【摘 要】
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作物系数Kc的合理取值对作物需水量分析计算精度十分关键。以水稻为例,基于江西省灌溉试验中心站及浙江永康灌溉试验站的实测数据,分析了Kc与降雨量及ET0的关系,以及灌溉模式
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北省漳河工程管理局
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作物系数Kc的合理取值对作物需水量分析计算精度十分关键。以水稻为例,基于江西省灌溉试验中心站及浙江永康灌溉试验站的实测数据,分析了Kc与降雨量及ET0的关系,以及灌溉模式对Kc的影响,以江西及云南省为例,探讨了Kc在省域尺度上的空间变化规律。结果表明,Kc年内变化呈现先增大后减小的趋势,在抽穗开花期达到最大;Kc年际变化存在差异,早晚稻Kc与ET0呈负相关,晚稻Kc与降雨呈弱正相关,但关系均不明显,采用连续3年Kc实测平均值代替各年Kc满足精度要求;节水型灌溉模式下作物系数明显小于淹灌模式;采用FAO修订办法计算了江西省19个站点的Kc并进行了比较,Kcini均为1.05,Kcmid和Kcend的标准差与变异系数均在0.01左右,Kcmid、Kcend最大值与最小值相差3%左右,而云南36个站点的比较表明,Kcini标准差与变异系数在0.03~0.04,Kcmid,Kcend标准差和变异系数在0.02左右,Kcini最大值与最小值相差10%,Kcmid、Kcend最大值与最小值相差在5%左右。因此,对于省域尺度,如果省内气象要素变异不大,某个站点的作物系数可以扩展到整个省内使用,否则需进行修订。
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