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区域灌溉需水量时空变化特征及其影响因素研究——以鲁西北地区为例

2022-05-13郑润桥费良军介飞龙刘利华阎思宇

灌溉排水学报 2022年4期
关键词:需水量生育期冬小麦

郑润桥,费良军,介飞龙,刘利华,刘 念,阎思宇

(西安理工大学 西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048)

区域灌溉需水量时空变化特征及其影响因素研究——以鲁西北地区为例

郑润桥,费良军*,介飞龙,刘利华,刘 念,阎思宇

(西安理工大学 西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048)

【目的】探寻鲁西北地区灌溉需水量时空分布特征及影响因素。【方法】选取冬小麦为研究对象,利用Penman-Monteith公式对鲁西北地区灌溉需水量进行计算,应用Mann-Kendall突变检验法分析其变化趋势,得出鲁西北地区灌溉需水量的时间分布规律,使用反距离权重插值法得出灌溉需水量空间分布规律,并利用Pearson相关分析法对各气象因素对灌溉需水量的影响程度进行分析比较。【结果】①鲁西北地区的年平均灌溉需水量为339 mm,年际变化呈上升趋势;②灌溉需水量空间变化呈带环状分布,各生育期内规律不相同;③相对湿度和日照时数是影响鲁西北地区灌溉需水量较为重要的因素,分别呈极强负相关与较强正相关。【结论】鲁西北地区冬小麦灌溉需水量逐年缓慢上升,由东北到西南递增;各站点降水量在播种期、返青期和拔节期内均不满足需水要求,需要人工灌溉补给。

灌溉需水量;时空变化;影响因素

0 引 言

【研究意义】山东作为我国农业大省,人均水资源占有量仅为334 m3,低于全国平均水平,水资源短缺情况严重[1]。除农业用水量大和效率低等原因外,因山东省属暖温带季风气候,降水集中在夏季,水资源时空分布不均匀也是造成水资源短缺的重要原因[2]。因此能否对农作物进行高效灌溉和合理配置农业用水规模,对灌溉需水量的时空变化规律及影响因素进行分析是关键所在。

【研究进展】目前,对灌溉需水量的研究主要包括3个方面:①单考虑蒸散量的时空分布规律。如环海军等[3]在计算冬小麦各生育阶段需水量时采用了Penman-Monteith模型和单作物系数法,同时计算了有效降水量、水分盈亏指数,并对冬小麦在不同生育期的各种灌溉指标包括需水量、有效降水量等指数的时空变化等进行了计算。王景雷等[4]建立了基于DEM的山东省冬小麦作物需水量空间分布的数学模型,同时也涉及ArcGIS的空间分析功能,对其蒸散量的空间关系进行了分析。②从灌溉需水量的计算确定及其时空关系特征入手,寻其特征规律。如刘钰等[5]选取国内近300个气象站点30 a的气象数据,对我国近30余种主要经济作物灌溉需水量进行计算,得出我国不同地区主要经济作物的灌溉需求指数。丁浩[6]对陕西宝鸡峡灌区的气候条件因素、冬小麦和夏玉米等主要经济作物情况和宝鸡峡灌区的灌溉农业现状进行整体研究,得出影响宝鸡峡灌区农业需水的主要因素和时空变化规律。③气象因素对灌溉需水量的影响研究,如宋妮等[7]以河南地区18个气象站的气象资料为基础,对河南1961—2012年的主要经济作物需水量与不同气象影响因素进行了分析比较,得出结论为:影响河南地区主要经济作物的气象因素为日照时间与最高气温这2个因素。张山清等[8]在计算参考作物蒸散量时选取的气象数据为1959—2007年的新疆吐鲁番地区的基本气象数据,并采用M-K突变检验和线性回归分析相结合的方式研究了不同气象条件对作物需水量的影响,研究表明影响作物需水量的主要因素为风速、有效降雨量和平均气温。【切入点】结合文献资料可知,对于鲁西北地区灌溉需水量的相关研究较少且多为单方面的计算分析,制约了当地的现代节水农业发展。【拟解决的关键问题】为此,通过灌溉需水量的计算和影响因素分析,从年际变化尺度、生育期内月际尺度下开展山东省西北地区灌溉需水量时间、空间变化规律和影响因素的综合研究。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

山东省内位于黄河以北的区域称之为鲁西北地区,地区面积大约3万km2。鲁西北地区北连河北,西临河南,地貌单一,几乎全部为坦荡的黄泛平原,属华北大平原的一部分[9]。降水主要受到大气环流、季风气候和地形环境的影响,年际变化剧烈,年内分配极不均匀,1965—2015年平均降水量为526 mm,且集中在夏季,6—8月的降水量占全年降水量的70%,多春旱夏涝。山东省年平均蒸发量为879 mm,蒸发量较大[10]。鲁西北地区主要作物以冬小麦、夏玉米、大豆、棉花为主,其中冬小麦种植分布较广,种植面积最大,占作物种植面积的54%[11]。

1.2 灌溉需水量计算

1.2.1 参考作物蒸发蒸腾量(ET0)

采用Penman-Monteith公式[12]计算标准参考作物的潜在蒸散量。影响因素包括最高温度、最低温度、平均温度、日照时间、风速、降水量等。计算式为:

式中:ET0为参考作物蒸散量(mm/d);Rn为冠层表面净辐射(MJ/(m2·d));G为土壤热通量(MJ/(m2·d));Δ为饱和水汽压与温度曲线斜率(kPa/℃);γ为湿度计常数(kPa/℃);T为平均气温(℃);U2为2 m高处的风速(m/s);ex为空气饱和水汽压(kPa);ea为空气实际水汽压(kPa)。

1.2.2 作物需水量(ETc)

一般采取田间测定进行作物需水量的确定,同时也可进行理论计算得出[13]。本文采用作物系数法计算作物需水量,具体计算式为:

式中:Kc为作物系数;ETc为作物需水量(mm/d);ET0为参考作物蒸散量(mm/d)。

1.2.3 有效降水量(Pe)

使用简化法计算有效降水量[14-15],其计算式为:

式中:P为日降水量(mm/d);Pe为有效降水量(mm/d);ETc为作物需水量(mm/d)。

1.2.4 灌溉需水量(IS)

研究区内大部分地区的地下水埋深较大,平均达8.3 m,部分站点达20 m以上[16-17],忽略地下水补给因素,灌溉需水量可由作物需水量减去有效降水量算出[18],其计算见式(4);而济南地区为“泉城”,其区域内地下水埋深较浅,地下水补给条件充沛。计算其灌溉量时,将泉域补给灌溉区的灌溉需水量简化为0,全济南地区的灌溉需水量以式(4)计算得出后,乘以权重系数(非泉域灌溉区面积占总灌溉面积的比值),即得最终的灌溉需水量。

式中:ETc为作物需水量(mm/d);N为生育期日数(d);Pe为有效降水量(mm/d);IS为灌溉需水量(mm)。

1.3 M-K突变检验法

Mann-Kendall检验可以用来判断序列中是否存在气候的突变,并且可以确定其突变的时间,即突变年份[19]。假定Xn为一时间序列数据(X1,X2,…,Xn),其不同时间点的数据是相互独立、随机的样本数据;假设Hi是双边检验,对于任意的k,j≤n,且k≠j,Xi和Xj的分布是不相同的,检验统计量S计算式[20]:

其中,

S服从标准正态分布,方差Vαr(S)=n(n-1)(2n+5)/18。当ngt;10时,通过式(7)计算统计量Z值:

对于统计量Z,当Zgt;0时表示当前时间序列呈增加趋势;Zlt;0时表示当前时间序列呈减少趋势。统计量|Z|≥1.28、|Z|≥1.64、|Z|≥2.32时,表示当前时间序列分别通过了置信度为90%、95%、99%的显著性检验。

Mann-Kendall检验还可以用于时间序列的突变节点检测,通过构造秩序列:

其中:

定义统计变量:

式中:E(Sk)=k(k-1)/4;Var(Sk)=k(k-1)(2k+5)/72;UFk为标准正态分布,对于给定显著性水平α,若|UFk|>Uα/2则表明序列存在明显的趋势变化,将时间序列x按逆序排列,再按照式(10)计算,同时使:

对于统计序列UFk和UBk进行进一步分析时间序列的变化趋势以及其突变的时间节点。若UFkgt;0,则表明序列呈增加趋势;UFklt;0则表示呈减少趋势;当其达到设定阈值时,表示当前时间序列具有显著性的变化趋势。如果UFk和UBk的序列统计曲线存在交点,并且交点位于设定阈值的范围之内时,那么此时交点出现的时间即对应时间序列突变时间点[21]。

1.4 空间插值法

基于相似性原理,反距离加权插值法(IDW)以插值点同样本点之间的距离为权重进行加权平均。采样点离插值点越近,分配给它的权重就越大[22]。采用反距离加权法对鲁西北灌区冬小麦需水量进行插值,得到鲁西北灌区冬小麦需水量的空间分布图。

1.5 数据来源

本研究选取鲁西北地区5个代表气象站点1961—2015年的逐日气象资料,所使用的气象数据均由中国气象科学数据共享服务网提供。收集的气象资料包括:2 m处风速、日照时间、日降雨量、相对湿度、最低气温、平均气温和最高气温等。

冬小麦生育期的划分依据国家气象局编制的《农业气象观测规范》[23]进行,冬小麦作物系数基于《北方地区主要作物灌溉用水定额》[24]确定,共划定5个生育期,播种期(1013—1215)内作物系数Kc为0.60;越冬期(1216—0226)内作物系数Kc为0.40;返青期(0227—0411)内作物系数Kc为1.17;成熟期(0610)作物系数Kc为0.40。

2 结果与分析

2.1 灌溉需水量的计算

利用式(1)—式(4),得出鲁西北地区惠民、朝城、济南3个气象站点1986—2015年冬小麦年际灌溉需水量。由于德州、羊角沟站部分年份数据存在连续缺测,因此选取德州站点1986—2000年、羊角沟站点1986—2008年的气象数据进行计算,计算结果如图1、表1所示。在选取的年份时段内,德州地区冬小麦年际灌溉需水量在313~355 mm之间,平均值为336 mm,灌溉需水量最大的年份为1997年,最小的年份为1991年;惠民地区冬小麦年际灌溉需水量在315~378 mm之间,平均值为339 mm,灌溉需?水量最大的年份为2011年,最小的年份为1997年;羊角沟地区冬小麦年际灌溉需水量在324~390 mm之间,平均值为345 mm,灌溉需水量最大的年份为2007年,最小的年份为1999年;朝城地区冬小麦年际灌溉需水量在277~319 mm之间,平均值为303 mm,灌溉需水量最大的年份为1993年,最小的年份为2011年;济南地区冬小麦年际灌溉需水量在356~387 mm之间,平均值为371 mm,灌溉需水量最大的年份为2001年,最小的年份为1997年;鲁西北地区多年平均灌溉需水量最小地区为朝城,多年平均灌溉需水量最大地区为济南。结合鲁西北地区各气象站的地理分布可以得出,中部多年平均灌溉需水量最大,东北部多年平均灌溉需水量适中,西南部多年平均灌溉需水量最小。

图1 灌溉需水量年际变化Fig.1 Annual variation of irrigation water demand

表1 冬小麦多年平均灌溉需水量Table 1 Perennial average irrigation water requirement of winter wheat mm

2.2 灌溉需水量的时间变化规律研究

2.2.1 灌溉需水量的年际变化规律

使用Mann-Kendall突变检验法和线性倾向估计法对各气象站点的年际灌溉需水量进行突变检验和趋势变化分析,最终得出鲁西北灌溉区各气象站点的冬小麦灌溉需水量的年际变化趋势情况。5个站点灌溉需水量M-K检验如图2所示,各站点年际灌溉需水量线性倾向估计值如表2所示。由图2(a)可知,德州地区冬小麦年灌溉需水量变化趋势在1994、1996年发生2次突变,结合线性倾向估计可知,德州地区1986—1994年为上升趋势,1994—1996年内为下降趋势,1996年后又转为上升趋势,根据显著性检验知全时间序列为不显著变化;由图2(b)可知,惠民地区2011年是唯一突变年,结合线性倾向估计可知,1986—2011年为下降趋势,其中1996—1998年趋势变化显著,2011年发生突变后2011—2014年转为不显著上升趋势;由图2(c)可知,羊角沟地区全序列显著性检验均未能通过0.05显著性检验,因此全序列变化趋势不显著,而存在2005年为突变年份,结合线性倾向估计可知,1986—2005年为不显著下降趋势,2005—2008年趋势变为显著性上升趋势;由图2(d)可知,朝城站点灌溉需水量的M-K检验图中UFk与UBk曲线交点较多,不易进行判别,因此对数据进行滑动检验后发现:2005年为突变年份,1986—2005年为上升趋势,其中1989—1998年内变化趋势显著,2005年发生突变后,2005—2014年趋势变为不显著下降趋势;由图2(e)得出,济南地区1986—2014年内灌溉需水量时间变化趋势均未发生突变,全序列为不显著上升趋势。

表2 各站点年际灌溉需水量线性倾向估计Table 2 Annual linear trend estimation of irrigation water demand for each site

注*表示通过α=0.05显著性检验。

图2 各站点年际灌溉需水量M-K检验Fig.2 Mann-Kendall test of inter-annual irrigation water requirement of each station

2.2.2 灌溉需水量的月际变化规律

将鲁西北地区5个气象点的冬小麦生育期内多年平均月灌溉需水量进行计算,详情见图3所示,各气象站点生育期内冬小麦多年平均灌溉需水量各月百分比如表3所示。总体上看,鲁西北地区冬小麦在生育期内灌溉需水量月际分布并不均匀,表现为从10月开始到次年6月结束,各站点灌溉水量的变化趋势基本类似:先小幅度增加后减少,再大幅度增加和大幅度减少。具体各个站点情况见表3,德州地区冬小麦灌溉需水量最大的时期为拔节期,灌溉需水量模比系数为0.40,灌溉需水量最小的时期为越冬期,灌溉需水量模比系数为0.10;惠民地区冬小麦生育期内灌溉需水量最大的时期为拔节期,模比系数为0.44,最小时期为越冬期,模比系数为0.08;羊角沟地区冬小麦生育期内灌溉需水量最大的时期为拔节期,模比系数为0.41,最小时期为成熟期,模比系数为0.07;朝城地区冬小麦生育期内灌溉需水量最大的时期为拔节期,模比系数为0.41,最小时期为越冬期,模比系数为0.08;济南地区冬小麦生育期内灌溉需水量最大的时期为拔节期,模比系数为0.39,最小时期为成熟期,模比系数为0.08。

对比5个气象站点的灌溉需水量月际变化规律,并分析其原因:前半年的小幅度变化是因为此时处于冬小麦的越冬时期,冬小麦停止生长,需水量和灌溉量都很小;3月,鲁西北地区气温回升,冬小麦度过越冬期进入返青期,开始正常生长,因此作物需水量增大,灌溉需水量也开始大幅度上升;4、5月时,冬小麦的生长进入拔节期,此时大量需要水分,是冬小麦作物需水量最大的时期,并且伴随气温持续升高,蒸腾作用增大,因此该时期的灌溉用水量达到峰值,6月10日前后,鲁西北地区冬小麦已经进入成熟期,不再进行灌溉,因此灌溉需水量开始减小。

图3 鲁西北地区冬小麦灌溉需水量月际变化Fig.3 Monthly variation of irrigation water requirement of winter wheat in northwest Shandong province

表3 各站点各生育期月灌溉需水量及模比系数Table 3 Irrigation water requirement and modulus ratio coefficient of each station in each growth period

2.3 灌溉需水量的空间变化规律研究

由于站点的经纬度、降雨、地形地貌、气象、水文等条件不同,因此冬小麦的灌溉需水量在空间分布上也存在一定差异。使用ArcGIS运用反距离权重插值法对鲁西北地区不同气象站点的冬小麦多年平均灌溉需水量进行空间插值,最终绘制出鲁西北地区冬小麦灌溉需水量空间分布图。如图4所示,鲁西北地区冬小麦灌溉需水量成带环状分布,朝城地区多年平均灌溉需水量最小,在303~318 mm范围内上下波动,处于第一级;其次为德州、惠民、羊角沟地区,多年平均灌溉需水量在318~334 mm范围内上下波动,处于第二级;济南地区的多年平均灌溉需水量最大,其数值波动范围为356~371 mm,处于第五级。总体灌溉需水量呈“南多北少,西多东少”,“由西南至东北逐渐递增”的分布规律。

图4 鲁西北地区冬小麦多年平均灌溉需水量空间分布Fig.4 Spatial distribution of perennial average irrigation water requirement of winter wheat in northwest Shandong

以4个主要生育期为研究尺度,对冬小麦不同生育期的灌溉需水量进行反距离权重插值,并绘制各生育期内灌溉水量空间分布图5。由图5得知,各生育期内冬小麦灌溉需水量空间分布有所差异。播种期内,朝城地区冬小麦的灌溉需水量最小,在35~40 mm上下波动,处于第一等级,羊角沟地区冬小麦播种期灌溉需水量为40~44 mm,处于第二等级,惠民地区灌溉需水量则在43~45 mm范围内上下波动,位于第三等级,德州地区灌溉需水量则在45~48 mm范围内上下波动,位于第四等级,济南地区灌溉需水量最大,范围为48~51 mm,位于第五等级;越冬期内,惠民、朝城地区的灌溉需水量较小,为26~30 mm,处于第一等级,羊角沟地区灌溉需水量位于第三等级,为32~34 mm,德州地区灌溉需水量位于第四等级,为34~37 mm,济南地区灌溉需水量最大,位于第五等级,范围为37~40 mm;返青期内,位于第一等级的地区为德州和朝城地区,其灌溉需水量较小,为88~94 mm,惠民地区次之,灌溉需水量为94~96 mm,位于第二等级,羊角沟地区灌溉需水量则在98~102 mm范围内上下波动,位于第四等级,济南地区最大,为102~106 mm,位于第五等级;拔节期内,朝城地区灌溉需水量位于第一等级,为124~128 mm,德州地区灌溉需水量为133~137 mm,位于第三等级,羊角沟、惠民、济南地区灌溉需水量为141~148 mm,处于第五等级;成熟期内,朝城、羊角沟地区灌溉需水量较小,为24~27 mm,位于第一等级,济南地区为28~29 mm,位于第四等级,德州和惠民地区灌溉需水量最大,范围为29~31 mm,处于第五等级。

对比5个气象站在不同生育期内灌溉需水量空间分布情况发现:返青期与拔节期的鲁西北冬小麦灌?溉需水量空间分布规律变化较明显,结合站点的多年气象数据得知,返青期与拔节期正处春季,此时的灌溉需水量最大,受不同年份冬季温、湿度的影响,不同站点在春季的起始雨热条件也不同,若遇旱冬,返青期田间起始湿度较低,加之降水不足,在春季的冬小麦灌溉量则会增加。因此推测造成不同生育期内灌溉需水量空间分布规律不同的主要因素为各站点春冬季节的温湿雨热条件不同。

图5 各生育期冬小麦灌溉需水量空间分布Fig.5 Spatial distribution of irrigation water requirement of winter wheat at different growth stages

2.4 灌溉需水量的影响因素研究

对鲁西北地区冬小麦生育期内逐年灌溉需水量与对应生育期内站点的年平均风速、年降水量、年日照时间、年相对湿度、年平均气温、年最高气温、年最低气温之间进行Pearson相关性分析。冬小麦灌溉需水量与各个气象因素相关系数和显著性见表4。

通过计算可知,各站点灌溉需水量与各气象因素的相关性存在差异。其大小关系为:德州:相对湿度>日照时间>风速>降雨量>最高温度>最低温度>平均温度;惠民:相对湿度>日照时间>平均温度>风速>降雨量>最低温度>最高温度;羊角沟:相对湿度>日照时间>风速>降雨量>最高温度>最低温度>平均温度;朝城:相对湿度>日照时间>风速>最低温度>降雨量>平均温度>最高温度;济南:相对湿度>日照时间>降雨量>风速>最低温度>最高温度>平均温度。综合来看,影响灌溉需水量的主要气象因素为日照时间和相对湿度,其中相对湿度和冬小麦灌溉需水量呈极强负相关关系,即相对湿度越大,灌溉需水量越小,而日照时间与冬小麦灌溉需水量呈较强正相关,即日照时间越长,冬小麦的灌溉需水量越大。

表4 冬小麦灌溉需水量与各气象因素的相关系数和显著性Table 4 Correlation coefficient and significance between irrigation water requirement of winter wheat and meteorological factors

注*表示通过α=0.05显著性检验;**表示通过α=0.01显著性检验。

3 讨 论

本文得出的鲁西北地区平均冬小麦作物需水量(517 mm)基本符合刘钰等[25]华北区冬小麦生育期内作物需水量的合理区间400~500 mm,本文计算出的鲁西北地区平均灌溉需水量为339 mm,符合其给出的华北地区净灌溉需水量范围150~350 mm;再与任鸿瑞等[26]在鲁西北的冬小麦耗水量试验结果比较,其得到鲁西北地区冬小麦10 a内平均耗水量为450 mm,降水占比35%,推得灌溉量为292 mm。综合以上文献的相似与差异分析得出:①有效降水量的大小与所选取的计算时段长度有关,简化计算时选取旬为计算时段长度。为保障结果精度,本文采用逐日数据计算,因此所得灌溉需水量较大。②由于时间局限性,任鸿瑞等[26]在鲁西北研究区做耗水试验时,选取了1994—2002年时段长度,以禹城实验站为测量点测得鲁西北冬小麦的耗水量,本文选取研究区内5个站点近30 a的气象数据进行推算灌溉蓄水量,因此结果在精度与代表性上有所不同。

本文对鲁西北地区冬小麦的灌溉需水量进行时空规律研究中,指出冬小麦灌溉需水量呈现不显著上升趋势的结论与刘晓英等[27]在华北地区的研究结果一致。不同的是,在时间尺度上,本文利用M-K突变检验确定其突变点,再以突变点为分段点,对一致性不同的时间序列进行了线性倾向估计,得出各站点冬小麦趋势不同的年际变化规律及趋势显著程度,同时也得出生育期月尺度下灌溉需水量存在变化:灌溉所需水资源无法长期满足灌溉要求时,最先应确保冬小麦的拔节期的水量。在10—11月,山东冬小麦开始进入播种期,灌溉需水量维持在40 mm即可。12—2月,冬小麦进入越冬期,自身对生长所需水量要求很低,基本上不需要进行灌溉。3—5月,冬小麦灌溉需水量变化趋势为快速上升,所以灌溉量也应及时跟随加大,增加到135 mm。到6月夏季中旬,鲁西北地区的冬小麦进入收获阶段,基本上不需要灌溉;在空间尺度下,本文得出冬小麦的灌溉需水量呈“西南多、东北少,由西南至东北逐渐递增”的分布规律,从朝城、德州,到惠民、羊角沟,再到济南,灌溉水量逐渐增多,再将研究尺度调整至各生育期内灌溉量的空间分布规律,本文发现在不同生育期内,鲁西北地区各站点灌溉需水量的空间变化趋势也存在差异。

本文认为在日照时间、风速、相对湿度、最高气温、最低气温、平均气温、降雨量这7个气象因素中,影响鲁西北地区冬小麦灌溉需水量的最显著因素为日照时间和相对湿度,相对湿度越大,冬小麦的灌溉需水量越小;日照时间越长,冬小麦的灌溉需水量越大。结论与马婉棣[28]的结果一致。另外,鲁西北地区各个灌溉分区内各个气象因素的影响率排名也存在一定差异。具体原因为不同灌溉分区的经纬度及海拔高程的不同造成了雨热条件不同,从而不同程度地影响了灌溉需水量。

4 结 论

1)鲁西北地区冬小麦灌溉需水量逐年上升,西南区域高于东北区域。

2)播种、返青期和拔节期内降水无法满足鲁西北地区冬小麦的需水要求,不同生育期内灌溉需水量空间分布存在差异,农业水资源配置时可作以参考。

3)温湿条件是鲁西北冬小麦灌溉需水量的主要影响因素,日照时间与灌溉需水量呈较强正相关;相对湿度与灌溉需水量呈极强负相关。

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Spatiotemporal Variation in Crop Demand for Irrigation Water and Its Determinants: Take Northwest Shandong Province as an Example

ZHENG Runqiao,FEI Liangjun*,JIE Feilong,LIU Lihua,LIU Nian,YAN Siyu
(Institute of Water Resources and Hydro-electric Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an 710048,China)

【Objective】Agricultural production in most regions in northern China relies on irrigation.Understanding spatiotemporal variation of the demand of different crops for water is critical to improving agricultural management.Taking the northwest Shandong province as an example,this paper studies the change in its demand for irrigation.【Method】We took winter wheat as the model plant,and calculated its water demand based on the Penman-Monteith formula.Spatiotemporal variation in the water demand was analyzed using the Mann-Kendall mutation test,the inverse distance weighting and the interpolation method.The factors that affect the water demand was calculated using the Pearson correlation analysis method.【Result】①Annual average irrigation water demand of the winter wheat is 339 mm,but has been increasing.②Spatially,distribution of irrigation water demand is ring-shaped across the studied region,with the shape of the rings varying with growth season.③The relative humidity and sunshine duration are the factors that affect the irrigation water most,with the former negatively correlated while the latter positively correlated with the irrigation water demand,both at significant level.【Conclusion】The irrigation water demand of winter wheat in northwest Shandong province has been increasing.Spatially,it increases from the northeast to the southwest.Precipitation cannot meet the demand of the wheat during its seeding,returning green and elongation stages.Topping up the soil water by irrigation is hence required.

irrigation water requirement; spatiotemporal variation; influencing factors

S274.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021453

1672-3317(2022)04-0084-09

OSID:

郑润桥,费良军,介飞龙,等.区域灌溉需水量时空变化特征及其影响因素研究:以鲁西北地区为例[J].灌溉排水学报,2022,41(4): 84-92.

ZHENG Runqiao,FEI Liangjun,JIE Feilong,et al.Spatiotemporal Variation in Crop Demand for Irrigation Water and Its Determinants: Take Northwest Shandong Province as an Example[J].Journal of Irrigation and Drainage,2022,41(4): 84-92.

2021-09-22

国家自然科学基金项目(52079105);陕西省水利科技项目(2020SLKJ-19)

郑润桥(1997-),男。硕士研究生,主要从事农业水资源研究。E-mail: zhengrunqiao@163.com

费良军(1963-),男。教授,博士生导师,主要从事节水灌溉理论和水资源利用研究。E-mail: feiliangjun2008@163.com

责任编辑:白芳芳

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