基于冠氣溫差的溫室黃瓜蒸散量模擬

摘要： 通過建立基于不同時刻冠氣溫差（Tc-Ta）的溫室黃瓜日蒸散量（ETc）估算模型，分析了基于不同時刻Tc-Ta對估算ETc的準確性；同時，基于Tc-Ta構(gòu)建了估算黃瓜不同生育期ETc的Jackson模型，并將模型估算結(jié)果與基于冠層阻力參數(shù)（rc）的Penman-Monteith模型及蒸滲儀實測數(shù)據(jù)進行比較，結(jié)果顯示，基于14：00的Tc-Ta構(gòu)建的Jackson模型，估算溫室黃瓜ETc的精確度最高（R2為0.937），誤差最?。≧MSE為0.722 mm/d）；相比Penman-Monteith模型（R2為0.964），基于Tc-Ta的Jackson經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯S瓜ETc估算結(jié)果與實測值相關(guān)性更高（R2為0.967），誤差更?。≧MSE為0.735 mm/d）．研究結(jié)果可為溫室ETc模擬以及節(jié)水灌溉智能決策提供科學(xué)依據(jù)．

關(guān)鍵詞： 冠氣溫差；冠層溫度；溫室黃瓜；蒸散量；Jackson模型

中圖分類號： S274;TV93 "文獻標(biāo)志碼： A 文章編號： 1674-8530（2024）05-0532-09

DOI：10.3969/j.issn.1674-8530.23.0072

蔣建輝，閆浩芳，張川， 等. 基于冠氣溫差的溫室黃瓜蒸散量模擬［J］. 排灌機械工程學(xué)報，2024，42（5）：532-540.

JIANG Jianhui， YAN Haofang， ZHANG Chuan， et al. Simulation of greenhouse cucumber evapotranspiration based on canopy-air temperature difference［J］. Journal of drainage and irrigation machinery engineering（JDIME）， 2024， 42（5）： 532-540.（in Chinese）

Simulation of greenhouse cucumber evapotranspiration based

on canopy-air temperature difference

JIANG Jianhui1， YAN Haofang1，2*， ZHANG Chuan3， WANG Guoqing2，

ZHANG Jianyun2， LIANG Shaowei1， DENG Shuaishuai1

（1. National Research Center of Pumps， Jiangsu University， Zhenjiang， Jiangsu 212013， China; 2. The National Key Laboratory of Water Disaster Prevention， Nanjing Hydraulic Research Institute， Nanjing， Jiangsu 210029， China; 3. School of Agricultural Enginee-ring， Jiangsu University， Zhenjiang， Jiangsu 212013， China）

Abstract： The estimation models of daily evapotranspiration （ETc） of cucumber in greenhouse were established based on canopy-air temperature difference （Tc-Ta） at different times， and the accuracy of estimating of Tc-Ta at different times on ETc was analyzed. The Jackson model based on Tc-Ta was constructed according to the different growth stages of cucumber， and the estimated results of the model were compared with the Penman-Monteith model based on canopy resistance parameter （rc） and the measured data of evapotranspiration meter. The conclusions are found that the Jackson model constructed based on Tc-Ta at 14：00 shows the highest accuracy（R2 is 0.937）and the lowest error（RMSE is 0.722 mm/d）in estimating greenhouse cucumber ETc. Compared with the Penman-Monteith model （R2 is 0.964）， the ETc estimation of Jackson empirical model based on Tc-Ta has a slightly higher correlation （R2 is 0.967） with the measured values and the deviation is smaller （RMSE is 0.735 mm/d）. The results can provide a basis for simulating evapotranspiration of greenhouse crops and scientific decision-making of water-saving irrigation.

Key words： canopy-air temperature difference;canopy temperature;greenhouse cucumber;evapotranspiration;Jackson model

準確估算作物蒸散量（ETc）是灌溉用水管理的科學(xué)基礎(chǔ)［1-3］．由于中國設(shè)施農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展以及智能節(jié)水灌溉的需求，迫切需要更多關(guān)于溫室作物ETc的信息［3-4］．但是溫室與大田微氣象環(huán)境的差異，給溫室ETc模擬帶來了困難；同時，由于冠層阻力與空氣阻力參數(shù)獲取困難，常用于大田ETc模擬的Penman-Monteith（P-M）模型在溫室中的應(yīng)用受到限制［5］．

相比于冠層阻力參數(shù)，冠氣溫差（Tc-Ta）的測量更加直接、方便；冠層溫度Tc是反映作物水分運移與能量變化的重要生理指標(biāo)，通過Tc能夠精準判斷作物的水分狀況［6-8］．大量研究成果表明，作物Tc-Ta與ETc之間關(guān)系密切，基于能量平衡原理，可以通過Tc-Ta估算作物ETc，并進行精準的灌溉決策．JACKSON等［9］使用Tc-Ta、太陽凈輻射（Rn）以及風(fēng)速u2等參數(shù)與作物ETc建立了經(jīng)驗?zāi)Ｐ停籗EGUIN等［10］對模型進行改進，得到簡化模型，該模型具有測量參數(shù)少，計算方便等優(yōu)點．該經(jīng)驗?zāi)Ｐ鸵呀?jīng)被諸多學(xué)者驗證［6-8］，然而，以往對該模型的研究主要集中于大田作物，對于模型在溫室作物ETc估算中的應(yīng)用罕見報道．

因此，文中以蘇南地區(qū)溫室黃瓜為研究對象，通過分析黃瓜Tc-Ta的變化規(guī)律和影響因素，探究不同時刻黃瓜Tc-Ta與ETc的響應(yīng)關(guān)系，建立基于Tc-Ta估算ETc的經(jīng)驗?zāi)Ｐ停⒛Ｐ凸浪泓S瓜ETc結(jié)果與基于冠層阻力的P-M模型及蒸滲儀實測結(jié)果進行比較，探究該模型在溫室的適用性，為溫室農(nóng)業(yè)智能灌溉決策提供參考依據(jù)．

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗于江蘇省鎮(zhèn)江市江蘇大學(xué)（119°10′E，31°56′N，平均海拔為23 m）現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點實驗室的Venlo型智能溫室中進行．試驗區(qū)屬典型亞熱帶季風(fēng)氣候，常年平均氣溫為15.5 ℃，年均降雨量為1 058 mm，平均相對濕度為76%，平均風(fēng)速為3.4 m/s，年日照時數(shù)為2 051.7 h，無霜期為239 d．Venlo型溫室屬于連棟溫室，屋脊呈南北走向，南北長20 m，東西長32 m，面積為640 m2．溫室覆蓋厚4 mm的浮法玻璃，透光率超過89%［11］．

于2020和2021年的2個種植季節(jié)，以黃瓜（品種為F1雜種3-5）為研究對象，對黃瓜不同生育期（生長初期：9月5日至9月20日；生長中期：9月21日至10月20日；生長末期：10月21日至11月1日）溫室內(nèi)微氣象數(shù)據(jù)及作物生長生理指標(biāo)等數(shù)據(jù)進行連續(xù)監(jiān)測，每個土槽種植2行作物，行距45 cm，株距40 cm，共72株．

試驗區(qū)土壤為沙壤土，平均容重為1.27 g/cm3，田間持水量為0.41 cm3/cm3，萎蔫點體積含水量為0.16 cm3/cm3．試驗基于20 cm標(biāo)準蒸發(fā)皿的累計水面蒸發(fā)量（Ep）進行充分灌水，當(dāng)Ep達到20±2 mm時進行灌水，灌水量為0.9Ep（0.9為蒸發(fā)皿系數(shù)）［12］．為確保黃瓜幼苗成活，定植后以滴灌方式補充灌水20 mm．

1.2 測定項目及方法

1.2.1 黃瓜蒸散量

采用稱重法測量黃瓜生育期蒸散量ETc，使用3臺精度為1 g的自動連續(xù)稱重蒸滲儀（MS32000L，Mettler Toledo，荷蘭）測量黃瓜生育期內(nèi)小時尺度ETc．蒸滲儀中黃瓜的種植環(huán)境與土槽內(nèi)黃瓜相同，蒸滲儀每10 min自動讀數(shù)，由CR1000數(shù)據(jù)采集器（Campbell，美國）記錄．

1.2.2 氣象數(shù)據(jù)

Venlo型溫室內(nèi)空氣溫度Ta、相對濕度RH、凈輻射Rn等氣象數(shù)據(jù)均由安裝在溫室中部的自動氣象站測定．2 m處太陽凈輻射Rn由2個NR Lite 2（Kipp amp; Zonen，荷蘭）測定，以進行數(shù)據(jù)校核；空氣溫度Ta和相對濕度RH由安裝在2 m高度處的CS215（Campbell Scientific，美國）測定；用安裝在2.0 m高度處的二維超聲波風(fēng)速儀1405-PK-021（Gill，英國）測定溫室內(nèi)風(fēng)速（u2）；2個土壤熱通量板HFP01-L10（Campbell Scientific，美國）放置在土壤下5 cm深度處，用于測量土壤熱通量Gs，5～10 cm處土壤體積含水率SMC和土壤溫度Ts采用土壤水分和溫度傳感器（Hydra Probe，TSL11300-Stevens，美國）進行測量．所有氣象數(shù)據(jù)每10 s采集1次，每隔10 min由CR1000數(shù)據(jù)采集器（Campbell，美國）自動記錄1次．

1.2.3 葉面積指數(shù)和株高

每隔7 d測定黃瓜植株的葉面積和株高H．用卷尺測量葉長L和最大葉寬W，將測量結(jié)果與CAD軟件繪制的結(jié)果進行擬合，得到葉面積的換算系數(shù)為0.65，并計算對應(yīng)的葉面積指數(shù)LAI．

1.2.4 冠層溫度

利用紅外測溫儀（SI-111，Apogee，USA）連續(xù)測量溫室黃瓜冠層溫度Tc，儀器距冠層上方30 cm左右，探棒傾角為30°，為了降低或避免土壤背景信息的影響，測溫儀的探頭隨作物的生長進行適當(dāng)調(diào)整．

1.2.5 冠層阻力參數(shù)

試驗中需要使用到的冠層阻力參數(shù)rc通過2種方法獲得，其一是基于蒸滲儀實測ETc，采用P-M模型反算出黃瓜rc，并作為rc實測值；其二是基于各氣象參數(shù)，使用Jarvis模型模擬黃瓜rc，并作為rc的模擬值.

試驗中主要采用2021年的溫室黃瓜相關(guān)氣象參數(shù)和生理參數(shù)數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)作為模型驗證數(shù)據(jù).

1.3 計算模型

1.3.1 Jackson經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/p>

Jackson模型［9］是一種經(jīng)驗?zāi)Ｐ停撃Ｐ屯ㄟ^冠層溫度（Tc）與空氣溫度（Ta）的差值（Tc-Ta），基于能量平衡原理，構(gòu)建關(guān)于凈輻射（Rn），Tc-Ta和ETc三者的經(jīng)驗方程.

BROWN等［13］根據(jù)能量守恒原則提出Brown-Rosenberg模型，該模型基于Tc-Ta與其他氣象因子，可以較好地模擬ETc，但該模型中空氣動力學(xué)阻力的計算較為復(fù)雜；JACKSON等［9］在該模型基礎(chǔ)上將風(fēng)速的影響量化為經(jīng)驗參數(shù)，提出基于Tc-Ta預(yù)測ETc的經(jīng)驗?zāi)Ｐ停磉_式為

ETc=Rn-a（Tc-Ta）+bv+c，（1）

式中：Rn為太陽凈輻射，mm/d；ETc為作物蒸散量，mm/d；Tc為作物冠層溫度，℃；Ta為冠層上方的空氣溫度，℃;v為風(fēng)速，m/s；a，b和c為經(jīng)驗參數(shù)．

由于溫室風(fēng)速極小，忽略風(fēng)速的影響，可以將上式簡化為

Rn-ETc=a（Tc-Ta）+c．（2）

模型中Tc和Ta為瞬時值，采用不同時刻的Tc-Ta模擬ETc存在較大差異，因此通過分析不同時刻Tc-Ta與實測黃瓜ETc之間的響應(yīng)關(guān)系，得到最佳時刻的Tc-Ta來提高模型模擬精度．

1.3.2 Penman-Monteith模型

為了評價和對比基于Tc-Ta模擬溫室ETc與其他模型的輸出精度，同時采用基于冠層阻力參數(shù)rc的P-M模型［14］對溫室黃瓜ETc進行模擬．表達式為

ETc=Δ（R′n－G）+ρaCpVPDraΔ+γ1+rcra，（3）

式中：Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率，kPa/K；R′n為凈輻射，W/m2；G為土壤熱通量，W/m2；Cp為恒壓干燥空氣的比熱，MJ/（kg·℃）；ρa為空氣密度，kg/m3；VPD為飽和水汽壓差，kPa；ra為空氣動力學(xué)阻力，s/m；γ為濕度計常數(shù)，kPa·℃；rc為冠層阻力，s/m．

以往研究表明，溫室內(nèi)ETc對ra變化不敏感．研究中采用固定的ra參數(shù)［3］，為35 s/m．P-M模型中rc參數(shù)的模擬使用Jarvis冠層阻力模型，該模型在溫室中的應(yīng)用已被許多學(xué)者驗證［15］．文中研究重點驗證基于Tc-Ta模擬溫室ETc的精度和適用性，而關(guān)于使用Jarvis模型確定黃瓜rc的計算過程不作詳細闡述．

2 模擬結(jié)果與分析

2.1 溫室環(huán)境因子及黃瓜生長指標(biāo)

2.1.1 黃瓜生育期內(nèi)主要環(huán)境因子的變化規(guī)律

選取2020與2021年秋季黃瓜移栽后生育期（2021年9月5日至2021年11月3日）內(nèi)的溫室微氣象數(shù)據(jù)（太陽凈輻射R′n、土壤熱通量G、飽和水氣壓差VPD、土壤含水量SMC、空氣溫度Ta和空氣相對濕度RH），分析各氣象因子的變化特征，結(jié)果如圖1所示，DAT為移栽后的天數(shù)．

2020與2021年黃瓜生育期內(nèi)R′n日平均值分別為132.4和99.8 W/m2，最大日均值分別為214.6和179.4 W/m2；G的日平均值分別為1.6和0.9 W/m2；黃瓜生育期內(nèi)Ta的日均值分別為26.4和25.9 ℃，變化范圍分別為20.5～29.9和16.1～32.5 ℃，與R′n變化趨勢基本一致．R′n與黃瓜光合作用密切相關(guān)，有研究表明［16］，在溫室內(nèi)，黃瓜ETc主要受溫室內(nèi)R′n影響；R′n也是其他氣象因子（Ta，RH和VPD等）變化的主要動因．

VPD的變化與RH和Ta密切相關(guān)，2020與2021年溫室內(nèi)VPD和RH均呈相反的變化趨勢，VPD和Ta均呈相同的變化趨勢；RH的變化范圍分別為50.1%～84.5%和48.3%～85.8%，日均值分別為62.1%和64.2%；VPD的變化分別為0.37～3.51 kPa和0.48～3.02 kPa，日均值分別為1.81 kPa和1.73 kPa.SMC的變化范圍分別為20.67%～30.89%和22.68%～28.34%，日均值分別為27.66%和24.38%.VPD主要受Ta和RH影響，是植物水分運輸?shù)闹饕獎恿Γ琕PD對黃瓜ETc模擬影響極大［17］．

2.1.2 黃瓜葉面積指數(shù)和株高變化

2020與2021年秋季黃瓜生育期內(nèi)株高H與葉面積指數(shù)LAI變化如圖2所示，移栽后5～30 d為黃瓜生長旺盛期，黃瓜葉片數(shù)量和葉面積快速增加，LAI迅速提升；株高也快速增加，基本與LAI同步變化；移栽30 d后，LAI與H增速放緩，分別逐步穩(wěn)定在3 cm2/cm2與200 cm左右．

2.1.3 冠氣溫差日變化規(guī)律

冠氣溫差（Tc-Ta）的變化與作物冠層附近的微氣象因子密切相關(guān)，受Rn影響顯著［8］．研究選取2021年秋冬季溫室黃瓜不同生長階段的3個典型晴天數(shù)據(jù)，并計算其平均值，分別對Tc-Ta以及與其相關(guān)的主要環(huán)境因子（Rn，Ta和VPD）日變化特征進行分析，結(jié)果如圖3所示．由圖可知，黃瓜不同生育期溫室內(nèi)Ta，Rn與VPD的日變化規(guī)律基本一致，呈明顯的單峰變化趨勢．日出后，隨著太陽輻射增大，Ta隨之上升，同時溫室內(nèi)VPD也逐漸上升，在13：00—14：00達到最大；14：00后太陽輻射逐漸降低，Ta與VPD也逐漸下降．不同生育期Tc-Ta的日變化與各氣象因子的日變化具有較高的一致性，Tc-Ta與Ta，Rn和VPD的變化趨勢相反，冠氣溫差與Rn的最大值出現(xiàn)時間一致，均出現(xiàn)在13：00—14：00．有研究［18］表明，12：00—14：00是冠氣溫差最大的時段，此時的冠層溫度和葉水勢最能反映作物受水分脅迫的程度．大量研究［19-21］表明，14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)與作物生理活動關(guān)系最為密切，和作物日ETc及微氣象因子相關(guān)性最高．

2.2 基于不同時刻冠氣溫差模擬溫室黃瓜蒸散量

為了進一步探究基于不同時刻Tc-Ta模擬黃瓜日蒸散量ETc的精度差異，選取2021年不同時刻（9：00—17：00）Tc-Ta與ETc及Rn數(shù)據(jù)，對Jackson模型進行率定，見表1．結(jié)果顯示，使用9：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)率定的Jackson模型擬合程度最低，R2為0.326；使用14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)率定的Jackson模型擬合程度最高，R2為0.758．

采用2020年黃瓜生育期實測數(shù)據(jù)對基于不同時刻Tc-Ta數(shù)據(jù)率定的Jackson模型精度進行驗證，結(jié)果如圖4所示，ETc-J為Jackson模擬值．所有模型均在不同程度上高估了ETc，可能是由于黃瓜不同生育期冠層覆蓋度差異導(dǎo)致黃瓜ETc與Tc-Ta相關(guān)性出現(xiàn)變化，使模型估算出現(xiàn)偏差．

對比圖4a—4i，基于13：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)率定的Jackson模型模擬的ETc與實測值擬合程度最低（R2為0.902），偏差最大（RMSE為2.337 mm/d），該時刻模型模擬精度較低，主要原因可能是處于一天中溫度最高的時段，黃瓜在此時段會產(chǎn)生“午休現(xiàn)象”，影響Jackson模型對黃瓜ETc的估算.基于14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)率定的Jackson模型模擬的ETc與實測值擬合程度最高（R2為0.937），偏差最?。≧MSE為0.722 mm/d）．徐烈輝等［8］分析了淮北地區(qū)水稻不同時刻Tc-Ta與ETc的相關(guān)關(guān)系，認為14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)與水稻ETc相關(guān)性最高，并構(gòu)建了基于該時刻Tc-Ta的水稻ETc模擬模型．蔡煥杰等［6］對冬小麥ETc的模擬研究也表明，使用14：00的小麥Tc-Ta數(shù)據(jù)估算小麥ETc的結(jié)果較佳．孫道宗等［19］分析了不同時刻Tc-Ta與黃瓜生理活動之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)與黃瓜ETc相關(guān)性最高．以上結(jié)果驗證了基于14：00的Tc-Ta數(shù)據(jù)作為模擬溫室黃瓜ETc最佳數(shù)據(jù)這一結(jié)論的可靠性．

2.3 Jackson模型在黃瓜不同生育期的率定結(jié)果

為了減少冠層覆蓋度的差異對Jackson模型估算精度的影響，基于2021年黃瓜不同生育期實測ETc、氣象數(shù)據(jù)及14：00時刻的Tc-Ta數(shù)據(jù)，對不同生育階段Jackson模型參數(shù)進行分段率定，結(jié)果見表2．

在黃瓜生長初期，Jackson經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛿M合程度最差，決定系數(shù)為0.573．可能原因是在黃瓜生長初期，葉面覆蓋程度較低，土壤蒸發(fā)作用對ETc影響較大，同時黃瓜植株蒸騰作用不強，對冠層溫度影響不明顯，導(dǎo)致黃瓜Tc-Ta與ETc的相關(guān)性不高．

2.4 Jackson經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_性驗證

采用2020年溫室數(shù)據(jù)對Jackson經(jīng)驗?zāi)Ｐ瓦M行驗證，并與P-M模型估算的ETc進行對比，結(jié)果如圖5所示（圖中ETc-PM為P-M模型模擬結(jié)果，ETc-J為Jackson模型模擬結(jié)果），P-M模型整體上高估了ETc，而Jackson模型對ETc的估算值與實測值較為接近．

表3為黃瓜不同生育期模型ETc模擬值與實測值相關(guān)分析（ETca為ETc平均值），在全生育期內(nèi)，Jackson模型對溫室黃瓜ETc模擬結(jié)果與實測值擬合程度較高，決定系數(shù)達0.967，略高于P-M模型（R2為0.964）；Jackson模型估算的ETc（平均值為3.98 mm/d）更接近實測值（平均值為3.80 mm/d），而P-M模型估算結(jié)果偏高（平均值為4.88 mm/d）；Jackson模型對ETc的估算偏差（RMSE為0.735 mm/d，MAE為0.593 mm/d）比P-M模型（RMSE為1.511 mm/d，MAE為1.207 mm/d）更小．

為了進一步驗證Jackson模型對不同生育期溫室黃瓜ETc的估算精度，對黃瓜不同生育期P-M模型與Jackson模型模擬結(jié)果與實測值進行比較，見表3．在黃瓜生長中期，Jackson模型性能最佳（R2為0.989），Jackson模型表現(xiàn)略優(yōu)于P-M模型（R2為0.976），偏差更小（RMSE為0.742 mm/d，MAE為0.602 mm/d）．在生長初期，2種模型均高估了ETc，但與P-M模型相比（R2為0.943，RMSE為1.144 mm/d，MAE為0.879 mm/d），Jackson模型對ETc的估算值與實測值擬合程度更高，偏差更?。≧2為0.961，RMSE為0.855 mm/d，MAE為0.769 mm/d）．

相關(guān)研究指出，P-M模型對溫室作物ETc的模擬精度受溫室作物生長狀況以及微氣象因子影響，由于溫室與大田環(huán)境微氣象差異，P-M模型中空氣動力學(xué)阻力參數(shù)ra和冠層阻力參數(shù)rc難以直接獲取，需要通過不同的阻力參數(shù)模型對ra和rc進行模擬［21-22］．而這些阻力模型受溫室氣象因子和作物種類等影響，不同模型的表現(xiàn)差異較大［11，23-24］．文中研究結(jié)果也表明，相比P-M模型，基于冠氣溫差的Jackson模型在溫室黃瓜不同生育期估算ETc表現(xiàn)均優(yōu)于P-M模型，因此，基于更多作物和溫室類型對Jackson模型進行率定和驗證可作為下一步工作的研究重點，以提高冠氣溫差模型的普適性．

值得注意的是，在黃瓜生長初期，P-M模型的估算偏差小于其他生育期（RMSE為1.144 mm/d，MAE為0.879 mm/d），而Jackson模型的估算偏差（RMSE為0.855 mm/d，MAE為0.769 mm/d）大于其他時期，可能由于黃瓜生長初期，冠層覆蓋度迅速增加，植株蒸騰作用隨之增強，對黃瓜ETc影響較大，而冠氣溫差在不同生育期變化較小，難以體現(xiàn)不同生育期對黃瓜ETc模擬的影響．因此，在對Jackson模型的研究中可以考慮引入葉面積指數(shù)，以提高模型對不同生育期ETc的估算精度．

綜上所述，Jackson模型對ETc模擬結(jié)果與實測值擬合較好，對全生育期ETc的估算偏差更小，所需參數(shù)少，更適用于溫室智能灌溉決策．然而，關(guān)于基于冠氣溫差模擬溫室作物ETc經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷钠者m性，還需要在更多不同溫室及作物類型條件下開展更長系列觀測數(shù)據(jù)進行驗證，目前所得模型參數(shù)結(jié)果在不同類型溫室或作物使用時仍需進一步率定；同時，Jackson模型缺少對作物生長初期由冠層覆蓋程度變化引起的作物ETc變化的考慮，需要引入體現(xiàn)冠層覆蓋度的參數(shù)以提高模型性能．

3 結(jié) 論

驗證了基于不同時刻及不同生育階段黃瓜冠氣溫差（Tc-Ta）構(gòu)建的Jackson模型，模型模擬結(jié)果與實測值及P-M模型對比結(jié)果及結(jié)論如下：

1） 基于14：00時刻的Tc-Ta構(gòu)建的Jackson模型，估算溫室黃瓜ETc精度最高．

2） 黃瓜全生育期內(nèi)，相比P-M模型精度（R2為0.964，RMSE為1.511 mm/d），基于Tc-Ta的Jackson模型估算黃瓜ETc精度較高（R2為0.967，RMSE為0.735 mm/d），且所需實測數(shù)據(jù)及參數(shù)較少，推薦作為溫室作物ETc模擬的首選方法．

3） 在黃瓜生育初期，Jackson模型對ETc的估算偏差（RMSE為0.855 mm/d，MAE為0.769 mm/d）比其他時期更大，建議在模型構(gòu)建中考慮冠層覆蓋度對ETc的影響．

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（責(zé)任編輯 張文濤）

收稿日期： 2023-04-23； 修回日期： 2023-06-02； 網(wǎng)絡(luò)出版時間： 2024-04-25

網(wǎng)絡(luò)出版地址： https：//link.cnki.net/urlid/32.1814.TH.20240423.1113.014

基金項目： “十四五”國家重點研發(fā)計劃項目（2021YFC3201103）；國家自然科學(xué)基金資助項目（41860863，52121006，51509107，51609103）；水文水資源與水利工程國家重點實驗室專項基金資助項目（2020nkzd01）；江蘇省博士后研究項目（Bs510001）；江蘇省農(nóng)業(yè)裝備與智能化高新技術(shù)重點實驗室開放基金資助項目（JNZ201917）

第一作者簡介： 蔣建輝（1997—），男，江西九江人，碩士研究生（460923381@qq.com），主要從事農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉研究.

通信作者簡介： 閆浩芳（1983—），女，內(nèi)蒙古呼和浩特人，副教授，博士生導(dǎo)師（yanhaofangyhf@163.com），主要從事農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉理論與水分高效利用研究.