王林林，馬文杰，馬德新,2,3

(1.青島農(nóng)業(yè)大學(xué)動漫與傳媒學(xué)院，山東 青島 266109；2.山東省科學(xué)院山東省計算中心， 濟(jì)南 250101； 3.山東大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，濟(jì)南 250101)

茶樹原產(chǎn)于我國西南部濕潤多雨的原始森林中，在長期的生長發(fā)育進(jìn)化過程中，茶樹形成了喜溫、喜濕、耐陰的生活習(xí)性[1]。適宜茶樹生長的年降水量約為1 500 mm，生長期間的月降水量最好在100 mm以上。20世紀(jì)60年代我國開始實施“南茶北引” 工程，但北方地區(qū)降水量相對較少，冬春季節(jié)室外溫度較低，茶樹需溫室栽培。由于茶樹在生長期間需水量較大，合理確定茶樹灌溉用水定額，不僅可以節(jié)約水資源，還可以為北方溫室茶樹灌溉管理提供一定的參考依據(jù)[2,3]。

作物需水量是確定灌溉用水定額的基礎(chǔ)，其關(guān)鍵參數(shù)是作物的蒸騰蒸發(fā)量(騰發(fā)量)。對于溫室作物的騰發(fā)量，目前國內(nèi)還沒有形成一套標(biāo)準(zhǔn)的計算公式，主要是借助一些氣象學(xué)的方法進(jìn)行估算。由于溫室小氣候環(huán)境與露天環(huán)境的水熱運(yùn)移模式有很大不同，Boulard[4]、Demrati[5]等提出利用溫室能量平衡和Penman-Monteith方程(P-M方程)，推導(dǎo)出基于室內(nèi)氣象數(shù)據(jù)的溫室作物蒸騰量計算模型；王健、陳新明等[6,7]從溫室內(nèi)總輻射和風(fēng)速因子入手，提出適于參考作物騰發(fā)量的P-M溫室修正式；劉浩等[8]建立了包含氣象數(shù)據(jù)、葉面積指數(shù)和冠層高度為主要參數(shù)的日光溫室番茄蒸騰量估算模型。但是針對茶樹這一經(jīng)濟(jì)作物，其在溫室內(nèi)的蒸騰蒸發(fā)模型的研究目前還相對較少。

我們提出了適于北方地區(qū)溫室茶樹騰發(fā)量的計算模型ET0(Tea)，并用水量平衡原理進(jìn)行驗證。本研究旨在為當(dāng)?shù)販厥也铇渖a(chǎn)與實踐提供指導(dǎo)，同時為設(shè)施農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)提供一定的理論依據(jù)與技術(shù)支持。

1 作物騰發(fā)量的計算方法

1.1 Penman-Monteith方程

在1998年，聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO(Food and Agriculture Organization)推薦將P-M方程作為計算ET0的首選方法[9]。其方程為：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸騰蒸發(fā)量，mm/d；Δ為飽和水汽壓曲線斜率，kPa/℃；Rn和G分別為地表凈輻射通量和土壤熱通量，MJ/(m2·d)；γ為干濕表常數(shù)0.0646 kPa/℃；u2為2 m高度處風(fēng)速，m/s；ea和ed分別為飽和水汽壓和實際水汽壓，kPa；T為2 m高度處的平均溫度，℃。

式(1)為組合方程，可分為兩部分，前一部分為輻射項(ETrad)，后一部分為空氣動力學(xué)項(ETaero)。

1.2 P-M溫室修正式

由式(1)可知，當(dāng)溫室內(nèi)風(fēng)速u2=0時，空氣動力學(xué)項(ETaero)為0，而實際上此時蒸發(fā)和熱量輸送仍然是存在的，這顯然與水汽擴(kuò)散理論相矛盾。根據(jù)相關(guān)研究[10,11]，王健、陳新明等[6,7]對P-M方程中與風(fēng)速有關(guān)的空氣動力學(xué)項進(jìn)行修正，并以FAO(1998)給出的關(guān)于ET0的定義[9]，假設(shè)作物高度hc=0.12 m，推導(dǎo)出適于溫室ET0計算的修正式：

(2)

1.3 溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型ET0(Tea)

在P-M公式和P-M溫室修正式中假設(shè)作物高度是hc=0.12 m，而實際作物高度是一個時間變量，所以在計算不同作物騰發(fā)量時不能忽略作物實際高度這一參數(shù)。為了提高計算溫室實際作物騰發(fā)量的精度，本文選取溫室茶樹作為實際作物進(jìn)行試驗，在公式中引入作物高度ht這一參數(shù)。結(jié)合P-M方程和P-M溫室修正式，推導(dǎo)出適于溫室茶樹的ET0(Tea)計算方法：

(3)

式中：ht為茶樹冠層高度，m；其他參數(shù)意義同前。

根據(jù)汪小旵等[12]的方法計算ea、ed、Δ：

ea=0.610 7 exp[17.4T/(239+T)]

(4)

Δ=4 158.6eaT/(T+239)2

(5)

(6)

式中：RH為溫室內(nèi)空氣相對濕度，%。

根據(jù)強(qiáng)小嫚[13]的研究可知土壤熱通量(G)和地表凈輻射通量(Rn)具有很好的線性關(guān)系。

白天：G=0.1Rn

(7)

夜晚：G=0.5Rn

(8)

1.4 作物系數(shù)Kc的確定

根據(jù)FAO推薦，在充分供水條件下作物需水量計算公式如下：

ETc=KcET0

(9)

式中：ETc為作物需水量(充分供水條件下作物騰發(fā)量，mm)；Kc為作物系數(shù)。

FAO-56作物系數(shù)表中列出了不同作物Kcini、Kcmid、Kcend的典型值，Allen指出Kc的變化主要由其具體的作物特征來決定，受氣象條件的影響有限[9]。作物系數(shù)最重要的影響因素是作物自身的生理生態(tài)指標(biāo)，例如作物種類、品種、生育階段以及冠層狀況等[14]。而近年來，我國學(xué)者[15,16]研究發(fā)現(xiàn)，溫室作物系數(shù)比大田環(huán)境下有變小的趨勢，所以在本文中選取茶樹生長階段作物系數(shù)的較低值(Kc=0.95)。

2 試驗設(shè)計

2.1 試驗概況

試驗于2015年11月15日-2016年4月15日在青島農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗基地茶園溫室內(nèi)進(jìn)行。試驗基地地處青島市城陽區(qū)，東經(jīng)120°23′，北緯36°19′，海拔54.88 m；屬暖溫帶季風(fēng)大陸性氣候，年平均氣溫12.6 ℃，1月份最低，月平均氣溫-2 ℃，8月份最高，月平均氣溫25.7 ℃；降水主要集中在夏季，年平均降水量700 mm左右。

試驗溫室內(nèi)的茶樹品種為“黃山種”[17]，種植數(shù)量2000余株，高度范圍在0.25～0.45 m之間，計算中取其平均值0.35 m。此茶園溫室為南北走向，長38 m，寬12 m，頂高2.5 m，覆蓋無滴聚乙烯薄膜。試驗地土壤類型為沙質(zhì)壤土，地下水埋深大于5m。在每行茶樹上方0.5 m處均安置一條噴霧灌溉帶，噴頭間距1.5 m；下方兩側(cè)各安置一條滴灌帶，滴孔間距0.2 m，灌水量由數(shù)字水表計量。溫室內(nèi)安裝有2臺小型自動氣象站，高度2 m，編號分別為0713(S)、9711(N)。

2.2 試驗方法

茶園溫室內(nèi)部環(huán)境參數(shù)，采用山東省計算機(jī)中心研制的智慧農(nóng)業(yè)小型氣象站0713(S)和9711(N)自動采集，采集的項目包括溫室內(nèi)南北端的溫度T(℃)、相對濕度RH(%)及土壤含水量W(%)(近地表層0～20 cm)、光照度L和土壤熱通量G(W/m2)。茶樹新梢一年中有三次生長和休止，全年可以發(fā)生4～6輪新梢[18]，試驗選取兩輪春梢生長期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體時間為2016年3月10日-4月10日每天的10∶00-17∶00 (7 h)，系統(tǒng)設(shè)定每1 h自動采集1組數(shù)據(jù)，進(jìn)行自動存儲，可通過計算機(jī)或手機(jī)平臺讀出。

2.3 利用實測值驗證溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型

為了驗證溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型的可靠性及模擬精度，本試驗采用水量平衡法計算茶樹需水量，其結(jié)果與P-M溫室修正式、ET0(Tea)所求得的作物騰發(fā)量進(jìn)行對比分析。根據(jù)潘永安等[19]對溫室作物實際耗水量的分析，其水量平衡方程為：

ETca=I+ASW

(10)

式中：ETca為計算時段內(nèi)的實測騰發(fā)量，mm；I為計算時段內(nèi)的灌水量，mm；ASW為土壤含水量的變化量，mm。

3 結(jié)果與分析

在本次試驗期間內(nèi)以茶樹發(fā)生輪次為周期及陰天和晴天作為典型日期，對試驗結(jié)果進(jìn)行分析與評價。

3.1 利用ET0(Tea)計算作物騰發(fā)量的逐日變化

利用P-M溫室修正式和溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型ET0(Tea)對茶園溫室2016年3月10日-4月10日的作物騰發(fā)量進(jìn)行逐日統(tǒng)計，其變化過程如圖1所示。

圖1 ETc(P-M修正式)及ETc(Tea)的逐日變化圖

從圖1可以看出，2種方法計算出的ETc值具有相同的變化趨勢，且總體上看，3月至4月茶樹騰發(fā)量隨氣溫的變暖呈現(xiàn)升高趨勢；P-M溫室修正式的計算值幾乎均小于溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型的計算值，這是由于P-M溫室修正式中參考作物為苜蓿，在計算式中假設(shè)植株高度hc=0.12 m，遠(yuǎn)低于“黃山種”茶樹，且總?cè)~數(shù)量和總?cè)~面積同樣小于“黃山種”茶樹；在3月13日、3月17日和4月2日的蒸騰蒸發(fā)量均出現(xiàn)不同程度的下降，推測其原因是這三天的天氣狀況均是陰天，且3月17日伴有霧出現(xiàn)，4月2日陰轉(zhuǎn)小雨，太陽輻射遭到不同程度的削弱。

3.2 利用ET0(Tea)計算作物騰發(fā)量的日變化

為了檢驗溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型的計算精度，選取試驗時間段內(nèi)具有代表性的2天，3月13日(陰天)和4月5日(晴天)進(jìn)行分析，由于清晨溫室內(nèi)濕氣較大，作物騰發(fā)基本從9∶00左右開始，所以選擇當(dāng)天10∶00-17∶00 (7h)的實測數(shù)據(jù)繪制圖2，利用P-M溫室修正式和溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型ET0(Tea)對作物ETc進(jìn)行計算，兩種方法的計算結(jié)果與實測值進(jìn)行對比分析(圖3、圖4)。

圖2 陰天和晴天ETc(P-M修正式)、ETc(Tea)及ETca的變化圖

從圖2(a)可以看出ETc(P-M修正式)、ETc(Tea)和ETca這三者的變化趨勢基本一致，而ETc(Tea)和ETca的數(shù)值更為接近，陰天條件下，作物騰發(fā)從10∶00一直增大，13∶00左右達(dá)到峰值，之后開始平緩下降，16∶00后下降顯著；但總的來說試驗時間段內(nèi)蒸騰蒸發(fā)量的變化幅度不是很大。從圖2(b)可以看出，晴天條件下ETc(P-M)、ETc(Tea)和ETca這三者的變化趨勢也基本一致，但試驗時間段內(nèi)騰發(fā)量明顯高于陰天，ETc(Tea)和ETc重合度也更好，峰值出現(xiàn)在13∶00左右。

圖3(a)和圖3(b)，分別為3月13日(陰天)由P-M溫室修正式求得的ETc(P-M修正式)和溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型求得的ETc(Tea)與實測值ETca的比較，其結(jié)果表明溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型與實測值的變化趨勢較為一致，相對誤差較小，計算精度較高。

圖3 陰天(3月13日) ETc(P-M修正式)與ETca、ETc(Tea)與ETca的關(guān)系曲線

由圖4(a)和圖4(b)可以看出，在晴天條件下，整體變化趨勢與陰天一致，溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型和P-M溫室修正式計算所得結(jié)果與實測值的相關(guān)性均都高于陰天；其中，溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型與實測值相關(guān)性仍高于P-M溫室修正式。

圖4 晴天(4月5日)ETc(P-M修正式)與ETca、ETc(Tea)與ETca的關(guān)系曲線

就當(dāng)?shù)販厥也鑸@而言，在不同天氣條件下，利用溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型計算的作物騰發(fā)量與實測值相近，P-M溫室修正式的計算結(jié)果則偏小。造成偏差的原因主要是不同植物間生長發(fā)育狀況不同，茶樹的平均高度、總?cè)~面積均大于參考作物苜蓿，所以蒸騰蒸發(fā)量較大。溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型ET0(Tea)能夠較準(zhǔn)確的計算出溫室茶樹的騰發(fā)量，且晴天比陰天的應(yīng)用效果更好。

4 結(jié)論與討論

作物蒸騰蒸發(fā)量的大小受作物本身生理過程和環(huán)境條件(氣象條件和土壤水分狀況)的綜合影響，此外還受農(nóng)業(yè)栽培技術(shù)、作物品種及生長發(fā)育狀況、灌溉排水措施等因素的影響[20,22]。同時，溫室環(huán)境與露天環(huán)境特征有很大差異，P-M方程不宜直接應(yīng)用于溫室環(huán)境下作物蒸騰蒸發(fā)量的計算。本文以P-M方程為基礎(chǔ)，結(jié)合前人的研究論證，借鑒P-M溫室修正式的計算方法，提出了基于常規(guī)氣象數(shù)據(jù)和茶樹生長發(fā)育指標(biāo)的溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型ET0(Tea)，在理論上和實踐上均具有可行性，可作為北方溫室茶樹灌溉決策的重要依據(jù)。

溫室內(nèi)微氣候環(huán)境極為復(fù)雜，對于沒有通風(fēng)系統(tǒng)的簡易溫室大棚，假定風(fēng)速為零，計算結(jié)果相對理想[7,19]；但對于有通風(fēng)設(shè)備的溫室而言，溫室茶樹蒸騰蒸發(fā)模型計算結(jié)果可能存在一定的誤差。在驗證ET0(Tea)時，我們使用了水量平衡法，如果出現(xiàn)深層滲透或徑流量較大的情況，該方法的應(yīng)用會受到很大的限制，在以后的研究中還有待進(jìn)一步通過作物試驗確定這些誤差的影響因子。因而，今后應(yīng)加強(qiáng)作物騰發(fā)物理機(jī)制和生理機(jī)制在溫室環(huán)境下的深入研究，或在原有模型的基礎(chǔ)上校正相關(guān)參數(shù)，使模型模擬結(jié)果更接近真值。

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