設(shè)施菜地WHCNS_Veg水氮管理模型.pdf

第36卷 第5期 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) Vol 36 No 5 96 2020年 3月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Mar 2020 設(shè)施菜地WHCNS Veg水氮管理模型 梁 浩1 2 胡克林2 孫 媛3 呂浩峰2 林 杉2 1 河海大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 南京 210098 2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 農(nóng)業(yè)部華北耕地保育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100193 3 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所 北京 100081 摘 要 與一般大田作物相比 設(shè)施菜地集約化程度高 水肥投入量大 加上蔬菜根系淺 土壤養(yǎng)分淋失嚴(yán)重 不僅浪 費(fèi)資源 而且極易引起地下水污染等生態(tài)環(huán)境問題 定量研究設(shè)施蔬菜不同生長(zhǎng)階段的土壤水分動(dòng)態(tài)和氮素去向是制定 合理水氮管理方案的基礎(chǔ) 該研究在農(nóng)田土壤水熱碳氮模擬模型 soil water heat carbon nitrogen simulator WHCNS 的 土壤水分 碳氮循環(huán)模塊的基礎(chǔ)上 耦合了蔬菜生長(zhǎng)發(fā)育過程模型 構(gòu)建了適用于設(shè)施菜地水氮管理的機(jī)理模型 WHCNS Veg 分別利用山東壽光的設(shè)施黃瓜和天津武清的設(shè)施番茄田間觀測(cè)數(shù)據(jù) 主要包括不同水氮管理措施下實(shí)測(cè)的 土壤水分 含水率和基質(zhì)勢(shì) 土壤氮素 硝態(tài)氮含量和淋失量 植株吸氮量和蔬菜可售賣鮮產(chǎn)量 對(duì)WHCNS Veg模 型進(jìn)行了校準(zhǔn)與驗(yàn)證 結(jié)果表明 作物生物學(xué)指標(biāo)的模擬精度要高于土壤指標(biāo) 模擬的黃瓜 番茄產(chǎn)量和植株吸氮量的 相對(duì)均方根誤差不大于12 1 一致性指數(shù)不小于0 934和Nash Sutcliffe效率系數(shù)不小于0 829 土壤指標(biāo)中 土壤含水 率的模擬效果也較好 相對(duì)均方根誤差 一致性指數(shù)和Nash Sutcliffe效率系數(shù)的范圍分別為6 2 9 1 0 851 0 960 和0 477 0 846 其次是土壤硝態(tài)氮含量和淋失量 相對(duì)均方根誤差范圍分別為22 2 40 1 和4 6 26 0 Nash Sutcliffe效率系數(shù)范圍分別為 0 810 0 636和0 442 0 956 模型對(duì)土壤基質(zhì)勢(shì)動(dòng)態(tài)模擬的精度相對(duì)較低 相對(duì)均 方根誤差 一致性指數(shù)和Nash Sutcliffe效率系數(shù)范圍分別為22 9 30 1 0 223 0 846和 6 344 0 113 主要是滴灌 條件下模擬效果較差導(dǎo)致的 說明需要進(jìn)一步提高滴灌條件下土壤基質(zhì)勢(shì)的模擬精度 總體來看 WHCNS Veg模型較 好地模擬了不同水氮管理?xiàng)l件下土壤水氮?jiǎng)討B(tài)和蔬菜生物學(xué)指標(biāo) 該模型在設(shè)施菜地水氮管理方面具有較大的應(yīng)用潛力 關(guān)鍵詞 設(shè)施 蔬菜 水分 氮素 WHCNS Veg 模型評(píng)價(jià) doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 05 011 中圖分類號(hào) S152 7 S626 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002 6819 2020 05 0096 10 梁 浩 胡克林 孫 媛 呂浩峰 林 杉 設(shè)施菜地WHCNS Veg水氮管理模型 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2020 36 5 96 105 doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 05 011 http www tcsae org Liang Hao Hu Kelin Sun Yuan L Haofeng Lin Shan Integrated water and nitrogen management model of WHCNS Veg for greenhouse vegetable production system J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2020 36 5 96 105 in Chinese with English abstract doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 05 011 http www tcsae org 0 引 言 中國(guó)是蔬菜第一生產(chǎn)大國(guó) 設(shè)施蔬菜產(chǎn)業(yè)在近30 a 得到了較快的發(fā)展 2019 年設(shè)施菜地面積已經(jīng)達(dá)到 351 5萬(wàn)hm2 占全國(guó)蔬菜種植面積的17 6 1 蔬菜的 水肥投入量是大田作物的7倍左右 1 加上蔬菜的根系較 淺 水肥利用率低 造成菜地土壤養(yǎng)分淋失嚴(yán)重 導(dǎo)致 了一系列的生態(tài)環(huán)境問題如地下水污染 土壤酸化 鹽 漬化等 2 4 Zhu等 2 對(duì)山東省設(shè)施菜地種植區(qū)94口地下 水井的水質(zhì)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn) 50 以上的地下水硝酸鹽含量超 過了世界衛(wèi)生組織規(guī)定的飲用水標(biāo)準(zhǔn)10 mg L 以N 計(jì) 北京主要蔬菜種植區(qū)的地下水硝酸鹽的平均濃度 達(dá)13 8 mg L 是大田作物的2 8倍 4 因此 優(yōu)化設(shè)施 收稿日期 2019 10 08 修訂日期 2020 02 10 基金項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助 41807009 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng) 目資助 2016YFD0201202 作者簡(jiǎn)介 梁 浩 副教授 博士 主要從事土壤 作物系統(tǒng)過程模擬研究 Email haoliang 通信作者 胡克林 教授 博士 主要從事土壤空間變異及溶質(zhì)運(yùn)移的研 究 Email hukel 菜地的水肥管理 減少其對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響是當(dāng)前迫切 需要解決的問題 土壤 作物系統(tǒng)模型能夠預(yù)測(cè)模擬土壤水分動(dòng)態(tài) 氮 素去向和作物生長(zhǎng)發(fā)育過程 因而被廣泛用于大田作物 的水肥優(yōu)化管理及環(huán)境影響評(píng)價(jià)等的研究 5 9 但是有關(guān) 蔬菜水肥管理的模型還比較少見 N Expert 模型和 N ABLE模型是最早應(yīng)用于蔬菜水肥管理的2個(gè)模型 基于N ABLE 模型 在歐洲開發(fā)了一系列模型 如 WELL N模型 10 NPK模型 11 SMCR N模型 12 和 EU Rotate N模型 8 其中EU Rotate N模型在露地和設(shè) 施菜地都得到了較好的驗(yàn)證和應(yīng)用 13 15 并建立了20多種 蔬菜的作物生物學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù) 便于模型直接調(diào)用 6 8 近 年來 Guo等 13 用EU Rotate N模型模擬分析了山東設(shè) 施菜地的氮素?fù)p失 Sun 等 14 15 使用該模型模擬了設(shè)施 黃瓜和番茄不同水氮管理下的氮素去向 并優(yōu)化了水氮 管理方案 發(fā)現(xiàn)滴灌和秸稈還田措施能夠有效地降低氮 素淋失并維持蔬菜產(chǎn)量 EU Rotate N模型采用簡(jiǎn)單的 平衡計(jì)算方法對(duì)土壤水氮運(yùn)移進(jìn)行模擬 這大大限制了 該模型在復(fù)雜環(huán)境條件下的應(yīng)用 Yang等 16 提出用動(dòng)力 第5期 梁 浩等 設(shè)施菜地WHCNS Veg水氮管理模型 97 學(xué)方法來替代原有的水分運(yùn)移模塊 但該方法沒能很好 地嵌入到現(xiàn)有的EU Rotate N模型中 8 另外 該模型 只能輸出氣體損失總量 無(wú)法區(qū)分反硝化和氨揮發(fā)過 程 在模擬氨揮發(fā)和氧化亞氮排放方面存在一定的局限 性 這些都大大限制了該模型在中國(guó)的實(shí)際應(yīng)用 此 外 中國(guó)的設(shè)施菜地具有集約化程度高 水肥投入量大 的特點(diǎn) EU Rotate N模型在模擬中國(guó)菜地氮素淋失時(shí) 誤差較大 而且大大低估了氮素礦化量 13 因此 研發(fā) 適用于中國(guó)高度集約化管理?xiàng)l件下的蔬菜水氮管理模型 十分必要 土壤水熱碳氮模擬模型 soil water heat carbon nitrogen simulator WHCNS 模型是一款針對(duì)中國(guó)氣候環(huán)境條件開 發(fā)的 適用于大田作物的水氮管理模型 17 20 模型中的作 物生長(zhǎng)模塊是基于PS123作物模型研發(fā)的 可模擬大田 作物的生長(zhǎng)過程 由于蔬菜的生長(zhǎng)過程與傳統(tǒng)大田作物 有較大區(qū)別 特別是蔬菜產(chǎn)量具有多次收獲的特點(diǎn) 7 WHCNS 模型中原有的作物模塊無(wú)法模擬蔬菜生長(zhǎng)過 程 而EU Rotate N模型中的蔬菜生長(zhǎng)發(fā)育模塊可很好 地解決該問題 并構(gòu)建有20 多種蔬菜的作物參數(shù)數(shù)據(jù) 庫(kù) 因此 本研究擬借鑒EU Rotate N模型中蔬菜生長(zhǎng) 發(fā)育過程模塊 將其與WHCNS模型中土壤水熱運(yùn)動(dòng)及 碳氮循環(huán)過程模塊相耦合 構(gòu)建適合于中國(guó)氣候環(huán)境條 件下的設(shè)施菜地水氮管理模型 以期為中國(guó)設(shè)施菜地水 氮管理提供理論依據(jù)與科學(xué)工具 1 模型構(gòu)建 1 1 WHCNS模型 WHCNS模型以天為時(shí)間步長(zhǎng) 由氣象數(shù)據(jù) 土壤參 數(shù) 作物生物學(xué)參數(shù)和田間管理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 17 在模型 中 采用Penman Monteith公式 21 估算參考作物蒸散量 土壤水分入滲和再分布過程分別采用Green Ampt模型 22 和Richards方程進(jìn)行模擬 根系吸水采用HYDRUS1D模 型中的方法 并引入了補(bǔ)償性吸水機(jī)制 23 土壤熱運(yùn)動(dòng) 采用對(duì)流 傳導(dǎo)方程來描述 土壤無(wú)機(jī)氮的運(yùn)移采用對(duì)流 彌散方程 源匯項(xiàng)中考慮了碳氮循環(huán)各過程 有機(jī)質(zhì)礦 化 生物固持 尿素水解 氨揮發(fā) 硝化和反硝化等 和 作物吸收 土壤有機(jī)質(zhì)周轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)直接來源于DAISY模型 5 作物生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程 干物質(zhì)生產(chǎn) 葉面積指數(shù) 作物 產(chǎn)量等的模擬使用PS123作物模型 通過水氮脅迫校準(zhǔn)因 子來實(shí)現(xiàn)水氮限制下作物產(chǎn)量的模擬 1 2 蔬菜生長(zhǎng)模塊 本研究以WHCNS模型的土壤模塊為基礎(chǔ) 通過耦 合歐洲EU Rotate N模型中蔬菜生長(zhǎng)過程的模擬方法 改進(jìn)了WHCNS模型原有的作物生長(zhǎng)模塊 從而構(gòu)建了 設(shè)施菜地水氮管理的過程模型WHCNS Veg 具體的蔬 菜生長(zhǎng)發(fā)育過程模擬主要包括干物質(zhì)積累 根系吸水吸 氮 產(chǎn)量估算等計(jì)算過程 1 2 1 蔬菜干物質(zhì)積累 模型中總干物質(zhì)的模擬基于干物質(zhì)目標(biāo)產(chǎn)量值 與 其他光合作用驅(qū)動(dòng)的模型不同 該方法輸入?yún)?shù)很少 調(diào)試簡(jiǎn)單 容易建立不同蔬菜品種數(shù)據(jù)庫(kù) 但是需要輸 入目標(biāo)產(chǎn)量 蔬菜生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程由三基點(diǎn)溫度和氣象條 件控制 RDSi 1 RDSi RDSi 1 base base sum base crit crit sum crit 0 RDS i i i i i T T T T T T T T T T T T T 2 式中RDSi和RDSi 1分別為作物在播種或者移栽后第i和 i 1天的生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程 該值為0代表播種和移栽日 1 代表作物停止生長(zhǎng) RDSi 為每天的蔬菜發(fā)育進(jìn)程增 量 無(wú)量綱 Ti是第i天的平均氣溫 Tsum為蔬菜完 成生育期需要的總積溫 Tbase為蔬菜生長(zhǎng)發(fā)育所需 的最低溫度 黃瓜和西紅柿均為7 Tcrit為蔬菜生長(zhǎng)發(fā) 育臨界溫度 設(shè)置為20 8 蔬菜每天的干物質(zhì)累積量計(jì)算如下 TDMi 1 TDMi TDMi 3 2 1 1 1 RDS cf cf TDMTDM TDMi ii i K w N K 4 式中TDMi TDMi 1和TDMi 1分別是第i i 1和i 1天 蔬菜總干物質(zhì)重 kg hm2 TDMi 是第i 天干物質(zhì)的增 量 kg hm2 cf w 和cf N 分別為蔬菜生長(zhǎng)的水分和氮 素脅迫系數(shù) cf w 計(jì)算方法參見文獻(xiàn) 17 cf N 計(jì)算 方法如式 8 所示 K1是經(jīng)驗(yàn)參數(shù) 設(shè)置為1 可以 看出 當(dāng)式中cf w 和cf N 均設(shè)置為1時(shí) 對(duì)式 4 積分的結(jié)果即為最高目標(biāo)產(chǎn)量TDMmax 從而推導(dǎo)出 K2的計(jì)算公式 如下 1 max max 1 init init2 lnTDM TDM lnTDM TDM h p K KK J J 5 式中TDMinit是種植或播種時(shí)的植株干質(zhì)量 kg hm2 Jh 和Jp分別為收獲和播種 播種 時(shí)的日序 1 2 2 根系吸水吸氮模擬 根系吸水的計(jì)算采用HYDRUS1D模型的方法 23 根系吸氮的計(jì)算基于蔬菜臨界氮濃度 即蔬菜維持最佳 生長(zhǎng)速率時(shí)的氮濃度 臨界氮濃度計(jì)算公式如下 Ncrit a 1 be 0 26TDM 6 式中Ncrit是蔬菜臨界氮濃度 a和 b是與蔬菜品種 相關(guān)的參數(shù) 不同蔬菜的作物參數(shù)默認(rèn)值參見文獻(xiàn) 6 并根據(jù)田間實(shí)測(cè)值進(jìn)行校正 當(dāng)土壤的供氮量大于蔬菜的需氮量時(shí) 蔬菜會(huì)奢侈 吸收 導(dǎo)致實(shí)際的氮濃度高于臨界氮濃度 蔬菜最大氮 含量由下式計(jì)算 Nmax Rlux Ncrit 7 式中Nmax為蔬菜最大的含氮量 Rlux為奢侈吸收系數(shù) Rlux 1 Rahn等 8 推薦了不同蔬菜的Rlux值 實(shí)際使 用需根據(jù)實(shí)測(cè)的蔬菜吸氮量進(jìn)行校正 蔬菜實(shí)際吸收的氮含量由蔬菜需氮量 土壤供氮能 力和Rlux決定 蔬菜生長(zhǎng)發(fā)育的氮素脅迫系數(shù)cf N 則由 蔬菜的實(shí)際含氮量 Nact 和蔬菜臨界含氮量 Ncrit 決 定 如下式 cf N min Nact Ncrit 1 0 8 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 98 1 2 3 可售賣產(chǎn)量計(jì)算 與大田作物產(chǎn)量模擬不同 蔬菜一般含水分較多 品種不同可食用的部位也不同 果實(shí)過大或過小均會(huì)影 響其食用 所以常規(guī)的計(jì)算大田作物產(chǎn)量的方法不適用 于蔬菜產(chǎn)量的估算 當(dāng)已知蔬菜總干物質(zhì)質(zhì)量時(shí) Nendel 7 提出了基于概率分布估算蔬菜產(chǎn)量鮮質(zhì)量的方 法 該方法成功模擬了歐洲不同蔬菜的產(chǎn)量 本文采用 了該方法計(jì)算蔬菜產(chǎn)量 由式 9 將總干物質(zhì)轉(zhuǎn)化得到產(chǎn)量的干物質(zhì)質(zhì)量 DMY TDM HI 9 式中DMY為蔬菜產(chǎn)量干質(zhì)量 kg hm2 HI 為收獲指 數(shù) 即可食用部分占總干物質(zhì)質(zhì)量的比例 令作物間距 為Ps 每公頃植株數(shù)和單個(gè)植株的平均產(chǎn)量為 Pn 10 000 Ps2 10 SPAFY DMY Pn cDM 11 式中Pn為每公頃植株數(shù) Ps為行間距 m SPAFY是單 個(gè)植株平均的產(chǎn)量鮮質(zhì)量 kg 株 cDM是蔬菜收獲部分的 干物質(zhì)濃度 Nendel 7 總結(jié)了不同蔬菜品種的cDM值 假設(shè)菜地植株收獲器官質(zhì)量服從正態(tài)分布 均值為 SPAFY 標(biāo)準(zhǔn)差為 y 假定單個(gè)器官個(gè)體達(dá)到可食用 出售 的最小值 Llow 時(shí)才算為產(chǎn)量 不同蔬菜取值 可參考Nendel 7 根據(jù)上面的假設(shè) 可計(jì)算出每公頃菜 地總產(chǎn)量鮮質(zhì)量 計(jì)算如下 221 SPAFY exp 22 yy xf x 12 low0FMY SPAFY 1 LnP f x 13 式中f x 是蔬菜收獲器官質(zhì)量的正態(tài)分布函數(shù) x是植株 收獲器官個(gè)體質(zhì)量 kg FMY是每公頃菜地可食用蔬菜 產(chǎn)量鮮質(zhì)量 即直接可以出售的產(chǎn)量 kg hm2 1 2 4 初值與邊界條件 采用試驗(yàn)開始前實(shí)測(cè)的田間剖面土壤含水率 或土 壤基質(zhì)勢(shì) 和土壤無(wú)機(jī)氮濃度作為初值 求解土壤水分 運(yùn)動(dòng)方程的上邊界 0phK h K h E h hz 14 式中h為土壤基質(zhì)勢(shì) cm z是空間坐標(biāo) 向上為正 cm K h 是非飽和導(dǎo)水率 cm d Ep是當(dāng)前大氣條件下 的潛在蒸發(fā)量 cm d h 為地表允許的最小基質(zhì)勢(shì) cm 研究區(qū)地下水埋藏較深時(shí) 下邊界設(shè)置為自由排水 邊界 地下水較淺時(shí) 可設(shè)置為變動(dòng)水頭邊界 需要輸 入每日下邊界含水率 氮素運(yùn)移方程的上下邊界條件由水分邊界條件自動(dòng) 判斷 降雨和灌溉相應(yīng)帶入和帶出的氮可由如下邊界條 件計(jì)算 cDs c c tz 15 式中 為體積含水率 cm3 cm3 Ds 為水動(dòng)力彌散系數(shù) cm2 d 為土壤水流通量 cm d c 為土壤水中無(wú)機(jī)氮濃 度 mg cm3 為上邊界 或下邊界 水流通量 cm d t 為時(shí)間 d c t 為上下邊界水流中無(wú)機(jī)氮濃度 mg cm3 2 田間試驗(yàn)及模型應(yīng)用 2 1 研究區(qū)概況 試驗(yàn)地點(diǎn)分別在位于山東省壽光市 37 00 N 118 35 E 和天津市武清區(qū) 39 43 N 116 96 E 的設(shè)施 大棚內(nèi)進(jìn)行 壽光市是中國(guó)著名的蔬菜生產(chǎn)基地 地處 溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū) 四季分明 年平均溫度為 12 7 試驗(yàn)地設(shè)施大棚內(nèi)年平均溫度在21 左右 當(dāng) 地農(nóng)民每季蔬菜的灌溉量和施氮量分別約為1 000 mm和 600 kg hm2 以N計(jì) 14 天津市武清區(qū)也是中國(guó)蔬菜生 產(chǎn)的重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域 該區(qū)域同屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候 區(qū) 年平均氣溫為12 5 設(shè)施大棚內(nèi)的年平均氣溫為 22 2 當(dāng)?shù)剞r(nóng)民每季蔬菜的灌溉量和施肥量分別約為 700 mm和200 kg hm2 以N計(jì) 20 2 2 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 壽光試驗(yàn)點(diǎn)種植蔬菜為黃瓜 2009 2010年種植2 季 分別為秋冬季 AW季 2009年8月 2010年1月 和春夏季 SS季 2010年1月 2010年6月 黃瓜幼 苗分別在2009年8月28日和2010年1月16日移栽 武清試驗(yàn)點(diǎn)種植蔬菜為番茄 田間試驗(yàn)從2016年3月11 日 2018年2月10日 每年種植2季番茄 總共4季 其中春夏季從2月底到6月底 SS 秋冬季從8月底 到第2年的2月初 AW 3個(gè)田間試驗(yàn)均設(shè)置有4種 不同的水氮管理方案 1 傳統(tǒng)農(nóng)民習(xí)慣施肥 FP 2 優(yōu)化施肥 OPT 3 FP 秸稈還田 FPR 4 滴灌 OPT施肥 秸稈還田 DOR FP和FPR處理為傳統(tǒng) 畦灌 OPT和DOR處理為滴灌 其中 玉米秸稈粉碎后 隨基肥混入土壤進(jìn)行還田 各試驗(yàn)不同處理灌溉量和施 肥量如表1所示 表1 黃瓜和番茄試驗(yàn)各處理灌水和施肥管理措施 Table 1 Irrigation and fertilizer management practices for cucumber and tomato experiments 秋冬季Autumn winter season AW 春夏季Spring summer season SS 試驗(yàn) Experiments 指標(biāo)Index FP OPT FPR DOR FP OPT FPR DOR 灌溉定額 mm 824 824 824 376 1181 1181 1181 459 施氮量 kg hm 2 以N計(jì) 下同 500 376 500 278 673 660 673 660 壽光市黃瓜 Cucumber in Shouguang 秸稈施用量 t hm 2 0 0 10 5 10 5 0 0 10 5 10 5 灌溉定額 mm 660 382 660 382 616 366 616 366 施氮量 kg hm 2 720 196 720 196 704 204 704 204 天津市番茄 Tomato in Tianjin 秸稈施用量 t hm 2 0 0 13 3 13 3 0 0 13 3 13 3 注 黃瓜試驗(yàn)AW和SS季秸稈中氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為0 7 和0 9 番茄試驗(yàn)AW和SS季秸稈中氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)均為0 6 FP 傳統(tǒng)施肥 OPT 優(yōu)化施肥 FPR FP 秸稈還田 DOR 滴灌 OPT施肥 秸稈還田 下同 Note The N contents of straw are 0 7 and 0 9 in AW and SS seasons for cucumber experiment respectively The N content of straw is 0 6 in both AW and SS seasons for tomato experiment FP traditional fertilization OPT optimal fertilization FPR FP plus straw return DOR drip irrigation plus OPT fertilization plus straw return Same as below 第5期 梁 浩等 設(shè)施菜地WHCNS Veg水氮管理模型 99 2 3 數(shù)據(jù)測(cè)定 試驗(yàn)前開挖土壤剖面 分層取樣測(cè)定土壤基本理化 性質(zhì) 2個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)土壤剖面的基本理化性質(zhì)如表2所示 對(duì)于壽光設(shè)施黃瓜試驗(yàn) 每5 d或灌溉后使用時(shí)域反射儀 time domain reflectometer TDR 分層監(jiān)測(cè)0 1 20 m 土壤含水率 間隔深度 20 cm 每隔15 d采集0 30 30 60和 60 90 cm土壤 采用 2 mol L氯化鉀浸提 土樣 連續(xù)流動(dòng)分析儀 AA3 SEAL 德國(guó) 測(cè)定浸提 液中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量 每月采取植物樣品 測(cè)定植 株干物質(zhì)質(zhì)量 產(chǎn)量和植物氮濃度 植株樣品于105 殺青 70 烘干至恒質(zhì)量 稱質(zhì)量 植株樣品通過濃硫 酸 過氧化氫法消煮 凱氏定氮法測(cè)定全氮 表2 壽光市和天津市試驗(yàn)點(diǎn)土壤物理性質(zhì) Table 2 Soil physical properties in Shouguang and Tianjin experiment fields 機(jī)械組成Particle fraction 試驗(yàn) Experiments 土層 Soil layer cm 土壤容重 Bulk density g cm 3 砂粒Sand 粉粒Silt 黏粒Clay 質(zhì)地 Texture s cm3 cm 3 r cm3 cm 3 cm 1 n Ks cm d 1 0 20 1 37 20 40 40 壤土 0 47 0 09 0 012 0 1 411 3 3 20 40 1 56 20 48 32 壤土 0 40 0 08 0 009 4 1 454 4 3 40 90 1 39 28 52 20 粉粘壤土 0 40 0 06 0 006 2 1 617 2 5 壽光市黃瓜 Cucumber in Shouguang 90 120 1 39 24 52 24 粉壤土 0 42 0 07 0 006 6 1 593 9 9 0 30 1 34 30 62 8 粉壤土 0 43 0 00 0 006 9 1 047 1 56 30 60 1 37 19 69 12 粉壤土 0 53 0 05 0 013 9 1 050 1 32 天津市番茄 Tomato in Tianjin 60 90 1 41 27 65 8 粉壤土 0 36 0 08 0 008 5 1 043 1 02 注 s 飽和含水率 r 殘余含水率 進(jìn)氣值的倒數(shù) n 孔隙分布指數(shù) Ks 土壤飽和導(dǎo)水率 Note s is saturated water content r is residual water content is inverse of air entry value n is pore size distribution index Ks is saturated hydraulic conductivity 在天津武清試驗(yàn)中 采用DLS2張力計(jì)每天測(cè)定FP 和DOR處理土深55和65 cm處基質(zhì)勢(shì) 在灌水3 5 d 內(nèi) 各小區(qū)每天采用溶液提取器抽提60 cm深處土壤溶 液 用于硝態(tài)氮和銨態(tài)氮濃度的測(cè)定 土深60 cm處每 天的水流通量由達(dá)西定律計(jì)算得到 每天土深60 cm處 的無(wú)機(jī)氮淋失通量可由下式計(jì)算 qN cN qw 16 式中qw和qN分別是土深60 cm處每天的水流通量 cm d 和無(wú)機(jī)氮淋失通量 g cm2 d cN是土壤溶液中無(wú)機(jī)氮 濃度 g cm3 番茄季的土體水分滲漏量和氮素累積量 淋失可通過累加每天的qw和qN得到 該數(shù)據(jù)主要用來校 準(zhǔn)和驗(yàn)證WHCNS Veg 模型 模型所需氣象數(shù)據(jù) 氣 溫 相對(duì)濕度 太陽(yáng)輻射和風(fēng)速 來源于安裝在設(shè)施大 棚內(nèi)的小型氣象站 2 4 模型參數(shù)設(shè)置 對(duì)于壽光試驗(yàn)點(diǎn) 利用FP處理田間實(shí)測(cè)的土壤含水 率 土壤硝態(tài)氮含量 蔬菜吸氮量和蔬菜產(chǎn)量來校準(zhǔn)模 型 然后用OPT FPR和DOR處理的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型 對(duì)于天津試驗(yàn)點(diǎn) 采用2016年FP處理田間實(shí)測(cè)的土壤 基質(zhì)勢(shì) 硝態(tài)氮淋失量 蔬菜吸氮量和蔬菜產(chǎn)量來校準(zhǔn) 模型 然后用2016年其余3個(gè)處理和2017年所有處理 的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型 2 個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)土壤水力學(xué)參數(shù)均 采用實(shí)測(cè)值 表2 初始作物參數(shù)和氮素轉(zhuǎn)化參數(shù)值均 分別來源于文獻(xiàn) 5 8 然后采用試錯(cuò)法來調(diào)試作物參數(shù) 和氮素轉(zhuǎn)化參數(shù) 最后使模擬與實(shí)測(cè)的土壤含水率 或 土壤基質(zhì)勢(shì) 土壤硝態(tài)氮含量 或硝態(tài)氮淋失量 植株吸氮量和蔬菜產(chǎn)量盡量吻合 壽光和天津試驗(yàn)點(diǎn)校 驗(yàn)后的作物參數(shù)和氮素轉(zhuǎn)化參數(shù)見表3 2 5 模型評(píng)價(jià) 相對(duì)均方根誤差 normalized root mean squared error nRMSE 一致性指數(shù) index of agreement IA 模擬效率 Nash Sutcliffe efficiency NSE 用于評(píng)價(jià)模 型模擬效果 nRMSE指數(shù)顯示模型模擬的相對(duì)誤差 IA 指數(shù)取值范圍為0 1 值越接近1 模擬效果越好 NSE指數(shù)取值范圍為 到1 也是越接近1 模擬效果 越好 作物指標(biāo)模擬 通常需要IA 0 75和NSE 0 對(duì)于土壤指標(biāo)的模擬 通常需要滿足IA 0 60和NSE 1 0 24 劉建剛等 25 建議 當(dāng)IA 0 9和nRMSE 15 時(shí) 說明模擬效果很好 表3 壽光黃瓜和天津番茄試驗(yàn)WHCNS Veg模型作物參數(shù)和 氮素轉(zhuǎn)化參數(shù)設(shè)置 Table 3 Crop and N transformation parameters used in WHCNS Veg model in cucumber experiment at Shouguang and tomato experiment at Tianjin 蔬菜Vegetables 類型 Types 參數(shù) Parameter 描述 Description 黃瓜 Cucumber 番茄 Tomato Tbase 作物生長(zhǎng)發(fā)育最低溫 7 7 Tsum 積溫 1 500 1 300 Kini 生長(zhǎng)初期作物系數(shù) 0 58 0 65 Kmid 生長(zhǎng)中期作物系數(shù) 0 82 0 90 Kend 生長(zhǎng)后期作物系數(shù) 0 70 0 15 Rmax 最大根深 cm 50 50 DM 干物質(zhì)累積經(jīng)驗(yàn)參數(shù) t hm 2 0 53 1 Ncrit 植物臨界氮濃度 1 98 1 85 N 作物吸氮量經(jīng)驗(yàn)參數(shù) 2 38 9 00 作物 Crop HI 收獲指數(shù) 0 75 0 50 Vn 最大硝化速率 g m 3 d 1 26 0 80 Kn 硝化速率半飽和常數(shù) g m 3 99 8 100 Kd 最大反硝化速率 g m 3 d 1 0 1 0 5 Ad 反硝化經(jīng)驗(yàn)參數(shù) 0 10 0 06 氮素轉(zhuǎn)化 N transformation Kv 氨揮發(fā)一階動(dòng)力學(xué)系數(shù) d 1 0 03 0 02 3 結(jié)果與分析 3 1 土壤含水率和土壤基質(zhì)勢(shì) 圖1是壽光設(shè)施黃瓜試驗(yàn)FP和DOR處理實(shí)測(cè)和模 擬的土壤含水率對(duì)比圖 FP 處理的土壤含水率變化較 DOR處理劇烈 這可能是由于FP處理采用畦灌方式 每次灌水量大引起的 同時(shí) 土壤含水率也顯示出表層 變異程度要高于底層的特點(diǎn) 這與表層土壤更易受灌 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 100 水 氣候等條件影響有關(guān) 模型較好地反映了不同灌水 方式對(duì)土壤剖面含水率的動(dòng)態(tài)影響 模型模擬土壤含水 率時(shí) 校準(zhǔn)過程得到的nRMSE IA和NSE指數(shù)分別為 9 0 0 898和0 672 模型驗(yàn)證過程得到的nRMSE IA 和NSE 的范圍分別為6 2 9 1 0 851 0 960 和 0 477 0 846 表4 總體來看 模型模擬效果評(píng)價(jià)指 數(shù)均符合相應(yīng)的要求 nRMSE0 85 NSE 0 47 26 28 因此 WHCNS Veg模型能夠較好 地模擬壽光黃瓜試驗(yàn)地不同水氮管理?xiàng)l件下的土壤含 水率 圖1 壽光市設(shè)施黃瓜試驗(yàn)FP和DOR處理不同土層模擬和實(shí)測(cè)的土壤含水率 Fig 1 Simulated and measured water content at different soil layers for FP and DOR treatments in cucumber experiment at Shouguang 表4 壽光黃瓜試驗(yàn)土壤含水率和土壤硝態(tài)氮含量模擬結(jié)果評(píng)價(jià) Table 4 Evaluation of simulated soil water content and nitrate in cucumber experiment at Shouguang 土壤含水率 Soil water content 土壤硝態(tài)氮 Soil nitrate concentration 處理 Treatments nRMSE IA NSE nRMSE IA NSE FP C 9 0 0 898 0 672 27 6 0 718 0 139 OPT V 7 2 0 851 0 477 40 1 0 626 0 810 FPR V 9 1 0 907 0 621 24 9 0 760 0 123 DOR V 6 2 0 960 0 846 22 2 0 940 0 636 注 C 模型校準(zhǔn) V 模型驗(yàn)證 nRMSE為相對(duì)均方根誤差 IA為一致 性指數(shù) NSE為模擬效率 下同 Note C calibration V validation nRMSE is normalized root mean squared error IA is index of agreement NSE is Nash Sutcliffe efficiency coefficient Same as below 除土壤含水率外 模型也可模擬土壤基質(zhì)勢(shì) 天津 設(shè)施番茄試驗(yàn)實(shí)測(cè)的和模擬的FP和OPT處理土壤基質(zhì) 勢(shì)如圖2所示 相比FP處理 OPT處理灌溉頻率高 維持了相對(duì)高 和穩(wěn)定的土壤基質(zhì)勢(shì) 圖2 同時(shí) SS季的土壤基質(zhì) 勢(shì)的變異較AW大 說明SS季土壤水分消耗相對(duì)較快 WHCNS Veg模型模擬結(jié)果能客觀地反映不同季不同灌 溉方式下土壤基質(zhì)勢(shì)的動(dòng)態(tài)變化 模擬土壤基質(zhì)勢(shì)時(shí) 模型校準(zhǔn)時(shí)的評(píng)價(jià)指數(shù)nRMSE IA和NSE值分別為 22 9 0 846和0 070 表5 說明模型校準(zhǔn)的精度是 可以接受的 模型驗(yàn)證中 2017年FP處理的驗(yàn)證結(jié)果 較好 nRMSE IA和NSE值分別為25 9 0 827和 0 11 而OPT處理的nRMSE IA和NSE值范圍分別為 28 8 30 1 0 223 0 401和 6 344 5 294 模型主 要低估了OPT處理SS季后期土壤基質(zhì)勢(shì) 圖2c 圖2d 圖2g和圖2h 導(dǎo)致模型精度偏低 說明需要進(jìn)一步提 高滴灌條件下土壤基質(zhì)勢(shì)的模擬能力 第5期 梁 浩等 設(shè)施菜地WHCNS Veg水氮管理模型 101 圖2 2 a天津設(shè)施番茄試驗(yàn)FP和OPT處理中實(shí)測(cè)和模擬的土壤基質(zhì)勢(shì) Fig 2 Comparison of measured and simulated soil matrix potential for FP and OPT treatments in 2 years of greenhouse tomato experiments at Tianjin 表5 天津番茄試驗(yàn)土壤基質(zhì)勢(shì)和土壤硝態(tài)氮淋失模擬結(jié)果評(píng)價(jià) Table 5 Evaluation of simulated soil matrix potential and nitrate leaching from soil in tomato experiments at Tianjin 土壤基質(zhì)勢(shì) Soil matrix potential 土壤硝態(tài)氮淋失量 Nitrate leaching from soil 年份 Year 處理 Treatments nRMSE IA NSE nRMSE IA NSE FP C 22 9 0 846 0 070 12 8 0 989 0 956 OPT V 30 1 0 401 6 344 10 5 0 986 0 951 FPR V 13 6 0 987 0 947 2016 DOR V 26 0 0 908 0 763 FP V 25 9 0 827 0 113 5 0 0 988 0 952 OPT V 28 8 0 223 5 294 4 6 0 970 0 899 FPR V 7 0 0 975 0 886 2017 DOR V 17 5 0 860 0 442 3 2 土壤硝態(tài)氮含量和硝酸鹽淋失 圖3給出了壽光黃瓜試驗(yàn)FP和DOR處理模擬和實(shí) 測(cè)的土壤硝態(tài)氮含量對(duì)比圖 與土壤含水率的模擬結(jié)果 相似 土壤硝態(tài)氮含量在土壤表層變化較大 而深層變 化較小 這與表層土壤頻繁受到農(nóng)田管理和變化的氣象 條件等有關(guān) 另外 后期DOR處理土體硝態(tài)氮含量有累 積現(xiàn)象 而FP處理并不明顯 說明傳統(tǒng)畦灌有可能導(dǎo)致 了土壤氮素的大量淋失 而滴灌加秸稈還田較好地保存 了土壤硝態(tài)氮 降低了其環(huán)境淋失風(fēng)險(xiǎn) 表4顯示了土 壤硝態(tài)氮含量校準(zhǔn)和驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)指數(shù) 校準(zhǔn)處理的 nRMSE IA和NSE分別為27 6 0 718和 0 139 對(duì) 于模型驗(yàn)證過程 nRMSE IA 和NSE 范圍分別為 22 2 40 1 0 626 0 940 和 0 810 0 636 均在合 理范圍之內(nèi) 27 28 表明WHCNS Veg模型較好地模擬了 不同水氮管理方式下的土壤硝態(tài)氮含量動(dòng)態(tài)變化規(guī)律 圖3 壽光黃瓜試驗(yàn)FP和DOR處理不同土層實(shí)測(cè)和模擬的土壤硝態(tài)氮對(duì)比 Fig 3 Comparison of measured and simulated soil nitrate at different soil layers of FP and DOR treatments in cucumber experiment at Shouguang 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 102 除土壤硝態(tài)氮?jiǎng)討B(tài)模擬之外 研究進(jìn)一步對(duì)比了硝 態(tài)氮淋失量的模擬效果 圖4比較了天津番茄試驗(yàn)FP FPR OPT和DOR處理實(shí)測(cè)和模擬的累積硝態(tài)氮淋失 量 灌溉方式顯著影響了硝態(tài)氮淋失量 畦灌處理 FP 和FPR 和滴灌處理 OPT和DOR 的每季硝態(tài)氮淋失 量分別為420和137 kg hm2 畦灌增加了硝態(tài)氮淋失 玉米秸稈還田減少了硝態(tài)氮淋失 秸稈還田處理 FPR 和DOR 每季平均硝態(tài)氮淋失量為259 kg hm2 低于秸 稈不還田處理 FP和OPT 的298 kg hm2 AW和SS 季2 個(gè)畦灌處理的硝態(tài)氮淋失量有明顯差異 可能是 AW季相對(duì)較高的水分滲漏量 導(dǎo)致了其硝態(tài)氮淋失量 高于SS季 而2個(gè)滴灌處理的AW和SS季沒有明顯差 異 校準(zhǔn)和驗(yàn)證的模型評(píng)價(jià)指數(shù)nRMSE IA和NSE的 范圍分別為4 6 26 0 0 860 0 989和0 442 0 956 表5 可見 WHCNS Veg可用于模擬和評(píng)價(jià)不同水氮 管理方式下設(shè)施菜地剖面硝態(tài)氮淋失動(dòng)態(tài) 圖4 天津番茄試驗(yàn)實(shí)測(cè)和模擬的不同處理硝態(tài)氮淋失量 Fig 4 Simulated and measured nitrate leaching for different treatments in tomato experiment at Tianjin 3 3 可售賣鮮產(chǎn)量和植株吸氮量 黃瓜的可售賣鮮產(chǎn)量和植株吸氮量均要高于番茄 圖5 對(duì)于可售賣鮮產(chǎn)量圖5a 模擬值與實(shí)測(cè)值之間 的線性回歸系數(shù)均接近1 黃瓜和番茄的相關(guān)系數(shù) r 分別為0 995和0 996 說明模型對(duì)可售賣鮮產(chǎn)量的模擬 精度較高 表6 中模型評(píng)價(jià)指數(shù)nRMSE 6 0 IA 0 980 和NSE 0 925 可知模型模擬效果良好 黃 瓜和番茄植物吸氮量的模擬效果如圖5 所示 其線性回 歸系數(shù)也均接近1 相關(guān)系數(shù) r 分別為0 741和0 943 說明實(shí)測(cè)的和模擬的植株吸氮量有較好的相關(guān)性 模型 評(píng)價(jià)指數(shù)nRMSE 12 1 IA 0 934和NSE 0 829 說 明WHCNS Veg模型對(duì)植株吸氮量的模擬效果良好 表 6 但是對(duì)作物產(chǎn)量的模擬效果要略好于植株吸氮量 注 Note P 0 05 圖5 模擬和實(shí)測(cè)的黃瓜和番茄可售賣鮮產(chǎn)量和吸氮量 Fig 5 Simulated and measured values of marketable fresh yield and crop N uptake for cucumber and tomato 表6 黃瓜和番茄可售賣鮮產(chǎn)量和作物吸氮量模擬評(píng)價(jià) Table 6 Simulation evaluation of marketable fresh yield and plant N uptake of cucumber and tomato 可售賣鮮產(chǎn)量 Marketable fresh yield 植株吸氮量 Plant N uptak