冬小麦―夏玉米作物蒸散量及其水热关系研究
张东霞 秦安振
（1河南省焦作水文水资源勘测局，454003，河南焦作；
2中国农业科学院农田灌溉研究所，453002，河南新乡）
华北地区水资源短缺，发展集约化、自动化和精量化节水灌溉技术是减轻华北地区水资源压力的重要措施之一。作物蒸散量（ETc）是农田作物水分消耗的主要形式，实时监测ETc是作物实时耗水估算及灌溉预报的基础[1]。目前，对ETc的估计有2种途径：一是通过获取历史气象数据，结合Penman-Monteith模型和Priestley-Taylor模型等估算参考ETc，再乘以作物系数来估算ETc[2]；
二是通过土壤墒情监测仪的连续监测，利用水量平衡法获得ETc[3]。
已有研究表明，ETc与表层土壤含水量呈显著线性相关关系[4]，并基于此利用遥感影像反演了陆地植被指数与表层含水量的关系，进一步估算了区域ETc[5]。然而，单一线性方程并未充分考虑其他影响因素，尤其是土壤温度对ETc的影响。以往研究[6]表明，土壤温度下降会使农田小气候气温下降，显著降低棵间蒸发速率和蒸散速率。在低温环境下，即使土壤水分充足，实际ETc也会显著低于单一蒸散量―土壤水分线性方程的估算值[7]；
类似地，在土壤墒情条件较差时，即使气温升高，实际ETc也可能处于较低水平[8]。张力等[9]通过研究冬小麦―夏玉米ETc对气象因子的敏感性发现，ETc与土壤温度呈显著指数相关关系，二者对温度的敏感系数分别为0.54和1.15。ETc与不同土层含水量的关系也不同，夏玉米ETc与0～30cm土壤含水量呈显著线性相关关系，决定系数达0.75[10]，而与60～100cm土壤含水量呈负相关关系，且对ETc变异的贡献率降低至30%以下[11]。方彦杰等[12]在研究春玉米ETc与土壤水分的关系中也得出了相似的结论。在美国中部大平原玉米ETc与表层土壤（0～10cm）水分存在相关性，决定系数达0.65[13]。然而，上述研究仅阐述了单一土层土壤水分或温度与ETc的关系，关于冬小麦―夏玉米ETc与0～30cm土层土壤水分与温度协同关系的研究鲜见报道。综上所述，ETc的估算应充分考虑土壤墒情和温度的协同效应[14]，建立土壤水分―温度―蒸散量协同方程，减少依赖单一因子估算ETc时的误差。本研究旨在为基于遥感农田表层土壤含水量和温度的ETc估算等相关研究提供理论参考[15-16]。
1.1 试验地概况
2019年10月至2020年10月在河南省许昌市灌溉试验站（113°24"E，34°76"N，海拔73m）开展田间试验。试验以冬小麦―夏玉米为研究对象，以中心支轴喷灌为载体，采用气象数据估算ETc及土壤水分、温度连续监测方法，研究ETc与土壤水分和温度的协同关系。试验区属大陆性季风气候，年均气温14.7°C，年降水量546mm，年日照时数2280h。2019-2020年小麦季降水量202mm，玉米季为567mm；
小麦季平均气温11.4°C，玉米季为25.7°C。试验期主要气象要素数据见表1。试验区0～60cm土层的土壤容重为1.39g/cm3、全氮1.28g/kg、全磷1.71g/kg、有机质20.3g/kg。
表1 许昌灌溉试验站2019-2020年冬小麦―夏玉米生育期气象要素Table 1 Meteorological data in winter wheat-summer maize cropping system in 2019-2020 at Xuchang Irrigation Experiment Station
1.2 试验设计
冬小麦品种为新麦26，2019年10月15日播种，2020年6月1日收获；
小麦行距12cm，基本苗数2.25×106株/hm2。夏玉米品种为登海605，2020年6月5日播种，9月30日收获；
玉米株距30cm，行距50cm，定苗后种植密度为6.75×104株/hm2。冬小麦的施氮量为180kg N/hm2，夏玉米为300kg N/hm2，其中，60%在播种前基施，40%在小麦、玉米拔节期追施；
小麦季和玉米季磷肥施用量均为180kg P2O5/hm2，钾肥施用量均为55kg K2O/hm2，播种前作为基肥一次性施入。
采用喷灌系统对作物进行灌溉，灌溉均匀度达90%以上。试验采用不完全随机区组设计，3次重复。在冬小麦―夏玉米不同生育期设置4种水分下限处理（表2）。为保证出苗率，播种后测墒补灌，灌至田间持水量。出苗后，作物生育期内的灌溉依据智墒水分仪实时监测的土壤墒情下限值进行。总控制水表安装于水泵出水口，用于计量灌溉量。根据田间调查，小麦生育期为苗期2019年10月15日–11月15日，越冬期2019年11月15日-2020年2月25日，返青拔节期2020年2月25日-4月15日，开花孕穗期2020年4月15日-5月5日，灌浆期2020年5月5日-5月20日，成熟期2020年5月20日-6月1日。玉米生育期为苗期2020年6月5日-6月25日，拔节期2020年6月25日-7月15日，大喇叭口期2020年7月15日-8月5日，吐丝期2020年8月5日-8月20日，灌浆期2020年8月20日-9月15日，成熟期2020年9月15日-9月30日。
表2 冬小麦―夏玉米种植模式启动灌溉的土壤水分（田间持水量，V/V）下限Table 2 Lower soil moisture limits(field holding capacity,V/V)for initiating irrigation in winter wheat-summer maize cropping system %
1.3 土壤含水量和温度
采用管式TDR仪（TRIME―PICO―IPH）和“智墒”土壤水分、温度自动监测系统[东方智感（浙江）科技股份有限公司]联合测定土壤含水量和温度。每隔5d用管式TDR仪测定土壤含水量1次，测定时每隔10cm测定1次，测定深度为100cm；
“智墒”土壤水分、温度自动监测系统每隔60min自动记录1次土壤含水量和温度数据，并自动保存，系统探头埋设位置分别为10、20、30、40、60、70、80、90和100cm处。
1.4 参考作物蒸散量预测
采用联合国粮食及农业组织推荐的Penman-Monteith公式[16]计算参考作物蒸散量（crop evapotranspiration，ET0，mm），计算公式：
式中，ET0为日参考作物蒸散量（mm/d），Rn为净辐射量[MJ/(m2·d)]，G为土壤热通量[MJ/(m2·d)]，取值0；
Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率（kPa/℃）；
γ为湿度计常数，取值0.066kPa/℃；
T为空气日平均温度（℃）；
u2为地面2m高处风速（m/s），计算公式见汤鹏程等[18]文献；
es为空气饱和水汽压（kPa）；
ea为空气实际水汽压（kPa）。
1.5 作物蒸散量估算
作物蒸散量（crop evapotranspiration，ETc，mm）的计算采用目前最常用的作物系数法[19]，即通过某时段（i）的参考作物需水量（ET0i）和作物系数（Kci）确定某种作物的ETci[20]，表达式：
1.6 数据处理
采用Excel 2019软件处理数据，用SPSS 20.0进行数据统计及方差分析，用Original 8.0 Pro对数据进行绘图。
2.1 冬小麦―夏玉米0～100cm土壤水分变化
不同灌溉处理冬小麦―夏玉米0～30cm的土壤含水量（SWC）变异幅度较大，30～100cm较小，变化趋势较一致（图1）。冬小麦播种至拔节期，4个处理0～30cm平均SWC为19.1%～21.7%。拔节后，灌溉处理对小麦10cm处SWC有显著影响。拔节至成熟期I3和I4处理10cm处SWC最高，为18.8%，较I1和I2处理提高11%～52%；
I1处理10～30cm的SWC最低，平均为15.1%。拔节至成熟期各处理30～100cm的SWC为19.5%～21.0%，处理间差异不显著。这表明，井灌区冬小麦SWC变异主要集中在0～30cm土层。玉米季除苗期外，降水量充沛，除蒙头水外，并未进行灌溉。玉米季4个处理0～100cm的SWC为24.3%～25.1%，处理间差异不显著。
图1 2019-2020年冬小麦–夏玉米0～100cm土壤水分动态变化Fig.1 Variations in 0-100cm soil water content in winter wheat-summer maize cropping system in 2019-2020
2.2 冬小麦–夏玉米0～100cm土壤温度变化
冬小麦播种至返青期30～100cm平均土壤温度（Ts）显著高于0～30cm，返青至成熟期0～30cm的Ts逐渐升高，高于30～100cm的地温（表3）。夏玉米生育期0～30cm的Ts均高于30～100cm。小麦季地表最低Ts出现在越冬期，为2.7°C；
最高Ts出现在成熟期，为26.3°C；
玉米季地表最低Ts出现在成熟期，为 19.9°C；
最高 Ts出现在抽雄期，为 29.4°C。在冬小麦出苗至返青期，I3和I4处理0～30cm土层Ts平均为8.8°C，较同时期I1和I2处理提高了16%～25%。I3处理返青至成熟期的Ts最高，为15.3°C，较同时期I1、I2和I4处理提高了15%～27%。玉米季I1处理 0～30cm 的Ts最高，为 27.3°C，较其他3个处理提高4%～14%。
表3 2019-2020年冬小麦―夏玉米生育期TsTable 3 Tsduring the growth periods of winter wheat-summer maize in 2019-2020 °C
2.3 冬小麦―夏玉米作物蒸散量变化
冬小麦ETc在播种到越冬前较稳定，平均为1.71mm/d，在越冬期降至最低，平均为0.66mm/d（表4）。返青期后，随着气温升高，ETc逐渐升高，在小麦灌浆中期达到最大。I1、I2、I3和I4处理ETc最大值分别为4.67、5.60、5.14和6.41mm/d。返青至成熟期，I1、I2、I3和I4处理平均ETc分别为3.48、4.02、4.25和4.71mm/d。夏玉米ETc由苗期逐渐升高，在拔节期、大喇叭口期和抽雄吐丝期呈现多峰曲线变化趋势。自灌浆期开始，ETc逐渐下降。玉米ETc最大值发生在I2处理的抽雄吐丝期，为7.06mm/d。
表4 2019-2020年冬小麦―夏玉米各生育期平均ETc的动态变化Table 4 Average ETcduring the growth periods of winter wheat-summer maize in 2019-2020 mm/d
2.4 冬小麦―夏玉米ETc与0～30cm土壤水分、温度的多元线性关系
回归分析结果（表5）表明，冬小麦―夏玉米的ETc与0～30cm的Ts和SWC呈极显著多元线性相关关系（P＜0.001）。其中，小麦季Ts和SWC对ETc的决定系数（R2）为0.744～0.839，高于玉米季的R2（0.648～0.752），表明玉米季ETc受其他因子的影响较大。从小麦季Ts对ETc的影响权重来看，20cm的Ts权重（0.459～6.275）显著高于10和30cm（0.232～3.827），而0cm Ts的影响权重最小（0.049～0.470），显著低于10～30cm；
小麦季20和30cm的SWC对ETc的影响权重相近，但明显高于10cm。玉米季SWC对ETc的权重均小于0.070，说明SWC不是影响玉米ETc变异的主要因子，而玉米季Ts对ETc的权重则明显大于SWC的权重，表明玉米季Ts对ETc的贡献较大。
表5 冬小麦―夏玉米ETc与0～30cm Ts及SWC的多元线性回归Table 5 Multiple linear regression among ETc,Tsand SWC in 0-30cm soil layers for winter wheat and summer maize
以往的研究[21]表明，黄淮地区冬小麦降水量远低于蒸散量，生长季缺水量为150～250mm。因此，冬小麦季需要补充灌溉3～4次，总灌溉量约200mm。本研究中，冬小麦季降水量为202mm，小麦缺水量约250mm，全生育期进行了4次灌溉。玉米播种前，由于冬小麦生育后期耗水量不断增加，0～30cm的SWC降至13%左右[22]，需要及时灌溉蒙头水才能满足玉米的出苗要求，这与刘战东等[23]研究结果一致。本研究通过分析冬小麦–夏玉米全生育期土壤墒情和温度动态，得出冬小麦季土壤水分和温度的变异主要发生在0～30cm土层，不同灌溉处理30cm以下温度和水分的变化差异不显著。本研究认为，0～30cm土层是引起黄淮南部作物土壤贮水量和土壤温度变化的主体，该土层SWC和Ts是作物ETc变化的主要贡献者。该研究结果与方彦杰等[12]在西北春玉米中的研究结果一致。董朝阳等[24]研究了北方地区不同等级干旱对春玉米产量的影响，得出土壤墒情变异主要集中在0～50cm，与本研究得出的0～30cm土层不同，其原因是由于上述研究基于河北北部的试验，其降水量较黄淮南部少30%左右，导致作物根系下扎较深，水分吸收层也随之加深。侯慧芝等[25]研究了西北黄土高原半干旱区全膜覆盖小麦土壤温度变化，发现不同作物土壤温度变异主要集中在0～25cm，与本研究的结果基本一致。
在研究ETc与SWC的关系中，田建柯等[26]发现土壤水分充足可显著促进ETc，ETc与SWC呈显著正相关关系。也有研究[27]表明，相对湿度、风速、土壤温度和作物类型等对ETc有显著影响。其中，以Ts对ETc的影响最大，权重系数达0.40[28]。由于土壤温度下降会显著降低棵间蒸发速率，从而显著降低了ETc。在低温环境下，即使土壤水分较充足，ETc也较低[7]；
Qin 等[3]发现，夏玉米 ETc与 0～30cm的SWC呈显著正相关关系，与本研究结果相似。本研究在以往研究的基础上，综合考虑了0～30cm土层SWC、Ts与ETc的多元线性关系，揭示了黄淮南部井灌区冬小麦―夏玉米ETc与0～30cm土层SWC、Ts的协同关系。从Ts对ETc的影响权重来看，20cm的Ts显著高于10和30cm，而表层Ts的影响权重最小，为0.049～0.470，显著低于10～30cm；
小麦季20和30cm的SWC对ETc的影响权重显著高于10cm。玉米季各处理Ts的权重以10、20或30cm为主，地表Ts的权重最小。玉米季I2、I3和I4处理SWC对ETc的权重影响均小于0.07，说明SWC不是影响玉米ETc变异的主要因子。玉米季I1处理SWC的影响权重与小麦季I1处理的相似，表明小麦季干旱处理对玉米季ETc仍存在延续性影响，这与Qin等[22]的研究结果相似。通过研究各土层Ts和SWC对ETc的影响，表明不同土层水热环境对ETc有显著影响。未来还需要继续开展定位试验来进一步验证本研究结果。
通过对冬小麦―夏玉米生长季SWC和Ts的连续监测，认为0～30cm土层是黄淮南部作物土壤贮水量和土壤温度变化的主体。ETc与SWC、Ts之间的多元线性关系表明，0～30cm土层SWC和Ts是作物ETc变化的主要贡献者。ETc值的估算方程应当充分考虑土壤墒情和温度的协同效应，建立土壤水分–温度–蒸散量协同方程，可减少单一模型在估算ETc时的误差。另外，SWC和Ts对ETc的影响程度还因作物年际生长季节而变化。
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