基于Penman模型的蔬菜大棚土壤水分平衡研究

楊晨輝, 張君雁, 陳曉丹

(1.成都大學 信息科學與工程學院， 四川 成都 610106；2.成都大學 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)

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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 信息科學與工程學院， 四川 成都 610106；2.成都大學 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)

為達到土壤水分平衡狀態，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，對參數進行簡化，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據，包括土壤溫濕度、大氣溫濕度、通風風速、土壤熱通量，使得數據更加準確，提高了計算的精度.實驗采集蔬菜大棚作物處于發育期內的數據進行驗證，模型計算獲得的數據與實測值相比誤差非常小.結果表明，該模型完全可以作為蔬菜大棚滴灌控制的一種可靠依據，具有較高的實際應用價值.

Penman模型；土壤水分平衡；蔬菜大棚；滴灌

0 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[1].土壤水分平衡則是指一定土壤內所含的水分和作物消耗、流失的水分之間的平衡關系[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[3].目前，絕大部分蔬菜大棚的澆灌都采用人工方式根據經驗澆灌，此方法容易導致土壤水分含量不平衡，直接影響大棚蔬菜的產量.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域的土質或者特定的作物[4-6].為了能夠準確快捷地預測蔬菜大棚的土壤墑情，本研究擬在Penman模型的基礎上提出一種適用性廣、能精確預測大棚土壤水分平衡的改進模型.

1 相關理論

1.1 Penman模型

Penman模型[7]是目前計算作物蒸發蒸騰量的首選方法，該方法以能量平衡和水汽擴散理論為基礎，既涉及作物生理特征對蒸騰的影響，又涉及到空氣動力學參數的變化，具有較充分的理論依據和較高的計算精度.當溫室大棚處于通風狀態的時候，為了能夠準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)，

(1)

1.2 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鍵因子. 相關應用表明，Magnus公式在計算0 ℃～50 ℃內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)均依賴于氣象數據和土壤熱通量來計算作物需水量，而氣象數據僅僅是對很大局域面積氣象數據的預報值，并不符合大棚實時環境動態的變化情況，如果采用氣象預報數據來計算作物需水量，其精度和實效性不能滿足大棚環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模型的基礎上引入了計算所需要的實時氣象數據的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時的當前水汽壓Ed(t)，Penman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域，其內部的水氣壓實際上與海拔高度關系不大.因此本研究作出改進，根據相對濕度(RH)的定義[11]，可得，

Ed(t)=100×(Ea/RH)

(3)

由式(2)和式(3)可得出當前水汽壓之差，

(4)

2)當溫室大棚處于通風狀態的時候，為了能夠準確計算作物水分需求量，必須考慮地表土壤熱通量.Penman模型中采用了化學方法計算，一旦計算完成便成為常數保持不變，而實際環境中，土壤熱通量會因溫度的變化而產生變化[12].因此，本研究采用以下方法計算熱通量G*，

G*=2.826Δθ5～20+0.486Δt-0.777

(5)

式中，θ5～20表示土壤層5 cm處與20 cm處的溫度差，Δt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*，

(6)

此外，在實際應用環境中，還需要綜合考慮蔬菜大棚自身的狀態：當大棚處于通風狀態時，由于受風速影響，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；當大棚處于封閉狀態時，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已經包含準確溫室氣體溫度，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)根據能量守恒定律和土壤水分平衡的定義[13]，結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，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.事實上，Kc在作物發育期、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性，特在成都市新津普興鎮蔬菜基地日光溫室中進行相關實驗.該蔬菜基地平均海拔高度為510 m，年平均氣溫16.5 ℃，日照時數約926 h，平均每天日照時數約為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

本研究模型所需要的參數Rn可根據表1計算得出，其余參數的值，可根據傳感器采集到的風速、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據，逐時計算2016年3月1日至2016年3月9日，大棚作物處于發育期內的需水量，并與同時段內蒸散儀所測的數據進行對比，對比曲線圖如圖1所示.圖1中，縱坐標為作物需水量，單位為mm/h；橫坐標為時間，單位為h，橫坐標的最大值為24 h.實線表示用本研究模型計算出的預測值，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確.

圖1 溫室蔬菜作物發育期模擬需水量與實際測量值曲線對比

從圖1中可以看出，在蔬菜作物發育期內，2種曲線在同一時間內的值非常相近，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.為了更準確地統計模型的誤差率，實驗以天(d)為單位，統計模型計算的作物需水量和實際測量的蒸散量對比，在發育期(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 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時的風速都有著密不可分的聯系，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雜的影響.本研究在Penman模型的基礎上，引入Magnus公式計算飽和水汽壓，降低了計算復雜度，采用傳感器實時測量的溫室環境因子，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的實時氣象數據和蔬菜生長發育指標的蔬菜大棚土壤水分平衡模型.通過實驗采集作物發育期實測數據與本研究模型預測數據相對比.結果表明，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，模型中各參數的計算方法簡便，參與計算的溫室基本氣象數據完全可通過傳感方式精確獲取.

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Research on Soil Moisture Balance of Vegetable Greenhouse Based on Penman Model

YANGChenhui1,2，ZHANGJunyan1,2，CHENXiaodan1,2

(1.School of Information Science and Engineering, Chengdu University, Chengdu 610106, China;2.Key Laboratory of Pattern Recognition and Intelligent Information Processing of Higher Education of Sichuan Province,Chengdu University, Chengdu 610106, China)

It is necessary to establish an effective model to achieve soil moisture balance so as to get the optimal soil moisture for crops which grow in vegetable greenhouse.Therefore,we simplify the parameters based on Penman model and then propose our improved soil moisture balance model in greenhouse,which reduces the computational complexity, as well as improves the efficiency of calculation.The accuracy of data and computation is greatly improved because we collect the meteorological data in real time,including soil temperature and humidity,greenhouse temperature and humidity,ventilation velocity,and soil heat flux.The experiments are carried out by the use of the data of crops from vegetable greenhouse in their developmental phase.The comparison data between the measured values and calculated data from our model are collected.The experimental results show that deviation ratio is very small.Thus,our model is reliable with high practical value for drip irrigation system in vegetable greenhouses.

Penman model;soil moisture balance;vegetable greenhouse;drip irrigation

1004-5422(2017)02-0217-04

2017-04-14.

四川省教育廳自然科學基金(15ZB0373)資助項目．

楊晨輝(1982 — )， 男， 碩士研究生， 從事農業信息化相關技術研究.

S626；TP391.7

A