黔中地区玉米水分生产函数模型适应性评价

为探寻适合黔中地区的玉米水分生产函数,基于不同灌水处理下玉米的耗水量和产量数据,比较分析了Jensen模型、Minhas模型、Blank模型、Stewart模型和Singh模型5种水分生产函数模型.结果显示,乘法模型Minhas模型的λi顺序与玉米水分生理特征不符,加法模型Blank模型的Ai值在第②阶段最高、Stewart模型中Bi值②阶段＞④阶段、Singh模型中Ci值在第③和第⑤阶段出现负值,这都与玉米的水分生理特性及灌溉实践不符,而由Jensen模型推算出的作物缺水阶段敏感顺序与玉米的水分生理特性以及灌溉实践相一致,因此确定适合贵州黔中地区的玉米水分生产函数模型为Jensen模型.     

作物水分敏感指数累积函数的改进及其验证

为了更好的分析整个作物生育期不同时期水分亏缺对作物产量的影响,该文在分析作物水分生产函数中水分敏感指数及其累积函数特性的基础上,对目前广泛应用的水分敏感指数累积函数进行了改进。改进后的累积函数与原累积函数在作物生长中期差异较小,而在作物生长前期和后期差异相对较大。改进后的累积函数物理概念上更符合实际,能够模拟作物水分敏感指数累积值从生长开始到生育期结束的变化过程。利用山西潇河试验站冬小麦和广西桂林试验站晚稻非充分灌溉试验数据进行了验证,改进后的累积函数模拟的水分敏感指数累积值与通过试验观测产量优化求解值吻合较好,且与原累积函数相比具有较好的模拟效果。     

多作物种植结构和灌溉水量优化模型及算法研究

在综合考虑作物灌溉水量、种植面积、水分生产函数、产量反应系数、水分敏感指数等因素基础上, 以实现灌区作物总产量最大为目标函数, 建立了多作物种植结构和灌溉水量优化分解协调模型, 设计了改进实码遗传算法与分解协调迭代算法相结合的模型求解算法, 并利用中国科学院盐亭紫色土农业生态试验站多年试验数据, 运用上述模型和算法对玉米、小麦联合种植的种植结构、灌溉水量以及玉米、小麦灌溉制度进行了优化计算。结果表明: 产量反应系数大的作物分配的灌溉水量和种植面积大, 且随灌溉水量增加其增产速度越快; 当作物某些生育阶段灌水前的潜在腾发量与可供利用水量的差值相差不大时, 水分敏感指数大的作物生育阶段获得灌溉水量较多, 反之, 即使水分敏感指数大的作物生育阶段也有可能分配不到更多的灌溉水量。这一结果与作物产量反应系数的几何意识、边际效益递减规律等理论以及节水增收初衷相符合, 充分说明模型在实现灌区有限水资源在多作物间和各作物生育阶段优化分配的同时, 实现了灌区多作物种植结构优化, 具有较强推广价值。改进实码遗传算法克服了传统实码遗传算法计算精度低、易早熟、求解结果不能严格满足等式约束等缺陷, 能够搜索到严格满足约束条件的模型最优解, 表明该改进实码遗传算法在解决这类包含等式和不等式约束的最优化问题上具有一定应用价值。分解协调迭代算法能使模型在允许迭代误差范围内收敛, 能够获得使模型整体效果较为理想的最优解, 表明分解协调迭代算法在求解复杂大系统优化问题上具有很好的应用前景。     

基于遗传算法求解的冬小麦优化灌溉产量模型研究

为了在有限灌溉水量条件下研究作物最大产量与不同生育阶段水量分配的关系，该文以静态的作物水分生产函数Jensen模型为基础，建立基于产量最大的有限灌水量优化灌溉模型，并应用最优保存策略遗传算法对建立的多约束非线性模型进行求解。结果显示遗传算法能在不同的灌溉情况下，搜索到模型的最优解，并且能对有限的灌水量在作物不同生育期进行优化分配。     

冬小麦-夏玉米轮作体系灌溉制度多目标优化模型

该文针对望都灌溉试验站全年作物种植模式,分别建立冬小麦及夏玉米水分生产函数模型,运用粒子群优化算法(PSO)求解模型中的敏感指数,并以该模型为基础建立冬小麦-夏玉米全周期灌溉制度多目标优化模型,利用改进分组非支配排序遗传算法(GNSGA-Ⅱ)对模型进行求解,得出全年不同可用灌溉水量情况下的灌水日期与灌水量。结果显示,随着可用总灌水量的增加,冬小麦和夏玉米的灌水量与产量均随之增加,但由于受到两种作物不同敏感指数的影响使得二者增加的趋势有所不同。当全年总灌水量为472mm时两种作物均接近充分灌溉,若继续增加灌溉水量,则灌水的边际效益逐渐减小。依据优化结果可在全年合理分配利用有限的水资源以获得较高的作物总产值。     

基于基因表达式编程的作物水分生产函数构建

作物水分生产函数的确定是农业水资源优化配置的关键。该研究采用农业水文生态系统模型（Agro-Hydrological & Chemical and Crop systems simulator, AHC）与基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）相结合的方法构建作物水分生产函数。以河套灌区3种主要作物（葵花、玉米、小麦）为研究对象,采用AHC模型模拟作物产量等,构建基于GEP算法的作物水分生产函数,探讨考虑盐分胁迫的作物水分生产函数构建的思路与方法。结果表明：1）作物模拟产量与地下水埋深、地下水矿化度和灌水量等因素有关。2）构建作物水分生产函数的最优输入因子组合为地下水埋深、灌溉量、蒸散发、地下水矿化度、土壤根层盐分对作物胁迫因子、土壤根层含水率。3）应用作物水分生产函数估算不同灌溉定额条件下作物产量（预测产量）,并与AHC模型计算的产量（模拟产量）进行比较,玉米、葵花、小麦预测产量与模拟产量具有很好一致性,其决定系数分别是0.96、0.93、0.96,平均相对误差均小于5%,满足计算精度要求。因此,该研究所构建的作物水分生产函数可以较准确地估算盐分胁迫下作物产量,为农业节水与灌溉水高效利用提供科学参考。     

1961－2010年四川盆地玉米有效降水和需水量的变化特征

作物有效降水量和需水量是科学确定灌溉时期与灌溉量的重要依据。该研究基于1961－2010年四川盆地104个气象台站的地面气象资料和1981－2010年17个农业气象观测站的玉米生育期资料,采用联合国粮食及农业组织（FAO）推荐的参考作物蒸散量和降水量的比率法计算了研究区域内玉米全生育期及不同生育阶段的有效降水量,采用参考作物蒸散量法结合单作物系数法计算了相应时段的需水量,并探讨了玉米不同生育阶段缺水量和水分盈亏指数的变化。结果表明：近50年来,除乳熟到成熟期外,玉米全生育期及播种到乳熟期的有效降水量总体呈下降趋势;全生育期和各生育阶段的需水量均呈减少趋势;除播种到拔节期外,全生育期和拔节到成熟期的缺水量以下降趋势为主。比较各区域典型地区玉米水分盈亏状况,盆地北部玉米水分亏缺程度最严重,而盆地西部最轻;比较玉米各个生育阶段的水分满足情况,播种到拔节阶段水分亏缺程度最严重。研究可为四川盆地玉米种植区的农业用水以及合理灌溉提供科学依据。     

基于微粒群算法的大豆生育期内有限水量的最优分配

粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能理论的优化算法.该算法利用生物群体内个体的合作与竞争等复杂性行为产生群体智能,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.通过水肥互作盆栽试验,应用Jensen模型对大豆水分生产函数进行拟合,计算出不同氮肥条件下的各生育阶段的水分敏感指数.利用PSO收敛速度快、预测精度高等优势,建立一种大豆灌水量优化分配模型,旨在准确预测大豆灌水量.结果表明,粒子群算法应用于灌溉制度优化中是可行的,既拓宽了PSO应用领域,又为制定合理的灌溉制度与提高水分利用效率提供新思路.     

调亏灌溉对温室小型西瓜水分利用效率及品质的影响

以小型西瓜为试材, 在日光温室内采用E601型蒸发器蒸发量值控制灌溉水量,在西瓜的不同生育阶段设置3个调亏水平。研究表明: 在整个生育阶段,土壤含水率呈下降趋势,在果实膨大期低水分处理对植株的生长发育构成了严重的水分胁迫;不同生育阶段调亏处理,光合日变化及单叶水分利用效率变化趋势相同,低水分处理使气孔阻力增大, CO2扩散受阻,光合速率最低,但单叶水分利用效率最高;苗期采用低水分处理在一定程度上刺激了根系的生长,减少了植物的营养生长,有利于开花坐果期复水后植株的加速生长,而在果实膨大期和果实成熟期采用低水分处理不利于其产量和品质的形成。果实膨大期采用低水量的2个处理（0.5Ep）比对照处理（1.0Ep）可溶性总糖含量分别提高了19.68％和17.79％,但产量仅分别为对照的76.72％和72.43％。说明调亏灌溉能够调整作物营养生长与生殖生长的关系,减少作物生长冗余,调节光合产物在根冠间的分配,同时有利于改善果实品质、提高作物水分利用效率。     

基于区间多阶段随机规划模型的灌区多水源优化配置

灌区多水源灌溉系统中存在许多不确定性因素,随着系统环境的变化及不确定性因素的影响,导致其配水过程具有动态特征。针对灌区多水源灌溉系统的配水特点,该文建立基于区间多阶段随机规划的灌区多水源优化配置模型。同时,考虑灌溉水对作物产量的影响,引入水分敏感指数权重系数,并以黑龙江省和平灌区水稻不同生育阶段灌溉水资源优化配置进行实例研究。结果表明,在不同来水情境下,管理者可根据各个生育阶段水分敏感指数权重系数,判断作物不同生育阶段的需水敏感程度,当来水情境的来水量多时,会产生余水量,可调配给下一生育阶段;当来水情境的来水量少时,管理者可在减少灌溉水量与增加外调水之间进行权衡,并根据需水关键期与需水非关键期做出决策,使水资源在作物生育阶段间及作物生育阶段内进行分配,实现灌区多水源灌溉系统的动态配水。该模型的应用在确保作物产量的同时,使灌溉水资源在作物各个生育阶段进行合理配置,有效地避免了水资源浪费,对提高灌溉水利用效率、保证水资源的可持续利用具有重要意义。     

基于模拟技术及遗传算法的作物灌溉制度优化方法

通过土壤水量平衡模型对作物生育期内的土壤含水率及田间腾发过程进行动态模拟，并利用作物水分生产函数的Jensen模型估算作物产量，建立了以灌溉日期为决策变量、最大相对产量为决策目标的灌溉制度优化模型，并采用保留最佳个体的遗传算法求解作物最优灌溉制度。结合山西潇河灌区2003年冬小麦返青后的实际气象状况，用上述模型对冬小麦灌溉制度进行了优化与分析。对动态规划、单纯形搜索法及遗传算法的求解结果进行了比较，表明保留最佳个体的遗传算法能搜索到全局最优解，且结果稳定。不同情况下的灌溉制度优化结果表明抽穗初期是冬小麦的生长关键期，其次是拨节期。随着灌溉水量的增加，最优灌溉制度下的田间腾发量及冬小麦产量也相应增加，但增加幅度逐渐减小。     

冀京津冬小麦灌溉需水量时空变化特征

利用冀京津地区20个气象站点1961-2010年气象资料和1980-2009年冬小麦生育期资料,采用美国农业部土壤保持局推荐方法计算有效降水量,同时利用FAO推荐的Penman-Monteith方法计算冬小麦全生育期和4个主要生育阶段的需水量,并对冬小麦生育阶段灌溉需水量进行探讨。结果表明,过去50a来,冀京津冬小麦生育期内有效降水量呈增加趋势,空间上呈经向分布特点,表现为从西向东梯状增加的趋势。而冬小麦的需水量呈减少趋势,其中抽穗-乳熟期减少幅度最大,全生育期需水量的空间分布呈带状特征,全区差异较大。抽穗-乳熟期分布由东南向北递减。为满足冬小麦需水要求,全生育期灌溉需水量为291~381mm,灌溉需水量较多的地区为沧州市和衡水市一带。其中需水较多的生育阶段为拔节-抽穗期和抽穗-乳熟期。在空间上,拔节-抽穗期灌溉需水量以沧州市为中心,向南北两侧递减;抽穗-乳熟期灌溉需水量南高北低,有明显的带状分布特征。研究结果可为冀京津冬小麦适时定量灌溉和提高水分利用效率提供基础数据支撑。     

基于动态规划理论的棉花根长生长模拟方法

作物根系生长不仅取决于生理因素,还取决于生态环境因素,而土壤水分环境与作物根系生长之间的关系则是局部灌溉技术设计的理论依据之一。为了进一步探索影响棉花根系生长的主要因素,本文在根?冠水量平衡的基础上,结合作物系数与叶面积的关系模型、根长密度分布函数以及根系吸水效率函数,应用动态规划理论,建立了棉花根系生长模型,并以桶栽棉花试验结果进行验证。结果表明,该模型纳入了土壤水分环境、大气蒸腾力和叶面积等影响根系生长的因子,具有揭示根系生长耗水机理的作用。该模型模拟出的棉花总根长变化趋势与实测结果基本一致,当以多年月平均参考蒸散量(ET0)作为输入条件时,模拟结果总体误差为15.41%,可以用于工程设计。对模型敏感性分析结果表明,所建模型能够反映棉花根?叶生长的同步性,以及进入生殖生长期以后根—叶之间的水量平衡关系。棉花根系生长对土壤水分环境变化的敏感性高于对叶面积变化的敏感性,体现了棉花根系生长的机理,建模方法可行。本文研究成果对完善局部灌溉技术中灌溉制度的设计理论具有重要意义。     

干旱区引水灌区灌溉退水计算方法

准确计算干旱地区灌区退(回归)水,对水资源高效利用具有重要意义。针对中国西北干旱地区大量引水灌区的特点,该研究结合退水单位线和"水桶模型"(根系层的水均衡模型)建立了灌溉退水计算模型,并将该模型应用于甘肃省景电灌区(黄河流域部分)的退水计算,结果表明:灌区退水量计算值与监测值拟合良好,模型率定期和验证期决定系数分别为0.82和0.71,模型可靠。2000年至2019年深层渗漏量和退水量的分析结果表明:年深层渗漏量与净灌溉和有效降雨的总量呈显著正相关,相关系数r=0.718(P0.01);月深层渗漏量受灌区作物生长期的影响显著,69.6%的深层渗漏在冬灌(10-11月)期间产生;年深层渗漏系数与年深层渗漏量呈显著正相关(r=0.944,P0.01);月深层渗漏系数在作物主要生长期(4-9月)小于0.4,非生长期(11月至次年2月)大于0.8;年退水量与年深层渗漏量呈显著正相关(r=0.716,P0.01);月退水量与月深层渗漏量相关性较差,原因是灌溉退水存在明显的滞后性;研究区退水单位线表明灌溉退水滞后峰值在2个月左右,但深层渗漏对退水的影响可达24个月左右。退水单位线的参数具有明确的物理意义且易于确定,针对灌溉退水具有明显滞后性的干旱地区,该方法能够有效计算灌区灌溉退水量,可为灌区水资源管理和决策提供科学支撑。     

The leaching potential as a land quality of two Dutch soils under current and potential management conditions

Within the field of land evaluation, crop productivity as well as environmental effects should be investigated for specific land use types. The leaching potential is introduced as an environmental land quality and is expressed in terms of a downward flux from the root zone. The frequency distribution and the amount of this downward flux were calculated for each period of the year using the SWANY model, which simulates soil water flow, evapotranspiration and crop growth. Two examples for the use of this land quality are presented for potato production under different irrigation regimes on a coarse-textured Humic Podzol and under different groundwater control regimes on a median-textured Calcaric Fluvisol in the Netherlands.

The simulation results showed that irrigation increases crop yields for the Humic Podzol, but also increases the leaching potential. Restricted irrigation resulted in similar crop production levels, but in only part of the additional downward flux from the root zone. For the Calcaric Fluvisol, drainage provided higher crop yields and a slightly lower leaching potential due to an increase in crop uptake.     

基于小麦模型算法集成平台的三种水分胁迫算法比较

准确模拟水分胁迫并揭示其对作物生长发育过程的影响,是作物模型应用于田间研究和干旱影响评估的关键。该研究将3种主流水分胁迫算法整合到一个标准平台中,组成土壤含水率模型(average Soil Water Content,SWC)、土壤水分供需比模型(Water Supply to Demand ratio,WS/WD)和相对蒸腾模型(Actual to Potential Transpiration ratio,AT/PT)共3种水分胁迫模拟模型。利用河北吴桥2017—2019年冬小麦水分试验田间观测数据结合2008—2009和2013—2016年水分试验文献资料对模型平台进行参数校准与验证。结果表明,3种模型的模拟结果与实测值均吻合良好,地上部生物量、土壤含水率和产量的归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)分别为14.0%～16.5%、5.1%～8.8%和5.4%～7.7%。3种水分胁迫模型模拟的生长季水分亏缺出现的时间和严重程度不同,但模拟的水分胁迫因子年际间变化一致。雨养条件下,生长季降水量分别决定了SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟的年际间水分胁迫因子变异的56%、56%和39%。灌水对产量具有促进作用,但灌水量增加会导致灌水利用效率下降。SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟枯水年灌四水(底墒水+起身水+孕穗水+开花水)处理的产量较不灌水分别高163%、132%和92%,灌四水处理的灌水利用效率较灌一水(底墒水)处理分别低26.8%、12.3%和40.0%。在吴桥县冬小麦水分管理决策中,WS/WD模型最优,SWC模型次之,AP/TP模型较差。研究结果可为提升作物模型在冬小麦干旱影响评估和水分管理方面的可信度提供参考。     

滴灌夏玉米土壤水分与蒸散量SIMDualKc模型估算

为研究西北半干旱地区作物蒸腾和土壤蒸发规律,以及土壤蒸发量占蒸散量的比例(简称蒸发占比),开展2 a夏玉米滴灌控水试验,设置正常灌水(W1)、适度水分亏缺(W2)和中度水分亏缺(W3)3个灌水水平.采用W2实测土壤水分数据对SIMDualKc模型进行参数率定,并采用W1和W3实测土壤水分数据对模型进行验证;进一步基于SIMDualKc模型对不同水分供应的土壤水分胁迫系数、土壤蒸发量、植株蒸腾和蒸散量进行定量模拟分析.结果表明,SIMDualKc模型可以较好地模拟西北半干旱区滴灌夏玉米不同水分供应条件下的土壤水分动态变化过程,实测值与模型预测值有较好的一致性(R2＞0.88,RMSE＜5％);夏玉米生长期,模型能较好地估算不同水分供应的土壤水分胁迫系数、土壤蒸发量和植株蒸腾.土壤蒸发主要集中在生育前期,而生育中期较低,后期略微升高.植物蒸腾主要集中在快速生长期和生长中期,整个生育期呈先增大后减小的趋势.蒸散量随着土壤蒸发和植物蒸腾的变化而变化,前期主要受土壤蒸发的影响,快速生长期、生长中期和后期主要受植物蒸腾的影响.Wl～W3处理土壤蒸发量为78.1～100.2 mm,植株蒸腾为221.8～293.3 mm,蒸散量为299.3～383.0 mm,蒸发占比为24.1％～28.7％.研究可为西北半干旱地区制定合理的夏玉米滴灌制度和灌溉决策提供理论依据.     

基于DRAINMOD模型估算灌区浅层地下水利用量及盐分累积

在灌溉季节,尤其是下游灌区,农田地下水位较高,作物可就地利用部分浅层地下水,从而减少灌溉需水量,达到节水减排的双重目的。大田作物对浅层地下水利用量的估算是合理制定灌溉淋洗制度及控制土壤盐碱化的前提,但其估算存在一定困难。该文假设当农田灌溉、排水等水文气象条件一致时,某一作物对浅层地下水的利用量等于该田块有、无作物(即裸地)2种情况下造成地下水位差异的水量。据此,首先建立了浅层地下水利用量的计算模型,并以某一半干旱灌区为例,利用田间水文模型-DRAINMOD模拟出有、无作物2种条件下农田地下水位变化过程,然后,计算了棉花、小麦轮作期内对浅层地下水的利用量;在此基础上,进一步分析了浅层地下水利用条件下土壤剖面的盐分平衡。结果显示,该文提出的计算模型能够较好的反映大田实际情况;研究时段内,田间地下水埋深平均值为2.1 m,单位面积上作物利用浅层地下水量为305.8 mm,主要发生在作物生长阶段,其中棉花生长季内地下水利用量约为160 mm。盐分平衡计算结果显示,浅层地下水的利用使得水位以上土壤剖面盐分含量增加,但1 m以内根区土壤盐分在降雨和灌溉作用下得到一定的淋洗,未超出作物耐盐极限,不会对产量造成显著影响。研究成果可为相关灌区制定合理的灌溉制度及提高水资源利用效率提供科学依据。     

基于遗传神经网络的黑龙江浅表地层水分预测

针对BP神经网络预测土壤墒情容易出现较大空间内存在局部极值点的问题,采用GA算法对BP网络进行优化,根据大豆作物在不同生长阶段的根系分布及吸水情况,划分3个不同发育阶段,5个地层深度,建立3种对应的土壤含水量遗传神经网络预测模型,并应用于黑龙江垦区红星农场大豆田间土壤水分预测,分别对3种模型的整体预测误差进行了分析,2009年大豆播种前期及其全生育期土壤体积含水量预测的平均绝对误差为1.83%,能较好地反映大豆田间土壤水分具体情况,为大豆节水灌溉与管理提供可靠的科学依据,该预测方法亦可为寒地大豆或其他农作物田间土壤水分预测提供借鉴。     

2000-2020年玛纳斯河流域的作物种植结构与需水满足度

变化环境条件下干旱绿洲水土资源的高效利用一直广受关注。玛纳斯河流域分布着新疆最大、最典型的绿洲农耕区,其水土资源高效利用无疑应基于对种植结构和需水满足度（供水量/需水量）时空演变规律的了解。基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台并通过区域调查和调研,该研究利用面向对象的随机森林分类,建立流域地物遥感识别模型,分析当地2000-2020年种植结构的变化过程,探讨种植结构变化与膜下滴灌棉花水分供应状况和需水满足度间的关系。结果表明：基于GEE平台,融合简单非迭代聚类图像分割算法和随机森林分类算法可快速、准确识别流域地物,总体精度约90%;近20年,流域种植作物始终以棉花为主,占耕地总面积的80%以上,受益于膜下滴灌技术的节水、抑盐等功效,中、下游盐碱荒地不断被开垦为棉田,致使其面积以每年约101 km2的速度增长,但棉田面积增长与灌溉水资源供给的矛盾日益突出,棉花需水满足度显著下降,尤其是水资源相对匮乏的下游灌区及需水旺盛的夏灌期,2020年流域下游棉花夏灌期需水满足度已降至约46%,种植结构的调整和优化已势在必行。研究可为玛纳斯河流域水资源配置及农业种植结构优化提供科学依据。