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    西北地區(qū)冬小麥騰發(fā)量估算模型適用性評(píng)價(jià)

    2021-01-04 01:05:36張福娟崔寧博趙璐蔡煥杰胡笑濤張念肖璐虎海波楊德文
    關(guān)鍵詞:全生育期冬小麥生育期

    張福娟,崔寧博, , 3*,趙璐,蔡煥杰,胡笑濤,張念,肖璐,虎海波,楊德文

    (1. 四川大學(xué)水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610065; 2. 西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 楊凌 712100; 3. 南方丘區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610066; 4. 四川省攀枝花農(nóng)林科學(xué)研究院,四川 攀枝花 617061)

    準(zhǔn)確估算作物騰發(fā)量(ET)對(duì)提升灌溉水有效利用率、區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源優(yōu)化配置具有重要意義.前人依據(jù)作物的生長環(huán)境、氣候條件和管理特征提出了ET的估算模型,其中包括基于輻射法的Priestley-Taylor(PT)模型[1]和基于參考作物騰發(fā)量(ET0)的作物系數(shù)模型[2].PT模型所需參數(shù)較少,因而在估算ET中有著較為廣泛的應(yīng)用;作物系數(shù)模型是FAO-56推薦計(jì)算作物需水量的方法,該模型考慮了不同地區(qū)作物系數(shù)的差異性,在各地區(qū)ET計(jì)算中表現(xiàn)出較強(qiáng)的普適性.研究表明這2種模型對(duì)西北地區(qū)作物全生育期ET的估算精度較高,DING等[3]基于修正的PT模型對(duì)西北干旱地區(qū)2個(gè)生長季玉米的ET進(jìn)行模擬,其R2可達(dá)0.96.ZHAO等[4]采用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型和雙作物系數(shù)模型模擬西北干旱地區(qū)葡萄的ET,發(fā)現(xiàn)雙作物系數(shù)模型擬合度更高.李毅等[5]利用單雙作物系數(shù)模型估算西北地區(qū)不同砂石覆蓋條件下冬小麥需水量,其R2均在0.7以上.但目前2種模型在西北地區(qū)冬小麥分生育期ET估算的應(yīng)用相對(duì)較少.

    騰發(fā)是地表水分平衡中的重要組成部分,分析不同影響因子與ET的相關(guān)關(guān)系有助于研究作物耗水規(guī)律.ZHANG等[6]分析了夏玉米葉片、植物蒸騰作用以及農(nóng)田ET的變化,提出多尺度ET與其氣象控制因素之間的關(guān)系,為夏玉米ET變化規(guī)律提供了理論依據(jù).XU等[7]基于氣象觀測數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)分別研究了ET對(duì)氣象因子和作物長勢的響應(yīng)規(guī)律,認(rèn)為作物覆蓋度的變化是影響作物年際ET的主要因素.同時(shí),研究表明由于各種傳統(tǒng)作物模型輸入?yún)?shù)存在差異,其模擬精度也會(huì)不同[8],因此分析各生育期影響因子與ET的相關(guān)程度對(duì)模型的適用性評(píng)價(jià)必不可少.

    文中冬小麥實(shí)際ET由田間的大型稱重式蒸滲儀自動(dòng)測定,同時(shí)根據(jù)冬小麥生長情況將每年冬小麥全生育期劃分為4個(gè)分生育期,在對(duì)不同生育期ET與其影響因子進(jìn)行相關(guān)分析基礎(chǔ)上,采用作物系數(shù)模型和改進(jìn)的PT模型分別估算冬小麥各生育期ET,分析不同估算方法的精度差異,提出不同生育期模擬ET的最優(yōu)模型,為西北地區(qū)冬小麥的灌溉制度制定與高效用水管理提供參考.

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

    試驗(yàn)于2011—2014年3個(gè)冬小麥生長季在西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)業(yè)水土工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的灌溉試驗(yàn)站進(jìn)行.站點(diǎn)處于關(guān)中地區(qū),屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,具體位置為108.4oE,34.3oN,海拔521 m.站內(nèi)地形平坦,土壤質(zhì)地疏松.1 m土層平均田間持水量為28%,凋萎含水率為14%(以上均為體積含水率),平均干容重為1.44 g/cm3.從播種至收獲冬小麥全生育期內(nèi)降水量2011—2012年為278.8 mm,2012—2013年為207.4 mm,2013—2014年為294.0 mm.

    1.2 氣象數(shù)據(jù)與作物指標(biāo)測定

    冬小麥生長季逐日氣象數(shù)據(jù)由相鄰氣象站測得,主要包括最高氣溫Tmax、最低氣溫Tmin、平均溫度T、降雨量P、日照時(shí)數(shù)n、相對(duì)濕度RH以及10 m處的最大風(fēng)速u等,太陽凈輻射Rn通過實(shí)測日照時(shí)數(shù)計(jì)算得到,2011—2014年冬小麥生育期內(nèi)逐日氣象要素變化情況見圖1.在生長過程中,逐日對(duì)冬小麥的株高h(yuǎn)、覆蓋度fc進(jìn)行觀測和記錄,確定冬小麥的播種、越冬、返青、抽穗、乳熟和收獲日期;逐時(shí)對(duì)20~100 cm厚土層的土壤含水率進(jìn)行記錄.

    冬小麥ET由2個(gè)大型稱重式蒸滲儀自動(dòng)測定.測定時(shí)間間隔為1 h/次,將1 d內(nèi)各時(shí)段測量值累加得到日騰發(fā)量值.大型稱重式蒸滲儀表面積為6.67 m2,蒸滲儀量程為 0~6 t(±1%),靈敏度小于150 g,試驗(yàn)期間冬小麥均為充分灌溉水平.

    圖1 2011—2014年冬小麥生育期內(nèi)逐日氣象要素變化規(guī)律

    1.3 冬小麥生育期劃分

    根據(jù)2011—2014年冬小麥實(shí)際生長狀況,將每年冬小麥全生育期劃分為4個(gè)分生育期,從播種至返青為Ⅰ期,返青至抽穗為Ⅱ期,抽穗至乳熟為Ⅲ期,乳熟至收獲為Ⅳ期,具體劃分情況見表1.由于冬小麥所經(jīng)歷的越冬期較長,在越冬期土壤凍結(jié),土壤蒸發(fā)和作物蒸騰都很小,因此將越冬期劃入Ⅰ期.

    表1 各年份冬小麥生育期劃分情況

    1.4 單作物系數(shù)模型

    1.4.1 參考作物騰發(fā)量

    采用單作物系數(shù)模型計(jì)算冬小麥ET的公式為

    ET=KcET0,

    (1)

    式中:Kc為作物系數(shù);ET0為參考作物騰發(fā)量,文中采用FAO-56中的Penman-Monteith公式計(jì)算,即

    (2)

    其中:Rn為冠層表面的凈輻射量,MJ/(m2·d);G為土壤熱通量,MJ/(m2·d);T2為2 m處高度的平均溫度;VPD為飽和水汽壓差,kPa;u2為2 m處的風(fēng)速,m/s;Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率,kPa/℃;γ為濕度計(jì)常數(shù),kPa/℃.

    1.4.2 單作物系數(shù)的確定

    FAO-56作物需水量計(jì)算指南推薦的冬小麥不同生育期的作物系數(shù)為Kcini=0.7,Kcmid=1.15,Kcend=0.25,作物系數(shù)需要依據(jù)不同生育期的土壤水分和氣象因子進(jìn)行修正.根據(jù)楊凌當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件,分別對(duì)Kcini,Kcmid和Kcend進(jìn)行修正.

    Kcini的修正方法見參考文獻(xiàn)[2],當(dāng)日最低相對(duì)濕度的平均值不等于45%或u2不等于2 m/s時(shí),采用式(3)對(duì)Kcmid和Kcend進(jìn)行修正,即

    Kc=Kc(tab)+[0.04(u2-2)-0.004(RHmin-45)](h/3)0.3,

    (3)

    式中:h為相應(yīng)生育期內(nèi)冬小麥平均高度,m;u2為2 m高度處日平均風(fēng)速,1 m/s≤u2≤6 m/s;RHmin為最低相對(duì)濕度的平均值,20%≤RH≤80%;

    1.5 雙作物系數(shù)模型

    采用雙作物系數(shù)模型,分別計(jì)算充分供水條件下冬小麥蒸騰量和土壤蒸發(fā)量.其計(jì)算公式為

    ET=(Kcb+Ke)ET0,

    (4)

    式中:Kcb為基礎(chǔ)作物系數(shù);Ke為土壤蒸發(fā)系數(shù).

    1.5.1 基礎(chǔ)作物系數(shù)的確定

    FAO-56推薦的冬小麥不同生育期的基礎(chǔ)作物系數(shù)為Kcbini=0.15,Kcbmid=1.10,Kcbend=0.15,當(dāng)RHmin的平均值不等于45%或u2不等于2 m/s時(shí),采用式(3)對(duì)Kcbmid和Kcbend進(jìn)行修正.

    1.5.2 土壤蒸發(fā)系數(shù)的確定

    當(dāng)土壤水分含量較低,蒸發(fā)能力較弱時(shí),Ke值很小甚至為零.Ke計(jì)算公式為

    Ke=Kr(Kcmax-Kcb)≤fewKcmax,

    (5)

    式中:Kcmax,Kr分別為降雨或灌溉后作物系數(shù)的最大值和由累積蒸發(fā)水深決定的表層土壤蒸發(fā)衰減系數(shù);few為發(fā)生棵間蒸發(fā)的土壤占全部土壤的比例.式中各參數(shù)的確定方法見參考文獻(xiàn)[2].

    1.6 Priestley-Taylor模型

    Priestley和Taylor于1972年對(duì)PM模型進(jìn)行簡化,并提出了著名的Priestley-Taylor模型[1],即

    (6)

    式中:α為經(jīng)驗(yàn)系數(shù);λ為氣化潛熱,取2.45 MJ/kg.

    α取值受環(huán)境和作物因素等條件影響,文中通過實(shí)測資料提出適用于西北地區(qū)冬小麥的模型系數(shù)α[9].

    (7)

    (8)

    (9)

    得到各年份PT模型計(jì)算冬小麥不同生育期的模型系數(shù)α′i.2011—2012年各生育期的模型系數(shù)α′1,α′2,α′3,α′4分別為0.76,1.05,1.45,0.44,2012—2013年的α′1,α′2,α′3,α′4分別為1.11,1.06,1.12,0.51,2013—2014年的α′1,α′2,α′3,α′4分別為1.12,1.02,1.15,1.35.

    1.7 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

    選用均方根誤差RMSE、平均絕對(duì)誤差MAE、納什系數(shù)NSE和決定系數(shù)R2,并將其統(tǒng)一到整體評(píng)價(jià)指標(biāo)(global performance indicator,GPI)評(píng)價(jià)模型的精度[8],具體公式為

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 冬小麥全生育期ET變化情況分析

    由大型蒸滲儀實(shí)測的2011—2014年冬小麥全生育期ET變化情況見圖2.由圖2可知,3個(gè)年度冬小麥Ⅰ期(播種—返青)的ET較低,且在一定水平范圍內(nèi)波動(dòng),Ⅱ期(返青—抽穗)和Ⅲ期(抽穗—乳熟)ET逐漸增大,前2年冬小麥Ⅳ期(乳熟—收獲)ET均呈減小趨勢,最后1年ET在該生育期先增后減.3個(gè)年度冬小麥全生育期內(nèi)日均騰發(fā)量分別為1.43,1.57,1.75 mm/d,其中2011—2012年冬小麥Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ期的日均騰發(fā)量分別為0.53,0.96,4.30,1.75 mm/d,2012—2013年分別為0.69,2.07,3.53,0.98 mm/d,2013—2014年分別為0.71,1.97,3.75,4.47 mm/d.

    圖2 2011—2014年冬小麥生育期內(nèi)ET變化情況

    2.2 各生育期騰發(fā)量與影響因子相關(guān)性分析

    冬小麥各分生育期及全生育期ET與影響因子的相關(guān)性分析結(jié)果見表2.表2顯示,Ⅰ期日照時(shí)數(shù)n、溫度T、相對(duì)濕度RH等氣象因子與ET的相關(guān)程度明顯高于株高h(yuǎn)、覆蓋度fc等作物因子,說明Ⅰ期氣象因子對(duì)冬小麥ET起主導(dǎo)作用;Ⅱ期n,T與ET的相關(guān)系數(shù)分別為0.712,0.766,h,fc與ET的相關(guān)系數(shù)分別為0.578,0.530,且均達(dá)到極顯著水平(p<0.01),表明氣象因子和作物因子對(duì)冬小麥Ⅱ期ET均有較大影響;Ⅲ期ET與n的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.836,與T和RH的相關(guān)系數(shù)也在0.600以上,而h,fc與ET的相關(guān)系數(shù)不足0.200,且未達(dá)到極顯著水平,表明Ⅲ期冬小麥ET的主要驅(qū)動(dòng)因子和Ⅰ期同為氣象因子;Ⅳ期n,T與ET的相關(guān)程度明顯降低,只有RH與ET的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了極顯著水平,而fc與ET的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.749,可以看出在Ⅳ期氣象因子對(duì)ET的作用明顯減弱,作物因子對(duì)ET驅(qū)動(dòng)加強(qiáng);除RH和風(fēng)速u,全生育期中各影響因子與ET的相關(guān)系數(shù)均在0.500以上,說明全生育期冬小麥ET對(duì)多種因子的響應(yīng)程度相當(dāng).GONG等[10]基于稱重式蒸滲儀分析了溫室滴灌番茄ET的變化特征,發(fā)現(xiàn)在初期ET與土壤含水率有密切聯(lián)系,在中后期葉面積指數(shù)對(duì)ET的影響更大,這說明不同作物在各生育期土壤條件和生長情況發(fā)生變化時(shí),主要驅(qū)動(dòng)因子也會(huì)發(fā)生改變.

    表2 冬小麥各生育期騰發(fā)量與影響因子相關(guān)性分析結(jié)果

    2.3 各生育期經(jīng)驗(yàn)?zāi)P湍M精度分析

    以大型蒸滲儀實(shí)測ET為標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)比不同模型在各生育期的模擬精度,其結(jié)果見表3.由表可知,全生育期雙作物系數(shù)模型的RMSE,MAE和NSE分別為0.551 5,0.364 8 mm/d和0.896 4,R2為0.902 2,GPI排名第1;單作物系數(shù)模型的RMSE,MAE和NSE分別為0.711 5,0.487 7 mm/d和0.827 6,R2為0.828 1;PT模型的RMSE,MAE和NSE分別為0.893 6,0.591 6 mm/d和0.728 0,R2為0.734 0,模擬精度與作物系數(shù)模型相比較差.PT模型的輸入?yún)?shù)主要為T,n和RH等氣象參數(shù),并未考慮作物長勢和土壤含水率變化對(duì)ET的影響.經(jīng)驗(yàn)系數(shù)α雖然經(jīng)過實(shí)測資料的修正,但在各生育期α仍為靜態(tài)參數(shù).DING等[6]基于葉面積指數(shù)、土壤水分和覆蓋度等對(duì)ET的影響建立了改進(jìn)后的PT模型,實(shí)現(xiàn)了α的動(dòng)態(tài)化,其模擬精度明顯提高,作物系數(shù)模型本身就考慮了不同生育期冬小麥生長情況和土壤水分含量的動(dòng)態(tài)變化,因此模擬效果更好.

    從表3可看出,Ⅰ期各模型的模擬精度較全生育期明顯下降,雙作物系數(shù)模型的R2,NSE分別為0.511 8,0.500 0,模擬精度仍最高;單作物系數(shù)模型和PT模型的R2,NSE均在0.500 0以下,其中單作物系數(shù)模型的R2僅為0.239 3,表明單作物系數(shù)模型雖然在全生育期中總體模擬效果較好,但在Ⅰ期并不適用.冬小麥Ⅰ期含有較長時(shí)間的越冬期,由圖1可知,在越冬期間Rn和T均呈下降趨勢,冬小麥生長緩慢、覆蓋度較低,騰發(fā)以土壤蒸發(fā)為主,雙作物系數(shù)模型能區(qū)分土壤蒸發(fā)和作物蒸騰,相比單作物系數(shù)模型模擬效果更佳.

    Ⅱ,Ⅲ期,雙作物系數(shù)模型的R2分別為0.821 6,0.854 3,RMSE分別為0.540 9,0.828 8 mm/d,單作物系數(shù)模型和PT模型的R2分別在0.700 0,0.600 0以上,且均達(dá)到極顯著水平,可見3個(gè)模型在冬小麥生長發(fā)育期和生長旺盛期模擬效果較好.由表2和圖1可知,Ⅱ,Ⅲ期冬小麥ET與n,T和RH的相關(guān)系數(shù)較Ⅰ期明顯增大,Rn和T在冬小麥快速生長期呈上升趨勢,葉片氣孔導(dǎo)度亦隨之逐漸升高,氣象因子對(duì)冬小麥ET的驅(qū)動(dòng)作用增強(qiáng),因?yàn)?個(gè)模型都考慮了氣象因子對(duì)ET的影響,所以在Ⅱ,Ⅲ期模擬效果較為穩(wěn)定.

    表3 冬小麥各生育期不同模型的ET模擬精度

    Ⅳ期,雙作物系數(shù)模型的R2,NSE分別為0.799 1,0.792 1,單作物系數(shù)模型的R2,NSE分別為0.671 6,0.652 5,說明單雙作物系數(shù)模型在覆蓋度較大時(shí),模擬精度無明顯差異;PT模型的R2僅為0.270 8,NSE為0.159 8,精度明顯低于作物系數(shù)模型.根據(jù)Ⅳ期冬小麥ET與影響因子的相關(guān)分析,ET與fc相關(guān)程度較高,n,T等對(duì)ET的作用明顯減弱,導(dǎo)致以氣象因子為主要輸入?yún)?shù)的PT模型精度發(fā)生改變.此外,PT模型沒有考慮RH的影響,由圖1可知,在小麥生育后期RH維持在較高水平,這可能造成該模型估算結(jié)果存在較大偏差.圖3為全生育期模擬騰發(fā)量與實(shí)測騰發(fā)量的對(duì)比,圖中n為樣本數(shù)量.

    圖3 冬小麥全生育期模擬騰發(fā)量與大型蒸滲儀實(shí)測騰發(fā)量的對(duì)比

    圖3表明全生育期各模型模擬ETm(Model ET)和實(shí)測ETs(Measured ET)的線性關(guān)系較好,但3個(gè)模型模擬值都偏小.單作物系數(shù)模型雖采用了氣象和作物因子,可土壤條件和地表情況不在研究范圍內(nèi),將土壤蒸發(fā)和作物蒸騰看作同一涌源造成了模擬誤差.雙作物系數(shù)模型的模擬結(jié)果在很大程度上取決于Ke,3個(gè)年度經(jīng)過修正后的Kcbmid和Kcbend均低于FAO-56作物需水指南中的推薦值,這可能是雙作物系數(shù)模型估算結(jié)果偏小的原因.土壤蒸發(fā)主要與T,Rn有關(guān),當(dāng)冬小麥處于快速生長期時(shí),生理活動(dòng)不斷增強(qiáng),氣孔導(dǎo)度隨溫度上升而增大,ET以植株蒸騰為主;到了生育后期小麥葉片逐漸枯黃,需水量有所減少,但此時(shí)地面覆蓋度較大,土壤蒸發(fā)并不明顯,因此在土壤蒸發(fā)較弱時(shí)PT模型可能會(huì)低估作物蒸騰作用而導(dǎo)致模擬ET偏小.同時(shí)本研究在對(duì)PT模型進(jìn)行改進(jìn)時(shí)并未考慮到不同生育期氣候、土壤水分和作物狀態(tài)變化對(duì)α變異性的影響,這也會(huì)使模擬值和實(shí)測值存在一定偏差.

    3 結(jié) 論

    1) Ⅰ期和Ⅲ期n,T,RH等氣象因子是冬小麥ET的主導(dǎo)因子,其相關(guān)系數(shù)均在0.4以上;在Ⅳ期冬小麥ET與n,T的相關(guān)系數(shù)不足0.3,與fc的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.749,作物因子主導(dǎo)騰發(fā);而冬小麥全生育期和Ⅱ期ET與n,T,h和fc的相關(guān)系數(shù)變化范圍為0.5~0.7,ET對(duì)氣象因子和作物因子的響應(yīng)程度相當(dāng).

    2) 雙作物系數(shù)模型在各生育期的模擬效果最好,可將其作為西北地區(qū)估算冬小麥ET的推薦模型.Ⅰ期單作物系數(shù)模型模擬精度低于PT模型,在其他生育期單作物系數(shù)模型GPI排名均高于PT模型.全生育期和Ⅱ,Ⅲ期PT模型的R2均在0.600 0以上,在ET與氣象因子相關(guān)程度較大時(shí)可采用PT模型模擬ET.

    3) 不同模型模擬精度因各生育期ET的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)生變化而存在差異.Ⅱ,Ⅳ期當(dāng)ET對(duì)h,fc等作物因子響應(yīng)程度較大時(shí),作物系數(shù)模型的估算效果較好.而Ⅰ,Ⅲ期當(dāng)n,T等氣象因子為ET的主導(dǎo)因子時(shí),Priestley-Taylor模型模擬精度明顯提高.

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