冬小麦水分生产函数及水肥耦合关系试验研究
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冬小麦水分利用及产量形成的水氮协同调控效应研究的开
题报告
一、选题背景
冬小麦是我国主要的冬季作物之一,在我国北方地区广泛种植,具有重要的经济和社会价值。
然而,由于北方地区雨量较少、蒸发量大,导致农田土壤水分短缺,严重制约了冬小麦的产量和质量。
因此,深入研究冬小麦水分利用及其与产量形成的关系,探索水氮协同调控效应,对于提高冬小麦的产量和质量,具有重要意义。
二、研究目的
1. 探究不同水分供应条件下冬小麦的生长发育和产量形成特点;
2. 研究不同水氮协同供应对冬小麦产量的影响;
3. 从水氮协同调控角度,揭示水氮调控对于冬小麦产量形成的机制。
三、研究内容及方法
1. 冬小麦不同水分供应下的生长发育和产量形成特点的研究:通过田间试验,设置不同的水分供应条件,测定生长发育指标和产量指标,比较不同水分条件下冬小麦生长发育和产量形成的特点。
2. 不同水氮协同供应对冬小麦产量的影响研究:在冬小麦生长期间,设置不同的水氮供应组合,比较不同水氮组合对冬小麦产量的影响,从而揭示水氮协同调控的效应。
3. 水氮协同调控对冬小麦产量形成机制的研究:从植物生理学、生态学等角度,分析水氮协同调控下,冬小麦产量形成的机制。
四、研究意义
1. 为冬小麦的生产提供科学依据,提高冬小麦的产量和品质;
2. 深入探索水氮协同调控的机制,为研究作物营养调控提供新思路;
3. 为我国北方干旱地区的作物种植提供理论和实践指导。
五、预期成果
1. 揭示水氮协同调控对冬小麦产量形成的作用机制;
2. 提供不同水氮组合下,冬小麦的生长发育和产量变化规律;
3. 发掘冬小麦水分利用及产量形成的新规律,为冬小麦种植提供科学依据。
高产水平下水肥耦合对小麦旗叶光合特性及产量的影响石珊珊;周苏玫;尹钧;李巧云;张甲元;程铭正;张春丽【期刊名称】《麦类作物学报》【年(卷),期】2013(33)3【摘要】为了探讨黄淮麦区冬小麦的高产机理,在大田条件下设置不同梯度的水肥耦合模式,分析了高产水平下旗叶光合特性与籽粒产量的效应。
结果表明,不同模式的水肥耦合对旗叶光合特性和籽粒产量的影响不同,总体表现为土壤水分的处理效应大于施氮量的效应。
旗叶光合速率(Pn)和气孔导度(Gs)均随着土壤水分的增加而升高,表现为W3(充足水分)>W2(适宜水分)>W1(自然降水),差异达显著水平。
胞间CO2浓度(Ci)随着土壤水分的增加而降低;不同的氮肥处理,旗叶Pn和Gs随着施氮量的增加而升高,表现为N3(270kg.hm-2)>N2(195kg.hm-2)>N1(CK),Ci在不同水分条件下与施氮量的关系不尽相同。
不同水肥耦合模式对水分利用效率的影响表现为W2>W3>W1,并以W2N2为最高,不同处理组合的籽粒产量亦以W2N2为最高。
表明高产条件下W2N2水肥组合应是高产高效的运筹模式。
【总页数】6页(P549-554)【关键词】冬小麦;高产条件;水肥耦合;旗叶;光合特性【作者】石珊珊;周苏玫;尹钧;李巧云;张甲元;程铭正;张春丽【作者单位】河南农业大学农学院,国家小麦工程技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】S512.1;S311【相关文献】1.水氮耦合对小麦旗叶光合特性及籽粒产量的影响 [J], 李孟洁;李红兵;王林林;陈晓丽;李雨霖;邓西平2.水肥运筹对小麦旗叶光合特性及产量的影响 [J], 郭天财;姚战军;王晨阳;王书丽;罗毅3.核麦间作模式下密度对冬小麦旗叶光合特性及产量的影响 [J], 高永红;雷钧杰;张永强;陈传信;方辉;范贵强;丁银灯;黄天荣4.氮肥水平对限制灌溉下冬小麦旗叶光合性能及产量的影响 [J], 王志强;李会;徐心志;辛泽毓;林同保5.高温胁迫下镁对小麦旗叶光合特性及产量的影响 [J], 邵宇航;石祖梁;张姗;贾涛;王飞;戴廷波因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
冬小麦叶片气孔导度模型水分响应函数的参数化-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述冬小麦是我国重要的粮食作物之一,叶片气孔导度是影响冬小麦光合作用和蒸腾作用的重要因素。
充足的水分对于冬小麦的正常生长发育尤为关键。
因此,研究冬小麦叶片气孔导度模型的水分响应函数的参数化方法,对于揭示冬小麦水分调控机制,优化农田水分管理,提高冬小麦产量和品质具有重要意义。
本研究旨在通过收集冬小麦叶片气孔导度相关指标的实验数据,结合数据分析方法,对水分响应函数的参数化进行研究。
通过对模型参数的分析和验证,可以揭示冬小麦叶片气孔导度对水分的响应规律,为水分管理提供科学依据。
本文的结构如下:首先,引言部分对研究的背景和意义进行了概述,明确了本研究的目的。
接下来,正文将分为多个章节,包括冬小麦叶片气孔导度模型的定义和原理、模型参数化方法以及模型的应用场景等内容。
其中,水分响应函数作为冬小麦叶片气孔导度模型的重要组成部分,将在第二章详细进行讨论。
第三章将对实验数据的收集、数据分析的方法及参数化结果与验证进行阐述。
最后,结论部分将对研究结果进行总结,并探讨其研究意义和未来发展方向。
通过对冬小麦叶片气孔导度模型水分响应函数的参数化研究,我们有望深入了解冬小麦叶片气孔导度对水分的响应规律,为农田水分管理提供科学依据。
同时,本研究的成果还将为提高冬小麦产量和品质,促进冬小麦生产的可持续发展提供重要参考。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写:第2部分:正文2.1 冬小麦叶片气孔导度模型2.1.1 定义和原理2.1.2 模型参数化方法2.1.3 模型应用场景2.2 水分响应函数2.2.1 定义和原理2.2.2 参数化方法2.2.3 水分响应函数的影响因素2.3 水分响应函数参数化方法2.3.1 实验数据收集2.3.2 数据分析方法2.3.3 参数化结果与验证2.4 模型的应用与局限性2.4.1 模型在冬小麦生产中的应用2.4.2 模型的局限性和改进方向通过以上文章结构的安排,将全面介绍冬小麦叶片气孔导度模型水分响应函数的参数化。
不同水肥耦合处理下冬小麦光合产物分配格局和动态研究的开题报告一、研究背景与意义冬小麦是我国主要的粮食作物之一,其生长发育和产量受水肥等因素的影响较大。
精细管理可提高冬小麦产量和品质,同时保障农业生产绿色可持续发展。
水肥耦合是现代农业生产中的一种有效的资源利用手段,可通过合理灌溉和施肥来提高作物的光合效率和产量。
因此,研究不同水肥耦合下冬小麦的光合产物分配格局和动态变化规律,对于提高农业生产效益和资源利用效率具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容本研究主要针对不同水肥耦合处理下冬小麦的光合产物分配格局和动态变化规律进行研究,具体包括以下内容:(1)构建不同水肥耦合处理的实验设计方案,例如不同水分处理、不同氮磷钾肥料配施比例等;(2)测定不同水肥耦合处理下冬小麦的生长发育状况、生物量、叶片光合特性等指标;(3)分析不同水肥耦合处理下冬小麦的光合产物分配格局和动态变化规律,如主要产物和次生代谢产物的含量、分配比例等;(4)探究不同水肥耦合处理下冬小麦光合产物分配格局和动态变化规律的影响因素,如土壤理化性质、植株生理状况等;(5)对研究结果进行数据分析和统计,提出合理的生产建议和科技推广措施。
三、研究方法(1)田间试验法:在田间设置不同水肥耦合处理的小区,对照组采用常规水肥管理方式。
通过对试验小区的生长发育情况、叶片光合特性、产量等指标的测定和分析,探究不同水肥耦合处理下冬小麦的光合产物分配格局和动态变化规律。
(2)实验室分析法:通过对不同水肥耦合处理下冬小麦主要产物和次生代谢产物的含量、分配比例等指标进行测定和分析,进一步验证田间试验结果,探究产物分配格局和动态变化规律的影响因素。
四、预期结果(1)研究不同水肥耦合处理对冬小麦生长发育和产量的影响规律;(2)探究不同水肥耦合处理下冬小麦光合产物分配格局和动态变化规律的影响因素;(3)建立不同水肥耦合处理下冬小麦光合产物分配格局和动态变化规律的模型;(4)提出合理的生产建议和科技推广措施,为优化农业生产提供科学依据。
节水灌溉技术课程小论文题目:冬小麦水分生产函数及水肥耦合研究学院:水利电力学院专业:农业水利工程班级:农水1班学号:2010225720 13 年10 月21 日黑龙江大学水利电力学院冬小麦水分生产函数及水肥耦合关系试验研究摘要:分别对冬小麦水分生产函数及水肥耦合关系进行试验研究,分析了冬小麦田间水分转化与消耗规律以及水分、肥料对冬小麦产量的影响,建立了冬小麦水分生产函数Jensen 模型和人工神经网络(ANN) 模型,为冬小麦节水高效灌溉制度的制订提供了基本依据。
关键词:水分生产函数;水肥耦合关系;冬小麦1、冬小麦水分生产函数研究1.1 冬小麦水分生产函数的Jensen 模型Jensen 模型是水分生产函数研究中最常用的模型之一,其形式为:λ∏=n 1i miaiET ET Ym Ya )( (1) 式中n 代表作物生育阶段数;i 为生育阶段编号;ET ai , ET mi 分别为第阶段的实际腾发量(mm)、潜在腾发量(mm);Y a 为实际腾发量对应的实际产量( kg/hm 2);Y m 为潜在腾发量对应的作物潜在产量,即充分供水条件下的作物产量( kg/hm 2);λi 为第i 生育阶段的水分敏感指数,反映阶段缺水对产量的影响程度。
研究结果表明,水分敏感指数具有一定的累加性,可以用logistic 曲线来描述敏感指数累积曲线,即:∑===tt bt-a e +1ct zt λ)( (2)式中a ,b ,c 为经验参数。
根据以上累积曲线,可以计算出时段t 1~t 2 的水分敏感指数为:)()(1212zt -zt =λ (3)在本研究中,采用以下4种方法来推求水分敏感指数:将Jensen 模型线性化后利用最小二乘法确定水分敏感指数,记为OLSR ;将Jensen 模型线性化后利用偏最小二乘法确定水分敏感指数,记为PLSR ;利用遗传算法等非线性优化方法直接确定Jensen 模型中的水分敏感指数,记为NLR ;利用遗传算法等非线性优化方法确定水分敏感指数累积曲线的参数a 、b 、c , 然后利用式(3)计算出各生育阶段的水分敏感指数λi ,记为CC 。
1997年5月水 利 学 报SHU IL I XU EBAO第5期冬小麦水分敏感指数累积函数研究Ξ王仰仁ΞΞ 雷志栋 杨诗秀(清华大学水利水电工程系)提 要应用作物水分生产函数Jensen 模型的关键是确定模型中的水分敏感指数,本文提出水分敏感指数累积函数的概念.在分析已有成果的基础上,用生长曲线来描述敏感指数的累积函数,并给出了参数的求解方法.利用4个站年的冬小麦耗水量资料,对所提出的方法进行了检验.结果表明,用生长曲线来拟合敏感指数累积函数能较好地描述冬小麦产量对水分的反应.关键词 水分生产函数,敏感指数累积函数,生长曲线.一、引 言冬小麦生长期处于降雨较少的冬春季,需要较多的灌水.同时,冬小麦根系长,能够充分地利用土壤水的调蓄能力.由于冬小麦种植面积较大,生长期长,在供水不足条件下,必须考虑灌溉效益评估问题,而灌溉效益评估的关键问题之一是研究作物水分生产函数———作物产量对灌溉供水的反应.近年来对作物水分生产函数已有相当多的研究[1-4],从产量与总耗水量关系———有线性的和非线性的模型;从产量与分阶段耗水量关系———有连乘型的与连加型的模型.就模型结构和拟合精度方面的比较与分析,Jensen 模型较为广泛地为人们所接受,如下式:y y m=7ni =1E T i E T mipr ss oλi,(1)式中 E T m i ———充分供水条件下作物第i 阶段的耗水量,或称为最大耗水量;E T i ———非充分供水条件下作物第i 阶段的实际耗水量;y m ———充分供水条件下,亦即作物阶段实际耗水量组合为E T m i (i =1,2,…,n )情况下的产量;y ———非充分供水条件下,亦即作物阶段耗水量组合为E T i (i =1,2,…,n )情况下的产量;λi ———反映第i 阶段供水不足对产量影响的参数,称为水分敏感指数;i ———作物阶段编号;n ———作物全生长期的阶段数.但是从近年来的研究表明,应用Jensen 模型,还存在一些问题,比较突出的有如下两个方面.(一)水分敏感指数求取方法 目前有两种方法,一是分阶段,逐段分别求解,此时要求严格设置试验处理,进行专门试验.将作物生长期划分成若干个阶段,每个处理ΞΞΞ现工作单位为山西省水利科学研究所本文于1995年12月28日收到,属国家自然科学基金重大项目.只能有一个阶段受旱.同时设置一个不受旱处理,做为对照.为了反映某一阶段对于不同受旱程度影响还要设置不同受旱水平处理.比如某一作物生长期划分成5个阶段,每个阶段设置3个受旱水平,将有3×5=15个处理,再加上一个所有阶段均不受旱处理,共需设置16个处理.这种方法要求处理较多.由于作物生长的连续性,相邻两个阶段的受旱与不受旱界线很难严格控制,不受旱的水分控制标准,也是困扰人们的一个重要问题.第二种方法是基于数理统计中的回归分析方法.对于一个或一个以上阶段同时受旱的处理均可用于这种方法求参数.这是目前普遍采用的方法.这种方法的不足之处是求出的参数不稳定,年际间参数变化较大,而且常常会出一个或多个阶段的水分敏感指数是负值的不合理现象.当阶段划分的越多,水分敏感指数出现负值越多.增加回归分析样本数似乎能消除负值,但这要大量的资料.这将会增加试验费用.(二)水分敏感指数应用过程中阶段划分问题 作物生长过程,无论是作物干物质积累,还是作物对水分的消耗都是连续的变化过程,所以反映作物产量与水分关系的水分敏感指数也应是一个连续的变化过程.阶段的划分仅是在求取水分敏感指数过程中进行的一种离散化处理方法.很显然,阶段划分越多,求出的水分敏感指数越接近于实际情况.但如前面所说的那样,阶段划分的越多,参数越难求解.因此,现有的水分生产函数的阶段划分都较少,在使用过程中感到很不方便.本文针对上述问题将提出一种新的水分敏感指数求解方法,并评述该方法的合理性.二、方 法由于作物生长过程的连续性,作物耗水量随时间t(以天计)变化也是一个连续过程,以f m(t)表示充分供水条件下的作物累积耗水量,则:时段Δt=t i+1-t i内的最大耗水量:E T mi=f m(t i+1)-f m(t i).(2) 同样地,以f(t)表示非充分供水条件下的作物累积耗水量,时段Δt=t i+1-t i 内作物耗水量:E T i=f(t i+1)-f(t i).(3)以λ(t)表示水分敏感指数随时间的变化规律,以T表示生长期总天数,则式(1)可表示为y y m =7T t=0E T(t)E T m(t) Ξλ(t).(4)对于λ(t),其函数表达形式可列出如下几种:(1)直接用水分敏感指数与时间t建立关系,如:λ(t)=6G j=0a j t j,(5)式中 a j———为系数;t———为从播种日算起的,或模型所考虑的起始时刻算起的时间;以天计;G———多项式项数;j———多项式编号.(2)用阶段水分敏感指数累加值与相应时间t建立关系:z(t)=6t t=0λ(t),(6)式中 z(t)———为第t时刻以前作物各阶段(d)水分敏感指数累加值.函数z(t)形式,郭群善等(1994)拟合出下式:z(t)=010167t[sin(010169t)]0154.(7) 把阶段水分敏感指数作累加处理最早见于文献[1],之后王仰仁(1991年)在灌溉制度的优化中使用了这一方法[5].比较已有的冬小麦、玉米、棉花、高梁、水稻等作物的水分敏感指数研究结果,基本上都遵循同样的变化趋势,即作物生长前期和后期小,中期大,这符合作物的生长规律.因此考虑用生长曲线来拟合函数z(t),即z(t)=c1+e a-bt,(8)式中 a、b、c为待定系数;由于生长曲线函数z(t)是增函数,用其求出的阶段水分敏感指数λ(t)不会出现负值,也符合作物的生长规律.由于λ(t)=ΔZ Z′(t)Δt,Z′(t)越大,时段Δt内的λ(t)越大,表明这一时段缺水对产量影响较大,此外从Z″(t)=0可求得t=a/b,即Z′(t)在t=a/b处最大,亦即在t=a/b附近,作物产量对缺水反应最敏感.式(8)在结构上合理,而且参数具有一定的物理意义.生长曲线的拟合有两种方法.一种是先用回归分析方法[6]或调参[7]求阶段水分敏感指数,再用这些水分敏感指数拟合式(8),求得式中参数a、b、c.另一种方法是应用最小二乘原理,通过a、b、c、y m调参使得模型计算产量与实测产量误差平方和最小或复相关系数最大,直接拟合水分敏感指数累加曲线.这是本文所采用的方法.现简述如下.设某试验站某年冬小麦各阶段充分供水条件下的耗水量为E T mi(i=1、2、…、n),某一处理的耗水量为E T i(i=1、2、…n),其相应的产量为y k,其中k为处理编号.假定一组参数a、b、c、y m,由式(8)可得到各阶段的水分敏感指数,λ(ti)=z(t i+1)-z(t i). (i=1、2、…、n)(9) 然后用Jensen模型(式(1))计算出耗水量(E T1k、E T1K、…、E T nk)组合条件下的产量^y k,^y k y m =7n i=1E T ik E T m i阶段 指数λi.(10) 由此可计算所有处理的计算产量^y k与实测产量y k的误差平方和S S,S S=6m k=1(^y k-y k)2.(11) 其中m为处理数,改变一组参数a、b、c、y m,又可求的一个S S,如此反复调整a、b、c、y m4个参数,直到S S最小.在调参过程中,采用了步长加速法,在步长加速寻优过程中采用了3种精度控制,即ε1=|R 2L-R2L-1|≤1E-7,ε2=max{|a L-a L-1|,|b L-b L-1|,|c L-c L-1|}<1E-7,ε3=|y m,L-y m,L-1|<1.其中 R2L和R2L-1分别为第L和L-1次寻优后的复相关系数,下角标L为寻优次数.复相关系数用下式计算:R2=1-S S6mk=1(y k-^y k)2,(12)ε1、ε2、ε3分别为复相关系数、水分敏感指数曲线的系数和拟合产量的控制精度.三、试验方法与结果试验在山西省新绛县鼓水灌区试验站(以下简称鼓水站)和北京市水科所试验站(位于北京市通县永乐店镇,以下简称永乐店站)进行.鼓水站于1993、1994年度进行了2年试验,是在具有遮雨蓬的称重式测桶内进行,测桶面积013m2,测桶深018m,土层深016m,桶底有0115m的过滤层,称重精度±50g,测桶底留有排水孔,桶内土质为中壤土,容重1138t/m3,田间持水量3415%(体积含水量),整个试区共有45个测桶.永乐店站于1994、1995年度进行了2年试验,试区具有28个田间小区,每个小区面积5×10=50m2,小区之间具有1m深的隔离墙.试区土壤为砂壤土,土壤容重为114t/m3,田间持水量3615%(体积含水量,下同).其中20个小区进行冬小麦水分生产函数试验.试验目的是观测作物全生长期和不同生育期遭受不同程度干旱时,作物的减产情况.因此将试验处理设置分两部分,第一部分是全生长期保持同样土壤水分下限值,设置4个处理,其控制水分下限值分别为40(占田间最大持水量的百分数,下同)、50、60、70.第二部分为分阶段受旱,冬小麦从返青开始设置处理,从返青到收获以等间隔时间分为4个阶段,每个阶段设计2个受旱水平,个别阶段设计3个受旱水平.根据两个站不同的试验条件,分别安排了不同的试验处理.鼓水站用称重法观测土壤储水量,其桶内土壤储水量可通过下式计算.w=w1-w2-w3-w4,(13)式中 w———桶内土壤储水量,w1———桶总重,包括桶重,吊链,过滤料,土以及植株体重等,w2———桶内土重,w3———桶、吊链及过滤料重量的和;w4———植株体重.由于植株体重量很小,而且不易观测,因此忽略不计.各桶的桶重,吊链和过滤料重量为常数,等于8615kg.各桶内干土重也相同,为220kg.观测时间,耗水盛期为5d,一般为10d,灌水前后均称重.永乐店站耗水量的计算.考虑时段[t i-1,t i]内根系层(1.1m)水量平衡:E T i=W i-1-W i+P i+IR i±q i, (i=1,2,…)(14)式中 E T i———时段内的冬小麦耗水量(包括叶面蒸腾和棵间蒸发),mm;W i-1———时段初的根系层土壤储水量,mm;W i———时段末的根系层土壤储水量,mm;P i———时段内的降水量,mm;IR i———时段内的灌水量,mm;q i———时段内根系层下界面水分通量,mm.“+”为上补量,“-”为下渗量.灌溉过程中控制灌水量较小,每次灌水量一般控制在60mm左右,灌水后根系层内土壤水下渗量较小,另外,试验区地下水位埋深较深(冬小麦生长期一般在4m以下),深层土壤水对根系层土壤水补给量也较小,因此耗水量计算中根系层下界面通量暂时忽略不计,即q i=0.据此计算了每个小区所有时段的耗水量,把每个小区所有时段的耗水量累加,即得冬小麦总耗水量.如此逐个小区进行计算,求出了永乐店站二年冬小麦的耗水量.鼓水站冬小麦耗水量计算.考虑时段[t i -1,t i ],同样可列出如式(14)所示的水量平衡方程,由于有遮雨蓬,所以P i =0,桶底只有排水,所以q i 取“-”.W i -1和W i 则分别是时段初和末的称重量.由此求得鼓水站二年冬小麦耗水量.结果见表1.表1 冬小麦耗水量计算结果处理编号鼓水站93年鼓水站94年永乐店94年永乐店95年yETyETyETyET1390164451117913531152721334810293192661124031948817205175181227610330193081629610351518599112191353013314183851336018328154385144631818610518103171539012341114621554031947218173184951528411319193061536516641817524172591773410264163261233115336127274123291323116819173151235819263154181584031949312236147541229816347113421249710937413483132491866716104741353018231185441311548146481723014631111251114649162211863817131981153419142051763515152171466617 注: y 为小区平均产量,kg/亩;ET 为小区平均耗水量,mm.四、水分敏感指数曲线拟合方法一本方法是按站年拟合水分敏感指数曲线.图1(1)对每站年如前述求各处理各阶段的实际耗水量B T ki .(2)对每站年,选出各阶段各处理中的耗水量最大值作为最大耗水量B T ki .(3)设定该站年的a 、b 、c 的初始参数值,并由式(11)按9S S9y m=0,求出相应参数a 、b 、c 的y m .(4)用步长加速法求得该站年的参数a 、b 、c 及相应的y m 值.4个站年的拟合参数结果见表2.根据这些水分敏感指数拟合结果绘出4个站年的水分敏感指数曲线,见图1(G —鼓水,Y —永乐店).图2给出了4个站年的模型计算产量和试验实测产量比较.由图2可见,各站年产量拟合较好,复相关系数都达到019以上.但是,各个站年的水分敏感指数曲线参数a 、b 、c 是不一致的,这将给模型(式(1))的使用带来不便.为此考虑把几个站年的试验数据放在一起进行调参,此即下面要进行的水分敏感指数曲线拟合方法二.表2 分站年拟合冬小麦小分敏感指数结果参数即项目初始参数值拟合参数值永乐店94永乐店95鼓水站93鼓水站94 a4154128414241624152b011010571010504010584010444c016017728016940111831015670y R411393655280复相关系数R019429019258019254019033标准误差S6196916319125109相对误差(%)2152217711225117样本数M22203845图2五、水分敏感指数曲线拟合二本方法是综合4个站年资料来拟合统一的水分敏感指数曲线,确定其参数a、b、c.由于各站年间的产量水平不一致,所以充分供水条件下的产量y m要分站年给出,并作为参数进行调参运算.仍采用前述步长加速法,选择上述4个站年的水分敏感指数曲线参数平均值(P J),作为寻优初始值.调参运算结果(简称综合调参结果ZH)如表3.综合调参所得水分敏感指数曲线与分站年调参所得的水敏感指数曲线比较见图1.用综合调参结果计算的产量与实测产量对照见图3.由图3可见,综合调参结果很好,其复相关系数达到0196,计算产量与实测产量相对误差平均为4131%,标准误差为1517kg/亩.表3 4站年冬小麦水分敏感指数综合调参结果参数abcy n 1y n 2y n 3y n 4初始值4146010526018042655280411393拟合值4172010637019160610340441441备注鼓水93鼓水94永乐店94永乐店95图3六、初步结论(1)把阶段水分敏感指数拟合成以生长函数表示的累加曲线是合理的,能够比较精确地描述冬小麦产量对供水的反应.(2)用结合步长加速法调参方法能够较快地获得参数的满意结果.(3)充分供水条件下的耗水量B T m 及产量水平y m ,受作物(品种、种植密度等)、土壤肥力及气候条件影响,不同地点和不同年份是有区别的.(4)水分敏感指数累加曲线反映了阶段供水状况对产量的影响,任一阶段的水分敏感指数可由该阶段累加曲线上的差值表示,故应用时有灵活性.水分敏感指数累加曲线可由试验资料按站年拟合,也可各站年综合拟合.本文研究表明,前者所得累加曲线各站年存在一定差别,但其结果(图2)不如后者(图3)理想,因此本文作者认为对同一作物不同地点和年际似可以用一套水分敏感指数来描述.这无疑对水分生产函数的应用提供了极大方便.但这一观点能否成立,从机理及应用两方面尚需进一步探讨.致谢 北京市水利科学研究所永乐店试验站高级工程师智一标、赵立新给本试验以大力协助,山西省鼓水灌区试验站文俊龙、王铁广、南振明等参加了鼓水站试验,在此一并致谢.参 考 文 献〔1〕 Tsakiris.,G.P.,A method for a pplying crop sensitivity factors in irrigation scheduling.a 2gric.w ater m anage ,No.5,pp.335-343,1982.〔2〕 Rajput ,G.S.and Singh ,G.,Water production functions for wheat under different environ 2mental conditions.agric.w ater m anage.,No.11,pp.319-332,1986.〔3〕 H.J.Vaux ,GR ,and Williamo ,Pruitt ,Cro p 2Water production functions.A dvances in irriga 2tion (Daniel Hillel ),Academic Press ,New Y ork.Vol.2,pp.61-99.1983.〔4〕 茆智,崔远来,李建新,我国南方水稻水分生产函数试验研究.水利学报,1994年第9期,第21-31页.〔5〕 王仰仁,几种作物的水分敏感指数.山西水利科技,1991年第3期,第34-36页.〔6〕 荣丰涛,作物各生长阶段供水不足对产量的影响.山西水利科技,1985年第3期,第35-43页.〔7〕 郭群善,冬小麦水分生产函数Jensen 模型敏感指数的研究.水科学进展,1996年第7卷第1期,第20-25页.Cumulative function of sensitive index for winter wheatWang Y angren Lei Zhidong Y ang Shixiu(Tsinghua U niversity)AbstractA concept of cumulative function of sensitive index was introduced in this paper.By reviewing the previous studies,the authors use a growing curve to represent the cumulative function of sensi2 tive index in Jensen model.A method for determining the parameters of the cumulative function was consumption for winter wheat.The results demonstrate that the cumulative function of sensitive in2 dex represented by a growing curve could describe the yield response to water deficit for winter wheat. K ey w ords water production,cumulative function of sensitive index,growing curve.(上接第83页)Dynamic simulation of the relationship bet w een w ater tableand salinization of soilChen Y axin Shi Haibin Tian Cunwang(Inner Mongolia Instit ute of A gricult ure and A ni mal Husbandry)AbstractThe relationship between water table depth and saliniztion of soil has been studied by numerical simulation on the basis of theory of the soil water dynamic and solute transport in the Atmosphere2 Salinization of Soil2Ground water Continuum(ASGC).Four fundamental research on systematic simulation and relevant software have been com pleted:1,computer management system to make automatic data collection of soil water and salt concentration.2,determination ex periments of soil water and salt movement parameters in saturated and unsaturated soil.3,calculation model estab2 lishment of solute transport.4,numerical method which can solve com plex mathematical problems based on the solute transport model.based on the dynamic siumlation of solute trans port in the soil2 water environment of a large arid irrigation area,114multi2factor and multi2case charts in the com2 plex environment have been completed.This is helpful for revealing quantitative correlation and mechanism of water tablel and salinization of soil as well as the management and calculation of soil water resource.K ey w ords ground water,salinization of soil,dynamic simulation,solute transport,rela2 tionship.。
水氮耦合效应研究近年来,许多学者对冬小麦的水肥效应进行了研究,特别是对冬小麦进行合理施肥、提高降水利用效率等方面。
作物在生长过程中,要通过根系不断从土壤中吸收养分和水分,便会在根际周围形成养分相对耗竭区。
从而在近根际和远根际土壤间形成水分和养分浓度梯度。
致使水分向近根区土壤迁移,以达到水势平衡。
养分溶解在土壤中,也会随溶液的迁移而迁移,到达近根际,以使养分浓度梯度缩小。
因此,土壤的水分状况直接影响土壤养分的迁移,水分充足,养分地迁移就容易;水分不足,养分地迁移就困难,甚至难以进行(刘芷宇等1990)。
水分既会有效的影响植物对土壤养分的吸收,也影响作物生长及产量。
研究表明,施肥促进根系发育,在水分偏少的情况下,施用氮、磷肥料对作物的扎根深度和根系总量有显著促进作用,同时也促进了根系活动,有利于吸收其生长所需的养分和水分(康绍忠等1998;沈玉芳等2005;张喜英1999;张玉革和姜勇1999)。
据梁银丽(1996)研究表明,在有限供水条件下,如土壤含水量在田间持水量40%~58%范围内,随磷用量增加,而水分利用率提高。
并且土壤干旱趋于严重,磷的效果越好。
干旱条件下施肥可以提高植物吸收水分的效率(Mengel and Kirby1987),可以显著提高小麦对土壤贮水,特别是深层贮水的利用。
增加施肥水平,可以使土壤吸纳更多肥料,提高土壤水势,使水分得以贮存,以供给小麦利用,从而提高小麦利用土壤水分的能力。
国内外研究动态水分和养分是影响农业生产的两个主要因子,它们既有自己特殊的作用,又互相牵制、互相作用。
水分对作物养分吸收和利用有一定的影响,同时养分对作物吸收水分也产生一定的影响,这就是水分和养分的相互作用。
近些年来,国内外较多学者对作物水分和养分的关系进行了大量的研究,取得了许多研究成果,具体有以下几个方面:1、水分对作物养分吸收利用的影响及其作用机制大量研究表明,水分既影响着作物对养分的吸收,也影响着养分在作物体内的转移及分配,最终影响作物产量和养分利用率。
河北省平原冬小麦节水灌溉制度试验研究2004年第2期河北水利水电技术5文章编号:lOO6.5164(2004)02-0005—03三水文水资源三北省震鎏霞筒灌糊摩试究侯振军,夏辉,杨路华(1.河北望都试验站,河北望都072450;2.河北农业大学城乡建设学院,河北保定071001)摘要:河北平原水资源的日益短缺,冬小麦节水灌溉制度的研究对于农业节水将具有重要意义.根据望都试验站1991~1993两年的冬小麦试验资料,利~Jensen模型,建立冬小麦水分生产函数,求解出冬小麦作物敏感系数,编制二维动态规划程序,确定出冬小麦的灌溉制度.其结果与试验相吻合,可用于指导农业灌溉和生产.关键词:冬小麦;灌溉制度;Jensen模型;河北平原中圈分类号:$274.1文献标识码:A1前言3Jensen模型与作物敏感指数求解水资源成为我国经济发展的严重制约因素.而作为用水大户的农业灌溉,其用水量占到水资源利用量的70o/#~.由此可见,实施农业节水灌溉具有重要意义.尤其是在河北平原这样一个极度缺水的地区,发展非充分灌溉,制定优化的灌溉制度,提高水分利用效率将有着重要意义.采用分阶段水分生产函数中的Jensen模型,利用望都试验站1991-1993年冬小麦的不同灌水处理下对应的产量资料,来拟合作物水分产量之间的关系,并推求冬小麦的最优灌溉制度.2试验处理及基本资料冬小麦灌溉试验设在河北平原上的望都试验站,试验地土壤为轻质壤土,土壤容重1.38g/cm3.试验小区为2.00mx3.33m 的测坑.在本次试验中,冬小麦在全生育期内有1~2个生育阶段受旱,受旱程度分别为正常,轻旱,中旱,重旱,特旱5个档次,各处理控制下限分别为土壤田间持水率的60%,50%,45%, 40%,30%,每个处理设3个重复,每次灌水定额60mm.共lO+处理,每个处理内容见表1.观测项目是土壤含水率和产量.土壤含水率用中子仪测定,由于该试验的灌水为小定额灌水,灌水后水达到的深度一般在1m以内;而地下水埋深一般在3m以下,故不考虑地下水对作物的影响.裹1冬小麦试验处理设计裹3.1Jensen模型描述冬小麦水分生产函数的模型很多,Piemisel(1927),Dewiot(1958),Jensen(1968),Hanks,GardnerandFlorian (1969),Minhas(1974),Feddes(1978),Morgan等建立了各种形式的模型.采用分阶段相乘形式的Jensen模型,它以冬小麦各生育阶段需水量作为自变量,用阶段相乘的数学式构成阶段效应对产量的影响,其形式为:Y:兀()(1)yE式中:y.为实际产量(kg./hm2),ym为在水分最优条件下的产量(kg./hm2),E为冬小麦实际腾发量(in/n),E为冬小麦的最大腾发量(mm),n为生育阶段序号,为第i生育阶段缺水对产量的敏感指数,一般入;大于0,^越大表示该阶段对产量的影响越大.由此可见,应用Jensen模型确定水分生产函数模型的关键是找出合适的敏感指数的值.3.2Jensen模型的求解Jensen模型中的敏感指数反映了该生育阶段作物对水分的敏感程度.对式(1)两边取自然对数,将式(1)变为以为系数的线性方程后阳.得:l():∑入;l(兰)(2)yE将方程变为线性方程组.分别在表1中1991~1992和1992~1993年的10+处理中任选取处理,代入式(2)中,进行求解.然后通过选取不同处理组合,得到不同的一组值,并进行相关分析,再将其余4个处理代入到所求解的式中,进行验证.最终求解冬小麦各生育阶段的敏感指数见表2.裹2冬小麦Jensen模型中敏感指数I收稿日期J2oo3—12—28I基金项目I河北省教育厅项目(2002243);河北省计委项目.I作者简介I~(1967-),男(汉族),河北望都县人,工程师,主要从事灌溉试验工作.6侯振军,夏辉,杨路华:河北省平原冬小麦节水灌溉制度试验研究2004年第2期即河北平原冬小麦水分生产函数的Jensen~N/为::().()0082~(ET~)o2o5.(ETa)㈣l,E.EEE.(.(ET.s)嘶(3)EE由式(3)可见,拔节~抽穗期的值最大,其次为抽穗~灌浆期,即冬小麦的关键生育期为拔节~抽穗期,抽穗~灌浆期,这一结果与当地实际情况相一致.将实测的产量值与由式(3)计算出的产量进行分析比较,在置信水平99%情况下,临界相关系数为0.5897.计算出Jensen~型的相关系数R=0.592,大于l临界相关系数,表示用Jensen~型计算作物耗水量与产量高度相关,计算出的模型可信.4河北平原冬小麦节水灌溉制度的制定所谓优化灌溉制度,其含义是:在有限供水量的条件下,以获得最大灌溉效益为目标,以作物的水分生产函数为依据,根据土壤含水率的变化动态,降雨补给,地下水补给等情况,在各生育阶段分配灌溉的可供水量[4-51.在确定节水灌溉制度的过程中,本文利用Jensen~型,采用二维动态规划原理来确定河北平原冬小麦节水灌溉制度:之所以采用Jensen~型,是因为此模型不仅能够反映灌水量及灌水时间的不同对作物产量产生的影响.而且这种影响是通过环境条件对不同时段腾发量的综合且随机的作用来表示:4.1二维动态规划模型由于Jensen~型是非线性连乘模型,采用动态规划来进行模型求解,也就是将Jensen~型分解成多阶段决策的过程【删:动态模型的数学模型如下:阶段变量:将冬小麦共分为6个阶段,分别为播种~封冻,封冻~返青,返青~拔节,拔节~抽穗,抽穗~灌浆,灌浆~成熟.决策变量:决策变量为各生长阶段的实际灌水量m及实际腾发量E,1……N.E为作物及气象条件的函数,难于预先确定,将其作为决策变量处理,是一种近似的方法状态变量:状态变量为各阶段初可用于分配的灌溉水培q.及计划湿润层内可供农作物利用的土壤水量S,Si是土壤含水率的函数,即:s=1H(9一)(4)式中:5i为第i阶段初土壤水量(mm),T为土壤干容重(),H为计划湿润层深度(m),0为计划湿润层平均含水率(占干土%),为土壤含水率下限,约大于凋萎系数(占干土%):系统方程:因为在系统中有两个状态变量,故系统方程也有两个,分别为:其一:水量分配方程,若对第价生长阶段利用决策{,可表达为:ql=g__J(5)式中:g.,q为第i和第1阶段初系统可利用的水量(mm),佩为第i阶段灌水量(ram).其二:土壤计划湿润层内的水量平衡方程,可表达为:l=Sl+k-ET.-K.(6)式中:,为第i+1阶段初和第i阶段初土壤水量(mm),为第igt~@渗漏量(mm),为第i阶段的有效降雨量(mm),ck.为第i阶段的地下水补给量(mm).目标函数:采用Jensen提出的在供水不足条件下,水量和农作物实际产量的连乘模型,为单位面积的实际产量与最高产量l,的比值最大,即:~c一c'c爱嘲l,E.EE7.(堡)㈣.()㈣.()](7)EEE式中各项意义同前.约束条件:(1)决策约束:0≤≤g,i=1,2, (Ⅳ)=Q(8)式中:Q为全生长期单位面积上可供分配的水量(mm). (Er)≤(ET.i)≤(Era),/=1,2…N(9)式中:Erm为第iNN/i~d,蒸腾,E为第i阶段最大蒸腾.(2)土壤含水率约束≤≤ot(10)式中:ot为田间持水率,占干土的百分数计:初始条件:(1)假定作物播种时土壤含水率已知,即:01=00,有SI=10TH(0o-)(11)(2)第一阶段可用于分配的水量为农作物全生长期可用于分配的水量,即:q.=Q(12)4.2冬小麦非充分灌溉制度的计算结果Jensen~.维动态模型中有两个决策变量和状态变量,决策过程中一个变量(灌水量)的变化必将引起另一个变量(实际腾发量)的变化,难以求解.模型求解时采用降维的逐次逼近法,首先给出变量一(实际腾发量)的初始估值,推求变量二,这实际上变成一维动态规划问题,然后再固定变量二,推求变量一;与初始估值进行比较,修改初始估值,重新计算,这样反复比较,直到初始估值与计算值相同.求解过程分为两个部分,即按上述逐次逼近法将二维动态规划问题分解为两个一维动态规划问题. 在上述动态模型的基础上,编制了计算机程序,并得出冬小麦的非充分优化灌溉制度见表3:从表3中可以看出,冬小麦的关键水是拔节~抽穗~灌浆期, 当水供应不足时,首先应当供给这两个阶段用水,以保证作物在有限水量的情况下,获得最大的产量.并且表中的计算结果与望都试验站的田间试验数据分析结果一致:为此,在河北平原应用JensenN型制定出来的冬小麦非充分灌溉制度,与试验站的试验数据是相吻合的.表中所计算的较小的分配水量, 一般适用于小定额灌溉或微灌;如采用大田灌溉时,分配的水量需要做适当的调整.5结语根据冬小麦各生育阶段对缺水的敏感程度,所制定的非充2004年第2期河北水利水电技术7文章编号:1006-5164(2004)02—0007—03浅谈像定市水资源体蒹建设'庞宏杰,何卫科(保定市水政水资源管理办公室,河北保定071051)摘要:根据可持续发展的要求,针对保定市严重缺水的状况,论述了水资源的工程,管理,市场,保护,水土保持,节水,水资源费,执法等8大体系的建设,以求改善水资源现状,促进水资源的可持续利用,达到社会经济可持续发展和水环境改善的目的.关键词:水资源;体系;可持续发展中图分类号:TV213.9文献标识码:Al前言保定市水资源量31.18亿rn3,人均,亩均水资源量仅有297rn3和263m3,分别为全国平均值的125%和14.3%,属极度缺水区.虽然保定市水行政主管部门近年来围绕水资源问题做了许多工作,但水资源的管理机制,合理配置,保护,水环境等方面还存在许多问题.因此,水利工作要以水资源为核心,与保定市的社会经济发展结合起来,把水资源的可持续利用提到一个新的高度来认识.现就水资源体系建设浅谈以下几点看法.2水资源体系建设2.1水资源工程体系建设水资源工程体系的建设主要是指蓄水工程,调水工程,地下水回灌工程,地下水开发利用工程,中水回用工程等有关水资源开发,利用,配置等有关的工程建设.(1)蓄水工程.主要是指大中小型水库,水塘,水窖,城市集雨工程等.我市水库蓄水工程基本开发完毕,以后主要是提高水库的防洪和蓄水能力.西部山区水塘,水窖等小型蓄水工程和城市集雨工程还有较大潜力有待开发.(2)调水工程.主要是指南水北调,各河系水库之间的联合调度工程以及向东部平原严重缺水区的调水工程.解决缺水的主要措施是南水北调工程,此项工程从根本上缓解严重缺水的现实=全市内的调水工程已经初具规模(如自洋淀调水,保定市引水洒水东调等),但还需要进行系统规划,合理安排.(3)地下水回灌工程.今后要在河道沿岸,洼地以及旧有河道内适当留出部分土地设立回灌区,宁肯不要一季粮,也要多蓄水,涵养水源.同时在平常年份,应适当引用库水回补地下水严I收藕日期l2o03—12—28I作者简介l庞宏杰(1966-),男(汉族),河北顺平人,高级工程师,主要从事水政水资源工作.eSS0S0000S0S##表3冬小麦非充分灌溉制度分灌溉制度,可以科学地调配水量,使得有限的水发挥最大的作用.并且,本文推求的非充分灌溉制度在实践中也取得了较令人满意的结果.因此,在河北省这样的缺水地区,建立冬小麦的非充分优化灌溉制度,对于整个河北省的严重缺水问题必将起到一定的缓解作用.参考文献:【1】陈亚新,康绍忠.非充分灌溉原理【M】.北京:水利电力出版社,1995.1~2.【2]郭群善,雷志栋,杨诗秀冬小麦水分生产函数Jensen模型敏感指数的研究水科学进展,1996,7(1):20-25.f3]陶长生.非充分灌溉条件下的水稻敏感性指数江苏农学院,1998,19(2):5缶1.【4]李远华.节水灌溉理论与技~IMI-武汉:武汉水利电力大学出版社,1998.【5J沈荣开,杨路华,王康.关于以水分生产率作为节水灌溉指标的认识中国农村水利水电,2001,(5):9--l1.【6]杨路华.关于农业用水转化的认识L『l中国农村水利水电,2003(3). 【7]郭群善,雷志栋,杨诗秀冬小麦水分生产函数模型敏感指数的研究水科学进展,1996,7(1):20-25.f8]曾赛星,刘庆华.玉米优化灌溉制度的动态规划模型L『l农业系统科学与综合研究,1992(8):l14~116f91汪志农.灌溉排水工程学【ME京:中国农业出版社,1998.。