土壤墒情评价指标研究进展

在现代农业中,准确有效的测量土壤含水量是推行精量灌溉技术、提高水资源利用率的基础.为了更好地预测墒情并及时采取应对措施,综述了国内外广泛应用的各类土壤墒情指标并将其归纳为单项指标和综合指标两类,单项指标包括降水量指标、土壤含水量指标、作物旱情指标等;综合指标包括作物供需水指标、作物水分综合指标、PSDI指标、作物缺水指标等评价了土壤墒情指标的优缺点以及在农业上的适宜性,为减缓和预防土壤墒情对农业的不良影响及制定科学的政策提供依据.     

土壤墒情评价指标研究初探

在现代农业中,准确有效的测量土壤含水量,掌握实时信息,是推行精量灌溉技术、提高水资源利用率,科学指导农业生产的基础,以及提供信息的依据。通过对墒情监测点0~20 cm、20~40 cm土层进行墒情监测(土壤相对含水量),根据降雨量、平均温、最高温、最低温、土壤含水量、作物旱情指标等,并对2012-2016年土壤墒情实时变化资料和定期测墒数据进行对比分析,分析研究与土壤墒情变化高相关的气象因子,及土壤墒情变化特点。通过4年对本地区主栽作物玉米、马铃薯、茄果类蔬菜进行土壤墒情跟踪监测,初步掌握以上作物各生育时期对土壤墒情的要求指标并建立墒情评价指标体系,为指导大面积农业生产奠定了科学的理论基础。掲示云南雨养农业区土壤墒情变化规律和演变趋势,通过现有观测资料,定量评估局地土壤墒情变化,为减缓和预防土壤墒情对农业的不良影响及制定科学的政策提供依据和技术支持。     

浅谈土壤墒情的及时监测预报对农业生产的意义

土壤墒情是作物生长的主要限制因子之一。随着气候变化的加剧和气候的不确定性,旱涝、干旱等现象频发,对农业生产的影响日益突出,带来的威胁也越来越大。根据土壤墒情监测的结果,了解土壤含水量,根据含水量的丰缺,适时进行农业灌水或者排水等措施,可以有效降低对农业生产产量和品质的影响。可见,土壤墒情的监测和预报是一项重要的农事活动,对保障粮食安全以及农业生产具有重要的意义。     

土壤墒情监测技术应用——以菠萝园为例

【目的】为了明确雷州半岛徐闻县菠萝园土壤墒情变化情况,建立该地区菠萝园 土壤墒情监测评价指标。【方法】文章分析了广东徐闻县气候、水源、土壤等农业资源 特点,通过对广东徐闻县菠萝园降雨量和0~20 cm、20~40 cm 土层土壤含水量的长期定 点监测,分析菠萝不同生育期降雨分布及土壤含水量适宜程度,并结合《农田土壤墒情 监测技术规范》、《土壤墒情评价指标》等相关行业标准,建立该地区菠萝土壤墒情监测 评价指标。【结果】菠萝生育期内降雨主要分布在7—10 月,占菠萝全生育期的70.3%, 降雨分布极不均匀。菠萝园0~20 cm 土层土壤质量含水量变化范围为18.7%~29.0%, 20~40 cm 土层土壤质量含水量变化范围为21.5%~29.7%。降雨对菠萝园土壤0~20 cm 的 水分含量影响显著。结合菠萝生育期长势、降雨分布及土壤墒情监测结果,初步提出 了菠萝定植期、营养生长期、催花期、开花期、果实发育期及成熟期的适宜土壤含水 量。【结论】通过对徐闻县菠萝园长期定点的降雨量记录和土壤墒情的监测数据,初步 建立了该地区菠萝土壤墒情监测评价指标,为菠萝的合理灌溉和节水生产提供科学依 据。     

土壤墒情解析

泸溪一农户问:如何读懂墒情数据? 答:墒情是指土壤湿度的情况,土壤湿度是土壤的干湿程度,即土壤的实际含水量.墒情简报主要体现的数据是土壤相对含水量,也就是土壤含水量的百分比.一般50％及以下表示为中旱或重旱、极旱,土壤水分不能满足作物的需求,作物生长发育严重受阻,极旱可导致作物生长发育停止甚至死亡.50％～60％为轻旱,土壤水分供应不能满足作物的需求,作物生长发育受到抑制.60％～80％为适宜,土壤含水量能满足作物播种出苗或生长发育需求,有利于作物的正常生长.     

分布式农田土壤墒情集中监测管理系统

农田土壤墒情对作物的生长起到至关重要的作用,为了使作物生长在适宜含水量的土壤中,采用无线通信技术设计了分布式农田土壤墒情集中监测管理系统,监测中心与农田土壤墒情监测站采用C/S架构设计。根据规划,土壤墒情监测站部署在各地的农田内,利用土壤水分传感器FDS100采集土壤水分信息,再通过GPRS网络建立与监测中心的TCP/IP网络连接将采集到的数据上传;监测中心将接收到的数据进行解析、处理、分析,获取被监测区域农田的土壤墒情,并参照作物生长发育规律,为农田管理者提供精准的灌溉指导。系统准确实时地获取了各监测站的土壤墒情信息,实现了分布式农田土壤墒情的集中监测,能够为作物的精准灌溉管理提供强有力的数据支持。     

贵州省西秀区旱地土壤墒情变化规律分析与评价

为指导农业生产,制定合理、科学的旱地作物种植策略提供参考,对2017—2021年西秀区开展土壤墒情监测积累的数据和气象因子数据进行分析。结果表明：监测点代表区域旱地土壤墒情总体经历下降期（1—3月）,土壤相对含水量从66.62%下降到49.61%;上升期（4—6月）,土壤相对含水量从56.69%上升到79.38%;平缓下降期（7—12月）,土壤相对含水量从65.4%下降到58.79%,共3个变化阶段。0～10 cm、10～20 cm、和20～40 cm土层土壤相对含水量与降水呈极显著正相关关系,40～60 cm土层与降水呈显著正相关关系。0～10 cm的土层土壤墒情对主栽作物玉米、高粱、马铃薯和油菜都有影响,但总体未达到造成农作物减产的程度。     

淮北地区农业干旱监测预警与决策服务系统研究

利用淮北地区主要站点历年气象和土壤墒情资料,在“黄淮平原农业干旱监测预警与综合防御”研究成果的基础上,研究开发适合淮北地区农业干旱监测预警与决策服务系统,结合该地中长期天气预报结果预测未来土壤墒情发展变化,发布预警和决策服务信息,并根据未来作物需水特点提出决策服务建议,旨在为农业抗旱减灾提供科学依据。     

莫旗春季土壤墒情的影响因子及提高措施

结合气象资料,分析了莫旗春季土壤墒情的影响因子,包括秋季封冻前降水、春季降水、冬季降雪等,并提出提高水分利用率的措施,以期为保证当地土壤墒情、促进春季牧草返青和作物出苗提供参考。     

用土层有效贮水量来规范农作物的灌溉

用土壤的农业水学特性。如土壤质地、土壤容量、最低田间含水量和萎蔫下的土壤含水量对作物灌溉的规范化进行了研究。结果发现,如果考虑作物的灌溉制度,同有效贮水量决定的土层中的灌溉前含水量为一常数,即在有效植物生长期之间,土层中的灌溉前含水量的５０％,而有有效生长期则为７０％。土层有效贮水量为决定不同土壤灌溉前含水量的一个概略性指标。     

不同种植模式下土壤含水量变化特征分析

本文利用2005—2015年新河县张神首土壤墒情监测站的监测资料,分析水浇地作物与水浇地白地土壤含水量,掌握不同种植条件下土壤含水量的变化规律。结果表明,3月1日至4月21日,水浇地作物土壤含水量>水浇地白地土壤含水量;5月1日至6月21日,水浇地作物土壤含水量<水浇地白地土壤含水量;9月1日至11月21日,水浇地作物土壤含水量>水浇地白地土壤含水量。农作物灌溉期间,应考虑作物生长需水量进行适时灌溉,充分利用土壤含水量,以达到节水的目的。     

临夏市玉米田土壤墒情监测浅析

选择临夏市不同土壤类型的玉米田,建立10个土壤墒情监测固定点,定期对各监测点0~20 cm、20~40 cm土层土壤墒情进行测定。结果表明,土壤墒情的变化规律与自然降水量、地区气温变化、作物的生长期及生长规律密切相关。土壤墒情总体上随降水量的增多而增加,土壤体积含水量的变化与本区域的降水规律相吻合。不同时期各监测点20~40 cm土层土壤体积含水量高于0~20 cm土层。     

2009年北京市怀柔区土壤墒情监测报告

在作物生长期间,定期监测各核心示范区的土壤墒情变化情况,并根据各种作物墒情评价指标做出客观评价,提出管理建议,并以简报、网络、报纸等方式传达,以指导项目区作物的合理灌水,最终实现增产增收。     

镇赉县土壤墒情与温度监测研究

土壤墒情与旱情监测工作是抗旱减灾和旱作节水农业技术推广的基础。通过对吉林省镇赉县不同深度及不同监测地点的土壤墒情温度进行监测与分析,结果表明,镇赉县各时期平均含水量在6.3%～18.8%,全年普遍较旱,土壤含水量均在15%以下;春季土壤温度上升较快,但期间有较大幅度波动,平均土温差距较为明显。为镇赉县土壤墒情合理优化提供科学依据。     

土壤墒情遥感监测方法与模型研究综述

土壤墒情对作物生长和区域生态环境的影响极大。为了解学界对土壤墒情遥感监测方法与模型的研究进展,在收集和分析大量文献的基础上,对相关内容进行综述,重点对比分析光学遥感和微波遥感在土壤墒情监测中的应用优势和不足;提出将光学遥感和微波遥感融合应用,以提供更全面、准确的土壤墒情信息,发挥其在农业灌溉管理、干旱监测和水资源管理等方面的重要价值;展望未来,提出探索高分辨率遥感、机器学习和人工智能的应用,以及时空动态监测和开放数据共享与合作等研究发展趋势,从而为农业生产和水资源管理提供更精确的信息支持。     

基于TM遥感数据的土壤墒情监测方法研究——以河南省白沙灌区为例

土壤墒情的监测是水文学、气象学以及农业科学领域研究的主要内容之一.该研究以河南省白沙灌区为研究对象,研究光学与热红外遥感数据融合的农田土壤含水量遥感模型与方法,应用TM影像穗帽变换,获取湿度分量,同时结合TM第6波段反演的植被冠层温度信息,进行分析、建模和反演土壤墒情.结果表明,该方法反演的土壤含水量与实测结果相关性较好,具有较高的土壤墒情反演精度,为灌区合理灌溉和水资源高效利用提供了技术支持.     

青岛春季农业生产主打科技牌

<正>"农情监测站对空气温度、空气湿度、光照强度、风速、风向、土壤温度、土壤湿度等信息进行采集,通过实时的土壤墒情监测、气候环境监测及多功能摄像头监控的作物生长状况,包括作物的健康状况、长势等,进行全程农业生产管理,实现了机械化生产、作物生长全过程的信息化管理,让农业生产过程     

物联网技术实现大田“四情”精准监测和智能灌溉

<正>为加快农业物联网成熟应用模式的推广应用,近期农业部在重庆召开的农业物联网试验示范工作交流会上推出了《节本增效农业物联网应用模式推介汇编2015》,集中发布了大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和综合5大类共116项可复制、可推广的节本增效农业物联网应用模式,其中包括大田种植类14项。此次发布的14项大田种植类农业物联网应用模式,囊括作物种类有水稻、小麦、玉米、棉花、果树、菌类等,应用模式包括智能灌溉、土壤墒情     

宁夏土壤墒情监测的应用研究

介绍了宁夏土壤墒情监测点的分布情况及土壤墒情监测的主要工作,由监测结果进一步掌握了各区域主要种植作物的需水规律,同时对2011—2013年不同区域墒情监测数据进行了对比分析,总结了宁夏土壤墒情的变化特点,提出了下一步工作建议,为更好地指导旱作农业发展、科学种田、高效用水提供科学依据。     

土壤墒情自动监测精度探讨

我国是一个水旱灾害严重的国家,在洪涝灾害严重时积水易堆积在土层和路面之上,无法完全渗透到土壤中;干旱时期,土壤中的水分快速蒸发,导致土壤中的含水量不断减少,这种现象也被称之为土壤墒情。土壤墒情不仅能反映当地的旱情信息,同时其对种植在土壤之上的农作物生长也具有重要的影响,加强对土壤墒情监测,有助于及时获取土壤墒情的准确信息和相关数据,从而合理调整农业结构,做好相应的给水措施,从而实现农业水资源的合理利用和促进农业经济的发展。