不同冠层阻力公式在玉米田蒸散模拟中的应用

在我国北方地区,水分供给一直是影响粮食产量的主要因素。玉米作为我国三大粮食作物之一,关乎其水分蒸散的观测和模拟一直是气象、水文、生态等相关学科的重要研究内容。研究玉米蒸散对于粮食安全、节水灌溉、提高作物水分利用效率具有重要意义。作为经典的双源模型,Shuttleworth-Wallace(SW)模型分别考虑土壤蒸发和植被蒸腾,非常适合于稀疏植被的蒸散估算。本文在SW模型中采用不同冠层阻力公式对玉米地蒸散进行模拟,并用涡度相关实测通量数据对模型的模拟效果进行验证。结果表明,采用Jarvis冠层阻力公式的SW1模型与采用Kelliher-Leuning冠层阻力公式的SW2模型模拟的蒸散量都与实测值吻合较好,相关系数均在0.85以上(P0.01),一致性指数都达到0.92以上。敏感性分析表明,SW模型估算蒸散对冠层阻力最敏感。在计算冠层阻力的各个参数中,SW1模型估算蒸散对田间持水量最敏感,其次是最小气孔阻力和有效叶面积指数;SW2模型估算蒸散对最大气孔导度最敏感。传统SW模型中,冠层阻力计算采用Jarvis公式,计算复杂。改用Kelliher-Leuning公式后,在一定程度上简化了模型的计算,更方便模型应用。     

六种冠层阻力模型在冬小麦蒸散估算中的应用

蒸散量是农田水循环中水分损失的主要途径,其准确估算对节水灌溉具有重要意义。单源的Penman-Monteith （P-M）模型是最常用的蒸散量估算方法,但模型中冠层阻力的合理参数化一直是研究中的难点。该研究选取常用6种冠层阻力模型,使用北京顺义2 a（2020年和2021年）的波文比实测结果,分析不同模型进行冬小麦冠层阻力及蒸散估算的可行性。结果表明：1）无参数校正条件下,6种模型均低估了冬小麦冠层阻力,同时高估了蒸散量。其中,Todorovic模型（TD）的普适性最好,其模拟的冠层阻力、蒸散量与实测值的R2都在0.605及以上;耦合的冠层阻力模型（CO模型）普适性最差,冠层阻力、蒸散量与实测值的R2分别为0.113、0.046;2）进一步使用2021年的试验数据进行模型参数校正、2020年的数据进行验证,发现校正后的JA、CO、GA、KP及FAO56-PM模型计算的冠层阻力和蒸散量与实测值的一致性大幅提高。除JA模型低估冠层阻力外,其余均高估冠层阻力、低估蒸散量。其中KP模型模拟的冠层阻力和蒸散量效果最好,R2均在0.907及以上,而其余5种模型估算精度也较好。6种模型的估算精度排序为KP、GA、TD、FAO56-PM、CO、JA。综上,所评价的模型校正后均可作为P-M模型的冠层阻力输入来估算冬小麦蒸散量,但TD 模型不需要参数校正,在数据不足时可作为首选;而KP模型参数较少,校正后拟合精度最高,在数据充足时可作为首选。研究结果对华北地区使用P-M一步法计算冬小麦蒸散量具有重要价值。     

基于冠层上下部温差的冠层阻力计算

为了研究交替隔沟非充分供水下玉米冠层阻力的计算方法,于2009—2010年在中国农业科学院农田灌溉研究所作物需水量试验场进行了田间试验.根据实测资料分析了玉米气孔阻力与各环境因素的关系,基于 Jarvis (1976)多因子冠层阻力模型,引入冠层上、下部温差变量(ΔTc),提出了交替隔沟非充分供水下玉米冠层阻力的计算方法,即基于ΔTc的冠层阻力法,并分别与Jarvis(1976)、Ortega-Farias(2004)和Brisson et al(1998)法作对比研究,验证其准确性.结果表明,Javias(1976)、Ortega-Farias(2004)、基于ΔTc的冠层阻力法和Brisson (1998)的日平均冠层阻力计算结果分别为355.93、318.75、300.61和253.42 sm-1.其中,Ortega-Farias(2004)法和Javias(1976)法模拟结果分别偏高9.70%和22.50%;Brisson(1998)法模拟结果偏低12.78%;基于ΔTc的冠层阻力法计算结果比实测值偏高3.46%,二者的相关性最好,其计算结果与实测值间的平均绝对误差(MAE)、标准差(SD)和拟合度(d1)值分别为2.42、6.77和0.89,R2为0.86,计算精度优于Jarvis(1976)、Ortega-Farias (2004)和Brisson et al(1998)模型.基于冠层上、下部温差的冠层阻力计算法,考虑了作物、土壤、气候3大因素,模型的模拟范围、数据获取和精度都优于其他方法,能够较准确地表达交替隔沟非充分供水下的玉米冠层阻力.     

棉花冠层气孔阻力的探讨

根据棉田的实测资料，分析花铃期棉花气孔阻力与土壤吸力的关系，最后建立气孔阻力的一元线性计算模式。     

不同冠层阻力模型对冬小麦返青-成熟期蒸散量估算的影响

蒸散量是农田水循环的重要组成部分,其准确估算对精准灌溉及农业节水具有重要意义。PenmanMonteith(P-M)模型是常用的估算方法之一,但冠层阻力/表面阻力的准确表达一直是应用中的难点。选取常用的7种冠层阻力模型,根据北京市顺义区2a(2020年和2021年)的波文比实测结果,对不同模型模拟的小麦冠层阻力及P-M估算的小麦蒸散量进行比较,并进一步分析影响小麦冠层阻力的主要因子。结果表明,7种模型均低估了小麦冠层阻力,同时高估了蒸散量。总体而言,Todorovic模型（TD）模拟效果最好,其模拟的冠层阻力和蒸散量的R2均大于0.605,平均偏差（MBE）分别为-82.8s·m-1和10.4W·m-2,相应的均方根误差（RMSE）分别为254.4s·m-1和33.5W·m-2;其余6种模型表现均较差,所模拟的冠层阻力R2仅0.113～0.241,MBE和RMSE在-236.4～-61.3s·m-1、277.2～373.8s·m-1;基于6种模型模拟阻力得到的小麦蒸散量与实测值的R2在0.046～0.184,MBE和RMSE分别在44.5～97.4W·m-2、81.4～147.9W·m...     

苏南地区典型作物冠层阻力参数及潜热通量的模拟

准确测算和模拟农田潜热通量对农业生产有着重要意义。该研究基于波文比能量观测系统对苏南地区夏玉米和冬小麦生育期内潜热通量进行连续观测,采用Katerji-Perrier（KP）和Todorovic（TD）两种方法来确定Penman-Monteith（P-M）模型中冠层阻力参数,探究两种冠层阻力参数子模型的估算误差及成因。结果表明：冬小麦生育期内主要气象因子呈现相似变化趋势,净辐射日均值呈现出波动上升趋势。两种冠层阻力参数子模型对冬小麦潜热通量模拟均取得良好的模拟效果,模拟R2不小于0.84,纳什系数不小于0.86,但KP模型精度稍高于TD模型。KP模型对冬小麦和夏玉米潜热通量均有高估,而TD模型高估了夏玉米潜热通量,饱和水汽压差是影响KP和TD两种冠层阻力参数子模型误差的主要因素,且饱和水汽压差越大绝对误差越大。研究为当地农业用水管理提供科学依据。     

应用Penman Monteith模型估算稻田蒸散的误差分析

通过对Penman Monteith模型（PM模型）进行微分处理,从理论上分析了土壤热通量、储热项、表面层阻力和空气动力学阻力对PM模型模拟稻田蒸散的误差贡献;在此基础上提出储热项修正和稳定度修正建议,并对水稻4个生育期修正后的PM模拟结果与原始模型模拟结果进行比较。分析表明：按照一般量级关系,净辐射、土壤热通量、储热项、表面层阻力、空气动力学阻力误差分别为5%、10%、100%、20%和20%时,对蒸散误差的贡献率分别为26.8%、5.36%、53.6%、11.11%、3.17%。在水稻移栽拔节、拔节抽穗、抽穗灌浆、成熟4个生育期,10cm土层的储热量均大于田间水层的储热量,且土层和水层储热量均随生育期推进而降低。水层储热在前两个生育期对蒸散的影响比后两个生育期大,与原始模拟值相比,前两个生育期仅考虑土壤储热修正后7：00-14：00蒸散降低幅度为0.04～0.073、0.02～0.11mm·h-1,仅考虑水层储热修正后蒸散降低幅度为0.006～0.038、0.003～0.015mm·h-1;仅考虑空气动力学阻力修正后4个生育期的蒸散值平均降低了0.00064、0.0134、0.0055、0.0024mm·h-1。     

水稻动态及静态谷层气流阻力的试验研究

应用二次Ｄ—饱和最优实验设计的方法,探讨了水稻在流动过程中顺、逆流通风的谷层气流阻力与风速、谷层厚度、粮食流动速度的关系,通过回归分析建立了动态谷层气流阻力的数学模型,对动、静态谷层气流阻力进行了对比分析,对水分的影响作了单因素试验分析,通过算术平均求出了理论公式（ΔＨ＝ａＬ_ｇｗ＋ｂＬ_ｇｗＶ^２）的动态计算系数ａ和ｂ。     

黄淮海冬小麦冠层消光系数农业气象数值模拟

利用美国Licor-188B辐射量子照度仪测定了黄淮海冬小麦冠层消光系数,建立了冠层消光系数模型,验证表明模型具有较高准确度。数值分析表明,直接辐射消光系数日变化非常明显,射散辐射消光系数日变化幅度较小,总辐射日平均消光系数随纬度增加而增大;当LAI＝5时,黄淮海地区冬小麦抽穗期消光系数理论值变化范围为0．6865－0．6969。     

黑河中游绿洲区玉米冠层阻抗的环境响应及模拟

蒸散发(ET)是区域能量平衡以及水量平衡的关键环节,精确估算蒸散发,对于提高水分利用效率以及优化区域用水结构具有重要意义,而冠层阻抗则是准确估算蒸散发的一个重要变量。为了确定冠层阻抗模型区域适用性、解决其参数化问题,本研究基于黑河重大研究计划已有的通量观测数据,以Irmak模型为基础,考虑微气象因子与冠层阻抗之间的关系,增加了大气CO_2浓度对冠层阻抗的影响,构建了未考虑CO_2和考虑CO_2影响的两种Irmak模型,并将其与Penman-Monteith(P-M)模型耦合,利用已有涡度相关数据,分析和检验了两种冠层阻抗模型对环境变量和大气CO_2浓度响应的模拟结果,并对模型参数进行敏感性分析。结果表明:将考虑大气CO_2浓度影响的Irmak模型与Penman-Monteith模型耦合,能够更好地模拟玉米冠层阻抗和蒸散量对外部环境变量的响应过程。在参数率定期该模型所模拟的冠层阻抗和蒸散量与实测值之间的R2分别达0.76和0.95,RMSE分别达33.1 s·m-1和34.5 W·m-2;模型验证期冠层阻抗和蒸散量模拟值与实测值之间的R2分别达0.68和0.90,RMSE分别达63.2 s·m-1和49.0 W·m-2。两个独立验证点结果表明考虑了大气CO_2浓度影响的Irmak模型具有较好的空间可移植性和适应性,模型能够较为准确地模拟玉米在整个生长季半小时时间尺度上的农田耗水过程。敏感性分析表明玉米冠层阻抗及其蒸散量对净辐射和相对湿度变化最为敏感,其次是气温、叶面积指数和大气CO_2浓度。本文所构建的考虑大气CO_2浓度对于玉米冠层阻抗影响的Irmak模型能够较为准确地估算作物蒸散量,并可为种植结构调整、土地利用方式改变以及大气CO_2浓度变化环境下的农田耗水研究提供一定的研究依据。     

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。     

黔东南州气象灾害对水稻生产影响的研究及对策

统计计算了黔东南州几种气象灾害的强度指数,并分析其对水稻生产的影响,重点研究倒春寒、春旱、洗手干、伏旱、洪涝、秋风6种气象灾害对水稻种植面积及产量影响的程度,提出水稻增产的防灾减灾对策措施。     

双草醚在稻田土壤中的降解及其影响因子的研究

采用了实验室模拟方法研究了双草醚在不同土壤中的降解动态。结果表明,在未灭菌的土壤中,双草醚三种浓度(2.0、10.0、50.0mg kg-1)处理的半衰期为7.6~10.3d,远远小于在灭菌土壤中3种添加浓度处理的半衰期(43.3~61.9 d);双草醚在偏酸土壤中降解较快,随着土壤含水量的增加和环境温度的增高,双草醚降解速度加快。4种试验因子中土壤微生物是影响双草醚降解的主要因素,有利于土壤中微生物生长的环境因素,如偏酸的土壤、较高的温度和土壤湿度等,也能促进土壤中双草醚的降解。     

基于高通滤波算法的水稻遥感影像适宜尺度筛选

为确定江苏地区水稻田块信息提取的适宜尺度,选取拔节期30m×30m空间分辨率HJ1A/CCD2影像和16m×16m空间分辨率GF1/WFV4近红外波段影像,采用高通滤波（HPF）算法构建4种空间尺度融合影像。利用定量指标评价和植被指数反演评价分析4种融合影像筛选适宜尺度,最后通过多类光谱指标构建决策树提取水稻面积与PROSAIL冠层光谱模型反演叶面积指数（LAI）,验证融合影像适宜尺度相较原始影像尺度的优越性。结果表明：（1）综合定量指标评价和植被指数反演评价,20m×20m尺度和15m×15m尺度均可保证光谱继承性,反演水稻田块信息,而结合尺度优势,适宜尺度筛选为15m×15m;（2）与原始影像尺度相比,15m×15m尺度空间分辨率提高,同时水稻面积提取精度增大,面积精度93.33%,样方精度94.71%,标准误差0.25hm2,且能理想反演LAI,精度达94.69%,标准误差0.893。结论表明,研究区水稻田块信息反演的适宜尺度为15m×15m。     

一个稻田土壤-作物体系的氮素循环模型

模型为一维模型,其主要框架由土壤水分运动、N素迁移转化以及水稻生长3个模块组成。在土壤水分运动模拟中,考虑了可能存在的饱和流和非饱和流;在N素运移中将土壤中的NH4 、NO3-和尿素视为土壤溶质,用对流弥散方程模拟其在垂直方向上的运移;在N素转化过程中考虑了尿素水解、有机N矿化、氨挥发、硝化、反硝化以及NH4 的吸附这6个过程;对于作物生长的模拟,选用了ORYZA水稻生长模型,并结合田间实验修改了其中一些参数。使用该模型对3年的田间试验进行了模拟验证,对于土壤中矿质态N素以及水稻生长的模拟,都得到了较好的模拟结果,通过与实测值的分析比较,耕作层的NH4 -N浓度,水稻各部分的生物量模拟值与实测值的吻合都达到了显著水平。     

用ORYZA_V3水稻模型模拟江西直播早稻的适宜性分析

以江西省2个主栽常规早籼稻品种中早35和中早39为试验材料,于2017年在南昌县进行8个播种期的早稻分期直播试验,各播期分别为3月11、16、21、26和31日,以及4月5、10和15日,其中定义3月11−26日为早播播种期（a）,3月31日−4月15日为正常播种期（b）,利用田间试验观测的生育期、叶面积指数、生物量等数据和气象资料,对ORYZA_V3水稻模型进行本地化调参验证,以分析ORYZA_V3水稻模型对江西直播早稻的适宜性。结果表明,ORYZA_V3水稻模型对直播早稻生育期模拟效果较好,其（决定系数）R2＞0.99,NRMSE（归一化均方根误差）在0.61%～3.12%范围波动。模型对早稻播种期叶面积指数、总生物量、穗生物量等模拟结果表现为播种期越早,模拟效果越差;越接近正常播种期,模拟效果越好。不同直播早稻品种对ORYZA_V3水稻模型适宜性存在差异,其中生育期模拟值与实测值中早35相差−1～1d,中早39相差−1～4d。说明用ORYZA_V3水稻模型进行双季直播早稻模拟时,需根据多年观测数据,对相应水稻播种期和品种进行模型参数的校准,以提高ORYZA_V3水稻模型适宜性。     

基于关键气象因子的中稻单产动态预报

利用重庆市1986-2009年中稻单产和中稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等资料,采用统计分析法建立中稻气象产量动态预报模型,在此基础上预报中稻单产。用5a滑动平均方法分离中稻趋势产量,在分析气象产量与中稻全生育期逐旬气象要素相关性的基础上,以3月中旬平均气温、5月下旬日照时数、7月中旬平均气温、7月中旬降水量、7月中旬日照时数、7月下旬平均气温、7月下旬降水量和8月上旬平均气温等作为关键气象因子,建立中稻气象产量动态预报模型,并应用该模型实现中稻单产动态预报。对1986-2009年的中稻单产做模拟检验,平均准确率在96%以上,95%以上的年份预报准确率超过90%。对2010年的单产进行预报,准确率为91.5%～92.8%,预报准确率较高,基本能满足业务服务的需要。