基于双作物系数法研究新疆北部膜下滴灌花生作物系数及耗水规律

《Agricultural Water Management》：Investigating crop coefficients and water use patterns of mulched drip-irrigated peanut in northern Xinjiang via the dual crop coefficient methods

　　

准确估算作物耗水量（ETc，Crop Evapotranspiration）是实现农田精准水分管理的前提。为探索新疆北部膜下滴灌花生的优质高效灌溉指标，研究人员于2022–2024年在新疆农科院安宁渠综合试验站进行了三个生长季的大田试验，设不同灌水定额处理（2022年：22.5 mm(W0)、30.0 mm(W1)、37.5 mm(W2)；2023和2024年：30.0 mm(W1)、37.5 mm(W2)、45.0 mm(W3)）。基于气象数据与田间观测，分析了灌水水平对花生耗水特征、产量及水分生产率（WP，Water Productivity；IWP，Irrigation Water Productivity）的影响。研究人员采用双作物系数法（FAO-56 Dual Crop Coefficient Method）估算膜下滴灌花生作物系数及ETc，并对农田水分平衡模型参数进行校准与验证。结果表明：灌水水平显著影响花生耗水特征及水分生产率（p < 0.05），耗水过程呈单峰曲线，结荚期（Pod-setting Stage）为需水临界期，该阶段日耗水强度3.56～5.11 mm·d?1，占全生育期耗水量的33.58%～43.15%。W2处理（灌水定额37.5 mm）实现了产量与水分生产率的协同最优，产量5297.35～8568.8 kg·ha?1，水分生产率1.32～2.19 kg·m?3。经模型模拟获得当地膜下滴灌花生校准后的基础作物系数（Basal Crop Coefficient，Kcb）：Kcb ini＝0.30，Kcb mid＝1.15，Kcb end＝0.60。基于三年W2处理（最优水分生产率）数据，水分胁迫条件下（Ks＜1）各生育期实际作物系数（Actual Crop Coefficient，Kc）均值范围：苗期Kc ini＝0.36～0.38，开花下针期Kc dev＝0.84～0.88，结荚期Kc mid＝0.99～1.29，饱果期Kc end＝0.47～0.73；充分灌溉条件下（Ks＝1）理想值K'c ini＝0.36～0.38，K'c dev＝0.86～0.89，K'c mid＝1.30～1.31，K'c end＝0.99～1.00。地膜覆盖将土壤蒸发占比有效控制在9.04%～16.90%，优化了耗水结构。综合结果表明推荐W2处理为适宜水分管理策略，本研究为干旱区膜下滴灌作物精准水分管理提供了方法与参数支撑。

【论文解读】

■ 研究背景与立项依据

花生（Arachis hypogaea L.）是我国重要的油料及经济作物，新疆北部凭借优越的光热资源及干旱气候成为保障国家油料供给的新战略产区。但该区极端缺水且季节性干旱严重制约花生增产提质，而膜下滴灌（Mulched Drip Irrigation）作为高效节水技术虽已广泛应用，膜下滴灌花生在北疆仍处起步阶段，作物需水量（ET_c）与供水匹配不佳。现有研究中，农田水分平衡法无法捕捉降雨/灌水后短时耗水变化且累积误差大；单作物系数法（Single Crop Coefficient Method）不能区分土壤蒸发（E，Soil Evaporation）与作物蒸腾（T，Crop Transpiration）；双源蒸散模型参数复杂难推广；FAO-56双作物系数法（Dual Crop Coefficient Method）可明确划分E与T、输入参数少、便于实施，但在北疆旱区膜下滴灌花生上的应用及参数校准鲜见报道，花生各生育期作物系数（K_c）尚未明确，不同灌水水平下耗水结构响应亦不清楚。因此研究人员结合田间试验与双作物系数–农田水分平衡耦合模型，开展北疆膜下滴灌花生耗水规律与作物系数标定研究。论文发表于《Agricultural Water Management》。

■ 主要关键技术方法

研究人员于2022–2024年在新疆乌鲁木齐安宁渠试验站（43°58′N，87°30′E）设单因素灌水定额梯度大田试验，供试品种为花育9610，采用"一膜两管四行"种植模式，播前施底肥及生育期追氮，用迷宫式滴灌带灌溉。通过烘干称重法分层测定0–100 cm土壤含水率（重点0–60 cm根区），自动气象站获取参考作物蒸散量（ET₀，Reference Crop Evapotranspiration，Penman–Monteith法），定期测定株高及叶面积指数（LAI，Leaf Area Index，比叶重法），测产并计算水分生产率（WP＝Y/ET，IWP＝Y/I）。用农田水分平衡方程计算阶段耗水量，以FAO-56双作物系数法计算T＝K_s·K_cb·ET₀、E＝K_e·ET₀、ET_c＝(K_s·K_cb＋K_e)·ET₀，其中K_cb为基础作物系数、K_s为水分胁迫系数（Water Stress Coefficient）、K_e为土壤蒸发系数（Soil Evaporation Coefficient），考虑地膜覆盖修正裸露湿润土比（f_ew，Fraction of Exposed and Wetted Soil Surface）及地表蒸发层参数（TEW总蒸发水量、REW易蒸发水量），以日步长迭代求解根区土壤储水量。用Excel 2019建模仿真，Solver进化算法全局寻优校准参数（K_{cb ini/mid/end}、水分胁迫阈值比p、表面蒸发层深Z_e、REW、膜孔有效面积系数α等），以实测与模拟土壤储水均方根误差（RMSE）最小为目标函数，用决定系数（R²）、归一化RMSE（NRMSE）、一致性指数（d）、Durbin–Watson统计量（DW）评估精度，设4种校准–验证情景交叉检验。

■ 研究结果

3.1 花生生长指标、耗水特征、产量及水分生产率

3.1.1 花生生长指标（Growth Index of peanut）：灌水定额提高显著促进开花下针期后株高增长及LAI提升（p＜0.05），W2、W3处理LAI与株高优于W1/W0，表明适度增水利于冠层发育与光合。

3.1.2 膜下滴灌花生实际耗水特征（Actual Water Consumption Characteristics）：全生育期耗水随灌水量增加，呈单峰曲线，峰值在结荚期，该期耗水强度3.56～5.11 mm·d^?1，占全季33.58%～43.15%，判定为需水临界期。

3.1.3 不同灌水处理下花生实际水分生产率（Actual Water Productivity）：产量随灌水定额递增；WP与IWP呈先升后降趋势，W2处理（37.5 mm）WP与IWP最高，低于W2时增水提效明显，超过W2再增水效率下降，故W2为推荐灌水定额（全季约382.5 mm）。

3.2 水分平衡模型参数及精度验证

3.2.1 参数校准结果（Parameter Calibration Results）：校准得北疆膜下滴灌花生K_{cb ini}＝0.30，K_{cb mid}＝1.15，K_{cb end}＝0.60（CV＝0），高于FAO-56推荐值；水分胁迫比p＝0.38～0.54（CV≈16.9%），表面蒸发有效深Z_e＝0.18～0.49 m（CV≈43.4%），REW＝21.22～28.00 mm（CV≈15.7%），膜孔系数α＝5.99，深层交换参数稳定。K_cb及土壤物理相关参数跨情景一致，蒸发与胁迫相关参数具环境依赖性。

3.2.2 模型精度验证与系统偏差评估（Model Accuracy Verification）：四情景校准–验证NRMSE为6.85%～11.47%（＜20%属良好），R²＝0.77～0.94，d＝0.89～0.98；Scenario 4（2022校准，2023–2024验证）RMSE＝8.73～11.47 mm，NRMSE≈8.98%，R²≈0.90，d≈0.90，残差均值0.59 mm接近零，DW＝2.19（无显著自相关），模型无系统性偏差，可靠模拟根区土壤水动态。

3.3 花生作物系数模拟结果

3.3.1 基础作物系数（K_cb，Basal Crop Coefficient）模拟结果：经本地校准K_{cb ini}＝0.30，K_{cb mid}＝1.15，K_{cb end}＝0.60，较FAO-56推荐值偏高，归因于干旱强辐射促蒸腾及地膜增温保墒效应。

3.3.2 水分胁迫系数（K_s）与土壤蒸发系数（K_e，Soil Evaporation Coefficient）模拟结果：各处理全生育期不同程度受水分胁迫（K_s＜1），灌水少、间隔长则胁迫重；苗期地膜播种后表土湿润且盖度低，K_e较高，随冠层发育及膜覆盖抑制，中后期K_e维持低水平（均值≈0.17），证实膜显著降低无效蒸发。

3.3.3 作物系数（K_c，Crop Coefficient）模拟结果：苗期实际K_c≈理想K'_c（0.36～0.38）；结荚期理想K'_{c mid}＝1.30～1.31，W2处理实际K_{c mid}＝0.99～1.29接近理想，W0/W1明显偏低；饱果期因冠层衰老实际K_{c end}低于理想值（0.99～1.00），降幅随灌水增加而减小。W2处理各期K_c范围：K_{c ini}＝0.36～0.38，K_{c dev}＝0.84～0.88，K_{c mid}＝0.99～1.29，K_{c end}＝0.47～0.73。

3.4 花生耗水过程与耗水结构模拟结果

3.4.1 花生耗水过程（Water Consumption Process）模拟结果：苗期无胁迫ET_c≈ET_c'（非胁迫），中、后期受水迫ET_c呈"低谷–回升"周期波动，灌水后恢复；全期平均耗水强度受抑幅度随灌水定额增大而减小（W0降幅32.94%，W3降幅5.64%～8.78%）。

3.4.2 花生作物蒸腾与土壤蒸发（Transpiration and Soil Evaporation）模拟结果：全生育期蒸腾占比T/ET_c＝76.88%～85.89%，蒸发占比E/ET_c＝14.11%～23.12%；苗期E/ET_c最高（13.96%～25.92%），结荚期最低（12.53%～17.89%），饱果期低水处理E/ET_c升高明显（W0达44.48%）。地膜将E/ET_c压至9.04%～16.90%，大幅提升生产性耗水比例，优化耗水结构。

■ 讨论与结论总结

讨论指出灌水定额显著影响株高与LAI，适度增水促冠层发育，过量边际效益递减；北疆膜下滴灌花生耗水呈单峰，结荚期为需水关键期，与生理及高温强辐射协同驱动一致；W2处理兼顾产量与WP最优，超此再增水致WP下降符合报酬递减律；双作物系数–水分平衡耦合模型NRMSE＜12%、R²≈0.90，精度可比AquaCrop/DSSAT等复杂模型，K_cb等参数稳定、蒸发与胁迫参数需按当地条件校准；本地K_cb高于FAO-56系干旱气候与覆膜增蒸腾所致，K_e受灌水及覆膜抑制，K_s量化可为精准灌溉时机提供依据，W2处理结荚期K_c近理想值说明该定额可基本消除关键期水迫。

结论（Conclusion）：三年试验表明灌水水平显著影响北疆膜下滴灌花生生长、耗水及产量，耗水呈单峰曲线，结荚期为需水临界期。W2处理（单次灌水定额37.5 mm，全季约380 mm）实现产量与水分生产率协同最优，为区域适宜灌溉制度。双作物系数法与农田水分平衡模型耦合在本区具高模拟精度（R²＝0.83），可有效模拟膜下滴灌花生田土壤水动态。经校准北疆膜下滴灌花生基础作物系数为K_{cb ini}＝0.30、K_{cb mid}＝1.15、K_{cb end}＝0.60。现行灌水下各处理均有水迫（K_s＜1），W2处理缓解中后期限水胁迫，土壤蒸发占比压至9.04%～16.90%，优化耗水结构，推荐37.5 mm单次灌水定额（全季约380 mm）为北疆膜下滴灌花生水分管理策略。