华北平原40 年夏玉米作物系数变化及影响因素*

刘梓萌,李璐,李昊天,刘娜,王鸿玺,邵立威

(1.中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/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石家庄 050022;2.中国科学院大学 北京 100049;3.国网河北省电力有限公司营销服务中心 石家庄 050035)

华北平原是我国重要的粮食产区,农业用水占总用水量的70%以上,其中有75%以上来自地下水,导致该地区地下水超采现象十分严重[1]。由此造成的水资源短缺现象已成为威胁该区域农业生产、社会经济发展的最大障碍。另外当前该地区农业用水效率与灌溉水利用效率较低[2],因此准确估计该区农业需水量,因地制宜采取相应的节水措施,对实现农业水资源的高效利用、确保粮食安全发挥着重要作用[3]。计算作物系数(Kc)是估计作物需水量等农业灌溉指标的基础,准确计算作物系数对提高农田水分利用率、制定科学合理的灌溉制度具有重要的现实意义[4]。联合国粮农组织出版的FAO56 将作物系数定义为作物实际蒸散量(ETc)与参考作物蒸散量(ETo)的比值[5]。参考作物蒸散量定义为一种假设的积极生长、完全遮蔽地面、高度均匀、不缺水的参考绿草蒸散发速率[6]。虽然FAO56 提出的作物系数法已经在许多地区和作物中得到验证,但作物系数在较长时期内如何变化,在不同年份是否稳定仍不确定[7]。

作物系数取决于作物类型及其品种、作物高度、叶片特征、土壤性质、气候条件、灌溉方法等,不同作物会有不同的作物系数,即使是同一种作物由于植被和地表及其他因素的变化,作物系数在整个生育期也会有所不同[8]。李昊天等[9]研究发现,太行山前平原冬小麦作物系数并不是稳定不变的,而是呈上升趋势变化。李波等[10]研究指出,70 年间东北地区春玉米(Zea mays)全生育期作物系数年际变化呈显著下降趋势。Guo 等[7]研究发现,西北地区12年地膜覆盖下玉米作物系数存在年际间变动,变异系数为12.18%。因此,在不同地区以及不同管理措施下,需要考虑FAO56 推荐作物系数是否适用,是否需要根据该地区实际情况调整作物系数参考值。

华北农业节水问题一直是我国节水农业研究的焦点问题[11],优化灌溉制度,减少灌溉用水量是农田节水的重要方面[12]。亏缺灌溉被认为是对灌溉制度进行的合理调整,在保证作物生长的前提下最大限度提高水分利用效率的方法,近年来已逐渐取代传统的充分灌溉[13-14]。夏玉米生育期处在雨热充足的夏季,降水量充足,对夏玉米进行亏缺灌溉可减少夏玉米的奢侈耗水和土壤水分无效蒸发[15]。了解和估算非充分灌溉条件下夏玉米作物系数,对改进灌溉方案、提高水分利用效率、保证华北地区玉米的高产稳产具有重要意义。

本研究基于中国科学院栾城农业生态系统试验站夏玉米长期定位灌溉试验,通过长期气象、土壤含水量及生物量和产量数据,获得1980-2018 年夏玉米充分灌溉下的作物系数,分析近40 年间作物系数的变化规律及影响因素。同时基于2019-2021年夏玉米不同灌水试验,计算并分析夏玉米充分灌溉与非充分灌溉条件下作物系数变化及影响因素,为确定夏玉米作物系数和制定合理灌溉制度提供重要参考。

1 材料与方法

1.1 试验地点

本研究利用在中国科学院栾城农业生态系统试验站(简称“栾城站”)进行的长期定位灌溉试验数据进行分析。栾城站位于华北平原北部(37°53′N,114°41′E;海拔50 m),属于暖温带半湿润半干旱季风气候区,光热资源丰富。作物种植模式为冬小麦(Triticum aestivum)和夏玉米一年两熟,一般在10 月初播种冬小麦,并在次年6 月10 日左右收获,冬小麦收获后立即播种夏玉米。采用曹永强等[4]的方法划分夏玉米生育期,6 月中旬至7 月初为初始生长期(播种-拔节期),7 月初至7 月末为快速发育期(拔节-大喇叭口期),8 月初至8 月末为生育中期(大喇叭口-灌浆初期),9 月初至9 月末为生育后期(灌浆-成熟期),9 月底收获。受季风气候影响,华北平原降水分配极不均匀,约70%的降水集中于夏玉米生长季,1980-2021 年夏玉米生长季多年平均降水量为313 mm,夏玉米需水量在400 mm 以上[16],在夏玉米季灌溉1 次水,可维持玉米稳产[17]。试验地点以地下水为主要灌溉水源。试验地点2 m 土壤剖面0～90 cm土层主要为壤土,90 cm 以下土壤为黏壤土。0～200 cm土壤剖面平均田间持水量为35.6% (体积含水率),凋萎系数为13.1% (体积含水率),土壤pH 为8.0。

1.2 试验设计

明确作物系数年际变化的影响因素可为准确确定作物需水量提供依据。本研究依托栾城站长期定位灌溉试验设置冬小麦、夏玉米生育期不灌水、灌水1 次、灌水2 次、灌水3 次、灌水4 次和灌水5次6 个处理,每个处理设置4 次重复,试验小区随机排列,各小区面积为4 m×10 m。每个小区之间及试验地周边用2 m 宽的保护行隔开,保护行不灌水,减少相邻小区之间水分影响。选取最高产量灌溉处理为充分灌水处理进行作物系数(Kc)计算。

为研究夏玉米作物系数随不同灌水处理的变化,选择近3 年(2019-2021 年) 3 个灌水处理进行分析。3 个灌水处理分别为只灌溉出苗水(I1);出苗水+大喇叭口期进行灌水(I2);在I2 水平上根据夏玉米降水情况,后期再增加一次灌水(I3)。灌水通过低压管道输水至每个小区,低压管道安装水表,控制每个小区的灌水量。每次灌水75 mm。本研究认为I1 为缺水灌溉处理,I2 和I3 根据不同生长季的降水情况,可作为充分供水处理。

长期定位灌溉试验的田间管理除灌水外,与当地大田管理措施一致。在试验开始时,冬小麦和夏玉米地上部分秸秆在收获后全部从田间移出。20 世纪80 年代中期,冬小麦收割后的秸秆被留在田间,从90 年代中期开始,两季作物的秸秆都还田。1980-2021 年夏玉米生长季田间管理措施变化如表1 所示。冬小麦收获后实施免耕播种夏玉米,行距设置为等行距60 cm,密度一般为5～6 株·m-2。

1.3 测定项目

1.3.1 气象因素

利用栾城站标准气象站获取气象数据,包括日最低温度、最高温度、平均温度、相对湿度、降水量、10 m 高度风速和日照时数。根据FAO56 提供的公式[6]将10 m 高度风速转为2 m 高度风速。

1.3.2 土壤含水量

试验期间用3 种方式监测土壤含水量变化。夏玉米播种前、各生育期及收获后均采用土钻取土烘干法测定0～200 cm 土壤剖面不同土层(每20 cm 为一层)土壤重量含水量(g·g-1),乘以相应土层土壤容重获得体积含水量。1986 年开始,在每个小区安装深度为2 m 的铝管,间隔7～10 d 用中子仪测定0～200 cm 土壤剖面不同土层(每20 cm 为一层)土壤体积含水率(其中1986-2010 年,中子仪型号为 IH-Ⅱ,Cambridge,UK;2011 年后中子仪型号为503DR,CPN International Inc.,USA)。每次测定前对中子仪测定数值进行校正。2019-2021 年夏玉米生长季,每个处理选择一个小区安装2 m 埋深的智墒仪(ET200,东方智感科技股份有限公司,中国),以每10 cm 为一层连续测定土壤体积含水率,测定数据通过无线网络传输并远程下载。

1.3.3 夏玉米生物量、产量和叶面积指数

夏玉米主要生育期各小区取2～4 株玉米进行生物量和叶面积指数的测定,用卷尺测定每一片叶子的长度和宽度,使用经验系数进行校正,获得玉米叶面积,结合密度测定,计算叶面积指数;用生物量和产量计算收获指数。2019-2021 年从夏玉米苗期到收获期,每隔10～20 d 在各小区分别选取夏玉米4 株,定时测定叶面积变化,通过面积和密度计算叶面积指数(LAI)的动态变化过程。

1.4 计算项目

1.4.1 参考作物蒸散量(ETo)

采用1998 年联合国粮农组织修正后的Penmen-Monteith 公式[6]计算夏玉米生育期和不同生育阶段的参考作物蒸散量。参考作物蒸散量定义为面积大、高度均匀、生长旺盛、完全遮蔽地面且供水充分的绿色草地(反射率为0.23,高度为0.12 m,表面空气阻力为 70 s·m-1)蒸散量[18]。具体计算公式为:

式中: ETo为参考作物蒸散量,mm·d-1;Rn代表作物表面的净辐射,MJ·m-2·d-1;G为土壤热通量,MJ·m-2·d-1;γ是湿度计常数;T为2 m 高处日平均温度,℃;u2代表2 m 高处平均风速,m·s-1;es为饱和水汽压,kPa;ea为实际水汽压,kPa;Δ代表饱和水汽压曲线的斜率,kPa·℃-1。

利用CropWater 软件输入日最低温度、最高温度、相对湿度、日照时数和2 m 高度的风速计算日参考作物蒸散量。10 m 高度风速转2 m 高度风速的计算公式如下[6]:

式中:u2为地表2 m 高处的风速,m·s-1;uz为地表以上Zm 高处的风速,m·s-1;Z为地表以上测量风速的高度,m。

1.4.2 夏玉米作物系数(Kc)

作物系数定义为作物不同生育阶段或全生育期的实际蒸散量与同时段参考作物蒸散量的比值。利用充分供水下获得的蒸散量计算的作物系数可用于常规定义的作物系数。而在缺水条件下获得的作物实际蒸散量与参考作物蒸散量的比值为针对特定条件下的作物系数。作物系数具体计算公式为:

式中:Kc为作物系数(不缺水条件),Kcact为缺水条件下的作物系数,ETc为不缺水条件下夏玉米不同生育时期和全生育期的作物需水量,ETo为夏玉米不同生育时期和全生育期参考作物蒸散量,ETcact为缺水条件下夏玉米不同生育时期和全生育期实际蒸散量。

1.4.3 作物不同生育期和全生育期实际蒸散量(ETcact)

利用水量平衡法计算夏玉米不同处理全生育期及不同生育阶段的蒸散量:

式中: ETcact为不同生育阶段或全生育期的实际蒸散量,充分供水条件下的ETcact等于ETc;P为降水量,mm;I为灌水量,mm;SWD 为0～200 cm 根层土壤水分消耗量,mm;CR 为土壤毛管上升至根区的水量,mm;R为地表径流,mm;D为根区土壤水分下渗量,mm。由于试验地1980-2021 年地下水埋深为15～40 m,故毛管上升水量可以忽略不计;小区四周均设置有保护行且起垄封闭,作物生育期内降雨和灌水没有形成地表径流,故R为0。由于玉米的平均最大根深约为140～160 cm,因此将土壤水分从160 cm 向下移出根区的土壤水分定义为根层渗漏量D。根据达西定律,利用土壤深度160 cm 至180 cm 之间的水势梯度计算:

式中:k为土壤导水率,Δh为160 cm 与180 cm 之间的土壤水势差,Δz为两层土壤的深度差。土壤水势由基质势和重力势确定,基质势利用试验点建立的土壤水分特征曲线获得[19]。非饱和导水率(k)通过饱和导水率(ks)与土壤含水量(θ)的指数关系进行计算:

式中:α为一个无因次常数(α=14.5),θs为土层饱和体积含水量,θ为土壤体积含水量,θd为风干土体积含水量[20]。

1.4.4 水分胁迫系数(Ks)的4 种计算方法

在缺水条件下农田蒸散量受土壤水分供给影响,低于潜在蒸散量,作物系数小于充分供水条件下的作物系数[21]。作物系数受土壤水分亏缺的影响程度可通过水分胁迫系数(Ks)表示。在有土壤水分胁迫时,利用充分供水条件下获取的作物系数,结合土壤水分胁迫系数,计算实际蒸散量,具体公式为:

式中: ETcact为缺水条件下的实际蒸散量,ETo为参考作物蒸散量,Ks为水分胁迫系数,Kc为充分供水条件下的作物系数。在没有发生水分亏缺时,Ks=1。

土壤水分对作物的有效性不仅取决于土壤含水量的多少,还取决于作物根系在土壤中的分布。为了探究土壤水分对作物的有效性如何受土壤含水量和根系分布的影响,本文采用4 种方法计算缺水条件下的水分胁迫系数,比较不同方法计算结果在定量化土壤水分对作物系数影响方面的准确性。

不考虑作物根系分布的影响,仅利用缺水条件下土壤相对含水量和土壤有效含水量计算水分胁迫系数,计算夏玉米不同生育时期所用的土层深度分别为: 生育初期根深为0～40 cm,快速发育期根深为0～60 cm,生育中期根深为0～80 cm,生育后期根深为0～100 cm。计算方法如下:

式中:Ks1为利用土壤相对含水量计算得到的水分胁迫系数,Ks2为利用土壤有效含水量计算得到的水分胁迫系数,SWC 为实际土壤含水量,FC 为田间持水量,WP 为凋萎湿度。

考虑到夏玉米不同生育时期和全生育期根系分布对不同层次土壤水分对作物有效性的影响,利用Gerwitz 等[22]提出的方法模拟夏玉米不同生育时期和全生育期各土层相对根长密度,具体公式为:

式中: RLDz为z深度的根长密度;RLDmax为根层土壤中最大根长密度,一般表层土壤RLD 最大;δ为根系分布系数;Z为土壤深度;Zr为最大根深。根据试验地点观测情况,夏玉米根系分布系数δ可取3[23]。代表Z深度根长密度与最大根长密度的比值,反映土壤深度Z的根系相对量。根据夏玉米不同生育时期根深实测结果,用播种后的天数进行拟合。播后天数小于40 d,均按照40 cm 的土壤深度计算,大于40 d 后,根深为播后天数[23]。

以20 cm 为一个根层,将夏玉米根系划分为5 个不同的土层(即0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm 和80～100 cm),使用公式(12)计算各土层相对根长密度之和,具体公式为:

式中:L代表各土层根长密度之和;Zi代表不同根层深度;n代表不同生育时期总根层数。

利用各个根层相对根长密度占总土层相对根长密度的比值和土壤水分含量计算水分胁迫系数,具体公式如下:

式中:Ks3为利用土壤相对含水量和相对根长密度订正的水分胁迫系数,Ks4为利用土壤有效含水量和相对根长密度订正的水分胁迫系数,i代表不同土层,SWCi、FCi、WPi分别代表第i个土层的实际土壤含水量、田间持水量和凋萎湿度。

1.5 统计分析

通过计算近40 年间夏玉米生长季实际蒸散量(ETc)、参考作物蒸散量(ETo)和作物系数(Kc)的平均值与变异系数(CV),分析其各自的年际变化,采用相同处理多个重复取平均值进行分析。利用线性回归,分析气象因素、ETo、ETc、Kc和产量随时间的变化;并利用相关分析,研究产量、ETc、ETo和Kc等的相关关系,使用SPSS 26 和Microsoft Excel 2021软件完成。

2 结果与分析

2.1 近40 年夏玉米生育期气象条件和参考作物蒸散量变化趋势

图1 为1980-2018 年夏玉米生长季主要气象因素的年际变化。最高温度、最低温度呈上升趋势,相对湿度变化趋势不明显。相较于温度和相对湿度,风速和日照时数年际间变动幅度较大,近40 年总体呈下降趋势。

图1 1980—2018 年夏玉米生长季气象因素年际变化Fig.1 Variation of meteorological factors during the growth seasons of summer maize from 1980 to 2018

由气象因素决定的夏玉米生长季参考作物蒸散量近40 年的变化趋势如图2 所示,总体增加趋势不显著,年际间存在波动,多年平均值为419.3 mm,变化范围为362.3～481.4 mm,变异系数为6.54%。参考作物蒸散量受风速和日照时数年际变化影响,呈现较大的年际波动。

图2 1980—2018 年夏玉米生长季参考作物蒸散量(ETo)年际变化Fig.2 Variation of reference crop evapotranspiration (ETo) during the growth seasons of summer maize from 1980 to 2018

2.2 近40 年充分供水夏玉米产量和实际蒸散量变化

图3 为1980-2018 年夏玉米产量和实际蒸散量的年际变化及相关关系。得益于品种更新和管理措施改善,40 年间夏玉米产量呈持续增长,平均每年产量增幅为0.11 t·hm-2,2000 年之后增长速率趋于平缓。夏玉米实际蒸散量在年际间波动变化,多年平均值为379.7 mm,变异系数为9.7%。1980-2005 年夏玉米实际蒸散量年际间变化幅度较小,2005 年之后随着玉米产量年际间变化幅度增大,实际蒸散量在年际间也呈现较大波动。夏玉米实际蒸散量与产量呈显著正相关关系(P＜0.05)。在大多数年份,作物蒸散量高,夏玉米产量也较高,主要是由于作物蒸腾潜力增加,气孔阻力降低,利于光合速率提升,进而增加作物生物量积累,产量增加。

图3 1980—2018 年夏玉米产量与实际蒸散量年际变化及相关关系Fig.3 Variation and correlation analysis of summer maize yield and actual evapotranspiration from 1980 to 2018

2.3 近40 年充分供水条件下夏玉米作物系数的变化

近40 年夏玉米作物系数年际变化如图4 所示,夏玉米作物系数存在较明显的年际变化,作物系数最小值出现在2015 年(0.63),最大值出现在2012 年(1.17),多年平均值为0.91,季节变异系数为12.36%。近40 年作物系数的变化大于参考作物蒸散量和实际蒸散量的变化。

图4 1980—2018 年夏玉米作物系数年际变化Fig.4 Variation of crop coefficient of summer maize from 1980 to 2018

夏玉米生育期作物系数与实际蒸散量及参考作物蒸散量的相关关系如图5 所示。显著性分析表明,夏玉米作物系数与参考作物蒸散量呈显著负相关、与实际蒸散量呈显著正相关关系。参考作物蒸散量的变化受气象因素影响,不同气象因素的共同作用使得参考作物蒸散量在年际间变化幅度较小,但仍在一些年份出现显著增加或显著降低现象。夏玉米实际蒸散量不仅受气象因素影响,也受作物长势影响。40 年间夏玉米年际作物系数变化在产量较低的2000 年前年际间波动小,随着产量增加呈增加趋势;近年来产量维持在较高水平,但较高的产量年际波动及相应的耗水量变化导致年际作物系数变化较大。

图5 1980—2018 年夏玉米作物系数与参考作物蒸散量和实际蒸散量的相关关系Fig.5 Correlation analysis of crop coefficient,reference crop evapotranspiration and actual evapotranspiration during the growth seasons of summer maize from 1980 to 2018

2.4 不同水分胁迫系数计算方法对夏玉米蒸散预测结果的影响

利用2019-2021 年夏玉米充分供水条件下的观测数据,分析了夏玉米不同生育期作物系数变化(图6)。2019-2021 年夏玉米全生育期作物系数符合FAO56 作物系数基本变化规律,在生长初期,夏玉米叶面积较小,蒸散主要以土壤蒸发为主,受降水影响变动较大,这一阶段的作物系数较低。在快速生长期,随着作物生长发育,作物叶面积指数逐渐增大,作物蒸腾作用占主导,作物系数在这一阶段呈线性增加,在生育中期达到最大并保持相对稳定。在生育后期,随着夏玉米的成熟、叶片的衰老以及环境因素的变化,植物蒸腾降低,作物系数也呈下降趋势。夏玉米生育期作物系数变化主要受叶面积指数变化的影响,与叶面积指数变化规律基本一致。

图6 2019—2021 年充分灌水条件下夏玉米生育期作物系数变化Fig.6 Variation of crop coefficient of summer maize under full irrigation during different growth stages from 2019 to 2021

3 年平均结果显示,充分供水条件下夏玉米生育初期、中期和生长结束点作物系数分别为0.18、0.89 和0.81,FAO56 规定的玉米生育初期、中期和后期作物系数分别为0.3、1.2 和0.6。生育初期和生育中期作物系数低于FAO 规定值,这可能与夏玉米种植在秸秆覆盖条件下有关,特别是生育初期作物系数受秸秆覆盖影响最大;生育后期作物系数高于FAO 规定值,主要原因可能与华北夏玉米生育期短,灌浆期直至收获,夏玉米依然保持旺盛生长有关。

2019-2021 年缺水灌溉条件下夏玉米各生育时期水分胁迫系数的动态变化如图7 所示。生育前期夏玉米因播种时的灌水,较少受水分胁迫影响;随着夏玉米的生长发育,作物受到水分胁迫的程度增加;夏玉米生育中期和生育后期,由于叶面积指数较高,光合作用旺盛,后期降水较少,土壤水分被持续利用,灌水次数少的处理作物受到较为严重的水分胁迫。同一生育时期不同年份,土壤水分胁迫系数(Ks)存在明显差异,2020-2021 年生育前期和快速生长期Ks高于2019 年,生育中期和生育后期Ks低于2019年,该现象与作物全生育期降水分布差异有关。利用土壤水分状况和相对根长密度订正的作物系数与仅利用土壤水分状况(土壤相对含水量和土壤有效含水量)订正的作物系数差异不明显。但各年份不同生育时期水分胁迫系数Ks1和Ks3明显高于Ks2和Ks4,尤其在作物生育后期,差值可达0.2 左右。

图7 基于不同订正方法的夏玉米水分胁迫系数在各生育时期的动态变化Fig.7 Dynamic changes of water stress coefficients of summer maize at different growth stages calculated by different correction methods

为了比较不同方法估算的水分胁迫系数精度,利用公式(8)计算夏玉米实际蒸散量。图8 为各年份不同生育时期基于水分胁迫系数估算的夏玉米不同生育时期和全生育期实际蒸散量,结果显示不同水分胁迫系数计算所得实际蒸散量与各年份不同生育时期实测值存在明显差异。

图8 2019—2021 年根据不同水分胁迫系数计算所得夏玉米不同生育期实际蒸散量Fig.8 Actual evapotranspiration during different growth stages of summer maize calculated from 2019 to 2021 according to different water stress coefficients

针对图8 中水分胁迫系数计算所得实际蒸散量与各年份不同生育时期实测值存在明显差异的情况,利用2019-2021 年不同生育时期和全生育期计算水分胁迫系数的平均值来预测水分亏缺条件下多年平均蒸散量,并与2019-2021 年夏玉米不同生育时期所测实际蒸散量平均值进行比较,根据各生育时期和全生育期实际蒸散量差异百分数平均值表示其准确程度(表2)。结果显示计算所得夏玉米各生育时期实际蒸散量准确性较差,其差异最高可达30%。但4 种水分胁迫系数计算所得全生育期实际蒸散量准确性均较高,计算值与实测值差异最小约为1.7%,根据 4 种水分胁迫系数计算夏玉米全生育期实际蒸散量的精确度排序为:Ks2＞Ks1＞Ks4＞Ks3。说明本研究所建立的4 种水分胁迫系数不适用于精确预测不同生育时期的作物系数,而更适用于预测一段时间内缺水灌溉条件下夏玉米全生育期平均作物系数。利用土壤水分状况计算的水分胁迫系数的精确度高于同时期利用土壤水分状况及相对根长密度得到的水分胁迫系数。

3 讨论

3.1 1980—2018 年参考作物蒸散量和实际蒸散量变化及影响因素

本研究发现,1980-2018 年试验地点夏玉米参考作物蒸散量呈现年际间较大的波动趋势,多年平均值为419.3 mm。参考作物蒸散量反映大气综合蒸散能力,取决于当地气候条件[24]。Hulme 等[25]认为全球气温升高将导致参考作物蒸散量增加;段春锋等[26]发现风速是西北地区参考作物蒸散量变化的主导因子,太阳辐射和气温次之;李楠等[27]研究指出,参考作物蒸散量与温度、风速和日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关;Cohen 等[28]发现以色列1964-1998 年水汽压差和风速同时增加,但参考作物蒸散量无明显变化。本研究试验地点的温度和湿度在近40 年间变化较小,因此风速和日照时数的年际间变动是造成参考作物蒸散量年际变化的主要因素。

充分供水条件下,近40 年间夏玉米实际蒸散量多年平均值为379.7 mm。王琳娜等[29]在华北平原估算的玉米季实际蒸散量为260～480 mm,莫兴国等[30]得出的华北平原玉米季大部分区域蒸散量为360～420 mm,与本研究结果相似。本研究显示40 年间夏玉米实际蒸散量在较长时间内保持稳定,随着产量潜力的提升,夏玉米产量受天气条件的影响增大,导致年际产量波动增加,进而导致年际耗水量变化增大。40年间夏玉米实际蒸散量与产量呈显著正相关关系,但还无法全部解释年际间的变化。这可能是由于作物实际蒸散量受多种因素影响,如天气、作物品种、土壤、管理等[31]。

3.2 作物系数的稳定性

作物系数与参考作物蒸散量和实际蒸散量呈显著相关关系。本研究结果显示,由于参考作物蒸散量与实际蒸散量存在年际间波动,因此作物系数在年际间表现出不稳定性。雷志栋等[32]研究表明,作物系数的年际变异性可归因于气象因子的影响;Kuo 等[33]和Attri 等[34]指出,在潮湿或半湿润地区,当地作物系数低于FAO56 值;Rajan 等[35]和Bezerra 等[36]发现,在干旱或亚干旱气候条件下,与FAO56 提出的作物系数值相比,试验推导的作物系数值通常较小;Zhang 等[37]认为,气候变化引起的气象变量的任何变化都会影响到蒸散发,进而影响到作物系数。

除气候条件外,陈玉民[38]研究表明,作物系数受产量、叶面积指数、土壤水分等条件的影响,呈现出年际间不稳定的特点,这与本文研究结果一致。本研究近40 年夏玉米平均作物系数为0.91,低于梁文清[39]研究中估算的陕西地区夏玉米全生育期多年平均作物系数(0.95),高于李波等[10]得出的东北地区全生育期春玉米平均作物系数(0.79),这说明作物系数因当地气候和管理因素的不同而产生差异。本研究中夏玉米多年作物系数波动区间为0.6～1.2,变异系数为12.36%。Guo 等[7]基于12 年春玉米作物系数的研究得出,西北地区覆膜春玉米的变异系数为12%;Kang 等[40]从10 年的研究数据中得出,玉米作物系数的变异系数为8%。这些研究均表明了在一定生产条件下作物系数的稳定性,根据当地田间试验确定的实际作物系数可用于当地作物需耗水的研究中。

3.3 水分亏缺对实际作物系数的影响

作物系数是农业水管理中优化灌溉水分生产力和设计灌溉调度的关键变量[41],灌溉水量影响作物生长和蒸散[42],灌溉水量不足造成的水分亏缺直接导致作物系数的降低[43]。FAO56 推荐的夏玉米初期、中期、后期作物系数分别为0.3、1.2、0.6,与本研究近3 年的结果存在一定差异,主要原因是本研究中夏玉米是在冬小麦收获后秸秆覆盖条件下获得的。Patil 等[44]研究表明,相比于不覆盖处理,覆盖可以降低22%的作物蒸散量,秸秆覆盖减少了土壤蒸发,特别是在叶面积较低的前期和中期,土壤蒸发降低幅度大,因此本研究获得的夏玉米生育初期和中期作物系数均低于FAO56 推荐值,而生育后期作物系数均高于推荐值。这表明华北夏玉米生育期较短,灌浆后期夏玉米依然维持较旺盛的生长,蒸散耗水量降低幅度小,作物系数没有明显下降趋势。很多研究显示不同作物生育阶段的作物系数存在一定区域性[9]。Wang 等[45]认为,计算出的作物系数还受ETc测量方法的影响,因此比较不同测量方法计算作物系数的精度还需要进一步研究。

Allen 等[6]认为作物系数主要受根区土壤水分的影响。在缺水灌溉条件下,本文利用土壤水分含量和相对根长密度建立了4 种水分胁迫系数计算公式,通过对夏玉米实际蒸散量的调整,比较预测值与真实值的吻合程度。本文研究结果表明,4 种水分胁迫系数均可用来预测夏玉米全生育期作物系数,其中利用土壤有效水分含量计算所得水分胁迫系数的精确度最高,这与黄梦琪[46]发现的可以通过对根层有效含水量的测定来推导土壤水分胁迫系数研究结果较为一致,但本文计算的水分胁迫系数所预测的不同年份各生育时期夏玉米实际蒸散量还存在一定误差,后期需要调整。任何灌溉计划、土壤水预测都把土壤含水量作为一项基本输入数据[47]。土壤含水量受气候条件、土壤类型、土壤质地等因素的影响[47]。当这些条件保持一致时,在该区可以用亏缺灌溉处理的土壤水分状态和充分供水条件下的作物系数得到亏缺灌溉处理下的作物系数。

4 结论

作物系数的准确性是区域作物用水和耗水研究的重要因素,本研究结果显示作物系数受作物生长条件的影响,存在一定年际波动。本研究显示试验地点近40 年间温度和湿度相对稳定,平均风速和日照时数的年际变化导致了参考作物蒸散量的年际变化。作物系数多年平均值为0.91,变异系数为12.36%,总体保持年际间稳定。夏玉米在充分供水条件下40 年产量显著增加,实际蒸散量与产量呈正相关关系。缺水条件下的作物系数可以通过水分亏缺订正系数获取,使用亏缺灌溉处理的土壤含水量建立水分胁迫系数计算公式,对充分灌溉夏玉米各生育时期和全生育期实际蒸散量进行订正,全生育期实际蒸散量订正值与实测值最为接近,不同生育时期实际蒸散量订正值与实测值存在误差较大。