冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析
不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析
不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析张雪松;闫艺兰;胡正华【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2017(038)004【摘要】基于2011-2015年冬小麦农田实测大型称重式蒸渗仪数据及农业气象观测数据,分析不同时间尺度农田蒸散量的分布特征,并利用通径分析方法对各时间尺度农田蒸散的影响因子进行辨识.结果表明:(1)冬小麦开花-乳熟期典型晴天小时尺度蒸散呈单峰变化,最大值为0.9~1.1mm·h-1,日累计蒸散量7.0~9.1mm·d-1;冬小麦全生育期多年平均蒸散总量为385.4mm,日平均蒸散量为2.6mm·d-1,最大日蒸散量11.0mm·d-1,变化趋势为前期较低、后期较高;在生育期尺度,播种-返青期的蒸散速率较小,多年平均值为1.1mm·d-1,返青后,农田蒸散速率加快,多年平均值为4.2mm·d-1.(2)不同时间尺度蒸散变化的影响因子主要包括净辐射(Rn)、饱和水汽压差(VPD)、0cm地温(Tg0)、20cm土壤水分(SW20).在小时尺度,VPD对典型晴天蒸散变化的直接作用最大,其次为Rn,Tg0通过Rn路径对EThourly变化产生间接影响,对蒸散的综合决定能力排序依次为VPD>Tg0>Rn;在日尺度,Rn作为最关键的影响因子,对蒸散的直接影响最大,VPD对蒸散的间接影响最大,VPD、Tg0主要通过Rn路径间接影响蒸散,SW20再通过Tg0路径间接影响蒸散且为负效应,各因子决策系数排序依次为Rn>VPD>Tg0>SW20;在生育期尺度,Tg0和Rn是驱动蒸散变化的最主要因子并起直接影响作用,决策系数表明Tg0对蒸散变化的促进作用比Rn明显.%Based on the data measured by large-scale weighing lysimeter and agricultural meteorological observation from 2011 to 2015, the distributing characteristics of evapotranspiration at different timescales in winter wheat farmland were analyzed, and the impacting factors were identified by path analysis. The results showed that the change of evapotranspiration displayed a downward-parabola pattern with a single peak at hourly scale, and the maximum evapotranspiration was from0.9mm·h-1 to 1.1 mm·h-1 and the cumulative value throughout the day was from 7.0mm to 9.1mm on the typical sunny day during flowering-milky stage within 4 years. The mean annual evapotranspiration was 385.4mm, the mean diurnal evapotranspiration was 2.6mm·d-1 and the maximum value was 11.0mm·d-1 during the whole winter wheat growing period. The daily scale variation of evapotranspiration at early growing stage was greater than that at later stage. During the growing season, the evapotranspiration rate was lower during the sowing to turning-green period with an average of 1.1mm·d-1 than that of 4.2mm·d-1 after turning-green period. (2) The impacting factors of evapotranspiration at different time scales mainly included net radiation (Rn), saturated vapor pressure deficit (VPD), ground temperature (Tg0) and soil water content at 20cm (SW20). At hourly scale, VPD had the largest direct effect on evapotranspiration variation on the typical sunny day. Rn and Tg0 affected evapotranspiration indirectly via Rn. The ranking of the decision coefficient of every factor was VPD>Tg0>Rn. At daily scale, Rn, as the most critical factor, had the largest direct impact on evapotranspiration, while VPD had the largest indirect influence. VPD and Tg0 affected evapotranspiration indirectly via Rn and the indirect negative influence of SW20 was imposed by Tg0 path. The ranking of the decision coefficient of impacting factorswas Rn>VPD>Tg0>SW20.At the whole growing season scale, Tg0 and Rn were the only two most important factors with direct influence and could drive evapotranspiration change. The decision coefficient indicated that Tg0 could significantly increase the variation of evapotranspiration more than Rn.【总页数】10页(P201-210)【作者】张雪松;闫艺兰;胡正华【作者单位】南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/江苏省农业气象重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044;中国科学院大学,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与建模重点实验室,北京 100101;南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/江苏省农业气象重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044【正文语种】中文【相关文献】1.聊城市参考作物蒸散量的多时间尺度特征及影响因子 [J], 李楠;王小亚;吕博;杨志勇;姚超2.东北地区春玉米生长季农田蒸散量动态变化及其影响因子 [J], 郭春明;任景全;张铁林;于海3.河套灌区玉米农田蒸散动态变化及其影响因子的通径分析 [J], 刘美含;史海滨;李仙岳;闫建文;孙伟;窦旭4.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊5.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》一、引言农田水热通量研究是农业生态学和农田水文学的重要领域，对于提高作物产量、优化农田管理以及应对气候变化具有重要意义。
冬小麦和夏玉米作为我国主要的粮食作物，其轮作种植模式在我国广泛存在。
本文旨在研究冬小麦-夏玉米轮作农田的水热通量特征及其影响因素，以期为优化农田水热管理提供科学依据。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取位于我国华北平原的某农田作为研究对象，该地区具有典型的冬小麦-夏玉米轮作种植模式。
2. 研究方法（1）田间观测：通过安装土壤温度计、土壤湿度计和通量观测系统，对农田水热通量进行实时观测。
（2）数据采集与处理：收集气象数据、土壤数据以及作物生长数据，运用统计分析方法对数据进行处理和分析。
（3）模型模拟：建立农田水热通量模型，对不同情景下的水热通量进行模拟预测。
三、农田水热通量特征分析1. 土壤温度与湿度变化冬小麦生长期间，土壤温度逐渐升高，湿度逐渐降低；夏玉米生长期间，由于作物遮荫和蒸腾作用，土壤温度和湿度变化规律与冬小麦生长期间有所不同。
整体上，农田土壤温度和湿度受到季节变化、气候条件、作物生长等多种因素的影响。
2. 潜热与显热通量变化潜热通量和显热通量是农田水热通量的重要组成部分。
在冬小麦和夏玉米生长期间，潜热通量和显热通量均呈现出明显的季节变化规律。
其中，潜热通量主要受到作物蒸腾作用的影响，显热通量则与土壤温度和风速等因素有关。
四、影响因素分析1. 气候条件气候条件是影响农田水热通量的重要因素。
降水、温度、风速等气象因素均会对农田水热通量产生影响。
例如，降水会增加土壤湿度，进而影响潜热通量和显热通量的变化。
2. 作物生长与覆盖度作物生长和覆盖度对农田水热通量具有显著影响。
冬小麦和夏玉米的生长过程中，叶片面积指数、作物高度等因素均会影响潜热通量和显热通量的变化。
此外，作物种植密度和种植模式也会对农田水热通量产生影响。
3. 土壤性质与水分管理土壤性质和水分管理是影响农田水热通量的另一个重要因素。
冬小麦东农冬麦1号返青后各生育阶段光合生理特性研究
第４ ４ 卷第７ 期
２ ０ １ ３ 年７ 月 网络 出版时 间 ２ ０ １ ３ — ７ － １ １ １ ８ ： ４ ４ ： ４ ６
东
北
农
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大
学
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４ ４ ｒ ７ １ ： ５ ８ ￣６ ３
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ａｇ ｉｃ ｒ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
ａ ｔ ｆ ｅ ｒ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｄ ｏ ｎ ｇ ｎ ｏ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ｍａ ｉ １ ［ Ｊ 】 ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎ ｏ ￣ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ４ （ ７ ） ： ５ ８ — ６ ３ ． （ ｉ ｎ
ｇｒ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ｓ ａ ｔ ｆ ｅ ｒ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｇｒ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｄｏ ｎ ｇ ｎ ｏｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ｍａｉ ｌ ／
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长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析
长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析长春种植冬小麦是当今中国的重要农业生产。
在增加产量的同时，研究冬小麦的农艺性状间的相关度及通径分析，以科学地指导冬小麦农业生产，提高农产品品质，节约资源，改善土壤环境，实现冬小麦农业良好发展是当前非常重要的研究课题。
为此，我们对长春地区连续4年的冬小麦的农艺性状进行监测，分析了相间因子与有效因子的相关性。
结果表明，在分析冬小麦农艺性状和有效因子之间存在着正相关性，其中株高、穗数、结实率、千粒重是最显著的因子。
另外，剔除杂质用量Nei’s genetic diversity 指数显示，经过4年种植周期，冬小麦杂质用量显著提高，说明在长春种植时需要加强杂质控制和种植方式的研究和优化。
另外，在分析冬小麦农艺性状间的相关度时，我们还发现其之间的相关系数也不一致，其中穗数与结实率、千粒重的相关系数较高，表明穗数与结实率以及千粒重之间存在一定的关联性。
同时，在研究中发现，株高与穗数、结实率、千粒重的相关系数也比较高，表明株高也是影响冬小麦农艺性状的重要因素。
同时，在分析冬小麦农艺性状的通径分析时，我们发现千粒重的变异受到穗数、结实率和株高等农艺性状的协同影响。
结实率的变异受到穗数、千粒重和株高的协同影响，株高的变异受到穗数和结实率的协同影响。
这表明，冬小麦农艺性状间存在着明显的相关性和通径分析，可以用来调节冬小麦产量，指导冬小麦生产。
因此，我们提出，在长春种植冬小麦时，应加强对冬小麦农艺性
状的测定，以此研究冬小麦的相关性和通径分析，合理配置施肥、水肥、播种、杂质控制等技术措施，提高冬小麦的产量和品质，实现冬小麦农业生产的有效提高。
华北平原冬小麦主要发育阶段日数对温度变化的敏感性分析
华北平原冬小麦主要发育阶段日数对温度变化的敏感性分析高静;邬定荣;王培娟;陈京华;闫峰;赵煜飞;王佳强【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2016(037)004【摘要】气候变化背景下,作物发育阶段日数发生了明显变化,其对温度变化的敏感性也成为气候变化对农业影响研究的重要内容.针对现有温度敏感性研究的不足,本文提出相对敏感性的概念,并以此分析华北平原冬小麦敏感性的时空分布特征.利用65个农业气象观测站1980-2012年冬小麦发育期观测资料及同期逐日平均气温数据,将发育期分为播种-越冬、越冬-返青、返青-抽穗和抽穗-成熟4个主要发育阶段,采用线性回归方法计算各阶段发育期日数对温度变化的相对敏感性,并用GIS 空间插值方法研究相应指标的时空变化特征.结果表明:(1)各发育阶段平均温度均呈上升趋势,不同发育阶段日数具有明显的区域分布规律;(2)播种-越冬期对温度的敏感性为-0.113～0.029℃-1,区域平均-0.040℃-1,该期敏感性呈中间高两端低的区域分布特征,且敏感性具有一定的普遍性;(3)越冬-返青期敏感性为-0.081～0.091℃-1,平均0.013℃-1.该期敏感性区域波动大,但无明显区域特征,敏感性的稳定程度也较弱;(4)返青-抽穗期敏感性在-0.112～-0.035℃-1,平均-0.074℃-1.敏感性无明显区域特征,但敏感性的稳定性高;(5)抽穗-成熟期敏感性在-0.114～0.014℃-1,平均-0.042℃-1,呈显著的南高北低的空间分布特征,在区域上具有很强的稳定性.总体上,不同发育阶段对温度的敏感性差异较大,且敏感性具有明显的区域分布特征.【总页数】6页(P431-436)【作者】高静;邬定荣;王培娟;陈京华;闫峰;赵煜飞;王佳强【作者单位】国家气象信息中心,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081;国家气象信息中心,北京100081;河北省易县气象局,保定074200;国家气象信息中心,北京100081;国家气象信息中心,北京100081【正文语种】中文【相关文献】1.华北平原冬小麦麦田覆盖对土壤温度和生育进程的影响 [J], 高丽娜;陈素英;张喜英;孙宏勇;王彦梅;邵立威2.气候变化对华北平原主要农作物生长影响研究——以冬小麦、夏玉米为例 [J], 肖薇薇;许晶晶3.双季早晚稻不同发育阶段日数对温度变化的敏感性比较 [J], 王治海;金志凤;邬定荣;毛智军;陈中赟4.气候变暖背景下华北平原冬小麦生育期温度条件变化趋势分析 [J], 谭凯炎;邬定荣;赵花荣5.华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率变化的Meta分析 [J], 丁蓓蓓;张雪靓;赵振庭;侯永浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
1990年～2016年山东省冬小麦和夏玉米生产水足迹时空变化特征
受气候变 化 和 人 类 活 动 的 影 响,水 资 源 短 缺 问 题 日益严重,目 前 水 资 源 已 经 成 为 制 约 社 会 经 济 发 展 的 重要限制因素[１].山东省是我国的农业大省,冬小麦和 夏玉米在农 作 物 播 种 面 积 中 占 较 大 比 重,在 总 用 水 量 中比例也 较 高. 近 年 来 山 东 省 干 旱 频 发,严 重 影 响 农 业生产,威 胁 粮 食 安 全.党 的 十 九 大 明 确 提 出 确 保 国 家粮食安全和实施乡村振兴战略,因此,研究冬小麦和 夏玉米生产 水 足 迹 的 时 空 变 化 特 征,对 提 高 水 资 源 利 用效率和确保粮食安全具有重要的意义. １ 资 料 与 方 法
图３为山东省不同降水年型冬小麦生产水足迹 空间分布图,结果 表 明 山 东 省 冬 小 麦 生 产 水 足 迹 空
间差异明显,并呈 现 出 枯 水 年 和 极 枯 水 年 的 值 要 高
图１ 山东省 DEM 和气象站点分布 本研 究 所 用 到 的 模 型 及 数 据 主 要 包 括:① CROPWAT８������０ 模 型.CROPWAT８������０ 模 型 可 以 利 用 区 域 气 温 、降 水 、风 速 、相 对 湿 度 、日 照 时 数 等 参 数计算参考作物蒸 发 蒸 腾 量 和 作 物 需 水 量,并 能 够 指导灌溉制度优化、评 估 雨 养 条 件 或 非 充 分 灌 溉 条 件 下 的 作 物 产 量 . [２~５] ② 气 象 数 据 . 气 象 数 据 来 源 于 气 象 科 学 数 据 共 享 服 务 平 台 (http:// cdc������nmic������cn/).选取 山 东 省 １４ 个 气 象 站 点 １９６１ 年~２０１６年完整序列的逐 月 降 水 资 料,利 用 经 验 频 率法得到１９９１ 年、２００２ 年、２００８ 年 和 ２０１６ 年 分 别 为枯水年、极 枯 水 年、丰 水 年 和 平 水 年. 计 算 １９９０ 年~２０１６年作物需水量时 选 取 ２２ 个 气 象 站 点 的 资 料(见图１),部分缺失年 份 的 数 据 采 用 邻 站 替 代,若 一个地级市内有多个站点则取其平均值.③农业统 计 数 据 . 山 东 省 １７ 地 市 冬 小 麦 和 夏 玉 米 播 种 面 积 、 单产和产量等数据来源 于«山 东 统 计 资 料»(１９９１ 年 ~２０１７ 年 ). 莱 芜 市 在 １９９２ 年 １１ 月 升 为 地 级 市, 为确保 数 据 的 完 整 性 和 延 续 性,本 研 究 以 山 东 省 ２０１６年行政单元为基准,根 据«山 东 农 村 统 计 年 鉴» 资料单独核算１９９０年~１９９２ 年 莱 芜 和 泰 安 市 作 物 需水. 作 物 生 育 期 的 数 据 主 要 来 源 于 FAO 的 crops数据库 和 结 合 实 地 调 研 数 据,土 壤 数 据 主 要 来源于 FAO 的soils数据库.
中国北部冬麦区小麦生育期对生育阶段积温变化的响应
马倩倩;贺勇;张梦婷;张聪;许吟隆
【期刊名称】《中国农业气象》
【年(卷),期】2018(039)004
【摘 要】Based on data collected from 19 agro-meteorological stations located in the winter wheat belt of Northern China from 1993 to 2013,this study analyzed temporal and spatial variability of winter wheat phenology and accumulated temperature in each growing period.Pearson correlation analysis and other methods were used to analyze the effects of accumulated temperature in each growing period on winter wheat phenology.The results showed that,(1) the spatial distribution of ≥0℃accumulated temperature during sowing to emergence and regreening to jointing periods along with the negative accumulated temperature value during the overwintering period (NATop) increased from east to west,and ≥0℃ accumulated temperature during jointing to heading,heading to milk-ripe,milk-ripe to maturity and sowing to maturity periods increased from southeast to northwest,while the distribution during emergency to start of overwintering period was contrary.The ≥0℃accumulated temperature for jointing to heading and milk-ripe to maturity periods decreased significantly at 21％ of the investigated stations.The value of NATop,≥0℃accumulated temperature during regreening to jointing,heading to milk-ripe and sowing to maturity periodsincreased significantly at 42％,26％,37％ and 21％ of the investigated stations,respectively.The variations of ≥0℃ accumulated temperature during sowing to emergency and emergency to the start of overwintering periods were much smaller.(2) Sowing and emergency date in the east was later than the counterpart in the west,of which variation trend was contrary to heading,milk-ripe and maturity date.Start of overwintering date in the southeast was later than the counterpart in the northwest,of which variation trend was contrary to regreening date.The stations of earlier jointing date were mainly located in the east.Sowing,emergency,regreening,jointing,milk-ripe and maturity date delayed significantly at 21％,16％,37％,26％,42％ and 21％ of the investigated stations,respectively.And most of these stations were in the east of the study area.Overwintering and heading date changed significantly only at 5％ of the investigated stations.(3) Correlation analysis showed that the correlation between ≥0℃ accumulated temperature (or NATop) and multiple development stages was significant,which indicated that the growth and development of winter wheat might be directly or indirectly influenced by the accumulated temperature during growing periods.The NATop had the highest correlation with regreening,jointing,heading,milk-ripe and maturity date,and showed consistent spatiotemporal variation characteristics with multiple post-winter development stages.Spatiotemporal variability of the NATop might be the factor that caused spatiotemporal variations of winter wheat post-winter phenology.%利用1993-2013年中国北部冬麦区19个农业气象观测站的冬小麦生育期及气象资料,研究了冬小麦各生育阶段积温和生育期的时空变异特征.通过皮尔逊相关性分析等方法,探究冬小麦各生育阶段积温变化对生育期的影响.结果表明:(1)播种-出苗、返青-拔节阶段≥0℃积温和越冬期负积温的值呈东高西低的空间分布,拔节-抽穗、抽穗-乳熟、乳熟-成熟和播种-成熟阶段≥0℃积温为东南低西北高,而出苗-越冬开始阶段≥0℃积温则呈东南高西北低的分布;拔节-抽穗和乳熟-成熟阶段≥0℃积温均在21％的站点上显著减少,返青-拔节、抽穗-乳熟和播种-成熟阶段≥0℃积温及越冬期负积温分别在26％、37％、21％和42％的站点上显著增加,而播种-出苗和出苗-越冬开始阶段≥0℃积温的变化较小;(2)播种和出苗期呈东部晚西部早的空间分布,抽穗、乳熟和成熟期则相反;越冬开始期呈东南晚西北早的分布,返青期则相反;拔节早的站点主要位于麦区东部.播种、出苗、返青、拔节、乳熟和成熟期分别在21％、16％、37％、26％、42％和21％站点显著推迟且多位于麦区东部,而越冬开始期和抽穗期仅在5％站点变化显著;(3)相关分析表明,各生育阶段≥0℃积温(或越冬期负积温)与多个生育期的相关性显著,生育阶段积温的变化可能直接或间接影响了冬小麦的生长发育.越冬期负积温与返青、拔节、抽穗、乳熟和成熟期相关性最大,且与冬后多个生育期呈现一致的时空变异特征,其时空变异性可能是造成冬小麦冬后生育期在时空上存在差异的原因.
不同抗旱性冬小麦根系时空分布与产量的关系
基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目（４１８０７５１６， ３１６０１３８３） ；中国博士后科学基金（２０１８Ｍ６３１１９９） 收稿日期：２０１７⁃ １１⁃ １３； 网络出版日期：２０１９⁃ ０１⁃ １８ ∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｂｂｒｗａｎｇｊｕｎ＠ ｎｗａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
霞３
摘要：为明确不同抗旱性冬小麦品种 （ Ｔｒｉｔｉｃｕｍ ａｅｓｔｉｖｕｍ Ｌ．） 根系时空分布及其与产量的关系，以抗旱性品种长武 １３４、长旱 ５８ 和干旱敏感性品种小偃 ２２、西农 ９７９ 为材料，采用根箱试验研究干旱胁迫和充分供水条件下 ４ 个品种在拔节期、开花期和成熟 期根系总生物量、总根长密度、根系在表层（０—２０ ｃｍ） 和深层（ ２０ ｃｍ 以下） 土壤中的垂直分布、动态变化及其对产量的影响。 结果表明，干旱胁迫下抗旱性品种产量显著高于干旱敏感性品种，其中长旱 ５８ 产量最高，西农 ９７９ 最低；充分供水条件下，西农 ９７９ 产量最高，长武 １３４ 最低，长旱 ５８ 与小偃 ２２ 之间没有差异。 相关分析表明，产量与各生育时期根系性状均有显著关系。 多 元逐步回归分析的结果显示，干旱胁迫和充分供水条件下，拔节期深层根生物量对产量有正效应，而成熟期总根长密度对产量 表现为负效应。 通径分析表明，干旱胁迫下，根系性状对产量的直接贡献大小为开花期总根长密度（ ｜ ０．５４ ｜ ） ＞拔节期深层根生 物量（ ｜ ０．３６ ｜ ） ＞成熟期总根长密度（ ｜ －０．３１ ｜ ） ；充分供水时，成熟期总根长密度（ ｜ －１．５６ ｜ ） ＞拔节期深层根生物量（ ｜ ０．８３ ｜ ） 。 研 究表明，减少成熟期总根长密度，增加拔节期深层根生物量对抗旱性及干旱敏感性冬小麦品种产量均有显著的正效应，增加开 花期根长密度有利于提高抗旱性冬小麦产量。 关键词：冬小麦 （ Ｔｒｉｔｉｃｕｍ ａｅｓｔｉｖｕｍ Ｌ．） ；根生物量；根长密度；产量；干旱胁迫
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通 径 分 析 采 用 结 构 方 程 模 型 （ structural equation modling，简称 SEM）方法，软件平台采用 AMOS 的模 型和软件。其中 SEM 是一种重要的统计方法，它融合了 传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型回 归分析”的统计技术，对于各种因果模型进行模型识别、 估计和验证。AMOS 是 Analysis of Moment Structures（矩
0引言
农田作物蒸腾蒸发量 ET 是水土资源平衡计算、灌溉 工程规划设计与运行管理中不可缺少的基本数据。由于 环境意识的增强和研究范围的扩大，区域性灌溉规划和 宏观管理中时间空间格局要求的提高，对尺度效应的转 换、提升理论要求更加迫切[1]。研究人员已经开展了相关 空间和时间尺度的尺度效应和转化的大量研究[2-9]。吴炳 方等基于蒸发比和空间插值方法实现了时空尺度耦合转 换[10]。Anderson 等初步构建了 LATS 时空尺度耦合转换 模型，其应用效果较好[11]。但以上研究仅集中于遥感领 域，而且尺度耦合转换方法之间的差异较大，ET 时空尺 度耦合转换研究亟待提高。由于特定的空间尺度总对应 着相应的时间尺度，故对相关过程或系统空间尺度进行 转换的同时也会带来相应的时间尺度转换[12]。农田 ET 时 空尺度效应及时空尺度耦合转换，在对于通过有限的资 料条件下来预测灌区尺度 ET 动态和规律，具有极为重要 的研究价值和实际意义。
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 CSAE, 2011, 27(8): 69－76. (in Chinese with English abstract)
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农业工程学报
2011 年
照充分灌处理，即根据土壤水分观测数据，在达到田持 的 70%时进行灌溉并灌至田持。整个生育期灌溉包括冬 灌、返青水、养花水和灌浆水，共灌水 6 次。其他农田 管理措施如施肥、播种、耕作均与当地农民习惯一致。 1.2 田间试验观测与方法
采用涡度协方差系统（美国 Compbell 公司 CSAT3 LI-7500 型）进行中尺度（102 m）冬小麦潜热水分通量 LE 的观测，每 30 min 记录 1 次数据；利用大型称重式蒸 渗仪（西安理工大学研制）观测小尺度（2 m×2 m）冬 小麦实际腾发量 ETa，测定间隔为 1 h；借助邻近试验区 的自动气象站（澳大利亚 Monitor 公司）观测太阳辐射 Ra、净辐射 Rn、空气温度 Ta、相对湿度 RH、风速 Ws、 降雨量 P 等气象参数，每 30 min 记录 1 次。试验区域小 区埋有 1 米剖面（0～5、0～15、0～25、0～35、0～45、 0～55、0～65、0～75 和 0～100 cm）的 Trime 管（澳作
2 结果与分析
将不同深度土层平均土壤含水率（0～5、0～15、0～ 25、0～35、0～45、0～55、0～65、0～75、0～100 cm） 和作物高度 H、叶面积指数 LAI、净辐射 Rn、空气饱和 水汽压差 VPD，与蒸渗仪所测实际腾发量 ETa 和涡度系 统所测的潜热水分通量 LE 分布进行了通径分析；包括递 归模型（由 ETa 上推 LE）和非递归模型（同时由 ETa 上 推 LE 和 LE 下推 ETa）。限于篇幅，此处省略显示以上 模拟结果和统计分析内容。计算结果表明，以 0～45 cm 深度土壤含水率和其他变量进行通径分析时，各个自变 量与因变量 ETa 和 LE、ETa 与 LE 之间通径系数较大， 显著性检验数值较大，表明数据之间显著性更强。因此， 以下数据分析中土壤含水率指标，都是指 0～45 cm 深度 平均值，记为 Soil_45 cm。另外，在 ET 分析计算中最基 本和常用的时间段是以日数据进行，本文将着重分析冬 小麦返青后每日 24 h 的 ET 数值和白昼时段 ET 数值及其 影响因子。 2.1 全日 24 h 数据的尺度效应
关键词：冬小麦，腾发量，潜热水分通量，尺度效应，通径分析，AMOS
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.012
中图分类号：S274.1
文献标志码：A
文章编号：1002-6819(2011)-08-0069-08
蔡甲冰，许 迪，刘 钰，等. 冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析[J]. 农业工程学报，2011，27(8)：69－ 76.
阵结构分析）的简称，能验证各式测量模型、不同路径 分析模型；其分析历程结合了传统的一般线性模型与共 同因素分析的技术[17]。AMOS 同时是著名统计软件 SPSS 家族系列软件，利用其描绘工具箱中的图像按钮便可以快 速绘制 SEM 图形、浏览估计模型图、进行模型图的修改， 评估模型的适配参数，输出最佳模型。本文对于数据的基 于 SEM 的分析与操作，将以 AMOS 18.0 版本进行。
响因子不同，显示了其不同的时空尺度效应。对试验小区实际腾发量 ETa 来说，以全日 24 h 的数据来分析，其主要影响
因子是叶面积指数 LAI 和净辐射 Rn，而白日时段（7:00-18:00）分析显示主要影响因子是空气饱和水汽压差 VPD_7-18 和
叶面积指数 LAI。对田间尺度的区域水分通量 LE 来说，全日 24h 数据的主要影响因子是净辐射 Rn 和作物高度 H，白日
作用、呼吸作用等过程。当各自变量间相关系数很大时， 多元回归分析中最小二乘法失去作用，多元回归方程建 立无效。通径分析（path analysis）是研究变量间相互关 系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析技 术；通过通径分析，能够找出自变量对因变量影响的直 接效应和间接效应，发现由于自变量间相关性很强而引 起多重共线性的自变量；通径分析能够比简单相关分析 更深入的分析指标间相互影响程度[13-16]。本文通过分析 返青后冬小麦生育期内不同环境因子和作物生理生态指 标间的关系，基于通径分析的原理和方法，对不同时段 的实测作物腾发量 ETa 和区域水分通量 LE 进行统计分 析，探讨作物腾发量时空尺度效应及其主要影响因子。
从图 1 可见，各个自变量指标间净辐射 Rn 与饱和水 汽压差 VPD 的相关系数最大为 0.72，其次是 Rn 与作物 平均高度 H 间相关系数为 0.35，VPD 与 H 间相关系数为 0.30，叶面积指数 LAI 与 H 间为 0.29；而 45 cm 平均土壤 含水率与其他指标间相关关系较弱，多为负相关。图 1a 的递归模型中，各个自变量指标与 ETa 和 LE 的相关关系 中，净辐射 Rn 与其相关性最高，其中与 LE 之间相关系 数为 0.51，与 ETa 间为 0.41。在与两个因变量间相关系 数大小对比中可见，土壤含水率、叶面积指数 LAI 和水 汽饱和压差 VPD 与 ETa 关系更为紧密，与 LE 间相关系
公司产，传感器为德国产 TRIME®-T3/IPH 型）监测土壤
墒情变化，每 3～4 d 间隔人工测量一次每个小区土壤体 积含水率。作物生理生态指标观测包括作物高度 H 和叶 面积指数 LAI，每隔 10 d 观测 1 次。 1.3 田间数据整理
为了得到通径分析的数据样本，需要将田间试验观 测数据进行整理分析，获取每个数据系列的同时期数据。 1）农田尺度区域水分通量 LE：根据每 30 min 记录数据 计算每日 24 h 潜热通量 LE 和白天时段潜热通量 LE_7-18 （7:00～18:00）。2009 年冬小麦返青后至收割，能量闭合 率达到 75%。2）试验小区实际腾发量 ETa：根据土体质 量变化和表面积计算腾发量，包括每日腾发量 ETa 和白 天时段实际腾发量 ETa_7-18。3）田间气象数据：根据日 内观测数据，计算每日的饱和水汽压差 VPD、净辐射 Rn， 以及白天时段内的 VPD_7-18 和 Rn_7-18。4）土壤水分 含水率数据：因土壤含水率不是每日都观测，所缺测的 日土壤含水率通过线性关系进行插补，包括 1 m 剖面 9 个深度的平均含水率。5）作物高度 H 和叶面积指数 LAI： 将冬小麦返青后每 10d 人工观测的作物高度和叶面积指 数数据在生育期的变化曲线，根据其二次曲线拟合方程 来进行缺测数据的插补。其中作物高度 H 随时间变化的 二次曲线拟合方程的决定系数为 0.998，叶面积指数 LAI 的二次曲线拟合方程的决定系数为 0.961，二者数值较高， 保证了插补数据的合理性。
在农田作物生长环境中，各个因子是相互影响、共 同作用于植株，从而形成作物的吸水、蒸腾蒸发、光合
收稿日期：2011-02-14 修订日期：2011-07-16 基金项目：国家自然科学基金项目（50909098、51009151）；973 计划资助 项目（2006CB403405）；中国水科院研究专项（节集 0906） 作者简介：蔡甲冰（1976－），女，河南南阳人，博士，高级工程师，主要 从事农业水土工程方面的研究。北京 中国水利水电科学研究院水利研究所， 100048。Email: caijb@
1 材料与方法
1.1 试验情况 田间试验在中国水利水电科学研究院大兴节水灌溉
试验基地进行。试验区属于温带季风性气候，位于 E116°25′37″、N39°37′16″，海拔约 30 m。研究所在区域 属于精量灌溉试验区，包含 40 个 5.5 m×5.5 m 的试验小 区。称重式蒸渗仪和涡度协方差系统位于试验区中央。 供试冬小麦品种为京黑 1 号，于 2008-10-11 日播种， 2009-06-15 日 收 割 。 冬 小 麦 越 冬 后 返 青 时 间 约 在 2009-03-20 左右，田间 ET 观测主要集中在作物返青后。 试验区土质以砂壤土为主，土层深厚，有机质含量较高； 1 m 土层土壤平均田间持水率为 33.4%。作物灌溉试验按