考慮土壤水分層的SW模型對果園蒸散發(fā)的過程模擬

黃可靜，王紀超，肖 俊，高學睿，趙西寧2，

（1.西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西 楊凌 712100；3.中國水利水電科學研究院，北京 100038；4.西北農(nóng)林科技大學 水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

0 引 言

黃土高原處于半干旱、半濕潤地區(qū)，常年降雨量稀少，蒸發(fā)大，且是世界上最大的黃土堆積區(qū)，面臨水資源短缺和水土流失的生態(tài)問題[1]。中國政府在20世紀90年代大力推動退耕還林（草）項目以緩解黃土高原的生態(tài)環(huán)境問題[2]。同時，為了保證當?shù)剞r(nóng)民的經(jīng)濟收益，大力擴大黃土高原地區(qū)紅棗，蘋果等經(jīng)濟作物的種植面積。在過去十幾年中，陜西省蘋果的產(chǎn)量和種植面積占到了全國的1∕4[3]。蘋果產(chǎn)業(yè)由于其較高的經(jīng)濟效益，已成為黃土高原地區(qū)應對大規(guī)模減產(chǎn)和促進區(qū)域經(jīng)濟有效發(fā)展的主要產(chǎn)業(yè)[4]。由此可見，蘋果產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展對于農(nóng)民經(jīng)濟收入和區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。黃土高原的部分蘋果樹種植區(qū)地形復雜、灌溉條件差，雨水是果樹生產(chǎn)最主要的水分來源，缺水狀態(tài)下的果樹產(chǎn)量不穩(wěn)定，品質(zhì)不高。缺水已成為限制果園蘋果產(chǎn)量和品質(zhì)的重要因素[5]。因此，及時、準確的定量估算果樹的蒸騰量和土壤的蒸發(fā)量，提高農(nóng)業(yè)用水效率，對于果園的用水管理具有重要的生產(chǎn)意義。

近些年，基于遙感數(shù)據(jù)的蒸散發(fā)估算已經(jīng)越來越成熟，在利用遙感數(shù)據(jù)來重建、估算作物蒸散發(fā)時會使用到各種方法以及模型，例如：水量平衡法[6]、趨勢分析法[7]、以及利用機器學習方法進行估算等[8,9]。SW模型由于其參數(shù)較少，模擬結(jié)果較好已被廣泛的應用[10]。值得一提的是，研究者們在選擇SW模型時多是由于它可以單獨模擬蒸發(fā)和蒸騰過程，并且對于不同區(qū)域、不同種類的樹木等方面都得到了驗證與實際運用[11,12]。同時，SW模型也在被不斷地進行改進，Hu等人[13]在SW模型中引入Ball-Berry氣孔導度模型[14]以及GPP模型[15]形成了新的SWH模型，以期更加準確的估算植物冠層阻力及蒸散發(fā)，新的SWH模型在實際運用中也得到了良好的模擬結(jié)果[16]。然而，SW模型在實際的應用過程中是將土壤水視為一個輸入變量，土壤水數(shù)據(jù)較難獲取的特點會使得模型的應用也受到限制；同時，由于SW模型并未對土壤水進行分層，對于水文過程的刻畫上不夠細致，沒有考慮不同根深處的土壤水分變化，這會在一定程度上影響模型的準確性和可靠性。因此，本研究改進了SW模型，在SW模型中加入了土壤水分層模塊，以降雨作為輸入數(shù)據(jù)，通過模擬水文過程將土壤水進行分層計算，以更準確、及時的估算田塊尺度蒸散發(fā)；并利用增加了土壤水分層模塊的SW模型對黃土高原臺塬區(qū)田塊尺度的果樹蒸騰量（T）和土壤蒸發(fā)量（E）模擬，探索其對蘋果樹蒸散發(fā)模擬的適用性，為果園的用水管理提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于陜西省咸陽市淳化縣馬家鎮(zhèn)，該位置居于陜西省中部偏西，咸陽市北部，渭北黃土高原溝壑區(qū)南緣。該研究區(qū)屬溫帶大陸性季風氣候，2019年平均氣溫11.6 ℃，年降水量545.8 mm，降雨日數(shù)為97 d，降雨集中在每年7-10月。該區(qū)域光照時間長，降雨適中，晝夜溫差大，是黃土高原中南部地區(qū)蘋果樹栽培的理想位置。作為黃土高原地區(qū)蘋果園的典型代表，對該區(qū)域果樹蒸散發(fā)及土壤含水量的研究可以為黃土高原地區(qū)蘋果的種植提供有效的參考。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)：本研究在研究區(qū)域內(nèi)安裝了氣象站，自動記錄的氣象數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、風速、降雨、輻射強度，數(shù)據(jù)時間分辨率為1 h。

遙感數(shù)據(jù)：本研究主要使用了下載于歐空局數(shù)據(jù)中心（https:∕∕scihub.copernicus.eu∕）的Sentinel-2A遙 感 影像數(shù)據(jù)。選取了研究區(qū)域從2019年1-12月的24景遙感影像，對哨兵2A L1C級數(shù)據(jù)進行輻射校正、幾何校正和大氣校正，重采樣為10m分辨率，并基于ENVI對數(shù)據(jù)進行波段融合和剪裁。

莖流計數(shù)據(jù)：本研究在馬家研究區(qū)內(nèi)選取了3棵直徑在20 cm的蘋果樹，采用熱擴散式莖流計（TDP）測量果樹的蒸騰，頻率為5 min 1次。

土壤水分數(shù)據(jù)：本研究在選取的樣本樹下不同深處分別埋設(shè)TDR315土壤水分探頭，監(jiān)測土壤水分變化。

1.3 遙感數(shù)據(jù)處理

歸一化植被指數(shù)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一種遙感中常用的植被指數(shù)，它可以反應植物的生長情況和營養(yǎng)參數(shù)。NDVI定義為近紅外波段（NIR）與可見光紅波段（Red）反射率之差與反射率之和的比值[17,18]，本研究基于Sentinel-2A波段融合后的數(shù)據(jù)計算，其表達式如下：

式中：NIR代表近紅外波段的反射率；Red代表紅波段的反射率。

葉面積指數(shù)LAI決定植被冠層對凈輻射的截獲量，也是SW模型重要的輸入?yún)?shù)，本研究基于NDVI和LAI的關(guān)系反演LAI[12,17]，反演公式為：

式中：Kpar為消光系數(shù)，取值為0.3；Fcanopy=NDVI+0.05。

1.4 熱擴散式莖流計

本研究采用熱擴散式莖流計（TDP）測定蘋果樹的蒸騰量，該研究區(qū)域的蘋果樹樹齡在12年及以上，本實驗選取3棵生長狀況良好的蘋果樹，并測得樹干面積為207.03 cm2，296.97 cm2，246.42 cm2。該熱擴散式莖流計（TDP）記錄了樹木的樹干邊材每5 min的平均液流速率，通過下式求出果樹蒸騰量。

式中：T為蒸騰量，mm∕d；A為樹干面積，m2；V為液流速率，mm∕d；n為研究區(qū)域內(nèi)蘋果樹棵數(shù)；S為研究區(qū)果園面積，m2。

本研究區(qū)域面積44 470 m2，果樹間距3.5 m×4 m，除去田埂、道路，大約估算3 000棵樹，由此估算研究區(qū)域單位面積的果樹蒸騰量（T）。

1.5 模型構(gòu)建

1.5.1 模型原理

本研究基于改進的SW模型，將研究區(qū)域劃分為10m×10m的網(wǎng)格，利用氣象數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)模擬研究區(qū)蘋果樹逐日的植被蒸騰量（T）和土壤蒸發(fā)量（E）。該模型所需要輸入的氣象數(shù)據(jù)包括降水（Pre）、風速（WS）、水汽壓差（VPD）、溫度（Ta）和光合有效輻射（PAR），遙感數(shù)據(jù)主要是葉面積指數(shù)（LAI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI），模型模擬的流程圖如圖1所示。對SW模型的改進部分主要體現(xiàn)在土壤水分層模塊，公式（13）～（16）對其原理進行了說明。

圖1 模型模擬的流程圖Fig.1 Flow chart of model simulation

SW模型基本水平衡原理如下：

式中：i為天數(shù)；ΔSWi表示土壤水分變化量，mm；TRi表示降雨量，mm；SFi表示地表徑流，mm；Ti表示植被蒸騰量，mm；Ei表示土壤蒸發(fā)量，mm；SEPi表示深層滲漏量，mm。

其中，TRi為模型的輸入降雨數(shù)據(jù)，SFi基于SCS曲線法計算，主要公式如下：

式中：S為潛在最大保留量，mm；NRi為第i天的降雨量，mm；CN為曲線數(shù)，該曲線數(shù)通過蒙特卡洛模擬優(yōu)化。

T和E分別為模型的植被蒸騰量和土壤蒸發(fā)量，主要基于SW雙源蒸散發(fā)原理計算，具體公式如下：

式中：λ表示為水的汽化潛熱，J∕kg；PMc和PMs分別表示植被蒸騰和土壤蒸發(fā)，mm；Cc和Cs分別表示植被阻力系數(shù)和土壤表層阻力系數(shù)；R和Rs分別表示冠層以上和土壤表面以上的可用能量輸入，w∕m2；raa、rac和ras分別表示冠層與參考高度之間的空氣動力阻力、冠層植被要素的整體邊界層阻力和冠層與地表之間的空氣動力阻力，s∕m；Δ表示飽和水汽壓隨溫度變化的斜率，kPa∕K；ρ表示空氣密度，kg∕m3；cp表示定壓比熱，J∕(kg·K)；D表示參考高度上的水汽壓虧缺，kPa；γ表示干濕球常數(shù)，kPa∕K。

土壤表層阻力rss和冠層氣孔阻力rsc是該模型中的關(guān)鍵參數(shù)，通過引入土壤表面阻抗方程和Ball-Berry氣孔導度模型實現(xiàn)對這兩個參數(shù)的估算[14]，具體方法如下：

土壤表面阻抗rss估算方法：

式中，SW和SWs分別為土壤表層含水量和土壤表層的飽和含水量，m3∕m3；b1、b2和b3為經(jīng)驗參數(shù)，s∕m。

估算冠層阻抗是結(jié)合氣孔阻抗模型Ball-Berry模型求得：

式中：g0為最小氣孔導度，m∕s；a1為經(jīng)驗參數(shù)；pn為光合速率，μmol∕(m2·s)；hs為冠層表面空氣相對濕度；cs為氣孔胞間的CO2濃度，本研究取值500×10-6；此處使用光能利用率模型估算的GPP代替pn。

式中：PAR為光合有效輻射，μmol∕(m2·s)；FPAR為植物冠層吸收的PAR占總射入PAR的比例；ε為根據(jù)氣溫、土壤表層含水量、飽和水氣壓差標準化后的光能利用率。

土壤分層計算模塊原理如下：

如果NRi-SFi-FC(1)+SW(1)i-1≤0

如果NRi-SFi-FC(1)+SW(1)i-1＞0

如果SEP(i1)-FC(2)+＞0

式中：(1)、(2)分別為第一層和第二層土層；SFi為第i天的地表徑流，mm；SEP(1)i、SEP(2)i為當前土層到下一土層的滲水量，mm；FC(1)，F(xiàn)C(2)為該土層土壤的田間持水量，mm；，為第i-1天該土層實際土壤含水量，g∕kg；K(1)、K(2)為該土層的土壤導水率，mm∕s；DP(1)、DP(2)為該土層的深度，mm。

本研究使用蒙特卡洛算法[19]估算表1中列出的6個經(jīng)驗參數(shù)。在確定6個參數(shù)的可能范圍時，采用以下3個步驟進行參數(shù)校準，以最小化建模的不確定性：①在前人研究成果的基礎(chǔ)上，為每個參數(shù)指定一個大致范圍，并在給定范圍內(nèi)隨機抽樣參數(shù)集進行500萬次蒙特卡洛模擬[20]； ②利用線性回歸函數(shù)對模擬ET和實測數(shù)據(jù)進行比較，得到?jīng)Q定系數(shù)R2和斜率k。③選取R2值最高的20個模擬值，k值在0.95～1.05之間為最佳模擬。取20個參數(shù)集的平均值，用最優(yōu)參數(shù)驅(qū)動模型，得到最終的仿真數(shù)據(jù)，確定最優(yōu)參數(shù)集。

表1 6個關(guān)鍵參數(shù)的最終取值Tab.1 Final values of the six key parameters

1.5.2 模型驗證

本研究通過計算模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）對模型結(jié)果的準確性進行驗證。計算公式如下所示：

式中：Qsimi表示模擬值；Qobsi表示實測值；上劃線表示平均值；n是總的實測數(shù)量。

R2表示模型模擬值與實測值的相關(guān)程度；一般地，R2=0.5被認為是可接受的閾值。RMSE表示模擬值與實測值的偏差程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型驗證

本研究測量了研究區(qū)域2019年5月17日到2019年8月4日的80 d蘋果樹液流速率，并基于此計算了果園單位面積的果樹蒸騰量T作為實測值，選取前40 d數(shù)據(jù)利用蒙特卡洛的方法來校準模型，后40 d數(shù)據(jù)驗證模型模擬結(jié)果。模型模擬的果樹蒸騰量與果園實測值的驗證結(jié)果如圖2所示。

圖2 果樹蒸騰量模擬結(jié)果與實測值的比較Fig.2 Comparison between simulated and measured transpiration of fruit trees

本研究基于5月17到6月25日的實測果樹蒸騰量數(shù)據(jù)對模型進行校準，在校準期，模擬值與實測值的R2為0.83，RMSE為0.39 mm。同時，通過6月26日到8月4日的數(shù)據(jù)對模型進行驗證，在驗證期間，相關(guān)系數(shù)R2=0.76（大于0.5），RMSE=0.50 mm。

由于蘋果樹根系主要分布在土壤表面下80cm處，因此本研究分別對根深20 cm處（表層）和80 cm（深層）的土壤水進行了模擬，并通過實測數(shù)據(jù)對模擬的土壤含水量進行驗證，驗證結(jié)果如圖3所示。

圖3 土壤含水量模擬結(jié)果與實測值的比較Fig.3 Comparison between simulated and measured soil water content

本研究基于5月17到8月4日的實測土壤含水量數(shù)據(jù)對模型進行驗證，結(jié)果顯示20 cm和80 cm處模擬值與實測值的R2與RMSE分別為0.820、0.016和0.840、0.005。該模型模擬結(jié)果較好，模擬精度較高，可以準確的量化田塊上日尺度的果樹蒸騰量及土壤含水量。

2.2 LAI和NDVI的時間變化特征分析

本研究基于研究區(qū)域24景的Sentinel-2A數(shù)據(jù)計算了果園日尺度的NDVI和LAI，結(jié)合該研究區(qū)域的果樹物候信息對遙感輸入數(shù)據(jù)進行評價，物候表見表2。

表2 研究區(qū)域果樹的物候表Tab.2 Phenology of fruit trees in the study area

由圖4遙感數(shù)據(jù)的時間變化特征來看，NDVI和LAI在4月到8月底持續(xù)增長，該研究區(qū)域的果樹在3月20日進入萌芽期后，果樹逐漸經(jīng)歷萌芽期-開花期-幼果期，葉面積指數(shù)和植被覆蓋度均在逐漸增加，8月下旬果樹的NDVI和LAI均達到最大，此時果樹已經(jīng)處于果實的膨大期。10月上旬果實成熟，采摘后果樹樹葉開始掉落，葉面積指數(shù)和植被覆蓋度大幅降低，果樹也逐漸進入休眠期。總的來說，該研究區(qū)域的NDVI和LAI變化與果樹的物候信息基本一致，基于Sentinel-2A遙感影像計算的NDVI和LAI日尺度數(shù)據(jù)能正確的反映果樹的生長變化，也能滿足模型的輸入要求。

2.3 模型模擬結(jié)果分析

2.3.1 果樹蒸騰量的時間變化特征

本研究基于改進的SW模型模擬了2019年馬家研究區(qū)域田塊尺度的蘋果樹蒸騰量，結(jié)果如圖5所示。

模型模擬的果樹蒸騰量的時間變化特征和實測果樹蒸騰數(shù)據(jù)如圖5所示，實測值與模型模擬結(jié)果耦合較好，蘋果樹的生育期主要集中在4-10月份，模擬的果樹蒸騰從3月下旬開始逐漸增加，在7、8月份達到頂峰，主要是由于果樹在3月底進入萌芽期，植被耗水逐漸增大，7月份和8月份果樹進入果實膨大期，同時，隨著降雨量的增加，耗水達到了最大值。果樹蒸騰在10月中旬之后逐漸降低，主要是由于蘋果采摘后，隨著氣溫降低，果樹逐漸進入休眠期，果樹的耗水逐漸降低?？偟膩碚f，該模型的模擬結(jié)果與實測耦合良好，也能正確的反映果樹的生理過程。

圖5 蘋果樹蒸騰量的時間變化特征Fig.5 Temporal variation characteristics of apple tree transpiration

2.3.2 研究區(qū)域果樹蒸散分布特征

SW模型可以分離土壤蒸發(fā)和植被蒸騰量，馬家研究區(qū)域的蒸散組分分布特征如圖6所示。結(jié)果表明，果樹從4-10月份蒸騰量T先增大后減少，7月蒸騰量最大為46.64 mm。7-9月份是果樹蒸騰量的高峰期，果樹正經(jīng)歷膨大期和成熟期。該模擬結(jié)果與李青華[21]實測數(shù)據(jù)一致。果園總蒸散發(fā)ET也是在4-10月份呈現(xiàn)先增大后減少的趨勢，ET在7月份最大，為77.22 mm。該區(qū)域降雨主要發(fā)生在5-10月份，10月份的降雨達到最大150.8 mm，但10月份的果樹蒸騰量T仍在減少，主要是由于10月上旬蘋果采摘后，果樹葉子也逐漸凋落，果樹逐漸進入休眠期，果樹蒸騰耗水逐漸減少?？偟膩碚f，該研究區(qū)果樹在發(fā)育期4-10月，蒸騰量T呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。2019年總蒸散發(fā)ET為478.43 mm，果樹蒸騰量T為265.17 mm，土壤蒸發(fā)E為213.26 mm，果樹蒸騰T占總蒸發(fā)的55.4%。

圖6 蒸散發(fā)組分分布特征Fig.6 Distribution characteristics of evapotranspiration components

2.4 水分利用效率計算與評價

用水效率（WUE）是指單位用水量所產(chǎn)生的同化物質(zhì)的量，基本上反映了用水量與干物質(zhì)生產(chǎn)之間的關(guān)系，是評價生長適宜性的綜合生理生態(tài)指標。在干旱和半干旱地區(qū)的極端環(huán)境中，植物是否能夠適應當?shù)氐臉O端環(huán)境條件，最重要的是看它們是否能夠很好地協(xié)調(diào)碳同化和水耗散之間的關(guān)系，即植物用水效率（WUE）是其生存的關(guān)鍵因素之一。對于果樹，水分利用效率（WUE）是每單位水蒸騰和蒸發(fā)產(chǎn)生的干物質(zhì)質(zhì)量（GPP）。

本研究利用加入了土壤水分層模塊的SW模型模擬了研究區(qū)域果樹的蒸散發(fā)ET和干物質(zhì)質(zhì)量GPP，進而計算了WUE，如圖7所示，GPP從3月到10月份呈現(xiàn)先增大后減少的趨勢，在9月達到最大值32.11 g∕m2，7-9月的GPP值較大，占全年的36.58%。與GPP相比，WUE的年內(nèi)分布在4月份達到最大，水分利用效率為0.56 g∕(m2·mm)，果樹關(guān)鍵生育期為4-9月，除4月用水效率較高外，其他月份用水效率低于0.5 g∕(m2·mm)，用水效率較低。該果樹種植地位于黃土高原臺塬區(qū)，屬于干旱半干旱地區(qū)，該地區(qū)降雨較少，為了保證果實的品質(zhì)，應在關(guān)鍵生育期保證果樹水分的供應，提高用水效率。

圖7 蘋果樹GPP和WUE的時間變化圖Fig.7 Time changes of GPP and WUE in apple trees

3 討 論

蘋果樹的植被蒸騰量在整個生育期內(nèi)變化規(guī)律明顯，呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢，從3月份開始逐漸增加，7月份達到最高值，然后開始下降直到休眠期，這與徐巧等人[22]的研究基本吻合。植被蒸騰量與植物葉片密切相關(guān)，原因在于其蒸騰主要依靠葉片氣孔進行，而其氣孔的開閉主要受太陽輻射和氣溫的影響[23]，本研究使用莖流計估算果樹蒸騰量，而影響莖流的主要氣象因素是輻射量[24]，植被蒸騰量必然與葉面積指數(shù)LAI相關(guān)。果樹在3月底進入萌芽期，葉面積指數(shù)LAI也從這個時間開始增加，植被蒸騰量T也隨之增加；從6月份開始進入果實膨大期，耗水量急劇上升，在成熟期之前的7、8月份達到最大值；隨后，植被蒸騰量在9、10月份蘋果成熟期間快速下降。與植被蒸騰量不同的是，LAI的最大值并非出現(xiàn)在7、8月份，而是在9月份。兩者峰值錯開的原因可能是葉片在蒸騰量最高峰時便開始逐漸老化以及受輻射條件影響，植被蒸騰能力減弱，所以在LAI略有增長的情況下植被蒸騰量卻有所下降。

蘋果樹的植被蒸騰量T在生育期內(nèi)的絕大部分時間要大于土壤蒸發(fā)量E，10月下旬之后才轉(zhuǎn)變?yōu)镋大于T，轉(zhuǎn)變原因是10月下旬蘋果樹葉片開始脫落，極大降低了植被蒸騰量T。生育期內(nèi)大部分時間T大于E的結(jié)論與李青華等人的研究結(jié)果一致，但值得注意的是，也有學者的研究出現(xiàn)了不同的結(jié)果，Wang等人[25]的研究中出現(xiàn)了蘋果樹絕大部分生長期內(nèi)E大于T的情況，其主要原因可能在于樹齡，隨著樹木的年齡增長，莖流也會隨之增加[26,27]。本研究中蘋果樹的樹齡在12年以上，前文提到E大于T的情況出現(xiàn)在樹齡為7年的蘋果樹上，所以，蘋果樹的年齡較小時可能會有E大于T的情況出現(xiàn)。

SW模型在ET建模方面具有良好的性能[28]，本文的的驗證結(jié)果也表明該模型可以用來量化田塊尺度的果樹蒸發(fā)量。通過蒙特卡羅方法模擬校準模型的關(guān)鍵參數(shù)，并將土壤水分納入氣孔導度的計算可以使SW模型的可靠性大大提高[29,30]。本研究中模型模擬的ET結(jié)果略低于實際觀測值?？赡艿囊粋€原因是模型沒有考慮冠層截獲水分的蒸發(fā)，這也是模型不確定性的來源之一，可能導致的結(jié)果是在降雨較多的時期降低模型對ET模擬的精度。但也有研究在對冠層蒸發(fā)單獨計算之后，認為冠層截流對模型模擬精度的影響比較有限[20]。此外，由于模型是固定參數(shù)運行，這也可能導致模型對ET的模擬結(jié)果偏低[31]。多項研究表明，植被和氣象條件的季節(jié)性變化會使得模型一些參數(shù)產(chǎn)生相應的改變[13,23]，因此，可以通過使用動態(tài)參數(shù)建立模型，以實現(xiàn)參數(shù)隨植被和氣象條件的變化，從而進一步提高模型的準確性。土壤水分層模塊的SW模型對于果樹的蒸散發(fā)及土壤含水量的模擬結(jié)果較好，可以較為準確的量化田塊上日尺度的果樹蒸騰量，同時果樹蒸騰隨時間的變化特征也正確的反應了果樹的生理過程。本研究選取了典型的黃土高原蘋果種植區(qū)作為研究區(qū)域，改進的SW模型在該區(qū)域得到了良好的驗證，可以認為改進的SW模型在黃土高原蘋果種植區(qū)具有一定的適用性。

本研究在實驗設(shè)計階段主要考慮了果樹的蒸騰量，關(guān)于土壤蒸發(fā)的考慮不夠充分并未布設(shè)相關(guān)的測量儀器，這可能會增加本研究的不確定性，在后續(xù)的實驗中將會進一步增加試驗站點；此外，由于側(cè)重點在于對模型進行改進，并驗證其適用性，因此，未來的研究可以通過網(wǎng)格化模擬等手段，將研究區(qū)從田塊尺度擴大，進一步將SW模型應用于灌區(qū)尺度、流域尺度等更大的區(qū)域，實現(xiàn)更大面積的果樹蒸騰及土壤蒸發(fā)的預測，為黃土高原蘋果種植區(qū)提供更加行之有效的參考。

4 結(jié) 論

（1）改進的SW模型對于蘋果樹蒸散發(fā)的模擬結(jié)果和實測值的相關(guān)系數(shù)R2為0.78，RMSE為0.62 mm，模擬結(jié)果較好，該模型可用于黃土高原地區(qū)田塊尺度的果園蒸散發(fā)模擬計算。

（2）模擬結(jié)果表明，果樹蒸騰T和果園蒸散發(fā)ET在4-10月份呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，7月份T達到最大值58.14 mm。

（3）綜合考慮蘋果樹生長期內(nèi)水分利用效率WUE和干物質(zhì)質(zhì)量GPP的變化，應當在果實膨大期6-8月份保證水分供應，并提高水分的利用效率。