李秀梅，趙偉霞，李久生，栗巖峰

圓形噴灌機(jī)變量灌溉效益的田間試驗(yàn)評估

李秀梅，趙偉霞，李久生※，栗巖峰

（中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048）

科學(xué)的變量灌溉（Variable Rate Irrigation，VRI）水分管理方法是實(shí)現(xiàn)VRI技術(shù)適時(shí)適量適位水量空間分配功能和提高作物水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE）的關(guān)鍵。為研究變量灌溉水分管理方法的灌溉效益，以冬小麥和夏玉米為供試作物，基于土壤可利用水量（Available soil Water holding Capacity，AWC）將試驗(yàn)田塊劃分為4個(gè)管理區(qū)，每個(gè)管理區(qū)劃分為4個(gè)子區(qū)，分別布置2種常規(guī)噴灌管理（Uniform Rate Irrigation，URI）方法和2種VRI管理方法，對比評估了VRI水分管理方法在節(jié)水、增產(chǎn)、提高WUE，以及改善作物株高、葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）、產(chǎn)量和WUE空間分布均勻性方面的效果。結(jié)果表明，基于各管理區(qū)灌水上限值制定變量灌溉處方圖并根據(jù)氣象預(yù)報(bào)降雨量等級適當(dāng)減少灌水量的VRI水分管理方法最優(yōu)。與常規(guī)噴灌相比，最優(yōu)VRI水分管理方法條件下，冬小麥節(jié)水36%，WUE提高12%；夏玉米節(jié)水40%，WUE提高29%。VRI與常規(guī)噴灌的冬小麥、夏玉米產(chǎn)量均未產(chǎn)生顯著差異，VRI水分管理方法對作物株高、LAI、產(chǎn)量、WUE空間分布均勻性也無明顯影響。研究可為大型噴灌機(jī)VRI管理決策支持系統(tǒng)的建立提供依據(jù)。

灌溉；土壤水分；降水；作物；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)；靜態(tài)處方圖；產(chǎn)量；水分利用效率

0 引 言

合理的變量灌溉（Variable Rate Irrigation，VRI）水分管理方法是實(shí)現(xiàn)變量灌溉技術(shù)適時(shí)、適量、適位水量空間分配功能，提高水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE）的關(guān)鍵措施[1-3]。變量灌溉技術(shù)節(jié)水增產(chǎn)及環(huán)境效應(yīng)研究不充分，同時(shí)變量灌溉管理較常規(guī)噴灌復(fù)雜，導(dǎo)致變量灌溉推廣應(yīng)用速度緩慢[2,4]。建立適宜的變量灌溉水分管理方法并將其作為變量灌溉管理決策支持系統(tǒng)重要組成部分進(jìn)行軟件開發(fā)，是實(shí)現(xiàn)變量灌溉技術(shù)自動(dòng)化管理、用戶一鍵式操作和VRI系統(tǒng)推廣應(yīng)用的重要發(fā)展方向[5-6]。

由于目前變量灌溉系統(tǒng)的使用主要處在科研層面，應(yīng)用案例較少，因此VRI技術(shù)效益評估大多基于模型模擬和田間VRI管理與常規(guī)噴灌（Uniform Rate Irrigation，URI）管理的對比實(shí)現(xiàn)。基于作物生長模型和土壤水量平衡模型的模擬研究結(jié)果表明，與常規(guī)噴灌相比，VRI技術(shù)節(jié)水0～26%[4,7-10]。由于模型模擬研究普遍忽略了灌溉系統(tǒng)實(shí)行VRI管理的時(shí)間限制，假設(shè)可以隨時(shí)灌溉，并假定用戶熟識水分生產(chǎn)函數(shù)、作物騰發(fā)規(guī)律以及土壤特性等參數(shù)，模擬得到的作物水肥響應(yīng)和節(jié)水增產(chǎn)等效果與實(shí)際情況仍存在一定差異。自2006年開始，VRI節(jié)水增產(chǎn)效益評估從模擬研究逐步擴(kuò)展到了田間試驗(yàn)研究[11-13]。不同生態(tài)區(qū)作物和水分管理方法間的田間試驗(yàn)研究結(jié)果表明，VRI在改善輕質(zhì)土壤中作物產(chǎn)量及其空間分布均勻性[14]、增產(chǎn)調(diào)質(zhì)[15-16]及減少水氮淋失[17-18]等方面發(fā)揮了優(yōu)勢，同時(shí)也有一些田間試驗(yàn)研究結(jié)果指出，VRI在節(jié)水、增產(chǎn)和提效等方面優(yōu)勢不夠明顯[11,19-21]。

因?yàn)閂RI技術(shù)的效益評估均以URI處理為對照，VRI技術(shù)的節(jié)水增產(chǎn)效益與對照處理的選擇及其管理模式密切相關(guān)。例如，Oliveira等[8]模擬研究表明，當(dāng)使用面積加權(quán)平均土壤可利用水量（Available soil Water holding Capacity，AWC）的面積加權(quán)平均值制定VRI灌溉制度時(shí)，VRI和URI處理的灌水量無顯著差異；當(dāng)VRI處理灌溉制度基于最低AWC管理區(qū)制定時(shí)，VRI處理的馬鈴薯產(chǎn)量最高。另外，VRI效益與氣候條件密切相關(guān)。Evans等[22]認(rèn)為，在干旱半干旱氣候條件下，VRI的潛在效益主要集中在使用非充分灌溉解決長期的干旱缺水問題，而濕潤半濕潤地區(qū)則包括充分利用作物生育期內(nèi)時(shí)空變異性較大的降水，盡可能將短期作物受旱引起的減產(chǎn)損失降到最低。本文作者所在團(tuán)隊(duì)根據(jù)華北平原冬小麥、夏玉米生育期內(nèi)降水量的不同，以及整個(gè)田塊內(nèi)土壤持水能力的空間變異性，自2013年開始應(yīng)用自主研發(fā)的國內(nèi)首套VRI系統(tǒng)開展田間試驗(yàn)研究[10]，2017年基于土壤水分空間變異的VRI管理對作物產(chǎn)量及節(jié)水效果的研究表明，不同管理區(qū)基于相同下限不同灌水日期的VRI管理方法節(jié)水增產(chǎn)效益并不明顯[20]；2018年針對半濕潤氣候條件下的夏玉米，提出了綜合利用土壤特性和未來降水預(yù)報(bào)信息的VRI實(shí)時(shí)水分管理方法[23]；2019年針對半干旱氣候條件下的冬小麥，以整個(gè)田塊WUE最高為目標(biāo)，提出了非充分VRI管理方法，獲得了不同管理區(qū)的適宜變量灌水比例[24]，但是這種基于不同管理區(qū)作物水分生產(chǎn)函數(shù)推薦變量灌水比例的方法需要結(jié)合具體的土壤、作物、氣候條件開展試驗(yàn)，缺乏直接推廣應(yīng)用性。

為了實(shí)現(xiàn)VRI管理決策支持系統(tǒng)的開發(fā)，需要提供具有普適性的水分管理方法。因此，從充分挖掘不同分區(qū)作物水分生產(chǎn)潛力和節(jié)能的角度出發(fā)，本文提出了在同一灌水日期基于各管理區(qū)適宜灌水上下限值進(jìn)行VRI管理的理念，以最小AWC區(qū)的土壤含水率和整個(gè)田塊內(nèi)的平均土壤含水率為基礎(chǔ)的URI水分管理，以作者團(tuán)隊(duì)提出的上述冬小麥和夏玉米VRI水分管理方法為對照，一方面通過作物生長響應(yīng)驗(yàn)證基于各管理區(qū)適宜灌水上下限值進(jìn)行VRI管理的可行性，另一方面對比評估不同VRI水分管理方法的節(jié)水增產(chǎn)效益，以期為大型噴灌機(jī)VRI管理決策支持系統(tǒng)的建立提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)在河北省涿州市東城坊鎮(zhèn)進(jìn)行（39°27′N，115°51′E，海拔42 m）。該試驗(yàn)場位于河北省中部，屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)區(qū)，大陸性季風(fēng)氣候特點(diǎn)明顯。多年平均降水量563.3 mm，其中7—9月份夏玉米生育期降水量約占全年降水量的70%，年平均溫度11.6 ℃，試驗(yàn)場地質(zhì)構(gòu)造屬太行山山洪沖積扇。

試驗(yàn)區(qū)為圓形噴灌機(jī)VRI系統(tǒng)控制區(qū)域的1/4，面積1.64 hm2。將試驗(yàn)區(qū)用12 m×12 m的網(wǎng)格（110個(gè)）剖分取樣測量后，基于AWC將試驗(yàn)區(qū)劃分為4個(gè)管理區(qū)，如圖1所示。1～4區(qū)0～0.6 m田間持水量c1（c1中c為田間持水量，1為管理區(qū)，下同）、c2、c3、c4分別為0.21、0.22、0.23和0.25 cm3/cm3，整個(gè)田塊的平均c為0.23 cm3/cm3；1～4區(qū)0～1.0 m深度AWC變化范圍依次為152～161、>161～171、>171～185、>185～205 mm。土壤性質(zhì)沿垂直剖面表現(xiàn)出不同的分層特征，1區(qū)土壤砂粒體積百分?jǐn)?shù)隨深度增加呈明顯增加趨勢；2區(qū)土壤砂粒和黏粒體積百分?jǐn)?shù)隨深度變化較??；3區(qū)0.2～0.4 m土層存在明顯的黏土夾層；4區(qū)40 cm以下土層主要為南水北調(diào)管道工程開挖后回填的砂礫石[25]。土壤類型（美國制）以壤土（58%）和砂壤土（40%）為主。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

供試作物分別為冬小麥（L.，濟(jì)麥22）和夏玉米（L.，鄭單958）。冬小麥行距15 cm，播種量為375 kg/hm2，2017年10月12日播種，2018年6月9日收獲。夏玉米于2018年6月16日播種，行距60 cm，株距21 cm，9月26日收獲。

冬小麥和夏玉米試驗(yàn)均考慮土壤特性和水分管理方法2個(gè)因素，1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)和4區(qū)（Z1、Z2、Z3、Z4）沿噴灌機(jī)桁架和行走方向等分為4個(gè)子區(qū)，分別隨機(jī)設(shè)置2個(gè)URI處理（U1、U2）和2個(gè)VRI處理（V1、V2），共16個(gè)試驗(yàn)處理（圖1）。

注：URI和VRI分別為常規(guī)噴灌和變量灌溉處理；Vw2和Vm2分別為冬小麥和夏玉米V2處理。

在U1處理的4個(gè)子區(qū)內(nèi)（Z1U1、Z2U1、Z3U1、Z4U1），灌水日期基于AWC均值最小的1區(qū)（Z1U1處理）土壤含水率進(jìn)行判斷，當(dāng)土壤含水率到達(dá)冬小麥和夏玉米灌水下限值0.66c1和0.70c1時(shí)進(jìn)行灌溉，4個(gè)子區(qū)內(nèi)灌水定額相同，冬小麥孕穗期（5月1日）之前采用20 mm，之后采用30 mm，夏玉米整個(gè)生育期灌水定額均為20 mm。

在U2處理的4個(gè)子區(qū)內(nèi)（Z1U2、Z2U2、Z3U2、Z4U2），灌水日期基于4個(gè)子區(qū)內(nèi)的平均土壤含水率進(jìn)行判斷，當(dāng)土壤含水率到達(dá)冬小麥和夏玉米灌水下限值0.66c和0.70c時(shí)進(jìn)行灌溉，灌水定額與U1處理相同。

為了驗(yàn)證基于各管理區(qū)適宜灌水上下限值進(jìn)行VRI管理的可行性，并進(jìn)一步研究同時(shí)適用于冬小麥和夏玉米的變量灌溉水分管理方法，設(shè)置了V1處理。在V1處理的4個(gè)子區(qū)內(nèi)（Z1V1、Z2V1、Z3V1、Z4V1），灌水日期確定方法同U1處理，即根據(jù)Z1V1處理土壤含水率是否達(dá)到灌水下限值進(jìn)行判斷，各子區(qū)灌水定額根據(jù)該區(qū)灌水上限與土壤實(shí)測含水率的差值確定，冬小麥灌水上限參考2016和2017年試驗(yàn)結(jié)果[24]設(shè)置為0.75ci（i=1，2，3，4），夏玉米灌水上限設(shè)為田間持水量。

根據(jù)冬小麥和夏玉米生育期內(nèi)降水量的不同特征分別設(shè)置Vw2和Vm2處理。在冬小麥生育期內(nèi)，4個(gè)子區(qū)（Z1Vw2、Z2Vw2、Z3Vw2、Z4Vw2）的灌水日期相同，灌水日期基于Z1Vw2處理的土壤含水率是否達(dá)到灌水下限值0.66c1判斷。Z1Vw2子區(qū)的灌水定額與U1處理相同，Z2Vw2～Z4Vw2子區(qū)的灌水定額根據(jù)各管理區(qū)水分利用效率均最大的田間試驗(yàn)獲得，即Z1Vw2子區(qū)灌水定額的84%、99%和68%[24]。在夏玉米生育期內(nèi)，Vm2處理灌水方式同V1處理，但灌溉處方圖需綜合未來3 d降水預(yù)報(bào)信息進(jìn)行調(diào)整，即當(dāng)預(yù)報(bào)為有大雨及以上降雨、中雨、小雨及以下降雨時(shí)，灌水量分別減少40%、20%和0[26]。

為了判斷灌水日期，根據(jù)土壤水分傳感器布設(shè)原理[27-28]，冬小麥和夏玉米試驗(yàn)時(shí)，1區(qū)、3區(qū)和4區(qū)每個(gè)子區(qū)內(nèi)分別選擇2個(gè)直接代表0～40 cm平均土壤含水率的點(diǎn)，2區(qū)各子區(qū)選擇3個(gè)代表點(diǎn)，在每代表點(diǎn)所在的12 m×12 m的網(wǎng)格中心位置布置Trime-T3探管，共36個(gè)探管。探管埋設(shè)及布置見圖2。試驗(yàn)中，每次灌水3 d后開始逐日測量0～40 cm土壤含水率，以確定下次灌水日期。

所有處理采用相同的施肥方式和施肥量。冬小麥?zhǔn)㎞量為175 kg/hm2，P2O5為94 kg/hm2，K2O為30 kg/hm2。其中64 kg/hm2純N和全部的磷、鉀肥均以底肥施入土壤，所用肥料為長效型摻混肥料（N-P2O5-K2O含量分別為17-25-8，代表質(zhì)量分?jǐn)?shù)，下同）；剩余N量在拔節(jié)期追施尿素。夏玉米施N量為228.6 kg/hm2，P2O5為79 kg/hm2，K2O為79 kg/hm2。其中79 kg/hm2N和全部的P2O5、K2O均以底肥施入土壤，所用肥料為復(fù)混肥料（N-P2O5-K2O含量分別為18-18-18）；剩余N量在夏玉米大喇叭口期追施尿素。

圖2 冬小麥和夏玉米生育期內(nèi)土壤水分傳感器布置圖

1.3 指標(biāo)測定與計(jì)算

冬小麥和夏玉米生育期內(nèi)，分別測量株高和葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）。測量開始前，隨機(jī)選取長勢均勻的冬小麥或夏玉米3株進(jìn)行掛牌標(biāo)記，作為一個(gè)取樣點(diǎn)，布置在Trime-T3探管埋設(shè)位置附近，2種作物均設(shè)置36個(gè)取樣點(diǎn)。利用鋼卷尺對標(biāo)記植株的株高值進(jìn)行測量，每隔10 d測量1次，冬小麥和夏玉米的測量時(shí)間段分別為4月17日－5月26日和7月19日－9月17日。冬小麥和夏玉米LAI均采用長寬系數(shù)法[29]測量，冬小麥采樣時(shí)每個(gè)取樣點(diǎn)附近隨機(jī)選取3行×0.15 m的植株樣品帶回實(shí)驗(yàn)室，隨機(jī)選擇其中10株對所有綠葉的長寬進(jìn)行測量；夏玉米對標(biāo)記植株進(jìn)行測量，系數(shù)均取為0.75。分別計(jì)算不同處理整個(gè)生育期作物生長指標(biāo)均值及其變異系數(shù)。

冬小麥和夏玉米收獲前進(jìn)行人工采樣測產(chǎn)。測量冬小麥產(chǎn)量時(shí)，分別在每個(gè)處理的各網(wǎng)格內(nèi)選取具有代表性的長勢均勻的1 m×1.05 m的樣方1個(gè)，人工脫粒后烘干計(jì)產(chǎn)。夏玉米產(chǎn)量測量時(shí)，樣方面積為1.2 m×1.26 m，人工脫粒后烘干計(jì)產(chǎn)。

水分利用效率（WUE，kg/m3）為單位面積籽粒產(chǎn)量（kg/hm2）與耗水量ETa（mm）的比值，計(jì)算方法如式（1）所示：

WUE=0.1/ETa（1）

ETa=+?RO+CR+Δ?DP（2）

式中為生育期內(nèi)灌水量，mm；為生育期內(nèi)有效降水量，mm；RO為徑流量，mm，本試驗(yàn)為噴灌試驗(yàn)，灌溉定額較小，RO近似為0；CR為生育期內(nèi)地下水補(bǔ)給量，mm，由于試驗(yàn)區(qū)地下水埋深約為50 m，因此CR忽略不計(jì)；Δ為生育期初期和末期0～100 cm土層深度土壤含水率動(dòng)態(tài)變化，mm；DP為深層滲漏量，mm，由于在連續(xù)較大降雨量條件下，玉米生育期內(nèi)的深層滲漏量也僅有21 mm[18]，因此DP忽略不計(jì)。

1.4 數(shù)據(jù)分析

所有數(shù)據(jù)均采用SPSS 17.0軟件（IBM，New York，US）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用單因素方差分析評價(jià)水分管理方法對冬小麥和夏玉米株高、LAI、產(chǎn)量和WUE的影響；采用Duncan多重比較確定各處理的均值差異。

2 結(jié)果與分析

2.1 變量灌溉管理節(jié)水效果

冬小麥和夏玉米生育期內(nèi)降水量和不同管理區(qū)URI和VRI處理灌水量如圖3所示，4個(gè)子區(qū)的平均累計(jì)灌水量如表1所示。冬小麥生育期內(nèi)共降水31次，其中小雨30次、中雨1次，總降水量96.4 mm，屬于干旱年[30]。夏玉米生育期內(nèi)共降水26次，總降水量227 mm，其中小、中、大雨分別為21次、2次和3次。

冬小麥生育期內(nèi)，為滿足施肥需求，4月12日各處理均灌水20 mm。在常規(guī)噴灌處理，因?yàn)楣嗨掌诘呐袛嘁罁?jù)不同，U1和U2處理的灌溉日期不完全一致，4個(gè)子區(qū)內(nèi)的累計(jì)灌水量算術(shù)平均值（以下簡稱均值）分別為213和220 mm。在變量灌溉V1處理，不同管理區(qū)的累計(jì)灌水量差異較大，變化范圍為101～170 mm，均值為141 mm，分別較U1和U2處理低34%和36%。在變量灌溉Vw2處理，累計(jì)灌水量均值為172 mm，分別較U1和U2處理低19%和22%。與Vw2處理相比，根據(jù)不同管理區(qū)實(shí)時(shí)土壤含水率值進(jìn)行灌溉管理的V1處理節(jié)水效果更明顯，V1處理比Vw2處理節(jié)水18%，這與在本田塊4個(gè)管理區(qū)內(nèi)基于相同的灌水下限和灌水定額開展的冬小麥變量灌溉水分管理試驗(yàn)中有關(guān)VRI不節(jié)水的結(jié)論[22]不同，表明基于不同管理區(qū)灌水上下限或基于不同管理區(qū)歷史WUE函數(shù)推薦的灌水比例進(jìn)行冬小麥VRI管理時(shí)，均可實(shí)現(xiàn)節(jié)水目的。

圖3 冬小麥和夏玉米生育期內(nèi)常規(guī)噴灌和變量灌溉處理降水量和灌水量

夏玉米生育期內(nèi)，U1、U2、V1和Vm2處理的4個(gè)子區(qū)累計(jì)灌水量均值分別為120、220、278和131 mm（表1）。與冬小麥類似，U2處理累計(jì)灌水量高于U1處理，且二者之間差值為100 mm，遠(yuǎn)高于冬小麥的灌水量差值7 mm，這與其他學(xué)者基于最小AWC管理區(qū)進(jìn)行灌溉決策時(shí)灌水量最大的結(jié)論不同[3]，主要與不同管理區(qū)較大的土壤剖面分層特征差異對土壤水分運(yùn)移的影響有關(guān)。受20～40 cm土層土壤剖面黏土夾層的影響，具有較大AWC的3區(qū)0～0.4 m土層土壤含水率明顯低于其他管理區(qū)[24]，使得基于田塊所有管理區(qū)平均土壤含水率進(jìn)行灌溉決策的U2處理累計(jì)灌水量高于基于最小AWC管理區(qū)的U1處理，且這種差異隨降水（灌水）量增加而增大。在VRI處理內(nèi)，夏玉米Z1V1處理累計(jì)灌水量均值為347 mm，較Z1V2處理多灌水248 mm（圖3）。與常規(guī)噴灌相比，V1處理累計(jì)灌水量均值分別比U1和U2高132%和27%，Vm2處理累計(jì)灌水量均值比U1處理高9%，較U2處理低40%；與V1處理相比，Vm2處理累計(jì)灌水量均值減少了53%。這表明夏玉米生育期內(nèi)制定灌溉制度時(shí)，需要充分考慮頻繁的降水，并需結(jié)合降雨預(yù)報(bào)信息適當(dāng)推遲灌水時(shí)間或減少灌水定額。

表1 冬小麥和夏玉米不同處理累計(jì)灌水量

2.2 變量灌溉對作物生長及其均勻性的影響

在測量時(shí)間段內(nèi)，不同處理間冬小麥和夏玉米的株高、LAI均值方差分析及變異系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。2種作物不同處理株高產(chǎn)生顯著差異的次數(shù)均多于LAI。冬小麥U1處理株高在生育初期和中期分別顯著高于Vw2和U2處理；夏玉米U2處理株高在生育中期顯著高于其他處理；2種作物其他生育期各處理株高均無顯著差異。除夏玉米生育中期U2處理LAI顯著高于Vm2處理外，夏玉米其他處理和冬小麥所有處理LAI值均無顯著差異。

4個(gè)灌水處理不同生育期冬小麥株高變異系數(shù)變化范圍為0.07～0.18，呈弱變異～中等變異程度，LAI變異系數(shù)變化范圍為0.27～0.73，呈中等變異程度，最高的株高和LAI變異系數(shù)均出現(xiàn)在Vw2處理。與冬小麥相似，夏玉米株高變異系數(shù)均小于LAI，但最高的株高和LAI變異系數(shù)均出現(xiàn)在U1處理。變異系數(shù)在生育期內(nèi)的變化表明，除冬小麥株高變異系數(shù)在生育期內(nèi)無明顯變化外，水分管理措施均改善了株高和LAI的空間分布均勻性。與U1和U2處理相比，V1和V2處理冬小麥和夏玉米株高和LAI的空間變異程度并沒有明顯降低，這與其他學(xué)者的研究結(jié)果類似[7-8,27]，即VRI水分管理并未明顯降低作物生長指標(biāo)的空間分布均勻性。

2.3 變量灌溉對作物產(chǎn)量及水分利用效率影響

表3給出了不同處理間冬小麥和夏玉米的產(chǎn)量均值方差分析及變異系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。隨各處理累計(jì)灌水量均值的增大，冬小麥和夏玉米各處理平均產(chǎn)量之間無顯著水平差異（>0.05）。由產(chǎn)量的變異系數(shù)可知，各水分管理方法處理的產(chǎn)量均呈中等變異程度（冬小麥為0.22～0.27；夏玉米為0.11～0.13）。冬小麥產(chǎn)量的變異系數(shù)均高于株高，夏玉米產(chǎn)量變異系數(shù)整體低于生育前期但高于生育后期株高的變異系數(shù)；2種作物產(chǎn)量變異系數(shù)均小于LAI的變異系數(shù)。與URI相比，VRI處理的產(chǎn)量變異系數(shù)雖然整體有所降低，但差異較小，這表明變量灌溉水分管理方法對冬小麥和夏玉米產(chǎn)量空間分布均勻性的影響不明顯。

表2 冬小麥生長指標(biāo)方差分析及其變異系數(shù)

注：不同小寫字母表示同上指標(biāo)不同處理間差異顯著（<0.05）。下同。

Note: Different small letters indicate significant difference among treatments (<0.05). Same as below.

表3 作物產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)分析及其變異系數(shù)

各水分管理方法處理的作物耗水量（ETa）及WUE均值方差分析及變異系數(shù)如表4所示。與產(chǎn)量類似，ETa基本隨各處理累計(jì)灌水量的增加而增大，夏玉米U1和Vm2處理WUE顯著高于U2和V1。與常規(guī)噴灌處理相比，冬小麥V1處理WUE較U1和U2處理分別高9%和12%，Vw2處理WUE較U1和U2處理分別高23%和27%。夏玉米V1處理則分別比 U1和U2處理低25%和8%，Vm2處理WUE高于URI處理，比 U1和U2處理分別高5%和29%。

表4 作物水分利用效率統(tǒng)計(jì)分析及其變異系數(shù)

與產(chǎn)量和LAI的變異系數(shù)類似，各水分管理方法處理間的冬小麥和夏玉米WUE均呈中等變異程度，且冬小麥變異性大于夏玉米，表明作物生育期內(nèi)較大的降雨會減輕由土壤供水能力空間變異和水分管理差異引起的作物耗水、生長和產(chǎn)量的空間分布差異。

3 結(jié) 論

為了分析變量灌溉（Variable Rate Irrigation，VRI）水分管理效益，以冬小麥和夏玉米為研究對象，對比分析了2種VRI管理方法和常規(guī)噴灌（Uniform Rate Irrigation，URI）管理方法在節(jié)水、增產(chǎn)、提高作物生長和產(chǎn)量空間分布均勻性等方面的效果，主要結(jié)論如下：

1）冬小麥生育期內(nèi)，與各管理區(qū)內(nèi)設(shè)置不同灌水比例的Vw2處理相比，基于各管理區(qū)灌水上下限值制定灌水定額的V1處理節(jié)水效果更明顯，V1比Vw2處理節(jié)水18%。夏玉米生育期內(nèi)，與基于各管理區(qū)灌水上下限值制定灌水定額的V1處理相比，結(jié)合降雨預(yù)報(bào)信息對灌水量進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整的Vm2處理節(jié)水效果更明顯，節(jié)水量可達(dá)53%。表明基于管理區(qū)灌水上下限值和降水預(yù)報(bào)信息是最優(yōu)的變量灌溉管理方法。

2）與基于所有管理區(qū)土壤含水率均值進(jìn)行灌溉決策的常規(guī)噴灌相比，最優(yōu)VRI水分管理?xiàng)l件下，冬小麥節(jié)水36%，WUE提高12%；夏玉米節(jié)水40%，WUE提高29%，且WUE差異達(dá)到了顯著水平。

3）VRI和URI處理之間的冬小麥、夏玉米產(chǎn)量均未產(chǎn)生顯著差異，且VRI水分管理方法對作物株高、葉面積指數(shù)、產(chǎn)量、WUE空間分布均勻性無明顯影響。

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Field study on the benefits of the variable rate irrigation strategies for a center pivot system

Li Xiumei, Zhao Weixia, Li Jiusheng※, Li Yanfeng

(,,100048,)

Potential production benefits can be expected to easily quantify for the Variable Rate Irrigation (VRI) over the conventional Uniform Rate Irrigation (URI) systems in a given field. An e?ective VRI management can greatly contribute to the investment in the systems. In this study, a field test was conducted from October 2017 to September 2018 during the growing seasons of winter wheat and summer maize in Zhuozhou (39°27?N and 115°51? E), Hebei Province, China. The mean annual temperature and precipitation were 11.6°C, and 563.3 mm, respectively, particularly with more than 70% probability between July and September. The VRI system was set as a center pivot with three-span 140 m long with an overhang. Variable-rate water was applied along the lateral and travel direction. A control system was also used to control the duty cycle of a solenoid valve ahead of each sprinkler, and the travel speed of the center pivot. One 1.64-hm2quadrant irrigated by the VRI system was delineated into four management zones (zones 1 to 4) with the available soil water holding capacity (AWC). Among them, two conventional sprinkler URI strategies (U1 and U2 treatments), and two VRI strategies (V1 and V2 treatments) were arranged in the four sub-zones for each management zone. The mean soil water contents were daily measured to determine the irrigation date in the treatments of U1, V1 and V2 in zone 1 with the lowest AWC values. Furthermore, the average soil water content was approximately represented at 0-0.4 m depths. Particularly, the mean soil water contents were measured for the four management zones in the U2 treatment. The irrigation was triggered, when the measured soil water content dropped close to 66% and 70% of the field capacity for the winter wheat and summer maize, respectively. The same application was adopted for the two URI treatments. Specifically, the 20 and 30 mm depths were set before and after the booting stage for the winter wheat, respectively, whereas, the 20 mm depths were for the summer maize. The application depth was equal to the consumption of soil water calculated from the upper limit value and the measured soil water content for the V1 treatments. In the V2 treatments of winter wheat, 84%, 99%, and 68% of the rate in zone 1 were recommended for zones 2, 3, and 4, respectively, where the deliver depth for zone 1 was the same as the URI treatments. The V2 treatments of summer maize were also combined with the V1 treatments and the rain forecast. The applied water decreased by 0%, 20%, and 40% for the light (less than 10 mm), moderate (between 10 and 25 mm), and heavy rain (more than 25 mm), respectively, according to the forecast report from the National Meteorological Center of China Meteorological Administration. There were some positive effects of VRI strategies on water-saving, yield, and WUE, spatial distribution of plant height, and Leaf Area Index (LAI). Results showed that the VRI strategy was an optimal way of irrigation management, according to the upper limit value and the meteorological forecast rainfall level. Compared with the URI, the irrigation amount of the optimal VRI strategy was reduced by 31%, and 40%, while the WUE values increased by 6%, and 27% for the winter wheat and summer maize, respectively. There was no significant difference between the VRI and URI strategies in the yield for the winter wheat and summer maize. Besides, no significant effect was found on the spatial distribution of plant height, LAI, yield, and WUE. Therefore, the irrigation prescription maps can be expected to serve as the VRI management, according to the soil water content and meteorological forecast about rainfall, particularly more suitable for both the semi-arid and semi-humid climates.

irrigation; soil water content; rainfall; crops; precision agriculture; static prescription maps; yield; water use efficiency

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.008

S274.3

A

1002-6819(2022)-21-0060-07

李秀梅，趙偉霞，李久生，等. 圓形噴灌機(jī)變量灌溉效益的田間試驗(yàn)評估[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(21)：60-66.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.008 http://www.tcsae.org

Li Xiumei, Zhao Weixia, Li Jiusheng, et al. Field study on the benefits of the variable rate irrigation strategies for a center pivot system[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 60-66. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.008 http://www.tcsae.org

2022-05-28

2022-08-10

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目基金項(xiàng)目（51979289）；流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自由探索課題項(xiàng)目（SKL2022TS03）

李秀梅，博士生，研究方向?yàn)楣?jié)水灌溉理論與技術(shù)。Email：lixiumei11126@126.com

李久生，研究員，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣?jié)水灌溉理論及技術(shù)。Email：lijs@iwhr.com