紫花苜蓿畢業(yè)論文

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1、內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 摘 要 本研究是以內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市烏審旗境內(nèi)毛烏素沙地為研究區(qū)域，以紫花苜蓿作為實驗材料，研究的主要內(nèi)容是準(zhǔn)確計算作物需水量，制定出最優(yōu)灌溉制度，以達到節(jié)水灌溉的目的。本研究根據(jù)烏審旗2009年作物生長期逐日氣象資料采用FAO推薦的Penmen-Monteith公式計算得到紫花苜蓿的參考作物騰發(fā)量。根據(jù)所給資料（各種作物的初始作物系數(shù)Kc、降雨資料、降雨間隔天數(shù)、潛在騰發(fā)率、作物生育階段內(nèi)的平均高度等）用公式ETC=KC×ET0計算得到苜蓿的需水量并對結(jié)果進行分析。研究結(jié)論如下： （1）在作物整個生育期內(nèi)，作物的需水量是前期小、中期大、

2、后期小的變化規(guī)律。除植株大小、葉面積指數(shù)外，溫度、日照時數(shù)、風(fēng)速也是影響作物需水量的主要因素。 （2）紫花苜蓿作物系數(shù)變化過程與它的日需水強度變化過程一樣，即前期小，中期大。 （3）作物的敏感性指數(shù)規(guī)律是現(xiàn)蕾期和開花期較大，返青期和分枝期較小，表明在現(xiàn)蕾期和開花期灌水對作物的產(chǎn)量影響較大。 關(guān) 鍵 詞： 紫花苜蓿 參考作物騰發(fā)量 Penmen-Monteith方程 作物需水量　 灌溉制度 敏感性指數(shù) Abstract This study is based on the Ordos Uxin

3、Banner MuUsShadi in Inner Mongolia region. The main content of the study is calculating water demand of crop of the alfalfa exactly ,and work out the best irrigation program to reach the aim of water-saving irrigation. The study based on the muUsShadi 2009 crop growing daily meteorological data sele

4、ction FAO recommended Penmen - Monteith equation calculated alfalfa reference crop evapotranspiration volume. According to the information (the initial various crops crop coefficient Kc, rainfall, rainfall interval days, potential evapotranspiration rate, Crop growth stage of average height, etc.) u

5、sed formulas of ETC = KC×ET0 crop water requirement analysis of the results. Conclusion of the study are as follows : （1）The crop growing periods, the crop water requirement of pre-small, medium, small changes in the latter part of the law. Excepting the growth of plants, leaf area index, the temp

6、erature, sunshine hours, wind speed are also the main factors to the crop water requirement. （2）Crop coefficient change process same as its process of change on water demand intensity that of early is small, medium is large and post-it is smaller. （3）Crops sensitivity of the law is budding period

7、and flowering period is big, period of seedling establishment and branches is small, in the budding period and flowering period pour water for crop production is greatly influenced. Key words：alfalfa reference crop evapotranspiration Penmen-Monteith equation duty of water irrigation program

8、 crops sensitivity 目 錄 1 引言 1 1.1研究的目的與意義 1 1.2國內(nèi)外研究動態(tài) 2 1.2.1國外研究動態(tài) 2 1.2.2 國內(nèi)研究動態(tài) 3 1.3 研究的內(nèi)容 4 1.4 研究的目標(biāo) 5 1.5 研究的方法 5 2 試驗區(qū)概況 6 2.1地理位置 6 2.2氣候特征 6 2.3地形地貌 7 2.4土壤植被 7 2.5 試驗內(nèi)容 8 2.5.1試驗材料 8 2.5.2 試驗方法 8 2.5.3 觀測內(nèi)容 9 3 根據(jù)長系列降雨資料分析計算水文年 10 3.1 年降雨量

9、與頻率分析 10 3.2 年降雨量與頻率密度分析 12 4 參考作物需水量（ET0）的計算 13 4.1布萊尼—克萊多（Blaney-Criddie）法 13 4.2以輻射為參數(shù)的計算方法 13 4.3 Penman-Monteith法 13 4.3.1.參考作物 ET0 13 4.3.2. FAO Penman-Monteith公式 14 4.4 2009年紫花苜蓿ET0的分析計算 17 5 紫花苜蓿作物需水量的計算 23 5.1 作物需水量的定義 23 5.2苜蓿作物系數(shù) 23 5.2.1 作物系數(shù)Kc值的選取標(biāo)準(zhǔn) 23 5.2.2苜蓿作物系數(shù) 24 5.3

10、紫花苜蓿兩茬的作物需水量的計算 25 6 紫花苜蓿非充分灌溉制度的分析 28 6.1 作物水模型 28 6.1.1 Jensen模型 28 6.1.2 Minhas模型 29 6.1.3 Rao模型 29 6.1.4 Blank模型 29 6.1.5 Stewart模型 30 6.1.6 Singh模型 30 6.2 Jensen模型敏感性系數(shù)的推求 30 6.3 水量平衡原理 32 6.4 作物相對產(chǎn)量及各階段的相對騰發(fā)量 33 6.4.1 作物的生育階段 33 6.4.2 作物相對產(chǎn)量、各階段相對騰發(fā)量 34 6.5 紫花苜蓿的優(yōu)化灌溉制度 35 6.5.1

11、優(yōu)化灌溉制度定義 35 6.5.2 優(yōu)化灌溉制度結(jié)果 35 7 結(jié)論與展望 37 7.1結(jié)論 37 7.2 展望 37 致 謝 39 參 考 文 獻 40 42 1 引言 1.1研究的目的與意義 水是人類發(fā)展不可缺少的自然資源，是人類和一切生物賴以生存的物質(zhì)基礎(chǔ)。當(dāng)今世界，由水資源的缺乏和水體的污染構(gòu)成的水危機嚴重制約著世界經(jīng)濟的健康發(fā)展。進入21世紀后，世界各國普遍面臨嚴峻缺水形勢，預(yù)計到2025年，世界上將會有30億人面臨缺水問題，40個國家和地區(qū)淡水嚴重不足。中國是一個干旱缺水嚴重的國家，淡水資源總量為28000億m3， 占全球水資

12、源總量的6％， 居世界第四位，但人均只有2200m3，為世界平均水平的1/4，美國的1/5，是全球13個人均水資源最貧乏的國家之一。此外，中國水資源地區(qū)分布很不均衡，長江流域及其以南地區(qū)，國土面積占全國36.5％，水資源量占全國總量的81%，長江流域以北地區(qū)，國土面積占全國63.5%，而水資源量僅占全國的19%。20世紀末，我國600多個城市中已有400多個城市存在供水不足問題，其中比較嚴重的缺水城市達110個，全國城市缺水總量為60億m3。水資源是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要支撐和保障，隨著全球氣候變化影響日益明顯以及我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程加速，社會經(jīng)濟發(fā)展與水資源、水環(huán)境承載力不足的矛盾將更加

13、突出。隨著工業(yè)化和城市化的發(fā)展，水資源需求呈現(xiàn)明顯的總量增長與結(jié)構(gòu)變化，各地水資源的配置因各地社會經(jīng)濟發(fā)展的需要而不斷地進行調(diào)整，相應(yīng)的水利工程也逐步改變其既有功能和服務(wù)范圍。水資源利用與水利工程建設(shè)投入的地區(qū)性利益沖突與結(jié)構(gòu)性矛盾、經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)資源環(huán)境保護之間的矛盾日益凸顯。 新世紀我們面臨的形勢更加嚴峻，農(nóng)業(yè)干旱缺水呈現(xiàn)越來越嚴重的勢態(tài)。在面臨全球氣候變暖，北方地區(qū)水資源利用率已達極限，部分地區(qū)出現(xiàn)生態(tài)危機，全國來水減少，污染加重，水質(zhì)惡化，河床淤積，湖泊萎縮，耕地面積減少，糧食單產(chǎn)已達相當(dāng)高水平的情況下，需要進一步擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，確保16億人口的糧食安全和其他農(nóng)產(chǎn)品的供給，

14、維系良好的生態(tài)環(huán)境，建設(shè)節(jié)水高效農(nóng)業(yè)，實現(xiàn)水資源的合理開發(fā)，高效利用，優(yōu)化配置，有效保護是避免水危機的關(guān)鍵。 北方牧區(qū)干旱缺水，水資源的合理開發(fā)和可持續(xù)利用成為地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略問題。牧區(qū)多屬邊疆少數(shù)民族地區(qū)，長期以來，科技教育發(fā)展滯后，一些亟待的科學(xué)問題尚未很好的解決。草地灌溉雖經(jīng)幾十年的發(fā)展，但相關(guān)基礎(chǔ)理論和實用技術(shù)尚未被廣大牧民乃至牧區(qū)水利科技工作者所認識、掌握。 近年來，草原生態(tài)環(huán)境的保護與建設(shè)受到廣泛關(guān)注，加強水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，既是改善牧區(qū)生產(chǎn)條件，加快農(nóng)牧民群眾脫貧致富步伐的重大舉措，也是實現(xiàn)畜牧業(yè)和牧區(qū)經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)的關(guān)鍵。由于牧區(qū)邊遠落后，科技水平低，且一

15、直以放牧為主，廣大牧民飼草料高產(chǎn)栽培技術(shù)，尤其是以節(jié)水灌溉為主的現(xiàn)代灌溉管理技術(shù)掌握程度仍然很低，亟待提高。 內(nèi)蒙古牧區(qū)是我國重要的畜牧業(yè)生產(chǎn)基地，也是祖國北方重要的生態(tài)屏障，草原節(jié)水灌溉不是簡單的限量用水，而是應(yīng)該依靠科技進步和技術(shù)創(chuàng)新，在必要的現(xiàn)實可行的工程措施、非工程措施的基礎(chǔ)上，提高草地灌溉用水的科技水平和管理水平，減少用水過程中不必要的損失浪費，通過采取綜合技術(shù)手段，有效提高水分生產(chǎn)力。當(dāng)今，水資源作為戰(zhàn)略性資源備受各方關(guān)注，牧區(qū)水資源短缺，開發(fā)利用難度極大，節(jié)水灌溉在牧區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展中具有舉足輕重的作用，大力推進節(jié)水灌溉，已成為21世紀保障我國生態(tài)安全和畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展的緊迫任務(wù)

16、。 上世紀80年代以來，內(nèi)蒙古干旱、半干旱牧區(qū)因氣候變化、草原超載過牧等影響，生態(tài)環(huán)境急劇惡化，土壤沙化、退化嚴重，草地植被生產(chǎn)力逐漸降低。自然生態(tài)環(huán)境的保護和農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展對水資源需求的矛盾日益突出。由于天然草場生產(chǎn)季節(jié)的不平衡性，尤其是冬春季飼草料嚴重不足，使牲畜抗災(zāi)能力極差，死亡率很高。為了改變這種狀況，降低農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險，要在有效保護草原生態(tài)環(huán)境條件下，大力發(fā)展灌溉飼草料基地，并配套建設(shè)—批水利工程設(shè)施，改善和開辟缺水草場，培育種植優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)飼草料作物。飼草料基地的生產(chǎn)力比天然草地能提高10～20倍，飼草料作物的需水量成為牧業(yè)最主要的水分消耗部分。因此，準(zhǔn)確地計算飼草料作物的需水量

17、和制定灌溉制度是合理分配有限水資源的一個關(guān)鍵。重點研究紫花苜蓿飼草料作物的需水量和需水規(guī)律，在此基礎(chǔ)上制定合理的灌溉制度這對于提高水資源利用率具有重大意義。本論文根據(jù)牧區(qū)地形、氣候、水利設(shè)施和牧業(yè)發(fā)展的實際情況，建立適合當(dāng)?shù)匕l(fā)展的灌溉管理模式，致力于推動草原畜牧業(yè)的發(fā)展。 1.2國內(nèi)外研究動態(tài) 1.2.1國外研究動態(tài) 國外學(xué)者對節(jié)水灌溉技術(shù)研究較早，但以農(nóng)作物生長為主，建立了多種作物的靜態(tài)、動態(tài)作物—水模型，為節(jié)水灌溉決策管理奠定了基礎(chǔ)。一些地處干旱半干旱地區(qū)的國家，為保障飼草料的有效供給，大力發(fā)展草地節(jié)水灌溉，其中噴灌面積占很大比例，如英、法等國，草地噴灌面積占人工草地的50%以上

18、，美、澳等國家也在20%以上。 國際上對作物需水量的研究已經(jīng)有 200 多年歷史，建立了很多適用于一定地區(qū)的經(jīng)驗和半經(jīng)驗公式；并基于一定的理論原理，建立了很多綜合性模型，同時，還采用了遙感技術(shù)等先進的技術(shù)手段對作物需水量進行測量和計算。自19世紀初，美、英、日、俄等就開始采用簡單的筒測法與田測法對比，進行作物需水量的觀測，到19世紀末，作物需水量實驗逐步在各國展開，1887年美國建立了農(nóng)業(yè)試驗站，開始進行作物需水量試驗。20世紀40年代末到70年代初，是作物需水量研究的大發(fā)展時期，作物需水量測定逐漸由簡測轉(zhuǎn)變?yōu)橛每訙y和測滲計測定；到1948年，英國Penmen在皇家學(xué)會會刊上發(fā)表了計算水面蒸

19、發(fā)、裸地和牧草蒸發(fā)的公式，至今仍是濕潤下墊面蒸發(fā)計算的主要方法；Swinbank 1951年首先提出用渦度相關(guān)法直接測量并計算各種湍流通量，達到較高精度；1960年P(guān)ruitt和Angus提出：當(dāng)土壤中零通量面位置低于觀測剖面深度時，可利用中子水分儀監(jiān)測土壤水分剖面計算得到一定時間間隔內(nèi)的作物平均騰發(fā)速率；Monteith在1961年通過引入表面阻力的概念導(dǎo)出Penmen-Monteith公式，為非飽和下墊面蒸發(fā)研究開辟了一條新的途徑；M.E.Jensen在1970年提出了由潛在蒸發(fā)蒸騰量估算實際蒸發(fā)蒸騰量的土壤水分修正系數(shù)與土壤有效水含量成對數(shù)變化的關(guān)系；聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO在1977年推薦

20、使用經(jīng)修改的Penman公式來確定參考作物騰發(fā)量，首次充分利用了參考作物騰發(fā)量和作物系數(shù)的概念；1979年，國際糧農(nóng)組織（FAO）定義參考作物蒸發(fā)蒸騰量，提出Penmen-Monteit修正式；1985 年Grant建議在移動式測箱中通過觀測空氣溫度計算出作物耗水量；1990年J.S.Wallance，J.M.Roberts 和 M.V.KSivakumar 用冠層導(dǎo)度和葉面指數(shù)研究了干旱地區(qū)作物騰發(fā)速率計算方法；1992年，F(xiàn)AO對參考作物蒸發(fā)蒸騰量進行了重新定義，即參考作物蒸發(fā)蒸騰量為一種假想?yún)⒖甲魑锕趯拥恼舭l(fā)速率；在1993年3月意大利羅馬舉行的作物需水量計算方法研討會上推薦使用FAO

21、Penman-Monteith公式，作為定義牧草ET0的方法。此公式不需專門的地區(qū)修正和風(fēng)函數(shù)，精度較高。C.Daamen 在1997年將雙涌源模型與土壤水、能量、蒸騰模型相結(jié)合研究了作物騰發(fā)速率計算方法。 1.2.2 國內(nèi)研究動態(tài) 目前我國草地節(jié)水灌溉技術(shù)研究多處于實用技術(shù)研究階段，多集中在需水規(guī)律和需水量以及灌溉制度、非充分灌溉制度研究、示范、推廣方面。以水分生理研究為基礎(chǔ)，以勢能理論為指導(dǎo)，在非充分灌溉實驗和水資源優(yōu)化配置的基礎(chǔ)上，對飼草料作物的需水量進行準(zhǔn)確的計算，并制定出合理的灌溉制度，以達到節(jié)水高產(chǎn)的效果。 在我國，對作物需水量的研究起步較晚，1929年，中山

22、大學(xué)丁穎教授發(fā)表了水稻蒸發(fā)蒸騰量與水面蒸發(fā)量比值的系統(tǒng)結(jié)果；到50年代末60年代初，國家為解決我國西北和華北地區(qū)的干旱缺水問題，迫切需要農(nóng)田蒸發(fā)方面的資料，當(dāng)時雖然有 200多個農(nóng)田灌溉試驗站，對作物需水量作過實驗，積累了一定數(shù)量的觀測資料，也建立了一些經(jīng)驗公式，但仍然缺乏對其影響因素及其機理的深入研究；進入20世紀70年代，計算機技術(shù)、遙感、遙測技術(shù)開始應(yīng)用于作物需水量研究，中子儀、負壓計被應(yīng)用于觀測土壤水分，使水量平衡法逐步趨于完善；在80年代，茆智研究了作物正常灌水和水分脅迫條件下需水量、作物系數(shù)及土壤水分脅迫修正系數(shù)的變化規(guī)律，并提出了作物需水量數(shù)學(xué)模型；謝賢群于1986～1988年集

23、中了水文、氣象、土壤、植物生理和遙感技術(shù)等多學(xué)科的測定農(nóng)田蒸發(fā)手段，進行了連續(xù)3年的農(nóng)田蒸發(fā)觀測試驗，取得了大量的數(shù)據(jù)資料，為綜合評價和確定適宜的農(nóng)田蒸發(fā)測定方法和模式以及研究各種作物田上的農(nóng)田蒸發(fā)耗水規(guī)律，提供了有價值的試驗依據(jù)。在90年代，陳玉民探討了中國主要作物需水量繪制出全國作物需水量等值線圖；黃冠華采用離散的時間序列模型研究了潛在騰發(fā)量的隨機變化規(guī)律；樊引琴等人(2002)比較了單作物、雙作物系數(shù)法計算作物騰發(fā)速率的效果；彭士章等人（2003）對作物節(jié)水灌溉需水量進行了研究；許翠平等人（2005）應(yīng)用Penmen-Monteith方程推算北京地區(qū)苜蓿的灌溉定額；王志強、朝倫巴根等人（

24、2006）對多年生人工牧草高效用水灌溉制度進行了研究?；?欒航; 張智勇等人（2007）用水量平衡法對旱作物的灌溉制度進行了研究；康紹忠（2007）利用蒸發(fā)計對參考作物蒸發(fā)蒸騰量進行了估測研究；楊樹青,史海濱（2009）等對微咸水灌溉對土壤環(huán)境效應(yīng)的預(yù)測進行了研究。 1.3 研究的內(nèi)容 毛烏素沙地位于內(nèi)蒙古鄂爾多斯市南部，東西長104km，南北寬194km，總面積為11654km2。研究區(qū)屬于典型溫帶大陸性氣候，四季分明、光熱資源充足、風(fēng)大沙多、干旱少雨，多年最高氣溫36.5℃，最低氣溫-29℃，平均氣溫7.1℃，降雨主要集中在6～8月份，占全年降水總量的70%，多年平均降水量為360

25、mm；多年平均蒸發(fā)量是降水量的7倍。 根據(jù)毛烏素沙地的自然條件及土壤環(huán)境特性，選擇紫花苜蓿作為試驗材料。利用2009年的氣象資料，計算不同水平年的參考作物騰發(fā)量(ET0)，最后根據(jù)作物需水量間接計算公式：ETc = Kc×ET0 計算不同水平年下的作物需水量，對紫花苜蓿的非充分灌溉最優(yōu)灌溉制度進行分析與確定。 主要內(nèi)容包括： 1、根據(jù)長系列降雨資料，采用經(jīng)驗頻率分析計算水文年 2、利用Penman-Monteith公式計算苜蓿各生育期內(nèi)參考作物騰發(fā)量 3、計算不同水平年紫花苜蓿的逐日需水量 4、紫花苜蓿的非充分灌溉最優(yōu)灌溉制度的分析與確定 1.4 研究的目標(biāo) 不合理的灌溉，不僅

26、造成水資源的浪費，還會引起苜蓿種子產(chǎn)量不高甚至減產(chǎn)，因此，準(zhǔn)確地估算作物需水量顯得尤為重要。作物需水量是指在適宜的土壤水分和肥力水平下,經(jīng)過正常生長發(fā)育并獲得高產(chǎn)時全生育期所需消耗的水量。作物需水量隨作物種類不同、或同一作物在不同地區(qū)、不同年份、生育階段、栽培條件均有變化。論文主要研究目標(biāo)有： 1、計算參考作物潛在騰發(fā)量并利用作物系數(shù)來估算紫花苜蓿的需水量和需水規(guī)律， 2、計算作物的敏感性指數(shù)，以分析紫花苜蓿的非充分灌溉最優(yōu)灌溉制度。 1.5 研究的方法 目前，國際上較通用的作物需水量計算方法是通過參考作物蒸騰蒸發(fā)量計算作物各階段需水量的方法。該方法首先利用Penman-Monte

27、ith公式計算參考作物騰發(fā)量，在土壤—植物—大氣這個綜合系統(tǒng)中，當(dāng)土壤水分不成為牧草蒸發(fā)蒸騰的限制因素時，氣象條件和植物的生物學(xué)特性就成了決定蒸發(fā)蒸騰的主要因素。在實際估算過程中，利用牧草的潛在騰發(fā)量（ET0）表示氣象因素對騰發(fā)量的影響，是確定氣象因素對土壤—植物—大氣連續(xù)體研究中水分傳輸與水汽擴散速率影響的主要指標(biāo)。用作物系數(shù)（Kc）代表牧草本身特性對實際騰發(fā)量（ET）的影響，牧草實際騰發(fā)量與潛在騰發(fā)量的關(guān)系為： ETc = Kc×ET0 （1） 2 試驗區(qū)概況 2.1地理位置

28、試驗區(qū)設(shè)在毛烏素沙地腹地—內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市烏審旗境內(nèi)的陶利通史嘎查，地理位置東經(jīng)108°42′，北緯38°17′。烏審旗位于鄂爾多斯市南部，是鄂爾多斯高原的組成部分，地理坐標(biāo)東經(jīng)108°17′36"～109°40′22"，北緯37°38′54"～39°23′50"。南北長194㎞，東西寬104㎞，總土地面積11654㎞2。東北部、北部與內(nèi)蒙古伊金霍洛旗、杭錦旗接壤，西北部、西部與鄂托克旗、鄂托克前旗相連，東部、南部與陜西省榆林、橫山、靖邊縣為鄰。 2.2氣候特征 項目所在地區(qū)屬典型的溫帶大陸性氣候，四季分明，冬季干旱寒冷；春季多風(fēng)少雨，旱情嚴重；夏季降水較多，并主要以暴雨形式降落。年

29、平均氣溫6-8℃，極端最高氣溫36.5℃，最低氣溫﹣29℃，無霜期130～160天；降雨主要集中在6～8月份，占全年降水量的70﹪，多年平均降水量360㎜；多年平均蒸發(fā)量2443㎜；平均風(fēng)速3.0m/s，年日照數(shù)為2886h。苜蓿生長期（5月～9月）的主要氣象參數(shù)如表1： 表1 人工牧草生長期（5～9月）主要氣象參數(shù) 氣象參數(shù) 生長時段 5月 6月 7月 8月 9月 平均氣溫（℃） 相對濕度 (%) 太陽輻射（W/m2） 平均風(fēng)速(m/s) 降雨量 (mm) 18.2 29.99 518.4 3.10 35.5 23.5

30、 35.91 325.3 1.15 108.2 30.4 22.73 542.5 1.72 355.5 19.6 62.68 406.4 2.39 82.6 15.9 68.93 297.5 2.19 33.1 2.3地形地貌 烏審旗地處鄂爾多斯市構(gòu)造剝蝕高原向陜北黃土高原過度帶的洼地中，深居毛烏素沙地腹地，地形總體趨勢由西北向東南傾斜，海拔高度1000m～1400m。地勢波狀起伏，高處為剝蝕殘丘，低處多積水，形成內(nèi)陸湖泊（諾爾），中部和南部梁灘地相間，風(fēng)積地形廣布全旗，具有毛烏素沙地特有的

31、自然景觀。 2.4土壤植被 試驗區(qū)內(nèi)植被以沙蒿、羊草、白草為優(yōu)勢種的退化沙生植被為主，產(chǎn)草量大約在380㎏/hm2左右。試驗區(qū)土壤屬于沙質(zhì)土壤，在試驗區(qū) 0cm～100cm 剖面取樣并進行了顆粒分析，顆粒組成試驗結(jié)果列于表 2。從實地取樣和顆分結(jié)果可知，1m 內(nèi)土層分布非常相近，均為沙土（見表2）。0～100㎝土層平均容重為1.51g/㎝3,田間持水量為12﹪（占干土重），飽和含水量為 20%(占干土重)。地下水埋深淺，平均埋深1.47m（見圖）。 表2 試驗區(qū)土壤質(zhì)地 土層深度 (cm) 土壤顆粒分布（％） 土壤 類型 >2mm 2～0.5mm 0.5～0.25mm

32、 0.25～0.1mm ＜0.1mm 0～50 0.1 0.3 12.6 75.8 11.2 沙土 50～100 0.1 0.2 13.7 76.7 9.3 圖1 地下水埋深變化曲線 2.5 試驗內(nèi)容 2.5.1試驗材料 試驗材料：紫花苜蓿 紫花苜蓿屬于多年生豆科牧草，其抗逆性強，適應(yīng)范圍廣，能生長在多種類型的 氣候、 土壤環(huán)境下。性喜干燥、溫暖、多晴天、少雨天的氣候和高燥、疏松、排水良好，富含鈣質(zhì)的土壤。最適氣溫25～30℃；年降雨為400～800毫米的地方生長良好，越過1000毫米則生長不良。年降雨量在400毫米以內(nèi)，需有灌溉條件才生長旺盛

33、。夏季多雨濕熱天氣最為不利。紫花苜蓿蒸騰系數(shù)高，生長需水量 多。每構(gòu)成1克干物質(zhì)約需水800克，但又最忌積水，若連續(xù)淹水1～2天即大量死亡。紫花苜蓿適應(yīng)在中性至微堿性土壤上種植，不適應(yīng)強酸、強堿性土壤，最適土壤pH值為7～8，土壤含可溶性鹽在0.3%以下就能生長。 此外，紫花苜蓿在飼用上具有突出的優(yōu)點，有“牧草之王”的稱號。其產(chǎn)草量高， 利用年限長，再生性強、耐刈割，草質(zhì)好、適口性強，營養(yǎng)豐富，肥田增產(chǎn)，保持水土等。 試驗區(qū)采用噴灌；試驗區(qū)內(nèi)有機井一眼，觀測井3眼。 2.5.2 試驗方法 田間非充分灌溉對比試驗，包括作物需水量的觀測試驗、灌溉制度試驗、灌水方法試驗、灌水技術(shù)試驗和

34、作物與水分關(guān)系試驗。 試驗采用田間對比試驗法設(shè)計，紫花苜蓿設(shè)3個處理，為了排除實驗過程中特別情況對實驗產(chǎn)生影響，對每個處理下設(shè)3個重復(fù)，受試驗地面積制約，苜蓿每個小區(qū)面積為17m×39m = 663㎡,每個試驗小區(qū)設(shè)保護隔離，以避免相互影響。試驗區(qū)的布置如下圖2所示。 試驗處理中，M1區(qū)為返青期重度缺水；M2區(qū)為分枝期重度缺水；M3區(qū)為現(xiàn)蕾期重度缺水；M4區(qū)為開花期重度缺水；M5區(qū)為充分灌溉條件。 圖2試驗區(qū)布置圖 2.5.3 觀測內(nèi)容 試驗觀測內(nèi)容包括氣象資料、地下水、土壤、作物共四大部分。 氣象資料

35、來源于烏審旗氣象站和田間氣象站，氣象數(shù)據(jù)包括：溫度、蒸發(fā)、 日照、最高溫度、最低溫度、10m和30m高處風(fēng)速、相對濕度、降雨量和輻射。 地下水信息采用觀測井測定，每7天一次。 土壤物理性質(zhì)測定主要包括：容重、含水率、田間持水量、土水勢、土壤實際蒸發(fā)量。田間實測土壤0～100㎝土層平均容重為1.51g/㎝3，田間持水量為9.08%（占干土重）。含水率沒隔3天測一次，灌溉后和降雨后加測一次，用管式TDR儀測定；土水勢隨葉水勢一起測定，并且在觀測水勢的時候，每天在相應(yīng)的地塊分層取土，用烘干法測土壤含水率。 作物信息主要包括生理指標(biāo)、生長狀況指標(biāo)和產(chǎn)量。葉水勢每個生育期測一次，選擇無云微風(fēng)的天

36、氣進行；株高每個生育期一次，用卷尺測定；葉面積指數(shù)每個生育期一次，用PAR—80型冠層儀測定；產(chǎn)量測定，分別在每個小區(qū)取1㎡面積的樣方3個。 3 根據(jù)長系列降雨資料分析計算水文年 3.1 年降雨量與頻率分析 烏審旗氣象站觀測得到的歷年降雨量如表3： 表3降雨資料 單位（mm） 年份 全年 年份 全年 年份 全年 1959 527.00 1975 325.10 1991 269.60 1960 473.20 1976 309.70 1992 301.80 1961 470.6

37、0 1977 451.80 1993 252.70 1962 218.20 1978 459.40 1994 390.80 1963 323.30 1979 311.80 1995 414.70 1964 633.60 1980 175.00 1996 304.20 1965 132.60 1981 251.90 1997 206.80 1966 399.30 1982 233.30 1998 372.10 1967 502.20 1983 260.60 1999 164.3

38、0 1968 436.30 1984 445.40 2000 178.80 1969 258.20 1985 466.10 2001 422.40 1970 324.60 1986 239.20 2002 613.60 1971 316.10 1987 241.00 2003 381.10 1972 233.50 1988 417.90 2004 401.40 1973 440.50 1989 354.70 2005 178.40 1974 198.80 1990 416.4

39、0 　 　 對烏審旗多年降雨資料進行頻率分析計算: 表4 頻率計算表 　 　 　 頻率 　 　 　 　 頻率 　 　 范圍 Δx=20 次數(shù) ΔP P 頻率密度ΔP/Δx (1/mm) 　 范圍 Δx=20 次數(shù) ΔP P 頻率密度ΔP/Δx (1/mm) 630 620-640 1 2.13 2.13 0.11 350 340-360 1 2.13 46.81 0.11 610 600-620 1 2.13 4.26 0.11 330 320-340 3

40、6.38 53.19 0.32 590 580-600 0 0.00 4.26 0.00 310 300-320 5 10.64 63.83 0.53 570 560-580 0 0.00 4.26 0.00 290 280-300 0 0.00 63.83 0.00 550 540-560 0 0.00 4.26 0.00 270 260-280 2 4.26 68.09 0.21 530 520-540 1 2.13 6.38 0.11 250 240

41、-260 4 8.51 76.60 0.43 　 范圍 Δx=20 次數(shù) ΔP P 頻率密度ΔP/Δx (1/mm) 　 范圍 Δx=20 次數(shù) ΔP P 頻率密度ΔP/Δx (1/mm) 510 500-520 1 2.13 8.51 0.11 230 220-240 3 6.38 82.98 0.32 490 480-500 0 0.00 8.51 0.00 210 200-220 2 4.26 87.23 0.21 470 460-480 3 6.38 1

42、4.89 0.32 190 180-200 1 2.13 89.36 0.11 450 440-460 4 8.51 23.40 0.43 170 160-180 4 8.51 97.87 0.43 430 420-440 2 4.26 27.66 0.21 150 140-160 0 0.00 97.87 0.00 410 400-420 4 8.51 36.17 0.43 130 120-140 1 2.13 100.00 0.11 390 380-400

43、 3 6.38 42.55 0.32 110 100-120 0 0.00 100.00 0.00 370 360-380 1 2.13 44.68 0.11 總計　 　 47 　 　 　 對烏審旗多年降雨各階段降雨量頻率進行分析計算，得到其年降雨量與頻率關(guān)系曲線如下圖： P=50%時，降雨量為340mm 圖3 年降雨量與頻率關(guān)系曲線圖 從圖3可以看出,毛烏素沙地多年降雨頻率為P=25％(豐水年)時的降雨量為440mm；頻率為P=50％(平水年)的降雨量為340mm；頻率為P=75％(干旱年)的降雨量為2

44、60mm。 3.2 年降雨量與頻率密度分析 圖4 年降雨量與頻率密度圖 由圖4可以看出年降雨量在230～470mm之間的頻率密度比較大，即年降雨量在230～470mm可能性最大，而大于470mm及小于230mm時頻率密度都較小，且大于480mm的降雨量在近年的觀測中僅出現(xiàn)四次，小于200mm的降雨量出現(xiàn)六次。 4 參考作物需水量（ET0）的計算 作物需水量的大小受蒸發(fā)面的液體擴散及其向上空的氣體紊流過程的物理作用或稱環(huán)流條件影響以及根系吸水、體內(nèi)輸水和水面氣孔開閉等生理過程的綜合影響。其隨作物種類不同

45、、或同一作物在不同地區(qū)、不同年份、生育階段、栽培條件均有變化。特別是20世紀80年代以來，包括農(nóng)業(yè)方面和其他方面的作物需水量都迅速增加。目前，國際上較通用的作物需水量計算方法是通過參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算作物各階段需水量的方法。 參照作物需水量指的是土壤水分充足、地面完全覆蓋、生長正常、高矮整齊的開闊綠草地的蒸發(fā)蒸騰量。因參照作物需水量只受氣象條件的影響，故都是按日歷時段，根據(jù)相應(yīng)時段的氣象參數(shù)進行計算。 4.1布萊尼—克萊多（Blaney-Criddie）法 該方法認為土壤水分供應(yīng)充足時，ET0隨日平均氣溫和每日白晝小時數(shù)的百分數(shù)而變化，其計算公式為

46、 (2) 式中:ET0—計算時段內(nèi)參照作物蒸發(fā)蒸騰量，mm/d； C—根據(jù)最低相對濕度、日照時數(shù)、白天風(fēng)速確定的修正系數(shù)； P—某月日平均晝長時數(shù)占全年晝長時數(shù)的百分比，可根據(jù)緯度和月份查表確定； T—日平均氣溫，℃。 4.2以輻射為參數(shù)的計算方法 （3） 式中：Rn—計算時段的太陽輻射，以等效水面蒸發(fā)量計，mm/d； W—取決于日平均溫度與高程的權(quán)重系數(shù)； C—取決于平均相對溫度與白天風(fēng)速的修正系數(shù)。 4.3 Penm

47、an-Monteith法 4.3.1.參考作物 ET0 聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO在1977年推薦使用經(jīng)修改的Penman公式來確定參考作物騰發(fā)量，首次充分利用了參考作物騰發(fā)量和作物系數(shù)的概念。根據(jù)研究成果其一般過量估計ET0。而FAO在1979年提出的Penman修正式雖然精度略低，但卻便于實際應(yīng)用。在1990年3月意大利羅馬舉行的作物需水量計算方法研討會上推薦使用FAO Penman-Monteith近似式，作為定義牧草ET0和確定作物系數(shù)Kc的基本方法。Penman-Monteith方法不需要專門的地區(qū)修正函數(shù)和風(fēng)函數(shù)等，使用一般氣象資料即可計算ET0值，實際應(yīng)用價值較高。而且精度較高，在

48、干旱地區(qū)ET0高峰期過低估計ET04%，而在濕潤地區(qū)過量估計ET04%。Penman-Monteith公式也克服了以往ET0計算式僅適用于某個生長周期或月的不足，其可用于以月、旬、日或小時為周期的計算。 ET0是確定氣象因素對土壤—植物—大氣連續(xù)體研究中水分傳輸與水汽擴散速率影響的主要指標(biāo)。修正Penman公式存在一些弱點，首先，把某一種具體作物的潛在騰發(fā)量作為定義ET0的標(biāo)準(zhǔn)是很困難的，即使是同一種草，在不同地區(qū)、不同氣候條件下，其表面形態(tài)特征也是不同的。其次，為適應(yīng)不同地區(qū)的實際情況，修正Penman法中加入了許多修正參數(shù)與風(fēng)參數(shù)，有些參數(shù)難以準(zhǔn)確測量，而且許多的修正參數(shù)和函數(shù)會造成使用

49、者的混淆與難度。為此，F(xiàn)AO對參考作物騰發(fā)量ET0作出了重新定義，用一種假想的參考冠層代替實際的參考作物；ET0為假設(shè)作物高度為0.12m，并且有固定的葉面冠層阻力γs=70s/m和反射率α=0.23的假想?yún)⒖甲魑锏尿v發(fā)率。相當(dāng)于從高度均一，生長旺盛，完全覆蓋地面并不缺水的開闊綠草地的騰發(fā)量。 4.3.2. FAO Penman-Monteith公式 根據(jù)重新定義的ET0概念，F(xiàn)AO提供了以能量平衡和水汽擴散理論為基礎(chǔ)，既考慮了作物的生理特征，又考慮了空氣動力學(xué)參數(shù)的變化，具有較高精度的ET0新計算式——Penman-Monteith公式。Penman-Monteith 方程

50、如式(1) （4) 式中：ET0——FAO Penman-Monteith法計算參照作物騰發(fā)量,mm/d; ——飽和水汽壓曲線坡度, kPa/℃; Rn——冠層表面凈輻射量,M J/m2.d; G——土壤熱通量,MJ/m2.d。當(dāng)計算時段為1天時土壤熱通量可近似認為是0。 γ——濕度常數(shù), kPa/℃; T——平均氣溫℃; u2——2 m高處風(fēng)速,m/s; es——飽和水汽壓, kPa; ea——實際水汽壓, kPa。 ET0的計算主要依靠當(dāng)?shù)氐臍庀筚Y料和地理位置, 包括平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度RH、2米高處平均

51、風(fēng)速u2、水汽壓(hp)、太陽輻射(MJ/m2.d)、日照時數(shù)(n)及計算地點的經(jīng)緯度、海拔高程。 由于沒有實測的太陽輻射，所以首先依據(jù)太陽常數(shù)計算太陽凈輻射Rn，然后計算ET0。計算的具體步驟為：利用太陽常數(shù)計算日極地輻射——太陽短波輻射——太陽凈短波輻射——太陽凈長波輻射——ET0。 （1） 計算太陽極地輻射Ra 本文以日為時段計算太陽輻射，極地輻射（Ra）的計算式為： （5） 式中：Gsc——太陽常數(shù)，0.0820 MJ/m2.d dr——日地間相對距離的倒數(shù) ——地理緯度，rad， — 太陽赤緯角，

52、rad 對公式（2）中有關(guān)參數(shù)作如下說明： （1） 日地間相對距離的計算公式： （6） 式中：J——年內(nèi)某天的日序數(shù) （2） 地理緯度單位轉(zhuǎn)換 （7） 緯度在北半球為正，南半球為負。 （3） 太陽赤緯角 （8） （2） 太陽短波輻射 Rs= （9） 式中：n——實際日照持續(xù)時間（h），通過實際觀測獲得

53、 N——最大可能的日照持續(xù)時間或日照時數(shù)，h n/N——相對日照持續(xù)時間 Ra——極地輻射，M J/m2.d as、bs——回歸系數(shù)，建議取as =0.25，bs =0.50 最大可能的日照持續(xù)時間 （10） 太陽時角 （11） （3） 太陽凈短波輻射 Rns=(1-α)Rs

54、 （12） 式中：α——反射率，對于假想?yún)⒖甲魑锒?，α取值?.23 （4） 太陽凈長波輻射 （13） 式中：σ——Stefan—Boltzman常數(shù)，其值為4.903 M J/m2.d Tmax,k——最大絕對溫度值，K=t+273 Tmin,k——最小絕對溫度值，K=t+273 Rs/Rso——相對短波輻射 Rs——太陽輻射M J/m2.d Rso——晴天太陽短波輻射M J/m2.d (5) 太陽凈輻射

55、 （14） 式中：Rn——日太陽凈輻射，M J/m2.d Rns——日太陽凈短波輻射，M J/m2.d Rnl——日太陽凈長波輻射，M J/m2.d (6) 實際水汽壓 （15） 式中：RHmean——平均相對濕度，% es——飽和水汽壓，kPa，其中 (7) 飽和水汽壓曲線坡度 （16） 式中：T——平均

56、溫度，℃ 4.4 2009年紫花苜蓿ET0的分析計算 根據(jù)2009年氣象資料計算ET0，計算數(shù)據(jù)如下表 表5 ET0計算表 時間 Tmean(℃) RHmean(％) Rs VPD(kpa) p（kpa） u(m/s) ET0(mm) 4月1日 0.5 27.4 280.917 0.52 87.8 1.9 3.99 4月2日 2.7 51.8 101.417 0.38 86.9 2.6 3.18 4月3日 3.5 73.1 136.333 0.24 87.0 1.7 3.55 4月4日 6.0 38.6 28

57、4.417 0.62 87.6 3.5 4.98 時間 Tmean(℃) RHmean(％) Rs VPD(kpa) p（kpa） u(m/s) ET0(mm) 4月5日 5.8 28.5 297.167 0.73 87.8 2.3 5.21 4月6日 7.4 24.3 285.5 0.86 87.2 1.6 5.19 4月7日 11.0 20.3 283.5 1.20 86.8 1.6 5.99 4月8日 12.3 27.6 270.833 1.15 79.6 2.9 5.50 4月9日 13.9

58、55.3 153.833 0.81 86.8 3.5 4.36 4月10日 12.3 74.7 140.417 0.40 86.7 2.4 4.27 4月11日 12.4 58.0 291.5 0.68 87.1 1.3 5.23 4月12日 13.1 49.9 260.417 0.82 86.9 1.2 5.00 4月13日 15.9 39.5 266.833 1.20 86.5 1.4 5.79 4月14日 16.9 25.5 292.167 1.52 86.2 1.8 5.80 4月15日 13

59、.2 31.3 296.25 1.05 86.6 3.1 5.69 4月16日 14.2 34.7 285 1.20 86.3 2.2 5.63 4月17日 16.2 41.3 197.417 1.18 86.1 2.5 5.46 4月18日 16.6 42.1 183.833 1.15 86.3 2.3 5.05 4月19日 14.2 27.0 284.083 1.30 86.7 4.6 5.62 4月20日 7.4 33.3 311.833 0.70 87.0 4.0 5.88 4月21日 8.

60、3 33.5 308.917 0.80 86.6 1.6 5.56 4月22日 11.4 43.1 193.083 0.86 86.4 1.8 4.32 4月23日 9.3 45.2 211.333 0.71 86.7 5.0 5.11 4月24日 7.9 32.5 293.25 0.77 87.5 6.0 5.01 4月25日 6.1 26.2 284.167 0.74 87.8 1.5 4.92 4月26日 8.2 27.7 306.25 0.90 87.5 1.2 5.42 4月27日 12.

61、3 22.7 293 1.30 87.2 1.0 5.82 4月28日 15.2 27.0 291.5 1.43 86.8 1.6 5.71 4月29日 17.7 30.8 216.25 1.54 86.7 1.6 5.60 4月30日 13.3 56.6 130.333 0.78 87.0 2.8 3.81 5月1日 11.1 41.8 320.417 0.85 87.5 3.5 5.53 5月2日 12.7 24.7 328.917 1.24 87.5 2.0 5.11 5月3日 14.4 2

62、7.3 320.833 1.31 87.1 1.3 5.65 5月4日 17.7 31.7 293.917 1.56 86.6 1.7 5.03 5月5日 20.0 38.9 314.25 1.51 86.7 1.6 5.24 5月6日 20.8 39.2 309.083 1.61 86.6 3.2 5.50 5月7日 20.5 41.0 308.583 1.54 86.2 3.1 5.80 5月8日 18.2 51.9 140.5 1.07 86.1 2.7 4.55 5月9日 14.6 55.6

63、 130.917 0.76 86.4 1.4 5.24 5月10日 17.1 49.6 269.833 1.09 86.5 1.4 5.53 5月11日 14.5 43.1 145.5 0.90 87.0 3.4 4.63 5月12日 14.6 32.5 263.333 1.16 87.4 1.8 4.63 5月13日 11.9 62.5 52.5 0.52 87.2 1.8 4.53 5月14日 10.7 83.5 119.667 0.22 86.9 1.8 4.27 5月15日 13.8 70.

64、3 275.833 0.53 86.7 1.4 4.87 5月16日 13.3 51.3 221.417 0.80 87.0 3.7 4.62 時間 Tmean(℃) RHmean(％) Rs VPD(kpa) p（kpa） u(m/s) ET0(mm) 5月17日 12.1 36.4 322.417 0.99 87.4 1.1 5.10 5月18日 16.0 31.4 360.083 1.38 86.9 1.7 5.41 5月19日 16.3 40.2 240.417 1.23 86.6 1.2 5.3

65、2 5月20日 18.6 40.5 330.333 1.41 86.2 0.8 5.52 5月21日 14.8 45.5 163.833 0.92 86.9 4.1 5.16 5月22日 12.5 41.9 359.167 0.94 87.5 1.3 5.80 5月23日 15.5 30.5 348.25 1.37 87.1 1.5 6.25 5月24日 17.1 30.1 314.75 1.54 86.9 1.0 6.57 5月25日 17.7 30.5 340.667 1.54 86.8 1.8

66、 6.80 5月26日 18.5 39.9 345.25 1.35 86.8 3.4 5.64 5月27日 12.3 82.9 28.833 0.27 86.6 3.0 4.87 5月28日 14.8 48.7 278.417 0.91 87.4 2.7 6.07 5月29日 13.2 30.2 371.25 1.16 87.6 2.8 7.94 5月30日 14.2 35.1 373.417 1.16 87.1 2.4 7.79 5月31日 16.7 36.2 368.917 1.41 86.6 1.1 7.53 6月1日 18.4 35.1 363.167 1.58 86.1 1.6 6.78 6月2日 13.7 45.3 243 1.26 86.1 1.0 5.26 6月3日 21.1 31.6 353.571 1.74 85.9 0.8 7.59 6月4日 19.0 37.1 368 1.51 86.1 1.1 7.86