大豆的日能量通量,蒸散量和作物系数外文翻译资料

 2022-11-10 02:11

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大豆的日能量通量,蒸散量和作物系数

Joseacute;O Payeroa,lowast; Suat Irmakb

aEdisto研究和教育中心,克莱姆森大学,布莱克维尔,SC 29817,美国

b美国内布拉斯加州林肯市内布拉斯加大学生物系统工程系

摘要:蒸发蒸腾体现了农业生产中水的需求用量,对灌溉水管理非常重要。因为许多地区的水资源短缺日益严重,并且农民对不同环境下种植的作物的用水量和灌溉需求缺乏了解,对于作物的生长生产有很大的影响,所以农民需要可靠的信息和工具来做出更好的灌溉决定,我们需要改善灌溉用水管理。而本项研究的总体目标是提高我们对大豆需水量的理解。具体做法是:(1)测量和记录每日作物蒸发蒸腾(ETc)和其他能量通量(2)记录作物系数的日常和季节性行为(Kc)(3)评估参照作物需水量(ETr)和参考作物蒸散量(ETo)对天气变量的影响。在试验中,我们使用从2002年,2003年和2005年在内布拉斯加州,北普拉特的大豆田为试验地由涡旋协方差系统的报告中直接测量的ETc。我们发现不同季节的天气条件存在相当大的差异,会影响了生长日的积累、作物发展模式以及作物ETc和Kc。其中平均ETr值比ETo高32.3%,这在选择计算作物ETc的Kc值时是重要的;我们还发现水汽压差受到了损失(VPD),这解释了为什么ETo和ETr的变异性为90%和92%。我们通过每天测量能量通量和Kc值,发现测得的Kc值变化很大,并且经常偏离FAO-56给出的平均Kc曲线,这是由于润湿事件(雨水和灌溉)和作物压力造成的。因此,我们建议使用双Kc方法而不是单一Kc方法进行灌溉调度。此外,我们发现多年间作物成熟度存在很大差异,特别是在生殖期成熟加速,这可能是由于作物胁迫而造成的。因此我们需要提出准确的方法来量化压力对作物成熟度的影响及其对Kc的影响。

引言

蒸发蒸腾是水循环的重要组成部分,它影响所有植被和非植被景观的水平衡。对于植被景观,作物蒸发蒸腾(ETc)代表了水的主要消耗用途。对于商业种植系统的灌溉生产系统,ETc需要通过降雨、雨养生产系统或降雨和灌溉相结合来满足。灌溉用水的短缺在世界许多地区变得越来越普遍,这使得在干旱和半干旱地区水资源的竞争加剧,所以现今通过法律来限制和规范了农业生产用水的使用。非农业用途由于例家庭、工业和环境,因为水资源短缺,造成很大的困扰。因此我们迫切需要找到更有效地保护和使用水的新方法。使用从深井抽水的灌溉形式来满足Etc,是一种既昂贵且能源密集的操作,因此我们可以通过了解作物的日常ETc要求,来帮助生产者决定何时应用灌溉,以及应用多少水来提高作物产量和农业利润,同时还能降低成本、能源使用和负面环境影响;准确的ETc信息有助于灌溉水管理,而且由于作物蒸腾产生的水蒸气通量和光合作用所需的CO2通量都发生在叶片气孔中,所以使得作物ETc通常与作物生物量和产量密切相关。在生产中,如果已知ETc,可以用于估算作物产量(汉克斯,1974;Payero等人,2005a,2006a;Raes等人,2009;Steduto等人,2007,2009).也可以估算受到不同水分胁迫水平的作物以及作物的产量,来实时制定灌溉调度决策、比较更替灌溉管理方案、以及评估各种替代种植系统的经济影响、不断增长的环境,这包括未来的潜在影响和气候变化情景,因此蒸发蒸腾是很重要的。(卡马拉诺等人,2012;功率等人,2008,2009,2011).在研究中发现有几种方法可以直接测量每日的作物和其他陆地表面的ET,如渗透仪(艾伦和费舍尔,1990;霍威尔等人,1995;Payero和Irmak,2008;普鲁特和安格斯,1960;杨等人,2003),波文比(Payero等人,2003;佩雷斯等人,1999;皮匠等人,1987;托德等人,2000;汤姆林森1996),涡动协方差(Billesbach,2011;Burba和安德森,2007;戈尔茨等人,1969),表面更新(Anandakumar,1999;Castellvi等人,2006;爪子等人,1995),遥感(里等人,2008;萨马尼等人,2009;Tasumi等人,2003),闪烁计数器(艾伦等人,2011;Anandakumar,1999;风筝和Droogers,2001),和密闭室(斯科特等人,1999;Steduto等人,2002).但是,这些方法通常仅限于研究应用,因为它们需要高水平的专业知识和专用设备,这些设备通常昂贵且难以安装和操作。此外,在这些方法中有一些需要获取大的区域,这一点即使在一些研究站点也可能受到限制。因此,需要ETc信息的大多数潜在最终用户,如农民,并没有直接测量作物ETc的实用方法。

而后艾伦等进行了大量的研究工作,试图开发准确的程序来估算天气数据中的ETc(艾伦等人,1998;Doorenbos和普鲁特,1977)并将这些知识整合到经验和机械作物模拟模型(Evett等人,1995;琼斯和Kiniry,1986;基廷等人,2003)和灌溉管理工具中(肖汉等人,2013;Evett和Lascano,1993;Payero等人,2011;功率等人,2011;罗莎等人,2012a,b).这些模型和工具需要通过现场数据进行验证,这是具有挑战性的,因为ETc的现场测量精确性很低,而且农作物混合物变化很快,因此需要收集更多的现场数据。例如,在FAO-56方法估算Etc的方法中(艾伦等人,1998),我们依赖的主要是来自几十年前记录的现场测量的作物系数值。那时,大豆、棉花和玉米等主要大田作物的杂交种已从传统杂交种转变为转基因杂交种,并且有证据表明,与传统杂交种相比,这些新型转基因杂交种在水输入和水分胁迫方面表现都不同。(Yeates等人,2006,2009).

这项研究的总体目标是提高我们对大豆需水量的理解。具体做法是:(1)测量和记录每日作物蒸发蒸腾(ETc)和其他能量通量,(2)记录作物系数的日常和季节性行为(Kc)(3)评估参照作物需水量(ETr)和参考作物蒸散量(ETo)对天气变量的影响。

材料与方法

    1. 研究区概况

本研究的实地数据来自,位于内布拉斯加州,北普拉特的内布拉斯加大学林肯中西研究与推广中心的两个大豆田(41.1◦N,100W.,平均海平面861米以上)。数据是在2002年,2003年和2005年期间收集的,这些数据来自于垄作玉米,大豆轮作并且采用Cozad地区的粉砂壤土(FluventicHaplustolls)。2002年,测量范围为9.2公顷(296米*311米)。在2003年和2005年,在相邻的11.5公顷土地(265米*433米)中进行了测量,土壤和作物管理实践也与此类似。在2002年和2003年,使用门控管道进行地面灌溉,并在2005年使用侧向(线性)移动式喷灌系统,从深井抽取的地下水用于灌溉。由于这些田地专门用于商业生产或帮助农场经理做出作物管理决策,因此在根据当地管理准则和“经验法则”实现利润最大化。每年,种植基因改良的抗草甘膦(RR)杂种,作物种植间距为0.76米,深度为约2.5厘米,种植方向为东西方向。选择杂交种,是根据当地产量试验的性能并且是因为它们具有高产潜力。在内布拉斯加州中西部,大豆通常在5月中下旬种植,10月份收获。杂交种,种植和收获日期显示在表格1。

表格1

2002年,2003年和2005年在内布拉斯加州北普拉特的大豆杂交种,种植和收获日期。

杂交种

种植日期

收获日期

2002

AsgrowAG2602(RR)

5月25日

10月20日

2003

Renze2600(RR)

5月21日

10月7日

2005

LGSeedsC2820(RR)

5月20日

10月3日

RR:抗草甘膦杂种

    1. 试验数据采集

能量通量和基本气象变量,使用涡流协方差系统(ECS)(CampbellScientific,Inc.,Logan,Utah)测量,这个系统安装在大豆田的中心的塔上,向四面八方取样,取样范围超过了130米。在研究现场,主要的风向是从西北到东南。2002年,测量从1月到10月。2003年,由于设备问题,在种植后66天至86天,从113DAP到年底进行了测量,2005年,测量从5月到10月进行。本文重点关注大豆生长季节收集的数据。安装ECS要使传感器(埋在土壤中的传感器除外)距作物冠层,至少1米。研究中使用的传感器和测量的变量列于表2。

安装在环境外壳(CampbellScientific,Inc.,Logan,Utah)中的CR23X数据记录器,对来自传感器的数据进行采样、处理并存储在SM16M数据存储模块中。由太阳能电池板充电的深循环船用电池(12V,75A)用于ECS供电。对于CSAT3,FW05和KH20传感器,数据采样频率为10Hz(每秒10次),对于其他所有传感器,每分钟一次。数据存储为30分钟平均值,并且在处理期间之后每日会计算平均值。

30分钟的平均值包括太阳辐射(Rs),净辐射(Rn),潜热通量(LE)和

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