楊曉慧 王碧勝 孫筱璐 侯靳錦 徐夢(mèng)杰 王志軍 房全孝

冬小麥對(duì)水分脅迫響應(yīng)的模型模擬與節(jié)水滴灌制度優(yōu)化

楊曉慧 王碧勝*孫筱璐 侯靳錦 徐夢(mèng)杰 王志軍 房全孝*

青島農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院, 山東青島 266109

滴灌技術(shù)結(jié)合節(jié)水灌溉制度可顯著提高作物水分利用效率, 但針對(duì)滴灌條件下冬小麥節(jié)水灌溉制度的優(yōu)化研究相對(duì)較少, 利用作物模型優(yōu)化節(jié)水灌溉制度可以彌補(bǔ)田間試驗(yàn)的不足, 對(duì)于作物精確灌溉具有重要的指導(dǎo)意義。本研究利用膠東冬小麥滴灌節(jié)水試驗(yàn)數(shù)據(jù)(2016—2019年)評(píng)價(jià)了根區(qū)水質(zhì)模型(RZWQM-CERES)的適應(yīng)性, 并模擬評(píng)價(jià)了不同節(jié)水滴灌制度對(duì)冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的影響, 以篩選最佳節(jié)水滴灌制度。結(jié)果表明RZWQM- CERES可以較好地模擬土壤水分、冬小麥生長(zhǎng)和產(chǎn)量對(duì)不同滴灌處理和季節(jié)的響應(yīng), 其中模擬0～90 cm土壤貯水量的均方根誤差(RMSE)為22.7～32.3 mm、相對(duì)均方根誤差(NRMSE)為11.9%～16.3%、決定系數(shù)(2)為0.52～0.69, 模擬收獲期生物量的RMSE為1184～1904 kg hm-2、NRMSE為9.9%～16.8%、2為0.67, 模擬產(chǎn)量的RMSE為361～491 kg hm–2、NRMSE為5.7%～7.8%、2為0.75。長(zhǎng)期模擬結(jié)果表明該地區(qū)冬小麥需水關(guān)鍵期為孕穗期(豐水年和平水年)或拔節(jié)期(枯水年)。針對(duì)不同降水年型冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率對(duì)灌溉量的響應(yīng)差異, 篩選滴灌條件下冬小麥最佳灌溉制度為: 豐水年在拔節(jié)期和開(kāi)花期各灌水45 mm; 平水年(或枯水年)在拔節(jié)期、孕穗期及開(kāi)花期各灌水35 mm (或45 mm)。本研究結(jié)果擴(kuò)展了RZWQM-CERES優(yōu)化冬小麥滴灌制度的應(yīng)用潛力, 為實(shí)施冬小麥精確灌溉提供了重要的技術(shù)支持。

冬小麥; 水分脅迫; 滴灌; 灌溉制度; RZWQM-CERES; 作物產(chǎn)量; 水分利用效率

水分是我國(guó)北方冬小麥生長(zhǎng)的重要限制因素[1], 華北地區(qū)冬小麥生育期需水總量在400～450 mm左右, 但生育期內(nèi)降雨量?jī)H有150～200 mm, 遠(yuǎn)低于冬小麥需水量, 水分虧缺量達(dá)250～300 mm, 其中拔節(jié)、抽穗與灌漿期水分虧缺嚴(yán)重[2]。因此灌溉補(bǔ)水是確保冬小麥高產(chǎn)的重要措施, 其中節(jié)水灌溉作為緩解水資源短缺、提高冬小麥水分利用效率的重要手段被廣泛應(yīng)用[3]。關(guān)于冬小麥節(jié)水灌溉制度篩選和優(yōu)化已開(kāi)展了諸多研究。在華北地區(qū), 張喜英[4]提出地下水嚴(yán)重超采區(qū)可消減冬小麥生育期灌水量,只在拔節(jié)期灌溉; 而付佳祥等[5]推薦在拔節(jié)期和開(kāi)花期各灌水75 mm為冬小麥最佳灌溉制度。在關(guān)中地區(qū), 呼紅偉[6]推薦冬小麥拔節(jié)期進(jìn)行灌溉, 而宋同等[7]則認(rèn)為在灌漿期灌溉最優(yōu)。上述研究表明, 由于各地區(qū)的土壤和氣候條件不同, 導(dǎo)致冬小麥最佳灌溉制度存在差異, 在一定程度上限制了研究結(jié)果在節(jié)水灌溉中的應(yīng)用[2-7]。

近年來(lái), 作物模型在水分管理研究中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛, 表現(xiàn)出較強(qiáng)的應(yīng)用潛力[8-11,17-21]。Guo等[8]評(píng)價(jià)了AquaCrop模型模擬畦灌條件下冬小麥生物量、產(chǎn)量以及土壤含水量的能力, 推薦在當(dāng)?shù)毓喔戎贫鹊幕A(chǔ)上增加越冬期灌溉, 并推遲春灌到拔節(jié)期灌溉。王文佳等[9]利用CROPWAT-DSSAT模型篩選了關(guān)中地區(qū)冬小麥的最優(yōu)灌溉制度為豐水年在越冬、返青和拔節(jié)期均溝灌25 mm, 平水年在越冬、返青和拔節(jié)期分別溝灌50、50和25 mm, 枯水年在越冬、返青和拔節(jié)期分別溝灌25、75和50 mm, 這一結(jié)果為當(dāng)?shù)囟←溇_灌溉提供了重要支持。房全孝等[2,10]驗(yàn)證評(píng)價(jià)了RZWQM (root zone water quality model)-CERES (crop estimation through resource and environment synthesis)在漫灌條件下模擬土壤水分動(dòng)態(tài)及其對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響, 并在山東禹城地區(qū)篩選出最優(yōu)灌溉制度為拔節(jié)和孕穗期各灌水60 mm, 而在河北欒城地區(qū)冬小麥最佳灌溉制度為播前、拔節(jié)、孕穗和灌漿期各灌水75 mm。Xu等[11]評(píng)價(jià)了RZWQM-CERES模擬涇惠渠灌區(qū)畦灌條件下冬小麥土壤水分、產(chǎn)量和地上部生物量的適應(yīng)性, 并提出該地區(qū)冬小麥的最優(yōu)灌溉制度。

以上冬小麥灌溉制度優(yōu)化的研究主要以傳統(tǒng)灌溉方式(漫灌和畦灌)為基礎(chǔ), 該灌溉方式效率較低且灌溉量較難精確控制。而噴灌和滴灌技術(shù)具有可控性高、節(jié)水效果明顯等優(yōu)勢(shì), 可顯著提高玉米[12-13]和棉花[14]等作物的產(chǎn)量(15%～20%)及水分利用效率(18%～30%), 但關(guān)于滴灌條件下冬小麥節(jié)水制度研究相對(duì)較少[15-16]。近年來(lái)RZWQM-CERES用于滴灌條件下玉米[17-20]和棉花[21]的節(jié)水灌溉制度優(yōu)化研究取得較好的模擬效果, 但是針對(duì)滴灌條件下冬小麥生長(zhǎng)及產(chǎn)量對(duì)水分脅迫的響應(yīng)模擬及節(jié)水灌溉制度優(yōu)化鮮有報(bào)道。隨著滴灌技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛, 篩選和優(yōu)化滴灌條件下節(jié)水灌溉制度對(duì)于實(shí)施冬小麥精確灌溉具有重要的指導(dǎo)意義。鑒于此, 本研究首先驗(yàn)證、評(píng)價(jià)RZWQM和CERES (crop environment resource synthesis)結(jié)合模型(RZWQM- CERES)[22]模擬滴灌條件下土壤水分、冬小麥生長(zhǎng)、產(chǎn)量及農(nóng)田蒸散的能力和適應(yīng)性, 然后利用驗(yàn)證的模型和長(zhǎng)時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)詳細(xì)的節(jié)水灌溉制度模擬實(shí)驗(yàn), 篩選和優(yōu)化膠東地區(qū)滴灌條件下冬小麥高效節(jié)水灌溉制度, 為冬小麥精確灌溉提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 冬小麥滴灌節(jié)水試驗(yàn)與數(shù)據(jù)觀測(cè)

田間試驗(yàn)于2016—2019年在青島農(nóng)業(yè)大學(xué)膠州試驗(yàn)站(36°27′N, 120°5′E)進(jìn)行, 該試驗(yàn)區(qū)屬半濕潤(rùn)半干旱區(qū), 2016—2019年3年度冬小麥生育期內(nèi)平均氣溫分別為9.5℃、8.8℃、9.5℃ (圖1-a); 平均太陽(yáng)輻射量分別為14.6、13.8和13.6 MJ m–2d–1(圖1-b); 2016—2017年冬小麥生育期內(nèi)降雨量為90.5 mm, 主要集中在10月和5月; 2017—2018年降雨量為174.0 mm, 主要集中在10月和5月; 2018—2019年降雨量為159.4 mm, 主要集中在4月和6月(圖1-c)。試驗(yàn)區(qū)土壤類型為沙姜黑土, 其土壤容重為觀測(cè)值、土壤水力學(xué)參數(shù)通過(guò)校正得到(表1)。試驗(yàn)站點(diǎn)地下水位埋深較高, 常年在1.0～2.0 m波動(dòng), 對(duì)農(nóng)田蒸散有一定的補(bǔ)充作用[23]。試驗(yàn)站點(diǎn)氣象站觀測(cè)獲取每天氣象數(shù)據(jù)(包括太陽(yáng)輻射、降水、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速等)作為模型的輸入數(shù)據(jù)。

試驗(yàn)設(shè)計(jì)包括5個(gè)灌溉處理: CK (根據(jù)當(dāng)?shù)毓芾矸登嗥谄韫?0 mm)、T1 (不灌水)、T2 (拔節(jié)期滴灌40 mm)、T3 (開(kāi)花期滴灌40 mm)、T4 (拔節(jié)期和開(kāi)花期各滴灌40 mm), 每個(gè)處理3次重復(fù), 共3個(gè)冬小麥生長(zhǎng)季(2016—2019年), 播種時(shí)間為10月13日至20日, 收獲時(shí)間為翌年6月12日至16日, 采用“一帶兩行”滴灌模式即每隔1行小麥鋪設(shè)1條滴灌帶, 每個(gè)小區(qū)安裝一個(gè)水表控制灌水量。其他管理措施各處理都一致, 施肥量根據(jù)當(dāng)?shù)毓芾砹?xí)慣, 以滿足冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育需要, 具體試驗(yàn)管理措施見(jiàn)王志軍等[15]。

主要觀測(cè)數(shù)據(jù)包括: 0～90 cm不同層次的土壤水分含量(7～14 d觀測(cè)1次)、地上部生物量(7～14 d觀測(cè)1次)和籽粒產(chǎn)量(收獲期觀測(cè)), 具體見(jiàn)王志軍等[15]。冬小麥農(nóng)田蒸散量(ET)根據(jù)農(nóng)田水量平衡方法估算[15](公式1), 該公式中徑流量一般不考慮(= 0), 地下水補(bǔ)充量在地下水埋深區(qū)也不考慮[15,24](= 0), 而在地下水淺埋區(qū)需要考慮(> 0), 但是觀測(cè)難度較大[23]。本文估算ET時(shí)考慮兩種情況: (1)不考慮地下水補(bǔ)充的農(nóng)田蒸散(ET_m1,= 0); (2)考慮地下水補(bǔ)充的農(nóng)田蒸散(ET_m2,> 0), 此時(shí)利用模型模擬的地下水補(bǔ)充量()和公式(1)進(jìn)行估算。

圖1 2016–2019年冬小麥生育期內(nèi)逐日(a)最高氣溫(Tmax)和最低氣溫(Tmin), (b)太陽(yáng)輻射量及(c)降雨量

表1 膠州試驗(yàn)站土壤水力學(xué)參數(shù)的校正結(jié)果

ET =+++ Δ–(1)

式中, ET為農(nóng)田蒸散量估算值(單位為mm);= 冬小麥生育期內(nèi)灌溉量(mm);= 冬小麥生育期內(nèi)降水量, mm;為地下水補(bǔ)充量, 單位mm;為冬小麥生育期開(kāi)始時(shí)和結(jié)束時(shí)土壤貯水量的變化量, mm;為徑流量, 單位mm。

1.2 RZWQM-CERES水分脅迫過(guò)程模擬、模型參數(shù)優(yōu)化及評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.2.1 RZWQM-CERES模型水分運(yùn)移及水分脅迫模擬過(guò)程 RZWQM模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部研發(fā)的一種農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和資源管理模型[10], 模型整合了物理運(yùn)移、化學(xué)反應(yīng)、養(yǎng)分循環(huán)、殺蟲(chóng)劑反應(yīng)、作物生長(zhǎng)和管理措施6大模塊。Ma等[22]將RZWQM模型與CERES (crop environment resource synthesis)模塊相結(jié)合得到RZWQM-CERES結(jié)合模型, 其中RZWQM為CERES提供作物生長(zhǎng)發(fā)育所需的土壤水分、溫度、養(yǎng)分等環(huán)境要素, CERES通過(guò)模擬作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程得到作物吸收利用土壤水分、養(yǎng)分以及作物生長(zhǎng)的數(shù)據(jù)為RZWQM提供計(jì)算土壤水分平衡、養(yǎng)分平衡數(shù)據(jù)來(lái)源[24], 該結(jié)合模型在作物水分管理和氮素管理等方面應(yīng)用十分廣泛, 表現(xiàn)出較好的模擬效果[2,10-11,17-22]。模型利用Green-Ampt和Richards方程描述土壤水分入滲過(guò)程及土壤水分再分配過(guò)程[22], 滴灌過(guò)程在模型中當(dāng)作降雨過(guò)程, 且滴灌強(qiáng)度(降雨強(qiáng)度)小于土壤飽和導(dǎo)水率, 不會(huì)形成徑流[19]。模型中水分脅迫系數(shù)WSF[25](公式2)其值越小水分脅迫越大, 為1時(shí)無(wú)水分脅迫。

式中, EP0(潛在蒸騰量)利用改進(jìn)的Shuttleworth- Wallace ET模型[26]計(jì)算得到。潛在根系吸水(TRWUP)是關(guān)于根長(zhǎng)密度、深度、根系分布和實(shí)際土壤含水量之間的函數(shù)[26](公式3)。

式中,RLV(i)為第層的根長(zhǎng)密度(單位為cmcm–3);k為常數(shù), 取0.00132;2為常數(shù), 當(dāng)土壤水排水下限大于等于0.30 cmcm–3時(shí),2取45.0; 當(dāng)土壤水排水下限小于0.30 cmcm–3時(shí),2=130LL(i);3為常數(shù), 取7.01;sw(i)為第層土壤體積含水率(單位為cm cm–3);LL(i)為第層作物可利用水分下限(單位為cm cm–3); Δ(i)為土層的深度(單位為cm)。

1.2.2 RZWQM-CERES參數(shù)校正和模型驗(yàn)證

模型校正選取灌溉量最高畦灌處理(CK, 施肥量滿足作物需要)的觀測(cè)數(shù)據(jù)(包括土壤水分、作物生長(zhǎng)、發(fā)育以及農(nóng)田蒸散數(shù)據(jù)), 以獲取試驗(yàn)站點(diǎn)條件下合理的土壤水力學(xué)參數(shù)和作物遺傳參數(shù)。其他滴灌處理(T1、T2、T3、T4)的觀測(cè)數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證和評(píng)價(jià)模型在滴灌條件下的適應(yīng)性。模型校正過(guò)程中, 首先利用模型中PEST (Parameter ESTmation)工具進(jìn)行優(yōu)化土壤參數(shù)和作物參數(shù), 但該方法會(huì)導(dǎo)致參數(shù)極端值(接近參數(shù)的最大值或最小值)和模型參數(shù)過(guò)度優(yōu)化(over-fit)問(wèn)題[24], 不能很好地平衡模型的整體模擬效果(如土壤水分和作物產(chǎn)量等)。因此我們?cè)赑EST優(yōu)化的基礎(chǔ)上用試錯(cuò)法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步校正[10,19]: 首先根據(jù)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)校正土壤水力學(xué)參數(shù), 包括土壤飽和導(dǎo)水率和田間持水量(表1), 然后根據(jù)冬小麥生長(zhǎng)和生育期指標(biāo)校正作物遺傳參數(shù)(表2)。

表2 RZWQM-CERES模型冬小麥遺傳參數(shù)校正結(jié)果

1.2.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)分析 本研究評(píng)價(jià)模型模擬結(jié)果的指標(biāo)包括平均相對(duì)誤差(mean relative error, MRE)、決定系數(shù)(2)、均方根誤差(root mean square error, RMSE)、相對(duì)均方根誤差(relative root mean square error, NRMSE)、以及模型有效系數(shù)(efficiency, E)[2,10]。采用SPSS軟件進(jìn)行配對(duì)檢驗(yàn), 顯著水平<0.05。

式中,P為第個(gè)模擬值;O為第個(gè)實(shí)測(cè)值;avg為實(shí)測(cè)平均值;avg為模擬平均值;為模擬值或?qū)崪y(cè)值的個(gè)數(shù)。

1.3 冬小麥節(jié)水滴灌制度優(yōu)化

根據(jù)膠東地區(qū)降水條件、灌溉試驗(yàn)結(jié)果以及當(dāng)?shù)氐墓喔攘?xí)慣, 結(jié)合不同生育時(shí)期的冬小麥的需水規(guī)律, 本研究利用RZWQM-CERES模型設(shè)計(jì)了包括5個(gè)灌溉時(shí)期, 包括返青期(T; 3月15日)、拔節(jié)期(J; 4月1日)、孕穗期(B; 4月15日)、開(kāi)花期(F; 5月1日)、灌漿期(G; 5月15日), 以及12種單次灌溉量(5、10、15、20、25、30、35、40、45、50、55和60 mm)和5種灌溉次數(shù)(從在1個(gè)時(shí)期僅灌溉1次到在5個(gè)不同時(shí)期灌溉5次), 共計(jì)形成372種不同的灌溉制度。然后結(jié)合1980—2019年的氣象數(shù)據(jù), 進(jìn)行情景模擬, 以篩選出膠東地區(qū)冬小麥滴灌條件下的最優(yōu)灌溉制度。

為評(píng)價(jià)冬小麥生育期內(nèi)降水對(duì)灌溉制度優(yōu)化的影響, 根據(jù)1980—2019年冬小麥生育期內(nèi)的降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算干燥指數(shù)(公式9)并劃分降水年型[27]。干燥指數(shù)大于0.35為豐水年, 小于–0.35為枯水年, 介于–0.35～0.35之間為平水年。其中, 豐水年冬小麥生育期內(nèi)平均降水量為240.6 mm (12年); 平水年為174.6 mm (11年); 枯水年為130.8 mm (17年)。上述長(zhǎng)期模擬結(jié)果根據(jù)3種降水年型進(jìn)行分析。

式中,為干燥指數(shù);為生育期內(nèi)降水量;為多年生育期內(nèi)平均降水量;為多年生育期內(nèi)降水量均方差。

2 結(jié)果與分析

2.1 RZWQM-CERES模型的校正與驗(yàn)證結(jié)果

2.1.1 土壤水分模擬結(jié)果 模型校正結(jié)果(畦灌處理CK)表明0～90 cm土壤貯水量的模擬值與實(shí)測(cè)值呈相似的變化趨勢(shì)(圖2-a), 其RMSE為23.4 mm, MRE為9.6%,2為0.65, NRMSE為11.9%, 模型有效系數(shù)為0.56 (表3)。模型的驗(yàn)證結(jié)果(4個(gè)滴灌處理)與校正結(jié)果接近, 且各處理模擬值與實(shí)測(cè)值呈相似的變化趨勢(shì)(圖2-b～e), 其0～90 cm土壤貯水量的RMSE為22.7～32.3 mm, MRE為10.5%～15.3%,2為0.52～0.69, NRMSE為12.3%～16.3%, 這一結(jié)果與該模型模擬漫灌條件下的土壤貯水量結(jié)果相似(RMSE在23.8～37.3 mm之間)[2], 模型有效系數(shù)為0.24～0.55 (表3), 這與房全孝等[10]和Hu等[28]的模擬結(jié)果接近?？梢?jiàn)模型可以較好地模擬滴灌條件下土壤水分動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。后兩季冬小麥越冬期的土壤貯水量模擬結(jié)果均高于觀測(cè)值(圖2)與后兩季小麥初始含水量(10月)偏高有關(guān)[2,11]。

2.1.2 冬小麥生育期和地上部生物量模擬結(jié)果

RZWQM-CERES模擬(校正結(jié)果: 處理CK)的3季冬小麥開(kāi)花期分別為5月13日、5月11日、5月9日, 成熟期分別為6月9日、6月7日、6月4日。與觀測(cè)的開(kāi)花期(分別為5月11日、5月8日、5月6日)和成熟期(分別為6月11日、6月9日、6月5日)基本一致, 模擬的開(kāi)花期和成熟期的RMSE分別為2.2 d和1.7 d。模型驗(yàn)證結(jié)果(處理T1～T4)表明各處理模擬的開(kāi)花期和成熟期與觀測(cè)值一致(開(kāi)花期在5月5日到5月10日之間、成熟期在6月6日到6月13日之間), 其RMSE分別為1.9 d (開(kāi)花期)和2.5 d (成熟期)。模擬和觀測(cè)的開(kāi)花期和成熟期在不同處理間差異較小(小于3 d)。以上結(jié)果說(shuō)明RZWQM-CERES模型可以較好地模擬膠東地區(qū)不同灌溉條件下冬小麥的生育期。

模型模擬的地上部生物量動(dòng)態(tài)變化與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)一致(圖3), 其校正結(jié)果的RMSE為1472 kghm–2, MRE為18.0%, NRMSE為17.8%,2為0.89; 驗(yàn)證結(jié)果的總體RMSE為1181～1629 kghm–2, MRE為16.2%～22.7%, NRMSE為13.9%～22.3%,2為0.84～0.94, E為0.80, 且高水處理(MRE為16.2%)模擬結(jié)果優(yōu)于低水處理(MRE為16.6%～22.7%)。這些結(jié)果與在欒城、禹城等站點(diǎn)模擬冬小麥生物量效果接近(RMSE分別為450～1880 kghm–2和1460～1560 kghm–2)[10]。

2.1.3 冬小麥?zhǔn)斋@期生物量和產(chǎn)量模擬結(jié)果 模型模擬3個(gè)冬小麥生長(zhǎng)季收獲期生物量(校正結(jié)果)的RMSE為1904 kghm–2, MRE為14.8%, NRMSE為16.8%; 驗(yàn)證結(jié)果的RMSE為1184 kghm–2, MRE為8.6%, NRMSE為9.9%,2為0.67 (表3)。這與Fang等[2]和Hu等[28]利用該模型模擬冬小麥地上部生物量結(jié)果接近(RMSE為598～1880 kghm–2)。模擬值與實(shí)測(cè)值隨灌水量增加呈相似的變化趨勢(shì), 且多數(shù)模擬值在觀測(cè)值的誤差范圍之內(nèi)(圖4-a～c)。但2018—2019年的畦灌處理(CK)的模擬值明顯高于觀測(cè)值(圖4-c), 這與地上部生物量動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果一致(圖3-a)。

圖2 2016–2019年RZWQM-CERES模擬不同灌溉處理下0～90 cm土壤貯水量(mm)與實(shí)測(cè)值對(duì)比

表3 2016–2019年RZWQM-CERES模擬不同灌溉處理下0～90 cm土壤貯水量、收獲期生物量、產(chǎn)量及農(nóng)田蒸散量與觀測(cè)值對(duì)比

(續(xù)表3)

CK表示返青期畦灌80 mm, T1表示不灌水, T2表示拔節(jié)期滴灌40 mm, T3表示開(kāi)花期滴灌40 mm, T4表示拔節(jié)期和開(kāi)花期各滴灌40 mm。

CK means border irrigation of 80 mm at turn greening stage, T1 means no irrigation, T2 means drip irrigation of 40 mm at the jointing stage, T3 means drip irrigation of 40 mm at flowering stage, and T4 means drip irrigation of 40 mm at jointing stage and flowering stage.

圖3 2016–2019年RZWQM-CERES模擬不同灌溉處理下動(dòng)態(tài)生物量與實(shí)測(cè)值對(duì)比

縮寫(xiě)同表3。Abbreviations are the same as those given in Table 3.

模型模擬籽粒產(chǎn)量(校正結(jié)果)的RMSE為 361 kghm–2, MRE為4.2%, NMRSE為5.7% (表3); 驗(yàn)證結(jié)果產(chǎn)量的RMSE為491 kghm–2, MRE為6.3%, NMRSE為7.8% (表3)。這與該模型模擬漫灌條件下冬小麥產(chǎn)量的結(jié)果相似[2,28](RMSE為71～670 kghm–2)。3個(gè)生長(zhǎng)季不同處理模擬值多數(shù)在實(shí)測(cè)值的誤差范圍之內(nèi), 其中2018—2019年的CK處理的模擬產(chǎn)量高于實(shí)測(cè)值(圖4-f)。綜上RZWQM-CERES模擬的生物量、產(chǎn)量對(duì)灌溉處理的響應(yīng)與觀測(cè)結(jié)果具有較好的一致性(生物量:2為0.67; 產(chǎn)量:2為0.75), 說(shuō)明模型可以較好地反映滴灌條件下不同灌溉處理對(duì)冬小麥生物量和產(chǎn)量的影響。

2.1.4 農(nóng)田蒸散模擬結(jié)果 RZWQM-CERES模擬的冬小麥農(nóng)田蒸散均高于估算值, RMSE分別為117.3 mm (校正結(jié)果)和153.0 mm (驗(yàn)證結(jié)果), 其主要原因是農(nóng)田蒸散估算方法沒(méi)有考慮地下水的補(bǔ)充作用[15]。由于試驗(yàn)區(qū)地下水埋深在1.0～2.0 m之間波動(dòng), 在冬小麥季具有明顯的土壤水分補(bǔ)充作用。模型模擬的地下水對(duì)土壤水分補(bǔ)給平均為136.6 mm, 約占模擬農(nóng)田蒸散量的32.7%。在禹城地區(qū)(地下水位1.6～2.4 m之間), 劉士平等[29]發(fā)現(xiàn)地下水對(duì)冬小麥耗水的補(bǔ)給量為75.6 mm, 約占農(nóng)田蒸散量的16.6%, 這可能與該地區(qū)灌溉量較大(>250 mm)且地下水位較深有關(guān)。根據(jù)模型模擬的地下水補(bǔ)給量修正農(nóng)田蒸散量估算結(jié)果(公式1)與模擬值變化趨勢(shì)一致(圖5和表3), 其2為0.69, RMSE為29.6 mm, MRE為6.3%, NRMSE為7.1%。由于地下水對(duì)冬小麥的補(bǔ)充作用受地下水位埋深和作物根系深度的影響較為復(fù)雜、觀測(cè)難度大[29], 對(duì)于該模型模擬的地下水補(bǔ)充量需要進(jìn)一步驗(yàn)證。

2.2 不同降水年型下冬小麥灌溉制度的優(yōu)化

2.2.1 不同灌溉制度對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響

1980—2019年長(zhǎng)期模型模擬結(jié)果表明只灌1次水時(shí), 產(chǎn)量隨灌水量的增加而增加, 不同降水年型均以灌溉方案J (拔節(jié)期灌水1次)和灌溉方案B (孕穗期灌水1次)的產(chǎn)量較高, 其中豐水年和平水年灌溉方案B優(yōu)于處理J (圖6-a1和b1), 而枯水年以灌溉方案J相對(duì)較好(圖6-c1), 3種降水年型下灌溉方案G (灌漿期灌水1次)在不同灌水量下的對(duì)產(chǎn)量的影響不明顯?？梢钥闯鲐S水年和平水年冬小麥的需水關(guān)鍵期為孕穗期, 枯水年時(shí)需水關(guān)鍵期為拔節(jié)期。在灌2次水時(shí), 豐水年(圖6-a2)和枯水年(圖6-c2)內(nèi)灌溉方案JF (拔節(jié)期和開(kāi)花期各灌水1次)產(chǎn)量最高, 平水年(圖6-b2)以灌溉方案JB (拔節(jié)期和孕穗期各灌水1次)產(chǎn)量最高。在灌3次水時(shí), 冬小麥產(chǎn)量隨灌水量增加達(dá)到峰值, 其中灌溉方案JBF (拔節(jié)期、孕穗期和開(kāi)花期各灌水1次)在豐水年單次灌水35 mm (圖6-a3)、平水年單次灌水40 mm (圖6-b3)、枯水年單次灌水60 mm (圖6-c3)時(shí)產(chǎn)量最高。在灌4次水時(shí), 豐水年和平水年灌水方案JBFG (拔節(jié)期、孕穗期、開(kāi)花期和灌漿期各灌水1次)在單次灌水30 mm時(shí)產(chǎn)量最高(圖6-a4和b4), 枯水年灌溉方案TJBF (返青期、拔節(jié)期、孕穗期和開(kāi)花期各灌水1次)在單次灌水45 mm時(shí)產(chǎn)量最高(圖6-c4)。在灌5次水時(shí), 豐水年、平水年和枯水年分別在單次灌水25 mm (圖6-a5)、30 mm (圖6-b5)和35 mm (圖6-c5)時(shí)產(chǎn)量達(dá)到峰值。

圖4 2016–2019年RZWQM-CERES模擬不同灌溉處理收獲期生物量和產(chǎn)量與實(shí)測(cè)值對(duì)比

縮寫(xiě)同表3。Abbreviations are the same as those given in Table 3.

圖5 2016–2019年RZWQM-CERES模擬不同灌溉處理農(nóng)田蒸散(ET_S)與不考慮(或考慮)地下水補(bǔ)充的農(nóng)田蒸散估算值ET_m1 (或ET_m2) (公式1)對(duì)比

縮寫(xiě)同表3。Abbreviations are the same as those given in Table 3.

圖6 不同降水年型下RZWQM-CERES模擬的冬小麥產(chǎn)量對(duì)灌溉量和灌溉次數(shù)的響應(yīng)

子圖標(biāo)題中字母a為豐水年, b為平水年, c為枯水年; 數(shù)字1表示灌溉1次, 2表示灌溉2次, 3表示灌溉3次, 4表示灌溉4次, 5表示灌溉5次。灌溉處理中Rainfed表示雨養(yǎng), T表示返青期灌溉, J表示拔節(jié)期灌溉, B表示孕穗期灌溉, F表示開(kāi)花期灌溉, G表示灌漿期灌溉。

In the sub-figures, letters “a” refers to wet year, “b” refers to normal year, and “c” refers to dry year; and numbers of 1 means irrigation once, 2 means irrigation twice, 3 means irrigation three times, 4 means irrigation four times, and 5 means irrigation five times. In the irrigation treatments, Rainfed means rainfed, T means the irrigation at the turning green stage, J means the irrigation at the jointing stage, B means the irrigation at the booting stage, F means the irrigation at the flowering stage, and G means the irrigation at the filling stage.

2.2.2 不同灌溉制度對(duì)冬小麥水分利用效率的影響

在灌1次水時(shí), 多數(shù)灌溉方案的水分利用效率隨灌水量的增加而增加, 不同降水年型下均以灌溉方案J和灌溉方案B較高, 其中豐水年和平水年以灌溉方案B較高(圖7-a1和b1), 而枯水年以灌溉方案J相對(duì)較高(圖7-c1), 3種降水年型下灌溉方案G的水分利用效率隨灌水量增加持續(xù)下降。在灌2次水時(shí), 豐水年和平水年各灌溉方案的水分利用效率隨灌水量先增加后降低, 其中豐水年以灌溉方案JF (拔節(jié)期和開(kāi)花期各灌1次)單次灌溉45 mm時(shí)的水分利用效率最高(圖7-a2), 平水年以灌溉方案JB (拔節(jié)期和孕穗期各灌水1次)單次灌水40 mm時(shí)的水分利用效率最高(圖7-b2); 枯水年水分利用效率隨灌水量增加持續(xù)增加, 其中以灌溉方案JF (拔節(jié)期和開(kāi)花期各灌水1次)最優(yōu)(圖7-c2)。3種降水年型下灌溉方案FG (開(kāi)花期和灌漿期各灌水1次)的水分利用效率隨灌水量持續(xù)降低。在灌3水次時(shí), 冬小麥水分利用效率隨灌水量先增加后降低, 灌溉方案JBF (拔節(jié)期、孕穗期和開(kāi)花期各灌水1次)分別在豐水年和平水年單次灌水35 mm (圖7-a3和b3)和枯水年單次灌水45 mm (圖7-c3)時(shí)水分利用效率最高。在灌4次水時(shí), 灌溉方案JBFG (拔節(jié)期、孕穗期、開(kāi)花期和灌漿期)分別在豐水年和平水年單次灌水30 mm (圖7-a4和b4)、灌溉方案TJBF (返青期、拔節(jié)期、孕穗期和開(kāi)花期各灌水1次)在枯水年單次灌水40 mm (圖7-c4)時(shí)水分利用效率最高。在灌5次水時(shí), 豐水年、平水年、枯水年分別在單次灌水25 mm (圖7-a5)、20 mm (圖7-b5)和35 mm (圖7-c5)時(shí)水分利用效率最高。

圖7 不同降水年型下RZWQM-CERES模擬的冬小麥水分利用效率(WUE)對(duì)灌溉量和灌溉次數(shù)的響應(yīng)

子圖標(biāo)題中字母a為豐水年, b為平水年, c為枯水年; 數(shù)字1表示灌溉1次, 2表示灌溉2次, 3表示灌溉3次, 4表示灌溉4次, 5表示灌溉5次。灌溉處理中Rainfed表示雨養(yǎng), T表示返青期灌溉, J表示拔節(jié)期灌溉, B表示孕穗期灌溉, F表示開(kāi)花期灌溉, G表示灌漿期灌溉。

In the sub-figures, letters “a” refers to wet year, “b” refers to normal year, and “c” refers to dry year; and numbers of 1 means irrigation once, 2 means irrigation twice, 3 means irrigation three times, 4 means irrigation four times, and 5 means irrigation five times. In the irrigation treatments, Rainfed means rainfed, T means the irrigation at the turning green stage, J means the irrigation at the jointing stage, B means the irrigation at the booting stage, F means the irrigation at the flowering stage, and G means the irrigation at the filling stage.

2.2.3 冬小麥最優(yōu)滴灌制度的確定 根據(jù)長(zhǎng)期模擬結(jié)果(圖6～圖7), 篩選出冬小麥灌溉1～5次時(shí)最佳灌溉時(shí)期和灌溉量(圖8)。豐水年的最佳灌溉時(shí)期和灌溉量分別為灌溉方案B-60 (孕穗期灌水60 mm), 灌溉方案JF-45 (拔節(jié)和開(kāi)花期各灌水45 mm), 灌溉方案JBF-35 (拔節(jié)、孕穗和開(kāi)花期各灌水35 mm), 灌溉方案JBFG-30 (拔節(jié)、孕穗、開(kāi)花和灌漿期各灌水30 mm)以及灌溉方案TJBFG-25 (返青、拔節(jié)、孕穗、開(kāi)花和灌漿期各灌水25 mm), 其中灌溉方案JF-45的產(chǎn)量(7926 kg hm–2)和水分利用效率(14.3 kg mm–1hm–2)顯著高于灌溉方案B-60 (<0.01), 且與其他灌溉方案差異不顯著(>0.05)。平水年的灌溉方案為B-60、JB-35、JBF-35、JBFG-30和TJBFG-25, 其中方案JBF-35的產(chǎn)量(7786 kg hm–2)和水分利用效率(14.0 kg mm–1hm–2)顯著高于方案B-60 (<0.05)和方案JB-35 (<0.05), 且與其他方案差異不顯著(>0.05)。枯水年的最佳灌溉方案為J-60、JF-60、JBF-45、TJBF-40, 以及TJBFG-35, 其中方案JBF-45的產(chǎn)量(7714 kg hm–2)和水分利用效率(14.0 kg mm–1hm–2)高于方案J-60和JF-60, 且與其他方案差異不顯著(>0.05)。綜上, 可以確定該地區(qū)冬小麥最佳灌溉制度為: 豐水年為灌水2次每次45 mm, 平水年為灌水3次每次35 mm, 枯水年為灌水3次每次45 mm。

圖8 篩選的不同降水年型下最優(yōu)灌溉量方案的冬小麥產(chǎn)量(Yield)和水分利用效率(WUE)

處理同圖6。Treatments are the same as those given in Fig. 6.

3 討論

隨著水資源日益短缺, 如何在有限灌溉水資源條件下制定合理的灌溉制度極為重要。根據(jù)圖6和圖7可知, 在豐水年且灌溉量低于100 mm時(shí), 少次(1～2次)高水灌溉優(yōu)于多次(3次以上)低水灌溉, 這與在平水年和枯水年且灌溉量低于80 mm時(shí)的結(jié)果一致, 但是當(dāng)灌溉量高于100 mm (豐水年)或80 mm (平水年和枯水年), 多次(3～5次)低水灌溉優(yōu)于少次(1～2次)高水灌溉?？梢钥闯鲈诓煌喔榷~條件下, 灌溉次數(shù)和單次灌溉量的選擇需要考慮不同降水年型和作物需水關(guān)鍵期。劉坤等[30]認(rèn)為少次多量會(huì)導(dǎo)致冬小麥后期供水不足降低千粒重和產(chǎn)量, 而張忠學(xué)等[31]發(fā)現(xiàn)少次多量可以提高冬小麥水分利用效率,實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)效果。本研究模擬結(jié)果表明需要結(jié)合作物需水關(guān)鍵時(shí)期和不同降水年型, 實(shí)施少次高水灌溉策略才更有效(圖6～圖8)。冬小麥需水關(guān)鍵期從拔節(jié)期到開(kāi)花期均有報(bào)道[4-7], 其受土壤和氣候條件的影響較大[2]。本研究長(zhǎng)期模擬結(jié)果表明膠東半濕潤(rùn)半干旱區(qū)冬小麥需水關(guān)鍵期為拔節(jié)期和孕穗期, 并受降雨分布和降雨量(降水年型)的影響明顯。這一結(jié)果與房全孝等[32]和史源[33]在華北平原的長(zhǎng)期模擬結(jié)果一致, 但與試驗(yàn)結(jié)果存在一定的差異[15], 反映了該地區(qū)不同降水年型對(duì)冬小麥需水關(guān)鍵期的影響, 是對(duì)該地區(qū)試驗(yàn)結(jié)果[15]的進(jìn)一步擴(kuò)展。

關(guān)于冬小麥滴灌條件下灌溉制度優(yōu)化的研究還處于探索階段, 本研究結(jié)果表明相較于漫灌和畦灌條件[32-33], 針對(duì)不同降水年型的滴灌灌溉制度可降低冬小麥灌溉總量約20～90 mm, 產(chǎn)量相對(duì)增加約2%～10%, 水分利用效率提高約5%～28%, 說(shuō)明滴灌技術(shù)具有較強(qiáng)的節(jié)水增產(chǎn)潛力, 根據(jù)不同降水年型制定灌溉制度可以保證冬小麥關(guān)鍵生育期需水, 明顯提高冬小麥的產(chǎn)量及水分利用效率[33], 這些結(jié)果為該地區(qū)不同降雨條件下實(shí)施冬小麥精確灌溉提供了重要參考。

以往通過(guò)模型篩選灌溉制度時(shí), 多采用漫灌或畦灌等傳統(tǒng)灌溉方式, 單次灌溉量一般高于40 mm, 且灌溉制度設(shè)計(jì)數(shù)量相對(duì)較少[15-16,32-33], 導(dǎo)致篩選出的灌溉制度可能不是最優(yōu)或在實(shí)際應(yīng)用中難度較大。本研究通過(guò)滴灌方式精確控制灌溉量, 以單次灌溉5 mm為梯度, 結(jié)合灌溉時(shí)期和單次灌水量共設(shè)置了372種不同的灌溉制度, 并根據(jù)不同降水年型和不同供水量篩選出更詳細(xì)、更準(zhǔn)確的節(jié)水灌溉制度(包括灌水次數(shù)和灌水量), 其結(jié)果比前人的研究更有利于指導(dǎo)冬小麥精確灌溉。但本研究的灌溉設(shè)計(jì)方式為固定灌溉方式(包括灌溉時(shí)期和灌溉量), 對(duì)作物在不同生育期的需水量差異考慮不夠充分, 可能會(huì)導(dǎo)致灌溉量與實(shí)際作物需水量不匹配[20], 而基于作物不同生育期的需水量進(jìn)行變量灌溉設(shè)計(jì)可在一定程度上彌補(bǔ)上述固定灌溉設(shè)計(jì)的不足[20], 但這種變量灌溉設(shè)計(jì)較為復(fù)雜, 在生產(chǎn)中實(shí)施難度高于固定灌溉模式[34], 且其水分效率也可能并不總是最高[20], 因此不同灌溉模式的比較需要進(jìn)一步研究。

作物模型的不確定性是限制其應(yīng)用的重要因素[18,24], 本研究結(jié)合模型參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化和試錯(cuò)法,利用3年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)RZWQM-CERES進(jìn)行了較為全面的驗(yàn)證, 說(shuō)明該模型在滴灌條件下模擬冬小麥生長(zhǎng)及水分利用具有較好的適應(yīng)性, 但由于氣象條件特別是降雨的年際變化, 其長(zhǎng)期情景模擬結(jié)果仍存在不確定性, 通過(guò)區(qū)分不同降雨年型(豐水年、平水年及干旱年)進(jìn)行灌溉制度的優(yōu)化可在一定程度上提高篩選結(jié)果的適應(yīng)性, 但針對(duì)灌溉制度優(yōu)化決策的可靠性和不確定性評(píng)價(jià)仍需要深入研究。同時(shí)模擬結(jié)果沒(méi)有考慮作物氮素脅迫的影響, 在水分和氮素脅迫互作條件下模型需要進(jìn)一步的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。

4 結(jié)論

本研究表明RZWQM-CERES模型能夠較好地模擬土壤水分動(dòng)態(tài)、冬小麥地上部生物量動(dòng)態(tài)、籽粒產(chǎn)量及農(nóng)田蒸散對(duì)不同滴灌處理和季節(jié)的響應(yīng), 表明該模型可以用來(lái)評(píng)價(jià)和優(yōu)化滴灌條件下冬小麥節(jié)水灌溉制度, 擴(kuò)展了模型的應(yīng)用范圍。同時(shí)該模型在高地下水位地區(qū)表現(xiàn)出較好的適應(yīng)性, 可以利用該模型根據(jù)地下水補(bǔ)充作用優(yōu)化冬小麥節(jié)水灌溉制度, 提高灌溉水分利用效率?；谀Ｐ投嗄昵榫澳M結(jié)果, 發(fā)現(xiàn)山東省膠東地區(qū)冬小麥關(guān)鍵灌溉時(shí)期為孕穗期(豐水年和平水年)或拔節(jié)期(枯水年), 其最佳節(jié)水灌溉制度為豐水年在拔節(jié)期與開(kāi)花期各灌水45 mm, 平水年在拔節(jié)期、孕穗期和開(kāi)花期各灌水35 mm, 枯水年在拔節(jié)期、孕穗期以及開(kāi)花期各灌水45 mm, 可同時(shí)實(shí)現(xiàn)冬小麥高產(chǎn)和高水分利用效率, 上述最優(yōu)節(jié)水灌溉制度可為該地區(qū)冬小麥精確灌溉提供重要的技術(shù)支持。

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Modeling the response of winter wheat to deficit drip irrigation for optimizing irrigation schedule

YANG Xiao-Hui, WANG Bi-Sheng*, SUN Xiao-Lu, HOU Jin-Jin, XU Meng-Jie, WANG Zhi-Jun, and FANG Quan-Xiao*

College of Agriculture, Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109, Shandong, China

Combining drip irrigation and water-saving irrigation can increase crop use efficiency greatly, however, few studies investigated water-saving irrigation schedule for winter wheat under drip irrigation conditions. Using crop models to optimize water-saving irrigation systems can make up for the shortcomings of field trials, which can provide the guideline for precise irrigation. In this study, we evaluated the adaptability of the Root Zone Water Quality Model and Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis (RZWQM-CERES) using the data from a three-year experiment with drip irrigation water conservation for winter wheat at Jiaodong area. Then we evaluated the influences of different water-saving drip irrigation schedules on winter wheat yield and water use efficiency. The results showed that RZWQM-CERES could effectively simulate the responses of soil moisture, winter wheat growth, and yield to different irrigation treatments and seasons. Root mean square error (RMSE), relative root mean square error (NRMSE), and coefficient of determination (2) for the simulated soil water storage in 0–90 cm layer were 22.7–32.3 mm, 11.9%–16.3%, and 0.52–0.69, respectively. RMSE, NRMSE, and2values for simulated harvest above-ground biomass were 1184–1904 kg hm–2, 9.9%–16.8%, and 0.67, respectively. The corresponding values for simulated grain yield were 361–491 kg hm–2, 5.7%–7.8%, and 0.75, respectively. The long-term simulation results revealed that the critical water requirement period of winter wheat in this region was the booting period (in wet years and normal years) or the jointing period (in dry years). According to the different responses of winter wheat yield and water use efficiency to irrigation amounts and timings among the different rainfall patterns, the recommended optimal drip irrigation regimes for winter wheat at this region were 45 mm irrigation at both jointing and flowering stages in wet years, and 35 mm (or 45 mm) irrigations at the jointing, booting, and flowering stages in normal years (or dry years). These simulation results extended RZWQM-CERES to optimize drip irrigation schedule of winter wheat and provided an important technical support for the implementation of precise irrigation for winter wheat in the region.

winter wheat; water stress; drip irrigation; irrigation schedule; RZWQM-CERES; crop yield; water use efficiency

2023-02-21;

2023-03-03.

10.3724/SP.J.1006.2023.21054

通信作者(Corresponding authors):房全孝, E-mail: fqx01@163.com; 王碧勝, E-mail: wangbisheng2@126.com

E-mail: yangxiaohui0529@163.com

2022-08-08;

本研究由國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31671627), 山東省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(ZR2021QC113)和青島農(nóng)業(yè)大學(xué)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目(6631120069)資助。

This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31671627), the Youth Program of Shandong Provincial Natural Science Foundation (ZR2021QC113), and the Qingdao Agricultural University Doctoral Start-up Fund (6631120069).

URL: https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20230302.1507.005.html

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