节水灌溉对稻田N2O季节排放特征的影响

为了揭示节水灌溉对技术对稻田N2O排放的影响,采用静态暗箱-气相色谱法对稻田N2O排放进行了田间原位观测,分析了节水灌溉对稻田N2O季节排放特征的影响。结果表明,水稻全生育期节水灌溉稻田N2O平均排放通量为41.84 μg/(m2 ?h),较淹水灌溉稻田N2O平均排放通量增加了33.3%;节水灌溉稻田N2O排放总量为119.86 mg/m2,比淹水灌溉稻田显著增加了17.8%;节水灌溉稻田N2O排放通量呈现明显的季节变化规律,有两次较大的排放峰值,峰值主要出现在施肥后1周左右;节水灌溉稻田土壤的每次脱水过程均不同程度地加剧了N2O排放,复水后N2O排放通量有增有减但变幅不大,而淹水灌溉稻田在黄熟期落干阶段N2O排放出现反弹。由此可见,不同灌溉模式下的稻田土壤水分状况决定了N2O季节排放的差异,与淹水灌溉相比,控制灌溉显著增加了稻田N2O季节排放量。     

不同灌溉条件下水稻光合规律试验研究

根据双季晚稻灌溉试验资料,分析了控制灌溉和浅水灌溉条件下水稻叶片净光合速率的日变化、日光合产物积累量以及全生育期净光合速率变化规律。结果表明:控制灌溉条件并未影响水稻叶片的光合性能,净光合速率峰值没有下降,主要生育期内日光合物质积累与浅水灌溉基本持平。控制灌溉土壤水分指标满足水稻的生理需水,从作物光合角度说明了水稻控制灌溉技术的节水高产的科学性。     

控制灌溉稻田CH_4排放的影响因子分析

为了揭示水稻控制灌溉对稻田CH4排放的影响机理,本文采用静态暗箱-气相色谱法对控制灌溉稻田CH4排放进行原位观测,同时观测土壤水分、表层土温和氧化还原电位(Eh)等影响因子,定量分析控制灌溉稻田CH4排放通量与影响因子间的关系。结果表明,控制灌溉稻田田表水层消失后的微弱脱水状态导致了CH4短暂的剧烈释放,CH4排放的峰值大多出现在土壤接近饱和状态(土壤充水孔隙率为99.0%~99.8%)时;控制灌溉稻田CH4排放通量与表层5cm土温之间无显著相关关系(p0.05);CH4的剧烈释放必须在土壤Eh下降到-100~-150mV,控制灌溉稻田不适宜CH4的产生;控制灌溉稻田CH4集中排放阶段(水稻移栽后21d内)的通量值与土壤Eh值呈极显著负指数相关关系(p0.001)。不同灌溉模式调控下的土壤水分状况是导致稻田CH4排放显著差异的主要因素。     

灌溉排水耦合调控稻田水分转化关系

该文利用装配有地下水位自动控制系统的蒸渗仪,分析节水灌溉与旱地控制排水技术耦合调控对于稻田水分转化关系的影响。结果表明,灌排耦合调控在小幅减少水稻产量的同时,显著减少了稻田灌溉水量、地下排水量及水稻蒸发蒸腾量,最终显著增加了水稻水分生产效率。与常规灌排稻田相比,灌排耦合调控稻田水稻产量减少1.9%,灌溉水量、地下排水量及水稻蒸发蒸腾量分别显著减少41.7%、49.9%及24.9%,水分生产效率增加30.5%。随着控灌稻田排水控制限的提高,稻田灌溉水量、地下排水量及水稻蒸发蒸腾量减少,水稻产量保持稳定,使得水稻水分生产效率进一步增加。提高控灌稻田的排水控制限,减缓了稻田土壤水分的衰退速度,并增加稻田地下水位低于排水控制限的比例,稻田灌溉次数与发生地下排水的时段均减少,使得控灌稻田灌溉水量与地下排水量下降,两者综合作用下控灌稻田水稻蒸发蒸腾量减少。在采用控制灌溉模式的基础上,适当提高稻田排水控制限,可以较好地实现水稻生产中水分的高效利用,研究结果可为优化稻田水管理模式提供依据。     

两种Penman-Monteith公式计算草坪草参考腾发量的适用性

为了揭示ASCE和FAO56两种Penman-Monteith公式在计算小时参考作物腾发量（ET0）时的差异,开展了充分供水草坪草腾发量观测试验。基于自动气象站的小时气象数据和蒸渗仪试验结果,在对比两公式计算结果差异基础上,以实测的日草坪腾发量为标准评价了2种计算公式小时ET0的日累积结果及以日的计算结果。结果表明：2种Penman-Monteith公式计算的小时ET0结果存在一定差异,ET0较高的时段差异也比较大。白天FAO56 Penman-Monteith公式的计算结果低于ASCE Penman-Monteith公式的计算结果,夜晚则正好相反,原因在于Cd取值的差异。与实测日ET0结果相比2种公式小时时段的ET0结果的累积值误差均比较大,ASCE的改进并没有使Penman-Monteith在计算结果上取得实质性的改进,相比之下以日为时段的Penman- Monteith公式（ASCE同FAO56）取得了与实测结果最为一致的效果。进一步根据实测的小时ET0数据以及更长序列的日ET0实测结果,评价FAO56 Penman-Monteith和ASCE Penman-Monteith结果的地区适用性将是今后研究内容之一。     

神经网络方法计算参考作物腾发量精度分析

参考作物腾发量的准确计算是确定农田灌溉制度的重要依据,比较了神经网络模型和经验公式计算腾发量的精度以及如何使用最少的气象数据实现最优的腾发量计算问题。结果表明,神经网络模型比经验公式的计算精度要高。采用神经网络模型用最少气象数据实现最优腾发量计算是可行的,但输入参数类型需要根据不同地区的气候特点进行选择。在半湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温和外太空辐射,在气候湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温、经验相对湿度和外太空辐射。因此,在缺少气象资料时可以使用神经网络模型代替经验公式计算参考作物腾发量。     

控制灌溉水稻叶片水平的水分利用效率试验研究

根据现场试验资料，分析了晚稻叶片水平的水分利用效率的日变化与全生育期变化，叶片的水分利用效率与气孔导度及外界影响因子包括光合有效辐射、土壤水分、叶气温差等的相互关系。结果表明：控制灌溉水稻叶片的水分利用效率在较高土壤水分时与对照处理差别不明显，适度土壤水分调控可以获得较高的水分利用效率；全生育期水稻叶片的水分利用效率随土壤水分变化而波动，过高过低的土壤水分均不利于水分利用效率的提高；叶片的光合速率、蒸腾速率与水分利用效率均随气孔导度的增加表现出先增后减的变化规律。水稻叶片的水分利用效率影响因素分析显示：水分利用效率随叶气温差、二氧化碳浓度和空气湿度的增加而增加；有利于获得较高水分利用效率的气孔导度、光合有效辐射、空气温度和土壤水分范围分别是200～350 μmol·m^-2·s^-1、400～900 μmol·m^-2·s^-1、28～34℃和85%～90%的土壤饱和含水率。     

控释氮肥对节水灌溉水稻产量及水肥利用效率的影响

为了揭示控释氮肥对节水灌溉水稻产量及水肥利用效率的影响,开展了稻田不同水氮管理田间试验,分析了水氮调控条件下水稻产量、灌水量、耗水量、植株吸氮量及水肥利用效率的变化规律。结果表明:与常规灌溉相比,节水灌溉在保证稳产的同时,减少稻田灌水量和耗水量55.32%和33.71%,植株对氮素的吸收增加3.13%,水肥利用效率分别提高47.23%和7.54%。控释氮肥管理降低了植株吸氮量,但氮肥利用效率显著提高37.65%。节水灌溉与控释氮肥的联合应用在显著减少水分和氮素投入的同时,水稻产量减少不显著,吸氮量大幅增加,水稻水肥利用效率较常规水肥处理显著提高45.31%和47.73%。     

贵州省ET_0计算方法的全局性评价及其率定

为了获取适合贵州地区时空全局的参考作物需水量少参数计算方法,根据对贵州省1959-2011年降雨量的降雨频率曲线分析,选取了2008年、2007年、2010年和2009年分别作为贵州省丰水年、平水年、枯水年和特枯水年的典型代表水平年,分别运用少参数的Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法、Irmak-Allen法和Mccloud法计算贵州全省内各站点在不同水平年的逐日ET0,并将其与标准的FAO-56Penman Monteith法计算结果进行相关性和误差分析。结果表明:Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法和Irmak-Allen法与FAO-56PM法的相关性较好,趋势线斜率为0.855 9~1.186 4,相关系数均大于0.89;经过当地率定后无需风速资料的Priestly-Taylor法与Irmak-Allen法在不同水文年和空间上均具有较高的计算精度,相对误差均小于8%,均方根误差为0.25mm/d,率定后仅需温度资料的Hargreaves法次之,相对误差为10.07%,均方根误差为0.32mm/d。研究结果为贵州地区在资料缺乏气象资料情况下ET0的精确计算提供了有效的方法。     

稻田-沟塘系统水氮动态模拟与灌排调控模型构建

沟塘系统对农田排水具有较好的拦蓄能力,是降低中国南方稻区农业面源污染风险的有效措施,定量化评价稻田-沟塘系统水氮过程是合理制定水氮管理措施的关键。该研究以稻田-作物模型WHCNS_Rice为基础,通过添加沟塘水氮平衡和灌排调控过程,构建了稻田-沟塘系统水氮调控模型。并采用太湖流域2 a不同灌排和施肥处理的田间试验数据校准和验证模型,分析不同灌排和施肥处理下稻田-沟塘系统的调控策略。研究结果显示,模型能够模拟不同灌排和施肥处理下稻田土壤含水量、稻田田面水深、径流量、氮素径流损失量、氨挥发量、作物吸氮量和作物产量,模拟的相对均方根误差、一致性指数和模型模拟效率的范围分别为4.6%～29.7%、0.758～0.996和0.073～0.983,均在可接受的范围内。模拟结果显示,与传统处理相比,控制灌溉结合优化施肥,减少了稻田32.1%～36.2%的灌溉水用量和36.7%～67.3%的氮素径流损失,同时平均降低了55.1%沟塘硝态氮浓度,从而降低了沟塘地表氮素径流损失风险。Morris敏感度分析结果显示,稻田土壤水力学参数和沟塘渗漏速率对沟塘水深的模拟影响较大,而作物参数的敏感度相对较低。沟塘硝态氮浓度对稻田水力学参数、沟塘氮素消纳系数和氨挥发一阶动力学系数较敏感。同时,构建的模型能反映不同水氮管理措施和沟塘/稻田面积比下稻田-沟塘系统水分消耗、氮素去向和作物生长过程。该模型可为优化稻田-沟塘系统水氮管理方案、防控农业面源污染提供有力工具。