基于机载多光谱的冬小麦返青期土壤墒情反演

准确快速得获取冬小麦地块的土壤墒情,可为高效利用水资源、实现精准灌溉提供参考。为此,特在江苏省张家港市获取返青期冬小麦种植区的无人机多光谱遥感数据,并同步测定2个深度（10 cm和20 cm）的土壤墒情,通过遥感图像提取光谱反射率,计算归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和垂直干旱指数（PDI）,进行共线性分析后,分别运用逐步回归法、岭回归法和偏最小二乘法,构建针对不同深度土壤墒情的反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤的墒情反演图。结果表明,用逐步回归法构建的模型在10、20 cm深度土壤墒情反演中的决定系数分别达到了0.885、0.782,建模精度最优,且针对10 cm深度土壤墒情的反演效果优于20 cm。研究结果可为冬小麦返青期土壤墒情监测方法的选择提供参考。     

土壤墒情监测技术应用——以菠萝园为例

【目的】为了明确雷州半岛徐闻县菠萝园土壤墒情变化情况，建立该地区菠萝园 土壤墒情监测评价指标。【方法】文章分析了广东徐闻县气候、水源、土壤等农业资源 特点，通过对广东徐闻县菠萝园降雨量和0~20 cm、20~40 cm 土层土壤含水量的长期定 点监测，分析菠萝不同生育期降雨分布及土壤含水量适宜程度，并结合《农田土壤墒情 监测技术规范》、《土壤墒情评价指标》等相关行业标准，建立该地区菠萝土壤墒情监测 评价指标。【结果】菠萝生育期内降雨主要分布在7—10 月，占菠萝全生育期的70.3%， 降雨分布极不均匀。菠萝园0~20 cm 土层土壤质量含水量变化范围为18.7%~29.0%， 20~40 cm 土层土壤质量含水量变化范围为21.5%~29.7%。降雨对菠萝园土壤0~20 cm 的 水分含量影响显著。结合菠萝生育期长势、降雨分布及土壤墒情监测结果，初步提出 了菠萝定植期、营养生长期、催花期、开花期、果实发育期及成熟期的适宜土壤含水 量。【结论】通过对徐闻县菠萝园长期定点的降雨量记录和土壤墒情的监测数据，初步 建立了该地区菠萝土壤墒情监测评价指标，为菠萝的合理灌溉和节水生产提供科学依 据。     

宁夏农田土壤墒情监测现状及发展对策

农田土壤墒情是农业生产管理最重要的农情信息,对农业生产具有重要意义。介绍了农田土壤墒情监测技术要求,对2011年宁夏不同监测区域及全区的农田土壤墒情进行了分析,并总结了影响农田土壤墒情变化的主要因素,提出了墒情监测和旱情预报工作在未来农业生产管理中的发展对策。     

棉田土壤养分分析与土壤墒情监测系统应用

【目的】研究土壤养分的空间变异程度及分布规律,为该区域科学施肥提供依据。【方法】以新疆生产建设兵团第八师石河子总场六分场数字农业示范田为研究区域,应用土壤墒情监测系统、GIS与地统计学的方法,对棉田土壤含水量与温度进行实时采集、分析并存储在服务器里面,分析石河子总场土壤含水量和温度变化规律、棉田土壤养分空间分布特点及变异规律。【结果】(1)根据监测数据分析,随着灌水量增加和棉花生育期推进,上层0~30 cm比下层40~60 cm的土壤含水量变化趋势明显。0~20 cm土层土壤补偿水比较充分,各个监测点土壤含水量基本维持在比较适宜的范围内。土壤各层温度受大气温度影响并随着土层深度的加深而减弱,随着土层深度的逐渐加深滞后时间相对延长;受棉株逐渐长高变大以后遮阴等造成的影响,7月以后各土层温度逐渐持平,波动不大。(2)土壤全氮、速效磷和速效钾均呈现出中等程度变异;(3)土壤速效钾的块金值在25%~75%(块金值为0.497)表现为中等空间自相关性外,土壤全氮、速效磷指标的块金系数小于25%表现为强烈的空间自相关性。【结论】应用土壤墒情实时监测系统指导棉田灌溉,较往年没有任何减产减质的情况下,棉花灌溉在全生育期内比以往灌溉次数下降了1~3次,节约水资源约20%左右。研究区域内土壤全氮、速效磷和速效钾变异呈现中等程度变异特征,全氮、速效磷表现为极强空间自相关性,速效钾表现为中等强度的空间相关性。     

不同负压供水灌溉对番茄产量及水分利用效率的影响

通过利用负压灌溉技术对盆栽番茄植株生长发育、产量及水分利用效率进行了探究,发现在0.0～－20.0 kPa 的不同负压灌溉条件下,盆载番茄的水分利用效率随着供水负压值的降低而有所升高,但是产量有所下降;在不影响番茄生长发育的条件下,要获得较高产量和水分利用效率,适宜的供水负压值为－10.0 kPa;盆栽番茄阶段耗水量呈先上升后下降的变化趋势,番茄的需水关键期为开花期和座果期。     

基于环境因子驱动的温室番茄土壤栽培超前决策灌溉模型的验证及其关系分析

为验证超前决策灌溉模型在土壤栽培中的科学性,筛选基于超前决策灌溉模型的最优灌溉量组合,以Penman-Monteith模型为对照(PM处理),分别在番茄的开花坐果期和果实膨大期设置超前决策灌溉模型计算灌溉量(ET)的3个水平(0.8 ET、1.0 ET、1.2 ET),共计10个处理,通过春秋两茬试验,分析比较不同灌溉模型对土壤含水量、番茄生理指标、产量、品质与水分利用效率的影响,并利用熵权-TOPSIS法评价不同处理番茄的综合指标。结果表明:与对照相比,超前决策灌溉模型处理土壤含水量的波动较小,光合能力、植株产量与水分利用效率显著提高。运用熵权-TOPSIS综合分析法进行排序,T2-3处理(开花坐果期使用1.0 ET灌溉,果实膨大期使用1.2 ET进行灌溉)排第1位,秋茬番茄PM处理(使用PM模型进行灌溉)排在第8位,春茬温室番茄PM处理排在第10位。秋茬与春茬温室番茄最优处理T2-3相较于PM处理,叶片的净光合速率提高约9.7%和24.3%,蒸腾速率降低约16.5%和14.6%,产量和水分利用效率分别提升了4.7%、8.7%与0.8%、9.5%。研究结果表明在温室番茄的土壤栽培中,无论是春季还是秋季,超前决策灌溉模型比PM模型灌溉精度高;且在开花坐果期使用1.0 ET灌溉、果实膨大期使用1.2 ET进行灌溉为超前决策灌溉模型最优的灌溉量组合。     

加气灌溉对番茄根区土壤环境和产量的影响

【目的】探明加气灌溉对番茄根区土壤环境及番茄生物量、果实产量和水分利用效率的影响,为加气灌溉的推广提供依据。【方法】以番茄品种"金鹏10号"为供试材料,通过温室小区试验,设计了加气和不加气(对照)地下滴灌2种处理方式,每个处理3次重复,加气灌溉采用Mazzei287型文丘里加气设备,定期测定并比较2种灌溉方式下的土壤含水量、氧气含量、呼吸速率、温度及番茄生物量、产量和水分利用效率。【结果】与对照相比,加气灌溉使得10cm土层内土壤体积含水量降低了1.61%,根区土壤氧气含量增加了0.89%,土壤呼吸速率增加了26.76%,但土壤温度没有明显变化;加气灌溉下番茄的果实干鲜质量、叶干质量、茎干鲜质量和地上部干鲜质量均显著增大,但根干鲜质量和叶鲜质量无显著变化;同时,加气灌溉下灌溉水分利用效率增加了23.12%,单株产量提高了23.12%,单果质量增大了29.84%。【结论】加气地下滴灌在改善根区土壤环境、提高番茄产量和水分利用效率等方面具有明显优势。     

土壤墒情监测系统在有机葡萄灌溉中的应用

为了在有机葡萄栽培中实施精量灌溉,提高果实品质,尝试利用土壤墒情监测系统技术。土壤墒情监测系统综合集成了先进的监测设备、网络技术和专家知识经验,能够完成对土壤墒情的实时监测与灌溉决策。将这项技术在上海市奉贤区的1个有机葡萄种植园进行示范,取得了良好的效果,平均每亩增收26%,葡萄可溶性固形物提高了2～3Brix,水分利用效率提高40%,同时劳动生产率提高40%,经济效益显著。本文介绍了该系统的结构、工作原理、布设和调试方法等内容,并结合葡萄各生长期的需水量,对1个大棚1年内的土壤墒情监测数据进行了简要分析。     

灌溉条件下河南省土壤墒情变化规律初探

在豫东潮土区进行了5a的土壤墒情与旱情监测工作,探索土壤墒情变化规律。结果表明,灌溉条件下,不同栽培模式土壤墒情总的变化规律是:6、7、8月份土壤墒情充足,其他月份欠缺,特别是4、5月份,正是农作物需水量大的时期,土壤水分含量不能满足农作物的需求。从单个栽培模式看,青砂土果园,从4月份到10月份,各层土壤水分含量比较高,其他月份则整体下降,20～40cm土层含水量低于适宜含水量;夹壤淤土大蒜-玉米(西瓜)栽培模式,随着土体深度的增加含水量逐渐降低,土壤含水量最高时段出现在雨季的8月份,最低时段出现在来年的3月份;体砂小两合土小麦-玉米栽培模式,各土层水分随时间变化波动较大,特别在4、5月份和8、9月份,小麦、玉米需水量大,而土壤水分却供应不足;底壤砂土花生(西瓜套玉米)-冬休闲(小麦)栽培模式,各土层含水量随时间变化不大,0～20cm土层墒情不足;夹黏青砂土小麦-胡萝卜(花生)栽培模式,7、8、9月份各土层水分充足。4-5月份各种栽培模式下,土壤水分亏缺时,均应加强水分管理。     

土壤水分调控对棉花生长和土壤水盐分布的影响

【目的】针对北疆地区水资源短缺及棉田土壤盐渍化等问题，研究不同生育期土壤基质势调控对棉花生长、产量、土壤水分及脱盐效果的影响，为北疆棉田节水控盐高效灌溉制度制定提供理论依据。【方法】于2020年4月至2020年9月，在新疆石河子市146团进行大田试验，以棉花“新陆早42号”为材料，在棉花的苗期（A）、苗期＋蕾期（B）、苗期＋蕾期＋花铃期（C）分别设置W₁（－10 kPa）、W₂（－20 kPa）和W₃（－30 kPa）3个土壤基质势调控灌溉水平，以整个生育期土壤基质势下限－40 kPa为对照（CK），共10个处理，对不同土壤基质势调控处理棉花生长、产量及土壤水盐等指标进行测定，最后采用TOPSIS法对不同处理效果进行综合评价。【结果】1）同一基质势灌溉水平下，不同生育期调控灌溉对棉花的株高、茎粗、叶面积指数、地上干物质量和籽棉产量有明显影响，表现为C＞B＞A＞CK；同一生育期调控灌溉下，随着土壤基质势水平的提高，棉花株高、茎粗、叶面积指数、干物质量均明显增加，其中W₁和W₂处理明显高于W₃和CK。从籽棉产量来看，W₁C、W₂C、W₃C、W₁B处理显著高于其他处理，其中W₁C处理最高。2）在同一基质势调控水平下，0~40 cm土层的土壤含水率基本表现为C＞B＞A>CK；随着土壤基质势水平的提高，0~40 cm土层的土壤含水率明显增大，其中W₁C和W₂C处理土壤含水率明显高于其他处理。3）同一基质势灌溉水平下，不同生育期调控灌溉收获期0~100 cm土层相对脱盐率的平均值基本呈现C>B>A；相同生育期调控下土壤基质势水平越高，土壤脱盐效果越好，相对脱盐率均值越大(A除外)，且膜内脱盐效果优于膜外。其中W₁C和W₁B处理脱盐效果优于其他处理，其相对脱盐率平均值分别为175.16％和152.44％。TOPSIS综合评析结果表明，W₂C处理更有利于棉花的生长发育、产量形成和较高的水分利用效率及较好的脱盐效果。【结论】在保证北疆棉田节水控盐高效生产的情况下，在苗期、蕾期和花铃期实施－20 kPa土壤基质势调控灌溉为最佳的灌溉模式。     

土壤水分空间分布快速测试仪器的开发

针对土壤墒情监测和指导田间变量灌溉的要求,研制开发了能同时测量采样点经纬度位置和土壤含水率(体积分数)的土壤水分空间分布快速测试仪.该测试仪由80C552微控制器、GPS接收机、水分传感器等几部分组成.测量得到的数据经串口传到上位机经过处理和分析后,采用GIS软件对采样点试验数据进行分析,生成土壤水分空间分布图.对地表下10cm深度土壤含水率的采样试验结果表明,2组测量数据在小范围内空间变异系数＜10%,说明仪器性能稳定可靠.该测试仪能为变量灌溉和墒情监测提供科学依据.     

棉花膜下滴灌土壤水势的动态监测

试验采用TS型压阻式土壤水势传感器测量0 ～20 cm和20～40 cm不同深度范围的土壤水势值,通过四通道土壤水势变送器把数据信号传输到上位机,在上位机接收到信号之后,通过系统动态监测软件分析出土壤水势的变化.根据北疆灌溉的实际情况,压阻式土壤水势传感器布置在0～20 cm和20～40 cm两个土层.此外,同时标定出棉田土壤0～20 cm和2 0～ 40 cm的土壤水分特征曲线,通过土壤水分特征曲线方程把动态监测到的不同深度土壤水势值转化为土壤相对含水量,来指导实践生产中的灌溉.     

不同灌溉方式下设施土壤硝态氮的积累特征及其环境影响

以不同灌溉方式下设施土壤及番茄为研究对象,采用田间试验与室内分析相结合的方法,对连年采用沟灌、滴灌和渗灌灌溉方式的设施土壤硝态氮、全盐含量、pH及番茄果实硝酸盐含量、水分生产效率进行了研究。结果表明:三种灌溉方式土壤硝态氮、全盐含量均呈现出明显的表聚现象,0~20 cm土层范围内,滴灌处理硝态氮含量和全盐含量明显低于沟灌和渗灌处理;不同灌溉方式土壤的pH值均随着土层加深而升高,在0~30 cm土层范围,土壤pH值滴灌高于沟灌,沟灌高于渗灌。沟灌和渗灌番茄果实硝酸盐含量显著高于滴灌,沟灌和渗灌番茄果实硝酸盐含量差异不显著;渗灌和滴灌水分生产效率明显高于沟灌。土壤硝态氮含量与土壤pH值呈极显著负相关,与全盐含量呈极显著正相关。总之,设施土壤硝态氮积累与土壤全盐含量、pH值、番茄果实硝酸盐含量关系密切;与沟灌和渗灌相比,滴灌更有利于抑制土壤退化。     

加气灌溉对番茄地土壤CO_2排放的调控效应

【目的】CO_2是大气中最重要的温室气体,对全球变暖起到重要作用。加气灌溉通过改善土壤通气状态,提高作物产量、品质及水分利用效率等已被大量研究证实,然而加气灌溉引起的土壤环境效应研究较少,且通过静态箱法系统地研究加气灌溉对设施菜地土壤CO_2排放影响的研究尚未见报道。因此,分析加气灌溉对土壤CO_2排放的影响,对评估加气灌溉技术的农田生态效应具有重要作用。【方法】供试番茄品种为‘飞越’,通过温室小区试验利用文丘里计作为加气设备,通过地下滴灌系统实现水气结合的加气灌溉方式。采用静态箱-气相色谱法对温室番茄地土壤CO_2排放进行原位观测,研究加气灌溉对土壤CO_2排放的调控效应。试验按灌水量(充分灌溉、亏缺灌溉)和加气(加气、不加气)的双因素设计,设置4个处理,分别为:加气亏缺灌溉(AI1)、不加气亏缺灌溉(CK1)、加气充分灌溉(AI2)和不加气充分灌溉(CK2),每个处理3个重复。研究加气和充分灌溉较不加气和亏缺灌溉对温室番茄地土壤CO_2排放、土壤水分、土壤温度和土壤有机碳的影响。【结果】番茄整个生育期,不同加气灌溉模式下土壤CO_2排放通量随移植后天数增加呈波动性变化,总体呈现先增加后减小的趋势,峰值均出现在番茄开花坐果期。加气和充分灌溉处理较对应的不加气和亏缺灌溉处理增加了番茄整个生育期土壤CO_2平均排放通量和排放量,但差异不显著(P0.05)。AI1、CK1、AI2和CK2处理土壤CO_2平均排放通量分别为229.31、193.66、259.10和224.76 mg·m~(-2)·h~(-1),且以AI2处理土壤CO_2排放量最大(6 383.43 kg·hm~(-2)),分别是AI1、CK1和CK2处理的1.12、1.32和1.13倍。此外,不同加气灌溉模式下土壤充水孔隙率(WFPS)在番茄整个生育期内大致呈下降的趋势;土壤温度(T)大致呈上升的趋势,且同一时刻处理间土壤温度差异较小;而土壤有机碳(SOC)含量呈波动性变化且番茄整个生育期SOC含量变化幅度较小。加气灌溉较对应的不加气灌溉降低了T和WFPS,增加了SOC含量,但差异均不显著(P0.05);充分灌溉较对应的亏缺灌溉增加了WFPS和SOC,但不显著,对T的影响不一。此外,经相关性分析可知,土壤CO_2排放通量与土壤充水孔隙率呈负相关,与土壤温度和有机碳呈正相关,但相关性均不显著(P0.05)。【结论】通过温室小区试验得出,加气灌溉增加了土壤CO_2排放,但不显著(P0.05)。研究结果为评估加气灌溉技术的农田生态效应和设施菜地温室气体减排提供了一定的参考和科学依据。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

土壤墒情信息采集与远程监测系统探讨

我国社会发展离不开农业，而农业的发展离不开灌溉，而土壤墒情信息的采集在农业发展中发挥着重要作用，但是目前我国的土壤墒情信息采集与远程监测系统数量比较少，造成了土壤墒情信息的缺乏，因此在土壤墒情信息采集和远程监测上有迫切的需求，如何有效采集土壤墒情信息是需要引起重视的一个问题，也是急需解决的一个问题，而本文主要基于甘肃省土壤墒情现状，分析了土壤墒情信息采集与远程监测系统的结构及功能，提出了该系统在土壤墒情信息采集中的应用。     

水肥管理对土壤盐分、硝态氮分布及番茄产量和品质的影响

为探索盐碱地番茄一垄双行种植条件下的高效水肥管理模式,改善番茄品质,以当地习惯灌水施肥为对照,通过田间试验,开展不同灌溉方式下水肥减量对土壤盐氮分布、番茄产量和水分利用效率的影响。结果表明,土壤盐分含量随着施肥量的增加而增加,低水条件下的土壤盐分含量略高;土壤耕层硝态氮含量随着施肥量的增加而增加,随着灌水量的增加而降低。不同水量交替灌溉方式下,0～20 cm土层土壤硝态氮含量均高于常规灌溉,而40～60 cm土层土壤硝态氮含量则低于常规灌溉。与对照相比,常规沟灌方式下,中水高肥和中水中肥处理下的番茄产量最高,番茄产量分别增加了2.53%和2.02%,低灌水量下的番茄田灌溉水利用效率大于30%,但产量下降了9.60%以上;不同水量交替沟灌方式下,高水低水交替灌溉配施高肥处理下的番茄产量最高,番茄产量增加了1.58%,水分利用效率增加了23.97%,而中水低水交替灌溉配施中肥处理下的灌溉水利用效率最高,水分利用效率增加了36.80%,而产量并没有降低,该处理下番茄品质也有了明显改善。对一垄双行番茄田种植方式而言,采用中水低水交替灌溉配施中肥的水肥管理模式是一种可行的节水提质措施。     

统计土壤墒情监测采样优化布局研究

为给类似区域墒情监测的合理取样数目和取样位置提供参考价值,通过合理的取样数目和挑选有代表性的取样方法,获得最佳的墒情监测结果,以此了解整个研究区内的墒情状况,为区域内墒情(旱情)监测站点的建设和旱情的预测提供基础依据,并根据旱情程度来指导节水灌溉。对曲靖珠江流域地区30hm~2烟田范围内选择的有代表性的15个土壤水分监测实验点的土壤墒情数据进行了地理统计分析,分别采用聚类分析法和协方差相关系数法来研究实验区内干旱采样在空间(平面和垂向)的优化布局。结果表明:地面上最终选定9个监测站点,垂向上取地面以下10cm、30cm、60cm这三个深度的墒情监测,即可满足研究区内旱情监测、指导灌溉和农业生产的要求。     

监测采样间隔对土壤墒情预测模型性能的影响

【目的】为了实现准确的农田土壤墒情预测,以茶园不同深度的土壤墒情为对象,对不同的监测采样间隔下的多种茶园土壤墒情预测模型进行了对比研究.【方法】经相关性分析,确定了时段初始湿度、光照、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤电导率和降雨量7种影响因子,对土壤墒情分别建立了多元二次回归、BP神经网络和LSTM深度学习模型.研究了10、30、60、90、120 min等不同监测采样间隔下土壤墒情的预测精度,同时对3种模型的预测结果进行了对比分析.【结果】LSTM深度学习模型的平均相对误差为0.399%,在3种模型中最小.多元二次回归模型的预测误差随着采样间隔的增大而增大,BP神经网络与LSTM深度学习模型在采样间隔为30 min时预测误差最小,平均相对误差<0.5%.研究认为,最合适的监测采样间隔为30 min,且LSTM深度学习模型具有稳定性好、精度高的特点,适用于土壤墒情预测.【结论】本研究结果为土壤墒情监测采样间隔的设定和建模方法的运用提供依据,对土壤墒情预测模型的研究和应用具有重要意义.     

临夏市玉米田土壤墒情监测浅析

选择临夏市不同土壤类型的玉米田,建立10个土壤墒情监测固定点,定期对各监测点0~20 cm、20~40 cm土层土壤墒情进行测定。结果表明,土壤墒情的变化规律与自然降水量、地区气温变化、作物的生长期及生长规律密切相关。土壤墒情总体上随降水量的增多而增加,土壤体积含水量的变化与本区域的降水规律相吻合。不同时期各监测点20~40 cm土层土壤体积含水量高于0~20 cm土层。