基于AquaCrop模型的南疆无膜滴灌棉花灌溉制度优化

2021-05-18 07:13王兴鹏蒋富昌王洪博杨莹攀
农业机械学报 2021年4期
关键词:覆盖度冠层定额

王兴鹏 蒋富昌 王洪博 曹 辉 杨莹攀 高 阳

(1.塔里木大学水利与建筑工程学院, 阿拉尔 843300; 2.塔里木大学现代农业工程重点实验室, 阿拉尔 843300;3.中国农业科学院农田灌溉研究所, 新乡 453003)

0 引言

新疆是我国重要的农业产区,其农业用水量占总用水量的比例为全国最高,2017年农业用水量达到513.7亿m3, 占全疆用水量的93.2%,南疆农业用水占比则达到96%[1]。棉花是新疆地区的主要经济作物之一。地域优势和显著的植棉效益使棉花种植面积不断扩大,从2002年的94万hm2增加到2017年的225.4万hm2,15年间棉花种植面积扩大了2.4倍。然而,有限的水资源已成为制约新疆农业可持续发展的主要因素[2-3]。因此,制定合理的灌溉制度、实现对有限水资源的高效利用,对南疆乃至整个新疆地区的农业发展均具有重要意义[4]。随着膜下滴灌技术的大面积推广,新疆棉花覆膜率已达到100%[5]。在提高新疆地区作物产量和经济效益的同时,膜下滴灌也造成了较为严重的环境污染。南疆棉田土壤残膜量高达273.36 kg/hm2,土壤残膜积累严重威胁着区域农业的可持续发展[6-7]。在新疆地区推广无膜种植模式是解决残膜污染问题的可行途径。目前,无膜棉花种植的田间栽培及水肥管理措施等尚不够完善[8],因此,研究无膜棉花种植的灌溉制度对推广无膜栽培模式及缓解残膜污染均具有重要意义。

AquaCrop模型具有输入参数少、适用范围广、界面简单、直观性强和精度高等优点[9],该模型通过不同管理措施和灌溉模式下的作物冠层覆盖度和收获指数来模拟作物产量[10],最终通过计算作物的水分利用效率来评估作物产量对水分的响应,并揭示不同灌溉条件下的作物-水分响应机制[11]。自AquaCrop模型推广应用以来,国内不同地区关于小麦[12-16]、玉米[17-18]、水稻[19]等大宗粮食作物已有较为成熟的研究,且覆膜种植棉花[20-21]的相关研究也较为完善。由于推广时间较短,关于无膜滴灌棉花种植的AquaCrop模拟研究还相对较少。本文基于AquaCrop模型对南疆无膜滴灌种植的棉花灌溉制度进行研究,分析不同灌水定额及灌水周期情景对无膜滴灌棉花产量及水分生产效率的影响,进而确定最优灌溉制度,为无膜种植棉花在南疆地区的大面积推广提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2018年4月—2019年10月在新疆生产建设兵团第一师阿拉尔市水利局灌溉试验站(40°32′36.90″N,81°17′56.52″E)进行。试验区属暖温带极端大陆性干旱荒漠气候,昼夜温差大,常年干旱少雨,光照时间长,地表蒸发强烈。多年平均气温10.7℃,降雨量48 mm,年蒸发量约2 100 mm,全年大于等于10℃的有效积温约4 000℃,无霜期220 d左右,地下水埋深约为4 m,土壤物理性质见表1。

表1 土壤物理性质Tab.1 Soil physical properties

1.2 试验设计

2018—2019年在试验站的测坑区进行试验,采用单因素完全随机试验进行设计。测坑的长、宽、深分别为3、2.2、3 m。鉴于目前南疆膜下滴灌棉花灌水定额为30 mm,本试验设定膜下滴灌灌水定额的150%(45 mm)为无膜棉花灌水定额的参考值,2018年设置3个灌水定额,分别为I2(36 mm)、I3(45 mm)、I4(54 mm),2019年增设2个水分处理,共计5个灌水定额:I1(27 mm)、I2(36 mm)、I3(45 mm)、I4(54 mm)、I5(63 mm),每个处理设置3次重复。

供试棉花品种为特早熟品种“中棉619”。棉花采用宽窄行种植,宽行间距66 cm,窄行间距10 cm。滴灌带铺设方式为2带6行,人工穴播,播种密度195 000株/hm2(图1)。2018年播种和收获日期分别为4月22日和10月27日,2019年为4月25日和10月25日。田间管理措施如施肥、打药等均与当地农田管理方式保持一致。

1.3 观测项目和方法

1.3.1叶面积指数

每个试验小区选取长势均匀且具代表性的3株棉花进行标记,每隔15 d用钢尺(精度1 mm)对所有绿叶进行测量,叶面积指数计算公式[22]为

(1)

式中LAI——叶面积指数

ρ——棉花植株密度,株/hm2

m——标记测定株数

n——每株棉花叶片数,片/株

Lij——最大叶片长度,m

Bij——最大叶片宽度,m

其中0.75为修正系数。

1.3.2冠层覆盖度

冠层覆盖度(CC)是AquaCrop模型模拟作物生长过程的重要指标,计算公式[23]为

CC=1.005(1-e-0.6LAI)1.2

(2)

1.3.3生物量及产量

棉花进入幼苗期以后,每隔15 d对地面上部生物量进行取样,每试验小区取3株长势具有代表性植株,剪下地下根部于105℃杀青30 min,然后75℃干燥至质量恒定,称量计算生物量;在棉花吐絮期末,在每个试验小区内随机抽取具有代表性的3个等面积样方,记录株数、总铃数、吐絮数,同时称取百铃质量,计算棉花总产量,计算公式[24]为

Y=0.01npwρ

(3)

式中Y——棉花总产量,kg/hm2

np——单株棉铃数,个/株

w——单铃质量,g

1.3.4作物耗水量

作物耗水量(ET)采用水量平衡法计算,计算公式[25]为

ET=ΔS+P+I+G-R0-DP

(4)

式中 ΔS——100 cm土层内土壤含水量时段末与时段初之间的变化量,mm

P——棉花生育期内有效降雨量,mm

I——灌溉水补给量,mm

G——地下水补给量,mm

R0——地表径流,mm

DP——深层渗漏量,mm

1.3.5水分利用效率

水分利用效率(WUE)是指消耗单位水分产出的生物量或产量,产量水分利用效率计算公式[26]为

(5)

式中Y1——籽棉产量,kg/hm2

1.4 AquaCrop模型数据库建立与模型评价

AquaCrop模型输入参数主要包括气象数据、作物生长参数、田间管理及土壤基本参数等。

1.4.1气象数据

田间气象数据均源于试验站内的HOBO型自动气象站,主要包含降雨量、气温、太阳辐射、风速、相对湿度等,并根据FAO推荐的Penmen-Monteith公式计算参考作物腾发量(ET0)。2018年和2019年棉花生育期内的降雨量、最高气温、最低气温及ET0见图2。

1.4.2土壤参数

AquaCrop模型的土壤参数主要由凋萎含水率、饱和含水率、田间持水率、土层数及容重等组成。棉花播种前,在田间随机选择5个试点进行土壤取样,每隔20 cm作为一个分层,测得土壤容重及颗粒含量等参数见表1,将土壤参数导入模型建立土壤数据文件(SOL)。

1.4.3作物参数

作物参数文件主要由作物生长、作物蒸散、作物生产及水分、盐分、温度胁迫等组成。作物生长参数中的初始及最大冠层覆盖率、开花、衰老、成熟期等参数都可由田间实际观测所得;作物生产中的水分生产指数、作物收获指数、水分胁迫响应系数、盐分胁迫响应系数、温度胁迫响应系数可基于模型提供的基准参数进行取值范围的确定,同时运用“试错法”进行修正。本试验选用2018年各处理的田间试验实测数据对模型参数进行调试,选用2019年田间实测数据验证模型。AquaCrop模型的主要作物参数见表2。

表2 AquaCrop模型作物参数Tab.2 Crop parameters of AquaCrop model

1.4.4模型评价

为验证AquaCrop模型模拟结果与实测结果的拟合度,采用均方根误差(RMSE)、拟合度指数(d)、标准均方根误差(NRMSE)和决定系数(R2)进行评价。

1.5 不同灌溉情景模拟

为探寻不同灌溉制度(以田间试验为依据,因为I1灌水量下产量过低,I5灌水定额偏大,与节约水资源目的不符,因此在模拟情景中不做分析)对无膜种植棉花产量与水分利用效率的影响,本文以1960—2019年共计60年的气象数据为基础,并依据2018—2019年田间试验及当地灌溉制度,制定2种不同灌溉模拟情景(表3):①灌溉定额分别为360、450、540 mm,设置不同灌水周期5、7、10 d,根据灌溉定额调整每次的灌水定额,共计9个模拟方案。②固定单次灌水定额分别为36、45、54 mm,设置不同灌水周期5、7、10 d,共9个模拟方案。对不同灌溉情景下产量、生物量、水分利用效率及耗水量进行分析。

表3 模拟情景方案Tab.3 Simulation scenarios

2 结果与分析

2.1 AquaCrop模型校正与验证

采用2018年试验中各处理的冠层覆盖度、产量和地上部生物量对AquaCrop模型进行校正(表4),在I2灌溉水平下生物量拟合度最高,RMSE、d、NRMSE和R2分别为457 kg/hm2、0.99、5.78%和0.93;I4处理的冠层覆盖度拟合度最好,RMSE、d、NRMSE和R2分别为4.12%、0.99、7.13%和0.60;产量则在I3灌溉水平下拟合度最好,RMSE、d和NRMSE分别为

表4 AquaCrop模型校正评价指标Tab.4 Calibration of AquaCrop model

134 kg/hm2、0.43和2.23%,R2为0.71。总体结果表明,AquaCrop模型的模拟值与田间实测结果拟合度较高,可以用所验证的模型参数来模拟无膜滴灌棉花的生长发育过程。

AquaCrop模型经过参数校正后,利用2019年不同处理的冠层覆盖度和地上部生物量数据对模型进行验证(图3~5)。由图3可知,播种后50 d内的冠层覆盖度维持在较低水平,随后棉花冠层覆盖度进入快速增长阶段,与地上部生物量的增长趋势基本一致;冠层覆盖度在播种后约90 d时达到最大值后并保持稳定,比生物量早40 d达到最大值。I1和I2处理的实测冠层覆盖度比模拟值偏低,而I3、I4和I5的模拟结果则与之相反。

由图4可知,生物量模拟值与实测值增减趋势基本一致,棉花地上部生物量自播种后开始缓慢积累,约60 d后进入快速生长期,植株地上部生物量生长速率增加,在播种后约130 d,地上部生物量积累达到最大值并趋于稳定。地上部生物量在一定范围内与灌水定额呈正相关。

由图5可知,2019年冠层覆盖度RMSE、d、NRMSE和R2分别为6.03%、0.12、13.08%和0.97,产量及生物量的RMSE、d、NRMSE、R2分别为751 kg/hm2、0.84、14.02%、0.87和810 kg/hm2、0.93、6.41%、0.80,其中R2均不小于0.80,表明实测值与模拟值比较接近,模拟效果可信度较高。

表5为 2019年不同处理地面冠层覆盖度、生物量和产量的模拟结果。2019年地上部生物量模拟值与实测值在I2灌溉水平下的拟合度最好,R2为0.99,而I1的拟合度最差,R2为0.88;冠层覆盖度在I3灌溉条件下的拟合度最好,R2为0.98,而在I1的拟合度最差,R2为0.91;各处理的产量实测值与模拟值的R2为0.87。地上部生物量、冠层覆盖度和产量总体拟合度较好,表明AquaCrop模型能较好地模拟无膜滴灌棉花在南疆地区的生长特性。

表5 AquaCrop模型验证结果Tab.5 AquaCrop model verification results

2.2 不同灌溉情景模拟结果

模型校准后,在模型基本参数不变的情况下,导入1960—2019年气象数据模拟不同灌溉情景下的产量及生物量,并取多年平均值。固定灌溉定额下不同灌水频率的9种方案进行模拟得出(表6):当灌溉定额为360 mm时,棉花产量随着灌水频率的降低而增加;当灌溉定额为450、540 mm时,产量随灌水频率的降低呈现降低趋势,且差异性显著。当灌水周期为5 d,灌溉定额为540、360 mm时,棉花产量分别达到最大(5 315 kg/hm2)和最小(4 074 kg/hm2);水分利用效率在灌水频率为10 d,灌溉定额为360、540 mm时分别达到最大(1.16 kg/m3)和最小(0.94 kg/m3);且较高的灌溉定额和灌水周期可显著提高棉花耗水量。

固定灌水定额不同灌水周期的9种方案进行模拟得出(表7):灌水定额为36 mm时,棉花产量、生物量与灌水周期呈正相关,灌水定额为45、54 mm时,棉花产量及生物量随灌水周期的增加呈先增加后降低的趋势,且当灌水定额为45、54 mm,灌水周期为5、7 d时棉花产量、生物量均显著优于灌水周期为10 d时;水分利用效率随灌水周期的增加而降低,耗水量则与之相反,且在灌水定额为36 mm、灌水周期为10 d时达到最大(1.16 kg/m3)。当灌水定额为36 mm、灌水周期为5 d时产量达到最大值(5 398 kg/hm2),灌水定额为45 mm、灌水周期为7 d时生物量达到最大值(13 028 kg/hm2),灌水定额为36 mm、灌水周期为10 d时产量和生物量达到最小值,分别为4 182、10 361 kg/hm2。

表6 固定灌溉定额下不同灌水频率(模拟情景1)模拟结果Tab.6 Different irrigation frequency under fixed irrigation quota (Simulation scenario 1)

由图6可知,当总灌水量低于4 500 m3/hm2,灌水周期为5 d时棉花产量较高;总灌水量介于4 500~7 200 m3/hm2,灌水周期为7 d时棉花产量较高;当总灌水量超过7 200 m3/hm2,无膜滴灌棉花产量在灌水周期为5 d和7 d时均随总灌水量的增加而降低,且灌水周期7 d时较5 d时无膜滴灌棉花产量下降速率明显。综合以上两种灌溉模拟情景,不考虑田间工作量及水资源时,以灌水周期为5 d、总灌水量为7 200 m3/hm2(P10)时方案最优;当以提高经济效益和节约水资源为目的,灌水周期为5 d、总灌水量为5 400 m3/hm2(P7)时方案最优。

表7 固定灌水定额下不同灌水周期 (模拟情景2)模拟结果Tab.7 Different irrigation frequency under fixed irrigation quota(Simulation scenario 2)

3 讨论

3.1 AquaCrop模型的适用性

田间试验得出的结论虽然精确可靠,但受地域和气象等因素的影响比较大,在大面积推广应用实践中有较大局限性[8]。本文利用AquaCrop模型研究新疆地区棉花生长和产量,通过2年田间实测数据对模型参数进行校正和验证,模拟得出棉花冠层覆盖度、产量及地上部生物量与实测值拟合度较高,冠层覆盖度RMSE、d、NRMSE和R2分别为6.03%、0.12、13.08%和0.97;产量的RMSE、d和NRMSE分别为751 kg/hm2、0.84和14.02%;生物量的RMSE、d和NRMSE分别为810 kg/hm2、0.93和6.41%,且R2不小于0.80。TAN等[20]利用AquaCrop模型模拟覆膜滴灌条件下棉花产量的R2为0.69,RMSE为438 kg/hm2,d为0.82,生物量R2为0.88,RMSE为2 915 kg/hm2,d为0.90。DIMITRIOS等[27]模拟不同气候条件下棉花产量的RMSE为0.17 t/hm2,d为0.94,生物量RMSE为0.49 t/hm2,d为0.93。上述研究结果与本研究的结果较为接近,表明AquaCrop模型能较为准确地模拟不同田间管理条件下棉花产量及生物量。

3.2 不同灌溉情景制度优化

南疆地区属暖温带极端大陆性干旱荒漠气候,常年干旱少雨,地表蒸发强烈,因此无膜滴灌棉花受灌溉制度的影响非常明显[28]。通过AquaCrop模型优化灌溉制度主要与灌水周期和灌水定额等有关。本文通过固定灌溉定额改变灌水周期的9种方案模拟得出:棉花产量随灌溉定额及灌水周期的增加总体呈现上升趋势,灌溉定额为540 mm、灌水周期为5 d(P7)产量最高,这与王洪博等[29]发现的无膜滴灌棉花产量随灌水定额的增加而显著提高,石岩等[30]提出的膜下滴灌棉花产量随灌水定额的增加而增加的研究结果相一致,表明棉花在达到最大灌溉定额之前,适宜增加灌溉定额有助于棉花增产。通过固定灌水定额改变灌水周期的9种方案模拟得出:灌水定额为36 mm、灌水周期5 d(P10)时,60年平均产量优于其他处理,这与杨九刚等[31]高频灌溉时小灌水定额棉花产量较高的结论一致。模拟情景1中灌溉定额360 mm、灌水周期5 d(P1)产量及生物量低于灌水周期10 d(P3),造成P1产量低于P3产量的原因可能是由于总灌溉定额较低,灌水周期过大导致单次灌水定额较小,灌水湿润深度达不到棉花深层主根区,造成水分胁迫进而导致棉花减产。

模拟情景1中,无膜滴灌棉花生育期耗水量随灌溉定额及灌水周期的增加总体呈上升趋势,这与王小兵[32]的研究基本一致。模拟情景2中,随灌水定额和灌水周期的改变,棉花生育期耗水量随灌溉定额的增加呈先增加后降低趋势,造成此现象的原因可能是由于灌水量过大抑制棉花植株呼吸进而影响作物蒸腾,导致耗水量有轻微下降趋势。

3.3 南疆地区无膜滴灌棉花适宜灌溉制度推荐

目前南疆地区膜下滴灌棉花的适宜灌溉定额为400 mm[33-35]左右,平均产量为6 057 kg/hm2[36],显著高于无膜滴灌棉花产量。模拟情景1中灌溉定额为540 mm时,模拟得出60年无膜滴灌棉花平均产量均优于灌溉定额为360 mm和450 mm处理,且在灌水周期为5 d时(P7)产量达到最高(5 315 kg/hm2),水分利用效率为0.98 kg/m3。模拟情景2中灌水定额为36 mm,灌水周期为5 d时(P10)产量最高为5 398 kg/hm2,但方案P11产量较P10无显著性差异,水分利用效率则提高30.67%,用水量节约33.33%。因此,当固定灌水定额时,灌水周期为7 d(P11)整体上优于其他模拟方案。针对南疆地区水资源紧缺的实际情况,综合考虑无膜滴灌棉花经济效益和水分生产率之间的关系,种植无膜棉花建议采用灌溉定额为540 mm、灌水周期为5 d(P7)。方案P7较膜下滴灌棉花灌溉定额提高35%,产量降低13.96%,表明种植无膜棉花的经济效益较覆膜种植仍有一定差距,但无膜种植棉花的推广是为了解决残膜污染问题,不能仅以经济效益来衡量。

4 结论

(1)AquaCrop模型能较好地模拟新疆地区无膜滴灌种植棉花的产量、生物量及冠层覆盖度的动态变化过程。

(2)在无膜滴灌棉花种植条件下,适当增加灌溉定额有助于提高产量,但最大灌水量不宜超过7 200 m3/hm2,否则可能造成水分胁迫,进而影响棉花产量;当灌溉定额相同时,为提高棉花籽棉产量可适当提高灌水周期,且当灌水周期为5 d时最佳,可根据不同田间管理措施稍加调整。

(3)根据南疆地区水资源紧缺的现状,建议无膜滴灌棉花种植采用灌溉定额为540 mm、灌水周期为5 d(P7)的灌溉制度,在保证无膜滴灌棉花种植水分生产率的同时使经济效益最大化。

猜你喜欢
覆盖度冠层定额
呼和浩特市和林格尔县植被覆盖度变化遥感监测
六种冠层阻力模型在冬小麦蒸散估算中的应用
密度与行距配置对向日葵冠层结构及光合特性的影响
不同灌溉条件下一个春小麦重组自交系(RIL)冠层温度与产量性状的相关性
基于NDVI的晋州市植被覆盖信息提取
基于激光雷达的树形靶标冠层叶面积探测模型研究
塞罕坝机械林场植被覆盖度及景观格局变化分析
建筑工程预结算中的定额与清单计价应用
工程造价市场化改革下定额的再认识与建议
河南:修订工农业和城乡生活用水定额