旱作春玉米农田Priestley-Taylor模式参数的变化
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夏玉米高产栽培技术要点页数:4
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山西省玉米生产概况页数:2
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夏玉米高产栽培技术页数:11
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武功地区气候变化及其对夏玉米单产的影响页数:6
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旱地春玉米不同种植模式试验分析
试 验分 别 于 ２ ０ １ ０年 、 ２ ０ １ １年 和 ２ ０ １ ２年 ３～
ｌ ０月 进行 。地 点分 别在 职 田镇 青 村 、 职 田镇 职 田 街村 和 湫坡 头镇 散 集 村 ， 面积 ９ ３ ０～ ９ ５ ０ ｍ ， 塬 面
旱地 ， 黑垆土 ， 前 茬玉 米 ， 地 力 中等 。
们 连续 三 年 进 行 了旱 地 春 玉 米 不 同 种 植 模 式 试 验， 目的是 发挥栽 培技 术 的增 产潜势 ， 增 强玉 米可
１ ． ２ ． ４ 再 高 产 高效 栽 培 模 式 选 用 品 种 郑 单
９ ５ ８ ， 宽窄行 （ ８ ０ ａ ｍ＋ ４ ０ ａ ｍ） 种植 ， 株距 ２ ２ ． ２ ａ ｍ， ６ ６ ７ ｉ ｎ 密度 ５ ０ ０ ０株 ， ６ ６ ７ ｍ 施 肥量 有 机肥 ５ 处 理 ， 顺序排列 ， 不设重复 ， 小 区
面积 ２ ０ ０ ｍ 。
玉米 生长 期 ４～ ９月 全县 平 均气 温 ｌ ７ ． ８ ２ ℃，
选 用 品种 郑 单 ９ ５ ８ ，
１ ． ２ ． １ 农 民 习惯种植 模 式
日照 时数 ８ ９ ３ ｈ ， 降 水量 ４ ２ ９ ． ２ ｍ ｍ。与 历 年 同期
１ ． ２ ． ３ 创 高产 栽培 模 式
选 用 品种 郑 单 ９ ５ ８ ， 宽
由表 １可 以看 出 ， 高 产 高 效栽 培 模 式 穗 行 数
窄行（ ８ ０ Ｃ ｎ＋ Ｉ ４ ０ ｃ ｍ） 种植 ， 株距 １ ８ ． ５ ｃ ｍ， ６ ６ ７ ｎ Ｉ
密度 ６ ０ ０ ０株 ， ６ ６ ７ ｍ 施肥 量 有 机肥 ５ ０ ０ ０ ｋ ｇ ， 纯
相比， 平 均气 温低 ０ ． ２ ４ ｏ Ｃ， 日照 时数 少 １ ３ ５ ． ４ ｈ ，
【国家自然科学基金】_参考作物蒸散量_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 科研热词 参考作物蒸散量 气候变化 黄河流域 计算方法 相对湿度 潜在蒸散量 极端干旱区 月平均气温 敏感系数 敏感性分析 实际作物需水量 定量估算 塔克拉玛干沙漠 北京 农业需水 penman-monteith公式 推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
53 54 55 56 57 58 59 60
priestley-taylor公式 penman-monteith方程 penman-monteith方法 hargreaves方法 hargreaves公式 hargreaves fao-penman-monteith方法 fao-17 penman方法
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 黄土高原 参考作物蒸散量 黄淮海平原 计算方法 耦合分析 耕地生产潜力 变化趋势 作物灌溉需水 penman-mo 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 penman-monteith公式 敏感性分析 参考作物蒸散量 东北地区 高温伏旱区 阿克苏河流域 潜在蒸散发 水分生态适应性 水分供需平衡 气候变化 松嫩平原 时空变化 影响因子 土壤蒸发 叶面积指数 变化趋势 双作物系数 参考作物蒸散量et_0 参考作物蒸散 农作系统 典型草原 作物需水量 作物蒸腾 作物系数 penman-monteith方程
priestlry-taylor计算方法介绍
priestlry-taylor计算方法介绍
Priestley-Taylor计算方法是一种用于估算植被蒸散发的方法。
该方法是由Priestley和Taylor于1972年提出的，适用于在没有直接观测数据的情况下估算植被蒸散发。
Priestley-Taylor方法基于以下假设和原理：
1. 植被蒸散发主要取决于潜在蒸散发，即在给定环境条件下植被可达到的最大蒸散发量。
2. 潜在蒸散发与植被覆盖度和气候条件相关。
根据上述原理，Priestley-Taylor方法将植被蒸散发计算为潜在蒸散发的某个比例，该比例取决于植被覆盖度和环境条件。
Priestley-Taylor方法的计算公式为：
ET = α * PET
其中，ET表示植被蒸散发量，PET表示潜在蒸散发量，α是一个比例系数。
α的计算公式为：
α = α0 + α1 * (Rs / Rs + c * Rn)
其中，α0和α1是经验系数，Rs表示全球辐射，Rn表示净辐射，c是一个经验参数。
Priestley-Taylor方法的优点是简单易用，只需辐射、温度和风
速等简单气象数据即可估算植被蒸散发。
它适用于广泛的地区和不同类型的植被覆盖度。
但是该方法存在一定的误差，尤其是在极端气候条件下，如高温、强风等状况下的估算结果可能不准确。
总之，Priestley-Taylor方法是一种常用的植被蒸散发计算方法，适用于在缺乏直接观测数据的情况下估算植被蒸散发。
Priestley-Taylor模型参数修正及在蒸散发估算中的应用
Priestley-Taylor模型参数修正及在蒸散发估算中的应用李菲菲;饶良懿;吕琨珑;李会杰;宋丹丹【摘要】准确估算和模拟植被蒸散可为提高水分利用效率、合理配置水资源,及生态系统可持续经营管理提供科学依据.Priestley-Taylor模型因其所需参数较少而在蒸发散估算中得到广泛应用.介绍了该模型的计算方法和发展情况,总结分析了Priestley-Taylor模型参数α的各种修正方法及适用条件,简要介绍了其在农田生态系统和森林生态系统蒸散估算研究中的应用情况,并指出了该模型今后的应用和发展方向,以期为Priestley-Taylor模型的进一步深入研究和广泛应用提供参考.【期刊名称】《浙江农林大学学报》【年(卷),期】2013(030)005【总页数】7页(P748-754)【关键词】森林生态学;Priestley-Taylor模型;蒸散发估算;α系数修正;综述【作者】李菲菲;饶良懿;吕琨珑;李会杰;宋丹丹【作者单位】北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京100083【正文语种】中文【中图分类】S714.7;S715.3蒸散发包括地球表面各种伴随着液态水转化为大气中的水汽的自然过程，如植被冠层截留降水的蒸发、植被的蒸腾、冰雪的升华和土壤的蒸发，选择合理精确的蒸散发估算方法对于评价和管理处在土地利用变化和气候变化影响下的水资源和生态环境有着重要意义。
黄土高原旱作春玉米农田能量交换变化研究
黄土高原旱作春玉米农田能量交换变化研究郭家选;李巧珍;李玉中【摘要】To explore the mechanism for changes of evapotranspiration and heat consumption in drought-resistant spring maize, the eddy covariance technique was used to monitor the energy-exchange characteristics of the crop in "Eastern Loess Plateau" field. The results showed that the field-energy-balance ratio of drought-resistant spring maize fell into the range of 0.75-1.0 during non-rainfall daily noon (12: 00-14:00). The Bowen ratio exhibited "L-type" trend during the entire growth stages, namely, the highest Bowen ratio was at seedling stage with phase average 4. 85 ±1. 42. The evaporation ratio showed a single peak trend in August, and the higher evaporation ratio met with more precipitation with average values 0.55±0.06. The Bowen ratio and average evaporation ratio at the entire growth period were 1.78±l.71 and 0.40 ±0.18, respectively. About 40% of surface energy obtained from drought agro-ecosystem was used for evapotranspiration and heat consumption.%为了研究旱作春玉米蒸散耗热的变化规律,采用涡度相关技术监测并分析黄土高原东部常规旱作春玉米农田能量交换传输特征.结果表明,非降雨天气情况下,逐日正午(12:00-14:00)时间段内旱作春玉米农田能量平衡比值主要介于0.75～1.0范围内,整个生育期内波文比值呈“L”型变化趋势,春玉米苗期波文比值最高,阶段平均值为4.85±1.42;蒸发比值呈单峰型变化趋势,在降水较多的8月蒸发比值较高,平均值为0.55±0.06；全生育期内波文比值和蒸发比值平均值分别为1.78±1.71和0.40±0.18.旱作农田生态系统地表获取的可供能量有40％左右用于蒸散耗热.【期刊名称】《北京农学院学报》【年(卷),期】2012(027)001【总页数】5页(P1-5)【关键词】旱作春玉米;波文比值;蒸发比值;涡度相关法【作者】郭家选;李巧珍;李玉中【作者单位】农业应用新技术北京市重点实验室,北京农学院植物科学技术学院,北京102206;中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081;中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081【正文语种】中文【中图分类】P425.2+3;S513陆地生态系统地—气界面间的能量和水分等通量的交换不仅是气候模拟、天气预报以及植物生理和水文等研究领域中的重要参数［1］，同时为一些重大的农业措施如节水农业、旱作农业、雨养农业等的深入研究提供精确可靠的信息［2］，引起国内外不同学科研究人员的广泛关注［3－6］。
旱作春玉米农田Priestley-Taylor模式参数的变化
作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2013, 39(6): 1105−1110 ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9
/zwxb/ E-mail: xbzw@
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2013.01105
在我国水资源严重短缺的北方干旱和半干旱地 区, 精确估算农田作物需水量对于加强农田水资源 科学管理具有重要意义。自 Priestly 和 Taylor [1]提出
参考作物蒸散估算模型(PT)后引起国内外森林、草 地和农学[2-7]等学科领域研究人员的广泛关注。PT 方法是基于湍流对蒸散的影响小于辐射对蒸散的影
ET0−PM
=
0.408Δ ( Rn − G) + Δ + γ (1+
900γ u2 (es −
T + 273
0.34u2 )
ea
)
(1)
式中, ET0−PM 为参考作物蒸散日总量(mm d−1), (Rn−G)
为可供能量日总量(MJ m−2 d−1), Rn 为净辐射日总量
Abstract: The study on Priestley-Taylor (PT) reference crop evapotranspiration model coefficient (α) in local area is of great significance in semi-arid agricultural water resources efficient use and precision irrigation in corn. Here, based on the FAO (1998)-recommended Penman-Monteith (PM) reference crop evapotranspiration as a standard method, we determined the water and heat exchange and its estimated parameters by the eddy covariance technique and Priestley-Taylor model under local climatic conditions. The results indicated that the estimated values of reference crop evapotranspiration (ET0-PT 1.26) gained from PT model-recommended coefficient (α = 1.26) lowed by 21.2% on an average during non-growth stages (from November to April next year), and reached an average of 5.5% higher than those from PM model reference crop evapotranspiration (ET0-PM) from May to September. The local PT model coefficient α value was 1.15 ± 0.06. The average PT model coefficient at noon during growth stages showed a single peak changing trend with the highest value of 0.67 ± 0.08 from tasseling to flowering stage and with the lowest value of 0.26 ± 0.13 at seedling stage. In conclusion, if the reference crop evapotranspiration is necissery to be estimated accurately by PT model in the semi-arid climate area, the local PT parameters should be studied firstly. Keywords: Rain fed spring maize; Priestley-Taylor parameter; Reference crop evapotranspiration; Eddy correlation method
/zwxb/ E-mail: xbzw@
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2013.01105
在我国水资源严重短缺的北方干旱和半干旱地 区, 精确估算农田作物需水量对于加强农田水资源 科学管理具有重要意义。自 Priestly 和 Taylor [1]提出
参考作物蒸散估算模型(PT)后引起国内外森林、草 地和农学[2-7]等学科领域研究人员的广泛关注。PT 方法是基于湍流对蒸散的影响小于辐射对蒸散的影
ET0−PM
=
0.408Δ ( Rn − G) + Δ + γ (1+
900γ u2 (es −
T + 273
0.34u2 )
ea
)
(1)
式中, ET0−PM 为参考作物蒸散日总量(mm d−1), (Rn−G)
为可供能量日总量(MJ m−2 d−1), Rn 为净辐射日总量
Abstract: The study on Priestley-Taylor (PT) reference crop evapotranspiration model coefficient (α) in local area is of great significance in semi-arid agricultural water resources efficient use and precision irrigation in corn. Here, based on the FAO (1998)-recommended Penman-Monteith (PM) reference crop evapotranspiration as a standard method, we determined the water and heat exchange and its estimated parameters by the eddy covariance technique and Priestley-Taylor model under local climatic conditions. The results indicated that the estimated values of reference crop evapotranspiration (ET0-PT 1.26) gained from PT model-recommended coefficient (α = 1.26) lowed by 21.2% on an average during non-growth stages (from November to April next year), and reached an average of 5.5% higher than those from PM model reference crop evapotranspiration (ET0-PM) from May to September. The local PT model coefficient α value was 1.15 ± 0.06. The average PT model coefficient at noon during growth stages showed a single peak changing trend with the highest value of 0.67 ± 0.08 from tasseling to flowering stage and with the lowest value of 0.26 ± 0.13 at seedling stage. In conclusion, if the reference crop evapotranspiration is necissery to be estimated accurately by PT model in the semi-arid climate area, the local PT parameters should be studied firstly. Keywords: Rain fed spring maize; Priestley-Taylor parameter; Reference crop evapotranspiration; Eddy correlation method
【国家自然科学基金】_旱作农田_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
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平原河网区 小麦农田 大豆农田 地表径流 土壤生态效应 土壤理化性状 土壤水分 土壤干层 土壤团聚体 土壤呼吸速率 土壤含水量 咸水 参考作物蒸散 光谱鉴定 光合作用 作物轮作 作物产量 tessier提取法 priestley-taylor系数 emc
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
科研热词 黄土高原 风向角 输沙量 自然降雨 碳固定 流失 氮磷 氮循环 旱作区 施肥 控制因素 抗旱救灾 径流 干旱气候 带状留茬间作农田 土壤有机碳 可移动式风蚀风洞 变化 农田土壤 农田 农作制度 农业生态系统 作物 中国 n_2o排放 iap-n模型
2011年 科研热词 蒸散量 节水潜力 灌溉 水分利用效率 模拟 模型 农田 作物水分胁迫指数 风速廓线 风蚀规律 风蚀圈 风蚀 风沙流 陷阱诱捕 铜 过程 苜蓿地 能量平衡 综合评价 种植制度 碳平衡 砾石 淋溶 污水灌溉 氮素流失 有机碳 带田宽度 带状间作 土柱 土壤肥力 土壤保持耕作 土壤c/n 农田排水 农业生态系统 内梅罗公式 全氮 hydrus-1d drainmod-n模型 推荐指数 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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豫北地区参考作物需水量计算方法比较与评价
豫北地区参考作物需水量计算方法比较与评价田春娜;段磊;刘小飞【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2017(045)018【摘要】[目的]比较豫北地区参考作物需水量的计算方法.[方法]利用新乡站点连续47年气象资料,采用Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算参考作物需水量,以Penman-Monteith公式计算结果作为对照,用统计学方法对Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算结果进行对比评价.[结果]Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算结果均与Penman-Monteith公式结算结果呈线性关系,相关系数分别为0.946 1和0.922 2,拟合度分别为98%和97%.[结论]在豫北地区可以用Hargreaves公式和Priestley Taylor公式代替Penman-Monteith公式计算参考作物需水量,并且Hargreaves公式比Priestley Taylor公式计算更精准.【总页数】3页(P158-160)【作者】田春娜;段磊;刘小飞【作者单位】河南省新乡市气象局,河南新乡 453000;河南省新乡市气象局,河南新乡 453000;中国农业科学院农田灌溉研究所,河南新乡 453002【正文语种】中文【中图分类】S162【相关文献】1.锡林郭勒草原饲草料作物需水量计算方法比较及相关性分析 [J], 郑和祥;郭克贞;史海滨;杨茂功2.甘肃中东部半干旱区参考作物蒸散量\r多种计算方法的比较研究 [J], 黄彩霞;赵德明;王保福3.不同气候区参考作物需水量计算方法对比研究 [J], 崔伟敏;宋妮;申孝军;粱悦萍;黄仲冬;宁慧峰;陈新国4.参考作物需水量计算方法在纵向岭谷区的应用对比 [J], 顾世祥;李远华;何大明;崔远来5.豫北地区参考作物需水量的随机模拟 [J], 王声锋;张展羽;段爱旺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究
基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究宋利兵;陈上;姚宁;冯浩;张体彬;何建强【摘要】作物模型已逐渐成为干旱和半干旱地区优化农田水肥管理和实施节水灌溉的有力决策支持工具.为了探讨CERES-Maize模型模拟不同生育期受旱情况下夏玉米的生长发育、产量形成和土壤水分状况的模拟精度,进行了2013和2014年连续两季夏玉米田间分段受旱试验.试验将夏玉米整个生育期划分为苗期、拔节、抽雄和灌浆4个主要生长阶段,采用单个生育期受旱其他生育期灌水的方式,形成4个不同的受旱时段水平(D1 ～ D4),又根据夏玉米多年生育期降雨量,设置了70和110 mm两个灌水水平(I1和I2),共形成8个处理,每个处理3次重复,在遮雨棚内按照裂区试验布设,此外设置1个各生育期均灌水110 mm的对照处理(CK).利用两年试验数据,采用DSSAT-GLUE和PEST两种不同的模型参数估计工具,对CERES-Maize模型的遗传参数进行估计,并对该模型的模拟精度和可靠性进行验证,此外还使用交叉验证法对CERES-Maize模型的整体模拟精度进行评估.结果表明,GLUE 和PEST两种调参工具所得的模型参数均有较好的稳定性和收敛性,但PEST调参工具耗时较少,效率较高;CERES-Maize模型能较好地模拟充分灌水条件下夏玉米的生长发育、产量和土壤水分变化,绝对相对误差(ARE)和相对均方根误差(RRMSE)均在6％～8％之间;但是现有CERES-Maize模型无法模拟由于不同生育期受旱造成的夏玉米物候期的差异.此外,交叉验证结果发现夏玉米生长前期(特别是拔节期)受旱处理的数据参与模型校正时,模型的总体平均模拟误差较大,精度较低.CERES-Maize模型模拟前期受旱对玉米籽粒产量的影响时结果不够准确,这可能是由于该模型低估了早期水分胁迫条件下的LAI值,进而使得ET模拟不准确所造成的.总之,CERES-Maize模型对生育期前期(特别是拔节期)受旱条件下夏玉米生长发育、产量形成和土壤水分变化的模拟还存在一定的不足,若将CERES-Maize模型应用于我国干旱和半干旱地区水分胁迫条件下玉米的生产管理和科学研究,应对模型进行相应的修正.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2015(046)011【总页数】17页(P95-111)【关键词】夏玉米;GLUE;PEST;CERES-Maize模型;DSSAT;参数验证【作者】宋利兵;陈上;姚宁;冯浩;张体彬;何建强【作者单位】西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,陕西杨凌712100;中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌712100;中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌712100;西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,陕西杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】S274.1玉米是我国最主要的粮食和经济作物之一，据统计2012年我国玉米产量为20 561.41万t，占粮食总产量的34.87%，2013年达21 848.9万t，占粮食总产量的36.30%，超过稻谷，成为我国产量第1位的粮食作物[1]。
基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究
基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究金志强;孙东宝;王庆锁【期刊名称】《干旱地区农业研究》【年(卷),期】2024(42)3【摘要】为探究玉米高产和减少硝态氮残留的合理施肥模式,通过山西寿阳旱地春玉米田间试验和APSIM模型模拟,研究不同施肥类型和施氮量对春玉米产量、硝态氮残留量和氮肥利用率的影响。
田间试验设置3个施肥类型主处理,包括化肥单施、有机无机肥配施(配施比例1∶1)和有机肥单施;7个施肥梯度副处理,分别为0、50、100、150、200、250、300 kg·hm-2,并利用2019—2021年试验站点数据对模型进行校准验证。
结果表明:APSIM模型可以较好地模拟当地玉米产量和硝态氮残留量状况。
各降水年型下,随氮肥施用量的增加,玉米产量先增加后减少,硝态氮残留量显著增加,氮肥利用率有所降低;相同施肥类型及施肥量下,丰水年的春玉米作物产量最高,硝态氮残留量最低,氮肥利用率最高;相同降水年型及施肥量下,有机无机肥配施方式的春玉米产量最高,硝态氮残留量居中,氮肥利用率最高。
相较于化肥单施和有机肥单施方式,有机无机肥配施对于干旱地区玉米产量提升效果更好,其土壤硝态氮残留量对降水变化的敏感性相对较低,其氮肥利用率受降水影响也更小。
综上,当施氮量介于148~168 kg·hm-2时,有机无机肥配施方式下土壤硝态氮残留量维持在阈值内,春玉米产量可达到理论产量的95%左右,适宜在研究区域推广应用。
【总页数】11页(P214-224)【作者】金志强;孙东宝;王庆锁【作者单位】中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部旱作节水农业重点开放实验室【正文语种】中文【中图分类】S513;S423【相关文献】1.旱地三熟制春玉米不同穗肥用量对玉米产量及后熟夏甘薯产量影响研究2.东北春玉米氮肥推荐施肥模型研究3.基于APSIM模型的旱地春小麦产量对大气CO2浓度和氮肥水平的响应4.基于APSIM模型的不同施肥处理下春玉米产量模拟及气候敏感性分析5.旱地小麦银春11号适宜氮肥施用量研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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ET0−PM
=
0.408Δ ( Rn − G) + Δ + γ (1+
900γ u2 (es −
T + 273
0.34u2 )
ea
)
(1)
式中, ET0−PM 为参考作物蒸散日总量(mm d−1), (Rn−G)
为可供能量日总量(MJ m−2 d−1), Rn 为净辐射日总量
本研究由国家科技支撑计划项目(2011BAD32B03)和国家自然科学基金项目(31040006)资助。 * 通讯作者(Corresponding author): 李玉中, E-mail: liyz-jie@, Tel: 010-82109399 第一作者联系方式: E-mail: guojx-hh@, Tel: 010-80794486 Received(收稿日期): 2012-10-16; Accepted(接受日期): 2013-01-15; Published online(网络出版日期): 2013-03-22.
摘 要: Priestley-Taylor (PT)参考作物蒸散(ET0)估算模式系数(α)的本地化研究, 对于确定水资源高效利用的半旱地 农业生产措施及精准灌溉具有非常重要的意义。本文以 FAO(1998)推荐的 Penman-Monteith (PM)参考作物蒸散估算 方法为标准, 采用涡度相关技术并根据气象数据信息, 监测半干旱气候条件下旱作春玉米农田尺度水、热交换传输过 程, 以分析 Priestley-Taylor 模式参数 α 的变化特征并确定其本地化估算参数值。结果表明, 年时间尺度变化过程中高 海拔半干旱气候条件下根据 PT 模式推荐系数 α=1.26 确定的参考作物蒸散量(ET0-PT 1.26)估算值, 在 11 月至来年 4 月 份非作物生长季期间平均偏低 21.2%, 在 5 月至 9 月份旱作春玉米生育期内平均高于 PM 模式的参考作物蒸散量 (ET0-PM)估算值 5.5%, 研究站点旱作春玉米生长季本地化适宜的 PT 模式系数 α 值为 1.15±0.06。在季节变化过程中, 旱 作春玉米农田近正午时刻实际 PT 模式系数平均值呈单峰型变化趋势, 春玉米抽雄抽穗开花期达到高峰, 平均值为 0.67±0.08, 苗期最低, 仅为 0.26±0.13, 全生育期平均值为 0.50±0.21。若要在半干旱气候地区根据 PT 模式准确估算 参考作物蒸散量, 需进行 PT 模式参数的本地化研究。 关键词: 旱作春玉米农田; Priestley-Taylor 系数; 参考作物蒸散; 涡度相关法
Abstract: The study on Priestley-Taylor (PT) reference crop evapotranspiration model coefficient (α) in local area is of great significance in semi-arid agricultural water resources efficient use and precision irrigation in corn. Here, based on the FAO (1998)-recommended Penman-Monteith (PM) reference crop evapotranspiration as a standard method, we determined the water and heat exchange and its estimated parameters by the eddy covariance technique and Priestley-Taylor model under local climatic conditions. The results indicated that the estimated values of reference crop evapotranspiration (ET0-PT 1.26) gained from PT model-recommended coefficient (α = 1.26) lowed by 21.2% on an average during non-growth stages (from November to April next year), and reached an average of 5.5% higher than those from PM model reference crop evapotranspiration (ET0-PM) from May to September. The local PT model coefficient α value was 1.15 ± 0.06. The average PT model coefficient at noon during growth stages showed a single peak changing trend with the highest value of 0.67 ± 0.08 from tasseling to flowering stage and with the lowest value of 0.26 ± 0.13 at seedling stage. In conclusion, if the reference crop evapotranspiration is necissery to be estimated accurately by PT model in the semi-arid climate area, the local PT parameters should be studied firstly. Keywords: Rain fed spring maize; Priestley-Taylor parameter; Reference crop evapotranspiration; Eddy correlation method
URL: /kcms/detail/11.1809.S.20130322.1737.002.html.
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作物学报
第 39 卷
响假设条件下提出的, 为 Penman-Monteith 参考作 物蒸散估算方法的简化形式, 由于其要求输入的气 象变量较少, 因而在区域水资源和农业灌溉管理中 得到广泛应用; 但是该方法对参考作物蒸散量的准 确估算主要依赖于 PT 模式系数 α 的精确确定。目前, 关于 PT 模式系数 α 值的确定方法可以划分为 3 类, 即以模型模拟[3,5]、大型称重式蒸渗仪(lysimeter) [2] 或波文比-能量平衡法[4]直接测定以及根据遥感信息 估算[8]。在植被覆盖条件下无论是大区域或是小区 域, 或者是几千米尺度下植被覆盖非均匀时, 均可 用该法较好地估算蒸散速率[9], 通常在湿润下垫面 时 PT 模式系数(α)值为 1.26 [10], 并且不同景观生 态系统下 α 值的范围为 1.6~0.7 [11], 特别是在干旱气 候条件下, 灌溉郁闭小麦田 α 参数值的范围为 1.5~2.0 [12-13]。因此可见, 该系数值常因下垫面和气 候特征等因素不同而具有地域性差异, 并且关于旱 地作物农田 PT 模式系数的变化规律少有研究。本 文采用涡度相关技术研究, 我国黄土高原半干旱地 区旱作春玉米农田 PT 模式系数变化特征, 为该地 区有限水资源的高效利用农业措施制定提院寿阳旱作农业野外科学观测试
验站地处黄土高原东北部, 隶属于山西省寿阳县(东 经 113°54', 北纬 37°58'), 包括山地、丘陵、旱塬及 河谷地形地貌, 海拔高度为 1135 m, 具大陆性季风 型暖温带半湿润偏旱气候, 该站多年平均降水量为 474.2 mm, 降水年际变化较大, 最小年降水量只有 300 mm 左右, 降水主要集中在 6~9 月, 占全年降水 量的 73.5%。该地区农业水资源主要来源于自然降 水, 属典型旱作农业区, 并以旱作春玉米、谷子为主 要粮食作物。该试验站点设于地势较平坦的旱塬, 土壤质地为轻壤土, 土层深厚, 耕层(0~30 cm)有机 质含量为 1.15%。 1.2 试验概况
1 Beijing Key Laboratory for Agricultural Application and New Technique, College of Plant Science and Technology, Beijing University of Agriculture, Beijing 102206, China; 2 Water Resources and Dryland Farming Laboratory, Institute of Agricultural Environment and Sustainable Development, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China
Variation of Priestley-Taylor Model Parameter in Rain Fed Spring Maize Field
GUO Jia-Xuan1, MEI Xu-Rong2, LI Qiao-Zhen2, YAN Chang-Rong2, and LI Yu-Zhong2,*
于 2006 年 9 月至 2008 年 10 月监测旱作春玉米 农田气象要素, 在 2008 年 4 月至 2008 年 10 月旱作 春玉米生育期监测农田生态系统能量平衡各分项。 供试春玉米品种为强盛 31, 按照当地常规方式进行 农田蓄水保水管理。采用涡度相关方法测定旱作春 玉米农田生态系统能量平衡各分项, 并采用 CR5000
蒸散量标准估算方法[15], 是以能量平衡和水汽扩散
理论为基础, 综合考虑了空气动力学、辐射项和作
物生理特征对蒸散的影响作用, 而 Priestley-Taylor
估算方法[1]是在假定湿润气候、无平流以及湍流对