時元智,時 紅,崔遠來,洪大林,朱 寒
(1. 南京水利科學研究院水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,南京 210029;2. 武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室,武漢 430072;3. 江西省灌溉試驗中心站,南昌 330201)
相比于森林或草地生態(tài)系統(tǒng),農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生長更迅速、受人類活動的影響更大,是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最活躍的碳庫[1],在全球水、碳循環(huán)中扮演著重要角色。水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)是反映植被生長狀況的指標之一[2],也是評價生態(tài)系統(tǒng)水、碳循環(huán)的重要參數(shù)[3]。目前,針對農(nóng)田WUE的研究主要從作物葉片、田塊或生態(tài)系統(tǒng)等多個尺度展開。葉片尺度上作物光合與蒸騰的關系是農(nóng)田水-碳耦合的基礎,二者以氣孔為結(jié)點耦聯(lián)為一個整體[3],對葉片尺度水分利用效率(WUEleaf)的研究以光合儀為主,未計算生態(tài)系統(tǒng)的自養(yǎng)和異養(yǎng)消耗以及作物棵間蒸發(fā)。農(nóng)學上的水分利用效率主要指作物水分生產(chǎn)率[4],通過典型區(qū)域考種測產(chǎn),利用蒸滲儀或水量平衡法計算耗水量,重點考察單位質(zhì)量耗水下的作物谷物產(chǎn)量,反映的是作物水分利用的最終狀態(tài),對有機物累積量及積累過程不做評價。生態(tài)系統(tǒng)尺度的水分利用效率(WUEeco)定義為農(nóng)田凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(Net Ecosystem Productivity,NEP)與蒸發(fā)蒸騰量(ET)的比值[5-6],是動態(tài)反映農(nóng)田水碳過程耦合程度的指標[7],既考慮了農(nóng)田耗水中的地表蒸發(fā)以及農(nóng)田碳蓄積中的生態(tài)系統(tǒng)呼吸消耗,也能動態(tài)反映作物水分利用和有機物積累過程,因此揭示農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)WUEeco的變化規(guī)律有助于理解農(nóng)業(yè)水、碳循環(huán)過程,進而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中優(yōu)化水碳管理模式[8-9]。渦度相關(Eddy Covariance,EC)法能夠直接測量植被生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的CO2和H2O通量,具有高頻、連續(xù)、無擾動觀測以及中尺度代表性等特點和優(yōu)勢,已被用于開展不同時間尺度的WUEeco研究[3,5-6,8,10]。
水稻是中國重要的糧食作物,種植面積居世界第二,產(chǎn)量居世界第一,同時也是中國耗水量最大的作物,其灌溉用水量占農(nóng)業(yè)用水總量的65%以上[11]。隨著中國水資源供需矛盾日益加劇,“節(jié)水優(yōu)先”被擺在保障水安全的突出位置。提高作物WUE是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)水的重要途徑,但過去以作物最終產(chǎn)量來評價WUE具有一定局限性,因此,有必要對水稻各生育期的WUE及其以全生育期為尺度的變化情況進行研究。目前,基于EC法的WUEeco研究多集中于森林和草地[9,12-14],對農(nóng)田的關注也以小麥和玉米居多[9,12,15-16],少數(shù)建立在水稻下墊面的EC通量觀測都存在周期短、未考慮年際變化等問題[8],且通常將水和碳分開研究[11,17],對稻田WUEeco的報道較少。鄱陽湖平原是中國九大商品糧基地之一,在中國長江中下游稻作區(qū)具有很高的代表性。本文以鄱陽湖平原雙季稻田為研究對象,利用EC法獲得早、晚稻各3季的CO2和H2O通量數(shù)據(jù),以此為基礎研究早、晚稻W(wǎng)UEeco及NEP、ET的季節(jié)變化規(guī)律,并分析其年際差異,揭示夜間呼吸消耗對稻田水分利用的影響,闡明WUEeco與NEP、ET的相關關系,重點評價研究區(qū)水稻不同生育期以及全生育期WUEeco值并與其他緯度稻田進行比較,以期為評價中國長江中下游稻作區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率以及進一步優(yōu)化水碳管理措施提供依據(jù)。
在江西省灌溉試驗中心站(116°00′01″E、28°26′26″N,海拔22 m)水稻試驗田開展試驗,采用一年兩熟的雙季稻耕作制度(早稻和晚稻)。試驗站位于江西省南昌市南昌縣(鄱陽湖平原雙季稻作區(qū)),屬亞熱帶季風性氣候,多年平均降雨量1 530 mm,5—6月為梅雨季節(jié),多年平均氣溫17.5 ℃,土壤類型為水稻土,土壤質(zhì)地為粉砂質(zhì)黏土[18],耕作層(0~20 cm)土壤容重約1.3 g/cm3,有機質(zhì)質(zhì)量分數(shù)20.1 g/kg,全氮1.4 g/kg,速效磷3.5 mg/kg,速效鉀167.5 mg/kg。
因降水會對稻田水分及氣溫、輻射等產(chǎn)生較大影響,而研究區(qū)雨季主要集中于早稻生長期,為更好地分析WUEeco年際差異,并考慮EC通量數(shù)據(jù)完整度,本文選取2011—2013年和2018年的早、晚稻各3季通量數(shù)據(jù),3 a早稻季降水年型分別對應豐、枯、平。
1.2.1 水稻種植管理
稻田水分管理采用間歇灌溉模式。施肥管理采用當?shù)仉p季稻優(yōu)化施肥模式,即氮肥(N)施用量180 kg/hm2,按基肥∶分蘗肥∶穗肥=5∶3∶2施用;磷肥(P2O5)施用量67.5 kg/hm2,作基肥施用;鉀肥(K2O)施用量150 kg/hm2,按基肥∶分蘗肥∶穗肥=9∶0∶11施用。
水稻種植采用育秧—移栽方式,早稻本田生育期為78~79 d,晚稻為96~105 d,晚稻生育期時長差異主要體現(xiàn)在乳熟(灌漿)至黃熟階段,原因是不同年份晚稻生長后期氣溫差異較大,達到作物成熟所需積溫的天數(shù)具有不確定性。各生育期的起止時間見表1。水稻返青期—分蘗期(生長前期)為營養(yǎng)生長階段;拔節(jié)孕穗期—抽穗開花期(生長中期)和乳熟期—黃熟期(生長后期)為生殖生長階段。
1.2.2 通量觀測方法和儀器
渦度相關系統(tǒng)由開路式紅外CO2/H2O分析儀(LI-7500A,美國LI-COR公司)、三維超聲風速儀(R3-50,英國Gill公司)、數(shù)據(jù)采集器(LI-7550,美國LI-COR公司)以及供電裝置等設備組成(圖1a)。研究區(qū)主風向為東北風,根據(jù)EC法對觀測場地的要求(作物生長期內(nèi)通量塔上風側(cè)應具備足夠長的風浪區(qū)),試驗將渦度相關系統(tǒng)安裝于水稻田偏西南位置(圖 1b),距東北方向水稻種植最遠端的距離約為108 m;以稻田最大冠層高度(約0.9 m)為依據(jù),將主要傳感器安裝高度設為距地面1.8 m,滿足觀測高度(傳感器至冠層距離)與風浪區(qū)長度的比值小于3%的要求[3]。紅外CO2/H2O分析儀和三維超聲風速儀的采樣頻率為10 Hz,每30 min為1組,通過數(shù)據(jù)采集器封裝為GHG文件進行存儲。
通量觀測場內(nèi)還配套了氣象、輻射、土壤要素觀測儀器,主要觀測指標包括溫濕度、氣壓、風速風向、降雨量、太陽輻射、凈輻射、光合有效輻射、土壤含水量、土壤溫度、土壤熱通量等,觀測頻率為1 min,每隔30 min計算1組均值,通過數(shù)據(jù)采集器(CR1000,美國Campbell公司)進行存儲。
研究區(qū)水稻不同生育期的葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)通過比葉重法[19]獲得。
1.3.1 通量計算過程
利用EddyPro通量數(shù)據(jù)處理軟件(美國LI-COR公司)對GHG數(shù)據(jù)進行計算。計算過程中,平均計算周期設為30 min,采用時間平均運算進行數(shù)據(jù)趨勢去除,采用二次坐標軸旋轉(zhuǎn)法進行傾斜校正。采用WPL(Webb,Pearman and Leuning)校正來補償水熱傳輸對氣體密度波動的影響[20]。采用Kljun模型[21](三維后向拉格朗日模型)進行通量貢獻區(qū)評估。采用Foken等[22]設計的0-1-2系統(tǒng)(qc=0代表該通量值質(zhì)量好,qc=1代表該通量值可用于常規(guī)分析,qc=2代表該通量值應被剔除)進行質(zhì)量檢驗標記。受益于站點工作人員的高頻維護,本文使用的通量數(shù)據(jù)完整度較高,剔除壞點(qc=2)后,CO2和H2O通量數(shù)據(jù)完整度分別大于85%和82%,缺失部分主要是降雨引起的30 min~1 d的數(shù)據(jù)空缺。
表1 雙季稻生育期劃分情況Table 1 Division of growth periods of double-cropping rice
1.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與插補
利用Tovi通量數(shù)據(jù)分析軟件(美國LI-COR公司)進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與插補,以EddyPro的計算結(jié)果和CR1000記錄的氣象、輻射等數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源。
采用移動點測試法進行摩擦風速u*閾值檢驗[23],并以此為依據(jù)剔除夜間不良數(shù)據(jù)。采用Kljun等[24]開發(fā)的FFP(Flux Footprint Parameterization)二維分析模型對水稻生育期內(nèi)的通量貢獻區(qū)進行分析(圖1b),早、晚稻85%以上的通量數(shù)據(jù)來源于目標區(qū)域。早、晚稻的能量平衡閉合度為0.81~0.83,屬于正常范圍。采用Reichstein等[25]提出的邊際分布采樣法(Marginal Distribution Sampling,MDS)對通量缺失值進行插補,該法使用輻射、溫度及飽和水汽壓差等因素作為驅(qū)動變量,通過建立驅(qū)動變量與可靠通量的關系來估算缺失值,已被應用于FluxNet2015數(shù)據(jù)集的插補工作中。
利用EddyPro和Tovi進行一系列計算、校正、分析等數(shù)據(jù)處理后,建立雙季稻田CO2和H2O通量及氣象、輻射要素的生育期數(shù)據(jù)集。
1.4.1 通量數(shù)據(jù)計算
NEP一般指凈初級生產(chǎn)力(總初級生產(chǎn)力扣除植物自身呼吸消耗的部分)中減去異養(yǎng)生物(土壤)呼吸作用所消耗的光合產(chǎn)物之后的部分。通常情況下,在地勢平坦、植被類型空間分布均勻的下墊面,渦度相關系統(tǒng)所觀測到的凈生態(tài)系統(tǒng)CO2交換量(Net Ecosystem Exchange,NEE)相當于生態(tài)系統(tǒng)的NEP[3],其計算公式采用式(1)
式中NEP為凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力,mg/(m2·s);NEE為凈生態(tài)系統(tǒng)CO2交換量,mg/(m2·s);cF為渦度相關系統(tǒng)觀測到的CO2通量,mg/(m2·s);storageF為渦度相關系統(tǒng)與植被間的儲存通量,mg/(m2·s);w為垂直風速,m/s;cρ為CO2密度,g/m3;z為高度,m;zm為傳感器與植被間的高度差,m;t為時間,s;(′)代表物質(zhì)量的脈動值。
FH2O用公式(2)[3]進行計算
式中FH2O為水汽(H2O)通量,mg/(m2·s);aρ為空氣密度,g/m3;q為比濕,g/kg。
ET與FH2O使用公式(3)進行量綱轉(zhuǎn)換
式中ET為蒸發(fā)蒸騰量,mm/d;wρ為水的密度,g/m3。
1.4.2 WUEeco計算
以EC法測定的NEP和ET的比值來表征稻田生態(tài)系統(tǒng)WUEeco(g/kg),即采用公式(4)[6]
研究區(qū)降水、氣溫和太陽輻射狀況見圖2。3季早稻降水量分別為562.3、456.6、510.9 mm,降水天數(shù)(43、25、34 d)分別占生長期(79、78、78 d)的54.4%、32.1%、43.6%。氣溫總體呈逐漸升高趨勢,3季早稻平均氣溫分別為25.4、26.1、26.5 ℃,積溫(日均氣溫大于等于10 ℃)分別為2 010、2 034、2 073 ℃。3季早稻日均太陽輻射分別為14.7、15.9、16.8 MJ/(m2·d),在所有生育期中,拔節(jié)孕穗期(具體日期見表1)受雨季影響日均輻射量最低,分別為9.8、14.6、13.4 MJ/(m2·d)。晚稻季降水明顯少于早稻季,3季晚稻降水量分別為269.6、251.6、179.7 mm,降水天數(shù)分別占比20.0%、14.6%、25.8%。氣溫呈明顯下降趨勢,3季晚稻平均氣溫分別為23.6、25.8、25.2 ℃,積溫分別為2 481、2 476、2 449 ℃。太陽輻射隨生育進程的變化特征與氣溫基本一致,呈逐漸減小趨勢,3季晚稻日均輻射量分別為14.0、17.1、17.7 MJ/(m2·d)。
水稻LAI是反映作物群落光截獲能力的重要指標,也是影響作物NEP和ET的重要因素之一。由圖3可以看出,水稻LAI呈現(xiàn)迅速增長—趨于平緩—逐漸下降的單峰變化趨勢,上升和下降階段的斜率主要受作物品種以及此階段光照、氣溫等因素影響。水稻返青期LAI最小,一般低于0.5,且此階段葉面積幾乎無增長。水稻拔節(jié)孕穗期LAI均值最大,早稻LAI最大值一般為4~5,而晚稻則能達到5~7。水稻進入乳熟期后葉片開始變黃凋落,葉綠素含量和綠葉面積逐漸下降。晚稻從分蘗期至黃熟期的LAI均大于早稻,這與晚稻季降水量和降水天數(shù)少,使其生長期光熱條件明顯好于早稻季有關。
WUEeco是NEP和ET的比值,因此NEP和ET隨生育進程的變化特征在一定程度上決定了WUEeco的季節(jié)變化規(guī)律。早、晚稻NEP均表現(xiàn)為先增大、后減小的變化趨勢(圖4),這與LAI的變化特征基本一致,表明NEP的季節(jié)變化主要取決于作物自身以生育期為尺度的生長發(fā)育規(guī)律。早稻返青期和晚稻黃熟期一般表現(xiàn)為CO2排放(碳源),早稻黃熟期和晚稻返青期基本處于碳平衡狀態(tài),其他生育期以明顯的CO2吸收(碳匯)為主。早稻碳吸收一般從5月上旬開始,至7月上旬結(jié)束;晚稻碳吸收一般從7月下旬或8月上旬開始,至10月下旬結(jié)束。
早、晚稻的差異主要體現(xiàn)在返青期碳源匯狀態(tài)、CO2吸收峰值發(fā)生時間以及全生育期CO2吸收量等方面。早稻返青期氣溫較低(日均氣溫20.8~23.5 ℃),生態(tài)系統(tǒng)呼吸作用強于光合作用,返青期平均NEP為-2.7~-0.6 g/(m2·d);而晚稻返青期氣溫較高(日均氣溫29.0~32.1 ℃),作物很快返青進行光合作用,平均NEP為1.4~2.0 g/(m2·d)。早稻NEP峰值為33.5~40.7 g/(m2·d),出現(xiàn)在抽穗開花期;而晚稻拔節(jié)孕穗期的NEP最大,峰值為31.8~35.6 g/(m2·d)。從NEP總量來看,晚稻(1 209~1 473 g/m2)明顯大于早稻(818~1 109 g/m2),差異體現(xiàn)在晚稻生長前期NEP較大以及全生育期較長。
早稻ET總體呈現(xiàn)逐漸增大趨勢,而晚稻ET則呈現(xiàn)逐漸減小趨勢(圖4),這與氣溫、輻射等環(huán)境變量的季節(jié)變化趨勢的同步性較高,表明稻田ET的主要制約因素是環(huán)境變量以年為尺度的周期性變化。通常早稻黃熟期和晚稻返青期降水量較少、氣溫最高,平均ET也最大,可分別達到4.7~6.8和4.5~6.0 mm/d。晚稻乳熟期后氣溫已較低,且黃熟期田面要進行排水落干,其日均ET較其他生育期明顯要小。早稻拔節(jié)孕穗期恰逢梅雨季,降水量和降水日數(shù)占比較大,環(huán)境變量中太陽輻射明顯低于其他生育期,這也導致了該生育期日均ET較小。早稻全生育期ET總量(265~308 mm)小于晚稻(320~426 mm),差異主要體現(xiàn)在晚稻生長前期ET較大且其全生育期較長。
由圖5可知,稻田WUEeco隨生育期呈現(xiàn)先增大、后減小的變化趨勢,與NEP的變化特征較為一致。
3季早稻返青期WUEeco為負值,日均WUEeco為-1.0~-0.3 g/kg,即早稻生態(tài)系統(tǒng)在返青期既消耗水分也凈消耗有機物;晚稻返青期光熱條件好,秧苗移栽時也更加健壯,故WUEeco一般為正值,約0.3 g/kg。水稻進入分蘗期后,晚稻W(wǎng)UEeco增長速率及分蘗期均值(3.1 g/kg)高于早稻(1.8 g/kg),并在拔節(jié)孕穗期達到季節(jié)尺度峰值(7.7~10.3 g/kg);早稻W(wǎng)UEeco峰值出現(xiàn)在抽穗開花期,盡管峰值出現(xiàn)時間較晚稻要晚,但其峰值強度(11.1~11.3 g/kg)更高,原因是早稻抽穗開花期降水頻繁,ET比NEP的相對降幅更大。除受降水影響的時間外,水稻W(wǎng)UEeco在生長中期均維持在較高水平,早、晚稻拔節(jié)孕穗期WUEeco均值分別為6.1和5.8 g/kg;而抽穗開花期WUEeco均值分別為5.0和4.5 g/kg。水稻進入乳熟期后LAI明顯下降,但早稻乳熟期至黃熟期氣溫、輻射逐漸增強,而晚稻乳熟期至黃熟期的氣溫、輻射都顯著下降,這導致晚稻乳熟期和黃熟期WUEeco均值(3.0和1.1 g/kg)略小于早稻(3.3和1.3 g/kg)。
從水稻不同生長期來看,早稻W(wǎng)UEeco均值從大到小分別為:生長中期(5.8 g/kg)、生長后期(2.4 g/kg)、生長前期(1.1 g/kg),而晚稻則為:生長中期(5.5 g/kg)、生長前期(2.6 g/kg)、生長后期(2.1 g/kg)。該差異主要是由早、晚稻不同生長時段氣溫、輻射等環(huán)境因素不同導致的。早稻生長后期與晚稻生長前期(7 —8月)光熱條件俱佳,且早稻在足量水氮供給下易貪青;相比而言,早稻生長前期和晚稻生長后期光熱條件較差,這也導致了晚稻進入分蘗期后NEP和WUEeco增長速率高于早稻。從變化曲線上表現(xiàn)為晚稻NEP和WUEeco峰值前斜率大于峰值后斜率,早稻則相反;晚稻W(wǎng)UEeco峰值出現(xiàn)時間為生長期的前半程(移栽后37~47 d),而早稻則為后半程(移栽后41~46 d)。從水稻全生育期來看,早稻W(wǎng)UEeco為(3.3±0.3) g/kg,略低于晚稻的(3.4±0.4) g/kg,對比各生長期WUEeco可以看出,生長中期和后期早稻W(wǎng)UEeco比晚稻高約6%(0.3 g/kg)和15%(0.3 g/kg),而生長前期早稻W(wǎng)UEeco則比晚稻低約57%(1.5 g/kg),故早稻全生育期WUEeco略低于晚稻是由其生長前期WUEeco較低造成的。
本文計算了早、晚稻日間WUEeco,并與全天WUEeco進行比較,結(jié)果顯示兩者變化趨勢基本一致、同步性較強,均表現(xiàn)為先增大后減小,且同步呈現(xiàn)短期波動性(圖 5)。水稻白天進行光合作用,NEP為正,而夜間呼吸作用使其NEP為負,此外稻田蒸發(fā)蒸騰主要發(fā)生在白天,夜間主要為水汽凝結(jié),故日間WUEeco明顯大于全天WUEeco。3季早、晚稻全生育期日間WUEeco均值達到5.5和6.1 g/kg,分別比全天WUEeco均值高2.2和2.6 g/kg,即水稻生態(tài)系統(tǒng)夜間呼吸消耗使得全生育期WUEeco下降40%以上。從不同生育期來看,拔節(jié)孕穗至抽穗開花期(生長中期)相對降幅最小,早、晚稻3季降幅均值分別為31%、35%,因為此階段作物生長最旺盛,光合速率和碳同化量最高,夜間呼吸消耗的有機物占全天同化總量的比例較??;早稻返青期至分蘗期(生長前期)和晚稻乳熟至黃熟期(生長后期)相對降幅最大,3季降幅均值分別達到59%和56%,因為此階段氣溫、輻射較低,作物白天通過光合作用生產(chǎn)的有機物大部分被水稻生態(tài)系統(tǒng)夜間的呼吸作用所消耗。
早、晚稻W(wǎng)UEeco、NEP和ET在水稻各生育期和全生育期均存在一定的年際差異(圖6)。早、晚稻全生育期WUEeco的年際間相對變幅為9.2%~12.4%,而NEP和ET的相對變幅分別為14.3%~18.2%和8.9%~19.4%,由于NEP和ET的同向變化,WUEeco的年際差異要小于NEP和ET。從水稻各生育期變幅來看,早、晚稻抽穗開花期WUEeco、NEP和ET的年際差異最大,振幅分別達到1.9~2.3 g/kg、6.3~10.2 g/(m2·d)和1.4~2.1 mm/d。
結(jié)合圖2和圖6可以看出,雙季稻NEP和ET的年際差異主要受氣溫、輻射、降水等環(huán)境變量的控制,一般表現(xiàn)為氣溫低、輻射低則NEP和ET就低,氣溫高、輻射高則NEP和ET就高。但由于WUEeco為NEP和ET的比值,若ET與NEP的增速相差較大,則WUEeco與環(huán)境變量就不一定表現(xiàn)出正向反饋,如晚稻拔節(jié)孕穗期和抽穗開花期,WUEeco與氣溫、輻射為負反饋,說明此階段氣溫、輻射的變化對ET的影響程度大于NEP。這一特征在晚稻季更加明顯,晚稻生長期降水越多,雨后WUEeco越大,因為降水過后氣溫回升慢于輻射,NEP較ET更快恢復到高水平,這使得WUEeco增大,導致了年際差異。
雙季稻W(wǎng)UEeco與NEP、ET的Pearson相關分析結(jié)果(表2)表明,WUEeco與NEP為極顯著正相關關系,但與ET在大部分稻季內(nèi)均不相關。WUEeco與NEP在水稻生育進程上具有較高的同步性,雙季稻W(wǎng)UEeco的季節(jié)尺度變化主要由NEP的生育期變化所驅(qū)動,早稻光合作用可以解釋81.5%~85.3%的WUEeco季節(jié)尺度變化,而晚稻則為85.5%~90.8%,故通過采取措施增加水稻NEP是提高鄱陽湖流域稻田水分利用率的有效途徑。晚稻生態(tài)系統(tǒng)NEP對WUEeco的影響程度大于早稻,這是因為晚稻生長期內(nèi)降水較少,影響NEP和ET大小的輻射、氣溫等環(huán)境變量的季節(jié)波動性較小。
表2 雙季稻W(wǎng)UEeco與NEP、ET的相關性分析Table 2 Correlation analysis of WUE, NEP and ET of doublecropping rice
目前針對農(nóng)田WUE的研究可以從作物葉片、田塊、生態(tài)系統(tǒng)、景觀等不同尺度開展。葉片尺度上WUEleaf無法評價作物產(chǎn)量或生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力與水分供給的關系,故通常用于研究作物生理生態(tài)過程[26],彭世彰等[27]得到的水稻正午12:00—14:00的WUEleaf約為7~10 g/kg。農(nóng)學上廣泛應用的作物水分生產(chǎn)率概念不能反映作物生長過程中干物質(zhì)積累和水分消耗的動態(tài)過程,且只考慮籽粒產(chǎn)量而忽略干物質(zhì)累積量,故得到的WUE通常偏小,操信春等[28]計算的江西灌區(qū)(主要種植作物為水稻)水分生產(chǎn)率(以籽粒重量計)為0.86 g/kg。國內(nèi)外學者從生態(tài)系統(tǒng)尺度探討WUE的研究多以MODIS的GPP(Gross Primary Productivity,總初級生產(chǎn)力)和ET產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)源來計算景觀尺度WUE的結(jié)果,但該結(jié)果受遙感觀測頻率影響,通常只能反映植被WUE的年內(nèi)大致變化趨勢,對環(huán)境因子日間變動的響應程度較低,且往往高估植被生長期WUE的變化[29]。此外,采用GPP來計算WUE無法評估單位耗水量下真正用于植物生長發(fā)育的光合產(chǎn)物量,也無法描述生態(tài)系統(tǒng)可供人類消費的有機物質(zhì)和能量水平[3]。NEP和GPP的區(qū)別在于是否扣除植物自身以及異養(yǎng)生物(土壤)對光合作用產(chǎn)物的呼吸消耗部分,二者具有一定時空轉(zhuǎn)換關系,對降水、氣溫等環(huán)境因子的響應也表現(xiàn)出一致性[30],因此利用EC法得到的NEP來動態(tài)計算WUEeco,評價作物單位耗水下可供人類消費的光合產(chǎn)物量,更具有現(xiàn)實意義。
基于EC法,本文得到中國長江中下游地區(qū)水稻W(wǎng)UEeco(以C計,下同)為0.90~0.94 g/kg,高于地處熱帶的菲律賓[31]水稻W(wǎng)UEeco(0.62~0.88 g/kg)和巴西[32]水稻W(wǎng)UEeco(0.65 g/kg),明顯低于中國東北遼河三角洲[8]的水稻W(wǎng)UEeco(1.35 g/kg),可見隨著地理緯度的增加,稻田水分利用效率顯著升高,這可能與不同地理緯度下稻田ET差異有關。此外中國育秧-插秧種植方式可明顯縮短水稻本田生育期長度,作物移栽后在短時間內(nèi)便進入快速生長狀態(tài),進而提升了水分利用效率。水稻生長期內(nèi)稻田土壤水分通常處于有水層或近飽和狀態(tài),與小麥、玉米等旱作物的耕作層水分狀況明顯不同,這導致水稻與旱作物的水分利用過程(水碳循環(huán)過程)有很大不同[8]。水稻W(wǎng)UEeco明顯低于小麥和玉米,例如Tong等[15]得到的華北平原小麥和玉米WUEeco分別為1.94和3.0 g/kg,雷慧閩[33]得到的華北平原小麥和玉米WUEeco分別為1.34和3.14 g/kg,戰(zhàn)領等[16]得到的美洲地區(qū)玉米WUEeco為1.20~1.40 g/kg,Alberto等[31]得到的菲律賓玉米WUEeco為1.12~1.32 g/kg,差異的主要原因是水稻耕作層水分狀況與小麥、玉米不同,也與玉米為C4作物有較大關系[29]。
ET對WUEeco的貢獻率在水田與旱地之間存在差異,這主要是由土壤水分是否為生態(tài)系統(tǒng)的限制性因素決定的。本研究中,水稻W(wǎng)UEeco的季節(jié)性變化與ET有所不同,Pearson相關性分析結(jié)果也表明水稻W(wǎng)UEeco由NEP所主導。水稻田ET主要由氣溫、輻射等環(huán)境變量所調(diào)節(jié),表現(xiàn)為早稻乳熟期和晚稻返青期(此階段LAI較小)受高溫和高輻射影響呈現(xiàn)最大的ET強度,此時棵間蒸發(fā)貢獻了ET的更大比例[34]。旱作農(nóng)田的土壤水分是其限制性因素,ET的大部分需要通過植株蒸騰來完成,因此旱作物生態(tài)系統(tǒng)的主要調(diào)控因素是作物生長狀況(LAI),表現(xiàn)為6月小麥收割時ET強度陡降;而8月玉米播種后ET強度并未大幅增加[34]。Tang等[35]和史曉亮等[36]對小麥、玉米的研究也表明,其WUEeco與ET具有極顯著相關關系。不同植被類型生態(tài)系統(tǒng)WUEeco對NEP與ET的響應機制也不同,如熱帶常綠闊葉林和熱帶雨林等森林生態(tài)系統(tǒng)的WUEeco主要受ET的影響,內(nèi)蒙古典型草原生態(tài)系統(tǒng)WUEeco受NEP與ET的雙重控制[36]。
1)稻田WUEeco(Ecosystem Water Use Efficiency)在季節(jié)尺度上呈現(xiàn)先增大、后減小的趨勢。WUEeco與NEP(Net Ecosystem Productivity)為極顯著正相關關系(P<0.01),但與ET在大部分稻季不相關。早、晚稻日均WUEeco在拔節(jié)孕穗期達到峰值(7.7~10.3 g/kg),并在生長中期維持較高水平(早、晚稻分別為5.8、5.5 g/kg)。
2)早稻全生育期WUEeco均值為(3.3±0.3) g/kg,略低于晚稻的(3.4±0.4) g/kg。早、晚稻日間WUEeco均值為5.5和6.1 g/kg,夜間生態(tài)系統(tǒng)呼吸消耗導致WUEeco下降40.0%以上。不同緯度的稻田WUEeco有明顯差異,本文得到的長江中下游稻田WUEeco高于菲律賓、巴西等熱帶地區(qū)稻田,低于中國東北遼河三角洲稻田;與小麥、玉米等農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)相比,稻田WUEeco明顯較低。
3)稻田WUEeco存在年際差異,相對變幅為9.2%~12.4%。早、晚稻抽穗開花期WUEeco的年際差異最大,振幅達到1.9~2.3 g/kg。