Page 84 - 2023年第54卷第9期

ｎ ∑
Ｉ＝ ＥＴ?ＤＵ － Ｐ （７）
ｃ
式中：Ｉ为计划灌溉量； ∑ ＥＴ为从上次灌溉事件开始累计得到的蒸散发；ＤＵ为灌溉系统的分布均
ｎ ｃ
匀性。
其中，针对经济作物的试验表明，与传统灌溉制度场景相比，基于蒸散发指导灌溉实践，最终收
获的作物产量相近，并能减少灌溉用水量 ［５０］ 。针对玉米的试验结果也表明，基于蒸散发进行调亏灌
溉，能够在作物产量仅出现少量减少的情况下，显著提升作物水分生产效率 ［５１］ 。综上，相比传统的灌
溉制度确定方法，基于遥感蒸散发的灌溉制度确定方法更具有节水潜力。然而，基于蒸散发的灌溉制
度确定方法在大范围农田区域的实际应用效果，还有待进一步检验。

５ 灌溉效益评价

灌溉效益评价指标主要包括作物产量和灌溉用水效率系数，分别表征了灌溉用水的农业生产力和
有效利用程度。作物的生长发育和水分消耗过程联系紧密，作为灌溉用水的主要消耗项，蒸散发对于
作物产量和灌溉用水效率系数的评估具有重要意义。相比经验性较强的传统灌溉效益评价方法，基于
遥感蒸散发的方法能更好地响应多时空尺度的需求，适应农业集约化的要求。
５．１ 作物估产 目前，主要有 ４种作物估产方法：①基于光合生产潜力的经验估算；②基于气象因素
的统计模型；③基于作物生长的机理模型；④遥感估产方式 ［５２］ 。前 ３种估产方法对区域试验资料依赖
性较强，普适性较低，难以大范围推广应用。遥感估产主要利用多时空尺度的遥感光谱信息，进行作
物识别和作物长势监测，在此基础上，可以建立遥感反演变量和作物产量的关系 ［５３］ ，其在反映作物产
量精细的时空变化方面具有显著优势。
供水充足的作物长势较好，其蒸散耗水量能间接反映灌溉供水的实际，可通过构建遥感蒸散发和
作物产量的关系预估作物产量。其中，作物水分生产函数（如 Ｓｔｅｗａｒｔ函数）是最为常用的估产方法 ［５４］ 。
Ｐｅｒｅｉｒａ等 ［５５］ 认为相较于蒸发，蒸腾是与作物产量直接相关的变量，并以此改进了 Ｓｔｅｗａｒｔ函数。结果
表明：无论是对全生 育期还 是对 不同 生育阶段，改 进 的 Ｓｔｅｗａｒｔ函 数能 够获 得较 为准 确的 产 量预估
值 ［５５］ 。此外，Ｊｉｎ等 ［５６］ 通过数据同化结合遥感蒸散发，提升作物模型预估产量的精度。为降低作物模
型在预热和参数率定方面的计算开销，Ｋｈａｎ等 ［５７］ 使用简化的作物估产模型，将遥感蒸散发作为输入
变量进行作物产量预估。结果表明，上述基于遥感蒸散发的简化方法可获得较为准确的作物产量，而
且产量估计值的空间分辨率也较高（ ３０ｍ），对开展大范围高空间分辨率的作物估产具有参考价值。
５．２ 灌溉用水效率评价 灌溉用水效率系数作为灌溉效益最直观的评价指标，一般是指贮存在根系层
的灌溉水量与灌溉源头取水量的比值，由渠道输水效率（即灌入田间的水量除以渠首总取水量）和田间
灌水效率（即灌入作物根系层的水量除以灌入田间的水量）的乘积得到。由于灌入根系层的水量较难计
量，岩腊等 ［２４］ 假设作物耗水中来自灌溉的部分（使用蒸散发与降水的差异表征）是有效利用的水量，
将其与灌区净引 水量 （即 灌 区 总 引 水 量 扣 除 灌 区 退 水 量）的 比 值，定 义 为 灌 溉 水 有 效 利 用 系 数 （式
（８））。大、中型灌区针对总引水量和退水量有较为完备的观测记录，因此，上述基于遥感蒸散发的简
化方法，较易获得区域灌溉水有效利用系数。此外，基于作物实际产量和作物蒸散耗水的比值，计算
作物水分利用效率 ［５５］ ，也有利于进一步评估灌溉效益。
ＥＴ－ Ｐ
ａ
＝ （８）
η ｅ
Ｉ － Ｄ
为灌溉水有效利用系数；Ｉ为灌区总引水量；Ｄ为灌区退水量。
式中：η ｅ
综上，遥感蒸散发在灌溉效益评价方面（包括作物估产和灌溉用水效率估算）具有较大潜力。其
中，多时空尺度遥感蒸散发数据，使作物产量预估和灌溉水有效利用系数计算，在时空尺度和应用范
围上具有更大的灵活性。然而，上述方案大多在灌区、田块尺度进行试验，其在大范围（如国家、省
级尺度）灌溉用水管理场景中的应用效果有待进一步检验。

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