輪作稻麥田水熱通量及影響因素分析

邱讓建，楊再強，景元書，劉春偉，王振昌

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輪作稻麥田水熱通量及影響因素分析

邱讓建1，楊再強1，景元書1，劉春偉1※，王振昌2

（1.南京信息工程大學江蘇省農業氣象重點實驗室，南京 210044；2. 河海大學水利水電學院，南京 210098）

輪作稻麥田水熱通量及影響因素研究可為田間灌水管理和作物高效用水提供依據。該文利用波文比能量平衡監測系統測定的輪作稻麥田的水熱通量數據及通徑分析方法，分析了2種不同農田的水熱通量變化規律及影響因素。結果表明輪作稻麥田的水熱通量呈單峰曲線日變化。能量主要被潛熱通量所消耗，全生育期小麥田潛熱通量占可供能量的比例為71%，而2016和2017年水稻全生育期潛熱通量占可供能量的比例分別為106%和122%，表明水稻冠層吸收了感熱通量以進行水分消耗。凈輻射對輪作稻麥田潛熱通量的影響主要為直接作用，而1.5 m高氣溫、飽和水汽壓差和風速主要通過凈輻射路徑對潛熱通量產生間接影響。水稻田潛熱通量受凈輻射的直接作用小于小麥田，而受飽和水汽壓差的直接作用大于小麥田。水稻田各影響因子對潛熱通量影響的間接作用比小麥田更大。

水；熱；輻射；輪作稻麥；潛熱通量；感熱通量；通徑分析；波文比能量平衡系統

0 引 言

農田受人類活動影響強烈，是涉及水分、熱量與物質交換以及水文與生態循環相互作用內在復雜的水文生態系統[1]。農田水熱通量變化特征及影響因素的研究對于認識農業水分循環及進行作物與環境間的模擬具有重要作用[2]。國內外學者對此開展了很多相關研究，如Hossen等[2]比較了孟加拉雙季稻田水熱通量的日變化、季節變化及能量分配差異。Alberto等[3]分析了菲律賓干濕季水稻的水熱通量特征及影響因素。Zhang等[4]利用波文比能量平衡監測系統測定了輪作冬小麥夏玉米田的水熱通量，分析其變化特征及能量分配過程。但目前關于輪作稻麥田的水熱通量變化規律及影響因素的研究還較少。農田生態系統中，潛熱（蒸散發）是能量的重要消耗項，潛熱通量主要受氣候條件（如輻射、溫度、濕度和風速等）、作物因素（如作物類型、品種和生長階段等）以及管理和環境條件（如水肥條件、土壤鹽漬、土壤質地、病蟲害、種植密度、灌水方式等）等因素影響。摸清和區分影響不同農田潛熱通量的主要影響因子是農田水分管理研究的重要科學問題之一。

水稻和小麥是世界上兩大重要的糧食作物，貢獻了人類膳食中45%的可消化能量和30%的總蛋白，及大量牲畜的喂養[5]。稻麥輪作是世界上最大的農業生產模式之一，其種植面積達到2 400～2 600萬hm2。在中國，稻麥輪作種植面積900～1 300萬hm2，主要集中分布在長江流域如江蘇、浙江、湖北、四川、安徽、貴州、云南，約占可耕種土地的10%，其總產量占全國糧食總產的60%以上[6-7]。該地區水資源豐富，但水資源時空分布不均勻，雨水主要集中在夏季，冬季少雨，洪澇干旱時有發生，因此研究輪作稻麥田的水熱通量，摸清其變化特征及影響因素對于變化環境下輪作稻麥田的灌水管理、水資源的合理分配及糧食生產安全具有重要意義[2, 8-10]。此外，水稻主要為淹水栽培，對于水分的需求較高，生育期內需進行頻繁的灌溉和排水，而冬小麥種植期間幾乎不進行灌溉，且2種作物的種植時間不同，2種不同農田的水熱通量特征和影響因素的差異也是需要研究的重要科學問題之一。

本文分析了波文比能量平衡監測系統測定的2季（2015―2017年）輪作稻麥田的水熱通量數據，以摸清2種不同農田的水熱通量變化規律及影響因子。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2015―2017年在江蘇省農業氣象試驗站永豐試驗點進行。該試驗點位于江蘇省南京市浦口區，地處118°42′E，32°12′N，海拔14.4 m，屬亞熱帶季風氣候，多年平均降水量1 100 mm，年平均氣溫15.4 ℃。試驗地0～80 cm深度土壤質地為粉砂壤土，平均干容重1.42 g/cm3，田間持水量0.42 cm3/cm3，凋萎點0.07 cm3/cm3。

2015―2016季冬小麥于2015年11月11日種植，2016年5月26日收獲，同年6月17日水稻種植，11月1日收獲。由于2016年冬季降雨較多，2016―2017季冬小麥種植時間推遲，于2016年12月8日種植，2017年5月29日收獲，同年6月12日水稻種植，10月25日收獲。小麥和水稻的種植品種分別為寧麥13和南粳5055。水稻田株距和行距均為18 cm，每隔20行設有1行60 cm的空行以便農藝操作。小麥地采用機器行播，2季行距均為15 cm，播種量分別為300和375 kg/hm2。

小麥地全生育期未進行灌水，2a生育期內總降雨量分別為428.3和313.0 mm。2016年水稻全生育期總降雨量1 067.4 mm，灌水總量540 mm，分別在6月26日、7月7日、7月21日、7月29日、7月31日、8月13日、8月17日、8月24日、9月3日和9月8日進行。2017年水稻全生育期總降雨量693.8 mm，灌水總量551.9 mm，分別在6月11日、6月12日、6月15日、6月18日、6月24日、6月30日、7月19日、7月20日、7月26日、8月5日、8月17日、8月23日、9月9日和9月17日進行。試驗地的施肥與當地農田一致。小麥地種植時施用復合肥（N、P2O5、K2O各15%）600 kg/hm2，尿素450 kg/hm2。水稻田種植時施用復合肥750 kg/hm2，尿素600 kg/hm2。

1.2 波文比能量平衡法原理及水熱通量測定

波文比能量平衡法依據能量平衡方程與近地層梯度擴散理論測定水熱通量。水稻田下墊面能量平衡方程可表示為

式中R為凈輻射，W/m2；ET為潛熱通量，W/m2；為感熱通量，W/m2；為地表土壤熱通量，W/m2；F為水儲熱，W/m2。對于小麥田，式（1）中的F為0。

波文比定義如下

運用式（1）（2）可以計算潛熱和感熱通量。

式（3）、（4）中的波文比可由式（5）計算

式中D、D分別為2個高度的溫度差，℃，和水汽壓差，kPa；為濕度計常數，kPa/℃；K為感熱的湍流交換系數；K為潛熱的湍流交換系數。假定下墊面感熱通量和潛熱通量具有相似性，根據雷諾相似原理，感熱和潛熱的湍流交換系數相等，波文比可由冠層上方2層的溫度差和水汽壓差計算得到。

輪作稻麥田水熱通量通過波文比能量平衡監測系統（Campbell Scientific Inc，USA）于2016年3月19日開始測定，布置在長170 m，寬150 m的試驗田偏西南處（試驗區一帶以東北風為主），以確保有較大的風浪區（圖1）。此外，2016年小麥和水稻種植區東北角有部分農田未種植。凈輻射（NR Lite2）和風速風向傳感器（034B）安裝在距地表2 m高度，上下2層溫濕度探頭（083E）分別安裝在距地表1.5和2.9 m高度。小麥田的2個土壤熱通量板（HFP01）安裝在地下8 cm處，在熱通量板上方的地下2和6 cm處布設土壤溫度熱電偶探頭（Omega T，USA）。水稻田的土壤熱通量板安裝在地下5 cm處，在地表和地下3 cm處布設土壤溫度熱電偶探頭。水位由水位計（CS451）測定，土壤水分探頭（CS616）分別埋設在地下10、20、40、60和80 cm處，并采用取土烘干法對測定的水分進行校正，水表面溫度由位于地表上方10 cm處的紅外溫度傳感器（SI-111）測定，地表土壤熱通量和水儲熱采用式（6）、（7）計算。

圖1 波文比能量平衡監測系統田間布置圖

所有傳感器連接到CR1000數據采集器（Campbell Scientific Inc，USA）上，每5 s采集1次數據，每10 min的平均值記錄1次。波文比測得的原始數據經過方向性判斷和波文比拒絕域判斷后進行嚴格取舍[11-13]，依據短時間內潛熱通量與可供能量的線性關系對舍去的數據進行插值，以獲得較為可靠的數據。

1.3 通徑分析

通徑分析可將因果變量間的相關系數分為直接作用（直接通徑系數）和間接作用（間接通徑系數），發現由于自變量間相關性很強而引起多重共線性的自變量，以研究因果關系的數據結構，分析獨立變量對因變量的直接和間接重要性[14]。通徑分析采用結構方程模型方法，該模型融合了因素分析與線性回歸分析的統計技術對因果模型進行識別估計和驗證[15]。本文通徑分析采用輪作稻麥田每10 min的潛熱通量為因變量，對應的凈輻射、1.5 m高氣溫、水汽壓差和風速為自變量。通徑分析的計算利用SPSS 21.0（IBM Corp., Armonk, NY）進行，具體計算過程詳見杜家菊等[16]。利用直接和間接通徑系數以及相關系數可以計算出各個自變量對因變量影響的決策系數，以確定主要的決策變量和限制變量[17]，具體計算過程見張雪松等[18]。決策系數大于0，說明自變量對因變量起促進作用，反之起抑制作用。

2 結果與分析

2.1 小氣候狀況

圖2為輪作稻麥種植期間小氣候狀況。冬小麥種植期間的氣溫先波動下降后上升，2季冬小麥種植期間平均氣溫分別為14.7和12.1 ℃，均低于2季水稻種植期間的平均溫度25.1和25.5 ℃。

圖2 2015－2017年稻麥輪作期間氣溫（Ta）、相對濕度（RH）、總輻射（Rs）和10 cm土壤含水率（SWC）的變化

冬小麥的相對濕度波動較大，2季在26%～100%間波動，平均相對濕度均為69%左右，水稻種植期間降水較多，水汽含量比冬小麥種植期間大，2季平均相對濕度分別為80%和82%。冬小麥種植期間的太陽總輻射有波動上升趨勢，而水稻種植期間太陽總輻射在7－8月最大，隨后波動下降。全生育期小麥地的平均太陽總輻射量（135.2和128.4 W/m2）稍小于水稻田（140.9和135.3 W/m2）。除2016－2017年冬小麥外，10 cm土層土壤含水率波動范圍不大。冬小麥種植期間沒有灌水，最低土壤含水率為田持的76%，表明冬小麥種植期間未遭受水分脅迫。水稻田由于淹水種植，10 cm土壤含水率維持在一個較高的水平，平均為0.43和0.41 cm3/cm3。

2.2 輪作稻麥田水熱通量變化特征

將全生育期同時段的凈輻射、潛熱通量、感熱通量、地表熱通量、水儲熱進行平均，得到輪作稻麥田的平均水熱通量日變化，如圖3所示，其中2015－2016年冬小麥田水熱通量從2016年3月19日開始測定。冬小麥和水稻田的水熱通量均呈單峰曲線日變化。除2017年水稻田的感熱通量外，一般水熱通量白天均為正值，夜間為負值。冬小麥田2季平均凈輻射最大值分別為12:00左右的414和349 W/m2，水稻田2季平均凈輻射最大值分別為中午前后的382和389 W/m2。2015－2016年冬小麥從拔節期開始測定，由于此時地表幾乎完全被小麥植株覆蓋，到達土壤的能量較少，地表熱通量平均峰值為18 W/m2，而2016－2017年冬小麥全生育期地表熱通量平均峰值為中午前后的111 W/m2。2016和2017年水稻田的地表熱通量平均峰值均為52 W/m2，比凈輻射峰值晚0.5～1.0 h。冬小麥全生育期全天平均地表熱通量占凈輻射比例分別為1.5%和?0.8%，水稻為0和1%，表明日尺度上冬小麥和水稻田地表熱通量幾乎可以忽略[19]。水稻的水儲熱變化規律和地表熱通量類似，2季平均峰值分別為19和20 W/m2。日尺度上水儲熱占凈輻射比例分別為0.12%和0.3%，表明日尺度上水稻田的水儲熱也可忽略。

注：Rn為凈輻射，λET為潛熱通量，H為感熱通量，G為地表土壤熱通量，Fw為水儲熱。

輪作稻麥田的能量主要被潛熱通量所消耗。白天，潛熱通量的變化與凈輻射幾乎同步，隨著凈輻射的升高而升高，在中午前后達到最大，隨后逐漸降低。2016―2017年冬小麥田的潛熱通量峰值為154 W/m2，低于水稻田的平均潛熱通量峰值（2 a分別為332和397 W/m2）。水稻田2季分別從15:00和13:30開始潛熱通量大于凈輻射值，感熱通量最小值分別為16:00左右的?26和?83 W/m2。

圖4為輪作稻麥全生育期日均能量分配的季節變化。小麥田絕大多數時間潛熱通量占可供能量（R?）的比例高于感熱通量占可供能量的比例。2016―2017季小麥種植前由于降雨較多，土壤濕潤，小麥生育初期的土壤蒸發較大，潛熱通量占可供能量比例較高，此后在越冬期有所下降，在小麥拔節抽穗期后蒸騰量增加，潛熱通量占可供能量比例又開始增大直到小麥生育后期開始下降。由于水稻淹水栽培，潛熱通量占可供能量（R??F）的比例在水稻全生育期均較高，2季水稻全生育期分別有66%和81%的天數潛熱通量高于可供能量，全生育期潛熱通量占可供能量的比例分別為106%和122%。

2季小麥全生育期的波文比（感熱通量與潛熱通量比值）分別為0.48和0.41，稍高于華北平原的冬小麥[4]。2季水稻全生育期的波文比分別為?0.05和?0.18。

注：能量分配是指潛熱或者感熱占可供能量的比值，潛熱/可供能量+感熱/可供能量=1。

2.3 水熱通量的控制因子分析

輪作稻麥田潛熱通量與不同因子間的通徑分析結果如圖5和表1所示。由于各個因子直接和間接共同作用，對10 min尺度水稻和冬小麥田潛熱通量影響的因子排序關系（相關系數值）均為凈輻射>飽和水汽壓差>1.5 m高氣溫>風速。直接通徑系數絕對值排序為凈輻射>飽和水汽壓差>1.5 m高氣溫>風速，說明凈輻射對10 min尺度潛熱通量的直接作用最大，凈輻射對潛熱通量的間接作用主要通過與飽和水汽壓差的互相作用產生影響。1.5 m高氣溫對10 min尺度潛熱通量的直接作用為負，主要通過與凈輻射和水汽壓差的相互作用對10 min尺度潛熱通量產生間接影響。水汽壓差和風速與1.5 m高氣溫對10 min尺度潛熱通量的影響作用類似，但主要通過與凈輻射的互相作用對潛熱通量產生間接影響。

圖5 輪作稻麥田潛熱通量（λET）與各個指標（凈輻射Rn、1.5 m高氣溫Ta、飽和水汽壓差VPD和風速u）的通徑分析圖

表1 輪作稻麥田每10 min潛熱通量與凈輻射Rn、1.5 m高氣溫Ta、水汽壓差VPD和風速u的通徑分析結果

注：a2015―2016年冬小麥數據從2016年3月19日開始測定。

Note:aThe data set for winter wheat in 2015―2016 season was measured from March 19th, 2016.

各因子只有凈輻射的直接通徑系數大于間接通徑系數之和，說明凈輻射對10 min尺度潛熱通量的影響主要體現在直接作用上，其余因子均主要體現為間接影響。決策系數絕對值排序依次為凈輻射>飽和水汽壓差>1.5 m高氣溫>風速，表明凈輻射是影響小尺度潛熱通量的最主要環境因子，其次是水汽壓差。

3 討 論

潛熱是輪作稻麥農田能量主要的消耗形式。由于水稻淹田灌溉，水稻田的平均潛熱通量峰值高于冬小麥田，且2種農田潛熱消耗的比例不同。2016―2017年冬小麥全生育期潛熱通量占可供能量的比例達到71%，與華北平原輪作小麥玉米農田[20]和美國小麥田[21]結果類似。而水稻全生育期潛熱通量高于可供能量6%～22%，表明水稻冠層除了完全消耗可供能量外，還吸收了感熱通量進行水分消耗，發生了感熱平流現象[19]。2017年水稻種植面積更大，但水稻種植區外均為荒地，因此更容易引起感熱平流現象。Oue等[22]利用波文比能量平衡監測系統在日本水稻田觀測到了類似的結果。水稻潛熱通量高于凈輻射的時段主要在下午，與西班牙或日本的水稻田上的觀測結果類似[22-23]。水稻和小麥田的波文比也存在差異，全生育期小麥田波文比為正值，而水稻2季全生育期均值分別為?0.05和?0.18，與先前基于渦動相關測定的結果有差異[24-25]。但日均波文比常出現負值，在不同地區水稻田均有觀測，可能與水稻種植期間高溫有關[2, 22, 26]。

通徑分析結果表明，凈輻射對小尺度輪作稻麥田潛熱通量的影響主要體現在直接作用上，其余因子均主要體現為通過凈輻射路徑對潛熱通量產生間接影響。張雪松等[18]對冬小麥潛熱通量及相關因子進行通徑分析表明，凈輻射和飽和水汽壓差對小時尺度潛熱通量影響主要體現在直接作用上，與本文結果稍有差異。決策系數結果表明凈輻射是影響小尺度潛熱通量的最主要環境因子，其次是水汽壓差。太陽輻射既能引起氣溫和相對濕度的變化（圖5），提高葉片溫度，使葉片內外的水汽壓差增大，增強蒸騰速率又能誘導氣孔開閉，因此是影響潛熱通量的最主要環境因子[27]。飽和水汽壓差表征了氣溫與相對濕度的綜合作用，是衡量空氣干燥程度的重要指標，直接影響氣孔開閉，影響植株蒸騰，因此是影響潛熱通量的另一個重要因子，但其影響主要通過凈輻射路徑產生間接影響并起重要作用（表1）。水稻和冬小麥田的1.5 m高氣溫對潛熱通量的決策系數均為負值，表明水稻田夏季高溫或冬小麥田冬季低溫均會對潛熱通量起抑制作用。

對比水稻和冬小麥10 min尺度潛熱通量通徑分析結果發現，水稻田的凈輻射直接通徑系數小于冬小麥田，但飽和水汽壓差的直接通徑系數大于小麥田，表明水稻田凈輻射的直接作用小于小麥田，而飽和水汽壓差相反。水稻田各因子的間接通徑系數均大于小麥田，說明水稻田各因子對潛熱通量影響的間接作用比小麥田更大。水稻田飽和水汽壓差的決策系數比小麥地更大，表明其對水稻田的潛熱通量影響比小麥田更大。

4 結 論

本文基于波文比能量平衡監測系統測定的輪作稻麥田水熱通量數據及通徑分析方法，分析了2種不同農田的水熱通量特征及影響因素。結果表明輪作稻麥田的潛熱通量的變化與凈輻射幾乎同步，能量主要通過潛熱通量消耗，全生育期小麥地潛熱通量占可供能量的比例為71%，而水稻全生育期潛熱通量高于可供能量6%～22%，表明水稻田除完全消耗可供能量以外，還需要吸收感熱通量進行水分消耗。輪作稻麥田的潛熱通量主要受凈輻射和飽和水汽壓差影響，凈輻射的直接作用最明顯，而飽和水汽壓差主要通過凈輻射路徑對潛熱通量產生間接影響。對比2種農田，水稻田各因子對潛熱通量影響的間接作用和飽和水汽壓差的直接作用比小麥田更大，而小麥田凈輻射的直接作用比水稻田更大。本文結果可為輪作稻麥田潛熱通量模型的構建和輪作稻麥田高效用水提供依據。

[1] Monteith J, Unsworth M. Principles of Environmental Physics[M]. Third edition, New York, USA: Academic Press, 2008.

[2] Hossen Md Shahadat, Mano Masayoshi, Miyata Akira, et al. Surface energy partitioning and evapotranspiration over a double-cropping paddy field in Bangladesh[J]. Hydrological Processes, 2012, 26(9): 1311―1320.

[3] Alberto Ma Carmelita R, Wassmann Reiner, Hirano Takashi, et al. Comparisons of energy balance and evapotranspiration between flooded and aerobic rice fields in the Philippines[J]. Agricultural Water Management, 2011, 98(9):1417―1430.

[4] Zhang Yongqiang, Liu Changming, Yu Qiang, et al. Energy fluxes and the Priestley-Taylor parameter over winter wheat and maize in the North China Plain[J]. Hydrological Processes, 2004, 18(12): 2235―2246.

[5] Timsina J, Connor D J. Productivity and management of rice-wheat cropping systems: Issues and challenges[J]. Field Crops Research, 2001, 69(2): 93―132.

[6] Ladha J K, Dawe D, Pathak H, et al. How extensive are yield declines in long-term rice-wheat experiments in Asia?[J]. Field Crops Research, 2003, 81(2): 159―180.

[7] Qi Jing, Herman Van Keulen, Huib Hengsdijk. Modeling biomass, nitrogen and water dynamics in rice-wheat rotations[J]. Agricultural Systems, 2010, 103(7): 433―443.

[8] Feng Yu, Gong Daozhi, Mei Xurong, et al. Energy balance and partitioning in partial plastic mulched and non-mulched maize fields on the Loess Plateau of China[J]. Agricultural Water Management, 2017, 191: 193―206.

[9] Zhao Peng, Zhang Xiaotao, Li Sien, et al. Vineyard energy partitioning between canopy and soil surface: Dynamics and biophysical controls[J]. Journal of Hydrometeorology, 2017, 18(7): 1809―1829.

[10] Qiu Rangjian, Kang Shaozhong, Li Fusheng, et al. Energy partitioning and evapotranspiration of hot pepper grown in greenhouse with furrow and drip irrigation methods[J]. Scientia Horticulturae, 2011, 129(4): 790―797.

[11] Hu Shunjun, Zhao Chengyi, Li Jun, et al. Discussion and reassessment of the method used for accepting or rejecting data observed by a Bowen ratio system[J]. Hydrological Processes, 2014, 28(15): 4506―4510.

[12] Zhang Baozhong, Kang Shaozhong, Li Fusheng, et al. Comparison of three evapotranspiration models to Bowen ratio-energy balance method for a vineyard in an arid desert region of northwest China[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2008, 148(10): 1629―1640.

[13] Perez P J, Castellvi F, Ibanez M, et al. Assessment of reliability of Bowen ratio method for partitioning fluxes[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 1999, 97(3): 141―150.

[14] Kozak Marcin, Kang Manjit S. Note on modern path analysis in application to crop science[J]. Communications in Biometry and Crop Science, 2006, 1(1): 32―34.

[15] 蔡甲冰，許迪，劉鈺，等. 冬小麥返青后騰發量時空尺度效應的通徑分析[J]. 農業工程學報，2011，27(8)：69―76.

Cai Jiabing, Xu Di, Liu Yu, et al. Path analysis on spatio-temporal scaling effect of crop evapotranspiration in growing seasons for winter wheat after reviving[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(8): 69―76. (in Chinese with English abstract)

[16] 杜家菊，陳志偉. 使用SPSS線性回歸實現通徑分析的方法[J]. 生物學通報，2010，45(2)：4―6.

Du Jiaju, Chen Zhiwei. Method of path analysis with SPSS linear regression[J]. Bulletin of Biology, 2010, 45(2): 4―6. (in Chinese with English abstract)

[17] 袁志發，周靜芋，郭滿才，等. 決策系數—通徑分析中的決策指標[J]. 西北農林科技大學學報：自然科學版，2001，29(5)：131―133.

Yuan Zhifa, Zhou Jingyu, Guo Mancai, et al. Decision coefficient-the decision index of path analysis[J]. Journal of Northwest A&F University: Natural Science Edition, 2001, 29(5): 131－133. (in Chinese with English abstract)

[18] 張雪松，閆藝蘭，胡正華. 不同時間尺度農田蒸散影響因子的通徑分析[J]. 中國農業氣象， 2017，38(4)：201―210.

Zhang Xuesong, Yan Yilan, Hu Zhenghua. Using path analysis to identify impacting factors of evapotranspiration at different time scales in farmland[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2017, 38(4): 201―210. (in Chinese with English abstract)

[19] 丁日升，康紹忠，張彥群，等. 干旱內陸區玉米田水熱通量特征及主控因子研究[J]. 水利學報，2014，45(3)：312―319.

Ding Risheng, Kang Shaozhong, Zhang Yanqun, et al. Characteristics of water vapor and heat fluxes and the controlling factors over an maize field in the arid inland region[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2014, 45(3): 312―319. (in Chinese with English abstract)

[20] Lei Huimin, Yang Dawen. Interannual and seasonal variability in evapotranspiration and energy partitioning over an irrigated cropland in the North China Plain[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2010, 150(4): 581―589.

[21] Baldocchi Dennis. A comparative study of mass and energy exchange rates over a closed C3(wheat) and an open C4(corn) crop: II. CO2exchange and water use efficiency[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 1994, 67(3): 291―321.

[22] Oue Hiroki. Influences of meteorological and vegetational factors on the partitioning of the energy of a rice paddy field[J]. Hydrological Processes, 2005, 19(8): 1567―1583.

[23] Moratiel R, Martínez-Cob A. Evapotranspiration and crop coefficients of rice (L.) under sprinkler irrigation in a semiarid climate determined by the surface renewal method[J]. Irrigation Science, 2013, 31(3): 411―422.

[24] Alberto Ma Carmelita R, Wassmann Reiner, Buresh Roland J, et al. Measuring methane flux from irrigated rice fields by eddy covariance method using open-path gas analyzer[J]. Field Crops Research, 2014, 160(4): 12―21.

[25] Timm Andrea Ucker, Roberti Débora R, Streck Nereu Augusto, et al. Energy partitioning and evapotranspiration over a rice paddy in southern brazil[J]. Journal of Hydrometeorology, 2014, 15(5): 1975―1988.

[26] Baldocchi Dennis, Knox Sara, Dronova Iryna, et al. The impact of expanding flooded land area on the annual evaporation of rice[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2016, 223: 181―193.

[27] 龔雪文，劉浩，孫景生，等. 日光溫室番茄不同空間尺度蒸散量變化及主控因子分析[J]. 農業工程學報，2017，33(8)：166―175.

Gong Xuewen, Liu Hao, Sun Jingsheng, et al. Variation of evapotranspiration in different spatial scales for solar greenhouse tomato and its controlling meteorological factors[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(8): 166―175. (in Chinese with English abstract)

Analysis of water and heat flux over rice-wheat rotation field and influencing factors

Qiu Rangjian1, Yang Zaiqiang1, Jing Yuanshu1, Liu Chunwei1※, Wang Zhenchang2

(1.,,210044,; 2.,,210098,)

Rice and wheat are two primary food crops, while rice-wheat rotation is one of the largest crop rotational systems with planting area of 24-26 million hm2in the world. In China, the planting area accounts for about 34%-50% of the world’s total planting area, mainly distribute in Jiangsu, Zhejiang, Hubei, Sichuan, Anhui, Guigzhou and Yunnan Province. The studies on water and heat flux over rice-wheat rotation field continue to draw research attention. The research on the characteristic of water and heat flux and influencing factors over rice-wheat rotation field can provide basic information for field irrigation management and crop water use efficiency. In this study, the water and heat fluxes over rice-wheat rotation were determined by a Bowen ratio energy balance system at Agro-Meteorology Research Station, Nanjing University of Information Science and Technology, located in Nanjing City, Jiangsu Province in China (32.21° N, 118.68° E, altitude 14.4 m). The purpose of the research is to explore the characteristic of water and heat flux and influencing factors over these two different fields based on these data and path analysis method. Results showed that the diurnal variations of water and heat fluxes over rice-wheat rotation field were single-peak curves. The average peak values of latent heat flux over rice field at noon were higher than those over winter wheat field. The energy was mainly consumed by latent heat flux. The ratio between latent heat flux and availably energy was 71% over winter wheat field, while was 106% and 122%, respectively for 2016 and 2017 seasons over rice field during the whole growth stage. This result indicated that the rice canopy absorbed sensible heat flux for water consumption. The latent heat flux over rice field was higher than the availably energy during 66% and 81% of the growth season for two seasons, respectively. The daily average surface soil heat fluxes over rice-wheat rotation and water surface heat fluxes over rice field can be neglected due to the small differences. The value of Bowen ratio was positive for wheat, while negative for rice. The order of correlation coefficient between latent heat flux over rice and wheat rotation field and influencing factor was net radiation > vapour pressure deficit > air temperature at 1.5 m height above ground > wind speed. The direct path coefficient followed the same order. The effect of net radiation on latent heat flux over rice-wheat rotation field was primarily on direct effect. While the effect of air temperature at 1.5 m height, vapour pressure deficit and wind speed on latent heat flux was mainly on indirect effect through the interaction between them and net radiation. Decision coefficient results showed that the net radiation was the dominate environment factors affected latent heat flux at short time, followed by vapour pressure deficit. The decision coefficient was negative between air temperature at 1.5 m height above ground and latent heat flux, indicating that high air temperature in summer during rice growth period or low air temperature in winter during wheat growth period inhibited latent heat flux over rice or wheat field. The direct effect of net radiation on latent heat flux over rice field was higher, while vapour pressure deficit was lower than that over winter wheat field. The indirect effect of these factors on latent heat flux over rice field was higher than that over winter wheat field.

water; heat; radiation; rice-wheat rotation; latent heat flux; sensible heat flux; path analysis; Bowen ration energy balance system

2018-01-03

2018-05-30

國家自然科學基金項目（51509130，41775104，41475107，41575111）；江蘇省自然科學基金項目（BK20150908）；十二五國家科技支撐計劃項目(2014BAD10B07)

邱讓建，博士，副教授，主要從事農田水熱循環與水資源高效利用研究。Email：qiurj@nuist.edu.cn

劉春偉，博士，副教授，主要從事應用氣象和蒸散理論的研究。Email：liu-chunwei@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.012

S275

A

1002-6819(2018)-17-0082-07

邱讓建，楊再強，景元書，劉春偉，王振昌. 輪作稻麥田水熱通量及影響因素分析[J]. 農業工程學報，2018，34(17)：82－88. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.012 http://www.tcsae.org

Qiu Rangjian, Yang Zaiqiang, Jing Yuanshu, Liu Chunwei, Wang Zhenchang. Analysis of water and heat flux over rice-wheat rotation field and influencing factors[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(17): 82－88. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.012 http://www.tcsae.org