摘要:以內(nèi)蒙古西部主要經(jīng)濟作物向日葵為例,基于農(nóng)田水分平衡原理,利用田間水分控制試驗得出了向日葵不同生長發(fā)育階段的需水規(guī)律、適宜土壤水分含量及作物系數(shù)動態(tài)計算式,確定了向日葵灌溉指標,建立了適合河套灌區(qū)的向日葵動態(tài)灌溉預報模型,實現(xiàn)了向日葵灌溉日期和灌溉量的滾動預報。通過內(nèi)蒙古巴彥淖爾市2005—2018 年向日葵農(nóng)業(yè)氣象常規(guī)觀測的歷史資料和相應氣象資料對系列方程式,對動態(tài)灌溉預報模型的準確性和適用性進行驗證。結果表明,預報灌溉日期與實際灌溉日期相差在2 d及以下的占71%,實際灌溉經(jīng)驗基本符合向日葵的需水要求,表明灌溉模型的準確性和適用性較強,但仍有部分特殊年份依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗確定灌溉日期,出現(xiàn)多次灌溉現(xiàn)象,導致水資源的浪費。向日葵基本以每年灌溉2次就能滿足生長需要,而且通過計算得到的灌溉量也較傳統(tǒng)的估算更為精確。
關鍵詞:河套灌區(qū);向日葵;節(jié)水灌溉;灌溉日期;灌溉量;灌溉預報模型
隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求,發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)是緩解我國水資源日趨緊張、促進國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重大戰(zhàn)略措施之一,也是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向[1]。節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展主體是節(jié)水灌溉,節(jié)水灌溉的關鍵是提高水分利用率,即包括什么時間灌溉和灌多少的問題[2-4]。向日葵是內(nèi)蒙古西部地區(qū)的重要經(jīng)濟作物之一,對該區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展有著重要的促進作用[5-6]。內(nèi)蒙古向日葵種植面積占全國向日葵種植面積的70%~80%,是我國向日葵的主產(chǎn)區(qū)。向日葵以其耐鹽堿的特性,主要種植在內(nèi)蒙古河套灌區(qū),近年來,面對黃河水資源日趨緊缺,引黃河水量指令性縮減的嚴峻形勢,迫切須要大力推進節(jié)水灌溉工程發(fā)展,提高灌溉技術水平和灌溉用水管理,才能確??茖W、高效地利用水資源。此外,當?shù)刂饕扇÷喾绞竭M行灌溉,導致農(nóng)業(yè)用水浪費和土壤鹽堿化現(xiàn)象非常嚴重。因此,構建和優(yōu)化向日葵節(jié)水灌溉動態(tài)預報模型,可為河套灌區(qū)水資源管理和高效利用提供科學依據(jù)和可行性方案。
節(jié)水灌溉正在從注重工程建設向水資源優(yōu)化配置轉變,以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的全面要求[7]。國內(nèi)很多學者圍繞農(nóng)田灌溉指標的確定、農(nóng)田灌溉管理模型等水資源優(yōu)化配置方面做了大量的研究工作[8-11]。侯瓊等通過產(chǎn)量、水分利用效率和經(jīng)濟效益三者的有效統(tǒng)一,建立了內(nèi)蒙古主要灌區(qū)春小麥、春玉米農(nóng)田優(yōu)化灌溉指標[12-13]。肖晶晶等基于農(nóng)田水分平衡原理、非充分灌溉理論和調(diào)虧灌溉理論,構建了棉花和冬小麥不同發(fā)育期和全生育期節(jié)水灌溉氣象等級指標,但由于缺乏灌溉量數(shù)據(jù),最終采用灌水次數(shù)來反映水分虧缺等級[14-15]。何勝以冬小麥適應性非充分實時灌溉理論為基礎,建立了冬小麥水資源實時優(yōu)化配置模型[16]。武榮盛等依據(jù)農(nóng)田土壤水分平衡理論,建立了適合內(nèi)蒙古東北部旱作農(nóng)區(qū)的大豆灌溉動態(tài)預報模型[17]。國外對于節(jié)水灌溉預報的研究,除了傳統(tǒng)的農(nóng)田灌溉指標研究外,更側重于智能灌溉應用研究[18-20]。大量的研究結果都為水資源優(yōu)化配置提供了很好的技術支撐。然而,現(xiàn)有的節(jié)水灌溉指標由于受作物種類和地域性的差異限制,局地適用性雖然較好,但仍有許多成果不能直接搬用到其他地區(qū)[21-22]。因此,針對當?shù)刂饕魑锉仨毥⒎蠀^(qū)域特點的灌溉管理體系。本研究依據(jù)農(nóng)田土壤水分平衡理論,按照節(jié)水灌溉基本原則,結合向日葵田間水分控制試驗,以期得出不同生長發(fā)育階段的需水規(guī)律、適宜土壤水分含量及作物系數(shù)動態(tài)計算式,基于地面氣象觀測、農(nóng)業(yè)氣象觀測、土壤水分等數(shù)據(jù),結合未來5 d的降水定量預報,建立適合河套灌區(qū)的向日葵動態(tài)灌溉預報模型,進行區(qū)域灌溉日期和灌溉量的動態(tài)預報,旨在為河套灌區(qū)優(yōu)化水資源配置和發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)提供科學依據(jù)。
1 數(shù)據(jù)來源
灌溉日期和灌溉量預報方程中的參數(shù),主要來源于2012—2014年在內(nèi)蒙古巴彥淖爾市農(nóng)業(yè)氣象試驗站開展的田間水分控制試驗,試驗數(shù)據(jù)包括向日葵整個生育期內(nèi)的適宜水分指標、作物系數(shù)(Kc)動態(tài)計算式和土壤特征參數(shù)(土壤容重、田間持水量、凋萎濕度)等。灌溉預報模型適用性檢驗數(shù)據(jù)來源于巴彥淖爾市2005—2018年向日葵農(nóng)業(yè)氣象常規(guī)觀測的歷史資料,包括土壤水分、灌溉量和發(fā)育期等。氣象資料采用同期氣象站常規(guī)觀測逐日數(shù)據(jù)。
2 向日葵灌溉日期和灌溉量預報模型的建立
2.1 向日葵灌溉日期預報方程
式中:Ws為某一生長期起始日計算的土壤含水量,mm;We為某一生長期結束日計算的土壤貯水量,mm;R為生長期內(nèi)有效降水量,mm;Q為生長期內(nèi)灌水量,mm;Wm為生長期內(nèi)根層土壤水分通量,正值表示地下水補給量,負值表示根層水滲漏量,mm;TEC為生長期內(nèi)農(nóng)田蒸散量,mm;L為生長期內(nèi)地表徑流量,mm。由于河套灌區(qū)地處干旱區(qū),地下水位一般大于5 m,降水量少,降水強度比較小,且灌溉農(nóng)田地勢平坦,產(chǎn)生滲漏、地表徑流和地下水上升補給的水量均比較少;因此為了方便實際應用,Wm和L在研究中可忽略不計,而Q在預報灌溉前也為0。綜上所述,公式(1)可簡化為
當公式(2)達到平衡時,即生長期內(nèi)允許消耗的水分含量為0時,所對應的日期將被視為可能灌溉日期。在已知Ws和We后,可利用逐日實時氣象資料滾動計算R和TEC的累計值。在實際灌溉服務中,以候(5 d)為時間步長,提前5 d做出灌溉預報。設未來5 d的農(nóng)田蒸散量為TEC,未來5 d 的降水量根據(jù)1981—2010年30年的平均值和天氣預報結果計算調(diào)整。因此,公式(2)可改寫成
式中:Wi為生長期內(nèi)允許水分散失量,mm;∑in=1R 和∑in=1TEC分別為實際降水量、蒸散量的累計值,mm;∑i+5n=i+1R′和∑i+5n=i+1TEC′分別為未來5 d的降水量、水分蒸散量的累計值,mm。當 Wi等于或接近0時所對應的日期,即為可能灌溉日期。根據(jù)天氣預報內(nèi)容不斷修正預報結果,形成滾動灌溉預報模型。
2.1.1 灌溉日期預報方程中參數(shù)的確定
2.1.1.1 初始土壤水分貯量Ws 以向日葵播種后第1次觀測到的0~50 cm土壤含水量作為初始土壤有效含水量,之后Ws為灌水后的初始值,即灌水后的含水量上限值,Ws取田間持水量的90%。
2.1.1.2 ∑in=1R和∑i+5n=i+1R′ ∑in=1R為測定Ws或灌水期內(nèi)每日的實測有效降水量的累計值;∑i+5n=i+1R′ 為第i天后,即第i+1至i+5天的預測有效降水量之和,根據(jù)天氣預報不斷修正降水量預報。
2.1.1.3 生長期末的We(設定灌溉指標時的土壤有效水分貯量) 通過不同的土壤含水量對不同生長期向日葵的生長狀況和光合生理的影響分析,得出向日葵生長期適宜土壤含水量如下:2對真葉到花序形成期土壤含水量以55%~70%為宜;花序形成到開花后1周是向日葵的需水關鍵期,土壤含水量保持在70%~90% 為宜;開花后1周到成熟期土壤水分以55%~70%為宜,依據(jù)以上結論確定生長期末的We[26]。
2.1.1.4 ∑in=1TEC和∑i+5n=i+1TEC′ ∑TEC和∑TEC′分別為實際水分蒸散量和預測實際蒸散量的累計值。河套灌區(qū)水分的可能蒸發(fā)量和實際量蒸散有明顯的差異,須要通過作物系數(shù)進行訂正,實際蒸散量的計算公式如下:
式中:Q計為灌溉量,m3/hm2;h為計劃濕潤層深度,根據(jù)不同生長期向日葵根系的伸展深度確定(表3),m;γ為土層平均質(zhì)量,t/m3;W上為適宜土壤含水量上限,取田間持水量的90%;W下為土壤含水量下限,本研究根據(jù)作物不同生長期通過“2.1.1.3”節(jié)中提出的灌溉指標We確定;η田為田間水有效利用系數(shù),本研究取0.95。
3 灌溉預報模型的檢驗
為了驗證河套灌區(qū)向日葵灌溉預報模式及相關公式的準確性和適用性,本研究利用內(nèi)蒙古巴彥淖爾市2005—2018 年向日葵農(nóng)業(yè)氣象常規(guī)觀測的歷史資料和相應氣象資料對系列方程式進行驗證。其中,第1次灌溉以播種日測定的土壤相對含水量作為Ws,第2次及第3次灌溉Ws取田間持水量的90%。We取發(fā)生干旱時土壤的相對含水量或者生長期灌溉量最小值。標準作物系數(shù)由熱量變量方程和葉面積指數(shù)方程進行修正計算,得到作物系數(shù)的動態(tài)計算式。按照公式(3)、公式(9)計算灌溉日期和灌溉量,并將其與We出現(xiàn)日期或?qū)嶋H灌溉日期進行比較(表4)。通過預報灌溉日期與實際日期對比發(fā)現(xiàn),二者相差在0~19 d,其中相差時間為2 d及以下的占71%,說明灌溉日期預報方程的準確性較高。結果相差較大的是2007年和2010年的第1次灌溉,通過近灌溉日期逢8的土壤含水量觀測數(shù)據(jù)可以看到,這2年第1次灌溉前的土壤相對濕度都在70%以上,土壤含水量完全能夠滿足作物當時的需水要求;但田間管理更多的是按照發(fā)育期或者當?shù)毓喔攘晳T進行,如果按照土壤實際情況,灌溉日期可以往后推幾天,可實現(xiàn)節(jié)水灌溉。第1次灌溉的誤差直接影響了第2次灌溉的日期預測,去掉這2年的第1次灌溉預報日期,預報灌溉日期與實際日期相差時間在0~7 d內(nèi)。通過預報灌溉日期的計算也發(fā)現(xiàn),向日葵整個生育階段基本以2次灌溉為主,第1次灌溉在花序形成前期進行,第2次灌溉基本在花序形成到開花期進行,實際灌溉經(jīng)驗基本符合向日葵生長的需水要求,但應以實際土壤水分情況而定,例如2010年6月24日可不進行灌溉,而在7月28日要進行灌溉,以實現(xiàn)節(jié)水優(yōu)化灌溉。2007年進行了3次灌溉,第3次灌溉日期處于向日葵開花后1周到成熟期,當時灌溉土壤相對濕度為7187%,土壤濕度完全能夠滿足作物需水要求,且向日葵逐漸進入成熟階段,此時作物的需水量逐漸降低,此時段的灌溉可以取消,以實行節(jié)水優(yōu)化灌溉。
在農(nóng)業(yè)氣象觀測記錄中,傳統(tǒng)的灌溉量基本為1 050 m3/hm2;但在實際灌溉中,灌溉量應根據(jù)作物不同生長期的土壤含水量和根系的伸展深度等因素確定。本研究計算的灌溉量在820~1 450 m3/hm2 之間,且第1次灌溉量基本高于第2次灌溉量,這主要由于第1次灌溉日期距播種日期遠長于距第2次灌溉日期,同時當?shù)亟涤昙性?月下旬到8月上旬,生長期降雨對實際灌溉用水補充作用明顯。
4 結果與討論
灌溉是預防或減輕旱災的有效手段,節(jié)水灌溉已成為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要手段之一,是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必然選擇,適時適量灌溉是節(jié)約日益匱乏的有限水資源的主要途徑之一[31]。本研究以內(nèi)蒙古西部河套灌區(qū)主要經(jīng)濟作物向日葵為例,根據(jù)農(nóng)田土壤水分平衡原理,利用地面氣象觀測站2005—2018年逐日氣象資料、巴彥淖爾市農(nóng)業(yè)氣象試驗站2005—2018年逐旬土壤含水量數(shù)據(jù),以及實際灌溉量、發(fā)育期等資料,結合向日葵田間水分控制試驗得出的向日葵不同生長期的需水規(guī)律、適宜最低土壤含水量下限及作物系數(shù)動態(tài)計算式,確定了向日葵灌溉指標,建立了適合河套灌區(qū)的向日葵灌溉預報模型,并在實際灌溉服務中進行了驗證。通過熱量變量方程計算標準作物系數(shù),結合作物系數(shù)的動態(tài)計算式和其他參數(shù)計算式,得到灌溉日期和灌溉量預報結果,并將其與We出現(xiàn)日期或?qū)嶋H灌溉日期進行比較。結果表明,預報灌溉日期與實際日期相差2 d及以下的占71%。同時通過灌溉預報日期的計算發(fā)現(xiàn),向日葵基本每年灌溉2次,實際灌溉經(jīng)驗基本符合向日葵的需水要求,但應以實際土壤水分情況而定。在農(nóng)業(yè)氣象觀測記錄中,傳統(tǒng)的灌溉量是1 050 m3/hm2,本研究得出的灌溉量較傳統(tǒng)灌溉量的估算更為精確。河套灌區(qū)的向日葵灌溉預報模型的建立綜合考慮了土壤、作物和大氣連續(xù)系統(tǒng)中的水分傳輸進程,使用的大多數(shù)資料是已知的氣象資料和田間試驗結果,保證了模型精度,因而預報結果比較可靠,為開展實時、有針對性的向日葵節(jié)水灌溉氣象服務提供科學依據(jù)。但由于本研究中的預報模式是在一定的地區(qū)和作物條件下建立的,其參數(shù)能否在相似地區(qū)直接套用,還有待于進一步驗證。
參考文獻:
[1]霍治國,姜 艷. 基于灌溉的北方冬小麥水分供需風險研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報,2006,22(11):79-84.
[2]馬建琴,陳 哲,劉 蕾. 農(nóng)業(yè)多水源灌溉實時優(yōu)化配置[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學,2018,46(7):211-214.
[3]茆 智,李遠華. 實時灌溉預報[J]. 中國工程科學,2002,4(5):24-33.
[4]李德旺,許春雨,宋建成. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能灌溉技術的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學,2017,45(17):27-31.
[5]單玉芬,王立坤,馬永勝,等. 不同水分虧缺對向日葵產(chǎn)量、水分利用效率及經(jīng)濟效益的影響[J]. 東北農(nóng)業(yè)大學學報,2010,41(7):70-73.
[6]云文麗,侯 瓊,王海梅,等. 不同土壤水分對向日葵光合光響應的影響[J]. 應用氣象學報,2014,25(4):476-482.
[7]黃修橋,高 峰,王憲杰. 節(jié)水灌溉與 21 世紀水資源的持續(xù)利用[J]. 灌溉排水學報,2001,20(3):1-5.
[8]劉增進,李寶萍,李遠華,等. 冬小麥水分利用效率與最優(yōu)灌溉制度的研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報,2004,20(4):58-63.
[9]成 林,劉榮花. 黃淮地區(qū)冬小麥最佳灌水日期模擬研究[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學,2018,46(6):54-59.
[10]龐秀明,康紹忠,王密俠. 作物調(diào)虧灌溉理論與技術研究動態(tài)及其展望[J]. 西北農(nóng)林科技大學學報(自然科學版),2005,33(6):141-146.
[11]Zhang S,Wang M,Shi W,et al. Construction of intelligent water saving irrigation control system based on water balance[J]. IFAC PapersonLine. 2018,51(17):466-471.
[12]侯 瓊,沈建國. 內(nèi)蒙古主要灌區(qū)春小麥、春玉米農(nóng)田優(yōu)化灌溉指標研究[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2001,19(1):33-39.
[13]侯 瓊,烏蘭巴特爾. 內(nèi)蒙古主要作物農(nóng)田優(yōu)化灌溉動態(tài)預報方法[J]. 自然災害學報,2003,12(4):126-130.
[14]肖晶晶,霍治國,金志鳳,等. 冬小麥節(jié)水灌溉氣象等級指標[J]. 生態(tài)學雜志. 2012,31(10):2521-2528.
[15]肖晶晶,霍治國,姚益平,等. 棉花節(jié)水灌溉氣象等級指標[J]. 生態(tài)學報,2013,33(22):7288-7299.
[16]何 勝. 冬小麥適應性節(jié)水灌溉預報與實時配水技術研究[D]. 鄭州:華北水利水電大學,2016:268-375.
[17]武榮盛,吳瑞芬,孫小龍,等. 內(nèi)蒙古東北部大豆動態(tài)灌溉預報模型[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2015,33(3):35-39.
[18]English M,Raja S N. Perspectives on deficit irrigation[J]. Agricultural Water Management,1996,32(1):1-14.
[19]Kendy E,Gérard-Marchant P,Walter M T. A soil-water balance approach to quantify ground-water drainage from irrigated cropland in the North China Plain[J]. Hydrological Processes,2003,17(10):2011-2031.
[20]Mason B,Rufí-Saís M,Parada F,et al. Intelligent urban irrigation systems:saving water and maintaining crop yields[J]. Agricultural Water Management,2019,226:26-63.
[21]蔡煥杰,康紹忠,張振華,等. 作物調(diào)虧灌溉的適宜時間與調(diào)虧程度的研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報,2000,16(3):24-27.
[22]黃 鑫,楊 健,羅新寧. 調(diào)虧灌溉對棉花生長及滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)的影響[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學,2020,48(7):96-101.
[23]裴步祥,毛 飛,呂厚荃. 我國北方春季土壤水分動態(tài)模擬預報模式的試驗研究[J]. 北京農(nóng)業(yè)大學學報,1990,16(增刊):116-122.
[24]劉戰(zhàn)東,段愛旺,肖俊夫,等. 旱作物生育期有效降水量計算模式研究進展[J]. 灌溉排水學報,2007,26(3):24-34.
[25]國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,國家標準化管理委員會. 作物節(jié)水灌溉氣象等級 棉花:GB/T 34812—2017[S]北京:中國標準出版社,2017.
[26]云文麗,李建軍,侯 瓊. 土壤水分對向日葵生長狀況的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2014,32(2):186-190.
[27]Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56-Crop Evapotranspiration(guidelines for computing crop water requirements)[Z]. Food and Agricultural Organization of the United Nations,1998.
[28]Chiew F H S,Kamadalasa N N,Malano H M,et al. Penman-Monteith,F(xiàn)AO-24 reference crop evapotranspiraion and class—A pan data in Australia[J]. Agricultural Water Management,1995,28(1):9-21.
[29]云文麗,侯 瓊,李建軍. 基于作物系數(shù)與水分生產(chǎn)函數(shù)的向日葵產(chǎn)量預測研究[J]. 應用氣象學報,2015,25(6):705-713.
[30]胡毓騏,李英能. 華北地區(qū)節(jié)水型農(nóng)業(yè)技術[M]. 北京:中國農(nóng)業(yè)科技出版社,1995:115.
[31]山 侖. 節(jié)水農(nóng)業(yè)與作物高效用水[J]. 河南大學學報(自然科學版),2003,33(1):1-5.蘇金成,王小兵,汪曉麗,等. 不同鈍化劑對鎘污染黃壤和棕壤的鈍化效果[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學,2021,49(3):192-198.