冬小麦田间墒情预报的经验模型

基于土壤水分变化率与贮水量成正比这一假定,得出了土壤水分的指数消退关系。在此基础上,建立了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推模型,并对模型进行了检验,表明模型预报效果较好。该模型的特点是模型简单且参数较少;其主要局限性是模型中土壤水分消退系数地域、时域性较强     

基于自动土壤水分和天气预报的土壤水分预报

利用2014~2016年吉林省西部膜下滴灌玉米生育期自动土壤水分、自动气象监测资料对不同深度玉米土壤消退变化规律进行了探讨,根据田间土壤水分平衡,利用消退指数、逐日自动土壤水分监测及逐日1~7 d天气预报对未来逐日1~7 d的土壤水分进行了滚动预报。结果表明:膜下滴灌玉米在不同深度土壤消退指数呈先增大后减少的变化规律;随着土壤深度的增加,土壤消退指数逐渐降低并趋于平稳;30~50 cm土壤消退指数和时间有着较好的拟合关系,相关系数都在0.96以上;利用消退指数基于逐日自动土壤水分监测及逐日未来7 d天气预报,对未来1~7 d土壤水分滚动预报效果较好,可以在生产实际应用,有利于滚动了解未来土壤水分变化动态,及时把握土壤灌溉时机,科学灌溉,同时也可以为政府抗旱调度决策提供有力的参考依据。     

生物炭添加对黄绵土水分补给和消退的影响

[目的]明确雨季生物炭添加对黄绵土储水、保水能力的影响,为科学利用生物炭改良黄土高原地区土壤以及确定合理的生物炭施用量提供基本理论支持。[方法]采用多层一体式土壤水分温度测量系统(JDTS-01)对黄土高原地区土壤水分进行野外定点观测,并使用烘干法对监测数据进行校正,研究黄绵土0—40 cm土层水分动态变化与补给、消退情况。基于双变量相关分析探讨了不同生物炭添加量下土壤水分补给和消退变化的影响因素及其相对重要性。[结果](1)整体上生物炭添加能在一定程度上增加土壤水分含量,低生物炭添加量增加了深层土壤水分,而高生物炭添加量增加了表层土壤水分,2.5%左右的生物炭添加量可能是影响土壤水分入渗和蒸发的拐点。(2)添加生物炭后,0—20 cm土层水分补给量增大,20—40 cm土层水分补给量减小。降雨带来的水分补给能够很大程度上滞留在土壤耕层,添加生物炭量较大时土壤水分补给效果更好;0—20 cm土层中添加生物炭处理的水分消退更快,而不添加生物炭的土壤水分入渗土层更深。(3)生物炭添加可以促进黄绵土土壤水分补给,减弱土壤水分消退,有利于降雨后土壤储水。[结论]生物炭添加能够改善黄土高原地区土...     

晋西黄土丘陵沟壑区不同地类土壤水分变化规律研究

土壤水分是影响土壤侵蚀的重要因素之一.以晋西离石王家沟流域为试验基地,收集了1994年7～9月份的土壤水分逐日观测数据和与之相对应的降雨量、气温、空气湿度、蒸发量等气象因子观测资料.通过分析,得到了较高精度的用于预报该地区梯田、坡耕地、荒坡地、弃耕地、人工草地、沟坡林地6种不同地类土壤水分的经验公式,为各种地类的土壤水分预报以及土地生产力评价、土壤侵蚀规律研究提供了较为理想的土壤水分计算方法.     

基于GIS的农田土壤含水量预报方法研究

利用1980~2006年的常规气象资料和土壤水分资料,确定了辽宁省5个气候相似区的作物系数,模拟了土壤水分供应系数动态模型,在水分平衡方程的基础上,建立了辽宁省0~50 cm的农田土壤水分预报模型,同时对其进行了检验。利用NOAA卫星监测得到的农田土壤含水量作为预报的初始值,然后在GIS支持下,采用Kriging插值方法对模型中所需参数的散点数据进行插值得到与预报值匹配的网格数据,然后利用地理信息系统的空间分析功能,依据模拟的农田土壤含水量预报模式,计算了农田土壤含水量预报值的格点数据,实现了农田土壤含水量由点到面的预报。结果表明:模型的预报准确率在85%以上,应用地理信息系统技术预报土壤含水量是可行的。     

麦田土壤水分时空变异特性及CA-Markov模型模拟预报

为揭示农田土壤水分时空变异特征,精准预测土壤墒情,该研究以河北省太行山山前平原井灌区典型麦田为例,在监测土壤水分的基础上,采用时间稳定性指数法、空间自相关性评价法研究土壤水分时空分布规律,构建了适用于模拟预报田间水分时空变化的CA-Markov 模型,并将该模型的模拟预报效果与HYDRUS 模型进行比较。结果表明：随着土层深度的增加,土壤水分等值线由密变疏,变异系数逐渐减小。随着小麦生育期的推移,前期监测的土壤水分稳定性高于后期;在土壤较湿润的情况下,土壤水分空间相关性较强,土壤水分全局Moran''s I 指数随小麦生育期的推移呈现先增大后变小的规律。CA-Markov 模型模拟预报的各土壤相对湿度等级面积误差的平均值为1.61%,比HYDRUS 模型模拟预报的面积误差平均值（10.86%）小9.25个百分点; CA-Markov 模型对研究区4月下旬、5月上旬的土壤水分干旱等级预测的空间分布Kappa 系数分别为 89.31%、91.46%。该模型可综合考虑麦田墒情的时空变化及随机特性,模拟预测土壤墒情的精度较高、效果良好,可以作为麦田水分管理的重要工具。     

RS和GIS技术支持下的北京地区土壤墒情预报技术

提出了一种新的土壤墒情预报思路,依据未来一段时间里的气象要素预报因子,应用农田土壤水分平衡原理、双作物系数法与Priestley-Taylor模型,在对模型参数的本地化订正基础之上,对未来时段里的土壤水分变化状况进行动态预测,并引入RS和GIS空间技术,获取预报时的北京地区植被类型、反照率、植被覆盖度、土壤质地等重要预报模型参数,初步实现了北京地区空间范围内的土壤墒情可视化预报.     

基于气候和土壤水分综合适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型

利用河北省16个农气观测站1981-2010年逐日气象资料、土壤水分观测资料、冬小麦生育期观测资料、灌溉记录和8个冬小麦主产市产量资料,根据土壤水分平衡原理和模糊数据理论,建立了综合反映冬小麦生长期气象条件和土壤水分状况的气温-日照-土壤水分适宜度评价模型,并以旬为时间步长,建立了基于气温-日照-土壤水分适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型.结果表明,气温-日照-土壤水分适宜度指数克服了气温-日照-降水适宜度指数仅考虑水分状况中降水条件的不足,能够客观反映冬小麦生长期的气象条件和土壤水分状况,与冬小麦产量变化量呈极显著相关(P＜0.01),相关性高于气温-日照-降水适宜度指数;动态产量预报模型对1981-2008年历史拟合检验和2009-2010年预报试验的平均相对误差分别为6.1％和1.2％,误差较小,表明建立的冬小麦产量动态预报模型能够满足业务需求,具有较高应用价值.     

沙坡头区直插式根灌条件下土壤水分变化分析

为提高沙坡头地区造林过程中的水分利用效率,制定最优化的灌溉制度,在宁夏中卫沙坡头自然保护区,两年生固沙梭梭(Haloxy lonammodendron)林展开直插式根灌节水试验,分析和模拟直插式根灌过程中土壤水分入渗和消退规律。结果表明:1)直插式根灌过程中,土壤含水量随灌水时间的变化符合Logistic曲线变化;停灌后,土壤水分消退规律符合幂函数模型变化。2)本试验条件下,不同土层土壤水分最大入渗速率依次为60 cm40 cm80 cm100 cm20 cm,达到最大入渗速率的时间40 cm土层最短,平均为1.22 h,100 cm土层最长,平均为4.57 h;1 m深土层土壤水分最大入渗速率平均为1.65%·h-1,达到最大入渗速率的时间平均为2.16 h。3)根据模拟结果,建议沙坡头区梭梭林直插式根灌灌溉周期为4 d左右,单次灌水时间以6~10 h为宜。4)停灌2 h后,各土层土壤含水量消退速率随土层深度增加而增大,停灌后48 h,各土层土壤水分消退速率基本为零;梭梭全生长期,1 m深土层土壤水分消退速率在结实期最大,为2.20%·h-1,休眠期最小,为1.31%·h-1。5)直插式根灌对20 cm土层土壤水分的影响最小,对60 cm土层土壤水分影响最大;灌溉过程中,土壤水分等值线以60 cm土层等值线为中心,向表层和深层土壤辐射状分布,灌后各土层平均土壤含水量,20 cm和60 cm土层与其他各土层之间差异显著(P0.05)。研究表明,直插式根灌的土壤水分入渗规律符合Logistic曲线变化,消退规律符合幂函数曲线变化,直插式根灌对20 cm土层土壤水分的影响最小,对60 cm土层土壤水分影响最大,沙坡头区梭梭林直插式根灌灌溉周期为4 d左右,单次灌水时间以6~10 h为宜。     

两种非饱和导水参数推求方法在紫色土上的应用

土壤非饱和导水参数的难于获取,限制了非饱和水流数值模拟技术的实际应用。本研究选择颇具代表性的土壤水分特征曲线推求法和简单入渗法两种方法,分别推求不同质地紫色土导水参数,并进行了分析比较。结果显示,土壤水分特征曲线推求法和简单入渗法,推求的非饱和导水率与计算值均具有较好的一致性。鉴于土壤水分特征曲线的易测优势和简单入渗法实验简便省时特点,采用这两种方法进行紫色土非饱和导水参数的推求或预报是可行的。     

基于支持向量机方法建立土壤湿度预测模型的探讨

支持向量机(Support Vector Machine简称SVM)方法,是通过核函数实现到高维空间的非线性映射,适宜于解决非线性问题,具有算法简单、计算量小、易于实现等优点。本文运用支持向量机方法建立了不同土层土壤湿度预测模型,0~10cm土层土壤湿度预测模型有较好的推广能力,10~50cm处的各层预测模型预报能力相对较弱。分析土壤湿度历史监测资料,发现同一时刻0~10cm土层与其它各土层土壤湿度具有较高的相关关系,基于此建立了预报精度较高的各土层土壤湿度的预测模型,实现了运用前期环境气象因子对各土层土壤湿度的预测。     

山西省代表站不同土层逐旬土壤相对湿度预报模型

以改进本地农业气象服务为目的,使用山西省3个代表站的土壤湿度资料和旬气象资料,根据土壤水分平衡方程,从影响土壤湿度变化的因素出发,分析和筛选了预报因子;应用SPSS统计分析软件,用线性回归方法得到代表站不同土层旬相对湿度的预报模型,经对历史资料回代和2007年各土层进行预报检验,除10cm土层外,相对误差都在30％以下;此方法简单易行,对半干旱半湿润气候区雨养田土壤相对湿度的预报具有一定的参考价值。     

墒情监测与预测预报方法研究进展

就墒情监测与预测预报方法研究进行了阐述,分析了墒情监测的意义以及国内外在墒情监测方面的研究动态,重点分析了土壤墒情预测预报模型和各自适用的条件以及各模型应用的不足,同时也分析了土壤墒情监测与预测预报方法研究对促进我国农业灌溉水资源高效利用的重要意义,为我国墒情监测的研究提供一定的理论参考。     

基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型

利用金华2007—2008年土壤墒情资料和相关气象资料,分析了土壤湿度的基本变化规律,对土壤湿度与相关气象因子进行了灰色关联度分析,找出关键气象影响因子,建立了基于关键气象影响因子的土壤墒情预测模型并进行了试报和验证。结果表明：金华市冬季、春季土壤较为湿润、变化较为平稳,夏季、秋季土壤相对较干、变幅较大;5mm降水与蒸发的差为影响土壤相对湿度变化的首要因子;基于关键因子的土壤墒情预测模型试报2008年夏季的10cm、10—20cm、20—30cm土层相对湿度的平均误差分别为15．75％、6．89％、8．21％,该模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤墒情的变化状况,为农业生产合理用水和防灾减灾提供参考。     

基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法（GA）、改进粒子群算法（IPSO）、误差反向传播（BP）神经网络和支持向量机（SVM）的土壤墒情组合预测模型（GA_IPSO_BP-SVM）。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GA_IPSO_BP模型,然后对GA_IPSO_BP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GA_IPSO_BP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种时间跨度进行土壤墒情预测,并对照BP、GA-BP、PSO-BP、IPSO-BP、GA_IPSO_BP和SVM模型,验证和比较提出的GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤墒情预测精度。结果表明,GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤含水量预测相对误差平均值最小。GA_IPSO_BP与SVM模型组合的GA_IPSO_BP-SVM模型提高了土壤墒情的预测精度,更适合于土壤墒情的短期预测,该方法可为农业节水灌溉方案的制定提供技术支撑。     

环青海湖地区天然草地土壤水分动态研究

通过对青海省铁卜加牧业气象试验站1987-1996年土壤含水率观测资料的分析,对天然草地土壤含水率随时间、土层深度的变化规律及各时段土壤含水率与降水的关系进行了初步研究.分析表明：春季解冻时土壤含水率主要取决于上年度封冻前的土壤水分贮存量和冻结与解冻过程中的平衡调节作用,据此可建立主要土壤层含水率预报方程;牧草返青期间土壤含水率平均状况既与当时的降水量有关,又与上年乃至前年的降水量存在显著的相关性,并建立了春季土壤含水率平均状况的长期预报模式;年度土壤含水率既与当年降水量有关,也与上年度降水量有较大关系,降水对土壤含水率存在时间和深度上的滞后效应;年度土壤含水率随土层深度呈现出明显的规律性,在40-70cm形成相对高湿土壤层;在环青海湖半湿润气候区,土壤水分不能充分满足牧草生长发育的需要.     

土壤前期含水量对弃渣坡面侵蚀特性影响的模拟试验

利用室内人工模拟降雨试验,研究弃渣前期含水量在不同降雨强度条件下对土壤坡面入渗、产流和产沙特性的影响.结果表明:弃渣坡面入渗率随时间呈幂函数变化.在雨强较小(0.64 mm/min)的情况下,含沙率在产流初期会出现峰值,之后随时间递减,前期含水量越高,峰值出现的越早,土壤前期含水量对土壤侵蚀量的影响符合幂函数变化规律.在1.05 mm/min降雨强度条件下,含沙率变化呈波动性增长趋势,无明显峰值.土壤前期含水量对土壤侵蚀量影响呈二次多项式关系,计算得出土壤流失量最少的最优前期含水量为9.65%.     

黄土区小尺度坡面土壤含水率时空变异性研究

土壤含水率在水平和垂直方向上均具有高度的时空异质性,关于水平方向变异的研究取得了很大进展,而对垂直方向变异的研究较为缺乏。为掌握土壤含水率在剖面上的垂直变异特征,采用经典统计、地统计及分形分析相结合的方法,研究了黄土高原典型坡地剖面土壤含水率的时空变异性。结果表明:不同测定时间下的剖面土壤含水率均服从自然对数正态分布,在空间上均表现为中等变异性,沿土层深度方向的变化趋势均为增长型,且这种变化规律具有时间稳定性;剖面土壤含水率在整个研究区域尺度、微尺度上的半方差函数均可用指数模型进行很好地拟合,均表现出强烈的空间依赖性,并且这种规律几乎不随时间的变化而变化;不同测定时间下剖面土壤含水率在整个研究尺度上均表现出有限的自相似性,在小于2.00 m的间距尺度下具有稳定的自相似性,大于2.00 m间距尺度的自相似性比较微弱,分维数的大小与控制土壤含水率的主要过程有关;不同测定时间下剖面土壤含水率的空间自相关性基本一致,即当滞后距离小于3.20 m时为空间正自相关,大于3.20 m时为负自相关,等于3.20 m时为不相关,而在剖面土壤含水率之间的相关性达到了极显著水平。     

土壤水分遥感监测的研究进展

土壤水分是土壤的重要组成部分,在地—气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了到目前为止出现的几种主要的土壤水分遥感监测方法,如热惯量法、作物缺水指数法、归一化植被指数法、植被指数距平法、植被供水指数法、植被状态指数法、温度状态指数法、温度植被干旱指数法、高光谱法、微波遥感法,并分析了各种方法的原理和特点,最后展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。