第 1 章 绪论
1.1 研究背景与意义
农作物种植一直以来都被水资源问题所制约，全世界范围内受到干旱胁迫的国家高达 50 多个，这些国家所占面积达到了全球的土地面积的三分之一还多。这些国家当中具有灌溉资源的耕地面积仅仅只占全球总面积的六分之一，另外的六分之五耕地只能是靠天吃饭(自然降雨)来保障农业生产的正常进行。据不完全统计，目前世界范围内每年约有 250 亿美元的经济损失来自于生态环境脆弱带来的天灾，另外救助的费用也达到了 150 亿美元左右[1]。
我国干旱区大致分布在贺兰山以西的西北地区，土地面积约占全国土地面积的三分之一。在西北干旱地区，社会经济的发展通常以绿洲为依托，绿洲的稳定健康发展是社会经济可持续发展的前提，良好的生态环境则是绿洲稳定健康发展的前提。然而，西北干旱区水资源的天然性短缺使得干旱区生态环境脆弱敏感，有水便是绿洲，无水便是荒漠，绿洲兴衰、植被演替皆取决于水。随着经济发展、人口增长和耕地面积的不断增加，干旱区农业灌概需水增加与自然生态用水减少矛盾日趋加剧，水资源短缺状况日趋严重。水资源的严重短缺制约着区域社会经济和生态环境的可持续发展，特别是位于我国西北干旱区的内陆河流域水资源短缺问题尤为突出。有限的水资源不仅要保证流域社会经济的发展，还要维系生态系统的健康运行。诸多环境问题的出现都是由于水资源利用计划不当和错误管理而导致的，例如湖水干涸、土壤盐渍化、化肥过量使用造成的水污染、生态环境退化和土地荒漠化加速。
红枣是南疆绿洲农业重要的经济作物之一，新疆的自然环境非常适宜种植红枣，空气十分干燥，光照强烈导致作物的蒸腾蒸发一般也较为强烈，全年的降水量较少，是很典型的干旱地区。新疆的地域辽阔，太阳照射的时间很长，但农作物在生长中缺少水资源的灌溉，南疆盐渍化地区的盐碱度更是很高，加上全年的降水量较少，水分蒸发蒸腾强烈，对新疆的农业发展影响较大。在盐渍化严重、干旱强烈的环境下，作物的生长土壤中，盐碱都残留在土壤里水分又较为缺少，加上蒸腾强烈，土壤中的水分流失更为强烈，故而作物的生长将面临重重考验，因此研究作物的蒸腾蒸发，合理的保持灌水额度，可充分满足枣树的生长规律。
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1.2 国内外研究进展情况
1.2.1 作物生长模型估算法现状及分析
随着农业生态和水资源管理综合研究的不断深入，作物生长模型得到了充分发展和广泛应用。作物生长模型研究起步于 20 世纪 60 年代，随着对作物生长动力学的创立和计算机技术的发展，作物生长模型已从最初的统计模型或半经验模型发展为作物生长机理模型，从最初的理论研究走向了实际应用。纵观作物生长模型的发展历史，其发展过程可分为三个阶段：早期模型研制阶段、中期模型初步应用阶段、和近期实际可操作应用阶段[5]。世界上许多国家都进行了作物生长模型研究，其中广泛应用的模型主要发展于欧洲和美国。SUCROS、ORYZA、WOFOST 和 GECROS 模型源于欧洲；CERES 系列模型、CROPGRO 模型和GOSSYM 模型则源于美国。这些模型主要分为两类，一类是针对特定作物的模型，例如 CERES 系列模型；另一类是适用于多种作物的普适模型，例如 WOFOST模型[6]。作物生长模型主要针对光和作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质生成与分配、作物生育进程、根系生长分布、土壤水分状况和土壤氮素运行等过程进行模拟和研究，有助于我们理解和认识作物生长发育过程的基本规律，并对作物动态生长变化过程和最终产量进行预测，从而为农业生产系统的适时合理调控提供决策依据。作物生长模型对于保障地区或国家粮食安全至关重要。
第 3 章 模型参数校准与验证.............................161.2 国内外研究进展情况
1.2.1 作物生长模型估算法现状及分析
随着农业生态和水资源管理综合研究的不断深入，作物生长模型得到了充分发展和广泛应用。作物生长模型研究起步于 20 世纪 60 年代，随着对作物生长动力学的创立和计算机技术的发展，作物生长模型已从最初的统计模型或半经验模型发展为作物生长机理模型，从最初的理论研究走向了实际应用。纵观作物生长模型的发展历史，其发展过程可分为三个阶段：早期模型研制阶段、中期模型初步应用阶段、和近期实际可操作应用阶段[5]。世界上许多国家都进行了作物生长模型研究，其中广泛应用的模型主要发展于欧洲和美国。SUCROS、ORYZA、WOFOST 和 GECROS 模型源于欧洲；CERES 系列模型、CROPGRO 模型和GOSSYM 模型则源于美国。这些模型主要分为两类，一类是针对特定作物的模型，例如 CERES 系列模型；另一类是适用于多种作物的普适模型，例如 WOFOST模型[6]。作物生长模型主要针对光和作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质生成与分配、作物生育进程、根系生长分布、土壤水分状况和土壤氮素运行等过程进行模拟和研究，有助于我们理解和认识作物生长发育过程的基本规律，并对作物动态生长变化过程和最终产量进行预测，从而为农业生产系统的适时合理调控提供决策依据。作物生长模型对于保障地区或国家粮食安全至关重要。
作物生长模型估算法[7]的具体工作原理就是以该区域的相关大气的温湿度数据、土壤的温湿度数据和管理的农田相关作物等方面的基本数据等作为基础，并以此作为驱动适应相关的本地化的作物模型进行测算，并且凭借这种方法估测出作物的相关根系、茎、叶、花等等的发展生长等方面的具体情况，以及各相关组织的形成和体积、数目或重量等一类的形态指标的一些变化情况，从而最后获得相关作物物候和营养生长成等各方面的具体作物生长相关信息[8-10]。这种相关的作物生长模型已经经过了很多年的发展，已经形成了不同系列的系统模型，如DSSAT[11]、WOFOST[12]、STICS[13]和中国相关作物计算机模拟优化决策系统CCSODS[14]等等系统。但是实际使用过程中，即将作物模拟从单点范围的尺度(或田间尺度)研究发展扩大到区域范围尺度应用时候，就普遍存在输入相应的参数的空间异质性方面的问题，该类模型运行过程中所需的各类数据如作物参数、土壤数据、气象数据等以及水肥管理数据等方面都具有其自身存在的各种不确定性，同时有些类型的相关参数还不容易取得，这些因素影响了模型在区域尺度的模拟精度[15]。
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第 2 章 研究区域与数据获取
2.1 研究区域概况
实验地点选在第一师十团六连的塔里木大学实验基地进行。2017 年的年降水量为98 毫米，降水时间段主要集中在夏季。具体月份为 4 月到 10 月之间，同时段该地区的平均日照时间大约为每天 15 小时左右，平均温度约为 10.8℃-22.5℃，每日最高温差约为 20℃。由于日照时间长，太阳辐射强度高，该地区的红枣质量略高于其他地区。
（1）气象数据：模型运行的关于气象方面的具体要素包括了：每天的最高和最低温度（℃）状况，太阳辐射（kJ·m-2）情况，日平均风速（m/s）情况，水汽压（kPa）和 24 小时内降水（mm/d）。基本气象资料均来自于自动气象站，辐射数据用日照时数通过经验公式计算获得。
（2）土壤数据:模型中应用的土壤数据由试验地实际测量确定。
（3）作物数据：枣树的生长和发育数据包括 2017 年阿拉尔市相关的农业方面的各类观测数据：包括作物的整个生长期内的土壤湿度、产量数据和田间管理数据（包括具体的施肥时间与数量情况，灌溉时间与数量情况，病虫害情况，以及其他日常管理情况等等）等相关方面条件。
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2.2 研究数据
第 2 章 研究区域与数据获取
2.1 研究区域概况
实验地点选在第一师十团六连的塔里木大学实验基地进行。2017 年的年降水量为98 毫米，降水时间段主要集中在夏季。具体月份为 4 月到 10 月之间，同时段该地区的平均日照时间大约为每天 15 小时左右，平均温度约为 10.8℃-22.5℃，每日最高温差约为 20℃。由于日照时间长，太阳辐射强度高，该地区的红枣质量略高于其他地区。
（1）气象数据：模型运行的关于气象方面的具体要素包括了：每天的最高和最低温度（℃）状况，太阳辐射（kJ·m-2）情况，日平均风速（m/s）情况，水汽压（kPa）和 24 小时内降水（mm/d）。基本气象资料均来自于自动气象站，辐射数据用日照时数通过经验公式计算获得。
（2）土壤数据:模型中应用的土壤数据由试验地实际测量确定。
（3）作物数据：枣树的生长和发育数据包括 2017 年阿拉尔市相关的农业方面的各类观测数据：包括作物的整个生长期内的土壤湿度、产量数据和田间管理数据（包括具体的施肥时间与数量情况，灌溉时间与数量情况，病虫害情况，以及其他日常管理情况等等）等相关方面条件。
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2.2 研究数据
试验在位于阿拉尔市 20 公里的十团六连实验基地进行，枣树生长的观测，每次灌溉前一天进行取样观测土壤水分含量，观测主要以称重法的方法测定区域内标本土壤含水量，对标本土壤的测定深度范围为 0-100cm 之间。深度为每隔 20cm 一个采样水平，
并且每次测量在灌溉之前和之后进行。通过田间土壤采样分析获得了田间土壤持水量与作物凋萎系数关系等相关具体土壤参数。
（1）红枣生长观测：
枣树生长观察项目主要包括测量不同生长阶段（发芽，开花和成熟）红枣的叶面积和生物量。
（2）灌溉试验设计如下：
（1）红枣生长观测：
枣树生长观察项目主要包括测量不同生长阶段（发芽，开花和成熟）红枣的叶面积和生物量。
（2）灌溉试验设计如下：
灌溉实验 3 次重复，包括 5 个灌水处理:D1(375mm)、D2(338mm)、D3(300mm)、D4(263mm)和 D5(225mm)，每个灌溉额度依序下降 10%。375 毫米灌溉值是前几年常用的经验灌溉值。在发芽，开花与果实膨大期间一共进行了 10 次灌溉作业。在萌发初期，
充分补充水分（春季灌溉）等营养物质，保证正常萌发。
根据农业气象观测规范使用观测方法。每个单元中心的 1×1m2 是采样区域。地温选择每个处理方案中的一点测量，自动观测为 8:00；14:00；20:00 三个时间段观察，观察生长期，生物量等，测量日间地表下 5cm 土壤的地温与最低温度等相关情况，测量土壤中 0-100cm 范围内的土壤水分情况，并在每次灌溉前后每次测量。气温和日照时数采用自动站纪录资料。
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根据农业气象观测规范使用观测方法。每个单元中心的 1×1m2 是采样区域。地温选择每个处理方案中的一点测量，自动观测为 8:00；14:00；20:00 三个时间段观察，观察生长期，生物量等，测量日间地表下 5cm 土壤的地温与最低温度等相关情况，测量土壤中 0-100cm 范围内的土壤水分情况，并在每次灌溉前后每次测量。气温和日照时数采用自动站纪录资料。
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3.1 模型参数校准............................16
3.1.1 发育子模型参数的校准...........................16
3.1.2 生长子模型的参数校准...........................16
第 4 章 枣树蒸腾模拟结果........................................22
4.1 试验区枣树蒸腾模拟...................................22
4.2 大气温度对蒸腾速率的影响............................24
4.3 相对湿度对蒸腾速率的影响..............................24
第 5 章 结论与展望...........................................32
5.1 主要结论...............................32
5.2 展望............................32#p#分页标题#e#
第 4 章 枣树蒸腾模拟结果
4.1 试验区枣树蒸腾模拟
采用 2017 年的当地的气象信息数据，利用 PM 公式，设定好模拟的蒸腾时间，比如说开始时间是 5 月 7 日，一年中的第 127 天。根据当地果农灌溉经验设定整个生长期进行 10 次灌水，用模型模拟枣树蒸腾结果见图 4-1。
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图 4-1、2、3、4、5 的模拟结果非常明显，枣树在从第 121 天左右开始有蒸腾出现，虽然蒸腾量非常小，但确实存在，说明枣树开始发芽。在整个生长周期内，第 211 天的蒸腾量达到最高为 4.21mm/d。此时，枣树处于果实成熟期，然后蒸腾量从第 211 天一直持续到 277 天左右结束，然后根据当地的天气变化和生理周期因素继续缓慢下降，一直持续到作物叶片全部脱落，不存在蒸腾一说。此时，我们可以看到，在干旱的环境中，枣树具有最大的蒸发量和果实成熟期间最高的蒸腾速率。在枣树生长周期中，根据枣树蒸腾模拟结果，科学、合理、有效地利用水资源，在作物生长周期内利用合理的灌溉方案，使作物不至于在需水期间因为没有及时的灌水导致作物长势下降是十分重要的，为提高水资源利用率，监测作物需水时间和预防干旱必须同步进行，为进一步研究农业节水项目提供必要的数据支撑。
........................第 5 章 结论与展望
5.1 主要结论
根据模拟出来的蒸腾变化情况来看，对蒸腾有影响的一般是土壤中含水量的大小，作物本身的生长以及大气中温度和湿度的影响，土壤水分对作物的蒸发速率有很大影响。当土壤水分达到约 25％时，蒸腾强度最大；同时我们还需要注意，当土壤湿度超过 30%时蒸腾速率反而会降低。因此，应注意枣园的灌溉时间。根据模拟条件可以制定灌溉定额和具体时间，以保证枣树的旺盛生长活动，树木年龄间的蒸腾强度差异很大。枣园灌溉定额可以根据土壤含水量和不同季节设计处理水平，与冬季灌溉前后土壤含水量和春季灌溉相比较。在灌溉的第二天，土壤含水量较高，进而影响作物的蒸腾作用；在第二次灌溉之前，田地的土壤含水量较低，这直接影响了作物的蒸腾作用。依据以上的数据和操作显示，在作物的整个生长过程中会经历四个阶段一是萌芽期，二是开花期，三是成熟期，四是生育后期，蒸发的数量的最高值是 4.21 mm / d，这个数值是在第 211 天的时候。与此同时，果实基本就已经成熟了，由此可见，枣树在此时的生长，果实的蒸发量是最大的，是目前整个生育期最高的蒸腾速率。根据作物蒸腾作用，在作物生长期间科学、合理、有效地利用水资源不仅对水资源的合理利用产生重要影响，而且还可以减少整个生长周期的水分流失和产量增加。用水效率、干旱监测和防治以及农业节水项目的进一步改善都很重要。
参考文献（略）
