中国冬小麦需水量时空特征分析

作物需水量是科学确定灌溉时期和灌溉量的重要依据。该文基于中国冬小麦种植区22个省(市、自治区)356个气象站点的气候资料以及冬小麦生育期资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式和作物系数计算了中国冬小麦1961-2010年全生育期及不同生育阶段的需水量,明确了研究区域内冬小麦需水量的空间分布特征和年代际变化特征,并结合降水量时空分布特征,综合分析冬小麦生长季内水分满足情况。研究结果表明:除播种-越冬(出苗)生育阶段冬小麦降水量空间分布特征不明显外,全生育期及各生育阶段冬小麦降水量空间分布特征均为东南沿海地区高西北内陆地区低的分布特征;除返青(出苗)-拔节生育阶段冬小麦需水量空间分布特征不明显外,全生育期及其他各生育阶段空间分布特征均呈西北高东南低的分布趋势;冬小麦全生育期和各生育阶段需水量近50a来均呈下降趋势,尤其是全生育期及开花-成熟生育阶段内需水量下降趋势更明显,返青(出苗)-拔节生育阶段下降速率较少;若不考虑灌溉条件,从全国尺度来看,华南冬麦区和长江下游冬麦区水分满足情况较好,其他区域冬小麦各个生育阶段的降水条件均不能满足水分需求。比较各区域典型站点冬小麦水分满足情况,北部冬麦区、黄淮冬麦区、新疆冬春麦区和西南冬麦区水分亏缺比较严重,比较水分亏缺严重区域的冬小麦各个生育阶段的水分满足情况看出,相对水分亏缺程度较轻的为播种-越冬生育阶段,开花-成熟生育阶段冬小麦的水分亏缺程度最严重,该生育阶段是决定冬小麦千粒重的关键期,有灌溉条件地区适时灌溉,对保证高产稳产具有重要意义。     

华北主要作物需水量近50年变化趋势及原因

作物需水量是制定灌溉计划和水资源规划的重要依据，了解其历史变化对于掌握未来农业用水走势并据此做出正确决策至关重要。该文利用FAO推荐的作物系数乘以参考作物蒸散量的方法计算了华北地区6个站点近50年主要作物的需水量，并并分析了其变化趋势。结果表明：除北京外，华北冬小麦和夏玉米两大作物需水量均呈下降趋势，每10年分别减少0.9～19.2 mm和8.3～24.3 mm。夏玉米需水量下降幅度超过冬小麦。其中以华北南部的郑州减少最多，下降幅度在19.2～24.3 mm/10年。与日照、降雨、温度、湿度和风速的同步分析表明，需水量变化趋势与日照和风速的下降趋势相一致。由于日照减少造成到达地面的能量减少，风速减小可削弱陆地与大气的水分和能量交换强度，故近50年来华北日照与风速的减小是作物需水量下降的主要原因。     

地块破碎度对软硬变化检测法识别冬小麦分布精度的影响

软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破碎试验区,SHCD的RMSE对分辨率不敏感,均小于0.15,bias也比较小,R2随着检测窗口的增加,相关性逐步升高,达到98%以上。在种植地块规整试验地区,亦能够得到相同试验结论。SHCD方法综合了硬变化(hard change detection,HCD)和软变化(soft change detection,SCD)各自的优势,能够达到稳定且较高的识别精度,不受影像分辨率的影响;有效地解决了SCD在硬变化区(纯净像元)受到光谱不稳定性和HCD在软变化区(混合像元)识别为"0-1"排他性结果的不足,保证了冬小麦的识别精度,为大范围进行冬小麦识别以及其他作物的变化检测识别提供前期的试验基础。     

NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。     

华北平原小麦－玉米两熟制节水潜力与灌溉对策

利用详细校正的农业系统模型可以综合土壤、气候及作物等因素综合评价节水灌溉制度,为农田水分优化调控提供理论和技术支持。该文利用根系水质模型（RZWQM-CERES）模拟分析了华北平原2个代表性站点（禹城和栾城）小麦-玉米两熟制下作物产量、农田蒸散和灌溉需水量多年的变化特征（1961－1999）,结果表明栾城站小麦季农田最大蒸散量与灌溉需水量多年平均分别为632和496 mm,明显高于禹城站,而玉米季最大蒸散量相近,分别为395和384 mm。2个站点灌溉需水量都集中在小麦季（3－5月）,但在栾城站播种期（6、10月）灌溉需水量较高。由于2站点气候和土壤条件的差异,作物产量对水分胁迫的响应特征明显不同,在获得相似目标产量时,禹城站灌溉需水量低于栾城站。以作物水分胁迫指数为基础的节水灌溉制度模拟评价表明2个站点冬小麦水分敏感期为孕穗期,但播前灌溉的产量效应差异明显。综合以上结果初步建立了2个站点高效用水和环境友好型的节水灌溉策略。     

中国夏玉米和冬小麦近年生育期变化及其与气候的关系

作物物候期受气候条件和人为耕作的共同影响,而水热气候条件又直接影响着人为耕作时间。全球变暖背景下温度增加的趋势在近年来出现了停滞现象,针对这一新的气候变化特征,本研究选取作物物候观测和气象观测的站点数据,利用经典的统计学方法分析2000—2013年中国夏玉米和冬小麦主要物候期的变化趋势和空间分布,及作物生育期与对应水热条件的相关关系。研究发现:夏玉米和冬小麦各主要物候期均呈现一定程度的延后,其中64%的站点显示夏玉米成熟期延后,冬小麦成熟期延后的站点数比例达78%。研究期间,夏玉米和冬小麦的生育期历时对温度和降水变化均比较敏感,88%和64%的站点分别显示出夏玉米和冬小麦的生育期历时与平均温度之间呈负相关关系,而71%和77%的站点显示夏玉米和冬小麦生育期历时与年均降水量呈正相关关系。本研究时段内的气温变化也不同于一般性认为的单调升温,夏玉米生育期对应的平均温度呈增加和降低趋势的站点数基本相同,但显示降水量增加的站点较多,达到总站点数的68%;而冬小麦整个生育期显示冷干化趋势的站点居多,显示温度降低和降水量下降的站点数均占总站点数的60%以上。此外,本研究还用轮作站点探讨说明了可以利用年值气候数据替代生育期气候数据分析夏玉米和冬小麦轮作的物候和生育期特征。本研究通过站点数据证实了作物生长发育过程对气候变化的敏感性,新的气候条件下我国夏玉米和冬小麦的物候也对应产生了新的特征。     

华北地区作物生长期水氮含量变化过程模拟及其参数敏感性分析

根据中国科学院栾城农业生态系统试验站2006-2007年小麦-玉米生长季实测的作物水氮动态变化数据,进行CERES-Wheat和CERES-Maize模型在华北地区冬小麦和夏玉米作物水氮过程模拟能力的验证及参数敏感性分析。结果表明,模型模拟的冬小麦生长季土壤含水量、土壤硝态氮含量、植株含氮量与实测值的相关系数分别为0.46、0.74和0.68,夏玉米则依次为0.95、0.62和0.72。敏感性分析发现土壤含水量和土壤硝态氮含量对土壤参数变化比较敏感,植株含氮量则受遗传参数影响显著。当田间持水量相对变化+10%时,冬小麦和夏玉米的土壤含水量相对变化率分别为+7.5%和+8.8%,冬小麦和夏玉米土壤硝态氮含量的相对变化率分别为+12.0%和+17.9%。叶热间距PHINT对冬小麦植株含氮量有负效应,PHINT相对变化+10%时冬小麦植株含氮量的相对变化率为-11.5%;夏玉米植株含氮量对出苗-幼苗末期所需温时(P1)较为敏感,P1变化+10%时夏玉米植株含氮量相对变化+9.3%。     

基于历史增强型植被指数时序的农作物类型早期识别

快速准确地获取农作物分布数据对作物估产、灾害预警具有重要意义。该文针对目前农情遥感监测业务中普遍存在的缺乏地面数据和分类时效性较低的问题,以美国堪萨斯州为研究区,提出了基于参考时间序列获得训练样本的方法。首先,基于2006到2013年的MODIS EVI时间序列数据和cropland data layer(CDL)数据,使用免疫系统网络方法建立苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的参考EVI时间序列;根据2006年到2013年作物分布情况,将作物超过总记录年数一半的象元作为2014年"潜在"训练样本;通过计算参考EVI时间序列和"潜在"样本的MODIS EVI时间序列的欧氏距离确认2014年训练样本;最后使用这些样本和2014年Landsat NDVI月合成数据进行30 m作物识别,并且评价时间序列长度对作物识别结果的影响。试验结果表明,时间序列长度为4-8月时,获得2014年样本10 183个,样本正确率为96.32%,总体分类精度为94.02%,接近使用完整时间序列数据的结果(总体分类精度94.89%);提取的苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的面积分别为549.5、1 999.5、2 851.5和6 415.3 km~2,与CDL数据相比误差低于20%,说明基于参考时间序列方法获得的训练样本具有较高的正确率,具备进行30 m作物早期制图的潜力。该研究可为提高农作物遥感制图工作效率提供参考。     

基于遗传算法的条件植被温度指数的时间尺度转换方法

多时相VTCI遥感数据具有更多的旱情信息,能充分反映旱情对作物生长及产量的影响。不同时段发生干旱导致的作物减产率不同,研究基于多时相VTCI时间尺度转换的干旱影响评估的方法具有重要意义。针对关中平原冬小麦主要生育期VTCI的时间尺度转化问题进行了建模分析,研究了求解该问题的基于因子权重排序法与熵值法的归一组合赋权法(CAFE)、穷举法(EA)和遗传算法(GA)的过程和结果,其中EA可得到问题的最优权重值。结果表明:CAFE确定的冬小麦不同生育时期干旱对产量影响的权重值与EA获得的最优权重值相差较大,而GA获得的权重值等于或接近于最优权重值,其获得的加权VTCI与冬小麦单产的回归分析结果亦接近于EA而优于CAFE,精度较高,同时其运算过程的时间复杂度大大低于EA。GA对关中平原冬小麦各生育时期干旱对产量影响权重的确定较为合理,更适合于关中平原多时相VTCI数据时间尺度转换研究和干旱对冬小麦生产的影响评估研究。     

基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测

区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。     

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。     

石河子地区冬小麦生育期需水量变化特征及其气候成因

[目的]探究作物生育期需水量的变化趋势及其与气象因子的关系,为气候变化下农作物灌溉排水决策提供理论基础。[方法]基于联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数,利用石河子地区1954—2012年逐日气温、降水、日照时数、风速、相对湿度等资料,计算石河子地区冬小麦近59a作物需水量和灌溉需水量,并探究其气候趋势变化的影响。[结果](1)过去50a,石河子垦区冬小麦需水量总体呈增加趋势,越冬—返青期增势最为明显(气候倾向率为2.65mm/10a);拔节—抽穗期冬小麦需水量最大,为130.23mm。(2)灌溉需水量总体呈减少趋势,其中拔节—抽穗期灌溉需水量最大(平均值为88.65mm)且减少趋势最为明显(气候倾向率为-3.11mm/10a)。(3)气象因子对冬小麦不同生育期的需水量和灌溉需水量有很强的相关性,其中冬小麦生育后期需水量与气象因子有极强的相关性;气象因子中,降水对于灌溉需水量影响最大。[结论]气候变化下,石河子地区冬小麦作物需水量呈增加趋势,但降雨量的增加趋势下,灌溉需水量总体呈减少趋势。     

黄淮海农作区冬小麦需水量时空变化特征及气候影响因素分析

鉴于作物需水量变化趋势对制定灌溉策略与区域水资源配置的重要作用,本文依据黄淮海农作区50个气象台站近50年(1960—2009年)的逐日气象数据,利用SIMETAW模型计算了研究区域7个亚区冬小麦生育期需水量、适宜灌溉量的时空变化趋势,各主要气象因子时空变化趋势以及需水量与气象因子的相关性。结果表明:近50年来,冬小麦生育期需水量呈下降趋势,其中在1970—1999年间显著下降9.21~18.90mm.10a 1;冬小麦需水量多年平均值为452.4 mm;灌溉需要量在不同亚区间变化不同,其中在汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟兼二熟区和豫西丘陵山地旱坡地一熟水浇地二熟区呈上升趋势,每10年上升10.02~13.48 mm;生育期降水耦合度仅为0.40。生育期需水量、灌溉需要量在空间上呈现两边多、中间少的分布,在豫西丘陵山地旱坡地一熟水浇地二熟区最高,分别为457.32 mm、335.33 mm;在海河低平原缺水水浇地二熟兼旱地一熟区最低,分别为363.24 mm和247.51 mm。50年来,黄淮海农作区气温显著上升,降水量不显著下降,风速、相对湿度、太阳辐射显著下降;冬小麦需水量下降主要受太阳辐射、温度、平均风速、平均相对湿度、降水的综合影响,其中最主要的气象原因为太阳辐射量下降,温度、日照时数、平均风速与冬小麦需水量呈显著正相关,相对平均湿度与其呈显著负相关。     

中国主要作物灌溉需水量空间分布特征

作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30 a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法,计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量,并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能,采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物,分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征,得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明：中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5,作物对灌溉的需求比较低;华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%～50%的需水靠灌溉补充,水稻55%～80%的需水依靠灌溉;新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上,农业的发展完全依赖于灌溉。     

2022年夏收粮油作物生育期气象条件及其影响分析

基于主产区气象观测站和农业气象站实测气象资料和作物发育期资料,计算冬小麦和油菜生长季的气候适宜度和灾害指数等参数,评价该阶段气象条件对夏收粮油作物的利弊影响。结果显示：2021/2022年度冬小麦、油菜生育期内,产区大部光热充足、土壤墒情适宜,冻害、干旱等农业气象灾害影响程度偏轻,气候适宜度高于上年和近5a平均值,气象条件利于夏收粮油作物生长发育和产量形成;成熟收获期间多晴好天气,收获进度快、质量高。但北方冬麦区秋播期多雨渍涝,冬小麦播种期明显推迟,冬前壮苗比例偏少、分蘖不足。江南和贵州等油菜产区冬季持续阴雨寡照,影响油菜发育进程。     

杨凌地区冬小麦和夏玉米蒸发蒸腾和作物系数的确定

为了得到适合陕西杨凌地冬小麦和夏玉米的需水规律和作物系数，该文采用FAO推荐的双作物系数法对田间试验数据进行了分析计算，计算了冬小麦和夏玉米蒸发蒸腾量，确定了适合当地气候冬小麦和夏玉米的基础作物系数。     

新乡地区冬小麦缺水量适宜估算模式研究

作物缺水量是确定灌溉需水量和制定灌溉制度的基础依据。利用新乡地区连续两个冬小麦生长季(2005~2006年、2006~2007年)田间试验资料建立了冬小麦生育期叶面积指数增长模型、需水量估算模型和土壤入渗模型。在此基础上, 根据新乡地区51年(1951~2001年)的逐日气象资料, 采用土壤水分平衡法, 综合考虑作物蒸散、降水和灌溉等因素, 模拟冬小麦各生长季降水有效利用状况, 分析研究该地区连续50个冬小麦生长季降水量与相应时间段有效降水量间的相互关系, 确定不同时间尺度下有效降水量估算模式。最后, 以确定的作物需水量和有效降水量估算模式为基础, 提出河南新乡地区不同时间尺度下的冬小麦缺水量适宜估算模式。     

河北省近35年农作物需水量变化趋势分析

根据联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数,利用河北省84个地面气象站的资料,计算了河北省主要作物冬小麦和玉米近35年(1965～1999年)的需水量和缺水量,并分析了其变化趋势.结果表明:河北省主要作物冬小麦和玉米的需水量在近35年呈减少趋势,每10年下降量冬小麦全省平均26 mm,其中中南部地区28 mm,东部地区15mm;夏玉米全省平均9.7 mm,其中南部地区9.4 mm,中部地区10.2mm;春玉米全省平均9.9mm,其中东部地区8.8 mm,北部地区10.5 mm.全省和各区域作物需水量变化均通过0.05信度的显著性检验.不同作物缺水量不同,其中冬小麦最多,全省平均345 mm,夏玉米20 mm,春玉米29 mm;虽然不同作物均表现出缺水增加的趋势,但不显著.     

气候变暖对甘肃省不同气候类型区主要作物需水量的影响

作物需水量是农田水分循环系统中最重要的因素之一。在未来温度上升1~4 ℃的情景下, 研究了气候变暖对我国甘肃省不同气候类型区主要作物需水量的影响。结果表明, 气候变暖对不同作物需水量的影响程度不同。其中对冬小麦需水量的影响最大, 对玉米和春小麦次之。当生长期内温度上升1~4 ℃时, 冬小麦需水量将增加3.05%~12.90%, 相当于13.2~81.2 mm; 玉米需水量将增加2.49%~10.80%, 相当于9.9~60.6 mm;春小麦需水量将增加2.74%~11.69%, 相当于6.7~40.0 mm。气候变暖对作物需水量的影响存在一定地域性差异。对干旱区的作物需水量影响最大, 半干旱区次之, 其次是半湿润区, 对湿润区影响不大。根据甘肃省目前的种植结构, 据此估算, 当温度上升1~4 ℃时, 将使甘肃省冬小麦的灌溉需水量增加12.43×10⁸ m³、13.02×10⁸ m³、13.74×10⁸ m³ 和14.65×10⁸ m³, 玉米的灌溉需水量增加7.94×10⁸ m³、8.32×10⁸ m³、8.78×10⁸ m³ 和9.30×10⁸ m³, 春小麦的灌溉需水量增加4.97×10⁸ m³、5.16×10⁸ m³、5.42×10⁸ m³ 和5.76×10⁸ m³。