关中地区近20年用水结构演变及其驱动力研究

用水结构的合理确定与科学预测是制定水资源开发利用规划的前提和基础,对于实现区域水资源合理配置、社会经济协调发展具有重要意义。在对关中地区近20年用水结构演变规律分析的基础上,引入信息熵的方法对关中地区用水结构发展的趋势进行了探讨;利用SPSS软件的主成分分析法对用水结构的影响因子进行筛选,分析了用水结构变化的驱动力因子。     

番茄果实及茎秆微变化对分根区交替灌溉的响应

研究日光温室番茄果实直径以及茎秆直径微变化在不同天气状况的变化规律以及其与分根区交替灌溉(alternate partial rootzone irrigation,APRI)以及固定部分根区滴灌(fixed root-zone drip irrigation,FDI)条件下不同根区土壤含水量的关系,可为根据茎秆直径和果实直径微变化指导部分根区灌溉决策提供理论依据。该研究利用LPS-05MD植物生理监测系统对日光温室APRI和FDI处理下盛果期的果实直径与茎秆直径的微变化进行了连续观测。结果表明:晴天番茄果实直径以及茎秆直径微变化幅度较阴天显著(P0.05)。在盛果期,番茄果实直径日增长量(maximum daily increase of fruit diameter,MDIFD)与土壤水分含量关系不密切(R2=0.30,P=0.164),然而MDIFD随着日平均太阳辐射强度的增加而显著增大(R2=0.64,P=0.018);盛果期APRI和FDI处理下茎秆直径日最大收缩量(maximum daily stem shrinkage,MDS)与参考作物蒸发蒸腾量(ET0)存在显著线性正相关(R2=0.38,P0.0001);APRI处理MDS与ET0比值(MDS/ET0)随着根区平均土壤含水量的增加而线性增加,并且MDS/ET0与干燥侧(R2=0.59,P0.01)以及湿润侧土壤含水量(R2=0.88,P0.001)均呈现极显著线性相关关系(P0.01),且以湿润侧的关系极显著(P0.001);FDI处理下,MDS与ET0比值(MDS/ET0)随着湿润侧根区平均土壤含水量的增加而显著线性增加(R2=0.61,P0.001),而MDS/ET0与干燥侧土壤含水量无显著线性相关关系(R2=0.02,P=0.64)。该研究揭示了APRI以及FDI处理下日光温室条件下果实直径和茎秆直径微变化的机制,可为该灌溉方式下科学灌溉制度的建立提供依据。     

交替沟灌玉米灌浆期茎流影响因子敏感性分析与模型适用性研究

【目的】应用人工神经网络对不同处理玉米茎流进行精准预测,为推算玉米蒸腾耗水量以及制定合理的灌水方案提供新思路。【方法】试验研究对象为夏玉米,品种为西农985。试验设置3个处理,分别为交替沟灌高水处理（alternate furrow irrigation,AFI1）、交替沟灌低水处理（alternate furrow irrigation,AFI2）和常规沟灌处理（conventional furrow irrigation,CFI）。AFI1、AFI2每次灌水量为CFI灌水量的2/3和1/2。利用通径系数与互信息分析不同处理的影响因素与玉米茎流相关关系,基于人工神经网络理论建立了玉米茎流速率估算模型,以主成分回归模型为对比,对两个模型预测精度和稳定性进行评价。【结果】（1）不同处理对环境因子的响应有所差异,影响CFI、AFI1玉米茎流的主要因素是气象因子,影响AFI2处理玉米茎流的主要因素是土壤水分;（2）不同土层含水量对各处理茎流的影响也有所不同,研究发现10-20 cm和20-30 cm土层含水量与玉米茎流相关程度最高。利用不确定性分析法进一步分析得出,常规处理与高水处理水平下,与茎液流变化关系最密切的土壤含水层为20-30 cm,其次是10-20 cm,低水处理水平下,最敏感的土层为10-20 cm,其次是20-30 cm;（3）根据模型误差分析与模型不确定性分析,神经网络模型RMSE、d-factor值较小,R²值达到了0.9以上,说明神经网络模型预测精度更高,模型更稳定。【结论】与传统方法相比,人工神经网络模型可以快速准确地对茎流进行预测,对指导玉米灌溉具有重要的指导意义。