太行山前平原40年冬小麥作物系數(shù)變化及影響因素研究*

李昊天,李 璐,閆宗正,高聰帥,韓琳娜,張喜英**

(1.中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心/中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室石家莊 050022; 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049; 3.河北省水利工程局 石家莊 050021)

淡水資源匱乏是全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的重大問(wèn)題,隨著氣候變化帶來(lái)的干旱發(fā)生頻率和嚴(yán)重程度的增加,優(yōu)化農(nóng)田水分管理,提升水資源利用效率顯得尤為重要。太行山前平原是中國(guó)華北平原冬小麥(L.)產(chǎn)區(qū)的重要組成部分。然而,由于冬小麥生育期降雨無(wú)法滿足作物需水要求,一般生育期需要灌水2～4 次,依賴于抽取地下水的灌溉造成地下水位顯著降低,威脅到了區(qū)域灌溉農(nóng)業(yè)的可繼續(xù)發(fā)展。因此,合理確定作物需水量,實(shí)行限水灌溉對(duì)于保護(hù)太行山前平原地下水資源具有重要意義。

作物系數(shù)()定義為作物的實(shí)際蒸散量(ET)與參考作物蒸散量(ET)比值,常用于估算作物需水量,該系數(shù)在農(nóng)田水分管理中發(fā)揮著重要作用。作物系數(shù)受土壤、氣候、作物生長(zhǎng)狀況及農(nóng)業(yè)管理方式等因素影響,需通過(guò)相應(yīng)實(shí)地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。蒸發(fā)造成的土壤表面水分損失和作物葉面蒸騰造成的水分損失合稱為蒸散發(fā),是水循環(huán)過(guò)程中一個(gè)重要的通量參數(shù),也是灌溉水消耗的重要組成部分。作物系數(shù)在作物生育期的變化反映了作物在整個(gè)生長(zhǎng)季耗水的變化規(guī)律,可以根據(jù)作物系數(shù)變化曲線對(duì)蒸散量進(jìn)行估算。當(dāng)前對(duì)于作物實(shí)際蒸散量的研究,應(yīng)用較為廣泛的方法主要有土壤水量平衡法、蒸滲儀法、波文比能量平衡法和遙感法。綜合考慮更多的土壤類型及作物水分應(yīng)用特征,聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)也擴(kuò)大了對(duì)作物各生育期作物系數(shù)的估算方案。陳玉民提出盡管不同生育階段作物系數(shù)年際間不穩(wěn)定,但全生育期的作物系數(shù)年際間較為穩(wěn)定,同時(shí)存在一定的地域性特征。然而近年來(lái)的研究表明作物系數(shù)隨時(shí)間尺度改變,例如曹永強(qiáng)等提出河北省1955-2014年冬小麥作物系數(shù)呈不顯著下降趨勢(shì)。李波等研究發(fā)現(xiàn)近70年?yáng)|北地區(qū)春玉米(L.)全生育期作物系數(shù)年際變化呈顯著下降趨勢(shì)?？臻g尺度上,關(guān)于作物系數(shù)的變化規(guī)律研究近年來(lái)逐漸增多,且多集中在省域尺度。上述實(shí)例表明作物系數(shù)在時(shí)間及空間尺度上存在差異,需結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行具體計(jì)算。宋妮等證明實(shí)測(cè)方法是獲取作物系數(shù)最可靠的途徑,但實(shí)測(cè)資料的地區(qū)分布和時(shí)間系列均十分有限,實(shí)際研究中需要通過(guò)基于有限實(shí)測(cè)資料空間上的插補(bǔ)和系列上的延長(zhǎng)以估算作物系數(shù)。以往研究對(duì)于長(zhǎng)周期產(chǎn)量變化對(duì)作物系數(shù)影響的關(guān)注度不足,針對(duì)于華北平原溫帶季風(fēng)氣候區(qū)的作物系數(shù)研究資料也較少。

作物產(chǎn)量通過(guò)育種和田間管理措施的改進(jìn)逐漸增加,由此帶來(lái)的需水量提升會(huì)對(duì)作物系數(shù)產(chǎn)生重要影響,例如Zhang 等發(fā)現(xiàn),1979-2009年華北平原作物產(chǎn)量提高50%,而年均作物蒸散量?jī)H略有增加。作物系數(shù)也受到氣候因素影響,各氣象因子貢獻(xiàn)值變化同樣會(huì)改變作物系數(shù)。聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織作物需水量計(jì)算指南(FAO-56)中所提出的作物系數(shù)計(jì)算方法,需要滿足標(biāo)準(zhǔn)氣候(日間平均相對(duì)濕度45%,平均風(fēng)速2 m·s,半濕潤(rùn)性氣候)下無(wú)水分脅迫、田間管理水平高的條件。然而,實(shí)際生產(chǎn)中作物種植密度、土壤質(zhì)地及鹽分含量、品種更新等因素往往會(huì)對(duì)作物系數(shù)產(chǎn)生影響。此外,以往研究中所采用的氣象及產(chǎn)量數(shù)據(jù)多為地方氣象站及相關(guān)部門公開(kāi)數(shù)據(jù),缺少特定區(qū)域長(zhǎng)周期田間氣象、產(chǎn)量變化數(shù)據(jù)。作物品種、養(yǎng)分投入、耕作措施等田間管理措施隨著生產(chǎn)條件的改變而改變,對(duì)作物生產(chǎn)、產(chǎn)量、耗水等產(chǎn)生影響而影響作物系數(shù)。

本研究基于中國(guó)科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站冬小麥長(zhǎng)期定位灌溉試驗(yàn),通過(guò)長(zhǎng)期氣象及產(chǎn)量數(shù)據(jù),計(jì)算并分析1980-2020年充分供水條件下作物系數(shù)變化規(guī)律及影響因素。同時(shí)基于該站2017-2020年現(xiàn)狀生產(chǎn)條件下冬小麥生長(zhǎng)季試驗(yàn)數(shù)據(jù),分析各生育期作物系數(shù)的主要影響因素,為確定冬小麥作物系數(shù)和制定合理灌溉制度提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)概況

田間試驗(yàn)研究在中國(guó)科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站(37°50′N,114°40′E,海拔高度50.1 m)進(jìn)行。試驗(yàn)站位于太行山前平原,屬于暖溫帶半濕潤(rùn)半干旱季風(fēng)氣候區(qū),光熱資源豐富。作物種植模式為冬小麥和夏玉米一年兩熟,其中冬小麥一般于10月初播種,苗期從10月中旬持續(xù)至11月底,12月至次年2月為越冬期,3月初進(jìn)入返青期,拔節(jié)期于4月初開(kāi)始,抽穗期發(fā)生在4月底,揚(yáng)花灌漿期從5月初至5月下旬,成熟期通常在5月底至6月10日左右。冬小麥?zhǔn)斋@后立即播種夏玉米并于當(dāng)年9月底收獲。1980-2020年試驗(yàn)站多年平均降水量為480 mm。受季風(fēng)氣候影響,華北地區(qū)約70%的降水量集中于每年的7-8月份即夏玉米生長(zhǎng)季,而冬小麥整個(gè)生長(zhǎng)季需水量在450 mm 左右,而同期多年平均降水量為115 mm 左右,灌溉補(bǔ)水是本地區(qū)保證冬小麥穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的重要措施。試驗(yàn)地點(diǎn)2 m 土壤剖面土壤物理特征如表1所示。0～90 cm 土層主要為壤土,90 cm 以下土壤為黏壤土。0～2 m 土壤剖面平均田間持水量為35.6%(體積含水率,·),凋萎系數(shù)為13.1%(體積含水率,·),pH 為8。

表1 試驗(yàn)地點(diǎn)不同層次土壤物理特征Table 1 Soil physical characteristics at different soil layers for the experimental site

定點(diǎn)試驗(yàn)田管理措施與當(dāng)?shù)剞r(nóng)田相同。1980-2020年期間冬小麥管理中的具體秸稈處理、耕作、化肥施用和品種變化如表2所示。每季冬小麥播種前,將全部磷肥和鉀肥及總量1/4 的氮肥作為基肥撒施于土壤表層。翻耕整地后播種小麥,播量為225 kg·hm,行距為“4 密1 稀”播種方式,平均行距15 cm。其余氮肥分為等量?jī)刹糠?在冬小麥拔節(jié)期及夏玉米大喇叭口期施入農(nóng)田。

表2 試驗(yàn)地點(diǎn)冬小麥田間管理措施變化(1980—2020年)Table 2 Field management measures for the experimental plot during 1980-2020 for winter wheat

本研究所用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站的一個(gè)長(zhǎng)期灌溉定位試驗(yàn),該試驗(yàn)包括冬小麥和夏玉米各生育期從不灌水到灌水5 次的6 個(gè)處理,每個(gè)處理4 次重復(fù)。試驗(yàn)小區(qū)隨機(jī)排列,每個(gè)小區(qū)面積5 m×9 m。各小區(qū)之間及試驗(yàn)地周邊用2 m 寬的保護(hù)行隔開(kāi),保護(hù)行不灌水,減少相鄰小區(qū)之間水分影響。灌溉水來(lái)源于地下水,通過(guò)低壓管道輸送到小區(qū),用水表計(jì)量每個(gè)小區(qū)的灌水情況。由于每個(gè)生育期降水條件的差異,故采用6 個(gè)處理中獲得最高產(chǎn)量的灌溉處理作為滿足作物需水要求的處理(生育期灌溉5 水,共計(jì)360 mm),進(jìn)行作物系數(shù)的計(jì)算。所選處理冬小麥各關(guān)鍵生育期灌溉量分別為越冬前80 mm、拔節(jié)期90 mm、孕穗期60 mm、開(kāi)花期70 mm 以及灌漿期60 mm,生育期累計(jì)灌水量360 mm,基本彌補(bǔ)了本地區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季降水量不足的情況。

1.2 氣象因子和參考作物蒸散量計(jì)算

利用距離中國(guó)科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站約50 m 的標(biāo)準(zhǔn)氣象站,獲取逐日最高及最低溫度、相對(duì)濕度、降雨量、風(fēng)速、飽和水汽壓差等氣象因子。氣象觀測(cè)資料通過(guò)王鵬濤等提出的方法進(jìn)行處理及訂正,采用5年滑動(dòng)平均值對(duì)氣象數(shù)據(jù)年際變化情況進(jìn)行分析。利用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith 方程計(jì)算參考作物蒸散量(ET)。參考作物定義為面積大、高度均勻、生長(zhǎng)旺盛、完全遮蔽地面且供水充分的綠色草地(反射率為0.23,高度為0.12 m,表面空氣阻力為70 s·m)。具體計(jì)算公式為:

式中: ET為參照作物蒸散量(mm·d),代表作物表面上的凈輻射(MJ·m·d),為土壤熱通量(MJ·m·d),是2 m 高處日平均氣溫(℃),代表2m 高處的平均風(fēng)速(m·s),為飽和水汽壓(kPa),為實(shí)際水汽壓(kPa),Δ 代表飽和水汽壓曲線的斜率(kPa·℃),濕度計(jì)常數(shù)。

1.3 土壤含水率

從試驗(yàn)開(kāi)始,每個(gè)冬小麥生長(zhǎng)季采用土鉆取土法,于播種前、收獲后及其他主要生長(zhǎng)階段以每20 cm 為一層。測(cè)定0～2 m 土壤含水率,樣品稱重后放入鋁盒中置于烘箱,105 ℃烘干12 h 后稱取干重,通過(guò)重量變化求得土壤重量含水率,利用每層容重?cái)?shù)據(jù),計(jì)算體積含水率。

從1986年開(kāi)始,在每個(gè)小區(qū)安裝深度2 m 的鋁管,用中子儀每周測(cè)定0～2 m 土壤剖面體積含水率(從1986-2010年,用IH-II,Cambridge,UK; 2011年后利用503DR,CPN International Inc.USA)。中子儀使用前進(jìn)行了校正,利用實(shí)際測(cè)定土壤體積含水率與中子儀測(cè)定數(shù)值建立關(guān)系。0～20 cm 上層土壤含水率利用土鉆取土法獲取。

2017-2020年冬小麥生長(zhǎng)季,隨著觀測(cè)手段的進(jìn)步,每個(gè)處理選擇一個(gè)小區(qū)安裝智墑儀(ET200,東方智感科技股份有限公司,中國(guó)),智墑儀埋深2 m,以每10 cm 為一層逐小時(shí)測(cè)定土壤體積含水率變化,測(cè)定數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸并可遠(yuǎn)程下載。

1.4 葉面積、生物量及產(chǎn)量測(cè)定

試驗(yàn)期間詳細(xì)記錄各生長(zhǎng)季冬小麥播種時(shí)間、主要生育期及收獲時(shí)間。各小區(qū)單獨(dú)收獲,使用脫粒機(jī)脫粒并風(fēng)干稱重確定籽粒產(chǎn)量(籽粒含水量13%)。收獲之前測(cè)定植株密度,每小區(qū)選取80～100穗測(cè)定生物量、粒重,獲得收獲指數(shù)。利用收獲指數(shù)和小區(qū)籽粒產(chǎn)量,獲得生物產(chǎn)量。2017-2020年冬小麥3 個(gè)生育期于越冬前期、返青期、拔節(jié)期及楊花期在每個(gè)小區(qū)分別隨機(jī)選取冬小麥80 莖,利用臺(tái)式葉面積儀(Li-3100C,LI-COR,USA)進(jìn)行葉面積測(cè)定,葉面積指數(shù)(LAI)通過(guò)密度進(jìn)行計(jì)算。將植株烘干稱重以測(cè)定干物質(zhì)量,結(jié)合密度計(jì)算單位面積生物量。冬小麥成熟時(shí),隨機(jī)選取80～100 穗進(jìn)行考種,獲取收獲指數(shù)、穗粒數(shù)及粒重。

1.5 氣象因子與參考作物蒸散量相關(guān)性

關(guān)于氣象因子對(duì)參考作物蒸散量的擾動(dòng)情況,通常采用McCuen提出的敏感系數(shù)(S)法進(jìn)行分析。具體計(jì)算方法為:

式中:v代表某一類型的氣象因子,S代表相應(yīng)氣象因子的敏感系數(shù)。將氣象因子對(duì)ET的變化無(wú)量綱化,使得比較ET對(duì)單個(gè)氣象因子的敏感性變得簡(jiǎn)單可行。敏感系數(shù)為正表明氣候因子與ET呈正相關(guān),敏感系數(shù)為負(fù)則表明氣候因子與ET呈負(fù)相關(guān)。敏感系數(shù)絕對(duì)值越大,表明響應(yīng)氣候因子對(duì)ET的影響也越大。

采用Yin 等提出的氣象因子對(duì)參考作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)量(G)的計(jì)算方法(公式3),即氣候因子相對(duì)變化量與敏感系數(shù)乘積:

1.6 冬小麥生育期蒸散量和作物系數(shù)計(jì)算

利用水量平衡法計(jì)算1980-2020年冬小麥生育期蒸散量(ET)和2017-2020年全生育期及不同生育階段的蒸散量(ET):

式中:為降水量(mm),SWD 為0～2 m 土層的生育期或階段土壤水分消耗量(mm),CR 是土壤毛管上升至根區(qū)的水量(mm),為地表徑流(mm),為根區(qū)土壤水分下滲量(mm)。由于試驗(yàn)地1980-2020年地下水埋深在15～40 m,故毛管上升水量CR 可以忽略不計(jì); 小區(qū)四周均設(shè)置有保護(hù)行且起壟封閉,作物生育期內(nèi)降雨和灌水沒(méi)有形成地表徑流,故為0。根區(qū)土壤下滲量()根據(jù)Zhang 等提出的方法計(jì)算獲取:

式中:是土壤導(dǎo)水率,Δ是土壤深度差,Δ為對(duì)應(yīng)深度差的土壤水勢(shì)差。利用非飽和土壤導(dǎo)水率與土壤體積含水量的指數(shù)關(guān)系=× exp[-(-)/(-)]計(jì)算,其中是土壤飽和導(dǎo)水率,是土壤飽和體積含水量,是土壤體積含水量,是殘余土壤體積含水量,是與土壤物理性質(zhì)相關(guān)的系數(shù),該系數(shù)根據(jù)Kendy 等的結(jié)果,取值14.5。計(jì)算中利用根系層相鄰兩個(gè)土層的土壤體積含水量數(shù)據(jù),依據(jù)張喜英等建立的不同深度土壤體積含水量與土壤基質(zhì)勢(shì)的關(guān)系獲得土壤基質(zhì)勢(shì),忽略土壤溶質(zhì)勢(shì),由土壤基質(zhì)勢(shì)和重力勢(shì)獲得某一層次土壤水勢(shì)。

作物充分供水條件下的ET=×ET,作物系數(shù)=ET/ET。該公式可用于作物整個(gè)生育期或各生育階段的作物系數(shù)計(jì)算。

1.7 統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)分析及作圖通過(guò)SPSS Version 26 和Excel 軟件完成。相同處理多個(gè)重復(fù)取平均值,采用線性回歸分析各因素間相關(guān)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 1980-2020年氣象因素及參考作物蒸散量變化

圖1 為1980-2020年相關(guān)氣象參數(shù)及其敏感系數(shù)的變化情況。從圖1 可知,1980-2020年冬小麥生長(zhǎng)季多年平均溫度()、相對(duì)濕度(RH)、平均風(fēng)速()、日照時(shí)數(shù)(SH)分別為7.23 ℃、65.91%、1.13 m·s、1258.97 h。對(duì)比氣象觀測(cè)資料中最高溫度()、最低溫度()和平均溫度()多年變化情況,5年滑動(dòng)平均值增長(zhǎng)7.23%,每季平均增加0.05 ℃,每季平均增加0.07 ℃,每季平均增加0.03 ℃,特別是近年來(lái)(2011-2020年)最高氣溫增加速度較快,年均增速達(dá)0.20 ℃,表明冬小麥生長(zhǎng)季平均溫度的升高主要是由于最高溫度的上升導(dǎo)致; 平均風(fēng)速總體維持穩(wěn)定,5年滑動(dòng)平均值下降2.6%; 而日照時(shí)數(shù)及相對(duì)濕度均顯著下降,5年滑動(dòng)平均值分別下降了11.4%和8.4%。

相對(duì)濕度的降低和平均溫度的增加對(duì)參考作物蒸散量有正面影響,而風(fēng)速和日照減少對(duì)參考作物蒸散量有負(fù)面影響。敏感系數(shù)計(jì)算結(jié)果(圖1)顯示,日照時(shí)數(shù)敏感系數(shù)()最高,平均溫度()次之,之后是平均風(fēng)速(),3 因素的敏感系數(shù)的均值為0.16～0.18。參考作物蒸散量與相對(duì)濕度則表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),且相對(duì)濕度敏感系數(shù)()絕對(duì)值較高,多年均值為0.63,證明相對(duì)濕度的降低將會(huì)導(dǎo)致參考作物蒸散量的顯著提升。

圖1 1980—2020年冬小麥生長(zhǎng)季氣象參數(shù)及其敏感系數(shù)Fig.1 Changes in meteorological factors and their sensitivity coefficients during winter wheat growing seasons from 1980 to 2020

圖2 為1980-2020年冬小麥生育期參考作物蒸散量(ET)及降雨量的變化情況。冬小麥生長(zhǎng)季參考作物蒸散量多年平均值為550.8 mm,5年滑動(dòng)平均值增加1.4%,年際間基本保持穩(wěn)定(=0.321)。同期冬小麥生長(zhǎng)季多年降水量均值為107.4 mm,呈波動(dòng)下降趨勢(shì)(＜0.05),40年間5年滑動(dòng)平均值下降9.5%。根據(jù)韓淑敏等提出的太行山山前平原降水年型劃分標(biāo)準(zhǔn),試驗(yàn)區(qū)豐水年(=25%)冬小麥季降水量為140 mm; 平水年冬小麥季降水量(=50%)為115 mm,枯水年(=75%)冬小麥季降水量為105 mm,不同降雨年型對(duì)參考作物蒸散量并無(wú)顯著影響。研究期內(nèi)各氣象因素對(duì)參考作物蒸散量的貢獻(xiàn)值分別為平均溫度() 3.86、日照時(shí)數(shù)() -6.53、平均風(fēng)速() -1.89、相對(duì)濕度() 5.82,4 個(gè)因素對(duì)參考作物蒸散量貢獻(xiàn)值總和為1.26,與基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算參考作物蒸散量變化情況相近。其中,冬小麥生育期參考作物蒸散量的最低值(428.67 mm)出現(xiàn)在2002年,同年日照時(shí)數(shù)顯著低于多年平均值; 參考作物蒸散量的最高值出現(xiàn)于2019年(635.42 mm),同年平均溫度、日照時(shí)數(shù)較高,相對(duì)濕度較低,符合氣象因素對(duì)參考作物蒸散量的影響規(guī)律。

圖2 冬小麥生長(zhǎng)季參考作物蒸散量及降雨量變化(1980—2020年)Fig.2 Changes in reference crop evapotranspiration(ET0) and rainfall during winter wheat growing seasons from 1980 to 2020

2.2 充分供水條件下40年冬小麥產(chǎn)量、生育期蒸散量及作物系數(shù)變化

圖3 所示為1980-2020年間冬小麥產(chǎn)量及生育期蒸散量變化情況。20世紀(jì)80年代、90年代、2001-2010年及2011年之后,充分供水條件下冬小麥產(chǎn)量平均值分別為4809.5 kg·hm、5570.7 kg·hm、6279.6 kg·hm和6964.3 kg·hm,同期蒸散量均值分別為401.4 mm、417.3 mm、452.7 mm 和471.9 mm。40年間產(chǎn)量增幅達(dá)42.4%,遠(yuǎn)高于同期蒸散量17.6%的增幅,表明長(zhǎng)期品種改良、化肥施用及田間管理措施優(yōu)化在提升作物產(chǎn)量方面發(fā)揮了積極作用。

圖3 1980—2020年充分供水條件下冬小麥產(chǎn)量及蒸散量的變化Fig.3 Variations of yield and evapotranspiration(ET) of winter wheat under sufficient water supply from 1980 to 2020

圖4 所示為1980-2020年冬小麥生育期作物系數(shù)變化,通常認(rèn)為作物系數(shù)反映了作物本身的性質(zhì),在生長(zhǎng)環(huán)境穩(wěn)定的情況下年際間保持穩(wěn)定,但圖4的結(jié)果反映出作物系數(shù)具有明顯的年際變化,并隨著田間管理措施的改善,作物產(chǎn)量提升同時(shí)需水量增加,作物系數(shù)呈現(xiàn)上升變化趨勢(shì)。20世紀(jì)80年代、90年代、2001-2010年及2011年之后,充分供水條件下冬小麥作物系數(shù)均值分別為0.76、0.80、0.81 和0.85,40年間作物系數(shù)增長(zhǎng)11.6%,多年平均值為0.80。

圖4 1980—2020年充分供水條件下冬小麥作物系數(shù)的變化Fig.4 Variation of crop coefficient of winter wheat under sufficient water supply from 1980 to 2020

分析冬小麥生育期作物系數(shù)與實(shí)際蒸散量及參考作物蒸散量相關(guān)關(guān)系如圖5 所示。顯著性分析表明作物系數(shù)與冬小麥實(shí)際蒸散量相關(guān)性較高,與參考作物蒸散量并沒(méi)有顯著相關(guān)性。原因可歸結(jié)為各氣象因素變化維持了參考作物蒸散量相對(duì)穩(wěn)定,而同期冬小麥實(shí)際蒸散量與品種改良及田間管理措施所帶來(lái)的產(chǎn)量提升相關(guān)性較強(qiáng),是影響作物系數(shù)的直接因素。 2017-2018年、2018-2019年、2019-2020年冬小麥生長(zhǎng)季蒸散量分別為420.3 mm、471.9 mm 和434.7 mm,同期作物系數(shù)為0.79、0.86和0.79。

圖5 1980—2020年充分供水冬小麥作物系數(shù)與蒸散量、參考作物蒸散量相關(guān)分析Fig.5 Correlation analysis of crop coefficient,evapotranspiration,and reference crop evapotranspiration during winter wheat growing seasons under sufficient water supply from 1980 to 2020

根據(jù)測(cè)定結(jié)果,進(jìn)一步分析冬小麥作物系數(shù)與產(chǎn)量、生物量相關(guān)關(guān)系如圖6 所示。作物系數(shù)隨產(chǎn)量及生物量變化均符合正相關(guān)關(guān)系,與生物量相關(guān)性更為顯著。其原因可解釋為隨著冬小麥生物量增加,各生育期冠層相應(yīng)增大,較大的葉面積指數(shù)提高了蒸散量,在參考作物蒸散量保持穩(wěn)定的情況下導(dǎo)致作物系數(shù)隨之增加。

圖6 1980—2020年充分供水冬小麥作物系數(shù)與產(chǎn)量、生物量相關(guān)分析Fig.6 Correlation analysis of crop coefficient,yield and biomass of winter wheat under sufficient water supply from 1980 to 2020

2.3 2017-2020年冬小麥生長(zhǎng)季作物系數(shù)變化

冬小麥3 個(gè)生育期(2017-2020年)氣象條件如表3所示。分析可知,2017-2018年、2018-2019年、2019-2020年冬小麥生長(zhǎng)季降水量分別較為接近豐水年、平水年、枯水年標(biāo)準(zhǔn)。3 個(gè)生長(zhǎng)季正積溫均高于多年平均值,符合近年來(lái)冬小麥生長(zhǎng)季平均溫度不斷升高的趨勢(shì),平均相對(duì)濕度低于多年平均。此外,生育期累計(jì)日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速2017-2018年接近常年水平外,另外兩個(gè)生長(zhǎng)季均低于多年平均。3 個(gè)生長(zhǎng)季無(wú)極端天氣情況出現(xiàn),利用Penman-Monteith 方程結(jié)合氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算2017-2020年各生長(zhǎng)季冬小麥生育期參考作物蒸散量分別為542.5 mm、538.8 mm 和551.5 mm,接近多年平均值。

表3 2017—2020年冬小麥生長(zhǎng)季氣象條件Table 3 Weather conditions during winter wheat growing seasons from 2017 to 2020

現(xiàn)狀生產(chǎn)條件下,2017-2020年3 個(gè)冬小麥生長(zhǎng)季,對(duì)于充分灌溉即生育期灌溉5 水共計(jì)360 mm的冬小麥處理,利用水量平衡法結(jié)合智墑儀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算冬小麥每日實(shí)際蒸散量,結(jié)合同期參考作物蒸散量,求得充分供水條件下作物系數(shù)5日均值,同期冬小麥生育期灌溉、降水量如圖7 所示。對(duì)于取得最高產(chǎn)量的冬小麥處理,從單個(gè)生育期來(lái)看,作物系數(shù)呈現(xiàn)雙峰曲線變化特征,分別于越冬前期及開(kāi)花-灌漿期出現(xiàn)峰值,且生育期后期作物系數(shù)高于前期,其中返青-拔節(jié)初期冬小麥達(dá)最大分蘗數(shù)后,部分無(wú)效分蘗枯萎,導(dǎo)致葉面積指數(shù)短期下降,蒸散量降低,表現(xiàn)為作物系數(shù)出現(xiàn)降低現(xiàn)象。3 個(gè)生長(zhǎng)季各生育期作物系數(shù)均值分別為: 播種-越冬前0.70、越冬期間0.42、返青-拔節(jié)期0.76、拔節(jié)-抽穗期1.18、抽穗-灌漿期1.39、成熟期0.96。各生育期作物系數(shù)變化及峰值出現(xiàn)時(shí)間與葉面積指數(shù)變化規(guī)律相同。從作物生長(zhǎng)角度看,在越冬前作物已形成一定的群體,需水量維持在一定強(qiáng)度,作物系數(shù)從播種到越冬呈現(xiàn)增加趨勢(shì),并出現(xiàn)一個(gè)高峰。隨著冬小麥進(jìn)入越冬期,地上部分枯黃,不再具有蒸騰能力,這個(gè)時(shí)段農(nóng)田蒸散以土壤蒸發(fā)失水為主,且維持低水平,因而這個(gè)時(shí)期的作物系數(shù)降低并維持在較低水平。越冬后,從返青期到抽穗揚(yáng)花,作物葉面積指數(shù)不斷增加至最大水平,同時(shí)在這個(gè)階段隨著大氣溫度升高、輻射增強(qiáng),作物日蒸散量不斷增加,作物系數(shù)出現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)。

圖7 2017—2020年充分供水處理冬小麥作物系數(shù)及降雨量的變化Fig.7 Changes in crop coefficients of winter wheat under sufficient water supply and distribution of rainfall and irrigation during the growing seasons of winter wheat from 2017 to 2020

2017-2020年3 個(gè)生長(zhǎng)季,根據(jù)主要生育期田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)獲取的生物量及葉面積指數(shù),通過(guò)插值法計(jì)算獲得逐日生物量和葉面積指數(shù),結(jié)果如圖8所示。分析不同生育階段作物系數(shù)與生物量、葉面積指數(shù)相關(guān)性,結(jié)果如圖9 所示。在參考作物蒸散量沒(méi)有顯著差異的前提下,2018-2019年生長(zhǎng)季作物系數(shù)整體高于其余兩個(gè)生長(zhǎng)季。在考慮氣象因素對(duì)蒸散量的影響外,該生長(zhǎng)季各生育期累計(jì)生物量及最終產(chǎn)量較高導(dǎo)致實(shí)際蒸散量增加,在參考作物蒸散量年際變化保持穩(wěn)定的前提下,使得生長(zhǎng)季作物系數(shù)均值升高。因此,作物本身生長(zhǎng)要素即葉面積指數(shù)、生物量累積是影響作物系數(shù)年際變化的重要因素。

圖8 2017—2020年充分供水處理冬小麥平均生物量及葉面積指數(shù)變化Fig.8 Changes in biomass and leaf area index during three growing seasons of winter wheat under sufficient water supply from 2017 to 2020

圖9 2017—2020年冬小麥主要生育期作物系數(shù)與生物量、葉面積指數(shù)的相關(guān)關(guān)系分析Fig.9 Correlation analysis between crop coefficients with biomass and leaf area index of winter wheat during different growth stages for three seasons from 2017 to 2020

對(duì)于冬小麥整個(gè)生育期,作物系數(shù)與生物量相關(guān)性略高于葉面積指數(shù)。不同生育階段分析,播種后至越冬前隨著冬小麥生長(zhǎng),早期土壤表面蒸發(fā)占比較高,蒸散量易受降雨量影響導(dǎo)致不同生育期作物系數(shù)差值較大,不穩(wěn)定性更為明顯。作物蒸散量隨葉面積指數(shù)同步增加,作物系數(shù)變化與葉面積指數(shù)呈顯著正相關(guān)。本階段末冬小麥平均生物量累計(jì)占全生育期的12.6%,葉面積指數(shù)達(dá)到峰值的26.5%,同時(shí)作物系數(shù)隨冬小麥耗水增加而顯著升高,由于冬小麥播種至越冬前期持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),3 個(gè)生長(zhǎng)季此階段平均蒸散量占整個(gè)生育期均值的29.4%。冬小麥越冬期間農(nóng)田蒸散以土壤蒸發(fā)為主,蒸散速率維持較低狀態(tài),作物系數(shù)降低。進(jìn)入返青-拔節(jié)期,無(wú)效分蘗死亡導(dǎo)致作物系數(shù)產(chǎn)生較大波動(dòng),致使生物量及葉面積指數(shù)與作物系數(shù)的相關(guān)性降低。

從拔節(jié)至抽穗-灌漿期,是冬小麥干物質(zhì)積累的重要階段,此階段蒸散量占總蒸散量的46.3%,同期積累了總生物量的80.2%,是作物系數(shù)增加并維持高水平的時(shí)期。本階段葉面積指數(shù)逐漸達(dá)到較高水平并維持穩(wěn)定,于揚(yáng)花期達(dá)峰值后逐漸下降,葉片蒸散量提升使得作物系數(shù)達(dá)另一峰值且高于越冬前峰值。由于作物冠層較大,土壤蒸發(fā)占蒸散量的比例小,作物系數(shù)更多地反映了作物本身的蒸騰耗水特征。進(jìn)入灌漿后期至成熟期,作物系數(shù)逐漸降低,主要是葉片生長(zhǎng)活力降低,光合作用減弱,葉片蒸騰量降低,葉面積指數(shù)呈不斷下降趨勢(shì),與作物系數(shù)變動(dòng)顯著相關(guān)。

選取葉面積指數(shù)達(dá)到最高時(shí)期的冬小麥抽穗-灌漿期,分析與蒸散發(fā)強(qiáng)度相關(guān)性較強(qiáng)的飽和水汽壓差(VPD)及大氣溫度(),進(jìn)一步分析作物系數(shù)與氣象因素的關(guān)系,結(jié)果如圖10 所示。VPD 與大氣溫濕度狀況密切相關(guān),是決定大氣蒸散力的主要因素,VPD 與作物系數(shù)相關(guān)性高于。從顯著性來(lái)看,由于2018-2019年生長(zhǎng)季作物生物量和葉面積指數(shù)大于其他兩個(gè)生長(zhǎng)季,蒸散量與VPD 及相關(guān)性也高于其他兩個(gè)生長(zhǎng)季,表明作物系數(shù)的年際變化受制于大氣蒸散力和作物本身的葉面積指數(shù)大小的影響。

圖10 2017—2020年冬小麥各生育期作物系數(shù)與飽和水汽壓差、溫度相關(guān)性分析Fig.10 Correlation analysis between crop coefficient with saturated water vapor pressure difference and air temperature during different growing stages of winter wheat for three seasons from 2017 to 2020

3 討論

本研究發(fā)現(xiàn),1980-2020年試驗(yàn)地點(diǎn)參考作物蒸散量平均值為550.8 mm,平均增加1.4%,并未出現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)。充分供水試驗(yàn)結(jié)果表明,40年間冬小麥蒸散量平均值為434.7 mm,增長(zhǎng)17.6%,作物系數(shù)多年平均值為0.80,增長(zhǎng)11.6%。Zhang 等的研究表明,參考作物蒸散量(ET)年際變化相對(duì)穩(wěn)定,而冬小麥實(shí)際蒸散量與生長(zhǎng)狀況密切相關(guān),呈現(xiàn)季節(jié)性波動(dòng)的特征,是影響作物系數(shù)主要因素。

作物系數(shù)變化與產(chǎn)量保持了一定的同步性,但40年間冬小麥產(chǎn)量增加42.4%,遠(yuǎn)高于作物系數(shù)同期增幅,產(chǎn)量隨作物系數(shù)的增長(zhǎng)速度略高于生物量,證明收獲指數(shù)的增加對(duì)冬小麥產(chǎn)量提升有很大的貢獻(xiàn)。在本研究區(qū)開(kāi)展的其他研究表明,冬小麥產(chǎn)量與品種的更新和土壤養(yǎng)分含量的增加有關(guān)。Zhou等基于1960-2000年本地區(qū)的試驗(yàn)結(jié)果,指出新品種的引進(jìn)使冬小麥產(chǎn)量年均增加0.5%～1.0%。Zhang 等基于田間試驗(yàn)及模擬的結(jié)果表明: 20世紀(jì)90年代冬小麥品種更新導(dǎo)致的產(chǎn)量增長(zhǎng)率為24.7%,2000年后達(dá)52.0%。由于化肥投入量增加和秸稈還田的共同作用,40年來(lái)試驗(yàn)地點(diǎn)土壤養(yǎng)分含量顯著提升,極大地促進(jìn)了作物產(chǎn)量的提高。土壤養(yǎng)分增加可以調(diào)控作物葉片蒸騰效率,王艷哲研究發(fā)現(xiàn),光合速率與根系可利用土壤水中氮含量呈正相關(guān),葉片水平水分利用效率也顯著提升。因此,品種更新、土壤養(yǎng)分含量提高帶來(lái)的收獲指數(shù)增加和光合效率的提升是冬小麥40年間產(chǎn)量和生物量增加高于耗水增加幅度的重要因素。因此,40年間冬小麥產(chǎn)量顯著提升,而農(nóng)田蒸散量提升幅度較低,作物系數(shù)緩慢增加。

對(duì)于冬小麥作物系數(shù)年際變化,FAO-56 計(jì)算指南中推薦冬小麥(無(wú)冷凍土壤)全生育期作物系數(shù)均值為0.75,其中冬小麥生育期前、中、后期標(biāo)準(zhǔn)作物系數(shù)分別為0.70、1.15 和0.20～0.40,由于指南中對(duì)作物生長(zhǎng)環(huán)境有明確規(guī)定,實(shí)際應(yīng)用中往往需要根據(jù)實(shí)際情況對(duì)作物系數(shù)計(jì)算值進(jìn)行修正。例如花佳程等計(jì)算淮北平原主要地區(qū)作物系數(shù)多年均值為0.79,全生育期波動(dòng)范圍為0.56～1.02,1991-2018年間作物系數(shù)在播種-出苗期、抽穗-灌漿期和灌漿-成熟期均呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),與產(chǎn)量提升所導(dǎo)致的需水量升高及氣溫、降水等氣候因子顯著相關(guān)。Kang 等研究表明中國(guó)西北干旱地區(qū)冬小麥1995-2014年間全生育期平均作物系數(shù)為0.83。不同生育期內(nèi)作物系數(shù)變化范圍為0.49～1.24,且峰值出現(xiàn)于生育期中后期。韓淑敏等基于中國(guó)科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站充分供水條件下冬小麥作物系數(shù)研究,計(jì)算得出1995-2001年間冬小麥生育期作物系數(shù)均值為0.80,生育期內(nèi)變化范圍為0.28～1.43,與本研究同期計(jì)算值基本相符,同時(shí)作物系數(shù)與降水年型無(wú)顯著相關(guān)性。本地區(qū)作物系數(shù)各生育期計(jì)算值及年際變化均值高于FAO-56 計(jì)算指南中的參考值,表明作物系數(shù)存在一定的區(qū)域性,同時(shí)從較長(zhǎng)時(shí)間尺度看作物系數(shù)并非保持不變,而是與作物產(chǎn)量水平相關(guān)。

對(duì)于冬小麥各生育期作物系數(shù)變化,左余寶等計(jì)算得出魯北地區(qū)2006-2007年冬小麥播種-越冬前、返青-拔節(jié)、抽穗-灌漿和成熟期作物系數(shù)均值分別為0.84、1.05、1.58 和1.29,略高于本試驗(yàn)區(qū),原因在于該地區(qū)較淺的地下水埋深(2～3 m)及較高的降水量(547.5 mm)使得冬小麥生育期蒸散量較高,達(dá)491.2 mm。時(shí)學(xué)雙等計(jì)算了關(guān)中地區(qū)冬小麥作物系數(shù)生育期內(nèi)逐月變化情況,其中11月、3月、5月和6月作物系數(shù)計(jì)算值分別為1.34、0.75、1.15 和0.54,生育期內(nèi)峰值出現(xiàn)于分蘗期與本試驗(yàn)結(jié)果不一致,與該地區(qū)年日照時(shí)數(shù)達(dá)2616 h、秋季降雨較多使得冬小麥苗期蒸散量較高相關(guān)。從作物系數(shù)影響因素來(lái)看,陳玉民研究表明作物系數(shù)主要受產(chǎn)量、葉面積指數(shù)及葉片性狀、土壤表層水分、栽培因素影響,同時(shí)指出作物需水量過(guò)程線(或蒸散量過(guò)程線)年際間因降雨影響變化較大,而參考作物蒸散量是由同期多個(gè)氣象指標(biāo)求得,一定時(shí)期內(nèi)較為穩(wěn)定,由此二者比值即作物系數(shù)呈現(xiàn)出年際間不穩(wěn)定性的特點(diǎn)。雷志棟等通過(guò)計(jì)算1980-1993年冬小麥各生育期作物系數(shù)均值,發(fā)現(xiàn)作物系數(shù)與葉面積指數(shù)直接相關(guān),在返青-拔節(jié)期后太陽(yáng)凈輻射、相對(duì)濕度和風(fēng)速波動(dòng)對(duì)作物系數(shù)影響逐漸增強(qiáng)。劉海軍等利用2003年和2004年兩個(gè)生長(zhǎng)季計(jì)算冬小麥拔節(jié)抽穗期作物系數(shù)均值為1.26 和1.35,相關(guān)性分析表明葉面積指數(shù)與株高存在顯著相關(guān)性,可以利用株高進(jìn)行作物系數(shù)估算。花佳程等研究表明冬小麥全生育期作物系數(shù)與氣溫顯著相關(guān)、而在生育期中后期與相對(duì)濕度相關(guān)性較強(qiáng),不同氣象站點(diǎn)各氣候因子與作物系數(shù)之間相關(guān)性差異較大。

對(duì)于作物系數(shù)計(jì)算方案的合理性及準(zhǔn)確性,宋妮等指出基于Penman 修正式和Penman-Monteith 公式的河南地區(qū)作物系數(shù)計(jì)算值分別為1.02 和0.87,后者與實(shí)測(cè)值更為接近,差異產(chǎn)生的原因在于參考作物蒸散量計(jì)算誤差較大。陳玉民提出了冬小麥作物系數(shù)年內(nèi)均值參考值,其中華北地區(qū)一般沿黃河兩岸為1.0 左右,北部的河北、山西、北京、天津等地都小于1.0,與本研究結(jié)果基本相符,證明了作物系數(shù)年際變化的長(zhǎng)期穩(wěn)定性。

4 結(jié)論

太行山前平原作為重要的冬小麥產(chǎn)區(qū),1980-2020年來(lái)冬小麥生長(zhǎng)季作物系數(shù)增加11.6%,多年平均值為0.80。作物系數(shù)與實(shí)際蒸散量相關(guān)性顯著,與參考作物蒸散量無(wú)顯著相關(guān)性,生產(chǎn)條件改善所帶來(lái)的冬小麥實(shí)際蒸散量的增加是作物系數(shù)升高的直接原因,同時(shí)生物量對(duì)作物系數(shù)的影響高于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量。2017-2020年生長(zhǎng)季現(xiàn)狀生產(chǎn)條件下,冬小麥作物系數(shù)均值為0.81,略高于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織所提出的參考值0.75,體現(xiàn)了作物系數(shù)的區(qū)域性。作物系數(shù)與生物量的相關(guān)性高于葉面積指數(shù),各生長(zhǎng)季間作物系數(shù)計(jì)算值范圍波動(dòng)較大,生育期中后期作物系數(shù)與生物量及葉面積指數(shù)相關(guān)性增強(qiáng),受飽和水汽壓差及溫度影響較為明顯。實(shí)際生產(chǎn)中需要結(jié)合不同品種冬小麥耗水特性及田間生長(zhǎng)條件,對(duì)作物系數(shù)進(jìn)行訂正,基于能夠反映生產(chǎn)實(shí)際的作物系數(shù),確定作物生育期需水和耗水規(guī)律,為區(qū)域水資源管理和優(yōu)化灌溉制度提供依據(jù)。