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基于双作物系数模型的田间灌溉水利用效率估算闫昕;刘钰;张宝忠;魏征【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2015(000)012【摘要】双作物系数模型是依据FAO56双作物系数法来模拟土壤水量平衡的计算方法,可以模拟每日田间尺度上的土壤水量平衡,预测作物腾发量,制定灌水规划和进行环境研究.该文在位于西北干旱区的盈科灌区制种玉米田开展了土壤水分、作物生长和实际耗水量等试验观测,通过调整基本作物系数,率定和验证了SIMDualKc 模型.由灌溉水有效利用率计算公式计算得出盈科灌区8个典型试验田的田间灌溉水有效利用率在62％～77％之间.由于在干旱内陆河灌区,田间灌溉水有效利用为80％～90％,因此必须加强盈科灌区田间工程建设和提高灌水技术水平.【总页数】4页(P371-373,378)【作者】闫昕;刘钰;张宝忠;魏征【作者单位】中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点试验室,北京100038;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京100048;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点试验室,北京100038;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京100048;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点试验室,北京100038;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京100048;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点试验室,北京100038;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京100048【正文语种】中文【中图分类】S275【相关文献】1.基于双作物系数的旱作玉米田蒸散估算与验证 [J], 冯禹;龚道枝;王罕博;郝卫平;梅旭荣;崔宁博2.基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量 [J], 闫浩芳;毋海梅;张川;SamuelJoeAcquah;赵宝山;黄松3.基于叶面积指数改进双作物系数法估算旱作玉米蒸散 [J], 冯禹;崔宁博;龚道枝;王罕博;郝卫平;梅旭荣4.基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算 [J], 李丰琇;马英杰5.基于改进的双作物系数法估算辽河三角洲芦苇湿地蒸散量 [J], 于文颖; 纪瑞鹏; 贾庆宇; 冯锐; 武晋雯; 张玉书因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
作物需水量的计算方法与分析作物需水量是指作物在生长季节内所需的水分量，是作物生长发育及丰产的基本要求之一、准确计算作物需水量对于合理设计灌溉系统、使用水资源和提高农业生产具有重要意义。
本文将介绍一些常用的作物需水量计算方法和分析。
一、潜在蒸散量法潜在蒸散量是指在一定环境条件下，没有水分限制情况下，作物蒸散所需要的水分量。
潜在蒸散量法是计算作物需水量常用的方法之一，具体计算公式如下：潜在蒸散量可根据气象数据或设备测得数据计算得出，作物系数是根据作物特性、生长期和土壤属性等因素确定的。
二、重要发育期系数法重要发育期系数法是指根据作物的不同生长阶段和对水分需求的不同特点，将生育期划分为不同的发育期，并给予相应的系数。
具体计算公式如下：该方法相对于潜在蒸散量法更加精细，可以更好地反映不同生长期对水分的需求。
三、土壤水分平衡法土壤水分平衡法是根据土壤水平衡的原理来计算作物需水量，考虑了土壤水分的补充和蒸发散发等因素。
具体计算公式如下：其中，补给量可以通过降雨量和灌溉量来提供；蒸发散发量可以通过气象数据和土壤水分特征来计算；土壤水分储存量是指土壤中有效水分的量。
以上是一些常用的作物需水量计算方法，根据具体情况和数据的可得性，可以选择适合的计算方法。
在实际分析作物需水量时，还需要考虑以下几个因素：1.作物品种：不同作物的生长发育及水分需求有所不同，需要根据作物品种确定适合的作物系数。
2.生长期：不同生长期作物对水分的需求也有区别，特别是在重要发育期需求较大，需注意精确计算和合理供水。
3.气候条件：气候条件对作物需水量有重要影响，较为干燥炎热的气候条件下，作物需水量相对较大。
4.土壤性质：土壤的水分保持能力和渗透性等特性会影响作物需水量的计算结果，对土壤进行适当的水分保持和改良十分重要。
文章编号：１００７－４９２９（２０１２）櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸殸殸殸１１－００１８－０４单双作物系数法计算玉米需水量的对比研究卢晓鹏１，段顺琼２，马显莹１，白树明１（１．云南省水利水电科学研究院，云南昆明６５０２２８；２．昆明市松华坝水库管理处，云南昆明６５０２０１） 摘 要：基于云南持续干旱对水资源高效利用的要求以及研究作物需水量规律的重要性，利用低纬度高原区的云南省曲靖市的陆良站１９９０－１９９２年的逐日气象资料及历史试验资料，采用ＦＡＯ－５６推荐的计算作物需水量的单作物系数法和双作物系数法，计算了陆良站玉米各阶段的需水量，并和实测值进行了对比。
结果表明：用单作物系数法和双作物系数法计算的玉米需水量与实测值是十分接近的；在地面覆盖度比较大的情况下，两者差别不大；总体上，两种方法计算的作物需水量具有很好的相关性。
关键词：玉米需水量；单作物系数法；双作物系数法 中图分类号：Ｓ２７４．１ 文献标识码：ＡＡ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｉｎｇｌｅ Ｃｒｏｐ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄＤｏｕｂｌｅ Ｃｒｏｐ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ＭａｉｚｅＬＵ Ｘｉａｏ－ｐｅｎｇ１，ＤＵＡＮ Ｓｈｕｎ－ｑｉｏｎｇ２，ＭＡ Ｘｉａｎ－ｙｉｎｇ１，ＢＡＩ Ｓｈｕ－ｍｉｎｇ１（１．Ｙｕｎｎａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２２８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｋｕｎｍｉｎｇ Ｓｏｎｇｈｕａｂａ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｏｆｆｉｃｅ，Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２０１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｎｅｃｅｓｓｉｔｙ ｏｆ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｄｒｏｕｇｈｔ ｉｎ Ｙｕｎｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｎｄｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｒｕｌｅ ｏｆ ｃｒｏｐ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｆｒｏｍ １９９０ｔｏ １９９２ａｎｄ ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ ｏｆ Ｌｕｌｉａｎｇ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｑｕｊｉｎｇ Ｃｉｔｙ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ ｌａｔｉｔｕｄｅ ｐｌａｔｅａｕ ｏｆ ＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｍａｉｚｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｔｉｏｎ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｏｕｂｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｂｙ ＦＡＯ－５６，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｌｓｏ，ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｂｏｔｈ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｖｅｒｙ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔｅ；ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅｍ ｉｓ ｌｉｔｔｌｅ ｕｎｄｅｒ ｌａｒｇｅｒ ｇｒｏｕｎｄ ｃｏｖｅｒａｇｅ；ｏｖｅｒａｌｌ，ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｉｚｅｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ｈａｖｅ ｇｏｏｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｉｚｅ；ｓｉｎｇｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ；ｄｏｕｂｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ收稿日期：２０１２－０６－２８基金项目：水利部公益性行业专项经费（２０１００１０４４）；云南省科技计划项目社会事业发展专项（２０１０ＣＡ０１３）。
彭曼法计算作物需水量《灌溉与排水工程设计规范（GB50288-99）》附录中对彭曼法作了介绍，《规范》推荐的是Penman-FAO方法，近年来Penman－Monteith方法得到重视，建议在计算时同时采用这两种方法，并作一比较。
（1）计算参照作物需水量Penman-FAO方法计算参考作物需水量的基本公式如下：（1）式中，——标准大气压，＝1013.25hPa；——计算地点平均气压，hPa；——平均气温时饱和水汽压与温度相关曲线的斜率，hPa/℃；——湿度计常数，＝0.66hPa/℃；——太阳净辐射，以所能蒸发的水层深度计，mm/d；——干燥力，mm/d。
可根据计算地点高程及气温从气象图表中查得，或按公式（2）直接计算数值：（2）式中，——计算地点海拔高程，m；——阶段平均气温，℃。
可按公式（3）或（4），即气象学中的马格奴斯公式计算，即：（3）或（4）式中,饱和水汽压，hPa。
可按下式计算：（5）或（6）可按公式（7）计算：（7）式中，——大气顶层的太阳辐射，可由《喷灌工程设计手册》查得，mm/d；、——计算净辐射的经验系数，可由《喷灌工程设计手册》查得；——实际日照时数；——最大可能日照时数，可由《喷灌工程设计手册》查得；；——黑体辐射，mm/d；——斯蒂芬－博茨曼常数，可取2.01×10-9mm/℃4·d；——绝对温度，可取273＋；——实际水汽压，可从当地气象站取得，或取饱和水汽压与相对湿度的乘积，hPa。
可按公式（8）计算：（8）式中，——地面以上2m处的风速(m/s)，其它高度的风速应换算为2m高处风速；——风速修正系数。
如果利用气象站的地面以上10m处的风速资料时，需乘以(2/10)0.2，换算为2m高的风速。
在日最低气温平均值大于5℃且日最高气温与日最低气温之差的平均值大于12℃时，；其余条件下，。
（2）计算作物实际需水量作物实际需水量可由参考作物潜在腾发量和作物系数计算（9）式中：——作物潜在腾发量，mm / d ；——参照腾发量，mm/d；——作物系数。
夏玉米作物系数计算与耗水量研究
赵娜娜;刘钰;蔡甲冰
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2010(041)008
【摘要】根据北京大兴区试验基地2007-2008年夏玉米实测资料,采用基于土壤水量平衡的ISAREG模型模拟夏玉米生育期土壤含水量的变化过程,以此反推夏玉米作物系数Kc.利用2007年茎流计实测的蒸腾量T求得夏玉米生育中、后期的基础作物系数Kcb分别为0.98和0.28,以此估箅2008年夏玉米中、后期的蒸腾量和土面蒸发量,并用2008年实测的土面蒸发量进行对比验证.同时,模拟和计算了2007-2008年夏玉米生育期棵问蒸发及实际蒸散发变化过程.结果表明,估算的中期基础作物系数与实测值吻合良好,而后期基础作物系数值偏小;夏玉米棵间蒸发量占作物实际蒸散发的比例在39.0%～43.6%左右.
【总页数】8页(P953-959,969)
【作者】赵娜娜;刘钰;蔡甲冰
【作者单位】中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京100048
【正文语种】中文
【中图分类】S513;S274.1
【相关文献】
1.单、双作物系数法计算夏玉米需水量对比研究 [J], 何军;李飞;刘增进
2.单作物系数法和双作物系数法计算作物需水量的比较研究 [J], 樊引琴;蔡焕杰
3.不同沟灌方式下夏玉米单作物系数试验研究 [J], 汪顺生;费良军;高传昌;王兴;孙景生
4.夏玉米在充分供水条件下不同生育期作物系数研究 [J], 刘艳;刘新生;周孟霖;李军伟;吴志彬
5.河南地区夏玉米作物系数试验研究 [J], 马建琴;李鹏飞;刘蕾
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大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法韩文霆;邵国敏;马代健;ZHANG Huihui;王毅;牛亚晓【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2018(49)7【摘要】作物系数Kc快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的双作物系数法计算不同生长时期与不同水分胁迫玉米的作物系数,并使用自主研发的无人机多光谱系统航拍玉米的冠层多光谱(蓝、绿、红、红边、近红外,475～840 nm)影像,研究了不同生长时期(快速生长期、生长中期和生长后期)玉米的6种常用植被指数(Vegetation indices,VIs):归一化差值植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(SR)、绿度归一化植被指数(GNDVI)和抗大气指数(VARI),与作物系数Kc的关系模型及水分胁迫对其的影响.结果表明:玉米生长时期和水分胁迫是影响玉米VIs-Kc模型相关性的两个重要因素.不同生长时期玉米植被指数和Kc相关性不同:充分灌溉情况下,快速生长期玉米VIs-Kc模型的相关性(R2为0.731 2～0.940 1,p＜0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-Kc模型的相关性(R2为0.276 5 ～0.373 2,p＜0.05,n=40)不同;水分胁迫情况下,快速生长期玉米VIs-Kc模型的相关性(R2为0.0002 ～0.0830,p＜0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-Kc模型的相关性(R2为0.366 2～0.848 7,p＜0.05,n=40)不同.水分胁迫对VIs-Kc模型的相关性影响较大:快速生长期,充分灌溉玉米VIs-Kc模型的相关性(R2最大为0.940 1)比水分胁迫玉米VIs-Kc模型的相关性(R2最大为0.083 0)强;生长中期至生长后期,充分灌溉玉米VIs-Kc模型的相关性(R2最大为0.373 2)比水分胁迫玉米VIs-Kc模型的相关性(R2最大为0.848 7)弱.部分植被指数和作物系数相关性较强;快速生长期充分灌溉玉米的VIs-Kc模型的相关性由大到小依次为:SR、EVI、VARI、GNDVI、SAVI、NDVI;生长中期至生长后期水分胁迫玉米的VIs-Kc模型的相关性由大到小依次为:SR、GNDVI、VARI、NDVI、SAVI、EVI;其中比值植被指数SR与作物系数Kc 的相关性最好.结果表明采用无人机多光谱技术估算Kc具有一定的可行性.【总页数】10页(P134-143)【作者】韩文霆;邵国敏;马代健;ZHANG Huihui;王毅;牛亚晓【作者单位】西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100;美国农业部农业研究服务属,柯林斯堡CO 80526;西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】S252;S127【相关文献】1.海面溢油无人机高光谱遥感检测\r与厚度估算方法 [J], 任广波;过杰;马毅;罗旭东2.玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究 [J], 张瑜;张立元;Zhang Huihui;宋朝阳;蔺广花;韩文霆3.基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法 [J], 邵国敏;王亚杰;韩文霆4.基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法 [J], 邵国敏;王亚杰;韩文霆5.基于无人机多光谱遥感的春玉米叶面积指数和地上部生物量估算模型比较研究[J], 樊鸿叶;李姚姚;卢宪菊;顾生浩;郭新宇;刘玉华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
不同水分梯度下玉米不同基因型品种抗旱性及收获指数研究摘要在4个不同水分梯度下对17个不同基因型玉米品种的产量、抗旱指数和收获指数进行了研究，结果表明：不同水分梯度间产量差异达到显著水平（P<0.05）；在雨养条件下（耗水325.6 mm），农大108、中玉9号和东单60等3个品种的产量均值较其他14个品种平均值高980.2 kg/hm2，增产率为27.5%；在耗水363.6、421.6、469.1 mm条件下，先玉335和郑单958等2个基因型品种产量均值较其他15个品种分别高17.31%、22.17%和18.25%。
各基因型品种的抗旱指数有明显差异，不同水分梯度下的抗旱指数与雨养条件下的产量水平紧密相关。
先玉335的抗旱指数虽然处于中等水平，但由于其丰产性和适应性好，生产上应用广泛，由此证明：抗旱指数达到中等水平时，既有一定的抗旱性亦有较好丰产性，极端水分条件下的抗旱性没有生产意义，同时先玉335的收获指数可达到60%左右。
在研究的17个品种中为最高，说明其光合同化物转化能力强。
Abstract The study focused on yield，drought resistance and harvest index of 17 genetype corn under four moisture content gradient. The results showed that：The yield variance was significant under different moisture content gradient（P<0.05）；In rainy condition（water cost：325.6mm），the mean yields of Nongda 108，Zhongyu 9 and Dongdan 60 were higher than the other 14 genetypes，reached 980.2 kg/hm2，the rate of growth was 27.5%；The mean yields of Xianyu 335 and Zhengdan 958 were higher than the other 15 genetypes，reached 17.31%、22.17% and 18.25% respectively in 363.6 mm，421.6 mm，469.1 mm water cost.The variance of drought resistance of different genetypes was significant，there was close relationship between drought resistance under different moisture content gradient and yield under rainy condition.Although drought resistance of Xianyu 335 was moderate，but because of good adaptability and yield ability，it′s applied widely.When the drought resistance index reached to moderate，corn showed not only drought resistance but also yield ability，the index under extreme moisture gradient was not significant. The harvest index of Xianyu 335 was about 60%，so it was the highest among 17 genetypes，this showed it has strong ability of light contract iodide transformation.Key words corn；moisture content gradient；genetype；drought resistance；harvest index玉米是北方雨养农业地区主要栽培作物之一，干旱是玉米生产的主要限制因子，不同玉米品种对水分亏缺的反应存在明显差异[1-3]，兰巨生等[4]提出了抗旱指数（DRI）的概念，从而弥补了Chionoy提出的抗旱系数及Fischer [5]提出的敏感指数的不足，使农作物抗旱性鉴定的产量指标在生物学意义上有了实质性的改进。
春玉米耗水特性产量及水分利用效率的相关性研究
樊晓康
【期刊名称】《农业技术与装备》
【年(卷),期】2021()12
【摘要】通过玉米膜下滴灌大田试验,采用随机区组试验设计,研究3种不同灌溉定额处理2700 m^(3)/hm^(2)(T1)、3375 m^(3)/hm^(2)(T2)、4050
m^(3)/hm^(2)(T3)下玉米全生育期耗水量、耗水强度、耗水模数、产量以及WUE之间的相关性。
结果表明,随着耗水量的增加,玉米水分利用效率要早于产量达到最大值,灌溉定额为3375 m^(3)/hm^(2)的T2处理在保证产量的同时,也达到了较高IWUE和WUE,灌溉制度更为节水高效。
研究结果可为河西地区膜下滴灌技术的推广与应用效力提升提供科学依据。
【总页数】5页(P21-24)
【作者】樊晓康
【作者单位】武威市水利综合事务中心;武威市中心灌溉试验站
【正文语种】中文
【中图分类】S513
【相关文献】
1.秸秆覆盖夏玉米不同生育期耗水特性及水分利用效率研究
2.不同玉米品种耗水特性及其水分利用效率的差异研究
3.秸秆还田方式对半干旱区春玉米生长特性、产
量及水分利用效率的影响4.青贮玉米生长、耗水、产量和水分利用效率对水氮供应的响应研究5.春玉米不同品种耗水特性及水分利用效率差异研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
单作物系数法和双作物系数法计算作物需水量的比较研究樊引琴，蔡焕杰(西北农林科技大学农业水土工程实验室)摘要：本文采用FA0-56推荐的计算作物需水量的单作物系数和双作物系数方法，应用陕西杨凌地区的资料，分别计算了作物需水量，并和蒸渗仪的实测值进行了对比，分析了其差异及原因。
结果表明，在地面部分覆盖的情况下，双作物系数法比单作物系数法更接近实测值，而在地面完全覆盖情况下，两者差别不大。
关键词：作物需水量；蒸渗仪；作物系数基金项目：高等学校博士点基金和国家留学回国人员启动基金资助项目的部分内容。
作者简介：樊引琴(1976-)，女，陕西宝鸡人，硕士，研究方向：节水灌溉。
作物需水量是制定流域规划，地区水利规划及灌排工程规划、设计、管理和农田灌排实施的基本依据，在农业生产实践中占有重要地位。
因此，准确地确定作物需水量是十分必要的。
作物需水量的计算方法很多，最常用的方法是作物系数-参考作物需水量(K c ET0)法。
作物系数反映作物和参考作物之间需水量的差异，可用一个系数来综合反映，也可用两个系数分别来描述蒸发和蒸腾的影响，即所谓的单作物系数和双作物系数。
双作物系数是把作物系数分为基础作物系数和土壤蒸发系数两部分。
基础作物系数说明蒸腾作用，而土壤蒸发系数则描述蒸发部分。
在已往对作物系数的研究中总是把植株蒸腾和土壤蒸发统一考虑，即用单作物系数。
但土壤蒸发与植株蒸腾的比例在作物生育期内会有很大变化。
在作物完全覆盖地面以后，土壤蒸发相对较小，蒸腾占主导地位；但当作物较小或比较稀疏时，在降雨或灌溉后，土壤蒸发则起主要作用，可以占到很大比例，特别是在土壤表面经常湿润的条件下。
由于大部分作物在生育期中有相当一部分时间地面覆盖不完全，此时，要准确估算作物需水量就需全面考虑土壤蒸发和作物蒸腾。
目前关于作物需水量的计算，大多采用单作物系数法。
本文旨在利用位于陕西杨凌的西北农林科技大学灌溉试验站的资料，对单作物系数法和双作物系数法计算的作物需水量进行比较，分析其差异及原因，以便为准确地计算作物需水量以及制定科学、合理的灌溉制度提供依据。
文章编号：１００７－４９２９（２０１２）櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸殸殸殸１１－００１８－０４单双作物系数法计算玉米需水量的对比研究卢晓鹏１，段顺琼２，马显莹１，白树明１（１．云南省水利水电科学研究院，云南昆明６５０２２８；２．昆明市松华坝水库管理处，云南昆明６５０２０１） 摘 要：基于云南持续干旱对水资源高效利用的要求以及研究作物需水量规律的重要性，利用低纬度高原区的云南省曲靖市的陆良站１９９０－１９９２年的逐日气象资料及历史试验资料，采用ＦＡＯ－５６推荐的计算作物需水量的单作物系数法和双作物系数法，计算了陆良站玉米各阶段的需水量，并和实测值进行了对比。
结果表明：用单作物系数法和双作物系数法计算的玉米需水量与实测值是十分接近的；在地面覆盖度比较大的情况下，两者差别不大；总体上，两种方法计算的作物需水量具有很好的相关性。
关键词：玉米需水量；单作物系数法；双作物系数法 中图分类号：Ｓ２７４．１ 文献标识码：ＡＡ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｉｎｇｌｅ Ｃｒｏｐ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄＤｏｕｂｌｅ Ｃｒｏｐ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ＭａｉｚｅＬＵ Ｘｉａｏ－ｐｅｎｇ１，ＤＵＡＮ Ｓｈｕｎ－ｑｉｏｎｇ２，ＭＡ Ｘｉａｎ－ｙｉｎｇ１，ＢＡＩ Ｓｈｕ－ｍｉｎｇ１（１．Ｙｕｎｎａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２２８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｋｕｎｍｉｎｇ Ｓｏｎｇｈｕａｂａ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｏｆｆｉｃｅ，Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２０１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｎｅｃｅｓｓｉｔｙ ｏｆ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｄｒｏｕｇｈｔ ｉｎ Ｙｕｎｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｎｄｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｒｕｌｅ ｏｆ ｃｒｏｐ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｆｒｏｍ １９９０ｔｏ １９９２ａｎｄ ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ ｏｆ Ｌｕｌｉａｎｇ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｑｕｊｉｎｇ Ｃｉｔｙ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ ｌａｔｉｔｕｄｅ ｐｌａｔｅａｕ ｏｆ ＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｍａｉｚｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｔｉｏｎ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｏｕｂｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｂｙ ＦＡＯ－５６，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｌｓｏ，ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｂｏｔｈ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｖｅｒｙ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔｅ；ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅｍ ｉｓ ｌｉｔｔｌｅ ｕｎｄｅｒ ｌａｒｇｅｒ ｇｒｏｕｎｄ ｃｏｖｅｒａｇｅ；ｏｖｅｒａｌｌ，ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｉｚｅｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ｈａｖｅ ｇｏｏｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｉｚｅ；ｓｉｎｇｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ；ｄｏｕｂｌｅ ｃｒｏｐ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ收稿日期：２０１２－０６－２８基金项目：水利部公益性行业专项经费（２０１００１０４４）；云南省科技计划项目社会事业发展专项（２０１０ＣＡ０１３）。
作者简介：卢晓鹏（１９６６－），男，高级工程师，研究方向为水工地质及农田水利。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｙｇｓｌｘｐ＠１６３．ｃｏｍ。
０ 引 言玉米是云南省种植面积最大的主要作物，对云南省的粮食产量起到很大的作用，然而云南省是个干旱频发的省份，根据历史统计资料，１９９０－２０１０年２０年间，就发生了１０年的干旱，其中２００９－２０１０年为百年不遇的干旱年，由于持续干旱，２０１１年旱情甚至超过百年大旱年。
受干旱灾害影响最大的是农业，作物当中玉米受旱的面积最大，损失最严重。
故开展玉米作物需水规律的研究，对玉米作物的灌溉制度的制定及灌溉定额修８１节水灌溉·２０１２年第１１期订等具有重要的意义，符合云南持续干旱对水资源高效利用的要求。
１ 研究区基本情况研究区位于云南省滇中地区的曲靖市的陆良县，地处滇东高原向黔西高原过渡地带，地理坐标为东经１０３°３８′、北纬２５°０１′，海拔１ ８４０ｍ。
土壤类型主要为砂壤，玉米生长季节为５－９月份。
陆良县多年平均降水１ ０９５ｍｍ，主要集中在５－８月份，多年平均蒸发量２ １３２ｍｍ，平均气温１４．８℃。
２ 研究方法本研究采用单、双作物系数法［１－７］计算陆良县玉米的需水量并与实测值［８］做对比分析，验证这两种方法计算低纬高原地区玉米需水量的适用性。
２．１ 作物需水量的计算方法ＦＡＯ作物需水量专家咨询组（Ａｌｌｅｎ等，１９９４年）推荐充分供水条件下采用的作物需水量计算公式如下：单作物系数法：ＥＴ＝ＫｃＥＴ０（１）双作物系数法：ＥＴ＝（Ｋｃｂ＋Ｋｅ）ＥＴ０（２）式中：ＥＴ０为参考作物需水量；Ｋｃ为综合作物系数；Ｋｃｂ为基础作物系数；Ｋｅ为土壤蒸发系数。
２．２ 参考作物需水量的计算参考作物需水量（ＥＴ０）的计算方法很多，本文采用标准化、统一化后的ＦＡＯＰｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｌｅｉｔｈ公式：ＥＴ０＝０．４０８×Δ（Ｒｎ－Ｇ）＋γ×９００Ｔ＋２７３×μ２（ｅａ－ｅｄ）Δ＋γ×（１＋０．３４×ｕ２）（３）式中：ＥＴ０为参照作物需水量，ｍｍ／ｄ；Δ为温度－饱和水汽压关系曲线上在平均气温Ｔ处的切线斜率，ｋＰａ／℃；Ｒｎ为太阳净辐射，ＭＪ／（ｍ２·ｄ）；Ｇ为土壤热通量，ＭＪ／（ｍ２·ｄ）；γ为温度表常数，ｋＰａ·℃；ｕ２为２ｍ处风速，ｍ／ｓ；ｅａ为饱和水汽压，ｋＰａ；ｅｄ为实际水气压，ｋＰａ；Ｔ为日平均温度，℃。
２．３ 单作物系数用分段单值平均法计算作物系数步骤如下。
第一步：从“作物需水量计算指南”（ＦＡＯ－５６）的表中查出某种作物在特定标准条件下（空气湿度≈４５％、风速≈２ｍ／ｓ、供水充足、管理良好、生长正常、大面积高产的作物条件）的作物系数。
第二步：根据当地的气候条件和作物高度来修正作物中期作物系数（Ｋｃｍｉｄ）和后期的作物系数（Ｋｃｅｎｄ），修正公式如下。
Ｋｃｍｉｄ＝Ｋｃｍｉｄ（Ｔａｂ）＋［０．０４（ｕ２－２）－０．００４（ＲＨｍｉｎ－４５）］（ｈ／３）０．３（４） 当Ｋｃｅｎｄ≥０．４５时，用下式调整：Ｋｃｅｎｄ＝Ｋｃｅｎｄ（Ｔａｂ）＋［０．０４（ｕ２－２）－０．００４（ＲＨｍｉｎ－４５）］（ｈ／３）０．３（５）当Ｋｃｅｎｄ≤０．４５时，Ｋｃｅｎｄ＝Ｋｃｅｎｄ（Ｔａｂ）。
上式中：Ｋｃ（Ｔａｂ）为“ＦＡＯ－５６”给出的Ｋｃｂｍｉｄ或Ｋｃｂｅｎｄ；ｕ２为指中期或后期阶段２ｍ高日平均风速，ｍ／ｓ；ＲＨｍｉｎ指在中期或后期阶段，日最低相对湿度平均值，％。
若资料缺乏ＲＨｍｉｎ，可通过下式计算：ＲＨｍｉｎ＝１００ｅｘｐ［１７．２７Ｔｍｉｎ／（Ｔｍｉｎ＋２３７．３）］ｅｘｐ［１７．２７Ｔｍａｘ／（Ｔｍａｘ＋２３７．３｛｝）］（６） 第三步：计算初始时期的Ｋｃｎｉｎ值，在作物初始生长期土面蒸发占总腾发量的比重较大，因此计算Ｋｃｎｉｎ时需要考虑土面蒸发的影响，计算公式如下。
ｔｗ≤ｔ１时：Ｋｃｎｉｎ＝Ｅｓｏ／ＥＴ０＝１．１５（７） ｔｗ＞ｔ１时：Ｋｃｎｉｎ＝ＴＥＷ－（ＴＥＷ－ＲＥＷ）ｅｘｐ－（ｔｗ－ｔ１）Ｅｓｏ（１＋ＲＥＷＴＥＷ－ＲＥＷ）ＴＥＷｔｗＥＴ０（８）式中：Ｅｓｏ为潜在蒸发率，ｍｍ／ｄ；ｔｗ为灌溉或降雨的平均间隔天数；ｔ１为大气蒸发力控制阶段的天数，ｔ＝ＲＥＷ／Ｅｓｏ；ＲＥＷ为在大气蒸发力控制阶段蒸发的水量，ｍｍ。
２．４ 双作物系数双作物系数即将作物系数两个独立的组成系数，一个是基本作物系数（Ｋｃｂ），另一个是土壤蒸发系数（Ｋｅ）：Ｋｃ＝Ｋｃｂ＋Ｋｅ（９）２．４．１ 基本作物系数的确定在“作物需水量计算指南”（ＦＡＯ－５６）中给出了８４种作物在标准条件下的Ｋｃｂ值。
根据不同的气候条件对Ｋｃｂ值进行调整，在相对湿度不等于４５％、风速不等于２ｍ／ｓ且Ｋｃｂ值大于０．４５时，Ｋｃｂ ｍｉｄ和Ｋｃｂ ｅｎｄ使用以下公式修正：Ｋｃｂ＝Ｋｃｂ（Ｔａｂ）＋［０．０４（ｕ２－２）－０．００４（ＲＨｍｉｎ－４５）］（ｈ／３）０．３（１０）式中：Ｋｃｂ（Ｔａｂ）为“ＦＡＯ－５６”给出的标准条件下的Ｋｃｂｍｉｄ或Ｋｃｂｅｎｄ；ｕ２为中期或后期阶段２ｍ高日平均风速，ｍ／ｓ；ＲＨｍｉｎ为在生长中期或后期阶段，日最低相对湿度平均值，％；Ｈ为植物生长中期或后期阶段平均植株高度，ｍ。
２．４．２ 土壤蒸发系数的确定当土壤是湿润的，来自土壤的水分蒸发速率达到最大值。
尽管如此，作物系数（Ｋｃ＝Ｋｃｂ＋Ｋｅ）也不可能超过最大值Ｋｃｍａｘ。
这个值是由土壤表层的蒸散发能量所决定的，（Ｋｃｂ＋Ｋｅ）≤Ｋｃｍａｘ或者Ｋｅ≤（Ｋｃｍａｘ－Ｋｃｂ）。
如果土壤表层是干燥的，只有很少的水（土壤层中剩余水的一部分）可用于蒸发，这就使蒸发作用开始下降，这时有：Ｋｅ＝Ｋｒ（Ｋｃｍａｘ－Ｋｃｂ）≤ｆｅｗＫｃｍａｘ（１１）式中：Ｋｅ为土壤蒸发系数；Ｋｃｂ为基本作物系数；Ｋｃｍａｘ为降雨或灌溉条件下的最大Ｋｃ值；Ｋｒ为基于表土水分消耗或蒸发的累积深度的无量纲土壤蒸发衰减系数；ｆｅｗ为发生株间蒸发的土壤占全部土壤的比例，大部分的蒸发作用来源于这部分土壤。
