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覆土浅埋滴灌玉米田双作物系数模型参数全局敏感性分析

2020-05-19戚迎龙史海滨尹春艳曹国军

农业工程学报 2020年7期
关键词:敏感性作物水分

戚迎龙,赵 举,史海滨,尹春艳,曹国军,李 彬,李 敏

(1. 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特 010018;2. 内蒙古农牧业科学院 资源环境与检测技术研究所,呼和浩特 010031;3. 吉林农业大学资源与环境学院,长春 130118;4. 内蒙古科技大学包头师范学院,包头 014030)

0 引 言

中国农业因灌溉技术、灌水方式的问题所造成的农业水资源浪费现象普遍[1],农业可持续发展必然要求限制农业水资源的使用,而调和粮食稳产、增产与农业水资源短缺之间的矛盾,关键在农业生产高效用水[2]。深入理解农田作物生长的耗水结构,才能更准确地找到水分高效利用的途径。通过获知农业水管理模型的参数敏感性,可以充分了解不同耗水结构的成因,探求改变水分传输的各种可能性,从而提高水分利用率。西辽河流域作为玉米生产的优势区,近些年来随着东北四省区节水增粮行动及各种技术推广项目的实施,玉米的主要灌溉模式实现了畦田漫灌-膜下滴灌-覆土浅埋滴灌的过渡,虽然覆膜有增温增产、保水保肥的作用[3-4],但会带来残膜污染的环境问题[5],因此无膜浅埋滴灌大面积应用,而相应的研究滞后于生产实践。

敏感性分析目的是识别影响模型运算结果的关键参数,把结果的不确定性追溯到模型参数中[6]。专业模型的使用为管理决策提供便利[7],但描述农业系统的模型均涉及大量参数,对应于系统内复杂的生物、物理过程,也增加预测结果的未知程度[8]。多数模型参数和变量的传递过程繁复,各种运算交织组合,使模型成为未知的“黑箱”[9]。而作物模型参数的敏感性分析可了解模型输入、输出间的关系,筛选出敏感参数作为率定的重点,提高模型使用效率和精准度[10-11]。Zheng 等[12]利用双作物系数模型,得到作物蒸腾和土壤蒸发量,并利用Stewar“水分-产量”模型预测了大豆产量。张川等[13]提出分离估算土壤蒸发及作物蒸腾的方法,服务于理解农田水分消耗结构、减少土壤无效水分消耗。Paula 等[14]采用双作物系数模型在不同灌溉策略下模拟了大豆对水分的消耗利用和水分生产力。Ran 等[15]分别采用AquaCrop 和基于双作物系数法的SIMDualKc 模型分离玉米田蒸散发,探讨了2 个模型在模拟土壤蒸发和作物蒸腾的优劣表现。国内外很多学者[16-19]。在研究农田蒸散发耗水方面校准和验证了双作物系数模型,但鲜有对其进行敏感性分析的报道。

综上,本研究为了深刻了解双作物系数模型参数对蒸散发耗水结构及水分传输过程的影响,采用拓展傅里叶幅度敏感性检验(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test,EFAST)方法对其模型参数进行全局敏感性分析[20],筛选敏感参数,提高调参校准的效率,获知不同土壤蒸发、作物蒸腾的成因,以期为调控覆土浅埋滴灌技术条件下的玉米田蒸散发耗水结构提供理论支撑,进一步完善改变水分传输过程、探索水分高效利用的途径。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

覆土浅埋滴灌试验田位于内蒙古通辽市科尔沁区,选在通辽市农业科学研究院所属占地133 hm2的试验园区,归西辽河流域,流域面积13.6 万km²,是内蒙古重要的产粮基地。年均气温5.0~6.5 ℃,日照时数2 800~3 100 h,相对湿度45%~58%,年均降雨量300~400 mm,蒸发量1 199~2 200 mm,大部分地区处在半干旱季风气候区。内蒙古自治区水资源公报[21](2017 年)给出的西辽河流域供水量42.55 亿 m3,农田用水量30.10 亿m3,占水资源供给总量的70.74%。本研究年份2017 年气象条件如图 1,其中 ET0通过 FAO-56 号文件推荐的Penman-Monteith 公式[22]计算,2017 年玉米生长季最值气温总趋势为春季随时间变化逐渐增长至7 月下旬后开始下降,空气湿度也由春季增长,从7 月底—8 月上旬开始下降,ET0春季波动幅度大,而后相对稳定,至7 月下旬开始下降,总的来看,当地春季干燥多风、夏季湿热多雨,降水时空分布不均。试验田基本理化性质如表1 所示。

图1 2017 年玉米生长期气象条件 Fig.1 Meteorological conditions during the growing season of maize in 2017

表1 试验田土壤物理性质 Table 1 Soil physical properties of the experimental fields

1.2 试验过程

玉米采用宽窄行(40 cm× 80 cm)种植模式,每条滴灌带均位于窄行中间,覆土浅埋2~4 cm,用于灌溉2 行玉米,滴灌带的布置间距为1.2 m。玉米品种为京科968,5 月9 日播种,9 月27 日收获,种植密度为67 500 株/hm2,采用自制的PVC 株距标识杆控制试验田密度,人工播种并在苗期完成间苗补苗工作。每个试验单元为5 条滴灌带控制,其面积为垂直于滴灌带方向6 m、平行于滴灌带方向10 m,试验设置3 个试验单元。播种时开浅沟基施化肥,生长发育过程采用以色列TEFEN 公司的施肥泵接入滴灌系统滴施氮肥。灌溉管理通过旋翼式水表控制,灌溉制度参考地方标准[23]并结合当地生产实践制定,灌溉管理与施肥管理方案见表2。

表2 2017 年灌溉制度与施肥制度 Table 2 Irrigation and fertilization schedules in 2017

1.3 指标测定及计算方法

使用压力薄膜仪监测获得凋萎系数,通过环刀置于砂上8 h 的方法测得田间持水率,通过烘干法测得土壤容重及含水率,HELOS+OASIS 型激光粒度分析仪测得土壤级配后采用美国农业部制定的分类法划分质地,土壤理化性质见表1。玉米田生长发育指标为株高和叶面积,每个小区标定3 株采用钢卷尺测量。株高测量方法为:玉米抽雄前测量位置最高的伸展叶在自然状态下与地面的垂向最大距离,抽雄后测量雄穗至地面的垂向距离。叶面积测量方法为:测量叶片最宽处与叶片长作乘积累加,再乘以经验系数0.75,并计算为叶面积指数[15]。从中国气象数据网(http://data.cma.cn/)获取通辽站(站点号54135)的气象数据。

1.4 双作物系数模型简介

农田蒸散发过程的计算理论依托Allen 等[22]提出的以气象因素驱动,土壤蒸发和作物蒸腾通过相应的系数与参考蒸散量建立联系,其关系如下[24-25]:

式中Ev、Tr分别为土壤蒸发量,mm、作物蒸腾量,mm,ET 为蒸发蒸腾(蒸散发)量,mm,对应的Ke、Kcb分别为土壤蒸发系数和基础作物系数(无量纲),ET0为潜在蒸散量,mm;Ks为水分胁迫系数,其值小于1.0 时表征土壤水消耗至一定数值后作物蒸腾量开始受限。

1.4.1 基础作物系数

Kcb用来表征作物基础蒸腾能力。

式中Kcb(tab)表示FAO-56 给出的在生长中期和后期基础作物系数不小于0.45 时的推荐值;u2、RHmin、h 分别为2 m高处日平均风速(m/s)、日平均最小相对湿度(%)、平均株高(m)。

1.4.2 土壤蒸发系数

1)蒸发衰减系数Kr

表面蒸发分能量、水分限制2 个阶段,第1 阶段表土蒸发不因土壤水分递减而变化,Kr=1,第2 阶段蒸发速率受土壤水分状态限制,Kr算式为

式中TEW、REW 分别为表层土壤可蒸发水分总量及易蒸发土壤水分,mm;θFC、θWP分别为田间持水率、凋萎含水率,%;;Kr取值范围在[0,1];变量中的i 为时间序列的标识,下同;De,i-1为截止i-1 天累积蒸发深度,mm; De,i-1不够REW 时Kr=1,De,i-1达到TEW 时Kr=0;REW 的值取自FAO-56 按土壤质地划分的推荐值[22]。De通过表层土壤水量平衡计算

式中Ii、Pi、Ei、Ri、Tew,i、DPe,i分别为灌溉、降雨、土壤蒸发、地面径流损失、蒸腾深度、表土渗漏损失量,单位均为mm;De,i、De,i-1为表土累积蒸发深度,mm。DPe,i在表土贮量超过累积蒸发深度时计算为

2)土壤蒸发有效面积比few

参考FAO-56,土壤蒸发有效面积比few算式

式中fw为被湿润土壤表面积平均比值;fc是被植物覆盖表层土壤面积的平均比值,本文参考文献[16-18]利用叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)计算fc,方法如下:

3)土壤蒸发系数Ke

Ke用于通过参考蒸散量ET0表达土壤蒸发,Kc(max)为作物系数上限值,算式为

1.4.3 水分胁迫系数

Ks的值取决于根系土壤水分状况及作物品种本身的干旱耐受性,描述如下[19]:

式中W 为根系层土壤贮水量,mm;Wp、Wj分别为根系层土壤凋萎系数对应的贮水量,mm、作物不受水分胁迫对应的贮水量,mm;n1 为取值小于1 的指数项,与作物本身的耐旱性有关。W>Wj和W<Wp时Ks取值分别1 和0。

1.4.4 土壤贮水量与蒸散发的水量平衡关系

农田土壤水量平衡是对研究界面内的土壤水输入、消耗、损失过程的动态描述,描述如下:

式中各变量的单位均为mm,Wi+1、Wi为时间序列i+1和i 对应的土壤贮水量;Ii、Pi、ETi分别为灌溉、降雨和蒸散发量;Ri为地面径流损失量,试验区地面平整且灌溉系统为滴灌,故该项不考虑;Qi为土壤底部界面的水分交换量,试验区地下水位在6 m 以下,故该项只考虑超过田持的下渗损失量,不考虑地下水向根系层的补给量。

1.5 拓展傅里叶幅度敏感性检验(EFAST)

EFAST 法是Saltelli[26]等通过结合FAST 法[27-28]和Sobol’法提出的全局敏感性分析方法[29]。敏感性指数可表征模型参数对运算结果的灵敏程度,但目前划定尚无统一标准。Dejonge 等[30]提出EFAST 法求得的结果中一阶敏感性指数大于0.05,全局敏感性指数大于0.10 的可作为敏感参数重点考虑。

模型y=f(X)中输入参数X 在n 维空间Kn中,可将X看做满足一定概率分布P(X)=P(x1,x2,…xn)的随机变量,则Y 的r 阶距y(r)满足

采用多维傅里叶变换可将X 变为一维形式而进一步求解,转换Gi

式中s 为标量,−∞ < s < +∞;ωi为xi所对应的整数频率,式(16)和式(17)可推导出式(18),可求得V(Y)。

进一步对f(s)采用傅里叶级数展开可得:

则参数xi的变化引起的方差变化Vxi[E(Y|xi)]为ωi的整数倍的振幅平方和,算式如下:

可计算不考虑模型参数间耦合互作条件下的一阶敏感性指数Si如下:

考虑到模型参数间的耦合作用后的敏感性指数称为全局敏感性指数或总敏感性指数STi,通过下式计算:

1.6 数据处理与敏感性检验运算流程

1)针对9 个模型参数基于初始值作±10%的浮动,从2方面确定参数取值范围:①参考了Wang 等[31],Vazquez 等[32]采用EFAST 法选取的参数上下浮动百分比为±10%;②高于±10%的浮动百分比会使得作物系数最大值超过FAO-56中给出的上限值,即超过有作物地表的蒸腾和蒸发的上限±10%的波动范围可确保模型在合理范围内进行参数敏感性分析,参数在取值范围内服从均匀随机的概率分布。

2)选择EFAST 方法用Simlab 敏感性分析专业软件将模型参数采样1 755 次(EFAST 法要求采样数大于模型参数的65 倍,采样设计次数为9×65×3),共获得1 755组模型参数。

3)采用Maltab 语言编写双作物系数模型并对上一步的采样参数进行批处理,求得模型运算结果。

4)采用Simlab 软件调用Maltab 的运算结果求得一阶敏感性指数及全局敏感性指数,进行模型参数的敏感性分析。进行敏感性分析的模型参数及取值范围见表3,Simlab 敏感性分析软件计算流程见图2。

表3 不同条件下的模型参数取值 Table 3 Model parameter values under different conditions

图2 Simlab 敏感性分析软件计算流程 Fig.2 Calculation flow of sensitivity analysis software Simlab

2 结果与分析

2.1 模型参数的敏感性指数

参数敏感性指数计算结果见表4。EFAST 法可以有效筛选出敏感参数,参数之间有明显的区分度,模型参数对土壤蒸发总量(E)的全局敏感性指数大小排序为TEW、Kcb(mid)、REW、Kcb(end)、Kcb(ini)、Wj、n、Wfc、Wp,敏感参数为TEW和Kcb(mid),其敏感性指数为0.662、0.321,是不敏感参数均值的33.6~69.4 倍。

表4 模型参数的全局敏感性指数 Table 4 Global sensitivity indexes of model parameters

对各生育阶段,初期土壤蒸发量Eini敏感参数为TEW,Edev(发育期)为Kcb(mid),Emid(中期)、Eend(末期)敏感参数与E 相同,生长初期地表裸露,湿润表土蒸发强度大,故土壤参数中的TEW 敏感,而发育期冠层快速扩张,土壤蒸发逐渐降低,到生长中期冠层全覆盖后土壤蒸发微弱,至后期叶片开始衰减枯萎,除了生长初期外土壤蒸发均和作物冠层发育直接相关,故Kcb(mid)也为敏感参数(表4)。对于E,排序前2 位的TEW、Kcb(mid)为敏感参数,以全生育期尺度来看,表层土壤持水和传输特征对土壤蒸发影响最大,其次是中期基础作物系数。模型参数对作物蒸腾总量(T)的全局敏感性指数大小排序为Wj、Kcb(mid)、Wfc、n、Wp、Kcb(end)、TEW、REW、Kcb(ini),敏感参数为Wj、Kcb(mid)、Wfc,其敏感性指数为0.569、0.485、0.455,是不敏感参数均值的34.5~43 倍。在各生育阶段,对Tini的敏感参数为Kcb(ini),对Tdev、Tmid的敏感参数与T 相同,Tend除与T 相同的部分外Kcb(end)也为敏感参数。生长初期是种子到幼苗的过程,本身作物蒸腾量低,只有初期基础作物系数Kcb(ini)对其敏感,从发育期开始,单个生育阶段敏感参数基本和全生育期一致。从对T 的敏感性排序来看,因根系不受水分胁迫的临界值决定作物蒸腾受限是否发生及发生的时间长短,故而从全生育期尺度来看,Wj最敏感。参数对蒸散发耗水总量(ET)的全局敏感性指数大小排序为Wfc、Wj、Kcb(mid)、n、Wp、Kcb(end)、TEW、REW、Kcb(ini),敏感参数为Wfc、Wj、Kcb(mid),与对T的敏感性表现类似,玉米生长中期耗水量最多[18],研究年份在玉米生长中期雨水充沛,田间得水量大时土壤持水能力对ET 的影响程度更大,Wfc在此条件下对ET及T 会更敏感一些。

2.2 敏感参数对土壤蒸发及作物蒸腾的影响

为直观分析敏感参数对E、T 的影响,采用随机采样法对模型参数进行采样后计算对应的E、T。图3 可直观显示2 个参数对E 的影响,受表层土壤物理性状的影响,TEW 影响E 的总趋势是随着TEW 的增大E明显增大,因为每次有效降雨和灌溉使表层土壤完全湿润后,可蒸发的水量决定着随后干燥过程的土壤蒸发量,进而影响着全生育期土壤蒸发量,对于不同生育期的敏感参数,TEW 对Eini更敏感,图3 显示在该阶段Eini随TEW 的增大过程数值集中,说明Eini受其他参数的影响微弱,且土壤蒸发主要发生在地表裸露的生育初期,故TEW 对其他生育期的影响要弱一些。Kcb(mid)影响E 的总趋势是随之增大E 明显减小,因模型运算土壤蒸发系数Ke时受基础作物系数的影响以及作物系数上限值的约束,故模型估算土壤蒸发系数时直接受基础作物系数的影响。对于不同生育期,Edev随Kcb(mid)减少的最显著,在Kcb(mid)超过一定值后Emid值稳定,而Kcb(mid)增大对Eend有一些增长趋势,是由于Kcb(mid)取值变高时,末期Kcb(mid)至Kcb(end)降低速度快,及蒸腾能力减弱速度快,对应与冠层枯萎快,相应的土壤蒸发面积增大使得Eend增大。

图3 土壤蒸发量与相应敏感参数的关系 Fig.3 Relationships between soil evaporation and its sensitivity parameters

图4 显示了3 个敏感参数的变化对T 的影响,Kcb(mid)、Wfc影响T 的总趋势是随着取值增大T 明显增大,Wj影响T 的总趋势是随着取值增大T 明显降低。Wj与发育期、中期、后期作物蒸腾关系均为负相关。Kcb(mid)的值远高于Kcb(ini)与Kcb(end),对T 的影响也远大于后二者,生长中期为从冠层发育完全至成熟期的开始,玉米该时期蒸腾耗水量最多,Kcb(mid)在估算T 时是关键参数,在调参校准时应重点考虑,不同生育期间比较,Kcb(mid)对Tdev更不受其他参数变化的影响,发育期基础作物系数一直在增长变化,对应着作物基础蒸腾能力不断增大,Kcb(mid)决定其增大的斜率,至中期开始基础蒸腾能力稳定,所以Kcb(mid)变化对中期日尺度基础蒸腾能力的影响是一致的,而对发育期每天的基础蒸腾能力影响都不同,因此Kcb(mid)对Tdev的影响更显著。Wj参与计算水分胁迫系数Ks,Wj越高,作物根区易利用的水量区间越窄,所以该参数取值越大,根系越早发生水分胁迫,作物蒸腾受限。图5 所示Wfc与T 及各生育阶段蒸腾量均程正相关,在玉米耗水量最高的生长中期相关性最强,土壤持水量高的条件下在灌溉、降雨量大时能存贮更多的水分,即土壤可获得更多的有效水分供给作物蒸腾。

图4 作物蒸腾量与相应敏感参数的关系 Fig.4 Relationships between crop transpiration and its sensitivity parameters

2.3 土壤蒸发、作物蒸腾总量为最值条件下的耗水过程

对玉米田耗水组成在全生育期总量最值条件进行过程分析,可以进一步理解其形成过程及生育期内的波动范围,了解形成结果的原因和过程。因玉米田耗水结构及相应的耗水量关系到玉米产量,故探讨最值情形下的土壤和作物耗水动态关系到玉米产量的可能范围,模型计算结果中抽取了最值条件下的参数取值见表5,对应的不同生育期蒸散发数值见表6。

表5 蒸散耗水总量在最值条件下的模型参数取值 Table 5 Model parameters value when total evapotranspiration reaches extreme value

表6 蒸散耗水总量在最值条件下的各生育期耗水结构 Table 6 Water consumption structure in each growth period when total evapotranspiration reaches extreme value

由表6 可知,土壤蒸发量初期最多,中后期蒸发微弱,蒸发量少;作物蒸腾量中期最多,初期最少;蒸散发量中期最多,初期最少。生育期玉米田土壤蒸发总量最大值较最小值高18.72%,作物蒸腾总量最大值较最小值高 25.37%,蒸散发耗水总量最大值较最小值高19.9%。

图5a 描述了生育期玉米田土壤蒸发总量获得最值时的逐日土壤蒸发,可以看出玉米田土壤蒸发以生长初期和快速生长期为主,因为随着玉米田冠层的发育,裸露土壤面积越来越小,太阳辐射逐渐被浓密叶片截获,土壤蒸发动力减弱,通过观察玉米田灌溉、降雨和土壤蒸发动态的关系,可看出在生长初期和快速生长期,土壤蒸发和表土湿润直接相关,灌溉和降雨后土壤蒸发随时间递减,直至表土可蒸发水量蒸发完。由图5b 可知,日作物蒸腾表现为生长中期前逐渐增大,即冠层发育过程作物蒸腾量一直增大,营养发育后进入生殖阶段的作物蒸腾总体最大,且基础作物系数达最值后不再增大,单日作物蒸腾量的变化主要受空气温湿度、辐射及风速的影响,也受到根系土壤水状况的影响即有无水分胁迫。对比作物蒸腾,土壤蒸发在模型参数±10%波动的采样运算条件下,总量取到最值时的日动态更接近。

图5 不同条件下的土壤蒸发和作物蒸腾 Fig.5 Soil evaporation and crop transpiration under different conditions

图6 描述了生育期玉米田土壤蒸发、作物蒸腾总量模型运算得到最值时的土壤贮水量动态,可以看出土壤蒸发在2 种条件下的日动态相似,而作物蒸腾在2 种条件下日动态差异较大,因为土壤蒸发是表层湿润土壤水分的消耗过程,而作物蒸腾消耗的是整个根系层范围内的土壤水,因而土壤蒸发在不同条件下对1 m 土层贮水量动态影响较小,作物蒸腾总量的变化对1 m 土层水分消耗的影响较大。从土壤贮水量的下降斜率来看,生长初期土壤水消耗缓慢,进入快速生长期后消耗速率明显增大,图6 可看出快速生长期的后半段及生长中期内贮水量下降斜率最大,即玉米营养发育最旺盛时和生殖阶段对土壤水分的消耗速率最大,充足的土壤贮水量为作物蒸腾提供了基础条件,减少了根系受水分胁迫的次数和持续时间,土壤的持水能力强也是给作物提供好的土壤水分条件的基础,可以提高天然降雨量大时及灌水定额偏高时的灌溉水利用率。

图6 不同条件下的土壤水分消耗 Fig.6 Water consumption in soil under different conditions

3 讨 论

本研究基于现阶段西辽河流域玉米种植的覆土浅埋滴灌技术进行大田试验,取得模型运行所需的田间作物生长及土壤数据,采用EFAST 法对联合国粮农组织提出的双作物系数模型进行全局敏感性分析,探讨了模型参数在合理范围内变化对蒸散发耗水及土壤贮水量消耗过程的影响;获得了双作物系数模型在模拟耗水量时的敏感参数;分析了敏感参数与蒸发蒸腾之间的关系。对于模拟蒸散发时模型参数敏感性的研究,何磊等[34]对SEBS模型估算黑河流域中游ET 时的敏感性分析指出地面温度最敏感,之后是气温、风速、反照率。李俊等[35]在山东禹城采用Penman-Monteith、Shuttleworth-Wallace 模型估算麦田ET 时对参数±10%浮动进行敏感性分析,得出2 个模型均对冠层阻力最敏感。对比学者们针对各种估算ET 的模型参数敏感性研究,本文研究对象FAO-56 提出的双作物系数模型可直接用于指导灌溉管理,侧重土壤和作物的宏观参数,而非蒸散的能量驱动力参数。Tadesse等[36]在美国得克萨斯州采用APEX 模型模拟旱作和灌溉种植条件下的ET 并对模型参数进行了敏感性分析,得出植物覆盖因子、根系生长的土壤强度、最大截雨量和截雨系数是影响ET 的敏感参数,而本文研究的双作物系数模型得出田间持水量、根系不受水分胁迫的临界土壤贮水量、生长中期基础作物系数为影响ET 的敏感参数,APEX 模型中的植物覆盖因子和作物截雨量参数和冠层特性相关,与本文中的基础作物系数同为表征蒸腾能力的冠层特性,均可得出除了土壤等环境胁迫因子,作物品种携带的自身冠层特性是影响蒸散发耗水量的关键参数。总之,由于各不同模型估算ET 的切入点不同,描述其物理过程的机理不同,相应的结论往往均有明显的针对性。本文研究成果可提高学者们在应用双作物系数模型解决实际问题的工作效率,为探索高效水分管理方法提供理论参考。

覆土浅埋滴灌技术是针对西辽河流域地下水资源超采、残膜白色污染的严峻形式下,提出的一种高效灌溉技术,将滴灌带浅埋覆土代替塑料地膜,从根本上解决了土壤残膜污染,但也失去了地膜对土壤的保温保墒作用,因此统筹兼顾节水、减肥、增产的难度会加大。下一步研究需要不断加深土壤-作物系统与水肥资源之间的互馈关系的理解,以提出对农作物更科学更精准的管理方法与调控技术。

4 结 论

1)拓展傅里叶幅度敏感性检验法对双作物系数模型参数的敏感性有明显区分度,能有效筛选出敏感参数。对于覆土浅埋滴灌玉米田全生育期土壤蒸发量,其敏感参数为土壤表层可蒸发水量、生长中期基础作物系数,其全局敏感性指数分别为0.662、0.321,是不敏感参数均值的33.6~69.4 倍。对全生育期作物蒸腾量的敏感参数为根系不受水分胁迫的临界土壤贮水量、生长中期基础作物系数、田间持水量,其敏感性指数分别为0.569、0.485、0.455,是不敏感参数均值的34.5~43 倍。

2)表土完全湿润后,其可蒸发水量决定干燥过程土壤蒸发量,二者正相关。生长中期基础作物系数通过影响蒸发系数而改变土壤蒸发,全生育期土壤蒸发量因中期基础作物系数增大而减小,二者负相关。根系不受水分胁迫的土壤贮水量临界值越高,玉米根区易利用的水量区间越窄,根系越早发生水分胁迫,作物蒸腾受限,全生育期作物蒸腾量因其增大而减小。中期基础作物系数对总蒸腾量的影响远高于初期和后期,二者正相关。灌溉、降雨量较大时田间持水量高的土壤能存贮更多水分用于作物蒸腾,总蒸腾量因其增大而增大。

3)土壤蒸发是表土水分的消耗过程,总量变化对1 m土层日贮水量动态影响较小,作物蒸腾消耗整个根系层内土壤水,总量变化对1 m 土层水分消耗的影响较大。参数±10%采样范围内,全生育期土壤蒸发、作物蒸腾、蒸散发耗水量最大值较最小值分别高18.72%、25.37%、19.9%。

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