地下水浅埋区稻田土壤水分运动模拟*

 以土壤水动力学原理为基础，对地下水浅埋区稻田土壤水分运动进行了田间试验和理论分析，并建立了地下水浅埋区稻田土壤水分运动数学模型。根据试验结果并参考有关资料确定土壤水分运动的有关参数，采用有限差分法对数学模型进行求解。结果表明，试验实测值和模拟值比较吻合，同时说明了所建模型的可靠性，对实际应用有重要的指导意义,具有一定的实用价值。     

地下水浅埋区土壤水盐试验分析

利用新疆焉耆盆地土壤田间水盐试验资料，用地下水和土壤水动力学方法，从灌溉条件下土壤水、地下水、盐分运动机理着手，对地下水浅埋区(埋深小于或等于2m)水平排水条件下的农田地下水、土壤水和表层(0～30cm)土壤盐分变化进行对比分析。结果表明：在浅埋区水平排水条件下，土壤水库调蓄能力较弱。地下水埋深变幅在1．10～1．60m，水位变化大，地下水对土壤水补给为农田蒸散发的主要来源；土壤盐分的变化与地下水埋深的动态变化密切相关(负相关系数为0．75)，土壤因蒸发而积盐的过程发生在地下水位从高到低的回降过程中，水位回降越慢，土壤积盐越多(积盐率最高可达50．36％)，导致土壤盐渍化的发生。     

地下水浅埋区3种水分的定量关系分析

利用多年实测降水、土壤水、地下水资料,分析了地下水浅埋区3种水分之间的定量关系.结果表明,不同降水年型有效时段内地下水埋深与时段降水量之间呈极显著线性相关性;时段末的土壤质量含水量与时段初土壤质量含水量、时段内降水量之间呈极显著线性相关性,且这种相关性在不同降水年型、不同土层之间存在着差异;当地下水埋深在一定范围内时,土壤水分明显受地下水埋深影响,二者之间有显著的相关性.     

浅埋条件下地下水-土壤-植物-大气连续体中水分运移研究综述

地下水-土壤-植物-大气连续体系统中水分运移研究对于水资源的有效利用及生态环境问题有着重要的科学研究意义。在地下水浅埋条件下,地下水、土壤水、植物水、大气水是一个连续的水分过程。通过归纳国内外在地下水浅埋条件下土壤水分运移、土壤盐分运移、以及水盐运移对植物生长发育等生物过程作用的机理等方面的研究成果,综述了近年来国内外在地下水浅埋深条件下GSPAC系统水运移在研究方法、试验和模型方面的进展、各种研究方法的原理、优缺点和今后的研究方向,分析指出定量地研究浅埋深地下水对SPAC系统水分过程、生物过程和能量过程等的作用和影响是一个复合过程,由单个过程研究向过程的综合分析发展难度较大,目前研究相对比较薄弱,是今后需要重点发展的一个方向,在此基础上阐述了GSPAC系统水运移的研究需要深入发展的几个方面。     

种稻对周围旱地土壤盐分和土壤水分含量的影响

为了研究种稻对周围旱地影响的程度和范围,选择稻旱田之间无沟和有沟相隔型两种类型,以不受种稻影响的老旱田作对照,在距稻田50、80、150和200m处各埋设定位观测井,监测种稻对地下水埋深、土壤水分含量和土壤盐分含量的影响。结果表明,耕层土壤水分含量与地下水埋深相关极显著,耕层土壤盐分含量与地下水埋深相关极显著,在上升期,旱田距稻田距离与地下水埋深相关极显著。因此,稻旱田之间无沟相隔时,种稻对周围旱地的影响表现为稻田水直接向旱田侧渗,而使距稻田附近旱田的地下水位上升,在距稻田220.7m内地下水位会上升到危害旱作物生长的程度;稻旱田之间有沟相隔时,种稻会导致稻旱田之间排水沟水位上升,从而对周围旱田产生不利影响,这种影响即可通过沟水向旱田的侧渗发生,又表现在阻止旱田的排水上,其不利影响范围在200m以内。     

浅埋条件下地下水-土壤-植物-大气连续体中水分运移研究综述

地下水-土壤-植物-大气连续体系统中水分运移研究对于水资源的有效利用及生态环境问题有着重要的科学研究意义。在地下水浅埋条件下,地下水、土壤水、植物水、大气水是一个连续的水分过程。通过归纳国内外在地下水浅埋条件下土壤水分运移、土壤盐分运移、以及水盐运移对植物生长发育等生物过程作用的机理等方面的研究成果,综述了近年来国内外在地下水浅埋深条件下GSPAC系统水运移在研究方法、试验和模型方面的进展、各种研究方法的原理、优缺点和今后的研究方向,分析指出定量地研究浅埋深地下水对SPAC系统水分过程、生物过程和能量过程等的作用和影响是一个复合过程,由单个过程研究向过程的综合分析发展难度较大,目前研究相对比较薄弱,是今后需要重点发展的一个方向,在此基础上阐述了GSPAC系统水运移的研究需要深入发展的几个方面。     

干旱半干旱地下水浅埋区水盐运移研究进展

通过总结干旱半干旱地下水浅埋区水盐运移研究进展,阐明了华北平原地下水浅埋区土壤水盐运移机理、微咸水灌溉条件下水盐动态变化规律。     

微孔渗灌土壤水分运动的数值模拟及其应用

建立了含有第3类动边界条件的二维渗灌土壤水分运动数学模型,模型得到了试验的验证,具有较高的精度。模型计算结果表明:供水压力、管壁透水系数和初始土壤水势对土壤水分运动的影响具有显著差异。随着供水压力和管壁导水系数的增大,湿润区范围、湿润区内土壤平均含水率和累积渗水量均相应增加。初始土壤水势越高,湿润区范围、湿润区内土壤平均含水率越大,但累积渗水量却越小。最后结合保护地试验,确定了保护地番茄渗灌栽培的最佳渗灌管设计埋深。     

塔里木河上游荒漠河岸林土壤水分与浅层地下水分布规律研究

【目的】为研究荒漠河岸林生态系统的耗水规律。【方法】本研究选择塔里木河上游流域作为研究区,通过采集不同土层的土壤样品测定其含水量,并量测不同覆盖度的浅层地下水埋深,分析了荒漠河岸林土壤水分、浅层地下水埋深时空变化规律及二者之间关系。【结果】不同覆盖度土壤水分差异显著,覆盖度越高,土壤保墒能力越强,土壤含水量越高;覆盖度越低,土壤水分活跃程度越高;同一覆盖度不同月份土壤含水量随深度的变化趋势大致相同,各覆盖度土壤含水量垂直变化特征总体满足随着土层深度的增加而增大;覆盖度高的各层土壤含水量随时间变化范围小。【结论】各覆盖度由表层到底层土壤含水量变化幅度与覆盖度有关,植被和地下水埋深越深可以有效控制土壤水分变化,而河道侧渗对地下水的补给却具有一个延迟作用。     

淮北平原夏玉米生长期土壤水对降水和地下水的响应

降水-土壤水-地下水的相互转化关系对水资源评估、供需预测、合理开发利用水资源和节水灌溉都有十分重要的意义。基于在淮北平原五道沟试验站进行的作物生长期土壤水分、降水和地下水位的实时监测试验,采用特征参数算法和相关分析方法研究了淮北平原砂姜黑土区土壤水分对降水和地下水的响应。结果表明,雨强较小的降水仅对表层土壤含水量有扰动;作物生长期内土壤水分变化趋势与地下水埋深变化呈相反趋势。夏玉米生长期内50 cm土壤含水率最低,70 cm土壤含水率最高;生长期降水量少时,土壤水和地下水交替更频繁。研究区降水与土壤水的相关系数较低,降水与土壤水之间的关系不能用简单的线性相关来表述。10、50、70 cm土壤含水率都与30 cm土壤含水率相关性最好。地下水埋深与各层土壤含水率都呈负相关,且与30 cm土壤含水率的相关系数最大。     

Development of an in-season estimate of yield potential utilizing optical crop sensors and soil moisture data for winter wheat

When utilizing optical sensors to make in-season agronomic recommendations in winter wheat, one parameter often required is the in-season grain yield potential at the time of sensing. Current estimates use an estimate of biomass, such as normalized difference vegetation index (NDVI), and growing degree days (GDDs) from planting to NDVI data collection. The objective of this study was to incorporate soil moisture data to improve the ability to predict final grain yield in-season. Crop NDVI, GDDs that were adjusted based upon if there was adequate water for crop growth, and the amount of soil profile (0–0.80 m) water were incorporated into a multiple linear regression model to predict final grain yield. Twenty-two site-years of N fertility trials with in-season grain yield predictions for growth stages ranging from Feekes 3 to 10 were utilized to calibrate the model. Three models were developed: one for all soil types, one for loamy soil textured sites, and one for coarse soil textured sites. The models were validated with 11 independent site-years of NDVI and weather data. The results indicated there was no added benefit to having separate models based upon soil types. Typically, the models that included soil moisture, more accurately predicted final grain yield. Across all site years and growth stages, yield prediction estimates that included soil moisture had an R² = 0.49, while the current model without a soil moisture adjustment had an R² = 0.40.     

Sensitivity Analysis of the ALMANAC Model‘s Input Variables

Crop models often require extensive input data sets to realistically simulate crop growth. Development of such input data sets can be difficult for some model users. The objective of this study was to evaluate the importance of variables in input data sets for crop modeling. Based on published hybrid performance trials in eight Texas counties, we developed standard data sets of 10-year simulations of maize and sorghum for these eight counties with the ALMANAC (Agricultural Land Management Alternatives with Numerical Assessment Criteria) model. The simulation results were close to the measured county yields with relative error only 2.6%for maize, and - 0.6% for sorghum. We then analyzed the sensitivity of grain yield to solar radiation, rainfall, soil depth, soil plant available water, and runoff curve number, comparing simulated yields to those with the original, standard data sets. Runoff curve number changes had the greatest impact on simulated maize and sorghum yields for all the counties. The next most critical input was rainfall, and then solar radiation for both maize and sorghum, especially for the dryland condition. For irrigated sorghum, solar radiation was the second most critical input instead of rainfall. The degree of sensitivity of yield to all variables for maize was larger than for sorghum except for solar radiation. Many models use a USDA curve number approach to represent soil water redistribution, so it will be important to have accurate curve numbers, rainfall, and soil depth to realistically simulate yields.     

紫色土水分一维水平运动的数值模拟

在不同条件下,土壤水分运动模型方程参数的取值和方程的解法不同。在室内对3种紫色土水分一维水平运动进行了模拟,并采用隐式差分格式分解Richards土壤水分一维水平运动的基本方程。模拟计算程序用Fortran语言编写．模拟出的土壤水分分布结果与实测值吻合较好;3种紫色土的累积入渗量（I）、入渗率（f）与湿润峰（Xf）的关系符合Philip数学模型;试验测得的数据还能较好地拟合3种土壤水分特征曲线模型,其中以指数式和幂函数式的模拟较好。所以研究认为运用Philip数学模型能较好的表达紫色土水分运动的基本规律。     

内蒙古东部黄土低山丘陵水蚀规律的研究

本文通过482个水蚀图斑资料,运用线性模型理论,对内蒙古东部黄土低山丘陵区的水蚀规律进行了研究,获得了下垫面各因素与水蚀量的数学关系模型。通过对其分析得出各因素对水蚀的影响程度及各土地利用类型在水土保持效益方面的作用大小。     

作物需水量预报的优化模型

作物需水量预报是灌区土壤墒情预报和灌溉预报的基础。通过对关中泾惠、洛惠和交口抽渭灌区气象资料的分析,用彭曼法计算了历史潜在蒸散量ET_0,利用因子分析法建立了灌区作物需水量随气温、天气而变化的ET_0预报模型,对建立的每月六种模型作进一步的相关分析、符合性、显著性检验,进而由综合评判优选出了适合于灌区ET_0预报的数学模型,开发了作物需水量预报模型建立与优化的通用计算机软件。     

基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。     

基于GIS的二维水沙数据的管理及可视化研究

从数据模型的角度,研究了平面二维水沙数值模拟计算的数据管理,分析了参与平面二维水沙数值模型计算的数据种类,采用面向对象数据建模的方法,定义了各种数据的属性、方法及其相互关系,提出了能适应黄河下游河流数值模型特征的水流泥沙数据模型。     

攀西地区新垦土壤对磷的固定和释放作用的研究

对攀西地区新垦土壤磷固定释放行为的研究表明,新垦土壤全磷、有效磷含量低,经水浸泡后土壤有效磷含量提高。根据对磷的固定特征,把供试土壤分为两类,红壤、重壤质性改土与目标土壤(菜园土、水稻土)相似,为第一类土壤,其固磷率高、释磷率低;而漂灰土、荒地土、旱坡土、砂质新改土为第二类土壤,其固磷率低、释磷率高。供试土壤固磷曲线与三种吸附模型拟合。Freundlich和Temkin方程的拟合度呈极显著水平,以Fleundlich方程最优,Langmuir方程只有部分吻合。