基于增强回归树的麦-玉轮作农田蒸散影响因素分析

为探讨华北典型轮作农田蒸散(ET)变化规律,以山东禹城试验站冬小麦-夏玉米(麦-玉)轮作田为研究对象,基于涡度相关技术实测的8年观测数据与增强回归树方法,分析了农田ET逐日变化特征及其对环境因子的响应。结果表明：研究时段内逐日ET变化范围在0～9.6 mm/d之间,且不同阶段(小麦季、玉米季和农闲期)ET总量存在较大差异。一般而言,每年小麦季ET的峰值和总量均明显高于玉米季,而农闲期ET占全年ET总量的比例不足4%。净辐射是影响麦-玉轮作田不同阶段ET变化的首要因素,对各阶段ET的贡献率由高到低依次为小麦季(81.4%)、玉米季(52.7%)、农闲期(36.8%)。除净辐射外,其他环境因子对ET的影响则具有阶段性差异。饱和水汽压差对小麦季和玉米季ET存在一定的影响,而土壤含水率和风速对农闲期ET的贡献率相对较高。研究可为变化环境下农业水资源高效利用以及作物模型优化等提供科学依据。     

基于多源数据的内蒙古察汗淖尔流域作物生育期实际蒸散发分析

探究区域作物生育期实际蒸散发及其空间分布特征,为区域节水潜力评价提供依据.研究结合多源数据(种植结构、遥感数据和气象数据等)和遥感陆面蒸散反演方法,得到作物实际蒸散发(ET),并根据作物不同生长阶段的变化特点结合气象资料估算遥感数据缺失时期的ET.①基于遥感数据和SEBAL模型能够准确反演流域空间尺度的日蒸散发量,其生育初期和中期平均误差分别为11.49％和6.22％.5-7月,日蒸散发逐渐增大,且在7月达到峰值,8-10月日蒸散发逐渐降低,9-10月降低趋势较大;②不同作物之间,生育期ET差异明显,甜菜>土豆>玉米>小麦,分别为619.72 mm、558.67 mm、492.51 mm、456.58 mm.作物生育期ET变化范围分别在476.02～795.73 mm、405.41～684.84 mm、345.11～683.35 mm和313.34～604.62 mm之间;③同种作物因灌溉制度不同,其作物生育期ET在空间上表现出差异性.受流域南北降雨不均影响,4种主要作物生育期ET呈现明显的由南向北递减趋势.北部湖泊附近的小麦,因土壤含水量较高,其生育期ET高于周边其他区域.针对内蒙古察汗淖尔流域内作物生育期ET空间分布差异明显,部分区域地下水超采严重等特点,调整流域内种植结构及灌溉制度尤为重要.     

冬小麦-夏玉米农田蒸散与CO2净交换特征及影响因素

为探明黄淮海平原农田蒸散量（ET）和CO₂净交换量（NEE）的多因素协同影响,选取中国科学院禹城综合试验站冬小麦-夏玉米农田为研究对象,基于涡度相关观测系统实测的2003—2010年逐日通量数据,利用结构方程模型,分析了农田ET和NEE特征及其影响因素。结果表明:季节尺度上ET和NEE表现出双峰型变化特征,但二者在不同的生长季具有显著差异。与玉米季相比,麦季ET（NEE）的峰值明显高于（低于）玉米季。研究时段内麦季和玉米季ET总量的多年平均值分别为398.63、256.59 mm,并且二者均呈波动增加的趋势（P<0.05）;而麦季和玉米季NEE总量的平均值分别为-272.57、-293.57 g/m²,但二者的年际变化趋势不显著（P>0.05）。净辐射是影响农田ET和NEE季节变化的重要因素,并主要体现在直接作用上。净辐射和气温通过叶面积指数对麦季ET和NEE产生较大的间接影响;而在玉米季,饱和水汽压差通过叶面积指数对ET和NEE的间接影响较大。此外,土壤含水率和风速对不同生长季ET和NEE的影响存在一定的差异。     

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。     

水稻控制灌溉下华东稻麦轮作农田N2O排放模拟

基于田间小区试验,利用DNDC模型模拟了水稻控制灌溉下的华东稻麦轮作农田N_2O排放情况,分析了DNDC模型在该地区以及水稻控制灌溉条件下的适用性。结果表明,DNDC模型能较好地模拟控制灌溉稻田N_2O排放规律,模拟值与实测值的相关系数为0.79(n=39,p0.001);同时能较好地模拟控制灌溉稻田N_2O排放通量与土壤水分调控及施肥的关系。但模型对土壤脱水程度的响应不够敏感,导致部分峰值出现时间稍有滞后。后茬麦田N_2O排放通量的模拟值多低于实测,模拟主峰值较实测值增大了14.96%(p0.05),模拟次峰值比实测值减小了18.10%(p0.05)。稻季、麦季及稻麦轮作期的N_2O排放总量的模拟值与实测值的相对误差分别为5.86%、-20.17%(p0.05)和-4.97%,可见,DNDC模型能较好地模拟控制灌溉稻田N_2O排放总量,但明显低估了后茬冬小麦田的N_2O排放总量,稻麦轮作农田N_2O排放总量的模拟值和实测值总量相差不大。因此,DNDC模型可以用来模拟华东地区控制灌溉稻田N_2O排放,但不能准确地模拟后茬冬小麦田的N_2O排放。     

基于气温预报和HS公式的不同生育期参考作物腾发量预报

根据南京站2001-2011年实测气象数据,以Penman-Monteith(PM)公式计算得到的参考作物腾发量ET0值作为基准值,对仅需要气温数据计算参考作物腾发量的Hargreaves-Samani(HS)公式进行参数率定,采用率定后的HS公式依据2012年6月-2015年6月气温预报数据对南京水稻、冬小麦不同生育期未来1~7d的ET0进行预报,并与基于实测气象数据的PM法计算的ET0值进行比较,评价HS法的ET0预报精度。结果表明:最低、最高气温实测值与预报值相关系数分别为0.97和0.93,最低气温预报精度略高于最高气温;预见期1~7d内,水稻、冬小麦不同生育期ET0预报值与PM法计算值变化趋势基本一致,整个生育期内冬小麦ET0预报值与PM法计算值吻合程度更好,水稻、冬小麦相关系数分别达0.60、0.80左右;水稻各生育期平均准确率为66.0%~97.5%,平均绝对误差为0.65~1.22mm/d,均方根误差为0.76~1.42mm/d,冬小麦各生育期平均准确率为75.4%~99.5%,平均绝对误差为0.33~1.06mm/d,均方根误差为0.43~1.23mm/d;作物生育期各阶段对气温预报误差越敏感,ET0预报精度越低,随着生育期的推进,水稻对气温预报误差的敏感程度逐渐减小,相应的ET0预报精度逐渐增加,而冬小麦反之;但整体上预见期1~7d的气温预报及ET0预报精度达到可利用程度,可为快速灌溉预报及灌溉决策提供数据支撑。     

不同时间尺度节水灌溉水稻腾发量特征与影响因素分析

利用自制小型蒸渗仪系统在江苏省昆山市试验研究基地测定了2015年水稻生育期稻田蒸散量和土壤蒸发量,分析了节水灌溉稻田蒸散量、水稻蒸腾量和土壤蒸发量在水稻生育各期的日变化规律和稻季逐日变化趋势及分配特征,分别讨论了不同时间尺度上蒸腾量和蒸发量与净辐射(Rn)、叶面积指数(LAI)、饱和水汽压差(D)、空气温度(Ta)、风速(V)和表层土壤含水率(W)的相关关系。结果表明,节水灌溉稻田蒸散量(ET)与水稻蒸腾量(T)均呈明显的倒"U"型单峰变化趋势,变化规律也基本保持一致。土壤蒸发量(E)在水稻生育前期也呈倒"U"型单峰变化,之后没有明显的日变化特征。夜间蒸腾量正负波动,水汽凝结对蒸渗仪的测量产生了不可忽视的影响。水稻生育期的T与ET逐日变化趋势及波动状况也都基本一致,总体上为先增加后减小,高峰期出现在分蘖后期。以分蘖后期为界,之前稻田蒸散以蒸发为主,之后以蒸腾为主。从水稻移栽到乳熟,E/ET从接近1逐渐减小至0.19,黄熟期略有增加。在小时和日时间尺度上,影响节水灌溉稻田蒸腾量与蒸发量的主要因素不完全相同,影响程度也不相同。Rn和LAI分别是小时和日尺度上水稻蒸腾量最主要的影响因素,而LAI和D则分别是两尺度上土壤蒸发量最主要的影响因素。在所有因素中,LAI对两时间尺度蒸腾量和蒸发量均有显著影响(α0.001)。尺度差异的分析对田间水分管理及水转化研究都有重要的现实意义。     

基于SWAT模型的浊漳河干流灌溉制度优化研究

运用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,以浊漳河干流为研究区域,对流域蒸散发ET及径流过程进行了率定和验证,并探讨了流域冬小麦-夏玉米轮作体系下不同典型年农业优化灌溉制度。模拟结果表明,ET及径流的模拟值与实测值决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens均达到了0.70以上,模拟精度适合浊漳河干流的模拟研究。应用构建的模型设置冬小麦和夏玉米16种灌溉处理,在保证作物产量及水分生产率WUE的前提下,综合考虑流域下泄径流量,得到了不同典型年较优的灌溉制度,对于该区域冬小麦-夏玉米轮作体系下的农田节水灌溉管理具有一定的参考价值。     

西北地区冬小麦腾发量估算模型适用性评价

为实现对西北地区冬小麦腾发量(ET)的准确估算,在对不同生育期ET的影响因子进行分析后分别采用双作物系数模型、单作物系数模型和Priestley-Taylor(PT)模型模拟ET,并以大型蒸渗仪实测ET为标准值对比其精度.结果表明:气象因子是播种-返青(Ⅰ期)和抽穗-乳熟(Ⅲ期)ET的主导因子,作物因子是乳熟-收获(Ⅳ期)ET的主导因子,2种因子对返青-抽穗(Ⅱ期)和全生育期ET的驱动作用相近;Ⅰ期双作物系数模型、单作物系数模型和PT模型的R²分别为0.511 8,0.239 3,0.374 2,RMSE变化范围为0.284 6~0.366 3 mm/d,总体评价指标GPI排名分别为1,3,2;Ⅱ期3个模型的R²均在0.700 0 以上,RMSE为0.540 9~0.844 0 mm/d,双作物系数模型模拟效果最好;Ⅲ期各模型的R²均高于0.600 0,RMSE为0.828 8~1.258 7 mm/d,双作物系数模型GPI排名第1;Ⅳ期3个模型的R²分别为0.799 1,0.671 6,0.270 8,RMSE为0.968 1~1.946 2 mm/d,作物系数模型模拟精度明显高于PT模型;全生育期各模型RMSE为0.551 5~0.893 6 mm/d,双作物系数模型的R²达到0.902 2.     

牛场废水与化肥配施对冬小麦-夏玉米产量和土壤氮素的影响

为寻求农田最佳废水利用模式,以当地习惯施氮量(冬小麦季施氮228 kg/hm2,夏玉米季施氮150 kg/hm2)为对照(CK),研究牛场废水灌溉与化肥配施对冬小麦和夏玉米轮作体系作物产量、吸氮量以及0~100 cm土层氮素分布的影响。结果表明,冬小麦越冬期废水灌溉与拔节期追施化肥处理冬小麦产量达到与CK同一水平,且冬小麦植株吸氮量超过了CK;冬小麦季土壤表层(0~20 cm)NO3--N量最高,20~100 cm土层NO3--N量随深度变化不明显,夏玉米收获后0~100 cm土层NO3--N量随深度增加先降低后升高,80~100 cm土层与0~20 cm土层NO3--N量达到同一水平。冬小麦越冬期灌溉废水与拔节期追施氮肥是养殖废水安全农田利用的最佳模式。     

重庆地区参考作物蒸散时空特征与气候影响因子

利用重庆地区34个气象站1961-2009年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并通过GIS空间插值、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了重庆地区ET0的时空变化特征及其气候影响因子。结果表明:在空间分布上,重庆地区参考作物蒸散具有明显的区域差异,总体表现为:自西向东北方向增加,向东南方向减少。年内ET0主要受日照与气温的影响,其变化曲线呈单峰型。49年以来,重庆地区年均与春、夏、冬3季ET0均呈显著下降趋势,秋季的变化特征不明显,日照与风速的显著减小是造成重庆地区ET0呈下降趋势的主要原因。     

江苏省参考作物蒸散量的时空变化及影响因素分析

【目的】参考作物蒸散量是水分循环和能量循环的重要组成部分,研究其变化特征及影响因素可以为该地区合理利用水资源,高效水分管理及农业生产布局提供参考。【方法】利用1961-2018年江苏省60个站点的风速、温度、相对湿度和日照时数等逐日数据计算了逐日蒸散量(ET0),并采用气候倾向率、敏感性分析、通径分析、贡献率分析等方法对江苏省ET0的时空变化及影响因素进行分析。【结果】①江苏省1961-2018年平均ET0为976.8 mm,区域整体ET0的变化幅度为-0.44 mm/10 a,共有28个站点ET0呈增加趋势(47%),主要分布在无锡以及苏州等苏南区域,共有11个站点ET0增加趋势显著(p<0.05),其中无锡、太仓、靖江地区ET0气候倾向率较大,分别为18.6、19.0、30.0 mm/10 a。共有32个站点ET0呈减小趋势(53%),主要分布在连云港、徐州、宿迁等苏北地区,共有16个站点ET0减小趋势显著(p<0.05),其中新沂、泗洪、灌南地区ET0减小趋势较大,分别为-19.2、-23.1、-23.2 mm/10a;②丰县(1 007.4 mm)、徐州(1 041.1 mm)以及西连岛(1 130.3 mm)区域为ET0的高值中心;③ET0对平均温度、日照时间、风速为正敏感,对相对湿度为负敏感,且ET0对相对湿度最敏感。平均温度、日照时间、风速、相对湿度与ET0决策系数分别为0.09、0.33、-0.02、0.29。敏感系数空间分布上,ST与SWS纬向分布特征都较明显;④贡献率分析表明,主要影响因素为风速的有22个站点,均分布在苏北地区,其中沛县、泗阳、新沂站风速对ET0变化贡献较大,分别为-13.44%、-12.52%、-12.49%,主要影响因素为相对湿度的有38个站点,主要分布在苏南地区,其中丹阳、靖江、昆山站相对湿度对ET0变化贡献较大,分别为18.47%、18.57%、20.87%,全区平均温度和日照时间不对ET0变化产生主要影响。【结论】苏北地区ET0变化的主要影响因素是风速,且风速贡献率为负,苏南地区ET0变化的主要影响因素是相对湿度,相对湿度贡献率为正。     

淮北平原冬小麦蒸发蒸腾量与不同土层土壤含水率关系初探

利用大型称重式蒸渗仪测定了冬小麦不同生育期的农田蒸发蒸腾量,分析了冬小麦的蒸发蒸腾变化规律,探讨了参考作物蒸发蒸腾量(ET0)、土壤含水率与作物蒸发蒸腾量(ET)之间的关系。结果表明,ET0和蒸渗仪实测的ET生育期内变化趋势基本一致;冬小麦ET受0~60cm土层土壤含水率的影响,尤其是0~40cm土层土壤含水率对作物ET影响显著,80cm以下土层土壤含水率基本对作物ET无明显影响。     

砂石覆盖条件下冬小麦蒸散量的单、双作物系数法估算

农田蒸散(ETc)是农业系统能量平衡和水分平衡的关键要素,砂石覆盖条件下ETc的估算对于评价砂石覆盖对农田作物的影响非常重要。为准确估算砂石覆盖条件下冬小麦ETc,在陕西杨凌建立了遮雨棚下的蒸渗仪动态观测系统。利用FAO-56的Penman-Monteith(PM)模型和单、双作物系数法对冬小麦ETc进行估算,并基于两年度不同砂石覆盖量下冬小麦实测ETc数据,对单、双作物系数法进行改进和修正,得到适用于砂石覆盖条件下单、双作物系数与砂石覆盖量的关系。结果表明:(1)冬小麦不同生长阶段的单作物系数与砂石覆盖量具有很好的线性关系,进一步结合估算的参考作物腾发量(ET0)计算,能很好地模拟两年度不同砂石覆盖量下的冬小麦ETc。(2)基于冬小麦实测ETc对双作物系数进行修正,可得到其修正系数A与砂石覆盖量之间的线性关系,进一步结合ET0可准确估算两年度不同砂石覆盖量下的冬小麦各生长阶段ETc。(3)不同砂石覆盖量下,双作物系数法比单作物系数法和PM模型估算冬小麦ETc的精度更高。总体上,单、双作物系数法在估算砂石覆盖条件下的冬小麦ETc中仍有一定的适用性,但需经实测数据进行修正。     

气候变化下河北省宁晋县参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。     

基于无人机热红外遥感的夏玉米蒸散量估算及其影响因子

农田蒸散量(ET)是土壤—作物—大气连续体水分运移的关键参数,与作物生理活动和产量有着极为密切的关系,准确实时估算田间作物蒸散量对研究作物生长发育至关重要。基于无人机热红外传感器反演夏玉米的冠层温度,基于反演的冠层温度构建夏玉米蒸散模型(ET_(d,t))并验证了模型反演作物蒸散量的精度,分析了ET_(d,t)相关影响因子。结果表明:以热红外冠层温度作物蒸散模型计算的ET_(d,t)最低值出现在幼苗期为3.42 mm/d,最高值出现在灌浆期为10.94 mm/d,并与涡度相关实测值ET_(d,e)、FAO Penman-Monteith模型计算值ET_(d,f)进行验证,在P0.01水平上呈显著线性关系(R~2=0.739、0.742,RMSE=0.676、0.109 mm/d),ET_(d,t)估算精度达到80%以上。ET_(d,t)的计算受日净辐射、风速、气温、降雨等气象因子影响,不同气象条件的ET_(d,t)不同。叶面积指数(LAI)为夏玉米农田最主要的生物因子,LAI与ET_(d,t)呈线性正相关关系(R~2=0.700),空气动力学阻抗(r_a)是最主要的环境驱动因子,r_a与ET_(d,t)呈线性负相关关系(R~2=0.696)。随着植被覆盖度(NDVI)的变化,ET_(d,t)呈现相同变化趋势(R~2=0.656)。因此,基于无人机热红外反演的冠层温度计算的(ET_(d,t))能较好的反映田间夏玉米蒸散变化过程,从而为利用无人机热红外遥感估算作物蒸散量提供了科学依据。     

气候变化背景下关中地区参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

气候变化影响了区域水循环过程和水资源管理,研究参考作物蒸散量(ET0)变化特征及其原因对于灌溉农业地区水资源的合理配置具有重要指导意义。以关中地区为研究对象,根据研究区内8个站点1974-2016年逐日气象资料,通过Penman-Monteith公式计算ET0,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计来检验参考作物蒸散量和气象要素的变化特征,并采用敏感性分析方法探讨影响ET0变化的主要气象因子。结果表明,近43年来关中地区平均气温和饱和水汽压差变化呈现显著增加趋势,而相对湿度和平均风速变化呈现显著下降的趋势,降水量、日照时数、辐射量下降趋势不明显,这些变化使得ET0呈轻微增加的趋势。关中地区ET0对气象要素的敏感性随时间和位置发生变化,夏季、秋季、冬季和小麦生长季ET0对平均风速最敏感,而影响春季和年尺度ET0变化的主要气象因子是平均气温。研究区西北方向影响ET0变化的主要气象因子是平均气温和相对湿度,而其他区域的ET0对平均风速最敏感。     

砾石覆盖量对农田水分与作物耗水特征的影响

通过大田试验,研究夏玉米-冬小麦轮作条件下砾石覆盖量对土壤水分动态、作物耗水特征、产量及水分利用效率的影响。结果表明,砾石覆盖量的增加提高了土壤对降水的保蓄能力,且主要体现在0~40 cm土层,100~200 cm土壤贮水量变化不明显。在夏玉米-冬小麦各生育期,砾石覆盖措施提高土壤贮水量主要体现在作物苗期和拔节期,其中,S8(砾石覆盖量8 kg/m2)处理提高土壤贮水量效果最好,较无覆盖处理(CK)分别增加12.77%和6.63%。作物耗水系数随着砾石覆盖量的增加而减小。砾石覆盖夏玉米、冬小麦WUE和PUE分别较CK处理最大提高了33.05%、26.65%和12.68%、20.00%,差异显著。此外,作物经济产量和生物产量得到显著提高,夏玉米生长季,各处理其经济产量和生物产量分别较CK处理提高了4.45%~26.66%和5.81%~25.78%,冬小麦生长季,其经济产量和生物产量分别较CK处理提高了2.06%~15.34%和2.32%~26.49%。     

1960-2019年河南省参考作物蒸散量时空演变与成因分析

基于河南省17个气象站1960-2019年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型、M-K检验和Morlet小波分析等方法分析河南省参考作物蒸散量(ET0)时空变化特征及其影响因素.结果表明:1960-2019年河南省ET0平均值为1050.11 mm/a,以-14.81 mm/10a的倾向率呈下降趋势,1971年河南省ET0发生突变,突变后ET0减少80.73 mm,近60年来,河南省ET0存在28 a左右的主周期变化.空间上,河南省ET0呈东南向西北递增的趋势.近60年来河南省四季ET0分别占全年的29.79％、39.34％、20.17％和10.69％,变化趋势上,春季ET0呈小幅上升趋势,夏季、秋季和冬季ET0均呈下降趋势.春夏两季ET0空间分布情况与全省多年平均ET0的空间分布情况较为接近,对全省年均ET0的空间分布起决定性作用.河南省ET0变化对相对湿度最敏感(-0.645),其次为日照时数(0.444),最高气温(0.323),平均风速(0.171)和最低气温(0.090).日照时数、平均风速、相对湿度、最高气温和最低气温对ET0的贡献率分别为-12.841％、-7.426％、3.045％、1.321％和1.800％,日照时数和平均风速的减少是过去60年河南省ET0减少的主导因子.     

淮北平原冬小麦作物系数的变化规律研究

【目的】研究淮北平原冬小麦作物系数的时空变化规律。【方法】采用水量平衡法、涡度相关法和Bouchet互补关系理论,结合Penman-Montieth方程,计算得到1991—2018年淮北平原冬小麦的作物系数;采用线性拟合法、Mann-Kendall趋势检验法和突变检验法滑动t检验法,结合ArcGIS,研究了作物系数在淮北平原的时空变化规律,并对影响因素进行分析。【结果】①淮北平原冬小麦全生育期的实际蒸散量的多年平均值为429.3 mm,参考作物蒸散量为541.3 mm,作物系数为0.79;②作物系数在不同生育阶段的变化为先减小后增大再减小;③作物系数在淮北平原全生育期由西北角向周围逐渐增大,高值中心呈现北移趋势;④作物系数与气候因子紧密相关,其中气温的影响最为显著,相对湿度和降水次之,风速最不显著。【结论】作物系数存在显著上升趋势,与气候因子关系紧密,需要关注作物需水量的变化。