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.     

耦合土壤墒情的气候适宜度指数在山东省冬小麦产量动态

利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明：考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

耦合土壤墒情的气候适宜度指数在山东省冬小麦产量动态预报中的应用

利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明:考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

基于气候适宜度的河南夏玉米发育期预报模型

准确预报作物发育期是开展农业气象条件分析评估和灾害监测预警等工作的基础,利用河南省19个农气站1981-2006年夏玉米发育期观测资料和地面气象观测资料,建立综合温度、降水、日照三要素的气候适宜度评价模型,构建基于气候适宜度的夏玉米发育期预报生理指标及预报模型.利用2007-2010年观测数据对模型的预报结果进行验证,结果表明,各发育阶段持续日数模型的预报值与观测值吻合度较高,二者相关系数除抽雄-乳熟期稍低呈显著相关外,其它发育阶段均为极显著相关.各发育阶段持续日数预报值与观测值之间绝对误差（ABSE）在1.8 ～2.9d,标准误差（RMSE）在2.8～3.9d,七叶-拔节期预报精度最高,标准误差（RMSE）为2.8d,乳熟-成熟期稍差,RMSE为3.9d.模型的预报精度基本能满足业务服务的需求,具有推广应用价值.     

豫北冬小麦、夏玉米多年需灌水次数及典型 生育期需灌水分析

研究气候变化情景下豫北地区农业需灌水次数的变化情况,可为当地灌溉以及保证农业可持续发展提供参考。本文分析处理近63 a(1951—2013年)气象数据和新乡七里营站点土壤数据,结合作物生长参数,利用降水、灌溉、作物蒸散发与土壤水分之间变化关系,建立干旱灌水指数模型。此模型中干旱灌水指数(DII)分布在[-1,1]之间,小于0时即干旱需灌水。在现有冬小麦-夏玉米种植制度下,利用干旱灌水指数模型计算多年需干旱灌水指数,并进一步得到灌水次数。选择冬小麦生长季分别为湿润(1985—1986年)、正常(2004—2005年)、干旱(1983—1984年)的3个典型实际代表年度,夏玉米生长季分别为湿润(2003年)、正常(1993年)、干旱(2009年)的3个典型实际代表年,计算了不同代表年冬小麦、夏玉米作物需水情况。进一步计算得到了冬小麦、夏玉米在典型湿润、正常、干旱3个不同代表年的干旱灌水指数,并进行了有无灌水的干旱情况分析。结果表明:近63 a冬小麦-夏玉米系统每年需灌水2~7次不等,平均需灌水5.1次。冬小麦和夏玉米湿润、正常、干旱3个代表年蒸散发量(ETC)分别为489.4 mm、551.4 mm、481.7 mm和466.1 mm、477.8 mm、529.3 mm。在无灌水条件下典型代表年内,冬小麦、夏玉米都会遭遇不同程度干旱,典型湿润、正常、干旱代表年冬小麦分别灌水2次、3次、4次,夏玉米分别需灌水1次、2次、3次后,基本可以消除干旱对其正常生长影响。综上,通过干旱灌水指数来量化需灌溉次数是可行的。气候变化情景下,近10年(2003—2013年)需灌水频次变化大,年际间干旱事件频发,更好的科学灌溉管理可减少干旱对作物的影响。     

冬小麦生长发育的适宜土壤含水量

土壤水分对作物生长发育和产量的影响,在生育过程中具体表现在生长状况和生长量变化上。为了确定冬小麦不同生育期正常生长发育的土壤水分指标,利用河南省气象科学研究所郑州试验基地多年(1994-1996年和1997-1998年)试验资料,将冬小麦不同发育时期的生长状况和生长量测定资料与此发育期前一时段的土壤水分状况进行统计分析,建立土壤水分与产量性状和产量的相关关系,并运用数学方法,以获得较好生长状况和取得较高产量为目的确定冬小麦不同发育期的适宜水分指标,从而为冬小麦干旱风险动态评估模型研究奠定基础。     

中国西南地区干旱对玉米产量影响评估方法

为研究干旱对西南地区玉米产量的影响,该文根据气候相似、发育期相近、农业生产水平相当的原则将西南地区玉米种植区分成6个亚区,利用1961-2010年西南地区63个代表站点逐日气象资料,计算逐旬水分盈亏指数,建立逐旬干湿指数,并基于旬干湿指数建立玉米干旱累积指数,同时结合玉米单产资料,构建玉米干旱产量损失评估模型。结果表明,玉米生育期内旬干湿指数与该旬的土壤湿度相关性较好;西南6个亚区玉米干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,通过代表站、西南干旱年玉米干旱累积指数与干旱产量损失间的统计分析,两者之间具有显著的相关性,检验水平F均在0.05以上。模型能较准确地评估玉米发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

华北平原不同种植制度对粮食作物氮素利用和土壤氮库的影响

冬小麦-夏玉米一年两熟是华北平原粮食作物的主要种植制度，存在氮肥利用率低、土壤氮素过量累积问题。为探索华北平原氮素高效利用的适宜种植制度，采用15N示踪技术，基于3 a田间定位试验，对一年两熟冬小麦-夏玉米的常规水氮和优化水氮、两年三熟冬小麦-夏玉米-春玉米与冬小麦-夏大豆-春玉米及一年一熟春玉米3种种植制度的作物产量、15N利用率、氮素去向和土壤氮库表观平衡进行研究。结果表明，两年三熟的冬小麦-夏玉米-春玉米产量为32 248.52 kg/hm2，分别比一年两熟和一年一熟提高22.16%和52.88%；15N利用率为33.36%，比一年一熟提高26.12%。3种植制度的氮肥去向最高为土壤残留，其次为作物吸收和损失，两年三熟冬小麦-夏玉米-春玉米的作物吸氮量最高为151.82 kg/hm2，土壤氮库表观盈余量为21.22 kg/hm2，显著低于其他种植制度。综合分析，冬小麦-夏玉米-春玉米两年三熟在稳产高产和提高氮素利用率上具有可持续的潜力，是华北平原未来较为理想的种植制度。     

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。     

黄淮海地区夏玉米干旱等级划分

干旱是影响黄淮海地区夏玉米产量稳定性的主要农业气象灾害。建立夏玉米干旱灾害指标,开展夏玉米干旱灾害的监测及评估,对农业防灾减灾意义重大。该文根据夏玉米生长发育过程,选择土壤相对湿度和作物水分亏缺指数分别建立夏玉米不同生育阶段的干旱等级指标。首先在综合分析有关夏玉米土壤水分指标研究成果的基础上,确定了夏玉米各生育阶段不同干旱等级的土壤相对湿度指标。在此基础上,利用河南省农业气象观测站多年观测资料,建立水分亏缺指数与土壤相对湿度之间的关系模型,利用已确定的土壤相对湿度指标计算得出夏玉米不同生育阶段不同干旱等级的水分亏缺指数干旱指标。根据土壤相对湿度指标,夏玉米播种-出苗、出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-乳熟和乳熟-成熟5个生育阶段发生轻旱的临界值分别为65%、60%、70%、75%和70%,发生重旱的临界值分别为45%、40%、50%、55%和50%,发生特旱的临界值分别为40%、35%、45%、50%和45%;而根据水分亏缺指数指标,5个生育阶段发生轻旱的水分亏缺指数的临界值分别为35%、40%、20%、10%和35%,发生重旱水分亏缺指数临界值分别为50%、65%、55%、45%和65%,发生特旱的临界值分别为55%、75%、65%、55%和75%。在黄淮海夏玉米区选择代表站点对确定的干旱等级指标进行了验证,土壤相对湿度和水分亏缺指数判定的干旱等级相同及相差一个等级的百分率变化在71%～91%,表明2套指标对干旱发生情况的判别具有较好的一致性;通过与历史典型干旱年份灾情对比,2套指标能够较好的判定出历史年份夏玉米生长季干旱发生情况,能够用于夏玉米干旱的监测、评估等方面的科研及业务服务中。     

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。     

农田土壤墒情监测与预报系统研发

为了定量预报农田未来7d 土壤墒情变化特征,提升农业气象服务工作质量与效率,该文旨在研发基于网络化的辽宁省农田土壤墒情监测与预报系统。该系统基于VC++及Fortran程序语言设计,以改进的CERES-MAIZE模型中的土壤水分子模型为基础,通过程序设计及各接口功能的实现,自动调用辽宁省自动土壤水分观测站的监测当日土壤含水量数据和中央气象台预报指导产品,实现数据的网络化获取和业务模型的实时运行,提升土壤墒情模拟的准确性、时效性和便利性。结果表明,预报准确率随预报日期增加而呈现降低的趋势,越临近实际监测日期土壤墒情预报情况与实际情况拟合越好;等级干旱预报准确率最低值为70.1%,最高值为81.9%,系统对于辽宁省农田土壤干旱级别的预报具有较高准确率。     

华北冬小麦干旱产量损失评估方法

根据气候相似、农业生产水平相近的原则将华北分成15个亚区,利用1970-2010年华北逐日气温和降水资料计算逐日综合气象干旱指数（CI指数）,采用线性内插法将相邻土壤墒情观测资料处理成逐日数据,通过对比逐日CI指数与土壤墒情资料,分区域和发育阶段对冬小麦发生干旱时的CI指数评判标准进行订正,并基于该指标建立冬小麦干旱累积标准指数,同时结合冬小麦单产资料,构建冬小麦干旱产量损失评估模型。结果表明,冬小麦生育期内CI指数与对应的土壤墒情变化趋势基本一致;各亚区修订后的冬小麦干旱指标均与直接用CI指数判别干旱的指标存在较大差异,且不同亚区冬小麦干旱指标不一致,其中豫西、鲁北、鲁东南、京津、豫中东干旱指标较小,鲁中、冀东北、冀中、冀南干旱指标较大;华北15个亚区冬小麦干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,冬小麦干旱累积标准指数与干旱产量损失具有显著的相关性,其中京津、晋中、晋南、鲁中、鲁东南、豫西等亚区的模型历史评估结果与对应的干旱产量损失相关性显著。模型能较准确地评估冬小麦发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

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%。     

不同土壤容重条件下水分亏缺对作物生长和水分利用的影响

为探究不同土壤容重和不同程度水分亏缺条件下冬小麦-夏玉米生长指标及产量的变化。采用桶栽土培法,分别设置3种土壤容重(1.2,1.4,1.6 g/cm^3)和3个土壤水分控制下限(低水分50%田间持水量、中水分60%田间持水量和高水分70%田间持水量),研究不同土壤容重和水分亏缺对冬小麦—夏玉米根系、生长指标、耗水量、产量和水分利用的影响。结果表明:随水分亏缺程度的加剧,冬小麦和夏玉米生长指标、生物量、耗水量和产量均呈降低趋势。随土壤容重增加,冬小麦生物量和产量呈先升高再降低的趋势,冬小麦耗水量和水分利用效率呈降低趋势;而夏玉米产量、耗水量和水分利用效率均呈降低趋势。试验中,1.4,1.2 g/cm^3分别为冬小麦和夏玉米生长的最适土壤容重。土壤容重与水分处理互作对夏玉米株高、耗水量和水分利用效率有极显著影响,而对冬小麦和夏玉米生物量及产量无显著影响。研究结果可为黄淮海地区作物绿色增产增效及水土资源高效利用提供理论参考。     

甘肃省冬小麦水分盈亏指数的改进及其应用

冬小麦是甘肃省主要粮食作物,水分是限制该省旱作冬小麦生产最主要的因素,降水时空分布不均造成冬小麦干旱常年发生,因此准确监测甘肃省冬小麦干旱及定量评估灾害损失可为决策部门制定农业防灾减灾措施及保障区域粮食安全提供科学依据。利用甘肃省1981—2014年3个农业气象观测站土壤水分和冬小麦生育状况观测资料,38个冬小麦种植县气象资料、产量资料及干旱灾情资料,考虑冬小麦休闲期土壤储水及生育期水分盈亏量修订了作物水分盈亏指数,修订后作物水分盈亏指数与土壤储水、冬小麦产量要素和产量损失相关性较高,能客观、准确、定量地反映干旱对甘肃冬小麦产量的影响;利用水分盈亏指数分别建立冬小麦产量要素和产量损失评估模型。结果表明:产量要素评估模型均通过0.01水平显著性检验,产量损失评估模型大部分通过0.05水平显著性检验。产量要素评估模型回代结果与冬小麦产量要素实测值间均通过0.01水平的F检验;产量损失评估模型验证结果表明,68.4%种植县通过0.05水平F检验,基本能准确评估全省大部分地方干旱对冬小麦产量造成的损失。修订后作物水分盈亏指数能客观反映甘肃省冬小麦干旱,建立的评估模型能准确评估干旱对冬小麦造成的损失,具有一定的应用价值。