施肥方式对冬小麦田土壤水分变化规律的影响

在平凉市崇信县柏树乡信家庄村进行了不同施肥方式对冬小田土壤含水量的影响试验,结果表明,不同施肥方式下,在冬小麦苗期、拔节期、抽穗期和开花期,土壤含水量均表现为随土层深度增加而增加,冬小麦生长所需水分主要集中在0~60 cm土层;在冬小麦成熟期,土壤含水量随土层深度增加逐渐减少。其中施有机肥75 000 kg/hm~2处理、施玉米秸秆75 000 kg/hm~2处理、施N 75 kg/hm~2+P_2O_5 150 kg/hm~2处理、施有机肥75 000 kg/hm~2+N 75 kg/hm~2+P_2O_5 150 kg/hm~2处理均较不施肥处理(CK)及单施N 75 kg/hm~2处理保水作用明显。说明施有机肥、施秸秆肥、氮磷肥配施以及有机肥和氮磷肥配施4个处理不但能够有效保持作物整个生育期土壤水分含水量,而且可以显著提高作物对土壤深层水分的利用水平。     

遥感红外温度估算农田土壤水分状况研究

根据宁夏吴忠春小麦田和甘肃省民勤县棉花田的实测资料，对估算农田土壤水分状况的冠层温度模型进行了研究。结果表明采用冠层温度与气温差（Ｔｃ－Ｔａ）可较好地用于估算土壤含水量，引入其他气象参数后模型的精度没有明显改进。     

基于LST/VI的冬小麦农田含水量监测研究

利用MODIS数据提取了7种不同植被指数(LST/VI)作为遥感参数,将其与地面实测含水量进行相关性分析,探索不同植被指数与土壤、植株含水量的关系,旨在为山西省冬小麦农田含水量监测提供科学依据。结果表明:与植被供水指数相比,LST/DVI和LST/RDVI在拔节期进行冬小麦干旱监测较好;而在抽穗期LST/PVI、LST/SAVI可代替LST/NDVI来监测冬小麦干旱;成熟期利用LST/PVI进行干旱监测,其效果明显好于LST/NDVI。     

农田土壤水分测定与模拟研究进展

土壤水分不仅是农业生产中影响产量的重要调控因子,而且还影响环境污染物质的迁移和土壤的持续利用。本文对土壤水分各测定方法的优缺点进行了评述。提高土壤水分监测传感器精确性和观测数据自动采集、区域土壤水分的遥感监测是当前和未来的主要发展方向。对国内外应用较多的土壤水分模型做了概括和总结,其模拟方法主要以土壤水动力学方法、土壤水分平衡方法为主,随机模型受到关注。本文还对土壤水分的未来研究进行了展望。     

豫西丘陵旱地不同农业措施对土壤水分利用的影响

本文通过对３ａ田间试验资料的统计分析，探讨了轮作制，秸秆覆盖和施肥等农业措施对豫西丘陵旱地土壤水分利用的影响。结果表明：１．轮作制的选择庆以雨季耗水较少的小麦－谷子轮作为主。小麦－玉米轮作虽然耗水较多，但在雨水丰沛的年份其水分利用放率要较小麦－谷子、小麦－花生及小麦－红薯等轮作制为高。２．秸秆覆盖的保水作用在雨季表现较明显，且主要是提高了表层０－３０ｃｍ土层土壤水分的有效性。作物的产量，水分利用效     

遥感红外温度估算农田土壤水分状况研究

根据宁夏吴忠春小麦田和甘肃省民勤县棉花田的实测资料，对估算农田土壤水分状况的冠层温度模型进行了研究。结果表明采用冠层温度与气温差（Ｔ＿ｃ－Ｔ＿ａ）可较好地用于估算土壤含水量，引入其他气象参数后模型的精度没有明显改进。     

冬小麦土壤含水量与土壤水分胁迫系数关系分析

同一生长时期有限灌水量条件下,土壤水分胁迫系数与根系层有效含水量的关系可用多项式来表达,土壤水分胁迫系数与冬小麦根系层土壤有效含水量有很高的相关性,R2达到0.79以上。根系层土壤含水量变化与土壤水分胁迫系数呈正相关关系,说明利用Aw来判断土壤水分胁迫状况是可行的。     

土壤水分空间变异研究

以天津市静海县良种场内一块长约110 m,宽约40 m的冬小麦田作为试验区,采用规则格网采样,按照10 m×10 m设置格网,共设48个采样点,通过GPS手持机进行定位,分别于小麦越冬前、拔节期、灌浆期,利用便携式土壤湿度数据采集器对试验地各个采样点0～20、20～40 cm2种深度土壤含水量进行了测定,利用ARC/INFO的地统计分析模块绘制了冬小麦3个不同生育期试验区土壤水分空间分布图,并分析了其垂直和水平方向的空间变异特征,以期为确定最佳灌溉时机和灌溉量提供科学依据。     

宁夏白芨滩固定沙丘浅层土壤水分时空变异

【目的】揭示沙漠化治理过程中土壤含水量的动态变化规律及其在小尺度上的空间变异特征,进而为该地区防沙治沙及植被的可持续发展提供科学指导。【方法】采用烘干法和TDR300对宁夏白芨滩防沙治沙区浅层土壤含水量进行监测,应用地统计学的理论与方法研究该区域浅层土壤水分季节动态变化和小尺度空间变异特征。【结果】(1) 10 cm和30 cm的土壤含水量变异系数均在0.01～1之间,属中等变异;不同时期的10 cm及30 cm深处的土壤含水量均表现出强烈的空间自相关;4、6和9月的土壤水分(10 cm)的变异函数为球状模型,8月(10 cm)为指数模型,30 cm的土壤水分变异函数均为指数模型。(2)不同时期的表层(10 cm)土壤含水量空间分布表现为4、6和9月空间分布较相似,整体分布相对均匀;8月土壤含水量较6月增加,空间分布表现为从北向南降低,其中西北角土壤含水量最高;9月研究区内土壤表层含水量与其他时期相比最高。【结论】10 cm和30 cm土壤含水量均属中等变异,不同时期含水量均表现出强烈的空间自相关。10 cm和30 cm水分分布格局均受降水影响,9月土壤含水量最高。研究区不同时期10 ...     

杉木人工林土壤水分动态研究

采用小集水区试验方法，利用定位观测的数据，对亚热带杉木人工林的土壤水分动态进行了研究。结果表明，杉木人工林土壤水分的周年变化，主要受月降雨量、前期降雨量、温度、湿度的影响，可划分为蓄墒、失墒、平稳３阶段。     

麦小麦田土壤水分变异规律研究

对冬小麦田土壤水分变异规律研究表明，麦田土壤水分动态属双峰双谷型，表层土壤水分变异最大，随深度的增加变异逐渐减小，施肥对土壤水分有明显影响。施肥后植物对土壤水分利用程度增加。     

施用复合微生物肥对农田土壤水分、pH值的影响

通过对施用复合微生物肥的农田土壤的水分含量、pH值的研究,结果表明:施用微生物肥的土壤比长期施用化肥的土壤水分含量高、pH值接近中性,土壤物理结构较好。复合微生物肥有利于改善土壤质量。     

东北农田黑土蒸发量与土壤水分及气象因子的关系

为准确地掌握东北农田黑土水分蒸发量的变化规律,2007年8月开始在吉林省吉林市龙潭区江密峰苗圃进行蒸发量测量试验,采用称质量法测量不同设置水分条件下农田黑土的昼夜蒸发量,并根据蒸发量与测量的气象因子建立了相应的回归方程.结果表明:土壤蒸发量与土壤含水量呈极显著正相关;土壤蒸发量在不同土壤含水量之间差异显著.通常情况下,土壤白天的蒸发量大约是夜间的12倍,全天蒸发量集中在11:00-15:00,占全天蒸发量的60%～70%.土壤蒸发量与光合有效辐射和风速呈显著的正相关,与其它气象因子相关关系不显著.     

冀中南冬小麦-夏玉米一年两熟农田土壤水分变化规律研究

为研究冀中南地区冬小麦-夏玉米一年两熟种植制度下农田2m 土体含水量和储水量的周年变化规律,在自然生产条件下对轮作期2m土体水分含量变化进行了分析。结果表明：小麦季与玉米季的2m土体总储水量变化不同,其中,小麦季属于利用消耗期（亏损111.8 mm ）,玉米季属于蓄水增墒期（盈余111.8 mm）,但轮作周年内土壤水分实现了亏盈平衡。小麦对土壤水利用得不充分,尤其是对深层土壤水的利用率很低,小麦收获后（土壤储水的低谷）2 m 土体仍有存水397.3 mm,其中可利用的有效土壤水为90～147 mm,150～200 cm土层含水量仍达16％以上。因此,小麦季应采取“旱胁迫”栽培技术,充分利用深层墒,提高对土壤水的利用率。     

土壤水分变异规律的研究——Ⅰ.土壤水分空间变异的研究

应用经典统计分析方法及地统计学方法对陇东旱塬厚覆盖黑垆土m:5×5,m:1×1网格的36个测点0～90cm(分9层)土壤水分的空间变异进行了研究.结果表明:(1)0～10,10～20及20～30cm各独立层土壤水分服从对数正态分布,其余各独立层及累积层(0～30,30～90,0～90cm)均服从于正态分布;(2)土壤水分空间变异具有结构性,可以用线性模型γ(h)=29.6762+3.6188h拟合半方差图;(3)在研究范围内取一个样点测定土壤水分含量即能达到一般精度要求;(4)点状Kringing法应用于土壤水分空间变异的研究,具有估测精度高、误差小的特点.     

基于改进插值法的农田土壤水分与养分空间变异研究

掌握农田土壤水分和养分的空间分布特征是实现农田土壤精确管理及实施精确农业的重要±据。该文将贝叶斯最大熵法(Bayesian maximum entropy,BME)和贝叶斯人工神经网络方法(Bayesian neural networks,BNN)结合形成一种空间插值新方法,用融入BNN法结果的BME法(Bayesian maximum entropy method combined with Bayesian neural networks,BMENN)模拟土壤变量的空间分布。以新疆希尼尔水库周边某田块的土壤水分、碱解氮、速效钾和速效磷这4种土壤特性的采样数据为例,运用交叉验证法,将BMENN法对土壤变量的估值精度与BNN法、普通克立格法(ordinary Kriging,OK)进行了比较。结果表明:与OK法和BNN法相比,BMENN法将估计方差(meansquared error,MSE)缩小2.26%～23.54%,具有最小的估计方差和接近于0的平均绝对误差(mean error,ME);BMENN法的估计值与实测值相关系数更大(r=0.62～0.89),具有更高的相关程度;MSE的组成分析表明,BMENN法再现变量波动程度和波动大小的能力更强。BMENN法对于利用有限数据信息提高土壤变量空间分布模拟精度具有重要意义,并可为土壤管理、精准农业的实施以及区域环境规划等提供科学±据。     

砾石覆盖对冬小麦农田土壤水分及生长发育和产量的影响

【目的】探讨不同砾石覆盖量对农田土壤水分动态变化以及冬小麦生长和产量的影响。【方法】设置不同的砾石覆盖量(0,2,4,6和8kg/m~2)处理,通过连续2年大田试验,探讨不同覆盖量对土壤水分动态变化和冬小麦生长发育及产量的影响。【结果】随覆盖量的增加农田0~100cm土层土壤贮水量增大,砾石覆盖对土壤水分的影响呈先增加后减小趋势;冬小麦苗期8kg/m~2(S8)砾石覆盖量0~100cm土层土壤贮水量较对照增加10.09%和11.92%(P0.05),灌浆期差异不显著,成熟期增加8.87%和9.08%(P0.05)。冬小麦生长过程中,地上部干物质量和叶面积均呈现先增加后减小趋势,分别在灌浆和拔节时期达峰值,灌浆期砾石覆盖量8kg/m~2处理的地上部干物质量较对照分别增加35.03%和18.17%,拔节期砾石覆盖量8kg/m~2处理叶面积指数较对照分别增加10.79%和10.00%。随覆盖量的增加,冬小麦生育期呈现缩短趋势,其中砾石覆盖量8kg/m~2处理比其他处理缩短了1~5d。2013-2014年和2014-2015年冬小麦籽粒产量分别较CK高1.98%~12.13%和2.06%~15.34%,且随覆盖量增大冬小麦产量呈增加趋势。【结论】本试验条件下,8kg/m~2砾石覆盖量效果最佳。