美国中部大平原地区向日葵作物需水量与作物系数的多年度研究及其灌溉优化意义

为解决半干旱地区向日葵精准灌溉需求，美国农业部农业研究局团队通过9年田间试验(2008-2016)系统测定了向日葵蒸散发量(ETc)与基础作物系数(Kcb)。研究发现向日葵季节性ETc平均523mm，中季Kcb值存在显著年际变异(0.94-1.32)，并首次建立Kcb与冠层覆盖率(fc)的线性关系模型，为精准灌溉决策提供重要理论依据。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，半干旱地区的农业灌溉面临着严峻挑战。向日葵作为重要的油料作物，虽具有较强抗旱性，但其高产仍需精准灌溉支持。然而，长期以来向日葵水分需求参数存在数据不足、年际变异规律不清等问题，特别是基于不同参考作物(苜蓿/草)的作物系数(K_c)系统研究匮乏，严重制约灌溉效率提升。

美国农业部农业研究局水资源管理研究单元的Trout Thomas J团队在《Agricultural Water Management》发表重要成果。研究人员在科罗拉多州东北部的限量灌溉研究农场开展了为期9年(2008-2016)的田间试验，采用表面滴灌系统，通过水量平衡法(WB)精确测量向日葵蒸散发量(ET_c)。研究整合了中子水分仪(NMM)土壤含水量监测、数字图像冠层分析、鲍文比能量平衡法(BREB)验证等多项技术，建立了包含8个生长季的完整数据集。

3.1 基础作物系数推导
通过水量平衡法测得向日葵季节性ET_c平均513mm，其中约10%来自地表蒸发。中季苜蓿参考基础作物系数(K_cb)平均1.09，但年际变异显著(0.94-1.32)，这种变异与气候参数无显著相关性。草参考K_cb经气候调整后平均1.24，较FAO-56推荐值高13%。

3.2 K_cb与冠层覆盖率关系
研究发现K_cb与绿色冠层覆盖率(f_c)存在强线性关系(R²=0.88)，提出当f_c>0.8时视为有效全覆盖的创新阈值。这一关系为动态调整作物系数提供了可靠指标，比传统的积温(GDD)时间尺度更具预测性。

5. 结论
该研究首次系统揭示了向日葵作物系数的年际变异特征，证实中季K_cb值可能比预期更具波动性。建立的K_cb-f_c线性模型(公式5)为不同生长阶段灌溉决策提供了普适性工具。研究强调，基于短期数据推导的作物系数可能存在偏差，这对灌溉手册的修订和精准农业实践具有重要启示意义。成果为半干旱地区向日葵水分管理提供了可靠参数体系，对应对全球水资源短缺挑战具有实际应用价值。