苏南地区典型作物蒸腾和土面蒸发模型及参数的探求

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论文字数:35633 论文编号:sb2021051315224235522 日期:2021-06-01 来源:硕博论文网
笔者基于温室黄瓜和冬小麦田实测数据对 SW 双层模型及参数的适用性进行了验证,分析了 RDCC 和 SW 双层模型在不同种植条件下适用性及误差成因;基于参数化后的 SW 双层模型模拟了不同作物 ETc的动态变化,确定了土面蒸发(Eg)在 ETc中的比例,评价了苏南地区典型作物水资源供需特征。

第一章 引言

1.1 研究背景及意义
农业是我国用水大户,2019 年全国总用水量为 6107.2 亿 m3,其中农业用水总量为 3743.5 亿 m3,占总用水量的 61.3 %[1]。然而,我国农业用水浪费严重,农田灌溉水有效利用系数仅为 0.554,与国际先进水平(0.7 ~0.8)相比仍有较大差距,农业节水潜力巨大[2]。我国江苏省境内虽然湖泊、河流众多,但多为过境水量,人均水资源总量仅为 487.37m3[3]。近年来,人们已经意识到水资源供需矛盾对江苏省工业生产以及居民生活的影响,但农业生产中面临的水资源短缺问题却没有得到足够的重视[4]。农作物粗放的灌溉管理方式和化肥农药的大量施用导致用水浪费和大范围的农业面源污染产生,使得江苏省农业用水面临“量”和“质”的水资源双重短缺。因此,大力发展高效节水灌溉对缓解当前农业用水危机和实现水资源高效利用具有重要意义。
在农田生态系统中,水分的主要消耗途径是蒸腾蒸发作用。陆地上每年约有60%的降水通过蒸腾和蒸发的形式重新返回到大气中,这一比例在农田生态系统中可达到 90%[5-6]。因此,准确确定农田的蒸腾蒸发量(Evapotranspiration,ETc),并以 ETc为核心的水资源配置和管理被认为是立足于水资源短缺现实、从根本上缓解区域水资源供需矛盾和提高水资源利用效率的重要手段[7]。
ETc主要包括植株蒸腾(Transpiration,Tr)和土壤蒸发(Evaporation,Eg)两部分。Tr直接关系到作物的生产力,而 Eg并不参与作物产量的构成,因此 Eg被认为是无效的农田水分消耗[8]。减少田间的无效水分消耗,是提高农田水分利用效率至关重要的一部分。Rost 等人[9]运用模拟的手段指出在现有的降水基础上,通过减少 Eg和地表径流损失可实现全球粮食增产 20%,基本相当于目前灌溉带来的产量增量。因此,分析农田水热通量特征,量化植株蒸腾和土面蒸发,明确农田水量收支,是进一步优化农田水分利用效率、合理分配灌溉用水的关键。
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1.2 国内外研究进展及存在的问题
1.2.1 农田水热通量研究进展
农田生态系统中水热通量动态变化特征及主控因子分析一直是国内外研究的热点,对于认识农田中水分的循环,模拟作物与环境之间的水热通量具有重要作用[10]。Alberto 等[11]分析了菲律宾干湿季水稻田水热通量的特征及主控因子,得出在相同环境下淹水稻田比旱作稻田多消耗 19 %的潜热通量,但是旱作稻田比淹水稻田多消耗 45 %的显热通量,同时应用多元线性回归分析得出净辐射是潜热通量的主控因子。Campos 等[12]利用涡度相关等仪器在巴西东北部的热带森林进行水热通量分析,得出在干旱季森林的显热通量占净辐射的 70 %左右,森林的潜热通量占净辐射的 5%左右;在雨季潜热和显热通量的比例相似,大约占净辐射的 40 %。Sridhar 等[13]在美国三个不同的试验地点对不同的植被进行水热通量分析,结果显示,灌木蒿、麦草和黑松植被覆盖条件下潜热通量分别消耗了24 %、20 %和 35 %的净辐射通量,不同的气候和植被覆盖条件都影响着水热通量的分配。Zhang 等[14]利用涡度相关等仪器分析了中国北方夏玉米的能量分配,得出潜热通量和显热通量分别占净辐射的 66.9 ~ 70.7 %和 23.4 ~ 26.1 %,应用通径分析法得出净辐射是 ETc的主控因子。邱让建等[15]利用波文比仪器测出江苏地区冬小麦全生育期内潜热通量占可供能量(净辐射减去土壤热通量)的比例为71%,而水稻全生育期内潜热通量高于可供能量 6 ~22%,结果表明水稻冠层除了完全消耗可供能量外,还吸收了感热通量来消耗水分,发生了感热平流的现象,应用通径分析法得出影响冬小麦和水稻潜热通量的最主要的气象因子是净辐射,其次是饱和水汽压差。
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第二章 试验方案和研究方法

2.1 试验站概况
Venlo 型温室试验位于江苏省镇江市,经纬度为 32°11′N、119°25′E,海拔约为 23m,属典型的亚热带季风气候,具有雨量充沛,温暖湿润,热量丰富,四季分明等特点。多年平均降雨量为 1063mm,4 ~10 月份降水量约占全年的 80%,常年平均气温 15.4oC,平均相对湿度 76 %,年日照时数 2051.7 h,无霜期 239d,常年平均风速为 3.4ms-1[20]。Venlo 型温室的屋脊呈南北走向,南北长度为 20m,东西长度为 32m,温室面积约为 640m2,檐高为 4.4m,跨度为 6.4m,小屋顶直接支撑在桁架上,覆盖材料为 4mm 的园艺专用浮法玻璃、双层或三层中空PC 阳光板,以及单层波浪板[24]。土壤质地为沙壤土,作物根区土壤容重为 1.27g cm-3,田间持水量为 0.41 cm3cm-3,凋萎系数为 0.16 cm3cm-3[48]。
温室内选取目前国内外种植比例较大的黄瓜作为供试作物。春夏季种植黄瓜于 2018 年 3 月 2 日育苗,3 月 23 日移栽,秋冬季种植黄瓜于 8 月 29 日育苗,9月 17 日移栽。黄瓜品种为油亮 3-2,种植密度为 6.3 株 m-2。根据 FAO 推荐生育期和苏南地区温室黄瓜实际种植经验,春季和夏季黄瓜生育期的划分如表 2.1 所示[37,48]。本试验基于 20 cm 标准蒸发皿的累计水面蒸发量(Ep)进行充分灌水,当 Ep达到(20 ± 2)mm 时进行灌水[49]。
表 2.1 不同种植季节黄瓜生育阶段的划分
表 2.1 不同种植季节黄瓜生育阶段的划分
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2.2 试验观测项目与方法
2.2.1 试验数据的采集
在 Venlo 型温室中安装气象数据自动监测系统,温室内空气温度、相对湿度及太阳辐射等气象资料均由自动气象站(HOBO,Oneset Computer Croporation,美国)测定。用两个 NR Lite2(Kipp&ZONEN,荷兰)分别测定 2.5m 和 0.5m高处的太阳净辐射,HFT3(Campbell,美国)测定土壤热通量,用安装在 1.8m高度处的二维超声波风速仪 1405-PK-021(Gill,英国)测定温室内的风速,土壤水分传感器(HydraProbeⅡ,Stevens,美国)安置在地表下 10cm 处测定土壤含水率。所有气象数据每 10 s 采集数据 1 次,由 CR1000 数据采集器(Campbell,美国)每隔 10min 自动记录 1 次。将便携式光合作用-荧光测量系统(GFS-3000,德国)使用自然光源,流速设定为 750 μmol·s-1,测定温室黄瓜植株叶片的光合速率和气孔导度,在黄瓜生育期内每隔 1 ~ 2 周测定一次,测量时间范围在 8:00~ 18:00 进行。在温室黄瓜整个生育期,每隔一周左右分别选取长势良好、均匀及无病虫害的 9 株黄瓜植株,用卷尺测量黄瓜植株的株高与叶面积,采用直接测量法测定黄瓜的 LAI[48]。
在茶园和冬小麦试验田分别安装波文比能量平衡观测系统,净辐射仪(CNR4,Kipp&Zonen,荷兰)用来观测 2.5m 高处太阳净辐射,土壤热通量板(HFP01,Hukseflux,荷兰)安置于地面下约 5 cm 处观测土壤热通量,温湿度传感器(HMP155A,Vaisala,芬兰)放置在 1.5m 和 2.5m 高处观测温度和相对湿度梯度,三杯风速仪 A100L2(MetOne,美国)放置在 2.5 m 高处测量风速和风向,土壤水分传感器(HydraProbeⅡ,Stevens,美国)安置在地面以下五个不同深度处(5、10、20、50、70cm)观测土壤体积含水率。翻斗式雨量桶(TE525,Campbell,美国)放置在离地面约 1 m 高度处,翻转一斗的雨量为 0.01 英寸(0.254 mm)。在试验开始前将温湿度传感器均放置在同一高度处进行校准。两个试验区地带盛行西北风,茶园与冬小麦试验田面积均确保有较大的风浪区[23]。所有数据每 10s取样并取 10 min 的平均值,由数据采集器(CR3000-NB,Campbell,美国)记录。由于仪器故障,2016 年 11 月 30 日至 12 月 21 日,2017 年 7 月 12 日至 10月 27 日和 2018 年 10 月 18 日至 12 月 31 日期间的茶园气象数据缺失。
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第三章 苏南典型地区农田水热通量变化及影响因子分析.......................15
3.1 农田微气象变化特征...........................16
3.2 不同种植环境下农田水热通量的变化特征........................18
第四章 苏南典型地区农田蒸腾蒸发模型及参数的确定.....................25
4.1 农田蒸腾蒸发模型的构建.......................26
4.1.1 SW 双层模型参数在茶园中的率定.........................26
4.1.2 RDCC 模型参数在茶园中的率定.................................28
第五章 苏南地区典型作物农田水量平衡分析...................................42
5.1 不同农田土面蒸发的占比分析.............................42
5.2 苏南典型地区降雨和土壤水分的变化.......................43

第五章 苏南地区典型作物农田水量平衡分析

5.1 不同农田土面蒸发的占比分析
上章通过对比茶园 ETc实测值与模拟值,得出参数化后的 SW 双层模型在估算苏南地区茶园 ETc时表现优于 RDCC 模型。通过温室黄瓜和冬小麦进行了验证,结果均显示参数化后的 SW 双层模型较 RDCC 模型具有更高的估算精度。因此,本节基于参数化后的 SW 双层模型对苏南地区典型作物(茶树、黄瓜和冬小麦)ETc的估算,分析不同农田 Eg和 Tr的占比关系。
基于 SW 双层模型估算的春夏季和秋冬季种植黄瓜 ETc分别为 196.5 和 99.5mm,估算茶树生长初期(2015 年)和生长中期(2016-2018 年)分别为 731.6 和697.39 mm,估算冬小麦全生育期的 ETc为 294.72 mm。春夏季种植黄瓜 Eg为18.30 mm,Eg/ ETc为 9.31 %;秋冬季种植黄瓜 Eg为 25.25 mm,且 Eg/ ETc为25.38 %(表 5.1)。可以明显看出温室黄瓜生育期的 Eg/ ETc在秋冬季比在春夏季大,原因是在秋冬季黄瓜移栽后 8-20 天(DAT 8-20)灌水方式调整为每天早晨自动灌溉五分钟来确保幼苗的存活率,从而增加了土壤蒸发量 Eg。茶树生长初期 Eg/ ETc值为 18.13 %,生长中期为 15.78 %,可以看出 Eg/ ETc随着移栽年份的增加而呈现逐渐下降的趋势,原因为茶树从幼苗期到成熟期对地面的覆盖度逐渐增大,导致土壤蒸发减小。冬小麦全生育期内Eg为30.70mm,Eg/ ETc为10.42%,该结果比 Ma 等[82]基于同位素示踪技术在中国北京大兴地区得出的冬小麦田 Eg/ETc的平均值(18%)要低 7.58%。其原因可能是本研究中冬小麦的种植密度较大,导致叶面积指数(LAI)较大,大量研究表明,LAI 是影响 Eg/ ETc的关键因子[82-84]。
......表 5.1 SW 双层模型估算的土壤蒸发(Eg)和作物蒸腾(Tr)结果
表 5.1 SW 双层模型估算的土壤蒸发(Eg)和作物蒸腾(Tr)结果

第六章 结论与创新

6.1 结论
本研究选取茶树和冬小麦、温室黄瓜作为研究对象,通过观测不同作物生长期内耗水规律、微气象数据、土壤含水量和植株生长状况等,分析了不同农田微气象因子和水热通量的变化特征,明确了作物耗水量对环境因子变化的响应机制;通过田间实测数据对修正的双作物系数(RDCC)和 Shuttleworth-Wallace(SW 双层)模型中的参数进行率定和改进,比较了 RDCC 和 SW 双层模型估算茶园 ETc的准确性;基于温室黄瓜和冬小麦田实测数据对 SW 双层模型及参数的适用性进行了验证,分析了 RDCC 和 SW 双层模型在不同种植条件下适用性及误差成因;基于参数化后的 SW 双层模型模拟了不同作物 ETc的动态变化,确定了土面蒸发(Eg)在 ETc中的比例,评价了苏南地区典型作物水资源供需特征。取得的主要研究成果如下:
(1)苏南典型地区农田水热通量变化及影响因子
1)温室内的净辐射比大田约低 72%;温室黄瓜生育期内气温比茶树和冬小麦生育期分别高约 3oC 和 8oC;温室内风速比大田环境下低得多,温室内风速平均值为 0.10 m s-1,茶园和冬小麦农田风速平均值分别为 2.45 和 1.59 m s-1。作物生育期内平均水热通量日变化显示:净辐射 Rn主要通过农田潜热通量 LET 消耗。大田与温室环境下作物能量分配具有不同的变化特征,在大田环境下,能量分配呈现 Rn> LET > H > G,而温室内在午后三点出现感热平流现象。
2)对影响农田 LET 的环境因子进行通径分析,结果表明:影响农田 LET 的环境因子排序分别为 Rn>VPD>Ta>u>SWC(温室黄瓜),Rn>VPD>Ta>SWC>u(茶树和冬小麦)。Rn对农田 LET 的影响主要体现在直接作用上,其余因子均主要体现为通过 Rn路径对 LET 产生间接影响。
参考文献(略)

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