水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算*5

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析

基于2011-2015年冬小麦农田实测大型称重式蒸渗仪数据及农业气象观测数据,分析不同时间尺度农田蒸散量的分布特征,并利用通径分析方法对各时间尺度农田蒸散的影响因子进行辨识。结果表明:(1)冬小麦开花-乳熟期典型晴天小时尺度蒸散呈单峰变化,最大值为0.9~1.1mm·h~(-1),日累计蒸散量7.0~9.1mm·d~(-1);冬小麦全生育期多年平均蒸散总量为385.4mm,日平均蒸散量为2.6mm·d~(-1),最大日蒸散量11.0mm·d~(-1),变化趋势为前期较低、后期较高;在生育期尺度,播种-返青期的蒸散速率较小,多年平均值为1.1mm·d~(-1),返青后,农田蒸散速率加快,多年平均值为4.2mm·d~(-1)。(2)不同时间尺度蒸散变化的影响因子主要包括净辐射(Rn)、饱和水汽压差(VPD)、0cm地温(T_(g0))、20cm土壤水分(SW20)。在小时尺度,VPD对典型晴天蒸散变化的直接作用最大,其次为Rn,T_(g0)通过Rn路径对EThourly变化产生间接影响,对蒸散的综合决定能力排序依次为VPDT_(g0)Rn;在日尺度,Rn作为最关键的影响因子,对蒸散的直接影响最大,VPD对蒸散的间接影响最大,VPD、T_(g0)主要通过Rn路径间接影响蒸散,SW20再通过T_(g0)路径间接影响蒸散且为负效应,各因子决策系数排序依次为RnVPDT_(g0)SW20;在生育期尺度,T_(g0)和Rn是驱动蒸散变化的最主要因子并起直接影响作用,决策系数表明T_(g0)对蒸散变化的促进作用比Rn明显。     

长江上游暗针叶林生态系统蒸散计算

利用修正参数后的Penman-Monteith修正式对长江上游暗针叶林生态系统蒸散的计算结果表明该区日蒸散变化过程为单峰型,峰值出现在一天中的1300～1400,可达到0.26 mm/h.该暗针叶林生态系统蒸散较小,而且常年变动不大,多年年均蒸散量仅为333.9 mm.主导该区蒸散的控制因子是太阳有效辐射和大气温度;系统蒸散的年变化进程与水面蒸发实际观测趋势一致.     

东北地区春玉米生长季农田蒸散量动态变化及其影响因子

利用大型称重式蒸渗仪对东北春玉米田蒸散量的观测结果,分析玉米生长季蒸散量的分布特征及其影响因子。结果表明：东北春玉米生长季（播种-成熟）农田蒸散量为362.3mm,日平均蒸散量为2.6mm·d-1。从各生育期的分布情况看,播种-七叶期蒸散量较小,日平均蒸散量为1.4mm·d-1,占全生育期的11.7%;七叶期开始,日平均蒸散量逐渐增加,在大喇叭口-抽雄期达到最大,为4.3mm·d-1;抽雄-乳熟期总蒸散量最大,为97.2mm,占生长季蒸散量的26.8%。从月蒸散量分布看,7-8月累积蒸散量达207.0mm,占5-9月蒸散量的54.5%;5、6和9月蒸散量较少,分别占5-9月总蒸散量的11.6%、19.6%和14.3%。从逐小时蒸散量变化看,蒸散量日变化表现为早晚低、中午高的“单峰型”曲线特征。蒸散量与叶面积指数、太阳辐射、5cm地温、平均气温、最高气温、最低气温存在显著的线性正相关关系,与空气相对湿度和饱和差间呈显著的二次函数关系。叶面积指数是影响春玉米农田蒸散最主要的生物因子,5cm地温和太阳辐射是最主要的环境驱动因子。     

内蒙古地区参考作物蒸散变化特征及其气象影响因子

为深入了解不同草原类型下参考作物蒸散特征及其对气候变化的响应,该文利用FAO Penman-Monteith公式研究了内蒙古地区46个站点1961－2010年参考作物蒸散量及其辐射项和动力学项的时空分布规律和变化特征,并对其主要影响因素进行了分析讨论。研究结果表明：近50a来内蒙古各站点参考作物蒸散量的年平均值均介于570～1 674 mm之间,该地区参考作物蒸散量及其构成项的值西高东低,而且从高到低的5个草原类型依次为：荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原、典型草原、草甸草原。各区生长季内参考作物蒸散量约占全年的80%。内蒙古各站点年参考作物蒸散量的变化率在-48～50 mm/10a之间,荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原参考作物蒸散量变化均不明显,草甸草原参考作物蒸散量显著上升（P=0.001）。各区域参考作物蒸散量辐射项的年值和月值均呈显著的上升趋势,除草甸草原外各区域参考作物蒸散量动力学项的年值和月值呈下降的趋势。风速是影响荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原西部地区参考作物蒸散量变化的首要因子,风速下降导致该地区蒸散呈下降的趋势;日平均温度是次要因子,但气温升高对参考作物蒸散量变化的作用有限,参考作物蒸散量并未随气候变暖而显著增大;相对湿度是第三因子,与参考作物蒸散量呈负相关（P=0.006）;日照时数是第四因子,其值降低导致参考作物蒸散量的下降。典型草原东部和草甸草原地区各站点受气象因子综合影响使参考作物蒸散量呈上升的趋势。该研究探讨了内蒙古各类型草原参考作物蒸散对气候变化的响应,为内蒙古各类型草原的生态保护和可持续发展提供科学依据。     

锡林河流域长时间序列蒸散量遥感监测及其相关因子

蒸散的准确估算对于草地干旱监测、水资源分布及利用等具有重要的参考价值。选择锡林河流域为研究区,基于地表能量平衡原理,利用遥感方法对2000—2014年每年7月、2000年、2007年、2010—2014年每年4—9月的MODIS影像数据进行处理,结合同期气象资料估算出流域日蒸散量,按所占日数加权得到月蒸散量。运用FAO推荐式进行了验证,平均相对误差为16.678%,在误差允许范围之内,说明该遥感方法有一定的可用性。结果表明,在时间分布上,2000—2014年这15年流域蒸散量的时间变化没有固定的趋向,基本与各年7月份降水量的趋势相一致,一年中蒸散量的最大值主要出现在6—7月份。将月蒸散量与月日均气温、风速、大气相对湿度、水汽压和月降水量作了单因子相关分析,表明,与蒸散量最为相关的气象因子是降水量,说明降水量是影响蒸散量大小的主要限制因子;由于气温季节变化明显,因此气温也是影响蒸散量的主要因子,但在每年的同一时间段(如7月),气温变化不明显时,气温就不再是影响蒸散量大小的主要因子了。     

荒漠-绿洲过渡区灌丛沙包的蒸散特征及模拟

 利用长期的观测与试验数据,采用波文比-能量平衡法对甘肃民勤荒漠—绿洲过渡区柽柳、白刺灌丛沙包和裸露流动沙丘的蒸散特征与变化规律进行分析,探讨蒸散量与气象因子的关系,在此基础上,应用土壤-植被-大气连续体（SPAC）的耦合数值模式,对不同植被灌丛的蒸散过程进行模拟。结果表明:在蒸散日进程中,有植被覆盖的柽柳沙包和白刺沙包的蒸散率峰值出现时间比流动沙丘早12h,且日最大蒸散速率大小顺序为,柽柳沙包（0.24mm/h）>白刺沙包（0.20mm/h）>流动沙丘（0.18mm/h）;柽柳沙包和白刺沙包在7—9月的蒸散量最高,分别占各自生长期耗水量的69.3%和65.4%;影响荒漠—绿洲过渡区灌丛植被蒸散的主要气象因子为日照百分率、气温、空气饱和差以及风速等,它们与日蒸散量的斜率关联度分别为0.717、0.643、0.649和0.705;SPAC耦合数值模式能够模拟不同植被覆盖度下灌丛植被蒸散的变化趋势,模拟值与实测值基本一致,具有很好的稳定性和可靠性。     

基于MODIS产品和SEBAL模型的三江平原日蒸散量估算

在SEBAL模型的基础上,集成MODIS产品和气象数据进行了三江平原的日蒸散量估算,然后以2005年6月22日的蒸散量估算结果为例,在ArcGIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用涡度相关系统实测的蒸散量的相对误差较小且相关性较好,平均相对误差为11.2%;不同土地利用类型的日蒸散量间差别显著。水体和林地的蒸散量较大,平均蒸散量分别为8.2mm和6.5mm;湿地和水田次之,平均分别为5.2mm和4.8mm;旱田的蒸散量最低,平均仅为3.7mm,基本符合蒸散规律。     

黄土塬区农田蒸散的变化特征及主控因素

蒸散是水量平衡和能量平衡的重要组成部分,也是农田生态系统水分消耗的主要途径。为探究黄土塬区农田蒸散的日动态变化规律,运用涡度相关法、土壤水分及常规微气象观测系统等,于2013年作物生长季(4—10月)对试验区农田作物(冬小麦、春玉米)蒸散特征及影响因素进行分析。结果表明,降水对蒸散的影响较为显著,降水过后的日蒸散量较降水前会有所增加;农田0~100 cm土壤含水量变异系数较大,土壤水分变化剧烈,作物根系的集中分布范围在0~80 cm之间,因此0~100 cm土壤水分主要参与蒸散过程;晴天蒸散的累积量大于阴天,晴天和阴天的日均蒸散量分别为4.5、3.8 mm d-1,相差0.7 mm d-1。阴天蒸散开始的时间较晴天晚,阴天条件下的蒸散更易受到气象因子的扰动;不同天气条件下净辐射均为蒸散的主要影响因子,蒸散速率与净辐射变化趋势一致,但在时间上滞后于净辐射;在不同的土壤水分环境条件下,蒸散的过程和强度差异较大,水分胁迫条件下,全天蒸散量水平较低,"蒸散高地"的持续时间较长;而水分相对充足时,全天蒸散水平较高,"蒸散高地"持续时间较短,维持较高的蒸散速率的时间较长。     

毛乌素沙地杨树防护林内紫花苜蓿蒸散耗水规律的研究

本文利用验证后的Penman-Monteith模型,计算了内蒙古毛乌素沙地新疆杨防护林内紫花苜蓿的蒸散耗水,结果表明：(1)通过Penman-Monteith模型计算得到的蒸散量与涡度相关法实测值平均相对误差为14.73%(R²=0.84),说明利用Penman-Monteith模型计算林草复合模式内牧草蒸散量是可行的;(2)不同生育期内紫花苜蓿蒸散量差别较大,具体表现为：返青－分枝阶段、现蕾－开花阶段蒸散量较小,分别为5.03 mm和44.95 mm;分枝－现蕾、开花－结荚阶段蒸散量较大,分别为71.10 mm和101.74 mm;其中耗水最大的生育期为开花－结荚阶段,占整个生育期总耗水量的45.66%。在空间上表现为：随着距主防护林带距离增加,紫花苜蓿蒸散量逐渐增大,最大蒸散量出现在距离林带约115 m处(约7倍树高),为234.41 mm,之后,受另一侧防护林的影响,蒸散量逐渐减少。整个生育期防护林内紫花苜蓿总蒸散量为222.83 mm,对照地紫花苜蓿蒸散量为269.02 mm,与对照相比,防护林内紫花苜蓿比林外蒸散量降低了17.2%。防护林内和对照紫花苜蓿生物量干重分别为3287.28 kg/hm²和2959.93 kg/hm²,林内比对照增产11.1%。     

基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征

为了验证SEBAL模型对湿地蒸散量估算的准确性,本研究基于Landsat 8卫星数据和SEBAL模型,以盘锦湿地生态系统野外观测站的涡动相关实测数据为检验,估算盘锦湿地2013-2015年典型晴天卫星过境时刻的瞬时蒸散量,并利用正弦函数法将遥感反演订正后的蒸散瞬时值转换为日尺度的蒸散值,分析芦苇和稻田湿地的日蒸散量分布特征.结果表明:SEBAL模型反演的盘锦湿地瞬时蒸散量比实测值偏高,平均相对误差为31.6％,但相关系数达0.79,为了提高反演精度,利用线性方程进行订正,订正后的遥感估算值与实测值平均相对误差为6.4％,提高了25.2％;芦苇湿地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之间,占总面积的64.7％～82.4％;稻田湿地日蒸散量集中在3.6～4.1mm/d之间,占总面积的67.4％ ～86.6％;稻田湿地日蒸散量普遍比芦苇湿地高0.1 ～0.2mm/d.应用订正后的SEBAL模型反演湿地蒸散量,可为湿地区域蒸散估算及湿地水资源管理提供依据.     

基于Shuttleworth-Wallace模型的水稻蒸散组分模拟及其特征分析

农田蒸散(ET)及其组分的模拟是精准灌溉及准确估算生产力的基础。基于2013-2015年的涡度相关通量观测及辅助观测资料,利用Shuttleworth-Wallace模型(S-W模型)对盘锦水稻的蒸散及其组分进行模拟,并利用结构方程模型分析土壤蒸发占蒸散比例(ES/ET)的控制机制。结果表明:(1)S-W模型模拟蒸散值在生长季前期偏低,在生长旺季总体偏高;而在生长季后期与观测蒸散基本吻合。(2)就季节变化过程而言,水稻蒸散模拟值呈现明显的日间波动(0.5~10.4mm·d-1),但季节总体变化趋势不明显;蒸腾(TR)则先增大后降低,变化范围为0.1~8.4mm·d-1;土壤蒸发(ES)呈U型曲线,变化范围为0.1~4.7mm·d-1。(3)模拟水稻蒸散3a均值为892mm。在年尺度上,TR与ES各占ET的50%;但在生长季,TR是ET的主要消耗方式:在移栽分蘖期,水稻的植物蒸腾与土壤蒸发较接近,而在其它各生育期及全生育期,水稻的植物蒸腾均达土壤蒸发的2倍以上。(4)结构方程模型分析结果表明,气温是ES/ET最重要的影响因子,ES/ET随气温上升而下降(总影响系数为-0.82)。气温不仅对ES/ET有显著的直接影响(直接影响系数为-0.50),还通过叶面积指数(LAI)对ES/ET产生显著的间接影响(间接影响系数为-0.32)。除气温外,LAI和风速也是ES/ET的重要影响因子,ES/ET随LAI增大而下降(总影响系数为-0.39),随风速增大而增大(总影响系数为0.38)。     

干旱区膜下滴灌向日葵农田蒸散发特征

膜下滴灌是中国西北干旱区农业的新兴节水灌溉模式,定量分析膜下滴灌农田蒸散发特征并对比分析其与普通灌溉农田蒸散发的差异,对认识和优化干旱区节水滴灌技术有重要意义。本文以新疆天山北坡三工河流域绿洲向日葵农田为研究对象,基于2016年作物生育期观测数据,利用波文比-能量平衡法、地理探测器及通径分析方法对作物不同生育期农田蒸散发特征进行了定量分析,并与普通灌溉农田进行了比较。结果表明：1）膜下滴灌农田日均蒸散量在作物开花期最高,成熟期次之,苗期最小;随着作物的生长发育,净辐射通量与日蒸散发的相关性逐渐降低;日均蒸散量在各阶段的变化特征与普通灌溉相同,但每个阶段的日均蒸散量均小于普通灌溉农田。2）膜下滴灌农田日内净辐射通量在开花期最高,成熟期次之,苗期最小;日内湍流通量方面,苗期潜热通量与显热通量相当,开花期潜热通量明显高于显热通量,而成熟期潜热通量小于显热通量;而普通灌溉农田在3个时期的潜热通量均高于显热通量。3）温度、湿度与风速是影响膜下滴灌向日葵农田蒸散发的主导因子,湿度的下限决定了蒸散发下限,风速与气温的上限决定了蒸散发的上限;风向对蒸散发的作用不明显。膜下滴灌向日葵农田具有独特蒸散发特征,与普通灌溉农田相比,全生育期节水量超过300 mm。     

水稻根系生物特性与稻田温室气体排放相关性研究

通过湖南双季稻区温室气体排放差异的水稻品种田间试验,研究了不同品种温室气体排放与根系特征的相关性。结果表明,早稻分蘖盛期CH4排放通量与根干重、伤流量均呈显著负相关（P〈0.05）;晚稻CH4排放通量与根伤流量呈极显著负相关（P〈0.01）;早稻N2O排放通量在分蘖盛期与根伤流量相关性极显著（P〈0.01）,在齐穗期与根体积、干重、根伤流量均呈极显著负相关（P〈0.01）;晚稻分蘖盛期,根系干重与体积均与N2O排放通量呈显著正相关（P〈0.05）;齐穗期,根系体积与N2O排放通量呈显著负相关（P〈0.05）;早稻分蘖盛期CO2排放通量与根系干重和根伤流量呈显著正相关关系（P〈0.05）,晚稻齐穗期根系伤流量与CO2排放通量负相关性达到极显著水平（P〈0.01）。因此,根系特性是影响水稻温室气体排放的重要因素。     

蒸散视角下护坡植被滴灌技术评价

为探明以复合型人造土壤为边坡种植土的植物蒸散对于高陡边坡生态恢复评价体系制定及水资源利用的重要意义，以黑麦草、高羊茅、早熟禾和"黑麦草+高羊茅+早熟禾"混合草种为研究对象，采用壤中滴灌技术，通过改进后的Penman-Monteith公式研究草本植物实际蒸散量与作物系数，以此评价壤中滴灌技术的生态效益。结果表明：高羊茅的作物实际蒸散量和作物系数最大，黑麦草其次，早熟禾最小，拟合的决定系数不小于0.847；养护初期各植物蒸散量相差较小，均保持在4.2 mm/d左右；养护结束后混合草种的蒸散量最大，早熟禾最小，分别约6.2、5.7 mm/d；养护前20 d，除早熟禾外，黑麦草、高羊茅、混合草种实际蒸散量均差异不显著，养护20 d后黑麦草、早熟禾、混合草种开始发生显著变化；30 d后各草种蒸散量均差异不显著；4类草本植物蒸散量差值随时间递增，前期混合草种蒸散量低于黑麦草、高羊茅，后期有明显的提升，50 d起混合草种作物系数大于单草种作物系数。以30 d为界，30 d作物系数相近；生长初期的作物系数变幅最明显，且月增幅随时间呈下降趋势，但黑麦草和高羊茅的作物系数在任意时段均相近。边坡模型试验前期，以坡面喷灌方式灌溉的植物生态值较高，植物生长情况优于壤中滴灌方式，但自养护中期开始，壤中滴灌技术在生态效益上凸显优势，比坡面喷灌技术高出40.7%～1 444.0%的生态值。     

干旱区膜下滴灌条件下洋葱水分生产函数与优化灌溉制度

为探索西北内陆旱区膜下滴灌条件下洋葱节水、高产和高效的灌溉制度,开展了2 a田间试验,分析了洋葱的耗水规律及其影响因素,建立了洋葱的水分生产函数,并对洋葱的灌溉制度进行了优化。结果表明：膜下滴灌条件下洋葱的耗水量为170.1～395.7 mm,产量随灌水量和耗水量的增加而增加,水分利用效率则随灌水量的增加而降低。苗期和成熟期亏水对洋葱产量和水分利用效率无显著影响。洋葱水分敏感指数在鳞茎膨大期最大,发叶期次之,苗期和成熟期较小。膜下滴灌条件下,西北旱区干旱年洋葱全生育期灌水量为375 mm时,可获得较高的产量;其优化灌溉制度为苗期灌水30～40 mm,发叶期灌水130～140 mm,鳞茎膨大期灌水170～190 mm,成熟期灌水25 mm,灌水间隔可采用5 d。该优化灌溉制度对西北内陆旱区洋葱的节水灌溉实践具有一定参考价值。     

基于涡度相关法的长江中下游稻田水分利用效率变化规律

揭示水稻生态系统水分利用效率(WaterUseEfficiency,WUE)的变化规律,有助于动态评价稻田水碳循环过程和农业用水效益。该研究利用涡度相关法得到中国长江中下游双季稻田的3年通量数据,研究生态系统尺度的稻田WUE季节变化规律及其年际差异,揭示生态系统夜间呼吸消耗对稻田水分利用的影响,阐明WUE与净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP)和ET的关系。结果表明:双季稻WUE季节尺度变化特征与NEP基本一致,呈现出先增大、后减小的趋势,表明其季节变化由NEP主导,取决于作物自身以生育期为尺度的生长发育规律。早、晚稻日均WUE均在拔节孕穗期达到峰值,且在生长中期均维持较高水平,日均WUE分别达到5.8、5.5g/kg。早、晚稻全生育期WUE均值分别为(3.3±0.3)、(3.4±0.4) g/kg,生态系统夜间呼吸消耗使WUE下降40%以上。不同稻季WUE的年际差异达到9.2%～12.4%,其中抽穗开花期差异最大。不同纬度的稻田WUE存在差异,该研究得到的中国长江中下游稻田WUE高于菲律宾、巴西等热带地区稻田,但低于中国东北辽河三角洲稻田,与小麦、玉米等农田生态系统相比,稻田WUE也较低。研究结果可为评价中国长江中下游稻作区农业用水效率以及优化水碳管理模式提供依据。     

土壤透水状况对水稻根系生长与氮素利用的影响

以"II优7954"为材料,盘栽比较了不同透水性土壤(常规淹水无渗漏、渗漏10mm/d、20mm/d、40mm/d和无水层无渗漏)对水稻根系生长与N素利用的影响,结果表明:水稻植株根系生长与土壤透水性关系较大,适当的土壤水分渗透能促进根系生长,提高N素利用。土壤透水量10mm/d有利于水稻早期根系生长,提高根总量和深层根比例,开花期白根比高,N肥吸收利用率达77.05%,远高于常规淹水无渗漏对照,对水稻产量也有促进作用。土壤透水量超过20mm/d时不利于产量提高及后期水稻根系和植株地上部的生长。适当土壤透水能提高籽粒千粒重,但渗漏率超过20mm/d则千粒重有下降趋势。