基于AquaCrop模型的玉米需水和降水匹配度变化特征研究

2023-06-28丁一民万愉快柴明堂丁朋朋邹业斌

节水灌溉 2023年6期

高爽，丁一民，朱磊，万愉快，柴明堂，丁朋朋，邹业斌

（1.宁夏大学土木与水利工程学院，银川 750021；2.宁夏回族自治区黄河水联网数字治水重点实验室，银川 750021）

0 引言

以全球变暖和极端气候事件频发为主要特征的气候变化，已经显著地改变了原有的气候环境[1]。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告指出，气候系统整体变化规模是几个世纪甚至几千年来前所未有的，在现状排放条件下，21世纪全球升温将超过1.5 ℃[2]。尽管农业生产水平在过去数十年里快速进步，但主要粮食生产过程仍然高度受制于作物生长的气候环境[3]。水分是维持作物生长的关键因素，而降水是满足作物需水过程的重要水分来源。气候变化一方面改变了原有的降水模式，在影响年累积降雨量的同时，也显著改变了降水年内分布特征以及暴雨发生的频率[4]。另一方面，CO2浓度和温度的升高改变了农田蒸腾蒸发速率，影响了作物需水过程[5]。在上述因素的共同作用下，作物生育期内的降水过程和需水过程的匹配度将不可避免地发生变化。因此，评估降水与需水匹配程度的变化特征，对于农业稳定生产和促进灌溉水资源合理配置具有重要意义。

降水与作物需水的匹配度表征了作物生育期内降水能够在多大程度上满足作物的需水过程[6]。近年来，相关研究得到了众多学者的关注，并取得了丰富的成果。张秋平等[7]分析北京地区旱稻的不同降水保证率下的降雨与需水耦合度，研究发现均无法满足旱稻生长发育对水分的需求；张凤怡等[8]基于SIMETAW 模型发现辽宁省春玉米的需水与降水耦合度大于大豆；陆静等[9]研究发现陕北黄土丘陵区玉米、谷子和马铃薯的需水与降水的耦合度在6月份最低，在7-9月份谷子的需水与降水的耦合度显著高于玉米和马铃薯。上述研究中主要研究方法为利用彭曼公式结合作物系数计算特定作物需水量，同时利用美国农业部推荐的有效降水公式计算有效降水量，随后以有效降水量与需水量的比值作为作物需水与降水的匹配度或耦合度指标。然而，上述研究大多忽略了作物不同生育阶段对水分需求程度的差异。虽然部分研究考虑到了这一点，但也仅是划分不同生育期，分别计算降水与需水的匹配度，并赋予不同的权重以计算全生育期的匹配度，未能充分考虑作物生理需水特性[7]。此外，由于土壤的空间异质性和降水特征的差异，采用经验公式的方法计算有效降水，难以准确反映不同区域农田对降水的利用效率。

AquaCrop 模型是国际粮农组织（FAO）开发的水生产力驱动模型，模型精度较高且参数较少，能够在微观层面上模拟作物生长耗水过程对不同水分条件的响应机制，因而受到了国内外学者的广泛关注[10,11]。目前大量研究已经基于田间观测试验[12,13]，广泛验证了AquaCrop 模型在模拟水分胁迫条件下作物冠层覆盖度、籽粒产量、土壤水平衡过程等方面的模拟精度。因此，本研究以关中地区玉米为例，利用AquaCrop模型分别模拟雨养和充分灌溉条件下的玉米产量，以雨养和充分灌溉条件下产量比值作为降水与需水匹配度指标，评估过去40年气候变化条件下，玉米生育期内降水与作物需水匹配度变化特征。该指标充分考虑了作物生理过程对水分敏感性的变化特征，以及研究区土壤特性对农田水平衡过程的影响，能够更加有效的模拟玉米生育期内降水与作物需水的匹配度。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

关中地区位于陕西中部，地理位置在106°18′～110°38′E、33°35′～35°52′N之间，西起宝鸡，东至潼关，约占全省总面积的15%，包含宝鸡、咸阳、西安、铜川、渭南5 个市级行政区，是陕西省粮食主产区[14]（图1）。关中地区属于亚热带季风气候，降水量年际变化较大，且主要集中在7-9月，平均气温为12～14 ℃。本文选取了关中地区7 个具有较为完整玉米物候数据的农业站点，用于确定关中地区的玉米生育期参数，并且根据关中地区的地理位置、降雨分布和玉米的种植分布，选择了10 个具有代表性的气象站点，进而分析了关中地区夏玉米生育期内需水与降水的匹配程度。

图1 关中地区气象站点和农业气象站点空间分布图Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations and agrometeorological stations in Guanzhong Area

1.2 AquaCrop模型基本原理

AquaCrop 模型是由联合国粮农组织（FAO）开发的主要关注作物产量和水分关系的作物生长模型，相比其他作物模型，该模型输入参数较少，适用性强，在作物参数、稳健性和准确性三者之间进行了有效的平衡[15]。目前该模型已在世界范围内进行了广泛的应用，大量的研究已经表明该模型能够准确模拟玉米、小麦、棉花、谷子、水稻、油菜、大豆等多种作物的生长发育和水分利用情况[16-19]。根据FAO 组织发布的第33 号灌溉与排水文件，作物产量对于水分响应的关系如下：

式中：Yx、Yo分别为潜在产量和实际产量，kg/m2；Ky为作物系数；ETx、ETo分别为作物潜在蒸发蒸腾量和实际蒸发蒸腾量，mm。

在此基础上，为了避免作物生长过程中非生产性用水和生产用水对作物需水的混杂效应，AquaCrop 模型利用冠层覆盖度对土壤蒸发（E）和作物蒸腾（Tr）进行了区分[20]。在模拟作物生长过程中，根据标准水分生产力将蒸发蒸腾过程转化为生物量，再根据生物量与作物收获指数计算作物产量，避免了水分胁迫对B和HI的混杂影响。计算核心公式如下：

式中：B为生物量，kg/m2；WP为生物量水分生产效率，kg/（m2·mm)；Tr为每日蒸腾量，mm；Y为产量，kg/m2；HI为作物收获指数，%。

1.3 AquaCrop模型参数

1.3.1 气象数据

长序列历史气象观测数据来源于国家气象科学数据共享服务网（https://data.cma.cn/）中国地面气候资料日值数据集（V3.0）。本文收集了关中地区10 个气象站点40 a（1978-2017）逐日气象数据，包含最高气温Tx（℃）、最低气温Tn（℃）、日降雨量（mm/d）、日照时数（h/d）、距地面10 m 处的风速、相对湿度、平均大气压。其中最高气温、最低气温、日降雨量可作为AquaCrop 模型直接输入气象数据，其它气象因子用来计算参考作物蒸散发量（ET0,PM，mm/d），ET0,PM由联合国粮农组织（FAO）推荐的Penman-Montieth 方程进行计算[21]，具体公式如下：

式中：ET0,PM为参考作物蒸散发，mm/d；Rn为作物表面净辐射，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量密度，MJ/(m2·d)；T为日平均温度，℃；u2为2 m 高处风速，m/s；es为饱和水汽压，根据最高、最低、平均气温计算得到，kPa；ea为实际水汽压，根据平均温度和相对湿度计算得到，kPa；Δ为蒸汽压力曲线的斜率，根据平均气温计算得到，kPa/℃；γ为湿度计算常数，kPa/℃。其中Rn由日照时长结合水汽压、日序数、温度以及站点纬度数据，利用Allen（1998年）推荐的公式转换得到[22]。此外，CO2浓度采用模型中自带的全球年均浓度值数据。

1.3.2 土壤数据

模型土壤输入参数包括土壤深度和层数，以及每层土壤田间持水量、凋萎系数、饱和含水量、饱和导水率。关中地区主要耕地的主要土壤类型为塿土，0～120 cm 土壤参数具体值采用董文俊[13]等实测数据，具体值如表1所示。

表1 关中地区代表性土壤参数Tab.1 Representative soil parameters in Guanzhong Area

1.3.3 作物参数

鉴于以往研究已经对AquaCrop 模型在模拟关中地区不同水分胁迫条件下玉米生长耗水过程的适用性进行了充分论证，并提供了较为详细的参数信息，因此本研究中表征玉米作物耐旱能力的参数、水分生产力和收获指数等参数直接采用陈超飞等[23]在关中地区基于田间水分胁迫试验率定的结果。此外，尽管大量研究发现随着温度的升高作物生育周期将明显缩短，但长序列农业气象站点观测数据表明，包括玉米在内的主要粮食作物生育周期长度在过去数十年中基本不变，甚至有小幅延长的趋势。因此，本文在模拟过程中将涉及的生育期相关参数均设定为固定日期，而非确定的积温阈值，以保证作物生育周期不随温度的增加而大幅缩短，从而更加准确地评估作物需水量与降水量的匹配性在过去40年的变化特征，规避生育周期因温度增高而大幅缩短带来的影响。

关中地区作物生育期及种植管理数据来源于国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn/）的中国农作物生长发育和农田土壤湿度旬值数据集，主要包括1992-2013年关中地区7 个站点的玉米种植密度、播种日期、出苗、三叶、抽雄、乳熟、成熟期等信息。在模型模拟过程中对7个站点的多年观测数据取平均，从而获取能够有效表征关中地区玉米生育期整体特征的参数值，具体参数值见表2。

表2 关中地区玉米作物参数Tab.2 Maize crop parameters in Guanzhong Area

1.4 作物需水量

作物需水量是指作物处于土壤水分充沛和土壤肥沃条件下，作物生长发育过程中所需要消耗的水量，其值为土壤蒸发、作物蒸腾以及组成植株体的水量之和[24]。因组成植株体的水量较少（小于总水量1%），一般将高产条件下的土壤蒸发和作物蒸腾之和作为作物需水量。作物需水量主要受气候特征、土壤质地、作物类型、作物生理特性等影响。本文利用AquaCrop 模型模拟充分灌溉条件下的土壤蒸发和作物蒸腾之和作为作物需水量：

式中：ETc为作物需水量；E为土壤蒸发量；Tr为作物蒸腾量。

1.5 有效降水量

有效降水量是指渗入土壤并储存在作物主要根系吸水层的降水量，能够被作物生产直接或间接利用，以及农田其他必须耗费的水量，是制定作物灌溉制度、规划灌溉排水、管理灌溉用水的重要依据[24]。本文利用AquaCrop 模型开展水量平衡模拟，将扣除地面径流和深层渗漏的降水量作为有效降水量。

式中：Pe为生育期内有效降水；P为生育期内降水；Ro为径流；Dp为深层渗漏。

1.6 作物需水与降水匹配度

作物需水与降水匹配度指的是降水能够多大程度上满足作物生长的水分需求[6]。由于AquaCrop在模型模拟产量形成过程中，充分考虑了作物在不同生育阶段对水分需求程度的差异，故使用模型在雨养和充分灌溉条件下模拟的产量比值可以更为精准的表征降水与作物需水的匹配度：

式中：λ为降水与作物需水的匹配度，无量纲；Y0为雨养产量，t/hm2；Y1为充分灌溉下产量，t/hm2。其中充分灌溉条件下灌溉阈值设置为总可用水量（TAW）的88%，保证作物生长和耗水过程不受水分胁迫的影响。

1.7 Mann-Kendall检验法

M-K 检验[25]是用于分析数据序列随时间变化趋势的一种非参数统计检验方法，通常用于检测气候变化影响的降雨、干旱趋势，不仅可以很好的检测时间序列趋势的上升和下降，还可以分析趋势变化的程度。本文在研究关中地区需水与降雨变化情况时，运用M-K 检验，对关中地区10 个气象站点1978-2017年玉米生育期内需水及降雨相关指标进行显著性检验。在进行显著性检验时，当1.96＜|Z|＜2.58 时，则时间序列在0.05 的置信水平上具有显著性变化趋势，当|Z|＞2.58 时，时间序列在0.01 的置信水平上具有极显著的变化趋势。

2 结果与分析

2.1 玉米生育期内气象因素变化特征

2.1.1 气象要素变化特征

图2展示了关中地区玉米生育期内各气象要素多年变化特征。总体而言，除最高温度和最低温度在生育期内整体呈增加趋势外，辐射、风速、相对湿度、和降雨量在过去40年均有一定幅度的下降。生育期内多年平均最低温度和最高温度分别为18.18 ℃和28.22 ℃，并分别以0.36 ℃/10a 和0.40 ℃/10a的速率增加，且温度增温趋势达到极显著水平。生育期内多年平均辐射空间分布规律与温度相似，区域均值为11.309 MJ/（m2·d），整体以-0.056 5 MJ/（m2·d·10a）速率下降。风速的最高值集中在铜山市，区域平均多年平均值为1.81 m/s，除宝鸡市风速略有增加外，其他区域风速均呈现明显的减小趋势，总体变缓速率为-0.05m/（s·10a）。相对湿度从东北到西南呈现增大的趋势，多年平均值为73.3%，和风速变化规律一致，相对湿度在过去40年总体呈现下降趋势，但下降幅度相对较小，仅为-1.09%/10a。生育期内平均降雨量与相对湿度的空间分布规律较为接近，均呈西高东低的特征，多年平均值为360 mm，并以-8.09 mm/10a 的速率下降。除辐射和降雨外，相对湿度和风速的减小趋势均达到显著水平，且风速达到极显著水平。

图2 关中地区玉米生育期内气象因素及倾向率的空间分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristics of meteorological factors and tendency rate in maize growth period in Guanzhong Area

2.1.2 降水模式变化特征

图3展示了关中地区夏玉米生育期内不同级别降水天数的变化规律。区域多年平均暴雨天数（P＞50 mm）、中雨天数（10 mm＜P＜25 mm）和生育期内的降雨天数分别为0.67、3.73、38.39 d。其中暴雨天数呈现增加趋势，倾向率为0.041 d/10a，中雨及降雨天数均呈下降趋势，倾向率分别为-0.056 d/10a 和-1.702 d/10a。表明未来关中地区玉米生育期内的降水次数明显减少，降水更多的以暴雨的形式发生，从而可能会导致地面径流的产生，减少有效降水，这将会对作物生育期内降雨的有效利用带来不可忽视的影响。

图3 关中地区夏玉米生育期不同等级降水天数变化趋势Fig.3 Change trend of precipitation days at different levels during the growth period of summer maize in Guanzhong Area

图4展示了1978-2017年关中地区夏玉米生育期内前20年（1978-1997年）和后20年（1998-2017年）的平均降雨量在各个月份的分布。从图中可见各市的前后20年平均降雨量变化幅度不大，均在25 mm 以内，部分区域变化幅度甚至小于5 mm。除西安市和铜川市以外，其他地区均出现了明显的降水后移现象，即9月和10月的降雨量明显增加，而6月和7月的降雨量明显减少。西安市和铜川市降雨量也有一定程度的后移，但移动幅度要小于其他地区。从区域整体来看，关中地区前20年6-10月的年均降雨量分别为69.6、100.0、102.0、96.1、48.2 mm，后20年的年均降雨量分别为56.7、98.4、105.0、104.0、59.2 mm，变化率分别为-18.5%、-1.6%、2.9%、8.2%、22.8%，上述结果表明玉米关键需水期降雨量有减少的趋势。

图4 关中地区夏玉米生育期内的降水年内分布特征变化规律Fig.4 Annual distribution characteristics of precipitation during the growth period of summer maize in Guanzhong Area

2.2 作物需水量、有效降水量和灌溉需水量变化特征

图5展示了关中地区玉米生育期内年均需水量、有效降水量及充分灌溉条件下灌溉需水量的空间分布特征。总体来说，年均需水量呈现明显的东多西少的空间分布格局，总需水量在383～490 mm 之间，其中铜川市及渭南市中北部分可达到470 mm，而宝鸡市西北地区的需水量大概在380 mm 左右，平均值为446 mm。由图5（b）可知，需水量倾向率介于-3.87～13.28 mm/10a 之间，平均为4.1 mm/10a，整体呈现增大的趋势，但铜川及渭南市的需水量呈现减小的趋势。多年平均有效降水量呈现由西向东减小的趋势，从316 mm 减小至259 mm，平均值为286 mm，仅占需水量64%。有效降水量的倾向率在-11.45～-8.4 mm/10a 之间，空间差异相对较小，整体以-10.28 mm/10a 的速率递减，减小幅度明显大于需水量的变化幅度。生育期内灌溉需水量空间分布特征自西向东呈现增大趋势，与有效降水的空间分布格局相反，灌溉需水量在228～334 mm 之间，平均灌溉需水量为282 mm，倾向率介于2.88～26.14 mm/10a，整体以13.38 mm/10a 的速率递增。总体而言，关中地区需水量及灌溉需水量呈现增加趋势，有效降水量整体呈现下降趋势，表明夏玉米遭受水分胁迫的风险呈逐年增大的趋势。

图5 关中地区玉米生育期内年均需水量、有效降水量及灌溉需水量的空间分布特征Fig.5 Spatial distribution characteristics of average annual water demand, effective rainfall and irrigation amount during the growth period of maize in Guanzhong Area

2.3 降水与玉米需水匹配度变化特征

图6展示了关中地区在雨养和充分灌溉情况下玉米产量的变化趋势。在充分灌溉情况下，过去40年玉米的产量明显增加，且各地区增加趋势大致相同，均在0.25 t/10a 左右。而雨养条件下产量均呈现明显的下降趋势，下降幅度在0.006～0.220 t/10a 之间，且年际间产量值有着较大的波动性。表明在相同气候条件下，仅靠降水难以维持关中地区夏玉米的稳定生长，且降水模式的变化导致降水越来越难以被作物生长所利用。

图6 雨养和充分灌溉条件下玉米产量变化特征图Fig.6 Changes of maize yield under rainfed and full irrigation

图7展示了关中地区多年平均需水与降水匹配度的空间分布特征。总体而言，需水与降水的匹配度呈现自西向东匹配度下降的空间格局，平均值为58%。其中宝鸡市与咸阳市的需水与降水的匹配度最高，可达到70%，而渭南与铜川市的匹配度较小，仅为50%左右。由图7（b）可知，关中地区玉米生育期内需水与降水的匹配程度整体呈现下降趋势，多年平均倾向率为-2.7%/10a，并且关中地区西部的需水与降水的匹配度下降幅度最大。

图7 关中地区需水与降水匹配度的空间分布特征Fig.7 Spatial distribution of matching degree between water demand and precipitation in Guanzhong Area

3 讨论

雨热同期是我国农业生产的重要特征，为农作物生长提供了必须的水热资源。但在以温度升高、降水模式改变为主要特征的气候变化影响下，作物生长的气候环境不可避免地发生了改变，从而影响了作物需水与降水的匹配性。研究降水能够在多大程度上满足作物需水过程，对于区域粮食安全和水资源高效利用有着重要意义。本文以关中地区夏玉米为例，利用AquaCrop 模型分别模拟了雨养和充分灌溉条件下玉米产量，并以其比值作为降水与需水匹配度的指标，该指标充分考虑了玉米不同生育阶段对水分需求程度的差异，从而能够更加准确的评估玉米需水与降水匹配程度的变化特征。

关中地区夏玉米需水量总体呈现增加的趋势（图5），但在铜川和渭南两地有一定幅度的减小，表明温度的增加和相对湿度的减小对作物需水量的正向影响并不能抵消辐射、风速下降带来的需水量的减少。充分灌溉条件下关中地区玉米产量呈现明显的增加趋势（图6），这与以往气候变化影响评估结果并不相同[26]。这是因为以往研究通常假定玉米品种在过去数十年里保持不变，温度的增加将显著缩短作物生育期长度，从而减少干物质积累时间，大幅降低玉米产量[27]。但从农业气象站点观测资料来看，实际物候期并没有缩短，甚至有小幅延长的趋势[28]。本文研究结果表明，采用生长更为缓慢的玉米品种，不仅能够有效抵消气候变化的负面影响，反而能够更加充分利用增加的光热资源，提高作物产量。

不同时期受旱会对玉米生长发育及产量造成不同程度的影响[29]。关中地区夏玉米生育期在6-10月之间，尽管生育期内总降雨量没有发生明显的变化，但从前后20年不同月份的降雨分布来看，降雨集中度呈现了明显的后移现象，更多的降雨集中在9月和10月，而非玉米抽穗灌浆期等关键需水阶段的7月和8月。这可能会造成玉米关键需水期缺水程度的增加，对关中地区玉米的生长及产量的形成带来不利影响，从而降低作物需水与降水的匹配程度。此外，过去40年关中地区的降水更多地以暴雨的形式发生，而非日降雨量小于10 mm的小雨（图3）。这导致大量的降水以地面径流或深层渗漏的方式流走，显著地降低了有效降水量（图5），从而进一步加强玉米的缺水程度，降低需水与降水的匹配度（图7）。总体而言，关中地区累积降雨量没有明显的改变，但降水模式的改变显著地降低了玉米需水与降水的匹配度。气候变暖为关中地区提供了丰富的光热资源，延长了玉米种植的窗口期，可以通过适当延后播种日期的方式适应降水模式的改变，但定性分析延后播种对玉米产量、灌溉需水量将产生什么样的影响，还有待进一步开展。