半干旱地区冬小麦蒸散模拟中基于机理与热红外的表面阻力模型对比研究

《Agricultural Water Management》：Assessment of empirical and physically-based approaches to simulate surface resistance for improved evapotranspiration modeling of winter wheat in semi-arid region, Morocco

本研究针对摩洛哥半干旱区冬小麦蒸散量(ET)估算难题，对比评估了Penman-Monteith(PM)模型中两种表面阻力(rc)参数化方案：基于Jarvis模型的机理方法（整合VPD和土壤含水量θ）与基于地表温度(LST)应力指数(SI)的经验方法。结果表明，在充分灌溉下机理方法表现优异(R2≥0.73)，而在水分胁迫下经验方法更具优势(R2≥0.79)。研究首次系统比较了两种方法在半干旱区的适用性，并确定SI=0.5为灌溉触发阈值，为优化水资源管理提供了关键技术支撑。

　　

在摩洛哥这样的半干旱地区，水资源短缺严重制约着农业发展。农业消耗了超过80%的淡水资源，而气候变化加剧了干旱频率，使得高效灌溉管理变得尤为紧迫。准确估算作物蒸散量(Evapotranspiration, ET)——即土壤蒸发和植物蒸腾的总和，成为优化灌溉策略、提高水资源利用效率的关键。然而，传统ET测量方法如涡动相关系统虽然精确，但成本高昂且难以大范围应用。因此，发展可靠的ET模型对半干旱区农业水资源管理具有重要意义。

Penman-Monteith(PM)模型是估算ET最广泛使用的模型之一，其精度高度依赖于表面阻力(surface resistance, r_c)的准确参数化。r_c是一个关键参数，反映了植被气孔对水分传输的阻力，受作物类型、水分状况和环境因素共同影响。由于直接测量r_c十分困难，研究人员开发了多种参数化方案，主要分为两类：机理模型和经验模型。机理模型如Jarvis模型，通过环境变量（如蒸汽压亏缺VPD、土壤含水量θ）直接描述气孔导度的生理响应；经验模型则利用遥感数据，如地表温度(Land Surface Temperature, LST)来间接反映作物水分状况。然而，这两种方法在半干旱地区的性能对比及其在灌溉管理中的实际应用价值尚不明确。

为解决这一问题，由Zaineb Bouswir领衔的研究团队在《Agricultural Water Management》上发表了题为"Assessment of empirical and physically-based approaches to simulate surface resistance for improved evapotranspiration modeling of winter wheat in semi-arid region, Morocco"的研究论文。该研究在摩洛哥Haouz平原开展了连续两个生长季(2016-2017和2017-2018)的田间实验，针对冬小麦在充分灌溉和亏缺灌溉两种 regime 下的ET估算，系统比较了基于Jarvis模型的机理方法和基于LST应力指数的经验方法。

研究团队在摩洛哥Haouz平原的冬小麦田设置了两个对比灌溉处理的试验田块：充分灌溉(F2)和亏缺灌溉(F1)。通过布设涡动相关系统连续监测实际ET，同时收集气象数据、土壤水分、叶面积指数(LAI)和地表温度(LST)等关键参数。基于这些数据，研究人员分别构建了两种r_c估算方案：机理方法将r_c表示为植被阻力（基于Jarvis模型）和土壤阻力的加权组合；经验方法则建立r_c与热应力指数(SI)的函数关系，其中SI由LST计算获得。两种方案均被整合入PM模型，并利用2016/2017季节亏缺灌溉田块的数据进行校准，随后在不同灌溉制度和季节下进行验证。

研究结果表明，两种方法在估算冬小麦ET方面都表现出良好性能，但各有优势。机理方法在充分灌溉条件下表现优异，能够准确捕捉ET的动态变化(R2 ≥ 0.73；RMSE < 0.6 mm·day?1)，但在严重水分胁迫下会低估蒸散通量。相反，经验方法对作物短期水分状态变化更为敏感，在亏缺灌溉条件下表现更优(R2 ≥ 0.79；RMSE < 0.6 mm·day?1)。特别值得注意的是，经验方法基于LST的应力指数能够快速响应气孔关闭事件，更好地捕捉灌溉或降雨后的ET峰值。

通过对应力指数(SI)动态的分析，研究人员发现SI与灌溉后天数呈线性增长关系，并确定了SI=0.5作为冬小麦开始遭受水分胁迫的临界阈值。在亏缺灌溉条件下，这一阈值在灌溉后约17-18天达到，为制定科学的灌溉计划提供了明确指导。这意味着为了避免产量损失，应在达到此阈值前进行灌溉。

该研究的创新之处在于首次系统比较了机理和经验两种r_c参数化方法在PM框架下的表现，明确了它们在不同灌溉制度下的适用条件。研究证实，基于LST的经验方法虽然简化了生理过程，但在捕捉水分胁迫信号方面具有独特优势，特别适合用于基于遥感的精准灌溉管理。而机理方法则提供了更深入的生理学见解，有助于理解环境因子对气孔行为的调控机制。

这项研究对半干旱地区农业水资源管理具有重要意义。它不仅提供了两种可靠的ET估算方法，还确立了基于热红外数据的灌溉决策阈值，为开发实用的灌溉决策支持系统奠定了理论基础。在气候变化加剧水资源短缺的背景下，这种结合遥感技术的简易监测方法尤其适合在数据稀缺的半干旱地区推广应用，有助于提高农业用水效率，保障粮食安全。

未来研究方向包括将这两种方法扩展到区域尺度，结合卫星遥感数据实现ET的空间化监测；开发融合机理模型生理基础和经验模型灵敏度的混合模型；以及将ET估算与作物生长模型耦合，实现从水分消耗到产量形成的全过程模拟。这些进展将进一步提升农业水资源管理的精准化和智能化水平。