蔡甲冰，張寶忠，魏 征，黃凌旭，陳 鶴，彭致功

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河套灌區(qū)玉米和向日葵ET的S-I估算模型關(guān)鍵參數(shù)分析

蔡甲冰1,2，張寶忠1,2，魏 征1,2，黃凌旭3，陳 鶴1,2，彭致功1,2

（1. 中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室，北京 100038； 2. 國家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心，北京 100048；3. 中國電建北京勘測設(shè)計研究院，北京 100024）

農(nóng)田作物蒸散的快速評估對于灌區(qū)水資源最優(yōu)調(diào)配和灌溉實時管理至關(guān)重要。簡化S-I模型綜合考慮作物冠層溫度、田間氣象參數(shù)和作物特征參數(shù)，可以進(jìn)行實時農(nóng)田作物ET的精確估算。該文利用河套灌區(qū)解放閘灌域2015—2016年2 a田間試驗觀測資料，對主要農(nóng)作物玉米和向日葵的S-I模型中2個特征參數(shù)分別進(jìn)行了率定和驗證，并分析了模型蒸散估算的相關(guān)影響因素。結(jié)果表明：1）利用S-I簡化模型可以對玉米和向日葵田間進(jìn)行作物日蒸散量（daily evapotranspiration, ETd）的估算，在該地區(qū)以13:00時率定和驗證結(jié)果最優(yōu)。在玉米主要生育期（6—8月），利用S-I模型估算ETd可以達(dá)到較高的精度；而在7—8月，采用模型估算向日葵地ETd也可以達(dá)到很高的精度；2）S-I模型中特征參數(shù)值受風(fēng)速、地表覆蓋度、表面粗糙度等因素的影響，不同作物其值不同。13:00時玉米S-I模型中特征參數(shù)值皆為負(fù)值，而向日葵中特征參數(shù)值為1正1負(fù)，進(jìn)而影響模型估算精度。葉面積指數(shù)變化對特征參數(shù)值大小的影響在玉米和向日葵田塊呈相反的趨勢，而風(fēng)速的影響則為一致。推薦13:00時率定的參數(shù)值可以在河套灌區(qū)玉米和向日葵作物需水量估算時直接應(yīng)用。

蒸散；風(fēng)速；溫度；玉米；向日葵；S-I模型；河套灌區(qū)

0 引 言

農(nóng)田作物蒸散量（evapotranspiration, ET）的準(zhǔn)確估算，對灌區(qū)水資源規(guī)劃和灌溉用水管理至關(guān)重要。在經(jīng)濟(jì)形勢變化和土地流轉(zhuǎn)的背景下，中國的農(nóng)業(yè)灌溉逐步從單一、分片小塊農(nóng)田轉(zhuǎn)向連片、大農(nóng)場，對灌區(qū)農(nóng)田灌溉管理也提出了更加實時、精量、準(zhǔn)確的要求。作物冠層溫度是一個很好的干旱監(jiān)測和灌溉決策指標(biāo)，有堅實的理論基礎(chǔ)和廣闊的應(yīng)用前景，從20世紀(jì)六七十年代已經(jīng)開展了大量的研究[1-5]。常用的作物模型往往用氣溫來表達(dá)熱脅迫對作物減產(chǎn)的影響，實際上田間監(jiān)測結(jié)果顯示，冠層溫度比用空氣溫度能夠更好地表征他們的相關(guān)關(guān)系[6-7]。農(nóng)田表面溫度是由作物長勢和外界的輻射、土壤水分狀況等因素共同作用確定的，土壤墑情和作物冠層溫度是緊密結(jié)合在一起的，因此利用遙感的冠層溫度數(shù)據(jù)可進(jìn)行區(qū)域上作物的水分脅迫和干旱監(jiān)測[8-9]?；诩t外溫度的性質(zhì)和觀測手段，在農(nóng)田灌溉管理中，作物冠層溫度能夠成為一個良好的尺度聯(lián)結(jié)和尺度轉(zhuǎn)換的指標(biāo)。

根據(jù)能量平衡原理，可以利用作物冠層紅外溫度（T）與空氣溫度（T）差值（T-T）指示農(nóng)田作物干旱情況，并進(jìn)行灌溉決策與管理。實際上，已有很多模型利用作物冠層溫度或者表面溫度估算ET，如Norman等[10]提出的雙源能量平衡模型，采用了考慮土壤表面和稀疏植被的輻射表面溫度；Qiu等[11-13]構(gòu)建了三溫模型并在點尺度進(jìn)行了驗證；Jackson等[3]提出了基于冠氣溫差估算ET的公式；在此基礎(chǔ)上，Seguin等[14]對其進(jìn)行改進(jìn)，簡化為S-I模型，從而使其應(yīng)用更加簡便，歷年來在不同地區(qū)進(jìn)行了率定和驗證[15-18]。S-I模型中的特征參數(shù)、與作物有關(guān)，因而其數(shù)值的確定是模型應(yīng)用的關(guān)鍵因素。黃凌旭等[19]曾根據(jù)2015年內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米和葵花田間試驗觀測，對S-I模型中特征參數(shù)、進(jìn)行了簡單的率定。然而，模型的特征參數(shù)在本地區(qū)是否適宜，不止是需要年度試驗數(shù)據(jù)率定，更需要對其進(jìn)行檢驗和驗證，分析其影響因素，從而得到普適性數(shù)據(jù)以推廣應(yīng)用。

本文以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘灌域2015—2016年的田間試驗觀測數(shù)據(jù)為例，利用定點連續(xù)觀測系統(tǒng)獲取了試驗區(qū)域玉米和向日葵作物冠層溫度及田間作物生長環(huán)境因子數(shù)據(jù)，對S-I模型分別進(jìn)行了參數(shù)率定和驗證；在此基礎(chǔ)上對比分析了模型估算ET在不同作物上的差異，并分析了相關(guān)影響因素，為進(jìn)一步的灌區(qū)干旱監(jiān)測研究和區(qū)域灌溉管理提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

相關(guān)研究在河套灌區(qū)解放閘灌域（106°43￠～107°27￠E，40°34￠～41°14￠N）展開。解放閘灌域位于內(nèi)蒙古自治區(qū)河套灌區(qū)西部，南臨黃河，北靠陰山，西與烏蘭布和沙漠接壤，東與永濟(jì)灌域毗鄰。解放閘灌域是河套灌區(qū)第二大灌域，總土地面積約為2 157 km2，其中60%以上為耕地。灌域地處干旱半干旱內(nèi)陸地區(qū)，屬中溫帶高原、大陸性氣候特征。日照時間長，年蒸發(fā)量大，年平均降水量151.3 mm，年內(nèi)平均氣溫9 ℃。土壤類型為灌淤土，土質(zhì)以粉砂壤土為主，有機(jī)質(zhì)含量較低，含鹽量較高，地下水位埋深較淺。田間觀測試驗點位于內(nèi)蒙古自治區(qū)河套灌區(qū)解放閘灌域沙壕渠試驗站，地處107°8￠162E，40°55￠82N，海拔高程1 036 m。

研究區(qū)內(nèi)農(nóng)作物以玉米和向日葵為主，另有一定比例的小麥、瓜果和蔬菜等。根據(jù)巴彥淖爾市統(tǒng)計年鑒[20]和遙感反演數(shù)據(jù)[21]，試驗區(qū)內(nèi)玉米和向日葵種植比例近些年達(dá)到了60%以上。本文以玉米和向日葵的作物蒸散量估算開展相關(guān)研究，田間試驗觀測和數(shù)據(jù)采集在2015—2016年度作物主要生育期內(nèi)（6—8月）進(jìn)行。

1.2 作物日蒸散量估算模型

1.2.1 基于冠氣溫差估算作物ET的S-I模型

作物日蒸散量與日凈輻射和冠氣溫差有著密切的關(guān)系。Seguin和Itier（1983）提出如下計算模型（以下簡稱S-I模型）[14]：

ETd-Rnd=+(T–T) （1）

式中ETd為作物日蒸散量，mm/d；Rnd為日凈輻射，mm/d；T和T分別為接近中午時刻的瞬時冠層溫度和空氣溫度，℃。參數(shù)和為與作物有關(guān)的經(jīng)驗系數(shù)，需要根據(jù)作物和當(dāng)?shù)氐臈l件進(jìn)行率定和驗證。S-I模型中Rnd可根據(jù)太陽輻射（R）計算得到，其中R、T和T可由CTMS-On line農(nóng)田多參數(shù)觀測系統(tǒng)實時監(jiān)測[22]。

1.2.2 基于單作物系數(shù)法的作物ET估算方法

采用單作物系數(shù)法計算ETd，計算公式如下[23]：

ETd=KKET0（2）

式中K為作物系數(shù)；K為水分脅迫系數(shù)；ET0為參照作物蒸散量，mm/d，計算公式如下[23]：

式中為土壤熱通量，MJ/(m2·d)；為平均氣溫，℃；2為2 m高處的平均風(fēng)速，m/s；e為飽和水汽壓，kPa；e為實際水汽壓，kPa；Δ為水汽壓曲線斜率，kPa/℃；為濕度計常數(shù)，kPa/℃。水分脅迫系數(shù)K反映土壤水分脅迫對作物蒸騰的影響；D為作物根區(qū)水分損耗量，mm；TAW為根區(qū)總水量，mm；RAW為根區(qū)可利用水量，mm。當(dāng)DK=1。值與作物種類和大氣蒸發(fā)能力有關(guān)；0為當(dāng)ETd≈5 mm/d時的值，玉米和向日葵分別為0.55和0.45。K的數(shù)值大小確定方法及上述各參數(shù)的計算方法和參考值，詳見參考文獻(xiàn)FAO-56[23]。閆浩芳[24]通過內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘灌域2003—2006年實測的微氣象資料，基于波文比能量平衡法，計算得到春小麥、玉米和向日葵不同生育期的作物系數(shù)。本文玉米和向日葵各生育期K值參照上述的試驗結(jié)果，各生長階段的天數(shù)和K值等總結(jié)表格詳見文獻(xiàn)[25]。

1.3 地面數(shù)據(jù)觀測

1.3.1 農(nóng)田多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)

根據(jù)當(dāng)?shù)刈魑镱愋秃吞飰K尺度，分別選取玉米和向日葵典型田塊，將2套CTMS-On line型農(nóng)田多參數(shù)觀測系統(tǒng)分別布置在玉米田塊和向日葵田塊的種植區(qū)域中間（見圖1）。該系統(tǒng)主要有太陽能電池板、旋轉(zhuǎn)云臺、高精度紅外冠層溫度傳感器、氣象因子傳感器、數(shù)據(jù)采集器等組成，利用太陽能供電能夠在野外長期監(jiān)測作物冠層溫度及氣象參數(shù)變化，可實現(xiàn)對試驗點地面數(shù)據(jù)連續(xù)觀測和數(shù)據(jù)采集[22]。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集時間間隔為0.5 h，監(jiān)測主要同步參數(shù)包括：太陽輻射，光合有效輻射，空氣溫度、相對濕度，風(fēng)速，大氣壓；作物冠層紅外溫度；作物根區(qū)土壤水分、溫度（10、20、40 cm）等。

a. 2015玉米田塊a. Maize field in 2015b. 2015向日葵田塊b. Sunflower field in 2015c. 2016年玉米+向日葵田塊1c. Maize &sunflower field 1 in 2016d. 2016年向日葵田塊2d. Sunflower field 2 in 2016

1.3.2 田間試驗觀測項目

1）土壤墑情：除了農(nóng)田多參數(shù)觀測系統(tǒng)所帶有的墑情傳感器實時采集作物根區(qū)土壤水分，在玉米田塊和向日葵田塊均勻布設(shè)8個位置取土樣，取樣深度分別為10、20、40、60、80和100 cm；每5～7 d監(jiān)測1次，灌溉前后及降雨后加測。采用烘干法監(jiān)測土壤含水率，其結(jié)果同時也可用于對實時土壤水分傳感器的標(biāo)定。試驗期內(nèi)2015—2016年玉米和向日葵田塊土壤水分變化情況見圖2，當(dāng)?shù)毓嗨^多、田間土壤水分含量較高。由此可以計算土壤水分脅迫系數(shù)K，從而利用單作物系數(shù)法計算ETd。

注：Fc為田間持水量，Wp為凋萎點，Dr為為作物根區(qū)水分損耗量，RAW為根區(qū)可利用水量。

2）地下水位：在玉米田塊和向日葵田塊中心位置設(shè)有地下水位觀測井，每2～3 d用卷尺直接測量每塊田塊的地下水位埋深。

3）灌水日期及灌水深度：玉米田塊和向日葵田塊通過渠道引水進(jìn)行灌溉，利用梯形堰控制和量測田塊的灌水量，每5 min記錄1次梯形堰斷面水位。玉米田塊和向日葵田塊的灌水日期和灌水量見表1。

表1 2015—2016年玉米和向日葵田塊灌水日期與灌水量

4）作物生長指標(biāo)觀測：①株高和葉面積：在玉米田塊和向日葵田塊分別選取具有代表性的植株3株，掛牌標(biāo)記。用卷尺直接測量地面以上玉米和向日葵植株的高度及植株葉片的長和寬，每5～7 d測量1次。②生物量：在玉米田塊和向日葵田塊分別選取具有代表性的植株3株，測量其濕質(zhì)量，放入烘箱中殺青并烘干至恒質(zhì)量，每15 d測量1次。

1.4 統(tǒng)計參數(shù)

為了對模擬數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行評價，本文選取決定系數(shù)2、均方根誤差（root mean square of error，RMSE）、一致性系數(shù)來檢驗?zāi)Ｐ偷哪M效果。的值是在0到1之間，其中的值越接近于1，說明模型預(yù)測的精度越高[26]。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于2 a試驗數(shù)據(jù)的S-I模型參數(shù)率定

2.1.1 基于2016年玉米和向日葵數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定

利用2016年連續(xù)監(jiān)測的田間實測數(shù)據(jù)，采用式（1）分別計算玉米、向日葵的日蒸散量（ETd）；由太陽輻射（R）數(shù)據(jù)計算得到日凈輻射（Rnd）。計算玉米、向日葵生育期10:00—16:00的（T–T）值，分別與（ETd-Rnd）做線性回歸分析推求對應(yīng)時刻S-I模型中的參數(shù)、值。2016年布置在向日葵田塊1的儀器數(shù)據(jù)采集時間為6—8月，共92 d的數(shù)據(jù)，而布置在向日葵田塊2的儀器由于出現(xiàn)故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，數(shù)據(jù)的采集時間為7—8月，共62 d的數(shù)據(jù)。表2總結(jié)了玉米和向日葵田塊2在日內(nèi)10:00—16:00模型的2和參數(shù)、率定值，玉米和向日葵在典型時刻10:00、13:00和16:00二者之間線性回歸分析如圖3所示。表2可見，2016年玉米生育期內(nèi)的（T–T）與（ETd–Rnd）兩者在10:00—16:00時刻2的變化范圍為0.65～0.68，說明兩者之間具有較好的線性關(guān)系。隨著時刻的變化，在13:00時2最大為0.68。向日葵也是同樣的變化趨勢，2的變化范圍為0.63～0.75，在13:00時最大為0.75，在12:00和1300時2的值相差較小。因此，13:00時（T–T）與（ETd–Rnd）兩者之間的線性關(guān)系最好，模型中參數(shù)和采用13:00時刻對應(yīng)的回歸方程系數(shù)，可得到作物日蒸散量估算模型。通過對比發(fā)現(xiàn)，此時玉米和向日葵對應(yīng)的模型參數(shù)、分別為–0.251、–0.209和0.316、–0.550，二者存在差別。從圖3看，同一時刻向日葵的（T–T）與（ETd–Rnd）之間2值要高于玉米，關(guān)系較好。而實際上因觀測儀器問題，向日葵生育初期的6月份缺少數(shù)據(jù)，只有7、8月62 d的樣本。玉米冠氣溫差較大值也是發(fā)生在植株葉面積較小的生育初期的6月，導(dǎo)致2稍低?？梢娮魑锷诓煌?，植被覆蓋度的大小在很大程度影響了二者之間的線性關(guān)系。

2.1.2 以2015年玉米和向日葵數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定

與2016年數(shù)據(jù)處理類似，在玉米和向日葵3個月主要生育期內(nèi)，10:00—16:00各時刻的（T–T）與（ETd–Rnd）進(jìn)行線性回歸分析，限于篇幅圖片略（詳細(xì)內(nèi)容可見文獻(xiàn)[25]），相關(guān)統(tǒng)計參數(shù)見表2。2015年2種作物都有6—8月的完整數(shù)據(jù)92個樣本。結(jié)果與2016年數(shù)據(jù)類似，13:00時（T–T）與（ETd–Rnd）兩者之間的線性相關(guān)性最好，玉米2為0.689，向日葵為0.884。玉米和向日葵S-I模型中率定參數(shù)和，在13:00時分別為–0.738、–0.124，和0.655、–0.358。

表2 利用不同年玉米和向日葵觀測數(shù)據(jù)標(biāo)定的不同時刻S-I模型參數(shù)a、b

注：2016年玉米樣本數(shù)92、向日葵田2樣本數(shù)62； 2015年玉米和向日葵樣本數(shù)分別為92。所有模型值均小于0.05。下同。

Note: Sample number in maize is 92 and that in sunflower field 2 is 62 in 2016. Sample numbers in maize and sunflower field in 2015 are 92, respectively.value of all models are smaller than 0.05. Same as below.

圖3 2016年典型時刻玉米和向日葵田塊2冠層溫度和空氣溫度差（Tc–Ta）與日蒸散量和日凈輻射差（ETd–Rnd）的關(guān)系

2.2 S-I模型參數(shù)驗證

2.2.1 采用2015年試驗數(shù)據(jù)驗證基于2016年數(shù)據(jù)率定的S-I參數(shù)

據(jù)2016年模型率定參數(shù)，結(jié)合2015年田間數(shù)據(jù)（冠氣溫差和凈輻射），用式（1）估算作物ET（稱為模型計算ETd），據(jù)式（2）計算得到作物蒸散量稱為實測ETd。因2016年率定參數(shù)是向日葵田塊2的7、8月數(shù)據(jù)，因此僅計算了2015年對應(yīng)時間段向日葵的ETd值，共62 d數(shù)據(jù)。圖4展示了2015年玉米、向日葵主要生育期內(nèi)10:00—16:00 ETd模型計算值和實測值擬合關(guān)系。二者擬合度在玉米地很高，數(shù)據(jù)分布在1∶1線兩邊，10:00—16:002在0.81以上，13:002最高，16:00時次之。ETd模型計算和實測值的RMSE和的變化范圍分別為0.53～0.67 mm/d和0.92～0.94，RMSE值小于1 mm/d，而值>0.92接近1，說明S-I模型能夠較準(zhǔn)確地估算玉米日蒸散量。

與玉米相比，向日葵地ETd模型計算值和實測值的擬合度稍弱。從圖4可知，二者擬合散點大多數(shù)位于1∶1線下部，說明模型估值與實測值相比偏小。ETd模型計算值和實測值之間的2為0.59～0.82，13:00和16:00的2在0.81以上。向日葵ETd模型計算值和實測值擬合效果在13:00時最好，2（約0.82）和值（約0.81）最大，RMSE值最?。s1.07 mm/d）。

注：玉米樣本數(shù)92、向日葵樣本數(shù)62。

2.2.2 采用2016年試驗數(shù)據(jù)驗證基于2015年數(shù)據(jù)率定的S-I參數(shù)

根據(jù)表2中給出的2015年10:00—16:00率定參數(shù)和的值，利用S-I模型分別估算2016年玉米地、向日葵田塊1和田塊2的ETd。表3總結(jié)了模型計算ETd和實測ETd的統(tǒng)計分析結(jié)果?？梢姡衩滋?和分別在0.788～0.857、0.932～0.946之間，RMSE的值小于0.75 mm/d；各時段中以13:00擬合結(jié)果最優(yōu)，說明S-I模型能夠較準(zhǔn)確地估算玉米地日蒸散量。向日葵田塊2估算模型的2值都在0.89以上，但要小于玉米地計算結(jié)果，13:00時估算結(jié)果最優(yōu)。向日葵地1估算效果稍差，模型計算ETd和實測ETd兩者的擬合效果在13:00時最好，2和的值最大（2=0.868和=0.833），RMSE的值最?。?.353 mm/d）。然而與2015年不同的是，向日葵田塊二者擬合散點大多數(shù)位于1∶1線上部[25]，說明模型估值與實測值相比偏大。后面將做進(jìn)一步分析。

表3 2016年ETd的S-I模型計算值（基于2015年率定參數(shù)）和實測值比較

注：玉米地樣本數(shù)為92，向日葵田塊1樣本數(shù)為92；向日葵田塊2樣本數(shù)為62。值是檢驗結(jié)果。

Note: Sample number in maize is 92 and sample number in sunflower 1 is 92；Sample number in sunflower 2 is 62.value is based ontest.

2.3 生育期內(nèi)ET估算精度對比

從以上2015—2016年分別參數(shù)率定和驗證的結(jié)果可見，本地區(qū)日內(nèi)13:00時S-I模型估算作物蒸散的統(tǒng)計參數(shù)最優(yōu)。為了進(jìn)一步探究S-I模型的實用性和不同作物的特征參數(shù)、值，分別將2015—2016年率定參數(shù)代入式（1），用S-I模型對2016和2015年13:00時玉米、向日葵田蒸散進(jìn)行估算，并與實測ETd進(jìn)行對比分析其生育期變化過程，見圖5。

圖5 2015—2016年13:00時模型計算ETd與實測ETd和變化過程

由圖5可知，玉米地2 a中模型估算ETd與實測ETd變化趨勢具有較好的一致性，二者數(shù)值很接近（圖5a、5c），因而其RMSE和的值優(yōu)良。向日葵在5月底6月初播種，此時植被覆蓋小、裸地多，因而向日葵田塊1此時實測ETd與模型估算ETd相差較大（圖5d），因此其總體統(tǒng)計參數(shù)相對差一些。2016年8月初，2個向日葵田塊利用S-I模型估算的ETd要高于實測值，此時又出現(xiàn)二者差值較大的時段；總體看，向日葵田塊模型估算值偏高（圖5d、5e）。而2015年情況卻相反，利用S-I模型估算的ETd普遍低于實測值（圖5b）。橫向?qū)Ρ?種作物ET估算值，可見2015年玉米模型計算ETd高估而向日葵低估，2016年玉米低估而向日葵高估。這種差異性進(jìn)一步說明了S-I模型參數(shù)在不同作物田塊使用時，數(shù)值是作物特征參數(shù)，必須進(jìn)行率定和驗證。

2.4 玉米和向日葵田塊S-I模型特征參數(shù)

從表2中S-I模型作物特征參數(shù)率定結(jié)果看，2 a中玉米和向日葵在13:00時、值大致處在日內(nèi)各時刻變幅的中間值；玉米、值皆為負(fù)值，而向日葵為正數(shù)、為負(fù)數(shù)。2種作物值的正負(fù)性不一樣，也許這是玉米和向日葵同一年份模型低估和高估（圖5）正好相反的原因。同時可見，值大小影響了模型估值的精度：玉米2015年的率定值較小，因而其2016年驗證值就偏低；2016年的率定值稍大，其2015年驗證值就偏大。向日葵2 a的值2 a變化與玉米相反，因而模型計算值變化規(guī)律也相反。

Seguin等[14]指出風(fēng)速較小時，模型中參數(shù)的值也較小。Carlson等[27-28]指出S-I模型中的參數(shù)受風(fēng)速和植被覆蓋度的影響較大。因此，風(fēng)速的大小也可能會影響模型估算ETd的精度。為了進(jìn)一步分析模型計算ETd差異性的成因，這里列出來了2015年和2016年3個月主要生育期內(nèi)玉米和向日葵葉面積指數(shù)變化、田間風(fēng)速變化情況，見圖6。在6月份，玉米處于快速生長期而向日葵處于生育初期，向日葵的葉面積指數(shù)的值遠(yuǎn)小于玉米；隨后向日葵的葉面積指數(shù)迅速增加，其數(shù)值在7月中旬即大于了玉米田塊，然后在生育后期2種作物的LAI都變小。2 a內(nèi)作物生育期內(nèi)玉米和向日葵LAI變化趨勢一致，二者數(shù)值相差不大（圖6a、6b）。從田塊風(fēng)速來看，2016年風(fēng)速稍大，并且常出現(xiàn)較大的陣風(fēng)。6月份作物較小時風(fēng)速也比較大，隨著作物快速生長，田間風(fēng)速降低（圖6c）。

圖6 2015—2016年玉米和向日葵葉面積指數(shù)（LAI）和風(fēng)速變化

結(jié)合圖6和表2結(jié)果可知，生育期整體上2016年玉米LAI值要大于2015年的值，其2016年的率定值（-0.209）小于2015年的（-0.124）。向日葵2016年是以田塊2的觀測作為率定數(shù)據(jù)的，其LAI小于2015年的值，而其2016年的率定值（-0.550）小于2015年的（-0.358），與玉米相反。從2 a風(fēng)速的變化圖中可知2016年風(fēng)速稍大且有陣風(fēng)，但玉米和向日葵2016年的率定值都小于2015年的，可見風(fēng)速對玉米和向日葵的值大小影響一致，即風(fēng)速大而值變小。

從圖4和表3驗證結(jié)果的統(tǒng)計參數(shù)來看，玉米2 a驗證數(shù)據(jù)統(tǒng)計參數(shù)相差不大，以2016年率定參數(shù)用2015年實測數(shù)據(jù)驗證的結(jié)果要更優(yōu)一些，R和值較高，RMSE值在13:00僅為0.533 mm/d。而對于向日葵來說，以2015年率定參數(shù)用2016年實測數(shù)據(jù)驗證的效果更好，從只用7、8月2個月數(shù)據(jù)（2015向日葵和2016田塊2）進(jìn)行驗證的結(jié)果對比可見，其2016年向日葵田塊2驗證結(jié)果R和值都在0.9以上，13:00時RMSE數(shù)值也可以下降到0.987 mm/d。因此可以表明S-I模型對于玉米應(yīng)用效果很好，在向日葵快速發(fā)育期后地表覆蓋率增大時，效果較好。

另外，S-I模型中的參數(shù)受風(fēng)速、土壤背景、表面粗糙度等因素的影響，會導(dǎo)致模型估算結(jié)果精度降低。同時S-I模型估算結(jié)果精度的提高，依賴于試驗數(shù)據(jù)測量的準(zhǔn)確性；但是在實際測量中，可能出現(xiàn)天氣條件的突然變化，或者監(jiān)測儀器自身的系統(tǒng)誤差，導(dǎo)致作物冠層溫度和農(nóng)田氣象數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，也會導(dǎo)致模型估算精度降低。玉米和向日葵S-I模型中的參數(shù)、的值相差較大，這可能與2種作物的下墊面條件有關(guān)。模型在不同地域應(yīng)用時，需要對模型中的參數(shù)進(jìn)行率定和驗證。

3 結(jié) 論

通過內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘灌域2015—2016年連續(xù)的田間試驗觀測，分別對S-I模型特征參數(shù)在玉米和向日葵田間進(jìn)行了率定和驗證對比分析，并對其影響因素和適用性進(jìn)行了討論和評價，可得如下結(jié)論：

1）利用S-I簡化模型可以對玉米和向日葵田間進(jìn)行作物ETd的估算，在本地區(qū)以13:00時率定和驗證結(jié)果最好。玉米作物生育期的6—8月，利用S-I模型對田塊估算ETd可以達(dá)到較高的精度；向日葵作物生育期的7、8月，模型估算ETd也可以達(dá)到很高的精度。

2）S-I模型中特征參數(shù)、值受風(fēng)速、地表覆蓋度、表面粗糙度等因素的影響，不同作物其值不同；13:00時玉米、值皆為負(fù)值，而向日葵為正數(shù)、為負(fù)數(shù)，進(jìn)而影響模型估算精度。玉米和向日葵田塊葉面積指數(shù)LAI對值大小的影響，呈相反的趨勢，而風(fēng)速的影響則為一致。

3）該文所率定的S-I模型的參數(shù)可以在河套灌區(qū)玉米和向日葵作物需水量估算時直接應(yīng)用，其中13:00時玉米的特征參數(shù)、分別為–0.251和–0.209，向日葵分別為0.655和–0.358。在其他地區(qū)應(yīng)用時，可以將其作為參考值；為獲得最優(yōu)結(jié)果，建議根據(jù)當(dāng)?shù)靥镩g試驗數(shù)據(jù)對不同作物進(jìn)行率定和驗證后再進(jìn)行應(yīng)用。

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Key parameter analysis of ET estimating for maize and sunflower in Hetao Irrigation District based on S-I model

Cai Jiabing1,2, Zhang Baozhong1,2, Wei Zheng1,2, Huang Lingxu3, Chen He1,2, Peng Zhigong1,2

(1.100038,; 2100048,; 3.100024,)

It is very important to estimate field crop evapotranspiration rapidly when water resources distribution and irrigation management would be implemented well-off in irrigation district. The simplified S-I model takes into consideration of crop canopy temperature and field micro-meteorology factors and it has been widely used for evapotranspiration estimation. In this study, 2 key crop parameters in S-I model were calibrated for the use of Hetao Irrigation District situated along the Yellow River in Inner Mongolia, the second-largest irrigation project in China. Two-year field experiments were carried out in Jiefangzha irrigation area of Hetao Irrigation District in 2015—2016 in maize and sunflowers fields (the major crop in Hetao Irrigation District). Measurements and system tests were conducted in an experimental field located at the Shahaoqu Experimental Station in the middle of the Jiefangzha Irrigation Area (40°55￠82N, 107°8￠162E, 1 036 m elevation). Continuous field measurements were taken from mid-May to September in 2015 and 2016 when the maize and sunflowers were in their primary growing periods. The experimental sites were equipped with a Canopy Temperature and Meteorology Monitoring System (CTMS) mounted on a stainless steel stand column. The slope and intercept of the S-I model related the difference of canopy temperature and air temperature and the difference of daily evapotranspiration (ETd) and solar net radiation represented two characteristic parameters of model. The parameters were calibrated based on the 2 year experimental results and then validated by using the other year results, respectively. And the related influencing factors of the parameters were also analyzed. The results showed that: 1) The S-I model could be utilized to estimate ETdin maize and sunflower field, and the best calibration and validation was at 13:00 in Hetao Irrigation District based on 2-year results. High accuracy of the S-I model occurred in crop vigorous growth period, for maize in June, July and August, for sunflower in July and August, respectively. 2) The characteristic parameters of S-I model were impacted by wind speed, surface coverage, and surface roughness, but the impacts varied for different crops. At the best performance time of daily 13:00, the characteristic parameters of S-I model were both negative for maize field, but one was positive and the other was negative for sunflower. These could affect the estimating values and its accuracy. Leaf area index (LAI) impacted the model slope of maize in a different way with that on sunflower, but wind speed had the similar influence on these 2 crops. 3) The calibrated values of characteristic parameters of S-I model could be utilized to estimate crop daily evapotranspiration in maize and sunflower fields in Hetao Irrigation District. The estimation based on data at 13:00 was the best for both sunflower and maize. The recommended values of intercept and slope of the S-I model were-0.251 and-0.209 for maize, and 0.655 and-0.358 for sunflower, respectively. These parameters values could be used as a recommendation to ETdestimation in the other areas when the experimental data were lack. However, if the high accuracy of evapotranspiration estimation are required, we suggested to calibrate the parameters based on local field experiments and measurements.

evapotranspiration; wind speed; temperature; maize; sunflower; S-I model; Hetao irrigation district

2018-11-13

2019-03-10

國家重點研發(fā)計劃項目（2016YFC0400101）；國家自然科學(xué)基金項目（51679254）；水利部技術(shù)示范項目（SF201802）

蔡甲冰，教授級高級工程師，博士，從事精量灌溉決策與農(nóng)業(yè)水管理的研究。Email：caijb@iwhr.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.017

S274.1

A

1002-6819(2019)-08-0140-09

蔡甲冰，張寶忠，魏 征，黃凌旭，陳 鶴，彭致功. 河套灌區(qū)玉米和向日葵ET的S-I估算模型關(guān)鍵參數(shù)分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(8)：140－148. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.017 http://www.tcsae.org

Cai Jiabing, Zhang Baozhong, Wei Zheng, Huang Lingxu, Chen He, Peng Zhigong. Key parameter analysis of ET estimating for maize and sunflower in Hetao Irrigation District based on S-I model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(8): 140－148. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.017 http://www.tcsae.org