基于改進的雙作物系數(shù)法估算遼河三角洲蘆葦濕地蒸散量

于文穎,紀瑞鵬,*,賈慶宇,馮 銳,武晉雯,張玉書

1 中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所, 沈陽 110166 2 遼寧省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害重點實驗室, 沈陽 110166

蒸散過程是陸地水文循環(huán)的重要組成部分,估算蒸散量對理解土壤-植物-大氣連續(xù)體(SPAC,Soil-Plant-Atmosphere Continuum)系統(tǒng)中的水分平衡和水分傳輸具有重要意義[1]。蒸散(ET,Evapotranspiration)的兩個組分蒸發(fā)(E,Evaporation)和蒸騰(T,Transpiration)分別反映了水分從土壤和植物向大氣傳輸時的非生物過程和生物過程[2],ET組分的拆分能更明晰不同水源對生態(tài)水文過程的貢獻[3],目前對于不同生態(tài)系統(tǒng)ET每個組分的重要性仍未達成共識[4]。未來氣候變化將顯著影響和改變?nèi)蛩h(huán)過程,蒸散過程及其組分的拆分是理解碳水循環(huán)變化的關(guān)鍵,準確估算各組分可以深入了解植被對水文過程的影響程度,準確估算蒸散量對于我們理解陸地生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。

蒸散是濕地水分支出的主要途徑,濕地蒸散量組分的拆分,對于了解濕地的水文過程和濕地蒸散過程對區(qū)域水循環(huán)的貢獻等方面有著重要意義[5]。目前,濕地蒸散量的監(jiān)測方法主要有蒸發(fā)皿法、同位素法、大孔徑閃爍儀法、渦動相關(guān)法以及遙感法等,其中,渦動相關(guān)法被公認為精度較高的觀測方法,獲取的數(shù)據(jù)可用于模型估算法的校正。濕地蒸散量模型估算法主要有：Thornthwaite 公式、Penman模型、Penman-Monteith模型、FAO- 56模型、Hammer-Kadle 經(jīng)驗方程、Priestly-Taylor模型、波文比能量平衡法等,其中FAO Penman-Moteith公式被認為是目前計算參考作物蒸散量的標準方法[6]。濕地蒸散量通常利用參考作物蒸散量和作物系數(shù)來估算,該方法的關(guān)鍵是確定作物系數(shù)。作物系數(shù)的計算方法包括單作物系數(shù)法和雙作物系數(shù)法,單作物系數(shù)把植被蒸騰和土壤蒸發(fā)作為一個整體來考慮,適合于均一完全覆蓋植被,雙作物系數(shù)將土壤蒸發(fā)系數(shù)和植被蒸騰系數(shù)區(qū)分開,反映了植被表面蒸散過程機理[7]。

國際糧農(nóng)組織(FAO,Food and Agriculture Organization)規(guī)定了各時期典型作物系數(shù)的經(jīng)驗常數(shù)[8]。研究表明,作物系數(shù)受生物因子和環(huán)境因子的共同影響,主要包括植被的高度、覆蓋度、葉面積指數(shù)、地表濕度、生長季節(jié)、地理位置、氣候和環(huán)境因子等[9-11]。為了選擇適用于不同類型濕地植被的作物系數(shù)以準確地評估濕地蒸散量,國內(nèi)外學者對FAO推薦的作物系數(shù)進行了修正。賈志軍等[12]利用線性方程修正了FAO推薦的3個發(fā)育期作物系數(shù),并計算了三江平原毛苔草沼澤濕地蒸散量；周林飛等[13]根據(jù)環(huán)境因子的變化將FAO推薦作物系數(shù)調(diào)整為4個發(fā)育期的作物系數(shù),并估算了石佛寺人工蘆葦濕地的蒸散量。Zhou等[14]利用空氣溫度、相對濕度和凈輻射作為輸入?yún)?shù)建立了日尺度作物系數(shù)模型,并估算了蘆葦濕地蒸散量。

蘆葦是濕地生態(tài)系統(tǒng)的主要植被類型之一,在我國北方分布廣泛[15]。濕地蒸散包括濕地水面-土壤-植被表面的蒸發(fā)過程、植被蒸騰過程和植被表面截留蒸發(fā)過程,對于蘆葦濕地,表面截留蒸發(fā)量較小,濕地蒸散以水(土)表面蒸發(fā)過程和蘆葦群落蒸騰過程為主。常用的雙源蒸散模型包括Shuttleworth-Wallace模型(S-W)和FAO- 56雙作物系數(shù)法,S-W模型計算參數(shù)多,相對復(fù)雜[16]。FAO- 56模型的雙作物系數(shù)法[17]是一個簡單易行的方法,但由于不同類型濕地植被雙作物系數(shù)的缺乏而使得FAO- 56模型的應(yīng)用受到限制[18-19]。因此,雙作物系數(shù)的確定是模擬蘆葦濕地蒸發(fā)與蒸騰過程需要解決的關(guān)鍵問題。

遼河三角洲濕地是亞洲最大的暖溫帶濱海濕地,其中蘆葦面積達到756km2,是亞洲第一大蘆葦濕地[20],模擬遼河三角洲蘆葦群落的蒸發(fā)與蒸騰過程,對于明確蘆葦濕地的水面-土壤-植被表面的水分交換、傳輸過程和平衡關(guān)系有著十分重要的意義。本文以遼河三角洲濕地蘆葦群落為研究對象,利用渦動相關(guān)水汽通量、小氣候梯度要素、群落內(nèi)水面蒸發(fā)和蘆葦群落生長參數(shù)等數(shù)據(jù)和FAO- 56模型計算雙作物系數(shù),分析作物系數(shù)動態(tài)變化過程及其主導(dǎo)影響因子,基于生物因子和環(huán)境因子建立時間尺度為小時的雙作物系數(shù)模型,為實現(xiàn)蘆葦濕地蒸發(fā)與蒸騰過程的分離提供參數(shù),同時可為濕地蒸散量的估算和水資源評估提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

遼河三角洲位于40°45′—41°10′N, 121°30′—122°00′ E,濕地生物類型多樣,自然濕地植被主要包括蘆葦(Phragmitesaustralis)、堿蓬(Suaedaglauca)、怪柳(Tamarixchinensis)、獐毛(Aeluropussinensis)、羊草(Leymuschinensis)、羅布麻(Apocynumvenetum)、香蒲(Typhaorientalis)等[21-22],其中,蘆葦沼澤濕地的面積占遼河三角洲總面積的20%以上[21]。該區(qū)域?qū)倥瘻貛Т箨懶园霛駶櫦撅L氣候,四季分明,雨熱同期,年平均氣溫8.3℃,年降水量611.6mm[23]。

研究區(qū)(圖1)選在中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所盤錦濕地生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站(40°56′N, 121°57′E)。該站位于遼寧省盤錦市大洼縣趙圈河蘆葦自然保護區(qū)內(nèi),保護區(qū)內(nèi)蘆葦濕地保存完好,其下墊面代表性較好。蘆葦生長季和淹水時間為4—10月,蘆葦平均高度2—3m,10月以后蘆葦進入枯萎期[24]。

圖1 遼河三角洲蘆葦濕地觀測站位置及實景圖Fig.1 Locations of the research station and actual scenery in the Liaohe River Delta wetland, China

1.2 試驗觀測及數(shù)據(jù)處理

蘆葦觀測場配備有小氣候梯度觀測系統(tǒng)(CAMS620-GS, Huatron, China)、渦動相關(guān)觀測系統(tǒng)(Li-cor, Inc, USA)、固液態(tài)蒸發(fā)與降水記錄儀(PD210, Huatron, China)等儀器設(shè)備。其中渦動相關(guān)觀測系統(tǒng)傳感器安裝高度3m,提供30min頻率的瞬時通量數(shù)據(jù),小氣候梯度觀測系統(tǒng)提供了5個高度(1, 2, 8, 16, 30m)30min頻率氣象數(shù)據(jù),包括風速、氣溫、相對濕度、水汽壓等[25]。本文數(shù)據(jù)包括2016年蘆葦生長季渦動相關(guān)系統(tǒng)的潛熱通量、感熱通量、小氣候梯度的氣象數(shù)據(jù)、降水量、水面蒸發(fā)量,土壤熱通量等數(shù)據(jù)。在蘆葦生長季不同生長階段,選擇天氣晴朗日觀測冠層葉面積指數(shù)和植株高度,并記錄發(fā)育期。采用Li- 2000冠層分析儀觀測葉面積指數(shù),每次選擇蘆葦樣方5個,重復(fù)10次,取其平均值；每次選擇10株蘆葦,利用量尺測量其高度,取其平均值。

渦動相關(guān)實測數(shù)據(jù)常用于模型計算或遙感反演蒸散值的精度檢驗,且廣泛應(yīng)用于各種類型濕地。利用Eddypro 5.0.1軟件對渦動相關(guān)系統(tǒng)獲取的通量數(shù)據(jù)進行坐標旋轉(zhuǎn)、密度效應(yīng)校正等處理,轉(zhuǎn)化為小時尺度觀測頻率的潛熱通量數(shù)據(jù)和蒸散量,并進行QA/AC奇異值剔除。

1.3 研究方法

1.3.1參考作物蒸散量的計算

利用FAO- 56 Penman-Monteith模型計算參考作物蒸散量,其表達式為：

(1)

式中,ET0為參考作物蒸散量,mm/d；Rn為作物表面凈輻射,MJ m-2d-1；G為土壤熱通量,MJ m-2d-1；T為平均氣溫,℃；es為飽和水汽壓,KPa；ea為實際水汽壓,KPa；Δ為飽和水汽壓-溫度曲線斜率,KPa/℃；γ為濕度計常數(shù),KPa/℃；u2為距地面2m高處風速,m/s。

1.3.2雙作物系數(shù)法

FAO- 56模型的雙作物系數(shù)法將蒸散量分為土壤蒸發(fā)和植物蒸騰兩部分計算,作物系數(shù)是實際蒸散量(ETc)和參考作物蒸散量(ET0)的比值,它綜合反映了環(huán)境因素和植物對蒸散的影響,包括空氣動力學阻力、表面阻力、植物品種和植被長勢等。

FAO- 56 雙作物系數(shù)法數(shù)學表達式為：

ETc=KcET0

(2)

式中,ETc為實際蒸散量,Kc為作物系數(shù),可分解為如下式：

Kc=KsKcb+Ke

(3)

式中,Kcb為反映植物蒸騰的基礎(chǔ)作物系數(shù)；Ke為土壤表面蒸發(fā)的蒸發(fā)系數(shù)；Ks為水分脅迫系數(shù),遼河三角洲濕地水分供應(yīng)充足,故本研究中Ks=1。

Kc=Kcb+Ke

(4)

在蘆葦生長季(蘆葦生長季和淹水時間均為4—10月),蘆葦根部完全被水淹沒,因此,將公式中的土壤表面蒸發(fā)系數(shù)(Ke)代換為水面蒸發(fā)系數(shù)Kw。

Kc=Kcb+Kw

(5)

若已知作物系數(shù)的各分量,就可以利用FAO- 56模型(式2)計算蘆葦濕地的蒸騰量、水(土)面蒸發(fā)量以及實際蒸散量。

1.3.3雙作物系數(shù)模型改進

將遼河三角洲濕地蘆葦發(fā)育期劃分為4個階段：生長初期、快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期。對蘆葦不同發(fā)育階段的Kc、Kcb和Kw與生物因子和環(huán)境因子進行擬合。首先分析Kc與冠層葉面積指數(shù)LAI、蘆葦高度h等生物因子及大氣溫度Ta、大氣相對濕度RH等環(huán)境因子的相關(guān)關(guān)系,找出其主導(dǎo)影響因子,利用主導(dǎo)影響因子重新構(gòu)建雙作物系數(shù)模型,對其參數(shù)進行擬合。擬構(gòu)建方程如下：

Kc=a×f(LAI,h) ×f(Ta,RH,…) +b

(6)

安裝在蘆葦群落中的水面蒸發(fā)儀連續(xù)監(jiān)測得到水面蒸發(fā)量E,利用下式計算實際水面蒸發(fā)系數(shù)Kw。

Kw=E/ET0

(7)

將渦動相關(guān)數(shù)據(jù)觀測的蒸散量ETc作為實際值計算Kc。

Kc=ETc/ET0

(8)

已知Kc和Kw即可用式(5)計算出Kcb。

2 結(jié)果與分析

2.1 蘆葦濕地ET0、ETc和E日變化

蘆葦群落ETc日變化表現(xiàn)為單峰或多峰曲線。晴天條件下,凌晨0時—6時蒸散低,隨著氣溫升高,蒸散量不斷升高,到12時和14時左右出現(xiàn)峰值；而后,隨著氣溫下降,蒸散不斷下降,夜間蒸散量下降到最低(圖2)。多云或陰雨天氣下,蒸散將呈現(xiàn)多峰曲線變化?；贔AO- 56 Penman-Monteith模型,利用小氣候梯度、通量等數(shù)據(jù)計算的ET0與利用渦動相關(guān)系統(tǒng)觀測的ETc變化趨勢基本一致,但蘆葦濕地ETc在數(shù)值上高于ET0。

晴天條件下,E的日變化與ETc的日變化趨勢基本一致,呈現(xiàn)早晚低、中午高的波動曲線變化(圖2)；多云或陰雨天氣條件下,E的日變化與ETc的日變化略有不同,但同樣呈現(xiàn)多峰波動變化。從數(shù)值上看,E在蘆葦生長初期高于快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期。

圖2 實際蒸散量ETc、水面蒸發(fā)量E與參考作物蒸散量ET0日變化Fig.2 Daily dynamics of actual evapotranspiration (ETc), water evaporation (E) and reference evapotranspiration (ET0) ETc: 實際蒸散量 Actual evapotranspiration; E: 水面蒸發(fā)量Water evaporation; ET0: 參考作物蒸散量Reference evapotranspiration

2.2 作物系數(shù)日動態(tài)及其影響主導(dǎo)因子

2.2.1Kc、Kcb和Kw日動態(tài)

在蘆葦生長初期,Kc和Kcb的日動態(tài)呈現(xiàn)多峰波動變化,全天波動幅度相對穩(wěn)定,波動范圍在0.6—1.2之間,其中白天(7時—17時,下同)波動范圍較小,在0.9—1.1之間；在快速生長期和穩(wěn)定生長期,Kc和Kcb夜晚波動幅度較大,而白天波動幅度較小,波動范圍在0.9—1.3之間；生長末期,Kc和Kcb夜晚波動幅度較大,白天呈現(xiàn)多峰波動曲線,波動范圍在0.8—1.2之間；Kw基本呈現(xiàn)白天低、夜晚高的波動曲線,在快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期白天的數(shù)值顯著低于生長初期(圖3)。

圖3 作物系數(shù)Kc、基礎(chǔ)作物系數(shù)Kcb和水面蒸發(fā)系數(shù)Kw日動態(tài)Fig.3 Daily dynamics of crop coefficient (Kc), basal crop coefficient (Kcb), and water evaporation coefficient (Kw ) Kc: 作物系數(shù) Crop coefficient; Kcb: 基礎(chǔ)作物系數(shù) Basal crop coefficient; Kw: 水面蒸發(fā)系數(shù) Water evaporation coefficient

2.2.2Kc、Kcb和Kw與生物和氣象因子的相關(guān)性

基于2016年的渦動水汽通量、小氣候梯度要素、水面蒸發(fā)量等數(shù)據(jù),計算蘆葦群落小時尺度和日尺度Kc、Kcb和Kw,并將其與葉面積指數(shù)LAI、株高h、氣溫Ta、相對濕度RH和風速u等因子進行相關(guān)性分析,結(jié)果表明,小時尺度Kc與Ta、LAI、h顯著相關(guān),Kw與RH顯著相關(guān),Kcb與Ta、RH、u、LAI、h均顯著相關(guān)(表1)；日尺度3個系數(shù)與LAI、h顯著相關(guān),與環(huán)境因子相關(guān)性不顯著(表2)。

為了避免估算小時尺度蒸散量時忽略掉生物因子的作用,在小時尺度數(shù)據(jù)相關(guān)分析中同樣加入了生物因子。基于整個生長季的各要素相關(guān)性分析結(jié)果,發(fā)現(xiàn)日尺度3個系數(shù)主要受生物因子的影響,小時尺度3個系數(shù)在短期內(nèi)主要受環(huán)境因子影響,而在較長時間范圍(如整個生長季)受生物因子和環(huán)境因子的共同影響。

表1 小時尺度作物系數(shù)與生物因子、氣象因子的相關(guān)關(guān)系

*P<0.05 水平顯著相關(guān), **P<0.01 水平顯著相關(guān)

2.3 雙作物系數(shù)模型構(gòu)建及檢驗

基于觀測站小時尺度的連續(xù)觀測數(shù)據(jù),參照FAO推薦的單、雙作物系數(shù)方程,結(jié)合非線性回歸法,建立基礎(chǔ)作物系數(shù)Kcb和水面蒸發(fā)系數(shù)Kw的模型,方程如下：

Kcb =[a1(Ta-20)+b1(u-2)+c1(RH-45)]LAId+e (9)

*P<0.05 水平顯著相關(guān),**P<0.01 水平顯著相關(guān)

利用非線性方程回歸迭代法估算方程中的參數(shù),參數(shù)擬合結(jié)果為：

a1=-0.702,b1=-0.651,c1=-0.066,d=-2.872,e=0.979,a2=-0.002,b2=-0.277,c2=0.138

2.4 改進的雙作物系數(shù)法模擬蘆葦濕地蒸騰與蒸發(fā)過程

圖4 實測與模擬蒸散量比較 Fig.4 Comparison of the calculated evapotranspiration and measured values

利用模擬的作物系數(shù)Kc計算小時尺度的蘆葦實際蒸散量,并與渦動相關(guān)系統(tǒng)觀測的實際蒸散量進行比較,決定系數(shù)R2達0.894,模擬效果很好(圖4)。

利用改進的作物系數(shù)法不僅可以計算蘆葦實際蒸散量,同時也能拆分蘆葦蒸騰過程和蒸發(fā)過程。分別以生長初期、快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期為例,模擬蘆葦群落蒸騰和水面蒸發(fā)量的日動態(tài)變化過程(圖5),其中,水面蒸發(fā)量分別占蘆葦總蒸散量的9.0%—16.3%、7.7%—13.1%、 7.4%—12.3%和11.6%—15.9%。隨著蘆葦?shù)目焖偕L,群落對水面的覆蓋度越來越高,蘆葦蒸散以蒸騰為主,棵間水面蒸發(fā)量占總蒸散量的比重越來越小。當蘆葦葉面積指數(shù)、覆蓋度達到最大值后,蘆葦開始呈現(xiàn)衰落趨勢,總蒸散量也將減少,水面蒸發(fā)量所占比重增加。

圖5 蘆葦濕地蒸騰和蒸發(fā)過程模擬Fig.5 The transpiration and evaporation process in reed wetland

遼河三角洲濕地蘆葦4月20日左右萌芽,在生長初期蒸散量較低,隨著蘆葦?shù)目焖僭鲩L,一般葉面積指數(shù)在7月份達到最大值,濕地蒸散量也通常在7月份達到最大值,9月之后進入凋萎期,蒸散量隨之減少[26](圖6)。研究認為,蘆葦覆蓋度的增加能夠增加濕地下墊面的蒸散量,同時,蘆葦群落蒸騰量的增加量將遠大于由于蘆葦遮蔭引起的棵間水(土)面蒸發(fā)的減少量[27],這與本研究的結(jié)果一致。

圖6 蘆葦濕地蒸散量日變化Fig.6 Diurnal variation of evapotranspiration in reed wetland

3 討論

3.1 基于改進的雙作物系數(shù)與FAO推薦作物系數(shù)模擬蒸散過程的結(jié)果比較

當蘆葦生長茂密,蘆葦對下墊面覆蓋度較高,此時水面蒸發(fā)很小,蘆葦蒸散主要以冠層蒸騰為主,但在蘆葦生長初期,水面裸露較多,水面蒸發(fā)無法忽略時,蘆葦群落的蒸散過程包括了蘆葦冠層蒸騰以及水面蒸發(fā)過程。遼河三角洲蘆葦濕地的蒸散過程以蘆葦蒸騰為主,5月份的水面蒸發(fā)量大于6—9月份,而6—9月份由于蘆葦覆蓋度較高,水面蒸發(fā)幾乎可以忽略不計。在蘆葦生長初期,作物系數(shù)隨著環(huán)境因子的變化,日變化也呈現(xiàn)波動過程,因此,單一的作物系數(shù)經(jīng)驗常數(shù)不適于小時尺度的蒸散模擬計算。在蘆葦生長快速和穩(wěn)定生長期,作物系數(shù)受環(huán)境因子影響減小,白天的變化呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的過程,在計算白天的蒸散量時,可以采用簡化的經(jīng)驗常數(shù)。

FAO推薦的蘆葦沼澤濕地(有水層)的作物系數(shù)Kc在生長初期、中期和末期分別為1.0,1.2和1.0。利用FAO推薦的作物系數(shù)計算遼河三角洲蘆葦濕地蒸散量與渦動相關(guān)系統(tǒng)觀測的實際蒸散量進行比較,相關(guān)系數(shù)R2為0.837(圖7)。以蘆葦生長中后期為例,分別利用FAO推薦的作物系數(shù)和利用改進的雙作物系數(shù)法計算蘆葦濕地蒸散量(圖8),基于改進雙作物系數(shù)法的蒸散量、基于FAO推薦作物系數(shù)的蒸散量和渦動相關(guān)實測值相比,發(fā)現(xiàn)三者的趨勢基本一致,但是利用FAO推薦的作物系數(shù)計算蒸散量模擬值偏高,尤其是在蘆葦生長中期和后期；而利用改進的雙作物系數(shù)法計算的結(jié)果與實測值比較接近。利用FAO推薦的作物系數(shù)模擬值偏高的原因可能是遼河三角洲濕地的蘆葦群落與FAO推薦的蘆葦沼澤生長環(huán)境和生態(tài)類型不同所引起的差異,另外單一的作物系數(shù)無法完全代表蘆葦長勢與環(huán)境的變化。

由于地區(qū)和品種等差異,直接采用FAO推薦的各類作物系數(shù)估算蒸散量可能產(chǎn)生較大誤差[28],研究普遍認為,植被群落的作物系數(shù)需要根據(jù)當?shù)靥鞖?、植被特點、土壤特性以及其他因素進行修正[29]。因此,一些學者考慮了地理因素和氣候特點等因素對FAO推薦的雙作物系數(shù)法進行了修正。Wright[30]根據(jù)當?shù)貧夂颦h(huán)境特點修正FAO推薦的作物系數(shù)；Rosa等[10,31]基于雙作物系數(shù)法開發(fā)了SIMdualKc模型；Paredes等[32]利用修正后的作物系數(shù)校準SIMdualKc模型用于豌豆蒸散過程模擬；彭世彰等[33]修訂了冬小麥、夏玉米、棉花及水稻作物的作物系數(shù)和土壤蒸發(fā)系數(shù)公式；張強等[34]針對春小麥利用風速和相對濕度修正了Kumar的作物系數(shù)方程；李謙等[35]等參照當?shù)貧夂驐l件和作物葉面積指數(shù)訂正稻田作物系數(shù)。馮禹等[36]基于葉面積指數(shù)修正了雙作物系數(shù)中的土壤蒸發(fā)系數(shù),用于估算春玉米蒸散。

圖7 實測與FAO法模擬蒸散量比較 Fig.7 Comparison of the calculated evapotranspiration used FAO method and measured values

圖8 實測與模擬蒸散量比較Fig.8 Comparison of the calculated evapotranspiration and measured values

基于FAO公式改進雙作物系數(shù)法和利用雙作物系數(shù)法估算農(nóng)田、森林等生態(tài)系統(tǒng)蒸騰和蒸發(fā)量的研究較多,但以濕地植被為研究對象的較少。蘆葦群落在生長季的覆蓋度較高,水(土)面蒸發(fā)系數(shù)雖然在一定范圍內(nèi)可以忽略,但是通過對作物系數(shù)法的改進,發(fā)現(xiàn)利用改進后的雙作物系數(shù)法估算濕地蒸散量比FAO推薦系數(shù)法更為準確,因此,所構(gòu)建的雙作物系數(shù)模型更適用于遼河三角洲濕地的蘆葦群落,同時還可以拆分蘆葦濕地的蒸發(fā)與蒸騰量。

3.2 調(diào)整FAO推薦的單作物系數(shù)經(jīng)驗值簡化蘆葦濕地蒸散模擬過程

改進的雙作物系數(shù)法是基于環(huán)境因子和生物因子的小時尺度動態(tài)作物系數(shù),能夠更有效地模擬蘆葦群落蒸發(fā)與蒸騰過程。但在實際應(yīng)用中,如果僅計算群落蒸散量,可以利用改進的單作物系數(shù)簡化計算。將蘆葦生長季劃分為生長初期、快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期4個階段。利用公式(7)計算Kc實際值,將各個時期每日的動態(tài)系數(shù)求取平均值,4個階段的作物系數(shù)平均值分別為0.9,1.1,1.0,0.9(表3)。

表3 遼河三角洲蘆葦群落各時期調(diào)整作物系數(shù)

表4給出了FAO推薦的不同時期蘆葦濕地作物系數(shù)經(jīng)驗值,以及其他文獻修正后的蘆葦濕地作物系數(shù)計算值。從表中可以發(fā)現(xiàn),4個階段蘆葦濕地作物系數(shù)變化趨勢基本一致,隨著蘆葦?shù)纳L,Kc值不斷增加,并在成熟后下降。蘆葦群落植被的高度、密度、覆蓋度以及環(huán)境因子均影響著作物系數(shù)的大小。

作物系數(shù)受氣候條件和下墊面特征等因素的影響[39],不同品種濕地植被的作物系數(shù)不盡相同。Drexler等[19]計算華金三角洲沼澤濕地蘆葦?shù)淖魑锵禂?shù)日均值為0.7—1.2,生長季平均值為0.95；Zhou等[14]計算的蘆葦濕地作物系數(shù)范圍為0.2—1.4,生長季平均值為0.71；Borin等[40]計算威尼斯和西西里島蘆葦濕地的作物系數(shù)范圍分別為4.7—8.4和2.3—8.5；Anda等[40]計算巴拉頓湖蘆葦濕地4—9月份作物系數(shù)分別為1.03,1.23,1.4,1.51,0.99,0.77,作物系數(shù)的季節(jié)平均值為0.73—1.37。Tuttolomondo等[41]計算西西里島人工濕地植物傘竹在生長初期、快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期的作物系數(shù)分別為1.05,3.39,5.71,2.55,香蒲的作物系數(shù)分別為1.2,3.84,6.51,2.95。Queluz等[42]計算人工濕地香蒲的作物系數(shù)月平均范圍為2.03—3.68。王昊等[38]利用FAO- 56模型和單作物系數(shù)法計算了扎龍?zhí)J葦濕地的蒸散量,在計算中調(diào)整了扎龍濕地蘆葦各生長時期的作物系數(shù),其生長初期、快速生長期、穩(wěn)定生長期和生長末期的作物系數(shù)分別為1.2,1.191,1.178和1.083,與本文相比,各時期作物系數(shù)均略高于遼河三角洲蘆葦濕地。賈志軍等[6]研究認為三江平原沼澤濕地(主要植被毛苔草)的作物系數(shù)主要受葉面積指數(shù)LAI的影響,利用LAI建立了作物系數(shù)線性回歸方程。本文的蘆葦群落除了受自身株高、葉面積的影響外,由于研究區(qū)地處濱海地區(qū),風速較大,風速是影響作物系數(shù)日變化的主導(dǎo)影響因子之一,因此作物系數(shù)方程的輸入因子包括風速。周林飛等[13]根據(jù)FAO推薦的作物系數(shù)調(diào)整了石佛寺人工蘆葦濕地的作物系數(shù),調(diào)整后的生長初期作物系數(shù)為1.2,快速生長期為1.204,穩(wěn)定生長期和生長末期加入風速、濕度和株高的影響因子,作物系數(shù)為變化值。鄧雯等[43]認為采用FAO- 56推薦的單作物系數(shù)法計算滇池外海環(huán)湖濕地植被年蒸散量是合理的。李志威等[44]對若爾蓋高原泥炭濕地植被初期、中期和末期修正后的作物系數(shù)分別為0.68,1.1,0.62,作物系數(shù)小于遼河三角洲蘆葦濕地。

表4 FAO和其他研究的蘆葦濕地作物系數(shù)(Kc)比較

FAO: 國際糧農(nóng)組織Food and Agriculture Organization

4 結(jié)論

基于渦動通量、小氣候梯度要素、水面蒸發(fā)等數(shù)據(jù)和作物系數(shù)的影響主導(dǎo)因子(氣溫、相對濕度、風速、葉面積指數(shù)),對遼河三角洲濕地蘆葦群落的作物系數(shù)Kc、基礎(chǔ)作物系數(shù)Kcb和水面蒸發(fā)系數(shù)Kw進行模擬,利用構(gòu)建的雙作物系數(shù)模型和FAO- 56模型,對遼河三角洲蘆葦群落冠層尺度的蒸發(fā)與蒸騰過程進行模擬?；谏镆蜃雍铜h(huán)境因子建立的動態(tài)雙作物系數(shù)模型,適用于小時尺度的蘆葦群落蒸散模擬,同時,實現(xiàn)了蘆葦群落蒸發(fā)過程與蒸騰過程的分離,解決了無法通過實際觀測直接獲取蘆葦群落蒸騰量的問題,蘆葦群落蒸散量的模擬精度提高了5.7%,可為開展蘆葦群落蒸發(fā)與蒸騰過程模擬提供參數(shù)。同時,調(diào)整了FAO推薦的蘆葦單作物系數(shù)經(jīng)驗常數(shù)值,新調(diào)整的單作物系數(shù)更適用于遼河三角洲濕地蘆葦群落的蒸散模擬。