文獻信息

文獻摘要

準確預測作物蒸散量對制定精準的灌溉制度和提高水分利用率至關(guān)重要。為進一步研究識別氣象要素對作物蒸散的影響，本文采用五道溝水文實驗站SoilScope控制型蒸滲實驗系統(tǒng)（大型稱重式蒸滲儀）實測資料及氣象資料，利用灰色關(guān)聯(lián)法分析了玉米蒸散量與14個水文氣象要素間的關(guān)聯(lián)度，建立12個不同影響因素組合下的GM（1，n）逐日蒸散量預測模型。結(jié)果表明：淮北平原夏玉米蒸散量與各影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度從大到小排序依次為：水汽壓力差>日最高氣溫>地溫100cm>地溫30cm>地溫10cm>地溫50cm>日平均氣溫>相對濕度>絕對濕度>葉面積指數(shù)>飽和差>日z低氣溫>日照時數(shù)>風速；不同影響因素組合下的建模結(jié)果表明輸入要素個數(shù)為4-8時，模型預測精度均合格，后驗差比值均小于0.45，小誤差概率均大于0.8，可用于蒸散預測。采用GM（1，7）模型時，模型精度最高。

實驗概述

試驗于2018 年在安徽省蚌埠市五道溝水文水資源實驗站進行。該地區(qū)（117°21’E，33°09’N）屬暖溫帶半濕潤季風氣候，四季分明，雨熱同期。降雨量年際變化大，多年平均降雨量為899mm，其中汛期（6~9 月）占63.8%。多年平均蒸發(fā)為1181.3mm，地下水埋深在1~3m變化，凋萎含水率為10%~13%，田間持水率為28%~30%。土壤類型主要是砂姜黑土（54%）和黃潮土（33%），作物以玉米、小麥和大豆為主。

實驗設施

以淮北平原分布較廣泛的砂姜黑土區(qū)為對象，研究夏玉米逐日蒸散動態(tài)變化規(guī)律，玉米實際蒸散量由SoilScope控制型蒸滲實驗系統(tǒng)（大型稱重式蒸滲儀）測得。蒸滲儀土柱口徑4.0㎡，高度4.0m，地下水埋深設為1m。土壤為分層回填土，10cm、30cm、50cm、100cm 埋深處分別設有土壤水分、溫度、電導三參數(shù)傳感器，數(shù)據(jù)每10min 獲取一次。蒸滲儀南側(cè)設有氣象觀測場，可獲取空氣溫度、濕度、降水量、風速、水面蒸發(fā)量和日照時數(shù)等水文氣象要素。夏玉米于2018 年6 月22 日播種，10 月9 日收獲。自動采集數(shù)據(jù)資料時段選取2018 年6 月22 日至10 月8 日，及同期氣象觀測場的氣象要素數(shù)據(jù)。

結(jié)果與分析

    1）夏玉米逐日蒸散量與各影響因子灰色關(guān)聯(lián)分析，按關(guān)聯(lián)度從大到小依次為：水汽壓力差（0.8229）>日最高氣溫（0.7812）> 地溫100cm （0.7812）> 地溫30cm（0.7774）>地溫10cm（0.7762）>地溫50cm（0.7760）>日平均氣溫（0.7716）> 相對濕度（0.7684）> 絕對濕度（0.7646）>葉面積指數(shù)（0.7626）>飽和差（0.7584）>日z低氣溫（0.7531）>日照時數(shù)（0.7398）>風速（0.7100）。

2）以關(guān)聯(lián)度最大的3個要素為基礎建立灰色模型，逐步添加要素至14個?？芍斎?/span>7個影響要素時，模型精度最高，后驗差比值C為0.3272，小誤差概率P為0.9825。該模型在訓練集和驗證集中均方根誤差分別為0.71和0.64，納什效率系數(shù)分別為0.74和0.70。

3）本文以灰關(guān)聯(lián)分析為基礎建立了作物蒸散量GM（1，n）模型，該模型具有適用、精度高等優(yōu)點，可用于蒸散預測。不同土壤、不同作物的灰色預測模型構(gòu)建及其在大田尺度上的應用需要進一步研究。

1、 基于SoilScope控制試驗平臺的“LysiCosm 地上地下碳氮循環(huán)監(jiān)測系統(tǒng)”，配套可升降呼吸室“iChamber 群落自動箱”，同步測量表面 N2O/CO2/CH4等溫室氣體排放；“iChamber-G土壤采氣矛”測量蒸滲儀內(nèi)土壤剖面N2O/CO2/CH4等濃度廓線。

2、“RhizoScope 根系生態(tài)倉”依托SoilScope系統(tǒng)實現(xiàn)土壤水、熱通量控制，采用攝像與掃描一體化“AZR-300復合根系”原位觀測根系分布、細根周轉(zhuǎn)，環(huán)境變化對同化物分配的影響、根際微生態(tài)過程。