设施农业作物需水量研究

王光焰，刘云飞，孙怀卫

(1.塔里木河流域干流管理局，新疆 库尔勒 841000；2.中国科学院新疆生态与地理研究所，乌鲁木齐 830011；3.华中科技大学，武汉 430074)

我国是缺水较为严重的国家，人均淡水资源量不足世界人均量的1/4，加之我国水资源分布不均匀，因此水资源的供给量决定了许多地方的经济发展和生态环境建设。但是我国作为农业种植大国，近几年的农业生产用水量占全国水资源供应总量的60%～65%[1]，农业生产方面耗水量极大。在此背景下，如何减少农业用水浪费的情况，提高农业水资源的利用效率，合理农业灌溉制度成为亟待解决的问题。根据我国第三次农业普查数据显示，设施农业尤其是温室大棚种植作为我国农业种植的一部分，面积已达到131.5 万hm2[2]。温室大棚种植的主要作物为蔬菜、瓜果和花卉等，相对于大田农业作物的需水量会更高[3]，而目前我国设施农业的灌溉种植方式还比较粗放，许多地方缺乏理论指导。因此，针对温室大棚作物的需水量研究，能够为节约农业水资源，提高农业水资源利用效率，制定合理的设施农业灌溉制度提供科学依据和理论基础。

作物需水量主要是指作物的蒸腾量、棵间土壤或植物基质的蒸发以及作物体内满足其生存生理需求水量的总和，作物蒸腾量和棵间基质的蒸发量通常占作物需水量的99%，因而许多研究中会忽略作物体内的水量。由于大部分作物的蒸腾量都会受到土壤水分、温度、光照、相对湿度、风速等条件的影响，因此作物在正常的生长条件下，需水量会随着灌溉量的变化和气候气象条件的变化而呈现出差异性。由于温室大棚中的环境与外部大田的环境相比较，温度较高、相对湿度大、受风速和降水的影响较少等[4]，所以种植相同的作物，在温室大棚中的需水量与大田种植的需水量会有很大不同。因此，需要对温室大棚作物的需水量进行单独的研究。

1 温室作物需水量的影响因素

对作物的需水量影响因素有很多，一般认为，叶面积较大、生长速度快、根系发达、作物体内油脂和蛋白质含量高、果实采收期长的作物需水量较高[5]，而且外部不同的耕作方式、灌溉制度、气候环境因素、地下水位深度等等都会导致作物的需水量发生变化。因此，对于作物需水量变化规律和影响因素的研究，有助于制定合理的灌溉方式和灌溉量，提高作物的水资源利用效率。

1.1 影响作物需水量的内部因素

1.1.1 不同种类作物的需水量特征

不同的作物生理特征、生长周期和对外部环境的响应都有着区别，因此需水量都有着一定差异。齐述华等使用水平衡法，计算测定了菠菜、苋菜和花椰菜三种不同作物在整个生长阶段内的需水量，菠菜为223.8mm，苋菜和花椰菜分别为144.9和148.1 mm，说明不同种类作物生长周期不同、生长时间和环境不同、生理结构上的差异都会对需水量的变化产生影响[6]；叶澜涛使用水平衡法测定了甜椒、番茄、豇豆和西瓜整个生长阶段内的需水量，分别为738.0、123.6、168.6、148.4 mm，甜椒的需水量较大是由于生长周期较其他作物长，并且结果期持续时间较长，因而消耗的水分较多[7]；高金华使用水平衡法测定了番茄和茄子需水量，在同一时期，番茄和茄子的需水量呈现很大差异，番茄的需水量呈现“增加-减少-增减-减少”的趋势，茄子的需水量呈现“增加-减少”，除了受到降水和地下水位的影响，说明不同种类作物的需水量对水分变化的响应也有很大的不同[8]。

1.1.2 作物不同生育期的需水特征

作物在不同的生长阶段都会呈现出不同的需水量特征，一般作物的需水量整个生长阶段都表现出先增长，达到最大值后再下降的趋势。但不同的作物生理结构不同，加上采摘方式和时期具有差异，所以需水量也会表现出多次波动的情况。杨宜在对秋茬温室茄子需水量的研究中发现，茄子的蒸散量在苗期最小，最小值为0.44 mm/d，而后随着作物生长逐渐增大，在开花坐果期达到最大，最大值为2.90 mm/d，而后逐渐下降[9]；李艳梅等对温室芹菜的需水量进行研究中将芹菜分为4个生长阶段，分别为苗期、叶丛初期、叶丛中期和叶丛后期，需水量随着生长呈现出“增长-下降-增长”的特点[10]；刘浩等发现温室中番茄整个生长阶段中的需水量呈现“增加-下降”的趋势，其中番茄开花坐果时期的需水量达到最大，移植初期的需水量最小[11]；范洪梅等认为攀西干热河谷地区冬春茬大棚辣椒应在采收期的灌溉量最大，其次为始花期至果实成熟，定植期至始花期灌溉量最小和灌溉周期最长，从侧面也说明了辣椒需水量在不同的生长阶段的变化[12]。

1.2 影响作物需水量的外部因素

1.2.1 不同气象环境下作物的需水特征

各种气象环境因素对作物的生长均具有很大的影响，尤其是湿度、温度、风速、光照条件。叶水势的增大会促进植物根部对水分的吸收，导致作物的需水量增大，而光照、温度、风速均会影响植物的叶片水势。当温度升高、光照变强、风速增大，都会加快植物叶片水分的蒸发，使叶片水势增大[13]。反之则对作物的水分需求起到一定抑制作用。但是当光照过强或水分损失过大时，植物也会关闭气孔，减少蒸腾，起到一定的自我保护作用[14]。由于大棚所属环境与外部有很大差别，受风速影响较小，而受相对湿度影响较大。任自力对膜下大棚滴灌条件下的西瓜需水规律进行研究发现，大棚西瓜的需水量与光强、温度、蒸发量具有极显著正相关，与相对湿度具有极显著负相关关系[15]；李洋在温室大棚内对冬春茬和秋冬茬的番茄种植做对比发现，冬春茬番茄的需水量高于秋冬茬，但叶面积指数、叶面积、茎粗、光合特性、根系活力及产量品质均优于秋冬茬，产生差异的主要原因是由于冬春季节随着植物生长，气温逐渐升高、光照逐渐增强、湿度不断下降更有利于作物的蒸腾作用[16]；倪纪恒认为，冬春季节温室光照相对较弱，影响作物的生长发育，在对温室大棚中黄瓜进行不同光质的补充发现，光质的补充能够提高冠层温度，另外发现补充红光能够促进黄瓜根和茎的发育，补充蓝光有助于促进同化产物向果实[17]，说明了光照对温室作物生长的重要性；彭致功等通过大棚内的研究试验发现，光照是影响作物腾发量的主要因子，其次是气温，再次是空气湿度，土温影响最小[18]；Morries等通过温室的无土栽培试验后得出了太阳辐射和空气饱和水汽压差是影响室内作物需水量的主要因素[19]。

1.2.2 灌溉水分对作物需水量的影响

通常灌溉量的增大会促进作物对土壤水分的吸收利用，导致作物的蒸散量和需水量增大。但当土壤水分超过一定阈值对植物的生长又会产生一定的抑制作用，导致作物的产量和需水量下降。而且灌溉水的盐度也会影响到作物的需水量，盐度越大需水量越小。Soria和Cuartero研究发现，在不同的土壤水分盐度情况下，温室番茄需水量会在0.19～1.03 mm/d范围内变化[20]；Fhivio F Blancol等研究了巴西春季温室黄瓜的需水规律发现,黄瓜的作物系数和蒸腾量与灌溉水的盐度浓度呈现出线性反比的关系，当电导度增加1,黄瓜的蒸腾量就会相应降低4.6%[21]；殷飞等对不同灌溉条件下大棚葡萄的需水量研究表明，在葡萄生育期田间持水量60%和85%时最有利作物生长，同时作物的需水量也会达到最大[22]；冯诚等对阳光大棚不同水分处理下的黄瓜灌溉制度研究发现，随着灌水量的增加，黄瓜的产量会也会增大，当灌水量超过16 mm/m2时会抑制黄瓜生长，产量反而会下降[23]。所以合理的控制灌溉水分和灌溉水源的质量对作物的生长和作物果实产量和质量的增加有着十分重要的作用。

除了灌溉水分和环境因素会对作物的需水量产生影响以外，根据实际情况不同，还有一些其他因素也会影响作物需水量，如灌溉方式：滴灌、喷灌、漫灌、地下滴灌等；耕种方式：沟播耕作法、沙田耕作法、少耕和免耕法等；土壤类型：沙质土、黏质土、壤土等；温室大棚材质：玻璃材质、PC板材质、塑料膜材质等。因此，在对作物需水量研究时需要注重对各个方面的考虑。

2 设施农业作物需水量的计算方法

目前对作物需水量的计算方法包括：①通过各类气象数据或者环境因素和相应作物的作物系数计算蒸散发的Hargreaves公式、Priestley-Taylor公式、Penman-Monteith公式等；②以遥感数据为基础，提取参数构建相关的模型来进行估算；③水平衡法和蒸渗仪法，水平衡法是通过计算划分某段时间内引起土壤水分变化所有因素的量来确定作物的需水量，蒸渗仪法也是通过此原理进行计算的；④蒸发皿法，通过蒸发皿的蒸发量和相应的作物系数估算作物的需水量；⑤波文比法能量平衡法；⑥涡度相关法等等。有些研究是基于测量作物蒸腾量来计算作物的需水量，关于作物蒸腾的测量方法包括，TDP茎流计测量、同位素示踪法、称重法等，由于温室大棚的环境限制，遥感测量无法应用，而波文比法和涡度相关法的仪器成本相对较高，并且仪器的布设也不适用于温室大棚环境。因此大部分研究选取公式计算、蒸渗仪法、蒸发皿法、水平衡法，并且取得了较好的结果。另外近几年许多学者使用神经网络模型，以各种环境为参数，作物需水量为输出进行非线性拟合也取得了较好的结果，在此主要对这4种方法进行介绍。

2.1 水平衡法

水平衡法是根据土壤总体水分的进和出保持质量平衡的原理来对作物需水进行计算的方法。其计算公式为：

ET=P0+K+M+ΔW-q1-q2

(1)

式中：ET为作物的需水量，mm；P0为有效降雨量，mm，一般可用降水量P(mm)乘以经验系数α进行计算；K为地下水补给量，mm；M为灌溉量，mm；ΔW为某一时段内土壤水分的变化量，mm；q1为地表径流量，mm；q2为作物根区深层渗漏量，mm。

如果使用蒸渗仪来或使用覆膜分割环境的方法，在温室大棚环境中可忽略P0、K、q1、q2的影响，因此公式(1)可化为：

ET=M+ΔW

(2)

公式(2)中限定了影响水分平衡的其他因素，只需要考虑灌溉量和监测时间段内的水分变化量，试验方法简单,容易操作,并且现在称重式蒸渗仪带能够自动记录数据、精度高、连续性好，因而应用很广。

2.2 蒸发皿法

蒸发皿法是利用水面蒸发量估算作物需水量的方法。因为作物的需水量和蒸发皿的蒸发量都是由周围各种环境因素综合作用的结果，所以二者的变化趋势具有很大的相关性。计算公式为：

ET=αET0

(3)

式中：α为蒸发皿系数；ET0为蒸发皿的蒸发量，mm。

该方法操作简单，计算结果较好，但计算系数的率定比较重要，否则会产生较大的误差。

2.3 公式计算法

(1)Penman-Monteith公式。

(4)

式中：ET为作物的需水量，mm/d；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)；Δ为饱和水汽压与温度关系曲线在某处的斜率，kPa/℃；Rn为输入冠层净辐射量，MJ/(m2·d)；T为2 m高度的日平均温度，℃；u2为2 m高度风速，m/s；es为饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；γ为干湿温度计常数，kPa/℃。其参数也有相应的计算标准和方法。

(2)Priestley-Taylor公式。

(5)

式中：ET为作物的需水量，mm；α为Priestley-Taylor系数，通常取1.26；Rn为冠层净辐射量，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)。

在有些计算中会忽略土壤热通量。

(3)Hargreaves公式。

(6)

式中：ET为作物的需水量，mm；α为转换系数，通常取0.002 3；λ为水汽化潜热，一般为2.45 MJ/kg；Tmax为最高温度；Tmin为最低温度，℃；η为指数系数，一般取值0.5；Tmean为平均温度，℃；Toff为温度偏移量，一般取值17.8；Ra为大气顶层辐射量，MJ/(m2·d)。

这3种方法为最常使用的作物需水量的计算公式，并且根据这3个公式延伸出了许多修正后的计算方法以提高其适用性和准确性。其中Penman-Monteith公式所需要的气象参数最多，适合于气象资料比较全面的地区；Priestley-Taylor公式是基于辐射量的计算方法；Hargreaves公式是基于温度计算的方法。对于气象资料缺少的区域使用后两种方法进行计算和校正比较合适[24,25]。由于地区气候和环境差异，一般在使用公式法计算时都需要对公式中的系数进行修正，根据表1，陈新明等考虑到温室大棚内的实际风速影响，对Penman-Monteith公式进行了调整；杨蕊等在使用Hargreaves公式时，根据主成分分析法，认为相对湿度对作物的蒸散发影响较大，因而对公式进行了修正；赵玲玲等将平流项b1引入Priestley-Taylor公式，提高了计算准确度。吕玉平等，使用Priestley-Taylor和Hargreaves公式分别对矮型和高型两种参考作物，在湿润区和干旱区的表现进行评估，他认为Priestley-Taylor公式在矮型作物上更适用于湿润区，Hargreaves公式在矮型作物上更实用与干旱区，并且两个公式用在高型作物上必须对计算系数进行修正[26]；陈新明等认为温室大棚的环境与外界大田的环境差异较大，尤其大棚内很少受到风速影响，因此提出了Penman-Monteith公式的修正公式，修正公式提高了计算结果的准确度[27]。刘浩等也利用此修正公式对滴灌条件下温室番茄的需水量进行了计算验证，发现修正后的公式计算精度更高，更适用于温室环境[11]。因此，使用公式法计算作物需水量时，应注意公式的修正和系数的率定，以免产生过大的误差。

表1 常用作物需水量计算公式与部分地区修改后的计算公式相对比

2.4 神经网络对作物需水量和环境因子的预测计算

随着计算机技术的发展应用，机器学习算法越来越多的应用到非线性拟合的研究领域中，目前国内外有许多研究都利用这些算法对温室参考作物需水量和环境因素进行了计算与预测，都取得了较好的精度。顾世祥等采用径向基网络，使用了多种不同的输入因子组合进行预测,经过比较认为以日照时数、平均温度、风速为输入的模型精度较高，相比Penman-Monteith公式计算结果具有更高的准确性[28]。徐意和向美晶采用径向基网络预测不同温度下作物光合作用速率，以用来调节控制温室内作物生长[29]。王定成采用支持向量机对温室的数据进行回归拟合分析，并用数据对修正模型进行检验，这种方法能较好地处理温室环境的不确定性[30]。

此外，由于温室大棚内环境受到大棚内位置和一些温室内通风设备的影响并不是完全均匀，因此一些学者针对温室小气候进行了研究。目前，研究温室大棚小气候常用方法主要有示踪气体法、质量(或能量)平衡法，以及计算流体动力学法(CFD)。但由于通过示踪气体法难以反映温室内气流场的时空分布模式，而且难以得到普遍性的结论[31]。基于能量(或质量)平衡建立的温室环境模型虽然可以方便地对给定条件下的温室进行随时间变化的预测，但模型的假设和简化严重，同时难以应用在大面积的温室上[32]。而CFD方法随着近年来发展应用，已经能够进行流体流动、传热、通风等计算的需求。Okushima首次采用CFD方法预测了小型温室的环境，并将CFD模拟结果与风洞试验结果进行了比较，同时这种方法也得到了Mistriotis的发展和完善[33]；Boulard等利用CFD方法对不同类型的温室小气候进行了研究，并进行了温室作物需水量的计算[34]。结果表明，CFD方法能够通过数值模拟得到完整的空气压力、流速、温度等在整个温室空间上的分布，且能够适应多种不同气候条件下的模拟要求[35]。

3 结 论

(1)设施农业不同作物的需水规律有待于进一步研究。现阶段设施农业作物的需水量研究已经取得了许多对实践有指导意义的成果，但是目前对作物品种的研究还不够全面，主要集中在比较常见的几种作物上。具有地域特色的种植作物和花卉、乔木类果木研究很少，并且随着农业技术的发展反季节种植的蔬菜瓜果种类也越来越多，大棚环境的改善和作物品种的改良也要求对于设施农业作物需水量进行进一步研究。

(2)设施农业作物的需水量计算模型的研究有待完善。目前对于设施农业作物需水量的计算方法有许多，许多计算模型也得到了很好的应用。我国对温室大棚作物的研究也持续了很长时间，但是由于我国纬度跨度大，气候类型多样，地形也十分复杂，不同地区的气候环境差异很大。不同计算模型对不同地区的适应度不同，直接引用其他地区模型中的修正系数有时也会产生很大的误差，因此需要进一步研究。

(3)对设施农业需水规律影响因素的研究需要加强。影响作物需水量的因素有很多，除了气象环境因素和作物本身类型之外，包括耕种方式、地下水埋深、灌溉方式等等都影响着作物的需水量。因此需要加强设施农业小气候研究，这样有助于进一步了解温室大棚各个环境因子对作物的影响过程，完善对影响作物需水量各方面因素的研究，以减少不利因素对作物的影响，并且对于指导农业生产，节水增收，保证农业可持续发展有着重要意义。