基于Penman模型的蔬菜大棚土壤水分平衡研究

<p>文 章編號 : 1004 5422( 2017) 02 0217 04基 于Penman模型的蔬菜大棚土壤水分平衡研究楊 晨輝1， 2， 張 君雁1， 2， 陳 曉丹1， 2( 1 成都大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院 ， 四川 成都 610106;2 成都大學(xué) 模式識別與智能信息處理四川省高校重點實驗室 ， 四川 成都 610106)摘 要 : 為達到土壤水分平衡狀態(tài) ， 獲得蔬菜大棚中作物生長的最佳土壤墑情 ， 則需要建立起有效的模型 本研究以 Penman 模型為基礎(chǔ) ， 對參數(shù)進行簡化 ， 提出了改進的溫室大棚土壤水分平衡模型 ， 降低了計算復(fù)雜度 ，提高了模型的計算效率 通過采集溫室蔬菜大棚的實時氣象數(shù)據(jù) ， 包括土壤溫濕度 、大氣溫濕度 、通風(fēng)風(fēng)速 、土壤熱通量 ， 使得數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確 ， 提高了計算的精度 實驗采集蔬菜大棚作物處于發(fā)育期內(nèi)的數(shù)據(jù)進行驗證 ， 模型計算獲得的數(shù)據(jù)與實測值相比誤差非常小 結(jié)果表明 ， 該模型完全可以作為蔬菜大棚滴灌控制的一種可靠依據(jù) ， 具有較高的實際應(yīng)用價值 關(guān)鍵詞 : Penman 模型 ; 土壤水分平衡 ; 蔬菜大棚 ; 滴灌中圖分類號 : S626; TP391. 7 文獻標(biāo)志碼 : A0 引 言土 壤水分一般指土壤中的水分含量 ， 其是用來衡量土壤墑情的惟一指標(biāo) 1 土壤水分平衡則是指一定土壤內(nèi)所含 的水分和作物消耗 、流失的水分之間的平衡關(guān)系 2 作 物生長的最佳土壤墑情就是土壤水分剛好達到此平衡狀態(tài) 3 目 前 ， 絕大部分蔬菜大棚的澆灌都采用人工方式根據(jù)經(jīng)驗澆灌 ， 此方法容易導(dǎo)致土壤水分含量不平衡 ， 直接影響大棚蔬菜的產(chǎn)量 對此 ， 研究人員通過建立土壤水分分析模型并取得了一些研究成果 ， 但依舊存在一些不足 ， 包括對土壤水分估算正確率低 ， 沒有考慮地表蒸騰水量 ， 僅適用于某個特定的區(qū)域的土質(zhì)或者特定的作物 4 6 為了能夠準(zhǔn)確快捷 地預(yù)測蔬菜大棚的土壤墑情 ， 本研究擬在 Penman 模型的基礎(chǔ)上提出一種適用性廣 、能精確預(yù)測大棚土壤水分平衡的改進模型 1 相 關(guān)理論11 Penman 模 型Penman 模型 7是目前計算作物蒸發(fā)蒸騰量的首 選方法 ， 該方法以能量平衡和水汽擴散理論為基礎(chǔ) ， 既涉及作物生理特征對蒸騰的影響 ， 又涉及到空氣動力學(xué)參數(shù)的變化 ， 具有較充分的理論依據(jù)和較高的計算精度 當(dāng)溫室大棚處于通風(fēng)狀態(tài)的時候 ， 為了能夠準(zhǔn)確地計算作物水分需求量 ， 必須考慮地表蒸散量 對此 ， Penman 模型采用了如公式 ( 1) 所示的方法計算作物參考需水量 ( ET) ，ET =0. 408( n G) + TU2( ed ea) + ( 1 + 0. 34U2)( 1)式 中 ， ea表 示飽和水氣壓 ， 依據(jù)氣象數(shù)據(jù)獲取 ; 表示平均氣溫時飽和水氣壓 ea隨 溫度變化的變率 ， = ( 976. 58ea) /( 241. 9 + t)2; n表 示太陽凈輻射 ，可在 中國氣象輻射資料手冊 中查詢最近 10 年太陽輻射量的平均值 ; G 是本地土壤熱通量 ， 采用化學(xué)方法計算 ; 是濕度計常數(shù) ， 為已知數(shù) ; U2為 高度為 2m 處的風(fēng)速 ， 依據(jù)氣象數(shù)據(jù)獲取 ; ed表 示當(dāng)前水氣壓 ， 且 ed= 0. 6108e17. 27H237. 3+H( H 為當(dāng)?shù)氐暮０胃叨?， T 為一 段時間內(nèi)平均氣溫 ) ， 依據(jù)氣象數(shù)據(jù)獲取后求均 值 12 Magnus 公式Magnus 公式 8是計算飽和水汽壓的重要公式之 一 ， 飽和水汽壓是氣象上用來計算空氣中的絕對濕度與相對濕度不可缺少的關(guān)鍵因子 相 關(guān)應(yīng)用表收 稿日期 : 2017 04 14基金項目 : 四川省教育廳自然科學(xué)基金 ( 15ZB0373) 資助項目 作者簡介 : 楊晨輝 ( 1982 ) ， 男 ， 碩 士研究生 ， 從事農(nóng)業(yè)信息化相關(guān)技術(shù)研究 明 ， Magnus 公 式 在計算 0 50 內(nèi)的飽和水汽壓時方便簡單 ， 計算精度較高 9 目 前 ， 我 國國家氣象局即采用此公式來計算飽和水汽壓 Magnus 公式能計算出在溫度為 t 時飽和水汽壓 Ea( t) ， 其計算式為 ，Ea( t) = 6. 11 × 107. 36t/( 241 9+t)( 2)2 建 模式 ( 1) 與 式 ( 2) 均依賴于氣象數(shù)據(jù)和土壤熱通量來計算作物需水量 ， 而氣象數(shù)據(jù)僅僅是對很大局域面積氣象數(shù)據(jù)的預(yù)報值 ， 并不符合大棚實時環(huán)境動態(tài)的變化情況 ， 如果采用氣象預(yù)報數(shù)據(jù)來計算作物需水量 ， 其精度和實效性不能滿足大棚環(huán)境的高精度控制要求 10 對 此 ， 本研究建立了一種適用于蔬菜大棚滴灌模式下的土壤水分平衡模型 該模型在 Penman 模型的基礎(chǔ)上引入了計算所需要的實時氣象數(shù)據(jù)的 Magnus 公式 由于采用大棚滴灌的澆灌方式 ， 作物葉面不存在截留 ， 因此不考慮葉面截留因素 具體模型如下 :1) 計算溫度為 t 時的當(dāng)前水汽壓 Ed( t) ， Pen-man 模型是依賴于海拔高度計算得到的 由于蔬菜大棚是一個很小的封閉區(qū)域 ， 其內(nèi)部的水氣壓實際上與海拔高度關(guān)系不大 因此本研究作出改進 ， 根據(jù)相對濕度 ( H) 的定義 11， 可 得 ，Ed( t) = 100 × ( Ea/H) ( 3)由式 ( 2) 和式 ( 3) 可得出當(dāng)前水汽壓之差 ，E = Ed( t) Ea( t) =Ea( 100 H)H( 4)2) 當(dāng) 溫室大棚處于通風(fēng)狀態(tài)的時候 ， 為了能夠準(zhǔn)確計算作物水分需求量 ， 必須考慮地表土壤熱通量 Penman 模型中采用了化學(xué)方法計算 ， 一旦計算完成便成為常數(shù)保持不變 ， 而實際環(huán)境中 ， 土壤熱通量會因溫度的變化而產(chǎn)生變化 12 因 此 ， 本研究采用以下方法計算熱通量 G*，G*= 2.8265 20+ 0.486t 0.777 ( 5)式 中 ， 5 20表 示土壤層 5 cm 處與 20 cm 處的溫度差 ， t 表示土壤與室氣的溫度差值 3) 綜合以上公式 ， 可得到實際的蔬菜大棚中作物需水量模型 ET*，ET*=0.408( n G*) + TU2E + ( 1 + 0.34U2)( 6)此外 ， 在實際應(yīng)用環(huán)境中 ， 還需要綜合考慮蔬菜大棚自身的狀態(tài) : 當(dāng)大棚處于通風(fēng)狀態(tài)時 ， 由于受風(fēng)速影響 ， 大棚中的水汽壓和溫度都會隨之改變 ， 必須考慮地表蒸散量 ; 當(dāng)大棚處于封閉狀態(tài)時 ， 地表蒸散的熱量以溫度的形式存在于大棚中 ， 而模型計算時所用的參數(shù)已經(jīng)包含準(zhǔn)確溫室氣體溫度 ， 所以此時不再考慮地表蒸散量 ， 僅需使式 ( 6) 中的 U2= 0 即可 4) 根據(jù)能量守恒定律 和土壤水分平衡的定義 13， 結(jié) 合蔬菜大棚的實際情況再做如下改進 : 大棚頂部采用的是全封閉方式 ， 所以不考慮降水量 ; 采用滴灌技術(shù) ， 不存在地表徑流量和澆水損失量 由此建立土壤水分平衡模型的方程為 ，Kc× ET*= I ( 7)式 中 ， I 為實際澆灌量 ， Kc為 作物需水量系數(shù) 事實上 ， Kc在 作物發(fā)育期 、生長期和成熟期 3 個階段有所不同 ， 本研究將按照作物的生長過程將 Kc細 分為 Kc= Kcini( 發(fā) 育期 ) ， Kc= Kcmid( 生 長期 ) ， Kc= Kcend( 成熟 期 ) ， 分別進行計算 3 實 驗為 驗證本研究模型的正確性和精準(zhǔn)性 ， 特在成都市新津普興鎮(zhèn)蔬菜基地日光溫室中進行相關(guān)實驗 該蔬菜基地平均海拔高度為 510 m， 年平均氣溫16. 5 ， 日照時數(shù)約 926 h， 平均每天日照時數(shù)約為2. 6 h 溫室大棚長 8 m， 寬 4 m， 東西走向布局 ， 大棚覆蓋采用無滴聚乙烯薄膜 實驗地土質(zhì)為水稻土 ， 采用滴灌澆灌方式 ， 考慮到作物透光性 ， 種植方向按照東西向種植 由 中國氣象輻射資料手冊 可查最近成都市新津近 10 年中太陽輻射量的平均值如表 1 所示 表 1 新 津近 10 年日均太陽輻射量月 份 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月日 均總輻射量 /( MJ/m2) 500 716 1081 1041 1643 1330月 份 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月日 均總輻射量 /( MJ/m2) 1532 964 455 645 537 422本研究模型所 需要的參數(shù) n可 根據(jù)表 1 計算得出 ， 其余參數(shù)的值 ， 可根據(jù)傳感器采集到的風(fēng)速 、大棚溫度 、土壤溫度 、濕度計算得到 利用溫室大棚的實測氣象數(shù)據(jù) ， 逐時計算 2016年 3 月 1 日至 2016 年 3 月 9 日 ， 大棚作物處于發(fā)育期內(nèi)的需水量 ， 并與同時段內(nèi)蒸散儀所測的數(shù)據(jù)進行對比 ， 對比曲線圖如圖 1 所示 圖 1 中 ， 縱坐標(biāo)為作物需水量 ， 單位為 mm/h; 橫坐標(biāo)為時間 ， 單位為h， 橫坐標(biāo)的最大值為 24 h 實線表示用本研究模型計·812· 成都大學(xué)學(xué)報 ( 自然科學(xué)版 ) 第 36 卷圖 1 溫室蔬菜作物發(fā)育期模擬需水量與實際測量值曲線對比算出的預(yù)測值 ， 虛線表示實測值 如果 2 種曲線的值和曲率在同一時間相近 ， 則認為作物需水量模型計算準(zhǔn)確 從圖 1 中可以看出 ， 在蔬菜作物發(fā)育期內(nèi) ， 2 種曲線在同一時間內(nèi)的值非常相近 ， 由此可得出模型計算的作物需水量與實測作物蒸騰量的變化較為一致 ， 模型的模擬精度較高 為了更準(zhǔn)確地統(tǒng)計模型的誤差率 ， 實驗以天 ( d) 為單位 ， 統(tǒng)計模型計算的作物需水量和實際測量的蒸散量對比 ， 在發(fā)育期 ( 3 月 1日 3 月 9 日 ) 的 9 d 時間里 ， 其模擬值的最大相對誤差約為 13%， 最大絕對誤差為 0.37 mm/d; 平均相對誤差約為 7.1%， 平均絕對誤差小于 0.3 mm/d 通過驗證表明 ， 本研究所采用的蔬菜大棚作物需水量計算模型的模擬精度較高 ， 能滿足蔬菜大棚的需求 需說明的是 ， 雖然本研究所建溫室大棚蔬菜需水量計算模型的日需水量總體模擬誤差較小 ， 但中午時段誤差還是相對較大 ， 原因可能是傳感器隨溫度的升高 ， 靈敏度有所下降所造成 4 結(jié) 論蔬菜大棚中作物需水量的大小與土壤溫濕度 、空氣溫濕度以及大棚通風(fēng)時的風(fēng)速都有著密不可分的聯(lián)系 ， 同時還受蔬菜作物的品種 、土壤的肥力 、灌溉排水措施等多因素的錯綜復(fù)雜的影響 本研究在Penman 模型的基礎(chǔ)上 ， 引入 Magnus 公式計算飽和水汽壓 ， 降低了計算復(fù)雜度 ， 采用傳感器實時測量的溫室環(huán)境因子 ， 充分考慮大棚實時熱通量 ， 修正Penman 方程的計算方法 ， 提出基于溫室大棚內(nèi)的實時氣象數(shù)據(jù)和蔬菜生長發(fā)育指標(biāo)的蔬菜大棚土壤水分平衡模型 通過實驗采集作物發(fā)育期實測數(shù)據(jù)與本研究模型預(yù)測數(shù)據(jù)相對比 結(jié)果表明 ， 本模型是一種相對可靠的大棚蔬菜作物 ， 需水量計算方法 ， 其精確度較高 ， 模型中各參數(shù)的計算方法簡便 ， 參與計算的溫室基本氣象數(shù)據(jù)完全可通過傳感方式精確獲取 參考文獻 : 1 Sharma H， Manoj K， Shukla P W Soil moisture sensor cali-bration， actual evapotranspiration， and crop coefficients fordrip irrigated greenhouse chile peppers J Agr Water Man-ag， 2017， 179( 1) : 81 91 2 Gurjinder S， Manoj K Irrigation water salinity influences atvarious growth stages of Capsicum annuum J Agr WaterManag， 2017， 179( 2) : 246 253 3 韓紅亮 ， 繳錫云 ， 陸敏 蔬菜大棚墑情預(yù)報的衰減指數(shù)平滑模型 J 灌溉排水學(xué)報 ， 2013， 32( 1) : 131 134 4 樊志平 ， 洪添勝 ， 劉志壯 柑橘園土壤墑情遠程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 ， 2014， 26( 8) : 205 210 5 陳小鳳 基于土壤墑情模型的旱情評估預(yù)測模型 J 中國農(nóng)村水利水電 ， 2014， 14( 5) : 165 169 6 Abedi K， Eslamian J， Zareian M J Measurement and model-ing of water requirement and crop coefficient for cucumber， to-mato and pepper using microlysimeter in greenhouse J J SciTechnol Greenh Cult， 2013， 2( 7) : 51 64 7 Shana G， Suna Y， Chengae Q Monitoring tomato root zonewater content variation and partitioning evapotranspiration·912·第 2 期 楊晨輝 ， 等 : 基于 Penman 模型的蔬菜大棚土壤水分平衡研究with a novel horizontally-oriented mobile dielectric sensor J Agr Forest Meteorol， 2016， 22( 6) : 85 94 8 宋 璐璐 ， 尹云鶴 ， 吳紹洪 蒸散發(fā)測定方法研究進展 J 地理科學(xué)進展 ， 2012， 31( 9) : 1186 1195 9 Trnka M， Zalud Z Se of a soil moisture network for droughtmonitoring in the Czech epublic J Theor Appl Climatol，2012， 107( 1) : 99 111 10 吳 華兵 ， 季國軍 ， 黃少華 蘇南地區(qū)冬季日光溫室內(nèi)溫度和相對濕度的研究 J 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) ， 2013， 25( 4) :424 425 11 段 乃俠 蔬菜溫室大棚溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計 J 機械設(shè)計與制造工程 ， 2016， 16( 9) : 34 38 12 李 海生 ， 鄭鑫 基于 ZigBee 技術(shù)的甘蔗土壤水分含量遠程監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計 J 廣西民族師范學(xué)院學(xué)報 ， 2015， 15( 3) : 23 26 13 董 氵 昊 鳴 ， 衣 淑娟 基于 ZigBee 的寒地水稻溫室大棚智能控制系統(tǒng)設(shè)計 J 農(nóng)機化研究 ， 2015， 15( 7) : 13 17esearch on Soil Moisture Balance of VegetableGreenhouse Based on Penman ModelYANG Chenhui1， 2， ZHANG Junyan1， 2， CHEN Xiaodan1， 2( 1 School of Information Science and Engineering， Chengdu University， Chengdu 610106， China;2 Key Laboratory of Pattern ecognition and Intelligent Information Processing of Higher Education of Sichuan Province，Chengdu University， Chengdu 610106， China)Abstract: It is necessary to establish an effective model to achieve soil moisture balance so as to getthe optimal soil moisture for crops which grow in vegetable greenhouse Therefore， we simplify the pa-rameters based on Penman model and then propose our improved soil moisture balance model ingreenhouse， which reduces the computational complexity， as well as improves the efficiency of calcu-lation The accuracy of data and computation is greatly improved because we collect the meteorologicaldata in real time， including soil temperature and humidity， greenhouse temperature and humidity， ven-tilation velocity， and soil heat flux The experiments are carried out by the use of the data of crops fromvegetable greenhouse in their developmental phase The comparison data between the measured valuesand calculated data from our model are collected The experimental results show that deviation ratio isvery small Thus， our model is reliable with high practical value for drip irrigation system in vegetablegreenhousesKey words: Penman model; soil moisture balance; vegetable greenhouse; drip irrigation·022· 成 都大學(xué)學(xué)報 ( 自然科學(xué)版 ) 第 36 卷</p>