新疆玛纳斯河流域玉米田蒸散量的估算研究

根据新疆乌兰乌苏农试站１９８７－１９８８年的试验资料,选用Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ和Ｔａｙｌｏｒ的农田蒸散力,作物生物学特性函数和农田土壤水分有效性函数,应用数理统计方法建立了新疆玛纳斯河流域玉米田蒸散量估算模型。该模型只需常规气象资料和农业气象资料,计算简便,具有较高的精度,便于在干旱区推广使用。     

利用作物冠气温差估算农田蒸散量

准确估算农田蒸散量,对于促进节水型农业和旱地农业的发展、科学管理有限的水资源、评估环境变化对农业生态系统的影响等具有重要意义。利用河套灌区解放闸灌域农田连续观测的玉米、向日葵的冠层温度和田间气象要素等数据,采集并计算出Seguin和Itier简化模型中日蒸散量ETd、日净辐射Rnd和冠气温差(Ts-Ta),并对模型中参数a、b进行了回归和拟合,检验其在当地的适用性。结果表明,该简化模型可以用于估算玉米和向日葵的日蒸散量,以每日13∶00时数据拟合效果最优,决定系数R2分别为0.690和0.864;日蒸散量估算模型中玉米田块参数a和b分别为-0.859和-0.116,向日葵田块参数a和b分别为0.548和-0.343。研究结果可为大面积遥感反演区域农田耗水提供参考依据。     

基于Priestley-Taylor模型的低丘红壤区水热通量变化及影响因素

Priestley-Taylor参考作物蒸散模型系数的本地化是提高区域蒸散模拟精度的关键。以江西省低丘红壤区农田为研究对象,基于大孔径闪烁仪的观测数据,利用通径分析方法对农田不同时间尺度水热通量特征进行了定量研究。同时,采用Priestley-Taylor模型模拟了红壤区作物蒸散,与实测蒸散进行了比较,并对该模型的系数进行了修正,评价了P-T_(1.26)及P-T_(1.07)模型在本地模拟蒸散的适用性。结果表明,逐日尺度下农田水热通量变化曲线呈单峰形且受天气条件影响明显,逐月尺度下净辐射通量、潜热通量及土壤热通量呈减小的变化趋势;净辐射通量、空气温度及水汽压亏缺是影响潜热通量的主导因子,均对潜热交换有促进作用;P-T_(1.26)模拟的蒸散比实测偏高13.77%,P-T_(1.07)模拟的蒸散比实测偏低3.39%,参数修正后的P-T_(1.07)模型模拟精度明显提高,α=1.07可以作为研究区Priestley-Taylor模型的本地化适宜参数。     

基于无人机光谱遥感的田块尺度蒸散发空间分布估算

针对农田中高分辨率空间模式蒸散量(ET)缺少有效量化的问题,提出一种基于无人机(UAV)估算农田蒸散量的方法。构建了M100型多旋翼无人机搭载FLIR Vue ProR热像仪和Micasense Red Edge多光谱成像仪的采集数据平台;将无人机数据匹配卫星遥感蒸散模型,比较典型单层模型METRIC(Mapping evapotranspiration at high resolution with internalized calibration)模型和典型双层模型RSEB(Remote sensing energy balance)模型在农田中的适用程度;针对RSEB模型的土壤热通量计算方式不适用于农田环境的问题,对模型进行基于多光谱数据的改进;针对模型中温度参数易产生较大误差的问题,基于无人机热像仪数据与实际温度间的关系,对获取的热像仪数据进行校正;将模型计算值与涡度相关系统(OPEC)测量值进行对比。结果表明,结合无人机多光谱数据的RSEB模型经过温度校正可得到结果较为准确的通量数据,显热通量均方根误差为20. 013 W/m~2,平均绝对误差为15. 835 W/m~2,潜热通量均方根误差为40. 202 W/m~2,平均绝对误差为26. 017 W/m~2,进而得到分米级分辨率的农田蒸散量空间分布图。本文估算方法可以有效获取高分辨率空间模式的田间蒸散量,为精准农业灌溉提供技术支持。     

西北干旱区农田春小麦蒸散量的空间插值方法

综合运用传统统计分析方法和地质统计分析方法,研究了西北旱区春小麦蒸散量在不同生育阶段的时空变异特征,并分析了试验区表层土壤储水量和叶面积指数对春小麦蒸散量的影响关系,通过分析比较,筛选表层土壤储水量为协同因子,并将其应用到试验区春小麦蒸散量的空间插值研究中。研究结果表明:在所研究的条件下,即使外观较为均匀、面积相对较小的农田,春小麦蒸散量仍具有较高的空间变异(变异系数范围0.328~0.495);当降雨入渗深度小于20 cm时,表层土壤储水量(0~20 cm)是影响研究区春小麦蒸散量变异的主要因子,春小麦不同生育期累积蒸散量与表层土壤储水量变化的相关系数在0.8~0.9之间,远大于春小麦累积蒸散量与叶面积指数的相关系数;基于表层土壤储水量的蒸散量协同克里金空间插值分析与地面实测结果相比,仅42个蒸散量地面采样数据即可保证研究区春小麦蒸散量估计精度高于90%。     

膜下滴灌对绿洲棉田蒸散过程的影响研究

为探求绿洲区膜下滴灌对棉田蒸散过程的影响,通过对膜下滴灌棉田蒸散过程的连续监测,分析了棉田蒸散变化过程以及膜下滴灌对棉花生长指标的影响,结果表明:在膜下滴灌条件下,苗期蒸散强度2.84 mm/d;蕾期蒸散强度4.48 mm/d;花铃期蒸散强度为4.89 mm/d;吐絮期蒸散强度为3.61 mm/d。苗末期至吐絮初期,膜下滴灌的总蒸散量为397.54 mm,不覆膜的总蒸散量为542.02 mm,覆膜使蒸散降低了26.65%。同时覆膜条件下的棉花生长指标均优于不覆膜条件。综合分析:与不覆膜相比,膜下滴灌方式可降低绿洲区棉田蒸散强度,促进棉花生长。研究结果可为新疆绿洲区膜下滴灌棉田灌溉制度确定提供理论依据。     

极端干旱区葡萄园蒸散量的日间变化研究

利用波文比能量平衡法对新疆吐哈盆地葡萄园葡萄蒸散量进行了测定.结果表明,在晴朗无云的条件下,葡萄蒸散速率日变化呈单峰型.蒸散从8:00时以后出现,迅速增加,到13:00-14:00时达到峰值,随后蒸散速率迅速下降.净辐射对植物蒸散起决定作用,蒸散速率的变化趋势与净辐射变化基本一致,其日变化具有相同的峰型.在干旱区,热量垂直传输的昼夜变幅较大,净辐射的大部分能量用于土壤蒸发和植物蒸腾,因而日间蒸散速率的变化趋势与净辐射变化基本一致.葡萄蒸散量随风速的增加而增加,当风速超过4m/s时,由于风速的变化引起水汽压差的变化紊乱而导致蒸散速率变化过程比较复杂.相关分析表明,环境因子对蒸散速率影响的贡献依次为:净辐射>风速>空气温湿度.     

干旱区制种玉米农田蒸散研究

在黑河流域中游的张掖绿洲区建立了大田环境下的制种玉米农田蒸散研究观测点,以气象观测资料为基础,采用波文比能量平衡法(BREB)和参考作物蒸散量作物系数法(ET0Kc)对制种玉米的蒸散进行了计算。结果表明,在一个完整的生长期内,利用波文比能量平衡法得到的蒸散量为513.2 mm,日均3.2 mm/d,用参考作物蒸散量作物系数法得到的作物蒸散量为486.2 mm,日均3.1 mm/d,2种计算方法得到的蒸散量总值差别小。利用波文比能量平衡法所得结果的分析表明,试验地在不同生长阶段,ET变化剧烈,生长初期、发育期、中期、末期分别为2.3、2.9、4.1和3.0 mm/d,其蒸散量分别约占全年蒸散总量的13%、22%、50%和16%。ET月变化显示,4月和5月维持在一个较低水平,平均为2.1-2.3 mm/d;6月剧烈增加到3.6 mm/d;7月达到最大,平均为4.6mm/d;8月蒸散有所降低,为3.3 mm/d;9月,随着作物进入生长末期,蒸散急剧减小到2.8 mm/d。     

越冬期麦田地表蒸散量估算模型适用性分析与参数修正

地表蒸散量是作物需水量估算以及农田水管理的重要依据。越冬期农田地表蒸散过程改变了土壤内部水热参数分布,进而影响春季作物的生长状况。本文对Penman-Monteith(PM)模型、Priestley-Taylor(PT)模型和Simultaneous heat and water(SHAW)模型在越冬期麦田地表蒸散量估算精度及适用性进行分析与评价,并针对冬季土壤冻结的特殊情况对模型参数进行了修正。麦田试验采集了北京市昌平区2011—2012年和2012—2013年2个冬季的气象参数与实际蒸散量。通过对比3种模型默认或经验参数下的估算值与实际测量值发现:PT模型对蒸散量的估算精度最高(PT、PM、SHAW模型RMSE分别为0.159、0.697、0.390 mm),PM和PT模型的估算整体高于实际测量值,其原因在于冬季地表经历了固-液相变和气-液相变两个过程。为了提高估算精度,在PT和PM模型中引入水分胁迫系数,并利用第1年冬季的数据对3种模型参数进行修正,结果表明,修正后的PM模型(2011—2012年RMSE为0.159 mm)和SHAW模型(2011—2012年RMSE为0.280 mm)对蒸散量的估算精度都有明显提高。将参数修正后的模型用于预测2012—2013年冬季的地表蒸散量,结果表明:3种修正模型的估算精度均较高(PT、PM、SHAW模型RMSE分别为0.267、0.252、0.253 mm)。相比之下,PT模型的计算最为简单,所需数据最少,因此,在估算越冬期麦田地表蒸散量时,可优先选择PT模型。     

蝙蝠算法优化极限学习机模拟参考作物蒸散量

为提高参考作物蒸散量模拟的准确性,提出蝙蝠算法优化极限学习机的参考作物蒸散量模拟模型.基于汕头站1966-2015年月值气象数据(包括逐月最高温度、最低温度、地表总辐射量、风速和相对湿度),建立参考作物蒸散量的极限学习机模型,并采用蝙蝠算法通过交叉验证方法对极限学习机的正则化系数和径向基函数的幅宽进行优化,最后对参考作物蒸散量模拟效果进行评估.结果表明:与传统调参方法和遗传算法优化后的模型相比,蝙蝠算法优化参数极限学习机模型建立了整体性能优异并且稳定的参考作物蒸散量模型,提高了参考作物蒸散量的模拟精度.     

地膜覆盖对河套灌区春玉米耗水结构及水分利用的影响

【目的】探究不同颜色地膜覆盖对春玉米农田蒸散量及蒸散结构的影响。【方法】在内蒙古河套灌区开展了黑色地膜覆盖(M2)、透明地膜覆盖(M1)和不覆膜(M0)春玉米试验,采用微型棵间蒸渗仪法、水量平衡法,在玉米生育期内测定并计算土壤含水率、农田蒸散量、棵间蒸发量及其占比,分析了不同覆盖处理下农田水量平衡、作物产量及水分利用效率。【结果】在土壤剖面0～120cm土层内,覆膜处理土壤含水率显著高于不覆膜处理,M1、M2处理的土壤贮水能力优于M0处理,同时覆膜处理显著降低了春玉米农田蒸散量,与M0处理相比分别降低了6.10%、8.18%;主要原因在于覆膜降低了土壤棵间蒸发,与M0处理相比,M1、M2处理分别降低了28.43%、33.20%的土壤蒸发量,改善了农田的耗水结构,从而导致更多的无效水分消耗转化为作物可利用的水分,进而提高春玉米产量与水分利用效率;与M0处理相比,M1、M2处理的产量分别增大22.83%、10.31%;水分利用效率分别增加了30.79%、20.12%。此外,在河套灌区常见透明地膜与黑色地膜覆盖条件下,透明地膜消耗了更多的水分,但同时透明地膜处理可以在后期利用更多的毛管上升水且具有更高的产量与水分利用效率。【结论】在河套灌区利用覆膜技术,可以有效地改善春玉米农田的耗水结构,提高春玉米产量与水分利用效率;相比于黑色地膜,透明地膜是最适宜河套灌区的农艺措施。     

基于光照度的农田蒸散量估算方法研究

针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光照度的集成算法。首先,将光照度作为模型的输入量代替太阳辐射,提出了基于光照度的晴朗指数;提出了以极端梯度提升模型（Extreme gradient boosting,XGBoost）、分布式梯度提升框架（Light gradient boosting machine,LightGBM）、随机森林回归（Random forest regression,RFR）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）为基础模型的实际蒸散量估算集成算法。结果表明：在农田实际蒸散量的估算中光照度可以替代太阳辐射,通过单元模型和集成模型分别对比基于光照度和太阳辐射的ETa估算结果,两者最大均方根误差（RMSE）差值为0.031mm/h,决定系数（R2）的最大差值为0.053。晴朗指数有助于模型更好地学习不同天气条件下的蒸散量数据分布特征,与未添加晴朗指数的集成模型估算结果相比,RMSE降低了0.028mm/h,R2提高了0.03。采用集成算法比单元模型算法性能有明显提升,基于光照度的集成模型RMSE为0.037mm/h、R2为0.985。本文从估算蒸散量所需的数据源、特征量以及估算算法等多个角度进行了探索,为农田蒸散量的估算提供了一种新思路。     

宁夏扬黄灌区春小麦土壤水分蒸散规律试验研究

利用 3年田间试验得到的实测资料 ,初步总结出宁夏扬黄灌区春小麦蒸散规律 ,并利用回归分析方法分别求出了潜在蒸散量、叶面指数与实际蒸散量之间的函数关系 ,为进一步研究本灌区的节水灌溉制度与灌水方法提供了基本依据     

基于SEBAL模型和Landsat-8遥感数据的农田蒸散发估算

【目的】及时准确地获取农田蒸散发量,为科学管理农田灌溉、精准估算作物产量和预报土壤水分动态、合理开发水资源等提供有效依据。【方法】以广利灌区为研究对象,基于SEBAL模型利用Landsat-8数据对研究区域农田蒸散发进行估算,通过地表参数计算净辐射通量、土壤热通量和感热通量,利用余项法求得潜热通量及瞬时蒸散发。假定24 h内蒸散比不变,由瞬时蒸散发扩展到日蒸散发量,最终求得研究区的日平均蒸散发量,将模型计算结果与彭曼公式进行了对比,同时结合灌区提供数据对计算结果进行了验证。【结果】彭曼公式计算2014年5月6日和2015年9月14日蒸散量与实测结果相差分别为5.2%和9.4%,SEBAL模型估算得到2014年5月6日和2015年9月14日的日蒸散量与灌区提供日蒸散量相差4.5%、6.0%,且冬小麦及夏玉米蒸散发在空间上存在一定的差异性,主要集中在灌区中部区域及西南区域。【结论】SEBAL模型计算结果具有较高的精度,而且方法相对快捷高效。     

宁夏扬黄灌区春小麦土壤水分蒸散规律试验研究

利用３年田间试验得到的实测资料,初步总结出宁夏扬黄灌区春小麦蒸散规律,并利用回归分析方法分别求出了潜在蒸散量、叶面指数与实际蒸散量之间的函数关系,为进一步研究本灌区的节水灌溉制度与灌水方法提供了基本依据。     

基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算

为评估双作物系数法计算干旱区部分覆膜滴灌条件下夏玉米蒸散量的可靠性,于2016—2017年在新疆阿克苏地区开展了夏玉米蒸散量测坑试验研究,试验根据定灌水周期（W1、W2、W3）和变灌水周期（W4、W5）共设置5个处理,并分别采用稳定碳同位素法和水量平衡法,对双作物系数模型计算的夏玉米蒸腾量和蒸散量进行了验证。结果表明,双作物系数法计算的蒸散量与水量平衡法测定的蒸散量呈现出较好的相关性,全生育期蒸散量模拟值与实测值的均方根误差在10mm左右。双作物系数法计算的蒸腾量与稳定碳同位素法测得的耗水量亦呈现出较好相关性,模拟值与实测值的均方根误差在20mm左右。通过回归系数（b）、一致性指数（d）及均方根误差〖JP3〗（RMSE）的分析,认为双作物系数法可以估算并区分局部覆膜滴灌条件下干旱区夏玉米蒸散量,且2016年和2017年夏玉米全生育期内估算土壤蒸发量分别占蒸散量的21.33%和23.97%,作物蒸腾量分别占蒸散量的78.67%和76.03%。     

新疆残膜机械化回收技术研究现状与展望

新疆维吾尔自治区（简称新疆）许多耕地存在土壤盐渍化现象严重且干旱缺水的问题,引进地膜覆盖栽培技术在解决问题的同时也带来了农田残膜污染。基于新疆农田残膜污染程度调研数据,总结了新疆残膜机械化回收技术装备的优势和缺点,针对新疆残膜机械化回收技术中存在问题提出了合理建议,为新疆残膜回收机械的研发提供一定参考。     

基于GSM/FSK的膜下滴灌智能监控系统研究

针对传统的农田自控系统存在的不足,采用GSM网络技术和FSK调制方式开发出了农田滴灌智能监控系统。该系统由数据采集子系统、决策支持子系统和自动控制子系统三大功能模块共同组成交叉式的三级网络结构,采用基于土壤湿度临界值、CWSI指数、作物生长模型和Penman-Monteith蒸散量模型进行智能化决策,实现了基于GSM/FSK的农田环境参数自动采集、灌溉智能决策与监测控制等功能。系统在新疆兵团农六师111团70hm2覆膜滴灌棉田上示范应用,效果良好。     

基于有效积温的设施茄子营养生长期蒸散量模拟系统

实时明确设施茄子营养生长期蒸散特征,以可视化手段动态模拟茄子蒸散量,为后期产量形成和按需灌溉提供技术支撑。以设施茄子为研究对象,于2017-2018年对早春茬茄子营养生长期有效积温进行确定。在此基础上,通过对Logistic方程的修正,推导出叶面积指数动态模拟模型,结合叶面积指数与作物系数Kc的关系,达到Kc值的实时模拟。基于修正的Penman-Monteith方程计算出参考作物蒸散量ET0,与Kc值共同来模拟茄子逐日蒸散量。采用Java编程语言来实现系统的逻辑功能,利用微信技术搭建前端交互界面和茄子蒸散量的显示。结果表明,茄子营养生长期有效积温比较稳定,有效积温为329.01℃/d。修正后的叶面积指数模型的模拟值与实测值平均相对误差RE为10.63%,表明以相对有效积温作为输入变量来模拟茄子叶面积指数准确度高。系统对蒸散量的模拟值与实测值RE为18.50%,RMSE为0.50 mm/d,表明该系统可精准地对蒸散量进行模拟。因此,基于有效积温的模拟系统可对蒸散量进行有效确定,以可视化手段来指导农田按需灌溉,为农业应用信息技术具有重要参考价值。     

呼图壁县蒸散发遥感反演及其时空变化分析

在水资源日益缺乏的背景下,估算地表蒸散量有利于水资源合理分配与管理,为水资源可持续发展提供依据。利用Landsat 8遥感数据集,在ENVI遥感图像处理软件的支持下,结合气温、风速、气压、日照时数等气象数据,应用SEBS模型估算新疆呼图壁县2013-2015年4-8月的蒸散发量。呼图壁县蒸散量估算结果年内变化呈现先上升后下降的趋势;呼图壁县蒸散量空间变化呈现由北向南不断增大的趋势。利用彭曼公式计算的结果与对SEBS的估算结果进行比较,表明SBES模型估算呼图壁蒸散量的结果是合理的。通过较短时间序列数据获取可视化的蒸散量空间分布,可快速得到呼图壁县域水分消耗的空间分布及变化趋势,为农业节水以及发展精准农业提供基础依据,有利于水土保持。