以黑龙江省松嫩平原为研究区,探究不同降水年类型下灌溉对玉米产量和水分利用效率(water use efficiency,E_(WU))的影响,并制定科学合理的玉米灌溉方案,以提高农业水资源的利用效率。考虑玉米不同生育期和灌水定额的影响,共拟定37种灌...以黑龙江省松嫩平原为研究区,探究不同降水年类型下灌溉对玉米产量和水分利用效率(water use efficiency,E_(WU))的影响,并制定科学合理的玉米灌溉方案,以提高农业水资源的利用效率。考虑玉米不同生育期和灌水定额的影响,共拟定37种灌溉方案,并将其输入本地化的水作物模型(AquaCrop)中进行模拟分析。探究不同降水年类型下雨养和灌溉对玉米产量、水分利用效率和灌溉水利用效率(irrigation water use efficiency,E_(IWU))的影响,确定关键灌溉期。通过对不同降水年类型下玉米产量和E_(WU)的对比关系进行分析,确定最优的灌溉制度。结果表明:AquaCrop模型能较好地模拟松嫩平原玉米的生长过程;在玉米关键生育期,适时适量的灌溉能确保作物获得足够的水分,减少产量损失,提高E_(WU),但过度灌溉会导致两者降低;综合考虑玉米产量和E_(WU),在特枯水年,苗期-拔节期(20 mm)、拔节-抽雄期(60 mm)和抽雄-灌浆期(60 mm)为最优灌溉方案;在枯水年,拔节-抽雄期(60 mm)和抽雄-灌浆期(60 mm)为最优灌溉方案,平水年和丰水年降水可以满足玉米水分需求,不需要灌溉。研究可为黑龙江省松嫩平原地区制定更加合理有效的玉米灌溉制度提供相应的理论依据,从而更好地应对气候变化和水资源短缺带来的挑战,保障粮食安全。展开更多
东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了...东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。展开更多
文摘以黑龙江省松嫩平原为研究区,探究不同降水年类型下灌溉对玉米产量和水分利用效率(water use efficiency,E_(WU))的影响,并制定科学合理的玉米灌溉方案,以提高农业水资源的利用效率。考虑玉米不同生育期和灌水定额的影响,共拟定37种灌溉方案,并将其输入本地化的水作物模型(AquaCrop)中进行模拟分析。探究不同降水年类型下雨养和灌溉对玉米产量、水分利用效率和灌溉水利用效率(irrigation water use efficiency,E_(IWU))的影响,确定关键灌溉期。通过对不同降水年类型下玉米产量和E_(WU)的对比关系进行分析,确定最优的灌溉制度。结果表明:AquaCrop模型能较好地模拟松嫩平原玉米的生长过程;在玉米关键生育期,适时适量的灌溉能确保作物获得足够的水分,减少产量损失,提高E_(WU),但过度灌溉会导致两者降低;综合考虑玉米产量和E_(WU),在特枯水年,苗期-拔节期(20 mm)、拔节-抽雄期(60 mm)和抽雄-灌浆期(60 mm)为最优灌溉方案;在枯水年,拔节-抽雄期(60 mm)和抽雄-灌浆期(60 mm)为最优灌溉方案,平水年和丰水年降水可以满足玉米水分需求,不需要灌溉。研究可为黑龙江省松嫩平原地区制定更加合理有效的玉米灌溉制度提供相应的理论依据,从而更好地应对气候变化和水资源短缺带来的挑战,保障粮食安全。
文摘东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。
