王賀壘，韓憲忠，范鳳翠，王克儉，張 哲，齊 浩

(1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071001；2.河北省農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟(jì)研究所，石家莊 050051)

模擬作物蒸散量一直以來(lái)都是農(nóng)業(yè)節(jié)水研究的熱點(diǎn)。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地確定作物蒸散量，并形成可視化的軟件系統(tǒng)，讓農(nóng)戶和科研人員根據(jù)作物所需制定灌溉決策。這對(duì)解決水資源短缺，維系國(guó)家糧食安全具有深刻意義。目前，確定作物蒸散量往往通過(guò)實(shí)測(cè)法和間接法來(lái)確定，實(shí)測(cè)以水量平衡法為主要手段，通過(guò)打土或TDR測(cè)定土壤各層水分變化來(lái)計(jì)算蒸散量。該方法對(duì)人力依賴程度高，不易實(shí)時(shí)、快速地確定蒸散量。因此，利用模型來(lái)估算作物蒸散量極為重要。當(dāng)下，被廣泛應(yīng)用的模型為Penman-Monteith方程(以下簡(jiǎn)稱P-M方程)，它由Allen[1]、Doorenbos[2]等提出發(fā)展，形成FAO-PM方程。P-M方程基于常規(guī)氣象數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算參考作物蒸散量ET0[3]，與不同作物的作物系數(shù)Kc乘積來(lái)得到實(shí)際蒸散量ETc。該方法被應(yīng)用到大田作物蒸散量的估算中，模擬精度高。在設(shè)施栽培中，由于棚室具有相對(duì)封閉的微環(huán)境，室內(nèi)風(fēng)速幾乎為零，直接應(yīng)用P-M方程會(huì)造成嚴(yán)重偏差[4]。陳新明等[5]通過(guò)對(duì)空氣動(dòng)力學(xué)項(xiàng)的修正，推導(dǎo)出計(jì)算棚室內(nèi)參考作物蒸散量的修正方程，被廣泛應(yīng)用到設(shè)施環(huán)境下作物耗水規(guī)律的研究。現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外研究設(shè)施蒸散量的模型取得較大成就。劉浩等[6]基于修正后的P-M方程對(duì)番茄需水量進(jìn)行有效估算。張大龍等[7]利用作物系數(shù)和修正后的P-M方程計(jì)算出甜瓜實(shí)際需水量，模擬效果好。作物系數(shù)與葉面積指數(shù)存在顯著的關(guān)系，可通過(guò)葉面積指數(shù)來(lái)確定作物各個(gè)階段的作物系數(shù)，進(jìn)而達(dá)到動(dòng)態(tài)模擬作物蒸散量的目的。葉面積指數(shù)確定可通過(guò)網(wǎng)格法、稱重法、掃描法和系數(shù)法等[8,9]，這些方法都需要人工測(cè)量，想獲取連續(xù)的葉面積指數(shù)難度較高、工作量大。遙感反演是獲取連續(xù)葉面積指數(shù)的有效手段，在大田中模擬結(jié)果理想[10,11]。但由于設(shè)施栽培環(huán)境的限制，在設(shè)施應(yīng)用遙感反演受到一定的約束。葉面積指數(shù)LAI變化過(guò)程遵循“慢-快-慢”的生長(zhǎng)曲線，國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛采用Logistic方程來(lái)模擬LAI變化[12-14]。馬波等[15]研究西瓜葉面積指數(shù)變化時(shí)，運(yùn)用Logistic曲線來(lái)模擬不同水分年限下葉面積指數(shù)變化過(guò)程，模擬均方根誤差為0.002 5，模擬誤差小。TD Setiyono 等[16]分析不同密度、氣溫和水分虧缺狀態(tài)下，通過(guò)Logistic函數(shù)來(lái)模擬大豆葉面積指數(shù)的變化。

綜上分析，研究蒸散量往往集中在P-M方程的參數(shù)修正和作物系數(shù)確定，但對(duì)如何實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地模擬作物蒸散量，以信息技術(shù)手段來(lái)達(dá)到蒸散量的動(dòng)態(tài)可視化研究較少。因此，本文基于作物系數(shù)與葉面積指數(shù)關(guān)系的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)Logistic方程的修正，利用逐日的相對(duì)有效積溫來(lái)確定對(duì)應(yīng)的葉面積指數(shù)，從而達(dá)到對(duì)作物系數(shù)的實(shí)時(shí)模擬。借助Java和微信技術(shù)來(lái)構(gòu)建蒸散模擬系統(tǒng)，以可視化手段顯示茄子蒸散量，以期解決設(shè)施灌溉不可持續(xù)化和粗放化的問(wèn)題。

1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

蒸散量動(dòng)態(tài)模擬系統(tǒng)總體實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示，它基于Java和微信技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，采用客戶端/服務(wù)器架構(gòu)?？蛻舳藶槿A為Honor手機(jī)，用來(lái)顯示基本氣象數(shù)據(jù)和蒸散量模擬數(shù)據(jù)。同時(shí)，客戶端提供輸入葉面積指數(shù)和對(duì)應(yīng)的日期，讓系統(tǒng)自動(dòng)反推逐日葉面積指數(shù)的變化。服務(wù)器端負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)和運(yùn)算數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、參考作物蒸散量ET0的計(jì)算、葉面積指數(shù)的模擬、作物系數(shù)Kc和逐日蒸散量的確定4個(gè)模塊。

圖1 蒸散量模擬系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與功能實(shí)現(xiàn)架構(gòu)圖Fig.1 Data collection and function realization framework of evapotranspiration simulation system

1.1 客戶端基本數(shù)據(jù)上傳模塊

1.1.1 客戶端基本信息的上傳

客戶端負(fù)責(zé)用戶基本信息、葉面積指數(shù)與有效積溫的上傳。首先，用戶需要通過(guò)微信小程序來(lái)進(jìn)行登錄注冊(cè)，來(lái)將用戶名、密碼保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。把棚室氣象站編號(hào)作為用戶表的外鍵，來(lái)獲取該用戶在服務(wù)器端開(kāi)辟的存儲(chǔ)空間。其次，信息上傳是給系統(tǒng)初始化數(shù)據(jù)(LAI和該天的日期)，系統(tǒng)自動(dòng)地計(jì)算該天的有效積溫，代入到修正后的葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)模擬模型中進(jìn)行運(yùn)算，來(lái)反推逐日葉面積指數(shù)的數(shù)值。客戶端提供“獲取棚室位置”功能，便于以后為豐富系統(tǒng)的氣象功能和天氣預(yù)報(bào)提供坐標(biāo)接口。它通過(guò)wx.getLocation提供的方法來(lái)獲取用戶緯度latitude和經(jīng)度longitude數(shù)值，利用setData方法賦值在data數(shù)據(jù)中。最后，通過(guò)給“上傳棚室信息”按鈕綁定wx.request方法來(lái)訪問(wèn)后臺(tái)特定url接口，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中?？蛻舳嘶竟δ苋鐖D2所示。

圖2 用戶登錄注冊(cè)與服務(wù)器端相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取Fig.2 User login registration and access to server side related data

1.1.2 客戶端對(duì)服務(wù)器的響應(yīng)

服務(wù)器在經(jīng)過(guò)邏輯運(yùn)算和響應(yīng)后，計(jì)算出茄子蒸散量ETc、作物系數(shù)Kc和葉面積指數(shù)LAI。并將最近4 d的ETc和棚室內(nèi)最新的溫度、濕度和光照等數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成Json數(shù)組，通過(guò)response中的getWriter方法將值傳輸至前端界面?？蛻舳双@取Json中數(shù)組，遍歷res.data中的數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)顯示和ETc的作圖。

1.2 服務(wù)器端功能模塊

1.2.1 計(jì)算參考作物蒸散量ET0模塊

(1)氣象數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。氣象站按照固定的采集時(shí)間間隔向服務(wù)器端傳輸數(shù)據(jù)，需要形成日均溫度T、日均濕度RH和日累積太陽(yáng)輻射Ia等數(shù)據(jù)，用于進(jìn)行參考作物蒸散量ET0的計(jì)算。首先，通過(guò)Java的POI來(lái)獲取Excel日期列的內(nèi)容，通過(guò)SimpleDataFormat類提供的parse和format方法，以yyyy/mm/dd形式來(lái)規(guī)范日期的格式。通過(guò)計(jì)算相同日期的氣象數(shù)據(jù)來(lái)得出每日的T、RH和Ia，并將處理好的數(shù)據(jù)以Excel形式進(jìn)行保存，為ET0計(jì)算準(zhǔn)備氣象材料。

(2)參考作物蒸散量計(jì)算。參考作物蒸散量(ET0)反映氣候特征對(duì)蒸散量的綜合效應(yīng)，它是某種特定條件下的假想蒸散速率。假設(shè)作物的高度為0.12 m，固定的葉面阻力為70 s/m，反射率為0.23，類似于表面開(kāi)闊、高度一致、生長(zhǎng)旺盛、完全遮蓋地面而不缺水的綠色草地蒸散量[17]。P-M方程具體計(jì)算公式為：

(1)

式中：Rn為作物表面凈輻射，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m2·d)；T為氣溫，℃；u2為2 m 高處風(fēng)速，m/s；es為設(shè)施內(nèi)飽和水汽壓，kPa；ea為設(shè)施內(nèi)實(shí)際水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓隨溫度變化的曲線斜率，kPa/℃；γ為干濕表常數(shù)，kPa/℃。

設(shè)施與露地氣象條件差異性較大，棚室內(nèi)風(fēng)速幾乎為0，需要對(duì)P-M方程進(jìn)行修正。采用陳新明[5]的方法，通過(guò)空氣動(dòng)力學(xué)阻力公式，將u2=0代入其中計(jì)算出空氣動(dòng)力學(xué)阻抗：

(2)

式中:z為測(cè)量風(fēng)速的高度；z0為地面粗糙度；d為零平面位移長(zhǎng)度。

據(jù)文獻(xiàn)研究得出[19,20],z0=0.13hc,d=0.64hc,hc為作物冠層即0.12 m。通過(guò)推導(dǎo)Ra得出設(shè)施條件下的修正P-M方程, 具體公式為:

(3)

根據(jù)修正后的P-M方程，將規(guī)范化地氣象數(shù)據(jù)代入到模型當(dāng)中運(yùn)算，從而計(jì)算出ET0的值。將ET0以Excel格式存儲(chǔ)到服務(wù)器，便于實(shí)際蒸散量的計(jì)算。

1.2.2 作物系數(shù)模擬模塊

(1)作物系數(shù)的計(jì)算。作物系數(shù)是反映作物在不發(fā)生水分虧缺條件下蒸散能力的綜合反映。它可通過(guò)實(shí)際蒸散量ETc和參考作物蒸散量ET0比值來(lái)計(jì)算，具體公式如下：

(4)

式中：Kc為作物系數(shù)；ETc為水量平衡法計(jì)算的實(shí)測(cè)值，mm/d；ET0為參考蒸散量，mm/d。

(2)作物系數(shù)的確定。根據(jù)文獻(xiàn)研究結(jié)果可知，作物系數(shù)與葉面積指數(shù)LAI存在顯著的線性關(guān)系[6,7]，可通過(guò)LAI來(lái)模擬作物整個(gè)生育階段作物系數(shù)的變化。本文基于建立LAI與Kc的關(guān)系，來(lái)實(shí)時(shí)模擬作物系數(shù)的變化，具體計(jì)算公式如下：

Kc=0.21LAI+0.199 1 (R2=0.86，P<0.05)

(5)

(3)葉面積指數(shù)LAI動(dòng)態(tài)模擬模型。葉面積指數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中需要不定期測(cè)量，這給計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)模擬蒸散量造成很大難度，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地模擬葉面積指數(shù)的變化極為必要。茄子LAI變化遵循“緩慢-快速-穩(wěn)定-衰老”的“S”型變化曲線，符合Logistic生長(zhǎng)曲線變化規(guī)律。因此，本文通過(guò)對(duì)Logistic方程進(jìn)行修正，來(lái)模擬作物實(shí)際葉面積的變化。由于葉面積指數(shù)受各種因素的影響，為更好建立LAI普適性增長(zhǎng)模型，采用相對(duì)葉面積指數(shù)RLAI來(lái)表征LAI[21,22]。其中，RLAI代表某個(gè)生長(zhǎng)階段實(shí)際葉面積指數(shù)LAI與最大葉面積指數(shù)LAImax比值。作物完成某一生長(zhǎng)階段需要的熱量是固定的，單純通過(guò)生長(zhǎng)天數(shù)和積溫會(huì)產(chǎn)生較大偏差。而有效積溫卻是比較固定的，可以來(lái)表征生長(zhǎng)發(fā)育的過(guò)程。在茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期中采用相對(duì)積溫RT作為L(zhǎng)ogistic生長(zhǎng)曲線的輸入變量，RLAI作為因變量。通過(guò)處理將葉面積指數(shù)模擬方程進(jìn)行歸一化處理，具有更好的普適性，歸一化的方程如下所示：

(6)

式中：a、b和c是待定參數(shù)；RLAI為相對(duì)葉面積指數(shù)；rt為相對(duì)積溫。

通過(guò)連續(xù)兩年的試驗(yàn)觀測(cè)，茄子在進(jìn)入到采收期后，作物主要進(jìn)行生殖生長(zhǎng)，隨著茄子的不斷采摘，營(yíng)養(yǎng)器官逐漸衰老，LAI呈下降趨勢(shì)。LAI最大值發(fā)生在茄子第一次采收前1 d。因此，重點(diǎn)研究茄子從移栽至第一次采收前這一階段有效積溫的變化，它是決定茄子產(chǎn)量形成的關(guān)鍵。根據(jù)文獻(xiàn)研究[23]，茄子生物學(xué)零度移栽-現(xiàn)蕾為18 ℃，現(xiàn)蕾-采摘為20 ℃。有效積溫表征作物某個(gè)生育階段高于生物學(xué)零度有效溫度的總和。有效積溫扣除低于生物學(xué)下限那部分無(wú)效溫度，其值比較穩(wěn)定。每日的有效積溫ΔTj和相對(duì)有效積溫的計(jì)算分別為：

(7)

(8)

式中：Tj表示移栽后第j天的日均溫度；T為某個(gè)生育階段生物學(xué)零度；ΔTj為第j當(dāng)天的有效積溫；RTj為移栽后至第j天的相對(duì)有效積溫，其中RTj變化范圍為0～1；Tsum為從移栽至第一次采摘前1 d的有效積溫，℃/d。

在茄子完成緩苗階段后，用戶在系統(tǒng)上輸入茄子葉面積指數(shù)和對(duì)應(yīng)的日期，系統(tǒng)能自動(dòng)計(jì)算該天的有效積溫，代入到以上方程中計(jì)算作物系數(shù)。系統(tǒng)對(duì)逐日作物系數(shù)確定流程圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)對(duì)葉面積指數(shù)及作物系數(shù)計(jì)算流程圖Fig.3 Flow chart of leaf area index and crop coefficient of the system

1.3 蒸散模擬系統(tǒng)運(yùn)行效果

通過(guò)對(duì)Logistic方程的修正，推導(dǎo)出葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)模擬模型。用戶通過(guò)輸入某天的日期和對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)，達(dá)到動(dòng)態(tài)模擬茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期逐日葉面積指數(shù)的目的。通過(guò)作物系數(shù)Kc與修正后的P-M方程，計(jì)算出作物實(shí)際蒸散量ETc，以可視化方式確定作物逐日需水量。在本系統(tǒng)當(dāng)中，將棚室中最新的氣象數(shù)據(jù)讀取到客戶端界面上，讓用戶實(shí)時(shí)掌握設(shè)施環(huán)境內(nèi)的小氣候。根據(jù)棚室內(nèi)的氣候條件進(jìn)行科學(xué)的調(diào)控，及時(shí)規(guī)避高溫、強(qiáng)光照對(duì)作物的損害。用戶可以在界面中通過(guò)點(diǎn)擊折線圖的標(biāo)記點(diǎn)來(lái)查看當(dāng)天參考作物蒸散量ET和ETc，實(shí)時(shí)掌握茄子的蒸散規(guī)律，根據(jù)作物需水狀況來(lái)制定灌溉決策。

2 系統(tǒng)硬件構(gòu)成及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

(1)系統(tǒng)硬件構(gòu)成。系統(tǒng)所需硬件包括采取P-M方程所需的氣溫、相對(duì)濕度、光合輻射等要素的氣象站。移動(dòng)設(shè)備選用智能手機(jī)HUAWEI honor，操作系統(tǒng)為EMUI，運(yùn)行內(nèi)存4G，64G存儲(chǔ)內(nèi)存。

(2)系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)軟件在windows 7(32位)操作系統(tǒng)下開(kāi)發(fā)的，選擇MyEclipse 15.0+JDK 7作為后臺(tái)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，微信web開(kāi)發(fā)者工具設(shè)計(jì)客戶端界面。服務(wù)器安裝MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，配置Tomcat 7.0運(yùn)行環(huán)境。

3 試驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2017年3-7月，2018年4-6月于河北省農(nóng)林科學(xué)院鹿泉區(qū)大河綜合試驗(yàn)基地大棚內(nèi)進(jìn)行。2017年設(shè)W1(灌水定額15 mm)、W2(灌水定額22.5 mm)、W3(灌水定額30 mm)和CK(灌水定額37.5 mm)4個(gè)處理，各處理在苗期、開(kāi)花坐果期和成熟采摘期土壤水分分別低于田間持水量的70%、80%和70%進(jìn)行灌溉，2018年選擇W2灌水定額進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證，各處理采用常規(guī)統(tǒng)一用量進(jìn)行施肥。根據(jù)兩年試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)可以得出，茄子葉面積指數(shù)在采收前達(dá)到最大值，故以第一次采摘茄子作為界限，將移栽至采收前1 d作為營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期。營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期是完成光合作用器官和生殖器官建立的關(guān)鍵階段，決定著后期作物產(chǎn)量和品質(zhì)的高低。因此，本文重點(diǎn)構(gòu)建茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期蒸散量模擬系統(tǒng)。

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段茄子有效積溫及所需時(shí)間

通過(guò)對(duì)2017-2018年棚室內(nèi)的觀測(cè)數(shù)據(jù)得出(表1)，2017年移栽至茄子采收前1 d所需有效積溫為332.91 ℃/d，所需時(shí)間天數(shù)為62 d。2018年完成該階段所需有效積溫為325.11 ℃/d，所需時(shí)間天數(shù)為55 d。2017年較2018年有效積溫相對(duì)誤差為2.40%，而所需天數(shù)相對(duì)誤差為12.73%。表明，用有效積溫來(lái)表征生育階段穩(wěn)定性好，而直接利用生長(zhǎng)天數(shù)具有較大偏差，模擬精度低。這主要受茄子各生育階段生物學(xué)零度T和年份的影響，當(dāng)移栽后日均溫度低于T時(shí)，作物停止生長(zhǎng)，延長(zhǎng)該階段生長(zhǎng)發(fā)育時(shí)間。同時(shí)，年份氣候狀況的不同，造成日均溫度的差異，影響逐日有效積溫的積累，進(jìn)而造成生育天數(shù)的波動(dòng)。因此，通過(guò)有效積溫來(lái)表征茄子逐日生長(zhǎng)發(fā)育狀況的變化更為科學(xué)。

表1 2017-2018年設(shè)施茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期有效積溫和生長(zhǎng)天數(shù)的比較Tab.1 Comparison of effective accumulated temperature and growing days in vegetative growth period of greenhouse eggplant in 2017-2018

3.2.2 葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)模擬模型

圖4 不同灌水定額葉面積指數(shù)與相對(duì)葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)變化Fig.4 Dynamic changes of leaf area index and relative leaf area index in different irrigation quota

3.2.3 葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)模擬模型的驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型的可靠性，通過(guò)由2017年篩選出的W2灌水定額，在2018年進(jìn)行驗(yàn)證。由圖5可以看出，利用歸一化的葉面積指數(shù)Logistic模擬模型，實(shí)測(cè)值與模擬值擬合度非常好，R2達(dá)到0.988。實(shí)測(cè)值與模擬值相對(duì)誤差(RE)為10.63%，葉面積指數(shù)的均方根誤差(RMSE)為0.099 6，表明該模擬模型可解釋89.37%的葉面積指數(shù)變化。經(jīng)檢驗(yàn)證明，利用修正后的Logistic葉面積指數(shù)模型，通過(guò)相對(duì)有效積溫作為自變量來(lái)模擬茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)變化的目標(biāo)。該模擬模型需要在茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期某一時(shí)間，實(shí)際測(cè)定該天的葉面積指數(shù)和有效積溫，從而讓葉面積指數(shù)模型來(lái)反推該階段任意天數(shù)的葉面積指數(shù)。

圖5 修正后的葉面積指數(shù)Logistic模擬模型實(shí)測(cè)值與模擬值的比較Fig.5 Comparison between measured and simulated values of modified Logistic simulation model

3.2.4 實(shí)際蒸散量的模擬驗(yàn)證

蒸散量主要受來(lái)自土壤、氣象和作物生長(zhǎng)發(fā)育的綜合影響，本文重點(diǎn)模擬作物實(shí)際需水量的變化，通過(guò)作物系數(shù)和參考作物蒸散量來(lái)計(jì)算蒸散量。根據(jù)作物系數(shù)Kc與葉面積指數(shù)LAI的顯著線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)通過(guò)LAI來(lái)實(shí)時(shí)模擬Kc值。由圖6可以看出系統(tǒng)模擬茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期蒸散量與水量平衡法實(shí)測(cè)值吻合度較高，R2達(dá)到0.95以上。R2表示模擬值與實(shí)測(cè)值的共線程度，其值對(duì)模擬值與實(shí)測(cè)值差異性不敏感，需要借助RMSE和RE來(lái)表示兩者的差異程度。通過(guò)計(jì)算得出實(shí)測(cè)值與模擬值RMSE為0.50 mm/d，相對(duì)誤差RE為18.50%，說(shuō)明系統(tǒng)可以較好地模擬茄子實(shí)際蒸散量的變化，可用于指導(dǎo)設(shè)施環(huán)境下茄子的耗水規(guī)律。

圖6 蒸散量的實(shí)測(cè)值與模擬值的變化Fig.6 The change of the measured value of evapotranspiration and the change of the simulated value

4 討 論

(1)蒸散量與作物系數(shù)的模擬。灌溉制度研究不僅包括對(duì)作物各生育階段灌水上, 下限和灌水定額的確定，同時(shí)還要分析氣候、土壤和作物生長(zhǎng)狀況(SPAC)對(duì)蒸散的綜合反映[24]。準(zhǔn)確地確定作物逐日蒸散量，對(duì)提高農(nóng)田灌水利用效率(WUE)和作物產(chǎn)量極為必要[25,26]。當(dāng)下，基于Penman-Monteith方程(以下簡(jiǎn)稱P-M方程)來(lái)構(gòu)建作物蒸散模型的研究逐漸深入，由于充分考慮SPAC系統(tǒng)對(duì)蒸散量的影響，可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)作物蒸散量的有效模擬[27-29]。在研究蒸散模型當(dāng)中，作物系數(shù)Kc作為關(guān)鍵因素來(lái)引起ET的變化，實(shí)時(shí)模擬Kc對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)應(yīng)用P-M方程估算作物蒸散量極為重要。但作物系數(shù)模擬需要大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為支撐，在農(nóng)業(yè)應(yīng)用上有很大難度。因此，只有實(shí)時(shí)精確地模擬作物系數(shù)的變化，對(duì)搭建灌溉精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)平臺(tái)具有重要意義。作物系數(shù)可通過(guò)冠層高度、積溫、輻熱積和葉面積指數(shù)LAI等變量來(lái)確定[6,7, 31,32]，葉面積指數(shù)在反映作物實(shí)際生長(zhǎng)發(fā)育狀況具有更好的穩(wěn)定性。本文通過(guò)研究LAI變化過(guò)程發(fā)現(xiàn)，Logistic生長(zhǎng)曲線“慢-快-慢”的特征符合茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段葉面積指數(shù)的擴(kuò)展規(guī)律，可實(shí)時(shí)模擬葉面積指數(shù)的變化。為消除設(shè)施內(nèi)土壤質(zhì)地、棚室結(jié)構(gòu)、種植密度等因素對(duì)LAI的影響，以相對(duì)有效積溫RT作為輸入變量，計(jì)算出逐日相對(duì)葉面積指數(shù)RLAI，再結(jié)合實(shí)測(cè)葉面積和對(duì)應(yīng)的相對(duì)有效積溫，推導(dǎo)出茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段葉面積指數(shù)Logistic模擬模型，對(duì)逐日葉面積系數(shù)進(jìn)行有效模擬?；诮⑷~面積指數(shù)與Kc的關(guān)系，通過(guò)相對(duì)有效積溫和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)逐日Kc進(jìn)行有效確定，從而達(dá)到對(duì)蒸散量的實(shí)時(shí)模擬。

(2)系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)運(yùn)算?；谟行Хe溫的茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期蒸散量模擬系統(tǒng)有效實(shí)現(xiàn)對(duì)逐日蒸散量進(jìn)行模擬，它利用微信技術(shù)來(lái)搭建蒸散量模擬界面，以可視化手段來(lái)將模擬蒸散量的數(shù)值以折線圖形式進(jìn)行顯示，有效實(shí)現(xiàn)設(shè)施農(nóng)業(yè)灌溉上人機(jī)交互的需求。用戶通過(guò)明確作物逐日蒸散量，可以實(shí)現(xiàn)按需灌溉，提高農(nóng)田水分利用效率。同時(shí)，系統(tǒng)將棚室內(nèi)最新的氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度和太陽(yáng)輻射)展示給前端用戶，讓他們及時(shí)掌握棚室內(nèi)基本氣候狀況，創(chuàng)造適合作物正常生長(zhǎng)發(fā)育的環(huán)境。系統(tǒng)給研究高溫、高濕和強(qiáng)光等氣候因素對(duì)作物致災(zāi)機(jī)理與調(diào)控提供技術(shù)接口，所研究的技術(shù)體系可以在平臺(tái)上有效實(shí)現(xiàn)，豐富系統(tǒng)的綜合應(yīng)用能力，對(duì)減少氣象災(zāi)害對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的影響提供技術(shù)支撐。本文基于微信平臺(tái)來(lái)構(gòu)建蒸散量模擬系統(tǒng)，它減少手機(jī)等移動(dòng)端對(duì)APP資源包的下載，讓使用者更為便捷地獲取數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的靈活性和普遍適用性。

在數(shù)據(jù)運(yùn)算方面，系統(tǒng)基于修正后的P-M方程來(lái)計(jì)算參考蒸散量ET0，通過(guò)葉面積指數(shù)Logistic模型來(lái)得出作物系數(shù)Kc，并將這些數(shù)值存儲(chǔ)至服務(wù)器當(dāng)中，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)作圖。常規(guī)上ET0的計(jì)算需要耗費(fèi)大量的時(shí)間、精力和人力來(lái)對(duì)初始?xì)庀髷?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，本文以日期標(biāo)記法將采集相同日期的數(shù)據(jù)求取平均值，來(lái)得出P-M方程所需的氣象資料。Kc的運(yùn)算將有效積溫與作物實(shí)際生長(zhǎng)狀況進(jìn)行緊密結(jié)合，通過(guò)實(shí)際測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值來(lái)讓系統(tǒng)自動(dòng)構(gòu)建葉面積指數(shù)Logistic方程，模擬精度高，實(shí)際應(yīng)用性好。有效積溫是反映作物生長(zhǎng)發(fā)育對(duì)熱量需求的指標(biāo)，它扣除低于生物學(xué)零度那部分無(wú)效積溫，其值比較穩(wěn)定。本文分析茄子由移栽至開(kāi)始采收這一營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段的有效積溫，通過(guò)計(jì)算日均溫度與生物學(xué)零度差值來(lái)斷定該日溫度是否促進(jìn)作物L(fēng)AI的擴(kuò)展。其中，在計(jì)算逐日有效積溫過(guò)程中，通過(guò)有效積溫累加算法得出當(dāng)日及累積有效積溫，用于模擬每日的Kc。系統(tǒng)對(duì)ET0、Kc、ET和氣象數(shù)據(jù)保存到服務(wù)器對(duì)應(yīng)用戶的儲(chǔ)存空間，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)下載和保存，為二次數(shù)據(jù)處理做好基礎(chǔ)。

5 結(jié) 語(yǔ)

準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地模擬作物蒸散量是對(duì)實(shí)現(xiàn)信息節(jié)水、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)灌溉發(fā)揮重要推動(dòng)作用。本文重點(diǎn)模擬茄子營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段蒸散量的變化，采用2017年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)邏輯，并以2018年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性。其中，修正后的Logistic葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)模型的RMSE值為0.099 6，平均相對(duì)誤差RE為10.63%。表明該模型可真實(shí)反映茄子葉面積的變化；通過(guò)葉面積指數(shù)與作物系數(shù)的線性關(guān)系，結(jié)合修正后Penman-Monteith方程計(jì)算出蒸散量ETc與實(shí)測(cè)值的RMSE為0.5 mm/d，RE值為18.50%，表明該系統(tǒng)模擬蒸散量精度高，偏離誤差小。該系統(tǒng)為設(shè)施農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉、按需灌溉提供技術(shù)支撐，有效推動(dòng)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的推廣利用。