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免耕覆盖对小麦玉米轮作农田土壤水分、温度及作物产量的影响:试验与模拟研究

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前言

1.1研究目的与意义

1.2研究进展

1.2.1免耕秸秆覆盖对土壤水分的影响

1.2.2免耕秸秆覆盖对土壤温度的影响

1.2.3免耕秸秆覆盖对作物生长的影响

1.3研究内容

材料与方法

2.1试验部分

2.1.1试验区概况

2.1.2 试验设计

2.1.3测定项目和方法

2.2模型结构、参数校正与验证

2.2.1 RZWQM模型结构

2.2.2模型的管理措施输入

2.2.3 RZWQM 模型校正与参数优化

2.2.4. RZWQM土壤温度模拟过程的改进

2.2.5验证和评价

2.2.6评价指标

结果与分析

3.1试验结果

3.1.1 免耕秸秆覆盖对土壤水分的影响

3.1.2 免耕秸秆覆盖对土壤温度的影响

3.1.3 对作物生长状况和产量的影响

3.2 模型模拟结果

3.2.1模型的校正结果

3.2.2 RZWQM的验证与改进后模拟结果

讨论

4.1免耕秸秆覆盖对土壤水分的影响

4.2免耕秸秆覆盖对土壤温度的影响

4.3免耕秸秆覆盖对作物生长状况和产量的影响

4.3.1免耕秸秆覆盖对作物出苗的影响

4.3.2免耕秸秆覆盖对作物基本苗数、株高和生物量的影响

4.3.3免耕秸秆覆盖对作物产量及产量构成要素的影响

结论

参考文献

致谢

作者简历

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摘要

免耕覆盖是保护农田生态环境、维护农业可持续发展的重要农田管理措施。为系统研究免耕秸秆覆盖对农田土壤水分、温度、作物生长和产量的影响。在青岛农业大学胶州科技示范园设计田间试验,试验处理在冬小麦季设置传统翻耕不覆盖(T0)、免耕不覆盖(T1)和免耕秸秆覆盖(T2)三个处理,三次重复。夏玉米季设置免耕不覆盖(T1)和免耕秸秆覆盖(T2),两个处理,三次重复。同时利用试验数据对RZWQM模型(Root Zone Water Quality Model)进行参数优化和验证,并重点分析了模型中土壤温度模拟过程存在的问题,评价了不同土壤温度模拟算法:a,模型默认算法,用空气温度代替表层土壤温度,RZWQM-A;b,利用冠层能量平衡方法计算土壤表层温度,RZWQM-E;c,根据土壤表层温度与气象因子的数量关系建立的多元回归方程计算土壤表层温度, RZWQM-R经验公式对土壤温模拟的影响。研究结果如下:
  试验结果表明(1)相对于传统耕作,免耕和秸秆覆盖均可以起到保持土壤水分的作用。在冬小麦季前期,翻耕导致农田土壤水分散失,使 T1处理0~50cm的土壤含水量高于T0处理;秸秆覆盖具有减少土壤水分散失的作用,使T2处理0~20cm的土壤含水量高于T1处理。但不同处理间的差异随着作物生育进程的推进逐渐减小,到灌浆期左右不同处理间已没有显著差异。(2)秸秆覆盖具有缓和土壤温度变化的作用,外界温度升高时有“低温效应”,在外界温度降低时有“增温效应”。(3)秸秆覆盖导致冬小麦出苗率降低9.0%~16.4%,使得最终基本苗数降低,以至生物量和产量都低于传统翻耕不覆盖。和冬小麦不同,秸秆覆盖没有导致夏玉米出苗率降低,秸秆覆盖的夏玉米长势优于不覆盖,最终生物量和产量高于不覆盖。分析产量构成要素和产量,发现秸秆覆盖的穗粒数高于不覆盖,冬小麦和夏玉米分别增加4.0%~15.9%和9.4~11.5%,可见秸秆覆盖具有增产潜力。
  模型的校正结果:(1)土壤水分模拟结果的相关系数(R2)为0.65,均方根误差(RMSE)为0.42。(2)用晚上0:00和中午12:00测定的5cm处的土壤温度分别进行校正,R2分别为0.98和0.96,RMSE分别为1.82和1.79;并且可以看出模型默认算法模拟0:00的土壤温度效果较好,但模拟12:00的土壤温度时,在夏季的模拟值低于测定值。这是因为改进前的模型由于用大气温度代替土壤温度而不能模拟土壤温度大小和处理间的差异。(3)产量校正结果的R2为0.90,RMSE为415.8kg hm-2。
  模型验证与不同温度算法模拟评价结果表明:(1)传统耕作和免耕覆盖土壤水分模拟结果R2分别为0.83和0.75;RMSE分别为1.0和1.4。并且模型可以模拟不同耕作处理0~60cm的土壤含水量和处理间的差异。(2)传统耕作条件下,RZWQM-A、RZWQM-E和RZWQM-R模拟土壤温度0cm处的R2分别为0.85、0.93和0.94,RMSE分别为7.0℃、4.0℃和2.6℃;5cm处的R2分别为0.90、0.93和0.96,RMSE分别为5.9℃、3.0℃和2.6℃;10cm处的R2分别为0.96、0.95和0.98,RMSE分别为3.5℃、3.5℃和2.6℃。免耕覆盖条件下,RZWQM-A、RZWQM-E和RZWQM-R模拟土壤温度0cm处的R2分别为0.84、0.81和0.93,RMSE分别为6.3℃、5.6℃和2.4℃;5cm处的R2分别为0.89、0.84和0.94,RMSE分别为5.9℃、4.7℃和2.3℃;10cm处的 R2分别为0.97、0.92和0.97,RMSE分别为2.8℃、3.4℃和2.0℃。RZWQM-A和RZWQM-E不能准确模拟0~10cm土壤温度的大小和不同处理间的差异;RZWQM-R可以较好地模拟土壤温度大小和处理间的差异。(3)RZWQM模型可以较好的模拟冬小麦和夏玉米的生物量,R2分别为0.98和0.90,RMSE分别为701.4kg hm-2和1325.9kg hm-2。传统耕作和免耕覆盖的产量模拟值与实测值的R2分别为0.90和0.89,RMSE分别为456.8kg hm-2和623.2kg hm-2。
  综上,通过对模型中土壤表层温度的不同算法的模拟结果对比分析,结果表明(1)模型的默认温度算法和能量平衡算法不能准确模拟土壤温度,本试验显著改善了RZWQM模拟土壤表层温度的模拟效果,能够反映不同耕作处理的土壤温度差异。(2)不同的温度算法对土壤水分、产量模拟没有显著影响。

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