中国粮食主产区主要气象因子时空演变特征及其对参考作物蒸散量影响

准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的影响,对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。利用中国粮食主产区258个气象站点1961―2013年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,通过M-K趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法,分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明,1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势,而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势;1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区(I区)、温带干旱半干旱地区(II区)、亚热带湿润地区(III区)及暖温带半湿润地区(IV区)多年平均气温均呈增大趋势,平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势;1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降,且ET0在四季呈现出夏季春季秋季冬季的特征;多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关(P0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P0.01);1961—2013年中国粮食主产区全区及I~IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献,其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子,其次为平均气温和风速;而II区ET0变化的主要驱动因子为风速,其平均贡献率WII(风速)为0.37;综上所述,中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应,均呈现出区域性、季节性差异。     

改进Hargreaves模型估算川中丘陵区参考作物蒸散量

为提高Hargreaves-Samani(HS)模型参考作物蒸散量(ET0)计算精度,该文基于贝叶斯原理利用川中丘陵区1954-2002年逐日资料对其温度指数、温度系数和温度常数进行改进,并使用2003-2013年资料以Penman-Monteith(PM)模型为标准评价HS改进模型计算精度与适应性。结果表明:HS改进模型参数在川中丘陵区各区均小于联合国粮农组织推荐值,并呈现出随纬度上升而增大的趋势;与PM模型计算结果相比,HS改进模型计算的ET0相对误差在川中丘陵区北部从14.2%~60.9%降至-1.1%~33.4%、中部从40.6%~92.6%降至16.9%~61.1%、南部从31.3%~96.0%降至8.5%~64.4%、整个川中丘陵区从32.1%~82.7%降至9.5%~52.6%;相关性分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0回归曲线的斜率更接近于1(北部1.16、中部1.02、南部0.99、全区1.13),决定系数均达到0.85(P0.01)以上;趋势分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0变化一致,年内均呈开口向下的抛物线状,年际均呈微小上升趋势。因此,基于贝叶斯原理改进的HS模型在川中丘陵区不同区域变异性较小,适应性较强,具有较高的计算精度,可作为川中丘陵区参考作物蒸散量简化计算的推荐模型。     

水分胁迫下李树叶绿素荧光动力学特性研究

水分胁迫引起李树叶片叶绿素含量(CHL)、相对含水量(LRWC)下降,叶绿素荧光参数Fo升高,Fm、Fv、Fv/Fm、Fv/Fo、Fm/Fo和Fo与Fm曲线之间面积降低,表明水分胁迫影响了光系统Ⅱ光化学效率、潜在活性、捕获激发能的效率、光合电子的传递以及电子受体库的大小,从而导致光合速率下降。3个供试品种中以“索瑞斯”受影响最小,“秋姬”居中,“安哥洛”最大,说明“索瑞斯”抗旱性最强。     

土壤干旱胁迫对3个杏树品种生理生化特性的影响

以3年生杏树Armeniaca vulgaris叶片为试材,采用田间试验的方法,研究土壤干旱胁迫对3个杏树品种生理生化特性的影响.结果表明:①土壤干旱胁迫下,叶绿素荧光参数(Fv/Fm)、叶片相对含水量和吲哚乙酸质量分数下降;叶片相对电导率、可溶性糖质量分数和脯氨酸质量分数和超氧化物歧化酶活性上升.②随土壤水分的降低,因子间相关性逐渐减弱.③3个品种的抗旱性随土壤水分的不同而有异.胁迫程度较轻时,抗旱性依次为:金太阳＞香白＞金皇后;随胁迫的加剧,抗旱性则为:香白＞金太阳＞金皇后.表9参8     

丘陵区玉米农田水分响应指标的筛选及其相关性研究

在水分胁迫及其复水条件下,分别测定代表不同土层厚度的18个丘陵区农田的土壤、植株、群体水分参数,采用系统聚类方法分析农田尺度的土壤-作物-大气连续体的关系,研究水分胁迫与胁迫后复水的响应差异,并通过主成分分析筛选出茎流强度、土壤含水量、伤流、冠气温差作为综合反映农田水分响应的诊断指标。     

基于极限学习机的参考作物蒸散量预测模型

为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration, ET0）高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机（extreme learning machine, ELM）的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963－2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明：ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827）高于Hargreaves模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741）;基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938）明显高于Priestley-Taylor（均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823）、Makkink（均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800）和Irmark-Allen模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623）。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。     

基于降水保证指数的四川省种植制度优化研究

【目的】研究自然降水对四川省农业生态区作物需水的满足程度及其保证指数,为各区域充分合理利用降水资源,选择防旱避灾种植制度提供理论依据。【方法】依据气温、海拔、干燥度、地形地势、地理位置等特点,将四川农业生态区划分为8个不同类型区,采用联合国粮农组织（FAO）推荐的分段单值平均作物系数法,订正各区域主要作物及其主要生育阶段的作物系数（初始生长期作物系数（K_cini）、生育中期作物系数（K_cmid）和成熟期作物系数（K_cend））,计算并比较各区域代表性站点的常见种植模式、主要作物、作物主要生育阶段自然降水对作物需水的满足度及其保证指数,选出各区域防旱避灾最优种植模式。【结果】①各种作物的K_cmid、K_cend值均小于或等于FAO的推荐值;盆地内部各区域作物系数较FAO推荐值偏低更多,攀西地区与FAO推荐值接近;小麦、油菜等夏收作物K_cend值均与FAO推荐值相同,而玉米、水稻等秋收作物K_cend值均低于FAO推荐值。②四川省各种植模式多年平均降水满足度地区之间差异较大。攀枝花、西昌、平武、成都、遂宁、巴中、宜宾、雅安降水满足度依次递增,分别为0.48,0.56,0.63,0.64,0.70,0.72,0.74,0.85。③四川省各种植模式降水保证指数变化范围较大,最低值仅为0.35,而最高值达到0.89。攀枝花各种植模式的降水保证指数普遍偏低,且多数低于0.4;雅安各种植模式的降水保证指数普遍较高,均在0.85以上。【结论】攀枝花等川西南山地干热河谷区、西昌等川西高原安宁河平原半湿润区和平武等川北半湿润山地丘陵过渡区最优种植制度为小麦-玉米-红薯（大豆）旱三熟;雅安等盆西高原盆地过渡湿润气候区和宜宾等川南中低山丘陵湿润气候区最优种植制度为油菜（马铃薯）-水稻水旱轮作两熟制;成都平原湿润气候区最优种植制度为马铃薯-水稻和油菜-玉米-红薯;遂宁等川中丘陵夏伏旱频发区最优种植制度为油菜（小麦）-玉米-红薯旱三熟;巴中等川东北盆周湿润山区防旱避灾最优种植制度为马铃薯（小麦）-玉米-红薯旱三熟。     

密度和施氮量对四川盆地夏玉米茎秆抗倒性能与产量的影响(英文)

[目的]探明四川盆地直播夏玉米适宜种植密度和施氮量,为夏玉米高产栽培提供技术储备和科学依据。[方法]在大田条件下采用二因素裂区设计,研究密度和施氮量对夏玉米的茎秆基部节间农艺性状、节间抗倒力学性状、玉米茎折率和产量的影响。[结果]密度显著影响玉米茎杆抗倒性能和产量。随着密度增加,茎秆基部第3节和第4节节间伸长变细,单位茎长干物质重变小,穿刺强度和抗折力降低,种植密度由6.0万株/hm2增加到7.5万株/hm2,全生育时期茎折率增加17.17%,产量下降17.58%。密度和施氮量互作显著影响玉米全生育时期茎折率和产量,当密度为6.0万株/hm2、施氮量为375kg/hm2能够有效控制全生育时期茎折率,且玉米产量达到最高。[结论]本试验条件下,四川盆地夏玉米适宜种密度为6.0万株/hm2,适宜施氮量为375kg/hm2。     

1983―2015年中国西南地区干旱综合损失率与SPI的关系研究

【目的】揭示1983―2015年中国西南地区干旱综合损失率与SPI的关系。【方法】利用1983―2015年西南地区旱灾资料研究了西南地区旱灾在1983―2015年的变化规律及发生概率;利用40个代表站点1960—2015年的月降水量资料计算月、季和年尺度SPI值,进一步研究了1983―2015年不同时间尺度的干旱综合损失率与SPI的相关关系。【结果】1983―2015年西南地区干旱的受灾率、成灾率、绝收率和综合损失率的多年平均值分别为11.79%、5.84%、1.30%和4.86%,除云南的旱灾呈不显著上升趋势外,其他省份和整个西南地区的旱灾呈下降趋势,各省旱灾情况较为接近,其中云南和贵州的旱灾情况比广西和四川严重,西南地区干旱综合损失率大于6%的概率为29.8%。【结论】除云南省干旱综合损失率与5月SPI值最为相关外,其他省份和西南地区干旱综合损失率都与8月、夏季和年尺度的SPI值的相关性最大。