至8月上旬波動較大，主要是由于降水的出現(xiàn)所致，說明降水后作物及土壤表面較濕，蒸發(fā)量較大。

圖1 4—9月玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)實際蒸散量(ET)和參考蒸散量(ET0)的比較Fig.1 Comparison between maize actual evapotranspiration(ET) and reference evapotranspiration(ET0) from Apr to Sep in Jinzhou maize agricultural ecosystem

圖2 2007年錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作物系數(shù)Fig.2 Daily crop coefficient of Jinzhou maize agricultural ecosystem in 2007

2.3 玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作物系數(shù)模擬與驗證

東北地區(qū)春玉米一般在5月上旬出苗，此后蒸散才真正受到玉米影響。因此，本研究只考慮玉米出苗到成熟期間的作物系數(shù)。作物系數(shù)為作物正常生長時的實際蒸散量與參考蒸散量的比值，指農(nóng)田水分能夠充分滿足作物生育的需求，因此,選取土壤水分供應(yīng)充足的樣本進行分析和建模(即土壤水分大于75%的土壤持水量)。

圖3給出了作物系數(shù)Kc與葉面積指數(shù)ILA的關(guān)系。作物系數(shù)與葉面積指數(shù)呈線性關(guān)系，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.88(達到0.01顯著性水平)。針對沒有葉面積觀測地區(qū)的作物系數(shù)計算，分析相對葉面積指數(shù)與Kc的關(guān)系，以消除品種、氣象條件、土壤和管理水平等的影響。本研究相對葉面積指數(shù)模型的建立與麻雪艷等[25]的研究方法及資料相同，因此,直接引用所建立的相對葉面積指數(shù)模型式(6)，其中,a=0.999,b=5.216,c=-13.831,d=5.528。

圖3 葉面積指數(shù)(ILA)與作物系數(shù)(Kc)的關(guān)系Fig.3 Relationship between crop coefficient (Kc) and leaf area index(ILA)

圖4給出了作物系數(shù)Kc與相對葉面積指數(shù)的關(guān)系。作物系數(shù)與相對葉面積指數(shù)呈三次曲線關(guān)系，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.933(達到0.01顯著性水平),

(10)

式(10)中，e，f，g和h為擬合參數(shù)，分別為0.219，1.36，-4.119，3.907。將式(10)和式(3)聯(lián)合即可計算玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的日實際蒸散量：

ET=ET0×(e+f×IRLA+

(11)

IRLA可通過式(6)計算得到。這樣即使沒有葉面積觀測資料，也可通過出苗后的逐日溫度資料計算得到玉米田的實際蒸散量。

圖4 作物系數(shù)(Kc)與相對葉面積指數(shù)(IRLA)的關(guān)系Fig.4 Relationship between crop coefficient(Kc) and relative leaf area index(IRLA)

利用2006—2008年土壤水分供應(yīng)充足(即土壤水分大于75%的土壤持水量)的相關(guān)數(shù)據(jù)對錦州玉米農(nóng)田的作物系數(shù)及蒸散數(shù)據(jù)進行擬合驗證。結(jié)果表明，式(10)和式(11)能夠很好地模擬錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作物系數(shù)及蒸散的季節(jié)動態(tài)(圖5，圖6)，模擬值與觀測值之間的相關(guān)性決定系數(shù)分別為0.934和0.883，二者過原點線性回歸斜率分別為0.934和1.043，均方根誤差分別為0.09 mm·d-1和0.37 mm·d-1，一致性指數(shù)d分別為0.99和0.95。

由目前關(guān)于玉米作物系數(shù)(表1)結(jié)果可知，即使是同一地區(qū)，由于研究方法不同得到的作物系數(shù)不同，不同地區(qū)采取同樣的方法得到的結(jié)論也不相同。因此，為提高作物實際蒸散量模擬精度，不同地區(qū)需要針對當?shù)貙嶋H情況對作物系數(shù)進行修訂。本研究中，玉米生長初期、發(fā)展期、中期和后期作物系數(shù)分別為0.26，0.55，1.14和0.63，與FAO的推薦值和陳鳳等[27]的研究結(jié)論基本一致。

圖5 模型模擬值與觀測值的比較 (a)作物系數(shù)，(b)實際蒸散量Fig.5 Comparison between simulated and observed values (a)crop coefficient,(b)actual evapotranspiration

圖6 模型模擬值與觀測值逐日變化 (a)2008年作物系數(shù),(b)實際蒸散量Fig.6 Daily changes of simulated and observed values (a)crop coefficient in 2008,(b)actual evapotranspiration

續(xù)圖6

利用2011年土壤水分供應(yīng)充足(即土壤水分大于75%的土壤持水量)的相關(guān)數(shù)據(jù)對錦州玉米農(nóng)田的作物系數(shù)及蒸散數(shù)據(jù)進行擬合驗證。結(jié)果表明：該模型能夠很好地模擬2011年錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作物系數(shù)及蒸散的季節(jié)動態(tài)(圖7，圖8)，模擬值與觀測值之間的決定系數(shù)分別為0.876和0.869，二者過原點線性回歸斜率分別為1.037和1.005，均方根誤差分別為0.11和0.54 mm·d-1，一致性指數(shù)d分別為0.98和0.88。

表1 模擬作物系數(shù)Kc與FAO推薦值及目前研究成果比較Table 1 Comparison of calculated Kc in present study with those values from FAO and other researches

注：EC為渦度相關(guān)法,Lys為蒸滲儀法，PM為FAO Penman-Monteith法。

圖7 2011年模型模擬值與觀測值比較 (a)作物系數(shù),(b)實際蒸散量Fig.7 Comparison between simulated and observed values in 2011 (a)crop coefficient,(b)actual evapotranspiration

圖8 2011年模擬值與觀測值逐日變化 (a)作物系數(shù),(b)實際蒸散量Fig.8 Daily changes of simulated and observed values in 2011 (a)crop coefficient,(b)actual evapotranspiration

3 結(jié)論和討論

本研究利用2006—2008年和2011年錦州玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的渦度相關(guān)、氣象、作物發(fā)育期及葉面積指數(shù)觀測數(shù)據(jù)，分析了不受水分脅迫條件下玉米逐日作物系數(shù)特征及其與葉面積指數(shù)的關(guān)系。主要結(jié)論如下：

1) 渦度相關(guān)觀測數(shù)據(jù)顯示，玉米農(nóng)田實際蒸散量呈單峰型波動性變化，初期小于后期，于7月末至8月初達到最大值，4—9月農(nóng)田實際蒸散量占參考蒸散量的47%。

2) 作物系數(shù)Kc值隨時間變化規(guī)律與實際蒸散量相同。本研究利用連續(xù)3年的渦度相關(guān)數(shù)據(jù)及人工觀測的玉米葉面積指數(shù)和土壤濕度數(shù)據(jù),在土壤水分供應(yīng)充足(即土壤水分大于75%的土壤持水量)條件下修正了FAO提出的玉米作物系數(shù),將分段模擬擴展到日尺度模擬。

3) 作物系數(shù)受土壤、氣候、作物生長狀況和管理方式等諸多因素影響，作物系數(shù)與葉面積指數(shù)的變化規(guī)律基本相同，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.88(達到0.01顯著性水平)，且呈單峰型變化，即玉米出苗后隨著玉米生長發(fā)育、植株高度和葉面積指數(shù)的增加，作物系數(shù)也隨之增加，表明葉面積增加，蒸騰量加大，當葉面積指數(shù)于7月末至8月初達到最大值時，作物系數(shù)也達到最大值。

4) 本研究采用相對葉面積指數(shù)與作物系數(shù)的關(guān)系，消除了氣候、土壤、作物品種及管理水平等的影響，而相對葉面積指數(shù)可通過出苗后的逐日溫度資料計算得到，因此，可適用于沒有葉面積觀測地區(qū)的玉米作物實際蒸散量計算。

本研究玉米生長初期、發(fā)展期、中期和后期作物系數(shù)分別為0.26，0.55，1.14和0.63，結(jié)果與FAO推薦的作物系數(shù)基本一致，與陳鳳等[27]的研究結(jié)論初期0.25、中期1.25和后期0.6 基本一致，較文獻[29-32]的研究結(jié)果偏低，主要原因是測量蒸散量方法、研究區(qū)域及生育階段劃分不同。Alberto等[28]和Facchi等[21]利用渦度相關(guān)觀測數(shù)據(jù)在水分適宜情況下確定了玉米作物系數(shù)，前者試驗地點在意大利濕潤氣候區(qū)，初期、發(fā)展期、中期和后期作物系數(shù)分別為0.05， 0.51， 1.13和0.64，除玉米初期較本研究偏低外，其余3個發(fā)育階段與本研究一致，作物系數(shù)的計算方法與本研究方法相同；后者試驗地點在菲律賓地區(qū)，玉米初期、中期和后期作物系數(shù)為0.30～0.40， 0.96～1.02和0.35～0.89，玉米初期與本研究結(jié)果一致，中期和后期比本研究偏低，確定作物系數(shù)方法與本研究不同。從目前研究結(jié)果看，基于渦度相關(guān)法確定的作物系數(shù)與FAO推薦的作物系數(shù)基本一致。

本研究建立的作物系數(shù)模型可以較好地模擬逐日玉米農(nóng)田實際蒸散量動態(tài)，為農(nóng)田用水管理以及灌溉措施的制定提供依據(jù)。研究結(jié)果是在玉米不受水分脅迫條件下得到的，當水分條件受限制時，要進行水分影響的修正。

[1] 張淑杰,張玉書,紀瑞鵬,等.東北地區(qū)玉米干旱時空特征分析.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2011,29(1):231-236.

[2] 孫力,沈柏竹,安剛.中國東北地區(qū)地表干濕狀況的變化及趨勢分析.應(yīng)用氣象學(xué)報,2003,14(5):542-552．

[3] 魏鳳英,張婷.東北地區(qū)干旱強度頻率分布特征及其環(huán)流背景.自然災(zāi)害學(xué)報,2009,18(3):1-7．

[4] 張淑杰,張玉書,陳鵬獅,等.東北地區(qū)濕潤指數(shù)及其干濕界線的變化特征.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2011,29(3):226-232．

[5] Rana G,Katerji N.Measurement and estimation of actual evapotranspiration in the field under Mediterranean climate:A review.EuropeanJournalofAgronomy,2000,13(2):125-153.

[6] Ding R,Kang S,Li F,et al.Evapotranspiration measurement and estimation using modified Priestley-Taylor model in an irrigated maize field with mulching.AgriculturalandForestMeteorology,2013,168:140-148.

[7] Kjaersgaard J H,Plauborg F,Mollerup M,et al.Crop coefficients for winter wheat in a sub-humid climate regime.AgricWaterManag,2008,95(8):918-924.

[8] 王石立,婁秀榮,沙奕卓.華北地區(qū)小麥水分虧缺狀況初探.應(yīng)用氣象學(xué)報,1995,6(增刊Ⅰ):42-48.

[9] 呂厚荃,錢拴,楊霏云.華北地區(qū)玉米田實際蒸散量的計算.應(yīng)用氣象學(xué)報,2003,14(6):722-728.

[10] 毛飛,張光智,徐祥德.參考作物蒸散量的多種計算方法及其結(jié)果的比較.應(yīng)用氣象學(xué)報,2000,11(增刊Ⅰ):128-136.

[11] He B,Oue H,Wang Y,et al.Measurement and modeling of evapotranspiration from an irrigated wheat field in the Hetao Irrigation district of the Yellow River Basin.JournalofJapanSocietyofHydrologyandWaterResources,2007,20(1):8-16.

[12] Kang S Z,Su X L,Tong L,et al.A warning from an ancient oasis:Intensive human activities are leading to potential ecological and social catastrophe.TheInternationalJournalofSustainableDevelopmentandWorldEcology,2008,15(5):440-447.

[13] Yan H F,Oue H.Application of the two-layer model for predicting transpiration from the rice canopy and water surface evaporation beneath the canopy.JournalofAgriculturalMeteorology,2011,67(3):89-97.

[14] Yan H F,Zhang C,Oue H,et al.Comparison of different methods for estimating soil surface evaporation in a bare field.MeteorologyandAtmosphericPhysics,2012,118(3):143-149.

[15] 馮建設(shè),王建源,王新堂,等.相對濕潤度指數(shù)在農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測業(yè)務(wù)中的應(yīng)用.應(yīng)用氣象學(xué)報,2011,22(6):766-772.

[16] 馬曉群,吳文玉,張輝.農(nóng)業(yè)旱澇指標及在江淮地區(qū)監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用.應(yīng)用氣象學(xué)報,2009,20(2):186-194.

[17] Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop Evapotranspiration-guidelines for Computing Crop Water Requirements.Irrigation and Drainage Paper No.56,Food and Agricultural Organization of the United Nations,Rome,1998.

[18] Gao Y,Duan A,Sun J S,et al.Crop coefficient and water-use efficiency of winter wheat/spring maize strip intercropping.FieldCropsResearch,2009,111(1-2):65-73.

[19] Shrestha N K,Shukla S.Basal crop coefficients for vine and erect crops with plastic mulchin a sub-tropical region.AgricWaterManag,2014,143:29-37.

[20] Zhang C,Yan H F,Shi H B.Study of crop coefficient and the ratio of soil evaporation to evapotranspiration in an irrigated maize field in an arid area of Yellow River Basin in China.MeteorologyandAtmosphericPhysics,2013,121(3-4):207-214.

[21] Facchi A,Gharsallah O,Corbari C,et al.Determination of maize crop coefficients in humid climate regime using the eddy covariance technique.AgricWaterManag,2013,130:131-141.

[22] Shahrokhnia M H,Sepaskhah A R.Single and dual crop coefficients and crop evapotranspiration for wheat and maize in a semi-arid region.TheorApplClimatol,2013,114(3-4):495-510.

[23] 李榮平,周廣勝,王宇.中國東北玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)非生長季土壤呼吸作用及其對環(huán)境因子的響應(yīng).科學(xué)通報,2010,55(13):1247-1254.

[24] 蔡福,明惠青,李榮平,等.動態(tài)空氣動力學(xué)參數(shù)對玉米田陸-氣通量模擬的影響——以BATSle模型為例.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2013,24(8):2265-2273.

[25] 麻雪艷,周廣勝.春玉米最大葉面積指數(shù)的確定方法及其應(yīng)用.生態(tài)學(xué)報,2013,3(8):2596-2603.

[26] 王宇,周廣勝.雨養(yǎng)玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的蒸散特征及其作物系數(shù).應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2010,21(3):647-653.

[27] 陳鳳,蔡煥杰,王健,等.楊凌地區(qū)冬小麥和夏玉米蒸發(fā)蒸騰和作物系數(shù)的確定.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2006,22(5):291-293.

[28] Alberto M C R,Quilty J R,Buresh R J,et al.Actual evapotranspiration and dual crop coefficients for dry-seeded rice and hybrid maize grown with overhead sprinkler irrigation.AgricWaterManag,2014,136:1-12.

[29] Liu C,Zhang X,Zhang Y.Determination of daily evaporation and evapotranspiration of winter wheat and maize by large-scale weighing lysimeter and micro-lysimeter.AgriculturalandForestMeteorology,2002,111(2):109-120.

[30] Liu Y J,Luo Y.A consolidated evaluation of the FAO-56 dual crop coefficient approach using the lysimeter data in the North China Plain.AgricWaterManag,2010,97(1):31-40.

[31] Kang S Z,Gu B J,Du T S,et al.Crop coefficient and ratio of transpiration to evapotranspiration of winter wheat and maize in a semi-humid region.AgricWaterManag,2003,59(3):239-254.

[32] 宿梅雙,李久生,饒敏杰.基于稱重式蒸滲儀的噴灌條件下冬小麥和糯玉米作物系數(shù)估算方法.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2005,21(8):25-29.

[33] 梁文清,蔡煥杰,王健.陜西關(guān)中地區(qū)夏玉米作物系數(shù)試驗研究.節(jié)水灌溉,2011(12):1-4.

[34] Piccini G,Ko J,Marek T,et al.Determination of growth-stage-specific crop coefficient (Kc) of maize and sorghum.AgricWaterManag,2009,96(12):1698-1704.

Daily Crop Coefficient of Spring Maize Using Eddy Covariance Observation and Its Actual Evapotranspiration Simulation

Zhang Shujie1)Zhou Guangsheng2)Li Rongping1)

1)(InstituteofAtmosphericEnvironment,CMA,Shenyang110166)2)(ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081)

Spring maize is one of the most important crops in Northeast China and accounts for about 1/3 of grain crop area. Due to climate change in Northeast China during recent years, climate warming and drying trend is very significant. As a result, drought disasters of spring maize occur frequently, moreover, it often occurs in the critical period of the formation of maize production, resulting in a serious impact on maize yield. How to scientifically irrigate maize farmland and ensure maize yield stable and high is a serious challenge. In order to accurately calculate the actual evapotranspiration of maize, dynamic daily crop coefficient of spring maize and its relationship with leaf area index are studied, using the latent heat flux data from eddy covariance (EC), and corresponding data including meteorological data, phenological data and leaf area data during 2006-2008 and 2011 at Jinzhou Agricultural Ecosystem Research Station. Results indicate that both daily crop coefficient and actual evapotranspiration of spring maize farmland ecosystem show a unimodal curve change, and they reach the maximum from late July to early August (maize flowering and silk stages). A new dynamic crop coefficient model under conditions of enough water supply is developed for spring maize, and it indicates the close linear relationship between crop coefficient and leaf area index (R2=0.88,F=73.5,P<0.01). Furthermore, the relative leaf area index is simulated using the standardization of growth period based on cumulative temperature. The relationship between daily crop coefficient of spring maize and relative leaf area index are also developed (R2=0.93,F=527，P<0.01), which solves the calculation of daily actual evapotranspiration over spring maize farmland ecosystems without the leaf area observation. This new model improves the crop coefficient suggested by FAO, and extends the calculation from phonological stages to daily scale.

At present, crop coefficients come from different evapotranspiration observation methods, including lysimeter and eddy covariance, and different methods lead to significantly different results. The comparison shows that crop coefficients of maize at four phenological stages based on the evapotranspiration observations from eddy covariance towers are the closest to values suggested by FAO. The newly developed crop coefficient model is able to simulate daily actual evapotranspiration of spring maize farmland ecosystem with a good accuracy. It could provide theoretical basis for the management of agricultural water resources and irrigation.

spring maize; daily crop coefficient; eddy covariance method

10.11898/1001-7313.20150606

國家自然科學(xué)基金重點項目(41330531)，中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項(2015IAE-CMA05)

張淑杰,周廣勝,李榮平. 基于渦度相關(guān)的春玉米逐日作物系數(shù)及蒸散模擬. 應(yīng)用氣象學(xué)報，2015，26(6)：695-704.

2015-03-05收到， 2015-06-26收到再改稿。

* 通信作者， email: gszhou@cams.cma.gov.cn