作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

甘肃省春玉米灾损风险评估

干旱是影响西北地区春玉米生产的主要气象灾害。应用甘肃省1980—2011年71个县(市)的春玉米播种面积和总产量资料,以风险理论为基础,采用风险评估技术方法,探讨了甘肃省县、市春玉米产量在干旱气候条件下的波动和减产的风险水平,通过正态分布判别和偏态分布正态化,研究了西北地区春玉米不同年型减产率变化特征,分析了甘肃省玉米产量灾害风险的空间分布规律,以期为防灾减灾提供理论依据。结果显示:不同等级风险区域呈整体上分散、小面积连片的特点,河西地区减产率最高,其次为陇中地区。高风险区主要集中在陇东地区的东部,较高风险区分布在陇中、陇东大部分地区,河西地区通过灌溉可有效缓解旱灾,风险较低。不同减产率等级下风险分析可为春玉米产量风险预测及抗灾减损、农业保险指数制定和农业保险赔付等提供参考。     

基于MODIS的雪情监测及其对农业的影响评估

2009年11月中旬,中国中部地区出现了大范围持续低温、雨雪、冰冻天气气候事件,造成了积雪灾害。本文利用连续多天的MODIS遥感数据,通过计算归一化差分积雪指数（NDSI,Normalized Difference SnowIndex）分析了北京、河南、河北、湖北、山东、山西、陕西7个地区的积雪状况,对积雪发生的时空特征进行了动态监测,并对监测省份农业受到的影响进行评估。结果表明：监测区整个降雪过程积雪面积呈单峰型变化,11月15日积雪面积最大,15日以后积雪面积开始减少,24日监测区积雪基本融化;山西省为本次降雪过程的核心区域,累计积雪总面积为62.89×10^4km^2,陕西、河南、河北省次之,分别为40.10×10^4km^2、37.62×10^4km^2、37.58×10^4km^2,山东、湖北、北京受积雪覆盖影响较小,积雪总面积分别为10.42×10^4km^2、8.52×10^4km^2、0.42×10^4km^2;监测期间油菜作物均处于出苗期,持续积雪覆盖会对其产量造成一定影响。已进入越冬期的冬小麦,稳定的积雪覆盖会产生积雪融水,进而土壤墒情得到改善,有利于作物来年生长。尚未进入越冬期的冬小麦抗寒能力较差,持续低温积雪对其生长及产量造成不良影响。     

灌溉农田土壤湿度的时空变化特征

为了探讨现代土壤墒情监测手段在业务监测实践中的应用方法,利用中国气象科学研究院固城生态与农业气象试验基地的业务和试验资料,对灌溉农田土壤湿度的时间变化特征和空间关系进行了分析。结果表明,灌溉农田的土壤湿度呈一年的周期性变化;浅层(0-50cm)土壤湿度时空波动显著,且各层的变化存在不一致性,60cm以下土层湿度时空变化很小,0-50cm土层的平均土壤湿度能较好地反映0-200cm土层的土壤水分状况,对土壤湿度的监测应集中在浅层50cm内,并需要逐层测量;浅层土壤湿度变异明显,大田中两点各层土壤湿度的相关性一般随两点距离增加而减小,单个测点的土壤湿度测值的代表性差,因此在自动土壤水分仪器布点时,要获得地段的平均土壤湿度信息,必须设置多个观测重复;表层5cm的土壤湿度变化剧烈而迅速,不能正确反映作物根系主要分布层的土壤水分状况,而表层10cm的土壤湿度与作物根系主要分布层的土壤湿度具有很好的联动性,可以较好地反映作物生长的环境土壤水分状况,因此,在应用微波遥感监测土壤墒情时,其对地表的探测深度需要达到10cm以上才能获得关于作物根系主要分布层的土壤水分状况信息,相应地,在土壤墒情微波遥感监测中,需要采用5GHz以下的频率。     

1961-2010年中国主要麦区冬春气象干旱趋势及其可能影响

【目的】近年来,连续发生的冬春连旱事件已经严重威胁到冬小麦的安全生产和粮食增产,本研究以中国主要麦区为研究对象,分析1961-2010年中国北方主要麦区冬春季降水、无降水日数和极端干旱频率的变化趋势及其对当地冬小麦生产的可能影响,揭示冬春干旱在当前气候背景下的演变趋势,为科学应对冬春干旱提供依据。【方法】采用线性倾向估计与Robust F线性显著性检验分析1961-2010年中国北方各站点冬春季降水、冬春季无降雨日数的线性倾向与显著性,揭示冬季、春季和冬春季的降水和无降雨日数的年代际变化趋势;根据气象干旱等级的国家标准GB/T 20481-2006将干旱5个等级中的重旱和特旱定义为极端干旱,基于降水距平的滑动平均,计算1961-2010年各年冬春季极端干旱频次的线性倾向,分析极端干旱发生频次的年际变化趋势和干旱风险剧增区降水的时间变化,揭示干旱时间动态趋势。【结果】(1)1961-2010年,华北为中心的冬麦区冬春气象干旱呈加剧趋势,其中心区域山西、河北和山东西北部冬春两季极端干旱的频次呈现增加趋势,陕西东部和湖北西北部春极端干旱的频次也呈增加趋势;(2)1961-2010年华北冬麦区的冬季降水呈减少趋势,且无降水日数呈增加趋势,即冬季气象干旱呈加剧趋势,其他区域的冬季降水呈增加趋势,无降水日数呈减少趋势;(3)1961-2010年华北冬麦区、黄淮冬麦区中南部和西北春麦区南部的春季降水均呈减少趋势,且无降水日数呈增加趋势,其他区域春季降水呈增加趋势,无降水日数呈显著减少趋势;(4)从重点区域降水的时间动态看,近20来华北地区的冬季和春季降水呈急剧下降趋势,无降水日数呈显著增加趋势,冬春气象干旱风险呈剧增趋势;近50年来黄淮冬麦区和长江中下游冬麦区的冬季降水呈增加趋势,而春季降水呈下降趋势,无降水日数呈增加趋势,长江中下游麦区20世纪70年代中期以后春季降水呈持续下降趋势。【结论】华北地区冬春季降水呈急剧下降趋势,无降水日数呈增加趋势,华北冬小麦冬、春干旱势必由于地下水位的持续下降和抗旱成本的增加而导致干旱风险加大;黄淮冬麦区南部和长江中下游冬麦区的春季降水尽管也呈下降趋势,由于该区域春季平均降水量对小麦来说以偏多为主,降水减少还不会影响到小麦生长,该区域降水的减少可能对冬小麦生长有利;气候干旱区东北和内蒙春麦区、西北春麦区西部50年来的冬春季降水呈增加趋势,有利于春小麦生产。     

南京市郊蔬菜地土壤中重金属含量的时空变化规律

测定了28份蔬菜地土壤样品中的铜、锌、铝、镉、汞的含量，从城市化的角度研究了南京市郊蔬菜地土壤重金属在“城区、郊区和农区”的水平空间变化和层次间的纵向空间变化，并结合历史数据分析了蔬菜地土壤重金属的时间累积作用。结果表明，城市化影响重金属的水平空间变化，蔬菜地土壤重金属含量随着蔬菜地与城市距离的增加，在城区到郊区这一距离段呈下降趋势，在郊区在农区则基本不变；城市化影响重金属的纵向空间变化，蔬菜地各重金属元素表层减底层差值的均值，城区均为正值且绝对值较高，郊区和农区各值都在0浓度附近摆动且绝对值较小。由于受城市化的时间累积作用的影响，1999年土壤中重金属Pb和Zn含量显著高于1985年。     

大气[CO2]和温度升高对农作物生理及生产的影响

全球大气[CO2]和气温升高是全球气候变化对农作物产量影响最为重要的两个因子。本文着重介绍了[CO2]和温度升高对农作物光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、产量、品质等方面影响的研究进展。研究表明随着[CO2]升高,作物光合速率及蒸腾速率有上升趋势,呼吸作用和气孔导度下降,产量有所提高,品质将会降低,但研究仍有不确定性。随着[CO2]变化,不同光合途径(C3、C4)作物的响应不一致且存在短期和长期效应。普遍认为大气温度升高抑制作物光合作用,作物产量下降。现有的研究多采用模型或模拟试验的方法研究气候变化对作物产量的影响,但研究发现模型研究结果与模拟试验研究结果有差异,不同学者对产量的评估结果也不一致。最新研究认为温度对作物产量影响成非线性,当温度高于关键温度后产量会迅速下降。现阶段大部分模拟试验均在气室中研究,与野外实际情况差异较大,结论仍需进一步验证。目前尚缺乏对作物模型结果的实验验证。     

黄淮海地区冬小麦光合作用参数的取值范围

叶片初始量子效率α和最大光合速率Pmax是作物模型中计算光合作用的两个关键的敏感参数。这两个参数的确定一直是作物模型研究的难点。本文利用Li-6400便携式光合作用测定仪在山东农业大学实验基地进行了为期7a的大量田间观测实验。在获取大量实验数据的基础上,拟合了光合作用的光响应曲线,并确定了冬小麦初始量子效率α和最大光合速率Pmax。则结果表明,这两个参数依冬小麦品种的不同而变化,即存在较大的不稳定性,但当把各品种7a的实验数据进行综合拟合时,变化范围则较稳定。在本研究中,α变化范围为0．053—0．107mol·mol^-1,Pmax的变化范围为10．1～49．2μmol·m^-2·s^-1。确定的初始光量子效率α和最大光合速率Pmax的取值范围,可为作物模型关键参数的确定提供参考。     

未来气候情景下西藏地区的干湿状况变化趋势

旱灾是西藏地区重要的气象灾害之一,每年均有不同程度的发生,对农牧业生产的影响极大,气候变化背景下开展西藏地区干湿状况变化趋势的预测研究对于预防和减轻该区干旱所造成的损失具有重要意义。选取区域气候模式PRECIS输出的未来A2气候情景（2011-2050年）以及基准气候条件（1961-1990年）逐日资料,利用联合国粮农组织（FAO）推荐的Penman-Monteith方法计算了参考作物蒸散量,基于湿润指数,按照中国气候区划中的干湿指标把西藏分为干旱、半干旱、半湿润、湿润4个气候区,预估了西藏地区2011-2050年干湿状况时空变化趋势。结果表明：与基准气候条件相比,未来A2气候变化背景下,除零星地区外,2011-2050年西藏地区降水量、参考作物蒸散量均呈增加趋势,且参考作物蒸散量增加的幅度小于降水量增加的幅度,但地区间差异都很显著;未来40a西藏气候总体上呈暖湿化趋势,干旱、半干旱区的缩小趋势非常明显,且年平均气温上升的幅度远远大于湿润指数增加的幅度,环境水热要素相对提高,干旱化程度在逐步减小,较利于生态环境的改善;但是,不同气候区在不同时段干湿状况变化趋势不同。2021-2030年干旱、半干旱地区的缩小趋势以及湿润、半湿润的扩大趋势都很明显;2031-2040年、2041-2050年,干旱、湿润区的缩小趋势以及半干旱、半湿润的扩大趋势均很明显。     

干旱河谷地区退耕还林调查与生态还林分析

退耕还林工作全面展开已经有4~5年,其执行效果如何?如何及时总结退耕还林中存在的问题和经验进行更好的退耕还林决策呢?利用遥感和地理信息系统技术结合采访调查,及时的、客观反映了退耕还林的执行情况。本文以长江上游生态脆弱区——川藏边缘的横断山区X县为例,应用“3S”技术对退耕还林的成果进行了监测,得出:由于种种原因,该地区退耕还林中可能上报的退耕面积不实,超出实际退耕面积;耕地中很大比例的坡度小于25o的耕地纳入到退耕地中。研究也分析了退耕还林对当地社会、经济等影响,调查和有关研究证实,大面积退耕还林使该地区财政收入大比例较少,农民对国家的补贴依赖性强,一旦停止钱粮补助,农民将失去生活来源,很可能导致毁林复耕。多数农户强烈表达了希望延长粮食补助的愿望,本研究认为经济补偿机制的关键应该放在如何调动农民调整产业结构和发展后续产业的积极性上,否则再长时间的连续补偿也无济于事。对已经大面积退耕的区域,加紧发展后续产业和产业结构调整势在必行,对正在计划退耕的地区,应该将退耕还林作为一个系统工程考虑,退耕还林应该是一个长期的、逐步实施的过程,必须综合各种原则和因素、分清楚轻重缓急,一步步实施,相应的经济补偿机制也需要调整。