作物需水量ETc计算方法及普适性探讨

作物需水量ETc的计算方法有直接计算法及计算参考作物需水量ET0两种方法,文章分析了各方法应考虑因素、适用条件及优缺点。重点通过对ET0计算公式研究进展的总结,对有代表性的ET0的综合性计算公式:修正彭曼(MP)公式、彭曼-蒙特斯(PM)公式及标准ASCE-PM公式进行对比分析。

不同灌溉方式下无花果需水规律及作物需水量预报

探究不同灌溉方式下无花果需水规律及作物需水量的预报对无花果生产具有重要的研究和指导意义。根据广东省水利重点科研基地2022年5月至2023年12月的无花果种植数据,分析不同灌水方式下无花果需水规律,推求作物系数曲线,结合Hargreaves-Samani模型和单作物系数法,基于公共天气预报进行无花果需水量预报。结果表明:不同灌水方式中沟灌的需水量最大,2023年日均需水量为2.44mm/d,其次是喷灌和地面滴灌,日均需水量分别为2.23mm/d和2.04mm/d,地下滴灌需水量最小,为1.92mm/d,5-9月为无花果需水旺盛期。采用联合国粮农组织(FAO)推荐的单作物系数法推求出试验站无花果Kc作物系数曲线,作物系数地下滴灌<地面滴灌<喷灌<沟灌。气温预报精度较高,最低气温的预报精度优于最高气温的预报精度。经过率定的Hargreaves-Samani模型具有良好的ET0预报精度,相关系数平均值可达0.86。4种灌溉方式无花果作物需水量预报精度低于ET0预报,相关系数范围为0.68~0.74。无花果作物需水量预报模型可以提供未来两周内的无花果需水量,为灌溉决策者提供信息,有利于农民提前安排水资源的分配。

基于径向基神经网络预测日参考作物需水量

为了利用有限的气象数据准确预测蓄水坑灌果园的日参考作物需水量,利用蓄水坑灌试验基地逐日温度与湿度数据,构建了基于径向基神经网络的ET0预测模型,并将其模拟结果及Hargreaves、Priestley-Taylor两种常用ET0计算模型的计算结果同FAO-56 Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算的标准值进行对比。结果表明:径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56-PM公式的计算结果最接近,而Hargreaves、Priestley-Taylor两个常用计算模型的计算结果比标准值偏大,在实际应用中应对其进行校正。

陕北黄土丘陵区主要作物需水量变化趋势及其应对策略

[目的]探讨陕北黄土丘陵区干旱、降雨和主要作物需水量在过去及未来的变化趋势,以期掌握该区气象干旱变化特征及主要作物水分供需状况,为该区主要作物合理灌溉及优化种植提供参考。[方法]基于陕北黄土丘陵区1980—2017年日尺度基本气象数据,采用去趋势预置白处理的Mann-Kendall法和R/S法分析了过去及未来作物生育期内(4—10月份)的干旱、降雨及作物需水量变化趋势。[结果](1)干旱年发生频率达56.76%,干旱在4—6月呈现降低趋势,在7—10月份呈现增加趋势;有效降水量的变化趋势在不同地区的月份表现各异;作物需水量在4—8月呈增加趋势。(2)作物未来生育期内,陕北黄土丘陵区有效降水量分别在5月、7月、10月份呈现降低趋势,在8月、9月份为增加趋势;干旱及作物需水量在4—6月份延安地区分别呈现增加和降低趋势,榆林地区同期干旱及作物需水量与延安地区相反。[结论]陕北黄土丘陵区干旱频发,有效降雨量难以满足作物需水量。建议控制红枣及苹果种植面积,加大谷子产业投入,利用覆盖与集雨补灌结合的方法来满足作物对水分的需求,达到增产增收目的,助力新时代乡村振兴。

神经网络在作物需水量估算中的应用分析

面对全球水资源紧缺的挑战,准确估算作物需水量已经成为农业节水灌溉领域的关键环节。以反向传播神经网络和长短时记忆网络为代表的神经网络技术在参考作物蒸发蒸腾量估算方面具有独特优势。针对在农业水利领域的具体技术应用,提出一系列措施,包括特征工程、模型优化、决策系统整合以及技术普及推广。这些措施旨在推动神经网络技术在农业灌溉和气候政策支持方面的实用价值,为提升作物需水量估算的精准度和效率提供新的视角和工具,进而推动水资源的高效利用和农业的可持续发展。

浅谈农田水利中作物需水量在农业灌溉中的应用

农业灌溉是我国农田水利建设中的关键环节,精确地估算和利用农作物需水量,是实现粮食增产、节水和生态环境保护的主要措施。农作物的生长依赖于土壤中的水分供给,适宜的灌水能有效保证作物各生育期的需水量,以此确保其正常生长。本文通过概述农田水利的内涵,明确农业灌溉在农田水利中的重要性,借助对农作物需水量研究,论述其在农业生产中的作用,旨在为专业人员制定科学合理的灌溉计划提供参考,进而达到增产增效、改善粮食质量、实现农业可持续发展的目的。

江苏省冬小麦需水量时空变化特征及气候影响因素分析

为实现江苏省冬小麦科学灌溉、提高农业用水效率,明晰江苏省冬小麦需水量及气候影响因素的时空变化特征,为全省冬小麦灌溉管理及农业水资源高效利用提供科技支撑,基于江苏省共计12个地区2013-2022年冬小麦季相关气象资料,通过Penman-Montieth法计算近十年来江苏省冬小麦需水量,并利用Pearson相关分析法对近十年江苏省冬小麦需水量时空变化特征、需水特性以及气象影响因素进行了分析。近十年间江苏省年平均气温、日平均湿度、地表温度、降水量、蒸发量、平均日照时数均呈总体上升趋势,太阳总辐射量呈减小趋势。近十年来江苏省冬小麦本田期的需水量平均值为451.82~692.50 mm,年际变化范围在540.19~646.70 mm,不同年份间呈现减小的趋势,空间上则呈现由西北向东南递减的趋势。江苏省大部分地区冬小麦需水强度最小值出现在1月,5-6月抽穗期与灌浆期需水强度最大。江苏省冬小麦全生育期需水量与年均降雨量、日均湿度之间存在负相关关系,与年均水面蒸发量、年均日照时数、年平均气温间存在正相关关系,这其中以日均湿度、年均水面蒸发量、年均气温对冬小麦需水量的影响最为明显。并且,近十年冬小麦全生育期需水量的总体下降趋势可能是由于其与日均湿度明显更高的负相关性所导致。总之,近十年来江苏省冬小麦需水量逐年有下降趋势,且由西北向东南递减,此外全省日均湿度、年均水面蒸发量、年均气温是近年来冬小麦需水量变化的主要影响因素。

有机肥施用量对酿酒葡萄品质形成关键时期需水量的影响研究

对不同有机肥施用量条件下酿酒葡萄品质形成关键时期需水量进行分析,探讨有机肥施用量与水分需求的关系,为制定科学高效的酿酒葡萄供水策略提供理论支撑。研究表明,有机肥适量配施有助于提升酿酒葡萄土壤贮水保墒性能,液体纳米有机肥对于土壤表层(0~20 cm)的含水率增加明显,T2、T3处理果实膨大期与转色期增加最为明显,相较于CK分别增加了70.77%、28.60%;不同土层土壤总贮水量,T1处理在果实膨大期具有较好的土壤贮水性能,T2处理在果实转色期土壤总贮水量较为丰富,相较于CK,分别增加14.85%与52.19%。通过Penman-Monteith公式和田间水量平衡法计算分析,T1处理酿酒葡萄果实膨大期与T2处理果实转色期均存在进一步节水的潜力。

宁夏地区春玉米灌溉需水量特征研究

【目的】提高宁夏地区春玉米的灌溉效率,优化农业资源配置。【方法】依据宁夏地区11个站点1960-2019年的气象资料,确定宁夏地区年际及春玉米生育期不同水文年型的有效降雨量;然后,利用ET 0 Calculator软件计算参考作物腾发量,并结合作物系数法计算作物需水量,求得宁夏地区年际及不同水文年型下春玉米各生育期的作物需水量、灌溉需水量、耦合度和水分盈亏指数。【结果】1960-2019年间,宁夏地区年有效降雨量波动较大(158.5~424.2 mm),北部引黄灌区、中部干旱带和南部山区春玉米生育期有效降雨量分别为123.9,205.4和334.4 mm。宁夏全区春玉米生育期需水量为482.0~690.7 mm,其中南部山区和中部干旱带春玉米需水量有降低趋势,而北部引黄灌区有增大趋势。北部引黄灌区、中部干旱带和南部山区春玉米灌溉需水量分别为566.8,413.0和147.6 mm;在枯水年、平水年和丰水年宁夏全区春玉米灌溉需水量分别为448.5,378.9和317.0 mm。南部山区降雨对作物需水量的满足程度最高,耦合度为0.70,是北部引黄灌区的3.89倍。【结论】宁夏南部山区应以集雨技术为基础发展雨养玉米种植;北部引黄灌区和中部干旱带需要大力发展节水灌溉,其中在北部引黄灌区春玉米大喇叭口期、抽雄期和乳熟期需要分别补灌87.2,79.6和275.6 mm,在中部干旱带需要分别补灌65.7,62.4和212.8 mm。

考虑降雨预报的灌溉模式对水稻产量及需水量的影响

以早稻和晚稻为试验材料,在考虑降雨预报的前提下,研究了智能灌溉和传统淹水灌溉2种模式对水稻的产量指标以及作物需水量的影响。结果表明:智能灌溉模式能够使早稻、晚稻分别节约灌溉水量83.9、119.2 t/hm^(2),减少排水量193.8、35.6 t/hm^(2);智能灌溉模式在降雨频繁时充分满足作物在关键期的需水量,在缺少降雨时可在不影响产量、保证作物的关键期需水的情况下适当降低作物的需水量;智能灌溉模式可使早稻和晚稻的理论产量分别提高284.52、508.84 kg/hm^(2)。综上,在水稻种植过程中,考虑降雨预报的智能灌溉模式能够提高灌溉效率;优化作物的关键期需水量,降低水资源的消耗,减少环境污染,以及实现水稻增产,具有一定的环境和经济效益。

三亚市崖州区双季稻需水量与需求指数变化分析

为更精确地掌握海南省三亚市崖州区双季稻生育期内的灌溉需求,为双季稻种植的灌溉水量分配提供参考依据。本研究基于三亚市2002—2022年逐日气象资料和当地早、晚稻种植区作物生长的统计资料,分析了当地参考作物蒸散量(ET_(0))、双季稻生育期内的作物需水量(ET_(c))、有效降雨量(P_(e))、净灌溉需水量(IR)和灌溉需求指数(IRI)的变化,采用P_(e)nman-Monteith公式和单作物系数法,并结合年际变化倾向率以及Mann-Kendall趋势检验法,分析了2002—2022年三亚市ET_(0)、双季稻ET_(c)和IR的时间变化特征。结果表明:2002—2022年三亚市ET_(0)为1 115.8~1 213.5mm,呈不显著的增加趋势,变化率为0.72 mm/a,年均ET_(0)为1 152.9 mm;早稻全生育期ET_(c)、P_(e)、IR分别介于399.5~448.3 mm、94.4~200.9 mm、205.5~353.0 mm之间,ET_(c)呈不显著的增加趋势,变化率为0.28 mm/a,IR呈不显著的减少趋势,变化率为-0.18 mm/a;晚稻全生育期ET_(c)、P_(e)、IR分别介于357.1~402.9 mm、266.1~422.7 mm、-65.7~126.2 mm之间,ET_(c)呈显著的增加趋势,变化率为0.78 mm/a,IR呈不显著的增加趋势,变化率为2.04 mm/a。早稻各生育阶段作物需水量变化趋势为:拔节孕穗>分蘖后>分蘖期>乳熟期>抽穗开花>黄熟期>移植回青,晚稻各生育阶段作物需水量变化趋势为:拔节孕穗>分蘖期>乳熟期>分蘖后>抽穗开花>黄熟期>移植回青。三亚市崖州区早、晚稻灌溉需求指数分别介于0.51~0.79和-0.18~0.32之间,年均IRI分别为0.67和0.09。由此可知,三亚市崖州区早稻对灌溉的依赖程度远远高于晚稻,仅依靠有效降雨无法满足作物生长的需求,易发生干旱缺水现象,需在生育期进行补充灌溉。

阴山北麓旱作区主要作物需水量及需水规律分析

为分析阴山北麓旱作区主要作物需水量和离水规律,根据阴山北麓地区作物和气候资料,计算该地区主要作物的需水量,并对不同作物水分利用情况进行评价。结果表明:阴山北麓旱作区主要栽培作物在不同生育阶段对水分的需求量不同,各作物需水量大小依次为:向日葵>玉米>多年生苜蓿>马铃薯>莜麦>春小麦,并分析作物需水与作物生长的关系。考虑到作物在该地区产量和种植面积的优势,应优先考虑马铃薯的种植。玉米和多年生苜蓿是阴山北麓旱作区重要的饲草料作物,由于该地区热量和水分不足,推广大面积种植受到制约。综上所述,基于水资源高效利用的优化作物布局,能够促进该地区水资源合理利用和农牧业的可持续发展。

商丘地区不同降水年型冬小麦-夏玉米需水量和缺水量分析

【目的】研究不同降水年型下冬小麦、夏玉米的作物需水规律及成因。【方法】基于1954—2019年商丘市气象数据、1999—2019年河南商丘农田生态系统国家野外科学观测研究站作物生育期观测数据和2011—2018年大型蒸渗仪观测数据,采用描述性统计和Mann-Kendall趋势检验方法,探究作物需水量和缺水量变化趋势,并通过主导分析法探索气象因子对作物需水量的影响。【结果】1954—2019年,周年有效降水量呈上升趋势,冬小麦季、夏玉米季有效降水量上升速率为3.09、5.23 mm/10a;仅丰水年下冬小麦季和周年有效降水量呈下降趋势。周年作物需水量呈极显著下降趋势(P<0.01),冬小麦季、夏玉米季作物需水量下降速率为6.72mm/10a(P<0.01)、18.47mm/10a(P<0.01);不同降水年型下冬小麦季、夏玉米季和作物周年需水量均表现为下降趋势。周年作物缺水量呈极显著下降趋势(P<0.01),冬小麦季、夏玉米季作物缺水量下降速率为9.81、23.70 mm/10 a(P<0.01);仅丰水年冬小麦季缺水量呈上升趋势。在平水年和枯水年,日照时间是影响冬小麦需水量的首要因子,但在丰水年相对湿度为影响冬小麦需水量的首要因子;夏玉米需水量的主要影响因子为日照时间、平均风速和最高温度,在3种降水年型下日照时间均为首要因子,其次是平均风速和最高温度。【结论】在丰水年型下,商丘地区冬小麦应在拔节—抽穗期灌溉,夏玉米季不灌溉;在平水年型下,冬小麦季应在拔节—抽穗期灌溉,夏玉米抽雄期灌溉;在枯水年型下,冬小麦和夏玉米在播前灌溉的基础上,还需分别在拔节—抽穗期和拔节—抽雄期进行灌溉。

中国主要作物灌溉需水量空间分布特征

作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法,计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量,并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能,采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物,分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征,得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明:中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5,作物对灌溉的需求比较低;华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%～50%的需水靠灌溉补充,水稻55%～80%的需水依靠灌溉;新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上,农业的发展完全依赖于灌溉。

基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型

应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。

河南省主粮作物需水量变化趋势与成因分析

河南省是我国粮食主产区，研究河南省主粮作物的灌溉需水变化规律可为水分高效管理和节水增粮提供实践参考。基于河南省18个气象站点1958--2013年逐日气象观测资料，根据FAO推荐的Penman—Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量及冬小麦和夏玉米各生育期需水量，利用时间序列分析法和ArcGIS普通克里金插值法研究需水量时空变化特征，采用通径分析法研究作物需水量的变化成因。结果表明：河南省近56a来年均参考作物蒸发蒸腾量为807．0mrn／a，日均蒸发蒸腾量为2．2mm／d，呈波动减少趋势，其中西北和东南地区参考作物蒸发蒸腾量最大，豫西地区的参考作物蒸发蒸腾量跨度较大。冬小麦和夏玉米的净灌溉需水量分别为350～525mm和243～368mm，灌溉需求指数随经度和纬度的增加而增大，冬小麦生长对灌溉的依赖程度高于夏玉米。影响河南省主粮作物需水量的气象因子主要为气温、水汽压、日照、最高气温和风速。

甘肃省主要农作物需水量时空变化特征分析

采用联合国粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式,计算出甘肃省1960～2000年主要农作物(春、冬小麦,玉米,马铃薯)生育期内逐日需水量,统计分析其时空变化特征和不同作物生育期日均需水量变化规律。研究表明,随纬度的增加作物需水量增大,需水量高值区对应甘肃省的干旱、半干旱地区。作物需水量在近40a内呈现下降的趋势,并且河西地区下降趋势明显大于河东。对几种作物的逐日需水量分析发现,出苗～开花期,作物日需水量缓慢增大;开花～乳熟为需水高峰期,进入作物生长旺盛阶段,乳熟期后日需水量迅速下降。

华北主要作物需水量近50年变化趋势及原因

作物需水量是制定灌溉计划和水资源规划的重要依据,了解其历史变化对于掌握未来农业用水走势并据此做出正确决策至关重要.该文利用FAO推荐的作物系数乘以参考作物蒸散量的方法计算了华北地区6个站点近50年主要作物的需水量,并并分析了其变化趋势.结果表明:除北京外,华北冬小麦和夏玉米两大作物需水量均呈下降趋势,每10年分别减少0.9～19.2 mm和8.3～24.3 mm.夏玉米需水量下降幅度超过冬小麦.其中以华北南部的郑州减少最多,下降幅度在19.2～24.3 mm/10年.与日照、降雨、温度、湿度和风速的同步分析表明,需水量变化趋势与日照和风速的下降趋势相-致.由于日照减少造成到达地面的能量减少,风速减小可削弱陆地与大气的水分和能量交换强度,故近50年来华北日照与风速的减小是作物需水量下降的主要原因.

农作物需水量随气候变化的响应研究

利用甘肃省近80个气象站1961～2000年的常规气象观测资料以及夏秋主要粮食作物平均生育期资料，采用FAO推荐的Penman—Monteith公式结合作物系数，计算了各站夏秋主要粮食作物的需水量，分析作物需水量随时问和空间的变化特点以及对气候变化的响应。结果表明：农作物需水量与种植区的气候类型关系十分密切，从干旱-半干旱-半湿润-湿润地区其需水量呈现减小的趋势，越是干旱的地区作物需水量越大，越是湿润的地区作物需水量越小。作物需水量随气候变化的响应比较明显，在干旱、半干旱地区表现尤为突出。不同作物品种需水量相差较大，对气候的响应机制也有差异，一般来说夏粮的需水量小于秋粮，夏粮需水量对气候变化的响应比秋粮敏感。

太行山山前平原区蒸散量和作物灌溉需水量的分析

应用Penman—Montieth、Priestley—Taylor和FAO-24 Blaney—Criddle3种方法计算了太行山山前平原高产区的参考作物蒸散量并对计算结果和利用实际蒸散量计算的作物系数进行了分析，结果表明：Penman—Montieth公式和FAO-24Blaney—Criddle公式估算的参考作物蒸散量结果相近，而Priestley—Taylor方法结果偏低；在不同公式基础上计算的作物系数也存在着明显的差异，以Penman—Montieth公式为基础计算的作物系数比较合理，FAO一24Blaney—Criddle计算的作物系数在4月到10月之间比较合理，Priestley—Taylor公式计算的作物系数偏高；在分析了多年作物系数的基础上，对不同水分年型下的作物需水量和灌溉需水量进行了计算，冬小麦和夏玉米季的灌溉需水量分别在270～400mm和O～330mm之间。