作物水分利用效率和蒸发蒸腾估算模型的研究进展

针对当前水农业研究的需求，系统地介绍了有关作物水分利用效率和蒸发蒸腾估算模型的研究进展，并就水分利用效率研究中存在的问题进行了探讨     

Hargreaves计算参考作物蒸发蒸腾量公式经验系数的确定

介绍了联合国粮农组织(FAO)推荐的Hargreaves公式计算参考作物蒸发蒸腾量与Penman-Monteith公式计算值的转换系数,依据位于陕西省杨凌区的西北农林科技大学灌溉试验站19a的气象观测资料,分别用FAO推荐的Penman-Monteith公式和Hargreaves公式计算对应时段的参考作物蒸发蒸腾量,然后通过分析确定出Hargreaves公式的经验系数。经验证表明,得出的结果可靠,可应用于生产实际。     

榆林市参考作物蒸发蒸腾量随时间序列变化的规律

根据选取的榆林市5个代表气象站1985~2006年22年的气象资料,应用FAO-Penman-Monteith公式计算了各站历年各月的参考作物蒸发蒸腾量(ETo),并分析了ETo随时间序列变化的规律。结果表明:榆林市5个代表站5、67、月份的ETo之和占全年的比例最大;各代表站的ETo主要在1996年以后随时间呈极显著增加趋势,在1985~1996年,定边、横山的ETo随时间呈极显著减少的趋势,绥德、榆阳、神木的ETo随时间呈极显著增加的趋势,但是增加的趋势线斜率均小于1996年以后的趋势线斜率;榆林市的ETo与平均气温、日照时数、风速呈极显著的正相关,与相对湿度呈极显著的负相关;ETo与最高气温呈显著正相关,与最低气温除了定边站呈极显著正相关外,与其它各站均呈极显著负相关;平均气温是影响榆林市ETo变化的主要气象因子。     

不同覆盖条件下冬小麦作物系数试验研究

试验共设置裸地(CK)、秸秆覆盖(JF)、地膜覆盖(DF)3个处理,基于冬小麦2013—2014年实测数据及气象数据,利用Penman-Monteith公式计算杨凌地区冬小麦全生育期内参考作物蒸发蒸腾量,利用农田水量平衡方程计算冬小麦全生育期实际作物蒸发蒸腾量,由此计算冬小麦各生育阶段的作物系数。结果表明:秸秆覆盖和地膜覆盖可以减少冬小麦全生育期的作物需水量,减少量分别为13.07 mm和17.86 mm;秸秆覆盖处理对水分比较敏感;作物系数在全生育期呈双峰变化,峰值出现在分蘖~越冬期和抽穗~灌浆期,其中CK为0.82和1.16,JF为0.89和1.05,DF为0.87和1.13;冬小麦作物系数与种植后天数和大于0℃积温呈现良好的四次多项式和二次多项式关系,其中JF与DF的相关系数均在0.88以上。     

零通量面法用于农田蒸发蒸腾量的研究

应用土壤水分零通量面的原理方法,对北京房山节水灌溉区进行了研究。通过土壤水势监测分析,显示了灌区在研究时段内零通量面的性质及其出现的空间位置。用数值方法处理了零通量面随时间变化的情况,计算了监测时段的蒸发蒸腾量,并与大田水量平衡模型法、作物系数-参考作物需水量法进行了比较。     

基于波文比-能量平衡法的半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量估算

为准确估算半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量,在测定气象数据的基础上,以水量平衡法的实测蒸发蒸腾量(ET)为参考,分析判断波文比-能量平衡法估算半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量的适用性以及整个生育期内葡萄ET的变化规律,分别采用单作物系数法(K_c)、双作物系数法(K_cb)估算半干旱半湿润地区葡萄ET。结果表明:全生育期内波文比-能量平衡法与水量平衡法之间的均方根误差(RMSE)与纳什系数(NSE)分别为0.54与0.64,决定系数为0.82,说明波文比-能量平衡法可以较好地应用于半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾估算,双作物系数法比单作物系数法估算结果更为精确,计算出的双作物系数0.85、1.07、0.71可以作为本地区值。     

水分胁迫条件下膜下滴灌作物蒸发蒸腾量计算模式的研究

研究了充分供水和水分胁迫条件下膜下滴灌棉花的需水规律,确定了膜下滴灌棉花作物系数Kc的分布规律,根据作物水分胁迫指标CWSI的物理意义,建立了水分胁迫条件下CWSI和作物实际蒸发蒸腾量ETa的函数关系。依据实测的ET0、Kc以及不同水分处理各生育阶段的CWSI值,计算出干旱缺水条件下膜下滴灌棉花的ETa,同实测值相比单生育阶段的计算值相对误差在16%以下,全生育期相对误差不到4%。     

参考条件下苜蓿冠层阻力变化规律试验研究

冠层阻力是参考作物蒸发蒸腾量计算公式中的一个重要参数,对准确计算参考作物蒸发蒸腾量(ET0)及诊断作物缺水等都有非常重要的意义.本研究以FAO(1994)推荐的ET0公式(Penman-Monteith公式)假定条件为出发点,结合ET0值的实测资料,对经过修剪的苜蓿冠层阻力进行试验分析.结果表明:在参考条件下,冠层阻力随着作物生育期的延长,呈递增趋势.日变化过程呈现"U"型,最低点出现在中午(低于50 s/m),最高点出现在早晨8∶00和傍晚18∶00(高于100 s/m).     

内蒙古不同气候区域参考作物腾发量估算模型适用性分析

本研究基于内蒙古自治区50个站点1951—2013年的气象资料,对文献中已有的33个参考作物腾发量(ET0)模型进行详细的统计分析,采用10个统计指标对ET0估算模型的性能进行评价,并引入全球绩效指标(GPI)来对模型进行排名.结果表明,在特干旱和干旱地区,基于质量转换(Mass transfer-based,MTB)...     

玉米马铃薯间作群体的蒸腾量和蒸腾效率研究

以玉米(Zea mays L.)和马铃薯(Solanum tuberosum L.)间作为研究对象,结合大田和盆栽试验,通过观测土壤蒸发、土壤含水量和作物蒸腾量,分析作物的水分竞争能力和间作的产量优势,研究间作对作物水分利用的影响特征与机理。大田试验结果表明:1玉米与马铃薯在同一时期的蒸腾量差异导致了两作物种植区域之间的土壤含水量差异;2间作的蒸腾量4 424.07 t·hm-2显著大于单作玉米和单作马铃薯蒸腾量的加权平均值3612.27 t·hm-2(P0.01);3间作的土地当量比LER(land equivalent ratio)1(P0.01),说明间作表现了增产优势。盆栽试验结果表明:1玉米和马铃薯在同一时期的蒸腾量存在差异,这意味着两作物种植区域的土壤含水量也存在差异(盆栽试验已基本消除土壤蒸发,土壤含水量主要受作物蒸腾影响);2间作的蒸腾量51.79 kg·盆-1显著大于单作玉米和单作马铃薯蒸腾量的加权平均值48.36 kg·盆-1(P=0.011);3作物的种间相对竞争力RC(Relative competitive abilty)1(P0.001),说明玉米在种间水分竞争中占据优势地位;4玉米的蒸腾效率5.38 g·kg-1显著大于马铃薯的3.68 g·kg-1(P0.001);5间作的蒸腾效率4.82 g·kg-1显著大于单作玉米和单作马铃薯蒸腾效率的加权平均值4.53 g·kg-1(P0.001);6间作的土地当量比LER1(P=0.001),说明间作表现了增产优势。以上结果说明:玉米和马铃薯在同一时期的蒸腾量差异可以导致它们种植区域之间的土壤含水量差异,进而使得在间作中,一种作物可以利用另一种作物种植区域的较多土壤水分,所以间作可以提高作物群体蒸腾量;玉米既具有较高的蒸腾效率,又在种间水分竞争中占据优势地位,因此玉米马铃薯间作可以提高作物群体蒸腾效率;蒸腾量和蒸腾效率的协同提高是该间作表现增产优势的重要原因。     

浑善达克沙地参照作物腾发量简易计算方法初探

为了寻找适合浑善达克沙地参照作物腾发量计算的简易方法,该文以实测的微气象数据为基础,分别采用FAO56 Penman-Monteith(1998)、Hargreaves-Samani(1985)、Irmark-Allen拟合以及Priestley-Tay-lor(1972)计算参照作物腾发量,并以普适性强、精度高的FAO56 Penman-Monteith为基准,对其他方法进行气象因子的非线性修正。结果表明:气象因子修正后的参照作物腾发量精度大大提高,为获得相对可靠的参照作物腾发量开辟了新的途径。FAO56 Penman-Monteith、Irmark-Allen拟合和Priestley-Taylor都需要用到净辐射,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装,使三种方法推广使用受到一定限制。气象因子修正后Hargreaves-Samani需要的气象数据相对容易获得,且计算简单,具有较高的精度,建议在缺少气象资料的干旱地区推广采用。     

河套灌区区域土壤水分特征曲线模型的确定与评价

为了研究河套灌区土壤特性参数的空间分布特征,本研究对河套灌区解放闸灌域9种土壤质地、110个土样进行室内土壤水分特征曲线测定,根据实验结果确定土壤水分特征曲线经验模型中的参数。同时分析了各模型参数与土壤物理特性之间的关系,为河套灌区区域土壤特征参数的进一步简化推求及水盐运动模拟提供参考依据。     

新疆塔里木盆地北缘日参考作物腾发量计算模型评价

采用4种常用的腾发量模型(Makkink模型,Turc模型,Priestley-Taylor模型以及Hargreaves模型)计算日腾发量,并以Penman-Monteith FAO 56公式计算结果为标准值进行对比,旨在寻找出建模数据少、模拟精度高以及适合研究区的腾发量计算模型。结果表明:Turc模型的日参考作物蒸发蒸腾量与Penman-Monteith FAO 56差异较小,其次是Makkink模型与Priestley-Taylor模型,Hargreaves模型的差异最大。     

北京地区参考作物蒸散量变化趋势及其主要影响因素分析

利用1951~2007年北京气象站的气象资料,采用FAO56 Penman-Monteith公式(PM公式),计算了北京地区每日的参考作物蒸散量(ET0),分析了北京地区各气象要素和ET0的变化趋势,利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要因子。研究结果表明:在1951~2007年期间北京地区的平均相对湿度和日照时数呈下降趋势,平均温度呈升高趋势,平均风速呈现先增加(1951~1972年)后下降的趋势(1973~2007年);饱和水汽压差升高造成的ET0值正变化不仅抵消了净辐射降低对ET0造成的负影响,还使得参考作物蒸散量表现为逐渐增加趋势;敏感性分析显示相对湿度和温度是影响北京地区年ET0变化的主要因子;在年内,夏季(6~8月份)对ET0影响最大的因素为日照时数,在其它时间段内,温度对ET0的影响最大。     

基于权马尔科夫链模型的河套灌区上中下游地下水埋深预测研究

以拓展和深化区域地下水埋深预测研究为目的,运用随机理论,建立了基于加权马尔科夫链的地下水埋深预测模型,预测内蒙古河套灌区上中下游在未来时段内地下水埋深所处区间值。结果表明：节水改造后灌区中游区的地下水埋深更多的时候处于[2．380,2．742）区间,下游区的地下水埋深更多的时候处于[2．218,2．506）区间,这两个区间的数值都低于内蒙古河套灌区的临界地下水埋深2．0 m,在未来的一段时间河套灌区中下游的盐渍化有望进一步减轻。而上游区的地下水埋深更多的时候处于[1．227,1．727）区间,此区间的数值高于内蒙古河套灌区的临界地下水埋深2．0 m,在未来的时间河套灌区上游是控制地下水埋深的重点区域。     

塔克拉玛干沙漠腹地参考作物蒸散量与蒸发皿蒸发量的对比分析

利用2005-2010年塔克拉玛干沙漠腹地气象资料计算了极端干旱区塔克拉玛干沙漠腹地参考作物蒸散量(ET0),并与气象站蒸发皿蒸发量(Ep)进行了对比分析及影响因素的灰色关联度排序。结果表明:极端干旱区ET0最大值出现于7月,最小值则出现在1月;Ep最大值分别出现在6月,最小值出现在12月。灰色关联分析表明,在年时间尺度上与ET0关系最为紧密的气象因子是Umean,其次是Tmax,而影响Ep气象因子最为紧密的气象因子是Tmax,其次是Umean;在春、夏、秋、冬四个季节尺度上夏季对影响ET0和Ep的气象因子差异最大。ET0与Ep在春、秋、冬三个季节都成极显著关系,而在夏季呈显著线性关系,因此在不同时间尺度上二者可以进行互相替换。     

甘肃中东部半干旱区参考作物蒸散量多种计算方法的比较研究

为明确甘肃中东部丘陵沟壑地区参考作物蒸散量(ET0)在气象资料短缺条件下的计算方法,依据6个气象站的长系列资料,以FAO Penman-Monteith方法为标准,对7种ET0计算方法进行评价。结果表明:Hargreaves与FAO Penman-Monteith吻合最好,其次为Jensen-Haise,各地区年均标准偏差(RMBE)分别为120.0 mm、446.1 mm。Pennman、FAO-17 Penman、FAO-24 Radiation、Preiestley-Taylor计算结果偏高,各地区年均RMBE在3 122.1～1 383.4mm间,以FAO-24 Radiation差异最大。8种方程计算的年内月均ET0趋势基本呈单峰曲线,峰值出现在7月份。Hargreaves、Jensen-Haise两种方程3-9月差异大于1-2月和10-12月份; Penman、FAO-17 Penman、FAO-24Radiation、Preiestley-Taylor、Makkink 5种方程7月份差异最大,地区间表现不一。不同的方程与FAO PenmanMonteith方程均存在显著的线性相关关系(0. 994**≤R≤0.8743**),回归系数t检测均达到显著水平,以FAO Penman-Monteith方程为基础对各方程进行矫正是可行的。     

石羊河流域参考作物蒸散发时空变化及其对气候变化的响应

基于石羊河流域8个气象站点1984—2019年逐日气象资料,分析参考作物蒸散量(ET0)时空变化规律,多种定性与定量分析方法结合,揭示ET0变化与气象因素间的相关关系,确定主导气象要素,探明ET0变化对主导因子敏感程度及贡献.结果表明:石羊河流域ET0上升趋势显著,流域大部分区域达到0.05显著性水平;空间上呈现由南向...     

灌溉施肥对河套灌区垄膜沟灌春玉米土壤水热运移的影响

为探究灌溉施肥对河套灌区垄膜沟灌条件下土壤水热时空分布规律及春玉米产量的影响,于2017年4-9月,以春玉米“西蒙6号”为材料,通过4次垄膜沟灌试验,分别对比研究了400 mm（I1）,300 mm(I2),200 mm(I3）灌水和600 kg·hm^-2磷酸二铵+300 kg·hm^-2尿素（F1）,300 kg·hm^-2磷酸二铵+150 kg·hm^-2尿素(F2)施肥组合,即高水高肥（I1F1）、高水低肥（I1F2）、中水高肥（I2F1）、中水低肥（I2F2）、低水高肥（I3F1）、低水低肥（I3F2）等6个处理对土壤水分、温度时空变化的影响,并分析了春玉米产量及其水分利用状况。结果表明：整个生育期内各处理土壤温度和含水率受灌溉影响较大,每次灌溉后土壤温度显著降低,而土壤含水率显著升高;整个生长季内300 mm灌水处理不同土层土壤温度均最高,比I3、I1处理分别高0.1℃、0.6℃;其中I2F2处理不同土层土壤含水率比I1F1、I1F2处理分别低8.3%、9.2%,比I2F1、I3F1、I3F2处理分别高1.6%、11.1%、14.1%,为作物生长发育提供了良好的水热环境。I2F2水肥处理亦显著提高了玉米产量,与低水处理I3F2和I3F1相比分别提高了33.80%和21.95%,与高水处理（I1)无显著差异。因此,中水低肥处理适于春玉米垄膜沟灌种植模式在河套灌区的推广。     

Spatiotemporal variations of evapotranspiration and reference crop water requirement over 1957-2016 in Iran based on CRU TS gridded dataset

Agriculture needs to produce more food to feed the growing population in the 21^st century. It makes the reference crop water requirement (WREQ) a major challenge especially in regions with limited water and high water demand. Iran, with large climatic variability, is experiencing a serious water crisis due to limited water resources and inefficient agriculture. In order to overcome the issue of uneven distribution of weather stations, gridded Climatic Research Unit (CRU) data was applied to analyze the changes in potential evapotranspiration (PET), effective precipitation (EFFPRE) and WREQ. Validation of data using in situ observation showed an acceptable performance of CRU in Iran. Changes in PET, EFFPRE and WREQ were analyzed in two 30-a periods 1957-1986 and 1987-2016. Comparing two periods showed an increase in PET and WREQ in regions extended from the southwest to northeast and a decrease in the southeast, more significant in summer and spring. However, EFFPRE decreased in the southeast, northeast, and northwest, especially in winter and spring. Analysis of annual trends revealed an upward trend in PET (14.32 mm/decade) and WREQ (25.50 mm/decade), but a downward trend in EFFPRE (-11.8 mm/decade) over the second period. Changes in PET, EFFPRE and WREQ in winter have the impact on the annual trend. Among climate variables, WREQ showed a significant correlation (r=0.59) with minimum temperature. The increase in WREQ and decrease in EFFPRE would exacerbate the agricultural water crisis in Iran. With all changes in PET and WREQ, immediate actions are needed to address the challenges in agriculture and adapt to the changing climate.