【導讀】視農(nóng)業(yè)水資源管理。一些先進的農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)和現(xiàn)代化的管理措施得不。源的大量浪費；二是對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境重視不夠。井灌區(qū)出現(xiàn)大面積的地。三是灌溉工程老化不配套，灌溉面積下降。似地區(qū)也有重要的指導意義。目區(qū)的冬小麥、玉米抗旱品種；以節(jié)水增產(chǎn)、增效為目標，進行坑測水肥生產(chǎn)函數(shù)試驗及模型研究；在此基礎(chǔ)上，制定主要作物的合理灌溉制度；產(chǎn)量、投入、效益等進行測試。提出各種技術(shù)集成組合形式的投入產(chǎn)出。業(yè)節(jié)水增產(chǎn)問題起到一定指導性作用。

　　

【正文】 豐 536 長 6878 晉麥 47 西農(nóng) 2911 石家莊 8 號 節(jié)優(yōu) 218 作物水肥耦合關(guān)系及合理灌溉制度研究 冬小麥水肥耦合技術(shù)的小區(qū)試驗工作，設(shè)置了不同的水、肥組合處理，在 30 個小區(qū)（ 20m2）的小區(qū)上進行試驗。主要觀測項目包括氣象、土壤水、土壤養(yǎng)分、作物生育狀況（ 生育期、干物質(zhì)）、測產(chǎn)與考種等。目前已完成 2 年的試驗觀測工作，對冬小麥水肥耦合試驗資料進行了系統(tǒng)的整編，同時收集整理項目區(qū)有關(guān)的試驗成果。根據(jù)試驗結(jié)果，分析了冬小麥田間水分轉(zhuǎn)化與消耗規(guī)律以及水分、肥料對冬小麥產(chǎn)量的影響，建立了冬小麥水分生產(chǎn)函數(shù)的 Jensen 模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ ANN）模型、冬小麥水肥生產(chǎn)函數(shù)的 ANN 模型，為冬小麥節(jié)水高效灌溉制度的制訂提供了基本依據(jù)。 冬小麥農(nóng)田水量平衡與消耗規(guī)律分析 1) 農(nóng)田水量平衡模型 水量平衡模型是一種概念性模型，根據(jù)一定時段內(nèi)土壤水分的輸入和輸出來確定土壤水分的變化。田間水量平衡要素主要包括降雨（ P）、灌溉（ I）、騰發(fā)（ ET）、根系層底部水分交換量（ Q，以滲漏為正）、地面徑流（ R）等，如圖 31 所示。農(nóng)田水量平衡的基本方程為： RQETIPWWW ???????? 12 (31) 式中 ， W W2 分別時段始、末的根系層貯水量， ΔW為其變化量。在水量平衡要素中，太原理工大學工程碩士研究生學位論文 19 階段降水量可根據(jù)氣象觀測得到；灌水量是人工控制與可測量的；其它各項則需要根據(jù)一定的方法進行估算。在半干旱、半濕潤地區(qū)徑流量 R 一般比較小，且主 要出現(xiàn)在汛期，可以根據(jù)一定的產(chǎn)流機制來估算。因此進行農(nóng)田水量平衡模擬的關(guān)鍵是估算騰發(fā)量與根系層底部的水分交換量。 田間騰發(fā)量取決于大氣蒸發(fā)能力（以參考作物騰發(fā)量 0ET 表示）、作物類型及生長狀況（以作物系數(shù) cK 表示）、土壤供水情況（以土壤水分脅迫系數(shù) sK 表示），采用單作物系數(shù)計算騰發(fā)量的公式為： msETKET? (32) 0ETKET cm ? (33) 式中 ， mET 為不受水分脅迫時的農(nóng)田潛在騰發(fā)量。 0ET 與氣象因素有關(guān)，可根據(jù) FAO 推薦的 PenmanMonteith 公式計算。對于一定的作物， cK 與作物生育階段和生長狀況有關(guān)，為簡化可將其近似視為生育時間 t 的函數(shù)，采用下式進行估算： ? ? 22 / cttcmc meKK ??? (34) 式中 cmK 為生育期最大作物系數(shù)， mt 為 cmK 對應的時間， c 為形狀參數(shù)。 水分脅迫系數(shù) sK 是計算作物騰發(fā)量和模擬土壤水分狀況的一個關(guān)鍵因素。通常認為 sK 的大小由土壤含水量 W 和一個介于田間持水量 fW 和凋萎含水量 pW 之間的臨界含水量 jW 決定。當 jWW? 時， 1?sK ，即作物不受水分脅迫；當 jp WWW ?? 時， 10 ?? sK ，作物受到一定程度的水分脅迫。通常情況下， jW 被當作一個常數(shù)處理 (記作 jW )。這樣，sK 被表達成 pW 、 fW 、 W 的函數(shù)，其中一個常用的指數(shù)經(jīng)驗公式為 太原理工大學工程碩士研究生學位論文 20 ????????????jjPnPWWWWWWWWWWWK1)](/)[(0pjps (35) 實際上， sK 作為一個反映作物所受水分脅迫的綜合性指標，其大小是由多方面的因素決定的 。 sK 不僅與土壤因素 ( pW 、 fW 、 W )有關(guān)，也與作物因素 (種類、生長階段、長勢、根系分布、耐旱抗旱能力 )和氣象因素有關(guān)。概括的說， sK 同時決定于兩方面的因素：一方面是土壤供給作物水分的能力， pW 、 fW 、 W 正是反映這方面的因素；另一方面是作物潛在騰發(fā)量 mET 的大小，作物因素和氣象因素是反映這方面的因素。FAO56 認為 sK 的計算應同時考慮土壤供水能力的大小和作物潛在騰發(fā)量的大小，并據(jù)此提供了一套具有更為明確的物理意義的 sK 計算公式 (以下簡稱 FAO 法 )。首先建立 jW與 pW 、 fW 之間的關(guān)系，由于 fjp WWW ?? ，所以 jW 可以表示為兩者的加權(quán)平均，即： fpj WppWW )1( ??? )10( ??p (36) 上式表達了 sK 與土壤因素的關(guān)系。從中可以看出， p 越小， jW 越大，越接 近田間持水量，則作物在土壤水分消退過程中越容易遭受水分脅迫；反之亦然。 其次為了使 jW 能夠體現(xiàn) sK 與作物因素及氣象因素的關(guān)系， FAO56 提出了通過作物潛在騰發(fā)量 cET 計算權(quán)系數(shù) p 的公式： )5( cETbp ??? (37) 式中 b 是一種標準狀況（ dmmETc /5? ）時的 p 值，其值主要由作物種類決定，可查閱FAO56 表 22。對于冬小麥， ?b 。從式 (37)可知，作物潛在騰發(fā)量 cET 越大， p 越小， jW 越大，越接近田間持水量，從而作物在土壤水分消退過程中越容易受到水分脅迫的影響。所以 (36)、 (37)兩式全面的表達了土壤供水能力和作物潛在騰發(fā)量兩方面的因素與 sK 的關(guān)系。 最后建立 sK 與 jW 之間的關(guān)系。當 jp WWW ?? 時， FAO56 認為 W 和 sK 之間是一種太原理工大學工程碩士研究生學位論文 21 線性變化關(guān)系，即： pjps WW WWK ??? (38) 將 (36)、 (37)兩式代入 (38)式中，整理得 (39)式，這就是 FAO 法計算作物水分脅迫系數(shù)的最終公式： pfpcs WWWWETbK ?????? 1 (39) 上式右端第 1 項表示作物因素和氣象因素對作物水分脅迫的影響，第 2 項表示土壤供水能力對作物水分脅迫的影響。 根系層底部水分交換量 Q 可以采用不同的方法進行估計，如簡化法（近似認為0?Q ）、零通量面法、經(jīng)驗方法等。在水量平衡模型中采用經(jīng)驗方法比較 合適，模型中采用文獻經(jīng)驗方法計算 Q ： )()/( cf WWWWaQ d ?? (310) 式中 a 、 d 為經(jīng)驗參數(shù)； fW 為根系層田間持水量； cW 為根系層底部水分交換的臨界貯水量，與土壤持水能力、地下水埋深等因素有關(guān)，在地下水位變化不大時，可近似視為常數(shù)。 以上建立的 農(nóng)田水量平衡模型中，土壤水分脅迫系數(shù)可以利用式 (35)或式 (39)來確定，相應的水量平衡模型分別稱為指數(shù)模型和 FAO 模型。 根據(jù)土壤特性及實測的土壤水分動態(tài)變化過程，可以確定以上公式中的參 數(shù)，即可對冬小麥農(nóng)田水分消耗與轉(zhuǎn)化規(guī)律進行分析。 2) 冬小麥農(nóng)田水量平衡模型參數(shù)的確定和模型檢驗 在以上農(nóng)田水量平衡模型中， FAO 模型有 7 個待定參數(shù)，而指數(shù)模型有 9 個待定參數(shù)，其取值范圍列在表 33 中。利 用瀟河灌溉試驗站（位于山西省晉中市榆次區(qū)， 176。E，176。N）冬小麥試驗資料對以上參數(shù)進行優(yōu)選，得到的參 數(shù)見表 34。 太原理工大學工程碩士研究生學位論文 22 表 33 FAO模型和指數(shù)模型的參數(shù)及其取值范圍 Table 33 of the FAO model and exponential model parameters and their range 模型 Wp(mm) Wj(mm) n Kcm tm(d) c a d Wc(mm) FAO 模型 150~160 － － 1~ 200~220 40~100 0~1 0~10 240~300 指數(shù)模型 150~160 200~300 0~1 1~ 200~220 40~100 0~1 0~10 240~300 表 34 FAO模型和指數(shù)模型的參數(shù)優(yōu)選結(jié)果 Table 34 of the FAO model and the exponential model parameter optimization results 模型 Wp(mm) Wj(mm) n Kcm tm(d) c a d Wc(mm) FAO 模型 150 － － 209 50 1 252 指數(shù)模型 158 248 1 210 50 1 255 利用以上模型模型 對不同灌水處理下的土壤水分動態(tài)過程進行模擬，土壤 1m 貯水量實測值與模擬值的比較見圖 32。 由圖 32 可以 看出， 實測值與模擬值 基本一致，表明以上所建立的兩個水量平衡模型和參數(shù)是適用的。 3)冬小麥農(nóng)田水量平衡模擬結(jié)果分析 表 35 給出了不同灌水處理下水量平衡模擬結(jié)果。圖 33 則給出了冬小麥生育期01m 土壤臨界含水量和潛在騰發(fā)量的動態(tài)變化曲線。 表 35 兩種模型的田間水量平衡結(jié)果 Table 35 Field water balance results of the two models 模型 小區(qū) P(mm) I(mm) ΔW(mm) ET(mm) Q(mm) P/ET I/ET ΔW/ET Q/ET FAO 模型 16 % % % % 6 % % % % 23 % % % % 13 % % % % 指數(shù) 模型 16 % % % % 6 % % % % 23 % % % % 13 % % % % 太原理工大學工程碩士研究生學位論文 23 0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)6 F A O 模型0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)6 指數(shù)模型 0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)1 3 F A O 模型0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)13 指數(shù)模型 0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)1 6 F A O 模型0501001502002503003500 3 2 2 8 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)16 指數(shù)模型 0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)2 3 F A O 模型0501001502002503003500 3 2 2 8 0 3 3 0 0 3 4 2 9 0 3 5 2 9 0 3 6 2 8日期W(mm)23 指數(shù)模型 圖 32 不同灌水處理下土壤水分模擬結(jié)果 Figure 32 The different irrigation treatments under soil moisture simulation results 太原理工大學工程碩士研究生學位論文 24 2002102202302402502602702802903000 3 3 1 03331 03430 03530 03629日期W j(mm)( a ) 0 1 m 深土壤臨界含水量 (a) 01m 深土壤臨界含水量 （ b）潛在騰發(fā)量 圖 33 冬小麥生育期 01m深土壤臨界含水量和潛在騰發(fā)量變化曲線 Figure 33 growth of winter wheat 0m deep soil critical moisture content and potential e