四种灌溉调度（Irrigation Scheduling）方法对玉米生长、产量及水分生产力（Water Productivity, WP）影响的比较研究

《Agricultural Water Management》：Comparing four irrigation scheduling methods on maize growth, yield, and water productivity

　　

摘要：高效的灌溉调度（irrigation scheduling）对于优化水分利用和维持作物生产力至关重要，尤其在缺水条件下。本研究于2022—2024年在美国农业部农业研究局（USDA-ARS）科罗拉多州格里利有限灌溉试验农场（Limited Irrigation Research Farm, LIRF）开展为期三年的大田试验，评估了四种灌溉调度方法的性能：标准化作物系数法（FAO56）；模型与遥感同化法（RZRS，即融入实测叶面积指数LAI的RZWQM2根区水质模型Root Zone Water Quality Model 2）；以及两种土壤水分平衡法（SWB1，利用实测土壤水亏缺触发灌溉；SWB2，采用区域基础作物系数Kcb曲线与日水量平衡计算）。各方法在玉米种植体系中分别实施充分灌溉（Full Irrigation, F）和/或亏缺灌溉（Deficit Irrigation, D，有意供给低于100%作物需水量）。尽管潜在灌溉日固定为每周二和周五，各处理间总灌水量与灌溉频次仍存在差异。充分灌溉下，灌溉方法对籽粒产量和水分生产力（WP）无显著影响；亏缺灌溉下，RZRS-D consistently较基于土壤水分的调度方法（SWB1-D和SWB2-D）获得更高产量和WP。上述结果表明，在高频次灌溉应用中，融合RZWQM2模型的适应性调度方法有助于在限水条件下最大化产量并提升作物水分生产力。

论文解读：四种灌溉调度方法对玉米生长、产量及水分生产力影响的比较研究

该研究由Huihui Zhang、Kendall DeJonge、Liwang Ma等研究人员发表于《Agricultural Water Management》。当前半干旱地区农业面临水资源短缺压力，玉米（Zea mays L.）对关键生育期水分胁迫敏感，而现有灌溉调度方法——包括基于气象的FAO-56作物系数法、基于土壤水分传感器/水量平衡的方法、以及基于植株冠层温度的方法——各有局限，且少有研究将过程作物模型与实时田间观测数据融合用于灌溉决策，亦缺乏在半干旱地区玉米系统中对不同调度方式进行并排田间评估。为此，研究人员在科罗拉多州USDA-ARS LIRF试验站开展三年（2022–2024）大田试验，设置FAO56、RZRS（RZWQM2模型同化实测LAI）、SWB1（实测土壤水亏缺触发灌溉）、SWB2（区域K_cb曲线+日水平衡）四种调度方法，分别实施充分灌溉（F）与针对性亏缺灌溉（D，仅在晚营养生长期V8–VT和成熟期R4–R6实施水分限制），对比分析其对玉米物候、叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）、地上生物量、籽粒产量及水分生产力（Water Productivity, WP = Yield / ET_a）的影响。结果表明：充分灌溉下三种方法产量与WP无显著差异；亏缺灌溉下RZRS-D因更高频、适应性强的少量多次灌溉有效缩短胁迫历时，维持冠层功能，籽粒产量（均值9711 kg ha^?1）和WP（均值2.11 kg m^?3）显著优于SWB1-D与SWB2-D。该研证实模型—遥感融合调度法可在限水条件下兼顾产量保持与节水增效，为精准灌溉管理提供实证依据。

主要关键技术方法

研究人员于科罗拉多格里利LIRF砂质壤土农田设32个小区（随机完全区组设计，每年重随机），种植玉米品种DKC51–91RIB，采用线性可变速率喷灌（Variable Rate Irrigation, VRI）系统，灌溉仅限周二、周五，单次上限33 mm，充分灌溉补足100%潜在蒸散（Potential Evapotranspiration, PET），亏缺灌溉在V8–VT和R4–R6阶段限水其余阶段充分灌。四种调度方法为：(1) FAO56-F：ASCE标准Penman-Monteith计算苜蓿参考蒸散ET_r×单作物系数K_c，累积ET_c减有效降水确定灌水量；(2) RZRS（RZWQM2同化LAI）：RZWQM2模拟日PET（Shuttleworth-Wallace方程）与实际蒸散ET_a（Richards方程求解土壤水平衡），同化地面实测或无人机归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）反演的LAI动态更新冠层发育，充分灌补100%累积PET、亏缺灌补65%；(3) SWB1：中子探针测定0–2 m剖面土壤水计算根区土壤水亏缺（Soil Water Deficit, SWD），双作物系数法（K_cb由实测绿度覆盖度f_c算得K_cb=1.10f_c+0.17）估算ET_a，充分灌补至田间持水量（Field Capacity, FC），亏缺灌当水分胁迫系数K_s<0.65触发；(4) SWB2-D：区域卫星能量平衡推求K_cb—积温曲线，FAO-56双系数法算ET_c并乘K_s减负荷，日水平衡判断是否达允许亏缺阈值后灌溉。地上生物量、LAI（LAI-2000/ACCUPAR LP-80及NDVI经验公式推算）、冠层覆盖度（智能手机+Canopeo算法）、土壤水（TDR+中子仪）、气象（CoAgMet GLY04站）全程监测。产量由带GPS测产器的两行联合收割机获取，ET_a由季初末土壤水差+降雨+灌溉估算（忽略深层渗漏与地表径流），WP以产量除以ET_a计。统计分析采用混合效应模型（lme4），灌溉方法为固定效应，中子探孔位置为随机效应，Tukey HSD做多重比较，排除蝗虫损害异常小区。

3. Results（结果）

3.1. Depth and frequency of irrigation water applied（灌溉水量与频次）

三年数据显示，充分灌溉中SWB1-F灌水量最大（2022、2023、2024分别较RZRS-F多约42%、17%、19%），因以回补至FC为目标易过灌；FAO56-F与RZRS-F依大气需水略低。亏缺处理中RZRS-D频次最高（2022年21次、2023与2024年各21次），SWB1-D最少（2022与2024年仅10次且在R4后多无灌溉），SWB2-D居中。所有处理苗期（VE–V8）灌水相同，2023年因雨季未灌。根区土壤水亏缺（Soil Water Deficit, SWD）动态显示充分灌溉各法均将SWD维持在易利用水（Readily Available Water, RAW）附近；亏缺下RZRS-D经频繁部分回补限制SWD超RAW幅度与时间，SWB1-D与SWB2-D出现更久更深亏缺尤其VT与R4–R6期，SWB1-D在后期几乎无灌溉致持续胁迫。

3.2. Leaf area index and biomass（叶面积指数与生物量）

LAI季节动态呈典型单峰，V8启动差异，充分灌溉各法LAI无显著差异（2022年RZRS-F峰值4.6，2023年SWB1-F峰值4.3）；亏缺下RZRS-D维持高于SWB1-D与SWB2-D（P < 0.05）。地上生物量趋势与之匹配：充分灌溉>亏缺灌溉，SWB1-F终期生物量最高对应用水最多，RZRS-D终期生物量高于另两种亏缺法，反映高频少量灌溉减轻胁迫维持碳同化。

3.3. Grain yield and water productivity（籽粒产量与水分生产力）

充分灌溉下灌溉方法对产量（F_2,12.4= 0.04, P = 0.965）与WP（F_2,12.2= 0.06, P = 0.945）无显著影响，FAO56-F、RZRS-F、SWB1-F产量均值分别为13227、13119、13422 kg ha^?1，WP为2.07、2.05、2.12 kg m^?3，两两比较差异不显著（P > 0.94）。亏缺灌溉下方法效应显著：产量（F_2,14.1= 8.06, P = 0.005）与WP（F_2,15.4= 7.81, P = 0.005），RZRS-D产量9711 kg ha^?1、WP 2.11 kg m^?3，较SWB1-D（7890 kg ha^?1，WP 1.76）分别高1821 kg ha^?1（P = 0.009）与0.355 kg m^?3（P = 0.015），较SWB2-D（7093 kg ha^?1，WP 1.56）分别高2618 kg ha^?1（P = 0.033）与0.552 kg m^?3（P = 0.023），SWB1-D与SWB2-D间无显著差异。年份影响充分灌溉产量与WP显著，影响亏缺WP不显著；施氮量正向影响亏缺产量但不改处理间比较结论。

3.4. Crop yield and seasonal evapotranspiration (ET)（产量与季节蒸散关系）

产量—季节实际蒸散（Actual Evapotranspiration, ET_a）呈二次曲线关系（2022 R²=0.81，2023 R²=0.95，2024 R²=0.81）。RZRS-F以较低ET_a获与FAO56-F、SWB1-F相当产量；RZRS-D在近似ET_a范围较SWB法获更高产量，说明其灌溉时机与频次优化了蒸腾占比。

讨论与结论（Conclusions）

讨论指出SWB1-F倾向过灌，FAO56与RZRS依大气需求较节水性；RZRS-D通过高频少量灌溉减少长时胁迫、稳定日蒸腾促冠层恢复，SWB1-D与SWB2-D低频大定额致关键期 prolonged depletion降低LAI与粒数。充分灌溉下三法产量WP相当，RZRS-F省水17%–42%仍保产；亏缺下RZRS-D因更好匹配冠层发育与大气需水、减少蒸发损耗获最优WP（最高达2.39 kg m^?3），相当于每毫米灌水约24 kg籽粒，较SWB法可节水20000–78000 m³/典型52 ha中心支轴系统。研究局限性含2024年LAI由NDVI经验公式估算、生物量采样频次有限、固定周二周五灌溉未测试其他频率。实践启示：模型—实时作物数据融合调度（RZRS）适合半干旱限水区精准农业；土壤水平衡法需密集测墒且亏缺易致胁迫；FAO56可靠但欠实时适应。未来应验证无人机参数并探索模型—预报—遥感集成用于变量灌溉。

结论：三年大田研究表明灌溉调度方法显著影响玉米表现与水分利用效率。融入实测LAI的RZWQM2方法（RZRS）在充分与亏缺灌溉下均取得产量与节水最佳平衡——亏缺下平均产量9711 kg ha^?1、WP 2.11 kg m^?3，充分下13119 kg ha^?1、WP 2.05 kg m^?3。通过作物模型结合实时长势数据与适应性高频灌溉，RZRS在亏缺条件下维持作物生长同时提高水分利用效率，证明基于系统过程的模型调度可增强精准灌溉管理，为水资源稀缺区农业可持续性与资源效率提升提供可行路径。