基于气候变化的黄河三角洲非主粮作物需水规律研究

曹丹; 易秀; 陈小兵; 咸敬甜; 胡秋丽

doi:10.19336/j.cnki.trtb.2021120301

基于气候变化的黄河三角洲非主粮作物需水规律研究

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021120301

曹丹^{1, 2,},
易秀²,
陈小兵^1, ,,
咸敬甜^{1, 3},
胡秋丽⁴

1.
中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室，山东烟台 264003
2.
长安大学水利与环境学院，旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室，陕西西安 710061
3.
烟台大学环境与材料工程学院，山东烟台 264005
4.
鲁东大学资源与环境工程学院，滨海生态水文过程与环境安全实验室，山东烟台 264025

基金项目: 国家自然科学基金委员会-山东省人民政府联合基金（U180215)，国家重点研发计划项目（2019YFD1002702）和中国科学院STS项目（KFZD-SW-112-4）资助

详细信息

作者简介:
曹丹：曹　丹（1997−），女，甘肃庆阳人，硕士研究生，研究方向为环境工程。E-mail: cd1927@foxmail.com

通讯作者:
E-mail: xbchen@yic.ac.cn

中图分类号: S274.4
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出版历程
- 收稿日期: 2021-12-07
- 录用日期: 2022-03-18
- 修回日期: 2022-03-11
- 刊出日期: 2022-06-17

Water Requirement of Non-Staple Crops in the Yellow River Delta Based on Climate Change

CAO Dan^{1, 2
,},
YI Xiu²,
CHEN Xiao-bing^{1
, ,},
XIAN Jing-tian^{1, 3},
HU Qiu-li⁴

1.
Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Restoration, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
2.
Key Laboratory of Underground Hydrology and Ecological Effects in Arid Areas, School of Water Conservancy and Environment, Chang'an University, Xi'an 710061, China
3.
School of Environment and Materials Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China
4.
School of Resources and Environmental Engineering, Ludong University, Coastal Ecological Hydrological Process and Environmental Security Laboratory, Yantai 264025, China

摘要

摘要: 目的为保障黄河三角洲地区的生态安全和高质量发展，需“适水种植”调整作物结构，缩减农业用水占比，留足生态用水。方法基于气象站2006 ~ 2019年的实测气象资料，分析研究区降水和气温的变化趋势，利用Hargreaves-Samani法和FAO作物系数法估算当地7种非主粮作物各生育阶段及全生育期内的作物蒸散量，并结合有效降水量和淋洗需水量的计算得到典型干旱年和湿润年以及多年平均的灌溉需水量。结果黄河三角洲年降水量变化趋势不显著，春、秋和冬季的降水量呈现下降趋势，而夏季降水量呈上升趋势；年均气温呈现逐年上升趋势，夏季平均气温上升趋势最为显著。研究区非主粮作物灌溉需水由高到低分别为甜高粱、枸杞、黑麦草、苜蓿、菊芋、田菁和谷子，典型干旱年中7种作物均需补充灌溉，典型湿润年中谷子、田菁、菊芋和苜蓿降水量有盈余，平均年份中谷子和田菁降水量有盈余。结论作物各生育阶段的有效降水量分配不均，生育期内总降水量有盈余的情况下某些生育阶段依然会处于水分亏缺状态。研究结果可为该地区作物种植结构调整和灌溉制度优化提供参考依据。
- 农业种植结构 /
- 黄河三角洲 /
- 水分盈亏 /
- 灌溉需水量 /
- 气候变化
Abstract: Objective To ensure the ecological security and high-quality development of the Yellow River Delta, it is necessary to adjust the crop structure, reduce the proportion of agricultural water and leave enough ecological water. Methods Based on the measured meteorological data of the meteorological station from 2006 to 2019, the variation trend of precipitation and temperature in this area was analyzed, and the evapotranspiration of 7 local non-staple crops in each growth stage and the whole growth period was estimated by using Hargreaves Samani method and FAO crop coefficient method. Combined with the calculation of effective precipitation and leaching water demand, the average irrigation water demand in typical dry and humid years was obtained. Results The results showed that the annual precipitation in the Yellow River Delta has no significant change trend, the precipitation in spring, autumn, and winter showed a downward trend, while the precipitation in summer showed an upward trend. The average annual temperature showed an upward trend year by year. The upward trend of average temperature in summer was the most significant, while the changing trend of temperature in winter was not significant. The irrigation water requirements of non-staple crops in the study area were sweet sorghum > medlar > ryegrass > alfalfa > Jerusalem artichoke > Sesbania > millet. In typical dry years, all 7 crops needed supplementary irrigation. In typical wet years, the precipitation for millet, Sesbania, Jerusalem artichoke and alfalfa was surplus, and in average years, the precipitation for millet and Sesbania was surplus. Conclusion The distribution of effective precipitation in each growth stage of crops is uneven. When there is a surplus of total precipitation in the growth period, some growth stages will still be in a state of water deficit. The research results can provide a reference basis for crop planting structure adjustment and irrigation system optimization in this area.
- Agricultural planting structure /
- The Yellow River Delta /
- Water profit and loss /
- Irrigation water demand /
- Climate change

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图 1 研究区降水量和气温的多年平均情况

Figure 1. Averages of precipitation and temperature in the study area

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图 2 2006 ~ 2019年均降水量和年均气温变化特征

Figure 2. Variation characteristics of annual precipitation and annual average temperature from 2006 to 2019

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图 3 2006 ~ 2019年四季降水和气温变化特征

Figure 3. Variation characteristics of precipitation and temperature in four seasons in the study area from 2006 to 2019

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图 4 2006 ~ 2019年蒸发量及干旱指数变化

Figure 4. Variation of evaporation and drought index from 2006 to 2019

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图 5 不同年型蒸发量变化

Figure 5. Variation of evaporation in different year types

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图 6 作物不同年型灌溉需水量

Figure 6. Irrigation water demand of crops in different year types

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图 7 水分盈亏曲线

Figure 7. Water profit and loss curve

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表 1 FAO作物生育期及标准作物系数

Table 1. FAO crop growth period and standard crop coefficient

作物 Crop	播种月份 Sowing month	收获月份 Harvest month	作物各生育阶段天数（天）^a Days at each growth stage of crops (d)^a				作物系数^b Crop coefficient ^b
作物 Crop	播种月份 Sowing month	收获月份 Harvest month	S1	S2	S3	S4	K_ini	K _mid	K_end
苜蓿^c	6	12	10	15	15	10	0.4	0.95	0.9
苜蓿^c	6	12	5	10	10	10	0.4	0.95	0.9
甜高粱	3	7	20	35	45	30	0.3	1.20	1.05
田菁^d	5	8	40	20	30	15	0.4	1.15	0.55
黑麦草^c	3	8	10	15	15	10	0.95	1.05	1.0
黑麦草^c	3	8	5	10	10	5	0.95	1.05	1.0
菊芋^d	4	9	50	40	50	40	0.5	1.10	0.95
枸杞^d	3	7	35	40	40	30	0.6	1.15	0.8
谷子	6	9	15	25	40	25	0.3	1.00	0.3
注：^aS1、S2、S3、S4分别表示作物初始生长期、快速发育期、生育中期和生育后期的天数。^bK _ini表示初始生长期的平均K_c，K _mid表示生育中期的平均K_c，K_end表示生育后期的K_c。^c苜蓿和黑麦草在按生育期内刈割4次进行估算，即每刈割一次则终止一个“亚”生长期和相关的K_c曲线，并开始下一个新的“亚”生长期和相关的K_c曲线，整个生长期的K_c曲线是与每个亚周期相关的一系列K_c曲线的总和。^d田菁、菊芋、枸杞没有可参考的作物系数，而同一科目的植物在株高、叶面积、地面覆盖、气孔行为和水分管理方面存在相似性，因此K_c方面也有一定的相似性^[28]，本文依据其各自所属植物科目估算K_c。

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表 2 作物耐盐性阈值

Table 2. Salt tolerance threshold of crops

作物 Crop	耐盐度阈值EC_t / (dS m⁻¹) Salinity tolerance threshold	EC_d / (dS m⁻¹)	耐盐度定性等级^* Qualitative grade of salinity tolerance*
苜蓿	2.0	9.1	MS
甜高粱	6.8	33.1	MT
田菁	2.3	10.6	MS
黑麦草	5.6	27.1	MT
菊芋	5.0	24.1	MT
枸杞	5.0	24.1	MT
谷子	2.0	9.1	MS
注：^*MS，表示中度盐敏感；MT，表示中度盐耐受。

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表 3 2006-2019年惠民站不同年份及季节的降水和气温变化特征

Table 3. Variation characteristics of precipitation and temperature at Huimin station in different years and seasons from 2006 to 2019

指标 Index	时间尺度 Time scale	最小值 Minimum	最大值 Maximum	平均值 Average	标准差 Standard deviation	变异系数（%） Coefficient of variation	MK-z
降水量( mm)	年	444.60	827.90	605.42	134.63	22.23	0
	春	47.10	178.80	88.14	42.85	48.62	−0.66
	夏	221.00	711.20	425.14	156.33	36.77	0.33
	秋	26.67	143.10	71.68	39.81	55.54	−1.09
	冬	5.15	32.00	16.28	8.31	51.04	−0.44

平均气温 (℃)	年	12.10	14.70	13.74	0.83	6.04	1.92^**
	春	12.54	16.59	14.76	1.14	7.72	1.86^**
	夏	25.49	27.56	26.22	0.58	2.21	2.80^***
	秋	13.37	15.47	14.37	0.67	4.66	1.09
	冬	−2.51	1.38	−0.27	1.16	−429.63	0
注：^表示通过置信度95%的显著性检验，^*表示通过置信度99%的显著性检验。

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表 4 不同年型降水和气温特征

Table 4. Characteristics of precipitation and temperature in different year types

指标 Index	时间尺度 Time scale	典型干旱年 Typical drought year	典型湿润年 Typical wet year	多年平均值 Average
降水量(mm)	年	459.50	827.90	605.42
	春	61.00	47.10	88.14
	夏	351.60	711.20	425.14
	秋	31.30	49.20	71.68
	冬	15.60	20.40	16.28

平均气温(℃)	年	14.60	12.30	13.74
	春	15.65	12.54	14.76
	夏	26.90	26.06	26.22
	秋	15.31	14.06	14.37
	冬	0.44	−0.83	−0.27

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表 5 不同气候年型的作物需水情况

Table 5. Water demands of crops in different climatic years

作物 Crop	年型 Year type	作物蒸散量（mm） Crop evapotranspiration	有效降水量（mm） Effective precipitation	作物需水量（mm） Crop water demand	灌溉需水量（mm） Irrigation water demand
苜蓿	干旱年	579.74	336.80	643.44	306.64
	平均年	515.60	454.17	572.25	118.08
	湿润年	450.46	651.96	499.96	−152.00

甜高粱	干旱年	499.13	127.00	512.98	385.98
	平均年	446.60	179.09	458.99	279.90
	湿润年	436.71	95.80	448.83	353.03

田菁	干旱年	317.32	309.10	346.80	37.70
	平均年	270.76	359.67	295.91	−63.76
	湿润年	273.96	459.66	299.41	−160.25

黑麦草	干旱年	668.08	362.10	690.88	328.78
	平均年	585.20	413.74	605.17	191.43
	湿润年	534.44	493.76	552.68	58.92

菊芋	干旱年	616.63	367.90	631.15	263.25
	平均年	547.56	489.03	560.45	71.42
	湿润年	460.12	666.96	470.95	−196.01

枸杞	干旱年	538.76	171.00	553.14	382.14
	平均年	475.31	256.40	488.00	231.60
	湿润年	464.20	199.00	476.59	277.59

谷子	干旱年	288.59	317.10	320.30	3.20
	平均年	254.74	399.50	282.73	−116.77
	湿润年	192.50	618.66	213.65	−405.01

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