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1.
为了探讨不同滴灌方式对滨海盐碱地土壤剖面盐分变化的影响,采用大田试验,以天津滨海盐碱地土壤为研究对象,设计了常规滴灌(CI)和膜下滴灌(FI)2个处理,研究了不同滴灌方式下土壤剖面Ca2+、Mg2+、Na+、K+、SAR和K+/Na+的变化规律.结果表明:灌水后CI和FI处理0-60cm土层土壤Ca2+、Mg2+和Na+浓度显著降低;降雨后CI处理0~20 cm土层土壤Na+浓度、SAR和20-60cm土层土壤Mg2+浓度显著降低;水分重分布过程中,0~20 cm土层土壤Ca2+、Mg2+和Na+浓度表现出CI>FI处理,而K+/Na+则表现出CI相似文献
2.
基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。 相似文献
3.
考虑空间变异的土壤水分精准测定是作物适时适量灌溉的基础。以土壤有效最大含水量作为关键参数,结合经典统计学和地统计学方法,提出了土壤水分监测优化布设数量与位置的确定方法,克服了以实测土壤含水量作为参数导致通用性差的弊端,并以北京大兴试验区3.645 km2为例,布设了129个采样点,分析了土壤有效最大含水量空间变异规律,提出了优化的采样数目及具体布设位置。结果表明:(1)土壤有效最大含水量在0~40与0~80 cm深度均满足正态分布,其变异系数分别是14.96%和13.56%,表现为中等程度的变异;(2)运用经典统计学方法获得在置信区间90%、采样误差10%情况下,0~40和0~80 cm深度的合理采样数分别为6个和5个,并采用地统计学方法确定了具体布设位置。(3)以129个样点估算的区域含水量作为实测值,依据优化采样点估算的区域含水量误差均低于10%,因此基于有效最大含水量的土壤水分监测优化布设方法可以在保证区域测量精度情况下,大幅减少采样点数量。 相似文献
4.
采用田间试验对不同灌水处理灌水后玉米地(天津滨海盐碱地)0~60 cm土层土壤K+/Na+、Ca2+/Na+及玉米干物质累积量进行研究,共设计4个处理,分别为LI10(常规滴灌,灌水10 mm)、LI20(常规滴灌,灌水20 mm)、FI10(膜下滴灌,灌水10 mm)和FI20(膜下滴灌,灌水20 mm)。结果表明:灌水后不同灌水方式下灌水量较大的处理0~60 cm各土层K+/Na+均大于灌水量较小的处理,且均表现出0~20 cm土层K+/Na+较大,40~60 cm土层K+/Na+较小;相同灌水量下膜下滴灌处理0~60 cm各土层Ca2+/Na+均较大,灌水后不同灌水处理0~60 cm各土层Ca2+/Na+差异较小,变化范围为0.10~0.22;FI20处理0~20 cm土层K+/Na+和Ca2+/Na+大于其他处理,分别达到0.78和0.22;随着灌水次数的增多,LI20和FI10处理0~20 cm土层K+/Na+和Ca2+/Na+均逐渐增大,LI10处理则均逐渐减小;灌水后各处理之间0~60 cm各土层K+/Na+和Ca2+/Na+差异均达显著水平;全生育期干物质累积量与其对应的0~20 cm土层(K+/Na+)/Ca2+二次拟合相关系数均达0.90以上,相同(K+/Na+)/Ca2+下,FI20处理干物质累积量始终最大,LI10处理始终最小;(K+/Na+)/Ca2+>1.72时,各处理干物质累积量均随(K+/Na+)/Ca2+的增大而增大。 相似文献
5.
基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。 相似文献
6.
为了建立一种高效监测冬小麦植株含水率的无损方法,用于反映作物水分状况、指导精准灌溉。以北京大兴的冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机采集冬小麦5个波段的光谱信息,构造了光谱反射率模型和光谱植被指数模型,筛选了典型地区冬小麦植株含水率解译模型。结果表明:冬小麦植株含水率与反射光谱在0.05水平上显著相关,优选的两种模型的预测精度较高,相对误差均小于10%,决定系数均大于0.75;从模型复杂程度和物理含义考虑,估算植株含水率的最优模型为基于逐步回归法的光谱指数模型,该模型的率定及验证的决定系数为0.78和0.83,均方根误差为6.79%和5.47%,相对误差为9.73%和6.91%。该研究为采用无人机多光谱遥感技术实现对作物水分的快速高效监测提供了有效方法。 相似文献
7.
基于叶气温差的生育中期冬小麦水分亏缺诊断研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了获取叶片尺度基于叶气温差的冬小麦生育中期水分亏缺诊断阈值,分析了冬小麦叶气温差的典型日变化及其与土壤水分、空气温度及太阳辐射等因子的相互关系,揭示了冬小麦叶气温差对光合气体交换参数的影响,确定了冬小麦叶片水分利用效率较适宜的非气孔限制值及叶气温差范围。结果表明,冬小麦叶气温差在不同的土壤水分条件下表现出不同的日变化规律,随光量子通量增加而升高,随土壤水分、气温增加而降低;4、5和6月冬小麦叶片水分利用效率较适宜的非气孔限制值范围分别为0.7~1.3、1.1~2.0和0.9~1.5,叶气温差控制范围分别为-1.2~0.4、-1.5~-1和-1.25~-0.9℃。 相似文献
8.
华北典型区冬小麦区域耗水模拟与灌溉制度优化 总被引:3,自引:0,他引:3
以经校验Aquacrop模型模拟了不同土壤条件下冬小麦水分与产量响应关系,结合北京大兴区土壤分布及其冬小麦实际种植情况,对模型模拟结果进行区域尺度拓展,以此为基础分析了研究区不同灌溉制度下冬小麦耗水量、产量及水分生产率的变化规律,并推荐了与华北地区水资源实际情况相适宜的冬小麦亏缺灌溉制度。结果表明:应用Aquacrop模型能较好模拟冬小麦生育期内土壤墒情和冠层覆盖度的动态变化过程及其生物量与产量情况,可利用经校验后的模型进行冬小麦水分与产量响应关系研究。灌溉定额在300 mm范围内,随着灌溉量增加,耗水量增大;在灌水次数相同条件下,灌溉日期不同,因蒸腾量变化导致耗水量差异显著。在相同处理下总体上降水多年份产量较高,而不同处理之间随着灌溉量增加产量增大;在灌水次数相同情况下,灌溉关键生育时段选择对冬小麦产量形成及水分生产率提高至关重要。以冬小麦增产提效为原则,在灌1水情况下重点保障拔节-抽穗阶段的需水;灌2水情况下重点保障返青-拔节、抽穗-乳熟阶段需水;灌3水情况下重点保障返青-拔节、拔节-抽穗、抽穗-乳熟阶段需水。针对华北水资源严重短缺实际,建议北京大兴区冬小麦采用灌2水的亏缺灌溉制度,较灌4水情况下的灌溉量与耗水量分别减少140、65 mm,能确保75%产量。可见,在与华北类似的资源性缺水区域,选择适宜亏缺灌溉制度,能大幅降低区域灌溉量与耗水量,在稳定区域冬小麦产量及涵养地下水源方面具有重要的现实意义。 相似文献
9.
渠道泄水闸能够快速排除灌区入渠洪水,避免渠道漫顶。研究以淠史杭灌区灌口集泄水闸为例,以闸门调度流量为目标变量,以不同时段过去和未来降雨量、泄水闸闸上实时水位及其变化量为特征变量,比较8种机器学习算法的预测精度,同时采用Shapley Additive exPlanations(SHAP)法分析特征变量重要性。结果表明:1)集成学习算法预测评价指标优于传统回归算法,8种机器学习算法中随机森林回归(random forest regression, RFR)算法预测精度最高(训练集均方根误差、平均绝对误差、均方误差及决定系数分别为 0.146 m3/s、0.094 m3/s、0.021 m3/s、0.976;测试集分别为0.306 m3/s、0.197 m3/s、0.093 m3/s、0.931);2)采用SHAP法确定的特征变量重要性排序表明灌口集泄水闸闸上水位对于泄水闸调度流量的预测结果影响最大,占特征重要性值总和的34.6%;3)以过去6 h降雨量、过去9 h降雨量、未来6 h降雨量、灌口集泄水闸闸上水位作为输入变量的RFR算法预测灌口集泄水闸调度流量效果最佳,模型误差指标为(训练集均方根误差、平均绝对误差、均方误差及决定系数分别为0.126 m3/s、0.080 m3/s、0.016 m3/s、0.982;测试集分别为0.263 m3/s、0.164 m3/s、0.069 m3/s、0.950),研究结果对灌区防洪调度决策具有重要参考价值。 相似文献