不同微灌方式下水分调控对猕猴桃光合特性及产量的影响

【目的】为了研究不同微灌方式下水分调控对猕猴桃叶片光合特性及产量的影响,以"翠玉"猕猴桃为研究试材。【方法】采用小管出流(X)、微喷灌(P)和滴灌(D)3种灌溉方式在猕猴桃全生育期实施85%灌水量的轻度亏水(LD)、70%灌水量的中度亏水(MD1)、55%灌水量的偏重度亏水(MD2)和40%灌水量的重度亏水(SD)处理,并设置100%灌水量的对照组(CK),研究了猕猴桃叶片胞间CO2摩尔分数(Ci)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)、羧化速率(CE)、瞬时水分利用效率(WUEi)、产量及产量水分利用效率(WUEET)在不同水分亏缺下的变化。【结果】与CK相比,D-MD1处理的日均WUEi及CE分别提高了8.5%和2.7%。P-MD1处理的日均Pn与CE较CK分别提高了10.7%和10.4%,X-MD1处理的日均Ci、Pn、CE较CK分别提高了10.9%、12.2%和11.4%。D、P和X三个处理的WUEET均较CK有不同程度的提高,但D、P和X的产量随着水分的亏缺程度的加大而下降,而滴灌各处理间无显著性差异。与CK相比D-MD1、P-MD1、X-MD1处理的产量分别提高了1.4%、1.6%、2.3%,重度亏水处理的产量显著低于其余水分处理,且其他各处理间无显著性差异。MD1处理在不降低产量的情况下,可以节约灌水同时提高WUEET,重度亏水与偏中度亏水间在WUEET无显著性差异,同时X-MD1的产量均高于其他处理。【结论】X-MD1处理是"翠玉"猕猴桃较为合适的灌溉水分亏缺模式。     

我国西南地区近56年参考作物蒸散量的敏感性分析

参考作物蒸散量(ET_0)是水文气象研究及水资源管理规划中的重要参数。基于1960—2015年我国西南地区96个气象站的逐日相对湿度(RH)、日照时数(n)、风速(u)、最低温度(T_(min))、最高温度(T_(max))和平均温度(T_(mean))资料,采用1998年联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式,计算近56年研究区的ET_0,并分析ET_0对各气象因子的敏感系数。结果表明,近56年我国西南地区的平均ET_0为1 027.11 mm,在空间分布上表现为自东北向西南方向逐渐增大;全区ET_0对气象因子敏感系数的绝对值排序为RHnT_(max)T_(mean)uT_(min),在空间分布上,RH、n、u敏感系数在研究区西部较高,T_(max)敏感系数在以云贵高原的元江、广西盆地的北海为中心的地区较高,T_(mean)敏感系数在研究区东部及云贵高原西南部较高,T_(min)敏感系数在广西盆地地区较高;RH、T_(max)、u、T_(min)敏感系数呈上升趋势,其中T_(max)敏感系数显著(P0.05)上升,其余气象因子的敏感系数呈极显著(P0.01)上升趋势,n敏感系数呈极显著(P0.01)下降趋势,T_(mean)敏感系数变化不明显;RH、T_(max)与n敏感系数的年内变化特征为双峰型曲线,T_(mean)、u、T_(min)敏感系数呈单峰型曲线;全区ET_0的突变时间为1996年,突变时间以前ET_0呈极显著(P0.01)下降的趋势,气候倾向率为-13.437 mm/10年,突变时间后呈显著(P0.05)上升趋势,气候倾向率为21.770 mm/10年。因此可见,西南全区及各分区参考作物蒸散量均对相对湿度的敏感性最高,除四川盆地外,其余分区对日照时数、最高温度的敏感性较高,四川盆地对平均温度的敏感性较高。     

中国粮食主产区主要气象因子时空演变特征及其对参考作物蒸散量影响

准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的影响,对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。利用中国粮食主产区258个气象站点1961―2013年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,通过M-K趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法,分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明,1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势,而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势;1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区(I区)、温带干旱半干旱地区(II区)、亚热带湿润地区(III区)及暖温带半湿润地区(IV区)多年平均气温均呈增大趋势,平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势;1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降,且ET0在四季呈现出夏季春季秋季冬季的特征;多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关(P0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P0.01);1961—2013年中国粮食主产区全区及I~IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献,其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子,其次为平均气温和风速;而II区ET0变化的主要驱动因子为风速,其平均贡献率WII(风速)为0.37;综上所述,中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应,均呈现出区域性、季节性差异。     

中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析

在全球变暖的背景下,参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的改变及其空间分布势必对中国粮食主产区农业水资源规划、农业用水管理等产生重要影响。本文将中国粮食主产区划分为温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II区）、暖温带半湿润地区（III区）和亚热带湿润地区（IV区）4个子区域,基于粮食主产区265个站点1961-2013年53a气象数据,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,利用ArcGIS空间插值、Mann-Kendall趋势检验、敏感性分析和贡献率分析等方法,对该区域ET0的时空分布规律及其成因进行分析。结果表明：（1）近53a来,中国粮食主产区年均ET0为878.9mm,整体呈显著下降趋势,速率为0.47mm·a^-1（P＜0.05）,I、II区和IV区年均ET0分别为741.8、1079.8和924.2mm且均有所减小,但变化趋势并不明显,III区年均ET0为940.2mm,呈极显著下降趋势,速率为1.21mm·a^-1（P＜0.01）。（2）全区及I-IV区ET0最敏感气象因子均为相对湿度,其敏感系数分别为-1.060、-1.232、-0.784、-1.114和-1.009。（3）全区及I-III区对ET0变化贡献最大的气象因子为风速,IV区为相对湿度。（4）风速的减小是造成粮食主产区全区及I-III区ET0减小的首要原因,风速减小和日照时数缩短是造成IV区ET0减小的主要原因。     

3种干旱指数在宁夏中部干旱带的适用性分析

利用宁夏中部干旱带盐池、中宁、同心、海原4个站点1960—2015年共56年的气候资料月值数据,计算了各个站点春、夏、秋、冬及作物生长季的标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)和K干旱指数,并比较了3种干旱指数的评估结果。结果表明:(1)除冬季外,3种干旱指数在其他时间尺度上相关性均较好,SPI和SPEI,SPEI和K指数在冬季的相关性较差。(2)春、夏及作物生长季,SPEI和K指数判别的干旱情况较接近,SPI判别的干旱程度略轻;秋冬两季,K指数判别的干旱程度最高,SPEI判别的干旱程度最轻。(3)4个站点春、夏、秋、冬及作物生长季的SPI、SPEI和K指数序列M-K法趋势分析结果相似,均能表示出宁夏中部干旱带干旱的变化趋势。(4)结合历史旱情资料,发现K指数相比于SPI、SPEI更能有效反映宁夏中部干旱带的干旱情况,其评估结果基本与历史干旱事实相符。     

基于MEA-BPNN的中国西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET_0)预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的误差反向传波神经网络(Back propagation neural network,BPNN)ET_0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET_0计算精度较高的模型进行比较。结果表明:在不同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度具有相对较高水平,其中MEA-BPNN1(输入最高气温T_(max)、最低气温T_(min)、相对湿度R_H、日照时数n和距地面两米高处的风速u_2)、MEABPNN2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)及MEA-BPNN3(输入T_(max)、T_(min)、R_H和u_2)模型的R~2、NSE均大于0.96,RMSE、MAE也分别小于0.34、0.25 mm/d,以上3种MEA-BPNN模型的整体评价指标(Global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3;MEA-BPNN7(输入T_(max)、T_(min)和u_2)的R~2、NSE分别为0.966 2、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.3610、0.276 1 mm/d,模拟精度较高;MEA-BPNN模型可移植性的分析表明:MEA-BPNN模型在西北旱区具有较强的泛化能力,基于不同站点数据构建的预报模型也有较高精度;在相同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度均高于Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型。因此,在气象资料缺乏情景下MEA-BPNN模型可作为西北旱区ET_0计算的推荐模型,可为实时精准灌溉预报的实现提供科学依据。     

基于ELM的西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为实现气象资料缺失情况下ET₀的精确预报,选取中国西北旱区4个代表性站点的气象资料,建立15种基于极限学习机(ELM)的ET₀预报模型,并通过与其他ET₀计算模型对比和可移植性分析探究ELM在西北旱区的适用性.结果表明:基于温度和风速的ELM₇预报精度较高(整体评价指标GPI排名第4);基于温度和辐射的ELM₅预报精度(GPI排名第6)明显高于Iramk模型和Jensen-Haise模型;仅基于温度的ELM₉预报精度(GPI排名第8)高于Hargreaves-Samani模型.通过模型可移植性分析发现,ELM₇在西北旱区内各训练站点和预测站点组合下预报精度良好.因此,可将ELM₅(输入温度和辐射)、ELM₇(输入温度和风速)和ELM₉(输入温度)作为西北旱区较少气象参数输入情况下精确预报ET₀的推荐模型.     

滴灌水肥一体化对柑橘生育早期光合特性的影响

为探明不同滴灌水肥一体化管理模式对柑橘生育早期光合特性的调控效应,以7年生"不知火"柑橘为试材,设置1个对照处理(CK),抽梢开花期(Ⅰ期)和幼果期(Ⅱ期)分别设置2个灌水水平(即高水和低水,分别记为HW、LW,灌水量分别为CK的80%、60%)和3个施肥水平(即高肥、中肥和低肥,分别记为HF、MF、LF,施肥量分别为CK的85%、70%和55%),探索最优滴灌水肥一体化管理模式。结果表明:各生育期不同水肥一体化模式的光合指标日变化趋势相似;施肥量一定时,Pn、Tr、Gs、Ci均随灌水量提高而增大,灌水量一定时Pn随施肥量的提高而增大,但Tr、Gs、Ci随施肥量的变化规律并不一致;复水处理后柑橘叶片Pn、Tr、Gs、Ci均大于复水前,且复水后各指标在不同处理间的差异明显减小,Pn表现得尤为突出;增加施肥量有利于叶片瞬时水分利用效率(WUEi)的提高,不同生育期复水前后灌水量对WUEi的影响不一致,但HWHF处理均表现出最高WUEi;与CK相比Ⅰ期HWMF、Ⅱ期HWHF处理Pn较CK分别降低7.62%、6.08%,WUEi分别提高3.13%、9.03%。所以在抽梢开花期采用高水中肥处理,幼果期采用高水高肥处理,可以在获得较高净光合速率的同时达到节水节肥的目的。     

基于极限学习机模型的中国西北地区参考作物蒸散量预报

为有效提高西北地区参考作物蒸散量(ET_0)预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET_0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机(extreme learning machine,ELM)ET_0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ELM_1(输入T_(max)、T_(min)、RH、n和u_2)、ELM_2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)、ELM_4(输入T_(max)、T_(min)、RH和u_2)及ELM_7(输入T_(max)、T_(min)和u~2)模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R~2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标(global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM_7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R~2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET_0计算的推荐模型。     

中国西北地区近50a气象因子时空变化特征与成因分析

为深入分析中国西北地区近50 a气象因子演变特征与驱动因素,选取西北地区69个站点1966-2016年逐日气象资料,使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析、GIS空间插值及相关性分析方法,定量分析了气象因子的时空变化规律及相互关系。结果表明:近50 a来西北地区风速、辐射、相对湿度均呈下降趋势,降幅分别为0.105 m/(s·10 a)、0.054 MJ/(m2·d·10 a)和0.378%/(10 a),降水及气温均呈上升趋势,增幅分别为4.9 mm/(10 a)、0.427℃/(10 a);各气象因子近50 a来呈"增大-减小"的周期振荡变化,变化主周期均为28 a,且风速、辐射、相对湿度、降水、气温均存在局部突变;各气象因子的空间分布存在区域差异,风速呈不连续的东部大西部小分布趋势,辐射呈中部大东西部较小分布趋势,降水呈由东南向西北递减趋势,气温呈由青海省向外扩增趋势;各气象因子之间存在较强相关性且相互响应关系复杂,其中辐射与风速、降水和气温均呈极显著正相关(P0.01),相对湿度与风速呈极显著负相关(P0.01)。