張泉

(開封市城市水務(wù)集團(tuán)有限公司，河南 開封 475002)

0 引言

中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，也是水資源不足，降雨分布不均的國(guó)家，隨著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)作物生產(chǎn)的條件逐步提高，提高作物的抗災(zāi)抗旱抗害能力，改善作物生態(tài)環(huán)境，引入良性的農(nóng)田水利技術(shù)，有效利用現(xiàn)有的水資源顯然具有非常重要的意義。只有充分利用水資源，做好灌區(qū)規(guī)劃，做好灌溉需水量的統(tǒng)籌考慮，才能改進(jìn)節(jié)水灌溉技術(shù)，準(zhǔn)確規(guī)劃預(yù)測(cè)作物的需水量，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，促進(jìn)灌區(qū)良性運(yùn)行。

項(xiàng)目選點(diǎn)河南省豫東水利工程管理局惠北水利科學(xué)試驗(yàn)站(以下簡(jiǎn)稱惠北試驗(yàn)站)節(jié)水試驗(yàn)基地開展相關(guān)試驗(yàn)工作?；荼痹囼?yàn)站是水利部批復(fù)的全國(guó)100所重點(diǎn)灌溉試驗(yàn)站之一，多年來系統(tǒng)開展了氣象觀測(cè)、土壤墑情和地下水觀測(cè)，連續(xù)開展了大田和測(cè)坑作物需水量試驗(yàn)、節(jié)水灌溉制度試驗(yàn)，并利用采集的數(shù)據(jù)建立了數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行了對(duì)比分析及驗(yàn)證。

1 確認(rèn)不同氣象因子，不同時(shí)間尺度主要作物的需水量

影響作物需水量的因素是多樣的，其中氣象因子是顯著因素，氣象因子包括降雨量P、蒸發(fā)量E、參考作物蒸發(fā)蒸騰量ET、平均溫度Tmean、最大溫度Tmax、最小溫度Tmin、凈輻射Rn、日照時(shí)數(shù)SD、飽和水汽壓差VPD、風(fēng)速u、相對(duì)濕度RH。顯然，一年四季的天氣條件是不同的，每個(gè)季節(jié)都有其氣象特點(diǎn)，氣象因子的特點(diǎn)和作物的生長(zhǎng)特點(diǎn)共同作用，影響著作物的需水量數(shù)值，在進(jìn)行作物需水量研究時(shí)，針對(duì)影響因素之間的隨機(jī)變化特征以及不確定性量化的關(guān)系，充分考慮多重因子共同作用以確定不同的時(shí)段、不同的尺度作物需水量與各類影響因素的相關(guān)性關(guān)系。

1.1 作物需水量計(jì)算

ETC=ET0×KC

(1)

式中：ETC—作物需水量；ET0—參照作物蒸發(fā)蒸騰量(mm/d)；KC—綜合作物系數(shù)。

其中，參照作物蒸發(fā)蒸騰量ET0，采用1992年聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的修正彭曼-蒙蒂斯公式進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)已知的氣象因子數(shù)據(jù)，其計(jì)算公式如下：

(2)

式中：es—飽和水汽壓(kPa);ea—實(shí)際水汽壓(kPa);G—土壤熱通量(MJ/m2·d)。

綜合作物系數(shù)KC可采用單作物系數(shù)法和雙作物系數(shù)法確定。

1.2 不同作物各尺度內(nèi)需水量差異的分析方法

根據(jù)河南省惠北水利科學(xué)試驗(yàn)站大田試驗(yàn)資料分析，針對(duì)不同作物的生長(zhǎng)特點(diǎn)，同樣氣象條件下的需水量也是不同的。以小麥、棉花、玉米為例說明。(月尺度作物需水量變化線見圖1)

圖1 月尺度小麥、棉花、玉米需水量均值圖

根據(jù)日平均需水量試驗(yàn)資料分析，需水量從大到小依次為玉米、棉花、小麥，其呈現(xiàn)了氣象因子對(duì)作物的需水量影響。玉米在6-9月份為其生長(zhǎng)周期，棉花在6-9月份也處于成長(zhǎng)期，此階段氣溫高、濕度低，作物需水量大，但由于玉米的葉面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于棉花的葉面積，而葉面積的大小又會(huì)直接影響作物的蒸騰量，故棉花的需水量是小于玉米的。而小麥生育期在10月至來年5月，該時(shí)段內(nèi)氣溫等氣象因子變化相對(duì)平緩，故得出以上結(jié)論。

匯總統(tǒng)計(jì)分析月平均需水量數(shù)值，得出同日尺度統(tǒng)計(jì)分析相同的結(jié)論。其原因是玉米需水量在6-7月份遞增，棉花需水量在4-6月份遞增，而小麥在1-5月份需水量出現(xiàn)遞增，結(jié)合每種作物需水量遞增周期以及降雨和土壤墑情的因素，月尺度和日尺度結(jié)論相同。

從年平均數(shù)值來看，作物需水量數(shù)值排序發(fā)生變化。冬小麥年均值為555.70 mm，棉花年均值為588.90 mm，夏玉米年均值為422.60 mm。棉花年需水量最大，冬小麥次之，夏玉米年需水量最小。其主要原因是棉花月需水量最大，以棉花的月平均需水量為參照水平線，棉花的月需水量大于參考水平線出現(xiàn)了4個(gè)月(5-8月)，而小麥的月需水量大于參考水平線出現(xiàn)了3個(gè)月(3-5月)，玉米的月需水量大于參考水平線出現(xiàn)了3個(gè)月(6-8月)，故從年尺度的需水量分析上我們得出結(jié)論，不同尺度內(nèi)，不同作物的需水量是有著較大變化的。

2 分析作物凈灌溉需水量的方法

2.1 凈灌溉需水量

在作物根系計(jì)劃濕潤(rùn)層水分和自然降水無法滿足作物生長(zhǎng)所需要水分的情況下，需要通過灌溉來滿足作物正常生長(zhǎng)需求。作物在其生長(zhǎng)過程中，需要依靠灌溉所補(bǔ)充的水，稱之為凈灌溉需水量 。灌區(qū)內(nèi)作物的灌溉需求量既和氣象因子緊密相關(guān)，也與作物自身需水特性緊密相連。作物自身需水量是滿足蒸發(fā)蒸騰條件形成植株而需要的水量。而在作物生長(zhǎng)過程中，形成植株體所需要的水量在作物的總需水量中占比極其微小，一般小于百分之一，故認(rèn)為滿足作物生長(zhǎng)條件下棵間蒸發(fā)和植株蒸騰的水量總和即為作物需水量。

凈灌溉用水量的計(jì)算為作物需水量與有效降水量的差。其公式為：

IRi=ETi-Pei-εi

(3)

式中：IRi—灌區(qū)內(nèi)i時(shí)段內(nèi)凈需水量；Pei—有效降雨量；ETi—作物需水量；εi—地下水利用量。

需要注意的是，有效降雨量特指自然降雨中能夠達(dá)到作物的根部土壤，而被土壤充分利用的水量，并非所有的降水量都會(huì)被作物全部利用，一部分水量因徑流或滲漏而損失掉。有效降雨量是計(jì)算過程中重要的因素參數(shù)。

2.2 不同作物各尺度內(nèi)灌溉需水量分析比較

以玉米、小麥、棉花為例(月尺度作物灌溉需水量與有效降水量對(duì)比見圖2)，利用日尺度的灌溉水量資料分析，三種作物灌溉需水量均為正值，這意味著在作物的生長(zhǎng)發(fā)育期，降水量不能保證其生長(zhǎng)需要，仍要進(jìn)行適度的補(bǔ)充灌溉；而匯總統(tǒng)計(jì)月尺度作物灌溉需水量，小麥的灌溉需水量最大，其原因是小麥在1-5月份的生長(zhǎng)發(fā)育期，降水較少，仍需要補(bǔ)灌。而玉米和棉花，由于其生長(zhǎng)周期的7、8、9三個(gè)月份雨水充足，從而降低了灌溉的需求量。從作物灌水年尺度數(shù)據(jù)比較來看，仍是小麥的灌溉需求量較其他兩種作物大，小麥生長(zhǎng)周期為10-12月及來年的1-5月，其生長(zhǎng)周期長(zhǎng)，而棉花和玉米雖然灌溉需求量小，但仍然需要在關(guān)鍵生育期及時(shí)補(bǔ)灌。以上例子充分說明，灌區(qū)內(nèi)作物的灌溉需求量是和氣象因子緊密相關(guān)的。

圖2 月尺度降雨量、小麥、棉花、玉米灌溉需水量均值圖

2.3 灌區(qū)作物灌溉需水量及氣象因子相關(guān)因素分析

利用大田試驗(yàn)資料，我們結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件，分別在日、月、年尺度的基礎(chǔ)上對(duì)不同作物進(jìn)行了分析，通過對(duì)2000—2012年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析得出，小麥、玉米、棉花的灌溉需水量與相對(duì)濕度RH、有效降水量P呈現(xiàn)顯著性的負(fù)相關(guān)，與其他氣象因子呈現(xiàn)出正相關(guān)性。但每種作物不同的生長(zhǎng)、生殖周期與每個(gè)氣象因子的相關(guān)程度是不同的。鑒于作物需水量及影響因子間的不確定的量化及隨機(jī)特征，同時(shí)基于作物需水量與氣象因子之間的不同相關(guān)分析，需建立不同尺度下作物需水量的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，指?dǎo)規(guī)劃作物的需水量變化原因及數(shù)據(jù)趨勢(shì)，利用剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行模型校驗(yàn)，達(dá)到檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷哪康?，從而確定模型的同步性。

3 作物灌溉需水模型建立

基于各種氣象影響因子的作用，按照其相關(guān)性，整理出一部分的數(shù)據(jù)，借助Orgin8.1系統(tǒng)分別在日、月、年三個(gè)時(shí)間尺度上建立作物的灌溉需水量經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型，并使用剩余的資料數(shù)據(jù)對(duì)建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行驗(yàn)證，從而確定作物的需水量在因子作用下的變化狀況，對(duì)了解作物用水需求和灌區(qū)灌水預(yù)測(cè)做出合理的判斷。

3.1 模型建立

以玉米作物日尺度模型為例，根據(jù)氣象因子的日尺度數(shù)據(jù)與作物灌溉需水量之間的聯(lián)系，利用2000、2002、2004、2006、2009年的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的建立，模型如下：

IR=-1.050 6×Pe+1.996 3

(4)

式中:IR—玉米生育期內(nèi)灌區(qū)內(nèi)凈灌溉需水量；Pe—玉米生育期內(nèi)有效降雨量。

如何檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確度，如上所述，需采用2001、2010、2012、2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，并借助擬合指數(shù)W，平均偏離差MBE，置性指數(shù)C，平均離差MAE，決定系數(shù)R2，作為模型精確度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其誤差分析如表1。

表1 日尺度玉米模型檢驗(yàn)的誤差分析表

3.2 灌溉需水量實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比

根據(jù)日尺度玉米模擬的灌溉需水量和實(shí)測(cè)值繪制散點(diǎn)圖(見圖3)，實(shí)測(cè)值與模擬值的回歸線都在1∶1線的附近，充分說明了使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜏y(cè)算的預(yù)測(cè)凈灌溉需水量與實(shí)際的凈灌溉需水量相近。同時(shí)表1中的MBE為負(fù)值，則表明模型預(yù)測(cè)結(jié)果低于作物的實(shí)際凈灌溉需水量。

圖3 日尺度玉米凈灌溉需水量實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比圖

4 作物灌溉需水量的趨勢(shì)性論證及分析

4.1 灌溉需水量Z值統(tǒng)計(jì)

在不同氣候的變化及不同氣象因子的作用下，利用去趨勢(shì)預(yù)置白處理的Mann-Kendall法分析作物需水量和作物灌溉凈需水量之間的關(guān)系，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)作物需水量的趨勢(shì)性變化過程，進(jìn)一步確定灌區(qū)灌溉水量的情況，更好的評(píng)價(jià)模擬的精度，這將對(duì)灌區(qū)預(yù)報(bào)，了解農(nóng)作物灌溉用水的趨勢(shì)起到非常重要的作用。

作物的灌溉需水量，趨勢(shì)變化的顯著水平是通過Z值來體現(xiàn)和評(píng)價(jià)的，Z為正值，表示為上升的趨勢(shì)，如Z為負(fù)值，表示為下降的趨勢(shì)。以玉米月尺度灌溉需水量的趨勢(shì)性分析為例，見圖4。由圖4可以看出，玉米的灌溉需水量在6-7月呈顯著性增加趨勢(shì)(α=0.05)，且最大增加值發(fā)生在7月份，增加值為8.987 mm/月，而在8、9月份則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

圖4 月尺度玉米灌溉需水量Z值統(tǒng)計(jì)值圖

由此得出結(jié)論，通過作物統(tǒng)計(jì)值Z的柱狀圖評(píng)價(jià)影響作物需水量的顯著性水平，其充分表示各因子在該階段的作用下影響需水量的顯著程度，同時(shí)也通過Z柱狀圖充分體現(xiàn)灌溉需水量的趨勢(shì)，為確定灌區(qū)需水量預(yù)報(bào)提供依據(jù)。

4.2 時(shí)間尺度下的氣象因子影響的趨勢(shì)性分析

作物在各時(shí)間尺度上受氣象因子影響的程度不同，結(jié)合作物需水量變化的趨勢(shì)以及形成原因，分析時(shí)間尺度影響灌溉需水量的趨勢(shì)性結(jié)論。以影響玉米灌溉需水量氣象因子月尺度的數(shù)據(jù)分析為例，作物灌溉需水量與P、RH因子呈負(fù)相關(guān)，與SD、VPD、Rn、Tmean、Tmax、Tmin因子呈正相關(guān)，根據(jù)各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析，各因子系數(shù)絕對(duì)值的大小依次為P>Tmin >Tmean>Tmax>SD>RH>VPD>Rn，P在6、7月份呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，Tmean、Tmax等溫度因子顯著上升和增加，則玉米灌溉需水量表現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，而隨著8、9月份P呈增加趨勢(shì)，Tmean、Tmax、RH、Rn等影響因子顯著減小，使得玉米的灌溉需水量進(jìn)一步降低，故在分析作物的灌溉需水量時(shí)需綜合考慮各因子在不同尺度上的影響，結(jié)合不同作物的生長(zhǎng)條件，科學(xué)論證其灌溉需水量的趨勢(shì)，進(jìn)一步做好灌區(qū)灌水預(yù)測(cè)和用水管理。

5 結(jié)語

通過對(duì)灌區(qū)主要農(nóng)作物生長(zhǎng)特點(diǎn)的分析，研究了在不同時(shí)間尺度內(nèi)作物需水量及灌溉需水量之間的關(guān)系和變化趨勢(shì)。利用惠北水利科學(xué)試驗(yàn)站多年大田試驗(yàn)資料，對(duì)不同時(shí)間尺度上的部分氣象因子建立冬小麥、夏玉米、夏棉花在不同時(shí)間尺度上的灌溉需水量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，均能?zhǔn)確預(yù)測(cè)作物的灌溉需水量；作物灌溉需水量趨勢(shì)分析采用去趨勢(shì)預(yù)置白處理的Mann-Kendall模型，定量分析了引黃灌區(qū)主要作物不同時(shí)間尺度灌溉需水量的變化趨勢(shì)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)灌區(qū)作物需水量趨勢(shì)分析，為灌區(qū)引黃需水量研究、灌區(qū)精細(xì)化灌溉提供了先進(jìn)的技術(shù)支持，同時(shí)作為節(jié)水型農(nóng)業(yè)灌溉的重要組成部分，對(duì)了解和預(yù)測(cè)灌區(qū)的灌溉水量趨勢(shì)具有指導(dǎo)意義。