SoilScope生态观测控制实验系统在基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算中的应用

? 文献信息

? 文献摘要

准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化，综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响，采用五道沟水文实验站大型称重式蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据，基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型，并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明，在整个玉米生长期中，作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12，均方根误差为0.15，相关性为0.91，蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d，均方根误差为4.5 mm/d，相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率（误差在2～3mm/d 以内）相比使用联合国粮农组织（FAO）推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上，可更精确用于作物系数及蒸散量计算。

? 实验概述

试验研究在安徽淮北平原五道沟水文实验站进行。该地区（33°09’N，117°21’E）属暖温带半湿润季风气候区，四季分明，雨热同期。地下水位变化范围为1～3m，种植作物主要有玉米、小麦、花生和大豆。试验区土壤主要包括2 种：砂姜黑土和黄潮土，分别约占淮北平原土壤的54%和33%。试验区土壤田间持水率为28%～30%，适宜作物生长的土壤含水率18%～25%，凋萎含水率为10%～13%。试验区设有气象观测场，可获取地温、空气温度及湿度、降雨量、风速及风向、水面蒸发量和日照时数等60 余年不间断长系列气象要素。其中地温有0、5、10、15、20、40、80、160和320cm 系列资料。另外还设有自动高精度气象站，可获取空气温度、空气湿度、风速、净辐射、太阳辐射、土壤热通量等，可用于计算参考作物蒸散量。

? 实验设施

本研究以淮北平原分布较为广泛的砂姜黑土区为研究对象，作物为夏玉米（登海618），于2018年6月22日播种，10月8日收获。玉米实际蒸散量由大型称重式蒸渗仪测得，蒸渗仪土柱口径为4.0㎡，高度为4.0m，蒸渗仪地下水埋深设为1 m，土壤为分层回填土，10、30、50 和100cm 埋深处分别设有土壤水分、温度、电导3 个参数传感器，数据每10min获取1次。蒸渗仪自动采集数据资料时段选取2018 年6月22日至10月8日。选取同期气象观测场水文气象要素数据。利用叶面积仪测定蒸渗仪内玉米不同生育阶段的叶面积，结合实际种植密度计算叶面积指数。

? 结果与分析

1）本研究基于地温和叶面积指数构建了气象-生理双函数乘法模型，可以反映作物逐日作物系数变化。该模型在训练和检验样本中计算精度均较高。在训练样本中，作物系数计算值与实际值均值相差0.01，平均绝对误差（Mean Absolute Deviation，MAE）为0.11，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为0.14，相关系数（Correlation Coefficient，r）为0.94；在检验样本中，两者均值相差0.04，MAE 为0.12，RMSE 为0.15，r 为0.87。该模型简化了夏玉米作物系数的计算，明确了地温和叶面积指数对作物系数的综合影响程度，提高了计算精度，可用于玉米作物系数的动态计算。

2）基于本研究作物系数模型计算的实际蒸散量精度较高，在训练样本中，蒸散量计算值与实际值均值相差0.1 mm/d，MAE 为1.0 mm/d，RMSE 为1.4 mm/d，r 为0.75；在检验样本中，两者均值相差0.15 mm/d，MAE 为1.0 mm/d，RMSE 为1.3 mm/d，r 为0.76。与联合国粮农组织（FAO）推荐作物系数计算结果相比，精度更高。

3）根据FAO 推荐作物系数计算蒸散值与实际值两者均值相差5.0 mm/d，MAE 为5.07 mm/d，RMSE 为6.09 mm/d，r 为0.75，本研究模型计算的蒸散值准确率相比FAO推荐作物系数得到的计算值准确率（误差在2～3 mm/d 以内）提高了3 倍以上。

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