基于单作物系数法的华北平原典型农业生态系统蒸散规律研究*

杨天一,王 军,张红梅,李镕基,张玉翠,沈彦俊**

(1.中国科学院农业水资源重点实验室/河北省节水农业重点实验室/中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心石家庄 050022;2.中国科学院大学现代农业科学学院 北京 100049;3.河北师范大学汇华学院 石家庄 050091;4.河北省供水总站 沧州 062152)

华北平原是我国重要的粮食生产基地,该区域农业用水占地下水总开采量的70%以上。地下水资源长期超采导致地下水位不断下降,严重影响该区域农业可持续发展。近年来,该地区低需水量作物大幅减少,蔬菜水果等高需水量作物种植面积大幅增加,种植结构发生了巨大变化,研究该地区典型种植作物的蒸散量特点及变化规律对减少农业用水和减缓地下水位下降具有重要意义。蒸散是植株蒸腾与土壤蒸发之和,是连接地表能量平衡和水循环的重要纽带。作物蒸散是农业用水主要消耗项,降低蒸散量是减少农业用水的关键。常用的蒸散观测方法有蒸渗仪法、基于能量平衡的波文比法、涡度相关法等,而作物系数法是联合国粮农组织提出的基于Penman-Monteith 公式,通过参考作物蒸散量(ET)及作物系数()计算实际蒸散量的方法,其中作物系数受到植物类型及种类、种植地区、温度、相对湿度、风速和日照时长和土壤水分等气象因素的影响,计算不同气候及灌溉条件下的作物蒸散,需要根据生长环境对作物系数进行调整。

作物系数法能反映影响作物蒸散的气候及生理因素,计算简单、实用性强,在国内外不同地区广泛应用。Kang 等在西北地区结合10年的蒸渗仪数据,对冬小麦()及玉米()的作物系数进行研究,发现在生育中期两种作物的作物系数最大。Wang 等在关中平原地区结合涡度相关系统实测数据确定了该地区夏玉米生育期内作物系数。Gong 等研究了温室内充分灌溉及亏缺灌溉两种条件下种植番茄()的作物系数,并提出了考虑土壤水分胁迫及冠层覆盖度的作物系数模型。在西北灌溉葡萄()的研究表明,叶面积指数是预测作物系数较好的指标。在华北平原地区,针对作物系数及其影响因素也有着一定的研究。Xu 等结合称重式蒸渗仪的研究表明,玉米冠层大小会影响作物系数,冠层大的玉米作物系数较大,水分利用率较高。一项针对秸秆覆盖的滴灌条件下种植的冬小麦的研究表明,在相同灌溉条件下秸秆覆盖与非覆盖条件并没有明显改变作物系数。宿梅双等结合称重式蒸渗仪,对喷灌条件下的冬小麦及玉米需水量及作物系数进行了测定,发现两种作物的作物系数均大于FAO56 建议值,但变化趋势相同。韩淑敏等结合大型称重式蒸渗仪,分析冬小麦-夏玉米的作物系数,发现不同年型下冬小麦作物系数差异不明显,夏玉米在丰水年作物系数偏高。张喜英等发现在华北平原地区秸秆覆盖条件下的夏玉米整个生育期内作物系数平均值在1 左右。李艳梅等借助水量平衡法及Penman-Monteith 修正模型,发现芹菜()的作物系数呈移动平均函数变化。苗文芳等结合茎流计及微型蒸渗仪确定了枣树()的作物系数,发现作物系数与冠层覆盖度之间呈明显的正相关关系。

作物系数法虽然有着广泛应用,但其在华北平原的研究仍存在以下的问题:1)针对冬小麦-夏玉米单一农业生态系统的研究较多,并且研究时间距今较长,缺少通过单作物系数法对华北平原地区多种典型农业生态系统蒸散规律进行系统综合的研究,难以对整个区域的耗水管理和种植结构调整提供量化的理论支持;2)梨()是华北平原地区的主产水果及重要的经济作物,缺少针对梨园典型农业生态系统作物系数变化规律的研究;3)在本区域对作物系数法计算进行验证的研究也多采用称重式蒸渗仪及水平衡法,缺少涡度相关系统实测数据在生态系统尺度对作物系数法计算值进行精度验证的研究。本研究结合田间试验及涡度相关观测方法,研究并验证华北平原地区冬小麦-夏玉米农田、棉田、梨园典型农业生态系统,灌溉作物不同生育期作物系数及实际蒸散量的变化规律,为制定合理的灌溉计划,研究不同种植结构下蒸散规律差异,分析种植结构演变对区域耗水的影响,为实现作物精准耗水管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

2016-2017年针对不同生态系统分别在代表冬小麦-夏玉米轮作系统的中国科学院栾城农业生态系统试验站(河北省栾城区)、代表棉田生态系统的河北省农林科学院旱作节水农业试验站(河北省深州市)和代表梨园生态系统的赵县试验基地(河北省赵县)开展同步试验观测,各试验站点及涡度相关系统监测安装点地理坐标详细信息如表1所示。

表1 不同试验站点(农业生态系统)种植作物和土壤性质Table 1 Detail information of plants and soil property in different experimental sites(agroecosytems)

3 处试验地均位于半湿润季风气候区,其中冬小麦生长季为2016年10月6日-2017年6月14日,播种品种为‘科农199’,行间距25 cm;夏玉米生长季为2017年6月15日-9月30日,播种品质‘郑单958’,行间距50 cm。棉花生长季为2017年5月1日-10月25日,种植品种为‘冀棉958’,行距80 cm。梨树初始生长期到生育末期为2017年3月1日-10月31日,树龄25年。冬小麦-夏玉米、棉田和梨树均为地面灌溉,土壤质地均以壤土为主。冬小麦-夏玉米、棉田、梨园3 处试验点在涡度相关系统通量贡献区内均地势平坦且下垫面单一。根据作物生长形态,不同生态系统各生育期划分如表2所示。

表2 不同作物生育阶段(月-日)划分Table 2 Division of growth stages(month-day)of crops of different agroecosystems

1.2 数据采集及计算方法

2016-2017年不同农业生态系统作物生育期内的气象数据和通量数据由3 处试验点安装的涡度相关系统获得,如图1所示。其中冬小麦-夏玉米试验点涡度相关系统安装高度为3.5 m,棉田试验点涡度相关系统安装高度为2.0 m,梨园试验点涡度相关系统安装高度为6.5 m。各站点风速和蒸散量可由三维超声风速仪(CSAT3,Campbell Scientific,USA)和CO/HO 分析仪(LI7500,LICOR,USA)观测;各站点温湿度、水汽压由空气温湿度传感器(HMP155,Vaisala,Finland)观测得到,净辐射和土壤热通量分别由四分量净辐射表(CNR-4,Kipp &Zonen,Netherlands)和土壤热通量板(HFP01SC,HuKseflux,Netherlands)观测得到,土壤含水量由土壤水分传感器(Hydra Probe Ⅱ,Stevens,USA)测得。

图1 涡度相关系统及土壤水分传感器布置示意图Fig.1 Schematic diagram of eddy covariance system and soil moisture sensors

涡度相关原始数据按照China FLUX 要求进行处理,得到原始数据后采用野点剔除、倾斜校正、缺失数据插补等方法对数据进行处理,3 个生态系统站点涡度相关系统能量闭合度均大于0.85,能量闭合度较高,测量结果处于可信区间,本研究主要利用涡度相关系统获得的实测蒸散量进行验证,数据的具体计算过程以及详细处理方法见文献[22-23]。

式中:ET为涡度相关系统实测蒸散量(mm),LE 为潜热通量(MJ·m·d),λ 为汽化潜热(2.45 MJ·m)。

单作物系数法计算作物实际蒸散量的公式来自《FAO Irrigation and Drainage Paper NO.56 Crop Evapotranspiration》(简称“FAO56 手册”):

式中:ET为单作物系数法计算的作物实际蒸散量(mm·d),ET为参考作物蒸散量(mm·d),为作物系数,为土壤水分胁迫系数。参考作物蒸散量(ET)采用Penman-Monteith 公式计算:

式中:为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率(kPa·℃),为净辐射(W·m),为土壤热通量(W·m),为2 m 高风速(m·s),为日平均温度(℃),为饱和水汽压(kPa),为实际水汽压(kPa),为干湿表常数(0.067 kPa·℃)。

根据FAO56 手册以及相关文献[24]确定初始生长期作物系数()(表3),生育中期及生育末期作物系数(和)由式(4)、(5)确定:

式中:和为查表所得作物系数值(表3);RH为日最低相对湿度(%);为生育期内作物平均最大高度(m),在生育期不同阶段分别通过卷尺进行测量,初始生长期、快速发育期、生育中期、生育末期的平均最大株高冬小麦分别取值0.15 m、0.60 m、0.75 m 和0.80 m,夏玉米分别取值0.88 m、2.30 m、2.40 m 和2.40 m,棉花分别取值0.35 m、0.75 m、1.00 m 和1.10 m,梨树株高取值3.50 m。

表3 不同作物各生育阶段查表所得作物系数(Kc-Tab)取值Table 3 Crop coefficient(Kc-Tab)values of different growth stages of crops

由于冬小麦-夏玉米、棉花生育期内均为地面充分灌溉,结合分析试验期间冬小麦-夏玉米、棉田不同土壤深度土壤体积含水量变化,生育期内不存在水分胁迫现象,为1。梨树生育期内不同深度土壤体积含水量变化表明,其生育期内存在一定水分胁迫,计算公式为(6)-(9),最终的计算结果如图2所示,梨树的水分胁迫现象主要发生在3月、6月和7月:

图2 梨树生育期内土壤水分胁迫系数(Ks)变化Fig.2 Soil water stress coefficients(Ks)during growth period of pear trees

式中:TAW 为根区总有效土壤水(mm),通过公式(8)计算;为根区消耗水分(mm),通过公式(7)计算;RAW 为根区易被吸收的土壤水量(mm),由公式(9)计算;θ为第天土壤体积含水量(%),研究中试验点土壤含水量测定深度均为2 m,其中0～20 cm 每10 cm 测定1 次,其余深度每20 cm 测定1 次,逐日土壤含水量数据为各深度土壤含水量数据均值;为根系深度(m),结合FAO56 手册推荐值,梨树取值2 m;为不受水分胁迫时从根区土壤吸收的土壤有效水量与总有效土壤水的比值,此参数可通过查阅FAO56 手册确定,梨树取值0.5;为田间持水量(%),为凋萎系数(%),具体数值如表1所示。

2 结果与分析

2.1 主要气象因子及参考蒸散量变化规律

结合式(3)、(4)和(5)可以发现,温度、相对湿度、风速对计算ET及有重要作用,温度、降水等气象因子也影响着不同作物生育期内的蒸散量。因此需要分析生育期内不同农业生态系统不同气象因子变化规律。冬小麦-夏玉米生态系统生育期内平均温度14.0 ℃(图3a,3b),大于10 ℃积温为 4653.2 ℃。棉田生态系统生育期内平均温度22.8 ℃(图3c),大于10 ℃积温为 4037.0 ℃。梨园生态系统生育期内平均温度20.3 ℃(图3d),大于10 ℃积温 4785.0 ℃。虽然棉田的平均温度在3 类生态系统中最高,但其大于10 ℃积温水平却最低,这与3 类生态系统的生育期日期分布和天数不同密切相关。

图3 不同农业生态系统的作物生育期平均温度(Ini:初始生长期;Dev:快速发育期;Mid:生育中期;End:生育末期)Fig.3 Average temperature of different crops at different growth stages in different agroecosystems(Ini:initial stage;Dev:developing stage;Mid:mid stage;End:end stage)

不同农业生态系统从初始生长期到生育末期的降雨量、空气湿度和风速不同,这些气象因子的变化也会对作物生长及参考作物蒸散量的变化产生影响。如图4所示,生育期内冬小麦-夏玉米农田生态系统平均相对湿度为64%,总降水量358.2 mm;棉田生态系统平均相对湿度为73%,总降水量449.9 mm;梨园生态系统相对湿度为66%,总降水量414.9 mm。各生态系统4 个生育期内平均风速为1.1～1.6 m·s。

图4 不同农业生态系统生育期降水量、平均相对湿度和风速变化Fig.4 Changes of precipitation,average relative humidity and wind speed at different growth stages of corps of different agroecosystems

由于不同类型农业生态系统各生育期内空气温湿度和风速等气象因子存在差异,各生态系统的ET的变化也各有特点。冬小麦-夏玉米生态系统初始生长期到生育末期内ET呈现出先上升后下降的单峰趋势(图5a),生育期总ET为939.0 mm(表4),日最大ET为8.2 mm·d,出现在2017年6月10日,日均ET为2.6 mm·d。棉田生态系统初始生长期到生育末期ET呈现波动下降趋势(图5b),总ET为673.1 mm(表4),最大ET为7.8 mm·d,出现在2017年5月19日,日均ET为3.8 mm·d。梨园生态系统初始生长期到生育末期ET波动与冬小麦-夏玉米生态系统类似,呈现出先上升后下降的单峰趋势(图5c),生育期内总ET为880.5 mm(表4),日最大ET为7.3 mm·d,出现在2017年7月8日,日均ET为3.6 mm·d。冬小麦、夏玉米、棉花由于初始生长期持续时间较长且外界温度高,多种因素作用下初始生长期总ET最大,成熟期由于持续时间较短,总ET最小;梨树在快速发育期阶段总ET最大,初始生长期最小,冬小麦、夏玉米和棉花3 种作物均在成熟期总ET最小。

表4 不同农业生态系统作物不同生育阶段及总参考作物蒸散量Table 4 Reference evapotranspiration(ET0)of different crops at different growth stages and during whole growth stage of different agroecosystemsmm

图5 不同农业生态系统作物生育期内参考蒸散量(ET0)变化(Ini:初始生长期;Dev:快速发育期;Mid:生育中期;End:生育末期)Fig.5 Reference evapotranspiration(ET0)variations during growth stages of different agrecosystems(Ini:initial stage;Dev:developing stage;Mid:mid stage;End:end stage)

2.2 不同农业生态系统实际蒸散量变化规律

通过涡度相关系统观测的作物实际蒸散量(ET)反映了一个生态系统在初始生长期至生育末期实际蒸发与蒸腾量之和。如图6 和表5所示,在4个生育期内,冬小麦-夏玉米、棉田、梨园生态系统ET分别为701.4 mm、496.5 mm 及763.5 mm,日平均ET分别为2.0 mm·d、2.8 mm·d和3.1 mm·d。冬小麦-夏玉米农业生态系统呈双峰趋势,ET在冬小麦生育末期及夏玉米初始生长期较小。冬小麦生育初期会经历出苗-越冬两个时期,ET在越冬期呈现下降趋势,冬小麦日最大ET出现在5月24日,处于生育中期;夏玉米日最大ET出现在8月4日,处于快速发育期。棉田、梨园农业生态系统日ET峰值都出现在7月,分别处于棉花和梨树的快速发育期和生育中期。作物在生育末期生理活性降低,蒸腾作用逐渐下降,ET逐渐降低。

图6 不同农业生态系统作物生育期内实际蒸散量(ETEC)变化(Ini:初始生长期;Dev:快速发育期;Mid:生育中期;End:生育末期)Fig.6 Actual evapotranspiration(ETEC)variations during growth stages of different agrecosystems(Ini:initial stage;Dev:developing stage;Mid:mid stage;End:end stage)

表5 不同农业生态系统作物不同生育阶段及总实际蒸散量Table 5 Actural evapotranspiration of different crops at different growth stages and during whole growth stage of different agroecosystems mm

冬小麦、夏玉米、棉花、梨树4 种作物分别在初始生长期、快速发育期、生育中期、快速发育期总ET达最大值。冬小麦初始生长期包含出苗期和越冬期,经历时间长,总ET较大(表5)。梨树在生育初期叶片较少以及外界温度低,ET较低。冬小麦作物初始生长期ET占生育期内总比重最大,为31.1%;夏玉米、梨树快速发育期ET占生育期内总比重最大,分别为45.0%、46.5%;棉花在生育中期ET占全生育期的47.5%。

2.3 单作物系数法计算作物实际蒸散量变化规律

涡度相关法测定作物蒸散量需要假设和安装仪器并需要对仪器进行定期维护,而作物系数法获取蒸散量可以基于研究区内的气象数据和已知的作物系数通过计算得到,适用于对有气象资料但没有实际观测设备的作物种植区进行灌溉用水的指导。结合不同试验点气象数据和株高数据,得到试验期间不同农业生态系统初始生长期到生育末期的作物系数()。本研究给出了不同作物快速发育期的,如表6所示。在生育中期,除冬小麦外,不同作物的均低于FAO56 推荐值(表3),生育末期棉花、梨树明显高于FAO56 推荐值(表3)。借助单作物系数法计算得到不同作物生育期内实际蒸散量变化规律如图7所示。冬小麦-夏玉米、棉田、梨园生态系统初始生长期到生育末期单作物系数法计算的实际蒸散量(ET)分别为694.3 mm、472.2 mm、825.7 mm。单作物系数法计算所得冬小麦-夏玉米、棉花、梨树生育期内实际蒸散量变化趋势与涡度相关实测蒸散变化趋势相同。冬小麦种植期间于2017年5月19日ET达到最大值7.0 mm·d,此时处于生育中期;夏玉米种植期间于2017年8月4日ET达最大值5.6 mm·d,处于快速发育期(图7a)。棉田生态系统于2017年7月14日ET达最大值6.5 mm·d,此时处于快速发育期(图7b);梨园生态系统达最大日实际蒸散量7.4 mm·d时处于生育中期(图7c)。

图7 不同农业生态系统生育期内作物系数法计算的实际蒸散量(ETa-FAo)变化(Ini:初始生长期;Dev:快速发育期;Mid:生育中期;End:生育末期)Fig.7 Calculated actural evapotranspiration(ETa-FAO)variations during crop growth stages of different agroecosystems(Ini:initial stage;Dev:developing stage;Mid:mid stage;End:end stage)

表6 不同农业生态系统作物不同生育阶段平均作物系数Table 6 Average crop coefficient(Kc)in different growth stages of crops in different agroecosystems

2.4 单作物系数法与涡度相关系统所得蒸散量对比验证

为检验所得到的作物系数是否适用于计算本区域不同生态系统的实际蒸散量,本研究将单作物系数法计算得到的实际蒸散量与涡度相关系统观测得到的结果进行了对比验证。冬小麦-夏玉米、棉田和梨园农业生态系统生育期内实际蒸散量计算值与实测值之间相关系数分别为0.91、0.80 和0.82,决定系数分别为0.82、0.65 和0.67(＜0.01,图8)。冬小麦-夏玉米生态系统实际蒸散量计算值(694.3 mm)与实测值(701.4 mm)之间相差1.0%,棉田生态系统生育期内实际蒸散量计算值比实测值偏低4.9%,梨园生态系统计算值比实测值偏高8.1%。单作物系数法在计算冬小麦-夏玉米生态系统实际蒸散量时精度最佳,计算梨园生态系统实际蒸散量的精度低于冬小麦-夏玉米农田生态系统及棉田生态系统。梨园生态系统蒸散量实测值与计算值在快速发育期相差9.2%,偏离最大。出现这种状况可能与的选择有关,FAO56 手册推荐的作物系数并不能适用于所有地区,后续需要提高单作物系数法计算梨园生态系统实际蒸散量的精度。

图8 不同农业生态系统实际蒸散量实测值与计算值相关性验证Fig.8 Verification of correlation between measured(ETEC)and calculated(ETa-FAO)actural evapotranspiration of different agroecosystems

3 讨论

华北平原地区针对果树实际蒸散量以及作物系数的研究较少,此前很少有确定梨树作物系数的研究。本研究证明了在该地区通过单作物系数法计算典型梨园生态系统蒸散量的可行性,并确定了试验点梨园生态系统不同生育阶段的作物系数。单作物系数法计算的梨树实际蒸散量比实测蒸散量偏高61.9 mm,占实测值的8.1%,这部分误差不仅来自作物系数的计算,还有一部分原因可能与土壤水分胁迫系数有关,后续研究可以从这两个方面进一步提高单作物系数法计算梨园等果树生态系统实际蒸散量的精度。

针对同一农业生态系统,本研究的是在FAO56手册作物系数推荐值基础上加入了针对研究区的气象因子校正,因此与推荐值相比存在差异,尤其是在棉花和梨园的生育中期。Li 等的研究也出现了类似情况,其研究的西北春玉米作物系数在生育中期及生育末期均高于FAO56 推荐值。FAO56 手册推荐的作物系数仅为参考值,不同区域的作物系数值与生育期内气候及作物生长的差异有关。

作物系数的变化会受到多方面因素的影响。作物类型不同,初始生长期到生育末期的生理特性和物候特征等均存在差异,这些都会影响农业生态系统的实际蒸散量,最终体现在作物系数的差异;而参考蒸散量受气象因素的影响,试验期内冬小麦-夏玉米、棉花和梨树的初始生长期到生育末期所处季节不同,风速、温湿度等气象因子存在差异,作物的生理特性也有所不同,所以作物系数也会有相应差异,这与以往的许多研究是相似的。针对玉米的研究显示,冠层较大的玉米相比冠层较小的玉米在初始生长期至生育末期有更高的实际蒸散量。此外,地表植被覆盖度也是影响作物实际蒸散量的重要因素,冬小麦、夏玉米、棉花3 种农业生态系统,生育初期由于播种后植被覆盖度较小,植株蒸腾作用较弱,此时农田实际蒸散主要为土壤蒸发,实际蒸散量较小。此外,相同生育期由于所处季节不同,不同农业生态系统间日均实际蒸散量也会存在较大差异。如夏玉米、棉花初始生长期温度较高,辐射较大,日均实际蒸散量大于冬小麦、梨树农业生态系统,不同农业生态系统生育期长度也会影响实际蒸散量的数值。

试验点实际作物系数应结合该地情况确定并进行验证,本研究中涡度相关系统实测蒸散量与作物系数法计算的蒸散量及日均蒸散量变化趋势具有较高的一致性。通过单作物系数法计算作物蒸散量这种方法在华北平原各典型农业生态系统均具有较好的适用性且精度较高,应用于冬小麦-夏玉米农田生态系统效果最好。由于涡度相关系统造价昂贵,对安装点下垫面要求严格且需要后续维护,难以实现针对所有农业生态系统实际蒸散量的观测,而调整后的作物系数更适于本区域几类主要生态系统的作物蒸散量计算,所以基于作物系数法计算不同作物的实际蒸散量可以实现大范围的应用,同时由于方法较简单,其对实际农业生产中的灌溉管理具有重要的指导意义。

4 结论

作物实际蒸散量可以量化生态系统在作物各生育期内的耗水情况,准确地获得不同生育期的蒸散量,有助于实现农业用水的精准管理,以减少灌溉用水、达到节约农业用水的目的。本研究通过单作物系数法,结合气象及土壤数据,得到华北平原典型农业生态系统作物系数修正值,利用Penman-Monteith公式计算得出参考作物蒸散量,结合土壤水分胁迫系数的计算,本研究得到了各典型农业生态系统初始生长期至生育末期的实际蒸散量,并与涡度相关系统观测得到的实际蒸散量进行对比和验证,得到以下结论:

1)典型农业生态系统不同作物初始生长期、快速发育期、生育中期和生育末期作物系数,冬小麦分别为0.60、0.88、1.07 和0.72,夏玉米分别为0.46、0.76、1.01 和0.80,棉花分别为0.34、0.71、1.07 和0.78,梨树分别为0.81、0.91、1.02 和0.96。

2)华北平原涡度相关系统实测冬小麦-夏玉米、棉田和梨园典型农业生态系统初始生长期至生育末期实际蒸散量分别为701.4 mm、496.5 mm 和763.5 mm,单作物系数法计算的蒸散量分别为694.3 mm、472.2 mm和825.7 mm,4 种作物实际蒸散量实测值与计算值在初始生长期至生育末期均呈现出先上升后下降的单峰变化,实际蒸散量实测值与计算值在初始生长期至生育末期变化趋势相同。

3)单作物系数法计算所得实际蒸散量与实测蒸散量之间相关系数均大于0.80,呈极显著相关。冬小麦-夏玉米、棉田和梨园农业生态系统生育期内实际总蒸散量计算值相比实测值分别低1.0%、低4.9%和高8.1%。

本研究基于单作物系数法计算所得的实际蒸散量可以准确地反映华北平原典型灌溉冬小麦-夏玉米农田、棉田和果园农业生态系统实际蒸散量,与涡度相关系统观测相比,通过本研究给定的作物系数可以更简单地得到本区域主要农业生态系统的实际耗水情况,可为制定合理的灌溉计划,分析不同种植结构下蒸散规律差异及种植结构演变对区域耗水的影响,实现作物精准耗水管理提供科学依据。