开展农田土壤墒情监测 满足现代农业生产需求

吉林省农田土壤墒情监测工作起步于2004年,通过十多年的工作,已初步摸索出适合吉林省实际的技术模式。做好墒情监测工作,可以更好地服务农业生产,为农业抗旱减灾和提高水资源利用效率提供更加科学的依据。本文从吉林省墒情监测工作发展的角度出发,提出对未来工作的规划和前景。     

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。     

吉林省土壤墒情监测现状浅析

本文通过对吉林省土壤墒情监测工作现状及存在的主要问题分析,提出了解决问题的根本途径和办法。对开展全省土壤墒情监测、为政府指挥抗旱提供技术支撑将起到促进作用。     

改进后的探针式土壤水分采集仪应用试验

吉林省是旱灾频发的省份之一,随着近几年的气候变化,旱情在吉林省几乎年年发生。土壤墒情应急监测是开展旱情监测的有效手段,而目前的监测方式很难应用到应急监测中,针对以往工作中存在的问题,对某型号探针式采集仪在吉林省中西部进行改进试验。本次对某型号土壤水分采集仪探针的长度和传感器手柄进行了改进,采用改进后的探针式土壤水分采集仪采集的数据与人工取土烘干法监测数据进行了对比分析,分析结果是相对误差合格率为96.4%,符合《土壤墒情监测规范》(SL364—2015)准确性评估其值不应小于80%的规定。通过本次应用试验,得出了改进后的某型号探针式土壤水分采集仪应用在土壤墒情应急监测中不仅满足时效性,高效性的要求,而且也满足监测精度要求,能够科学准确评估旱灾损失,提高了抗旱减灾指挥决策能力,具有推广使用的价值。     

干旱指数法的应用与分析

利用流经吉林省各流域的39个水文站的1980年-2005年的蒸发与降水资料与吉林省26个土壤墒情监测站2002年-2005年的土壤含水率资料，分别计算多年干旱指数、土壤含水率成果，并对其结果进行对比分析，结果表明：干旱指数能根据某一时段蒸发量和降水量，及时地反映该地区的干旱程度。方法简单、方便。     

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。     

镇赉县土壤墒情与旱情监测现状探究

墒情及旱情监测对农业生产具有重要的指导意义,各地对土壤墒情及旱情监测也都相应加大了力度。镇赉县位于吉林省西北部,也是吉林省粮食生产的重要产区之一,特殊的地理位置及自然的气候因素,加速了政府对土壤旱情及墒情监测工作的开展,在此基础上县政府对农技人员的推广方式及农技推广体制的创新制定了相应的对策,从而对墒情及旱情的监测工作也提出了更高的要求。     

静宁县农田土壤墒情的季节变化及农业生产建议

依据2008—2009年农田土壤墒情的检测结果,分析了静宁县农田土壤墒情的季节变化特点及其原因。静宁县农田土壤墒情的季节变化分为早春调墒、初夏快速失墒、夏秋蓄墒及秋冬缓慢失墒4个阶段,降水的季节分布、大风等气候因素和立地条件、耕作制度都影响到土壤墒情的变化。提出了以蓄水耕作、雨水富集叠加利用、覆盖保墒为核心,以提高水分利用率为目标的生产建议。     

宁夏农田土壤墒情监测现状及发展对策

农田土壤墒情是农业生产管理最重要的农情信息,对农业生产具有重要意义。介绍了农田土壤墒情监测技术要求,对2011年宁夏不同监测区域及全区的农田土壤墒情进行了分析,并总结了影响农田土壤墒情变化的主要因素,提出了墒情监测和旱情预报工作在未来农业生产管理中的发展对策。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

合肥市土壤墒情的时空变化规律研究

通过对2005年合肥市土壤墒情定点监测数据进行分析,得出了该市土壤墒情的时空变化规律。     

墒情监测与预测预报方法研究进展

就墒情监测与预测预报方法研究进行了阐述,分析了墒情监测的意义以及国内外在墒情监测方面的研究动态,重点分析了土壤墒情预测预报模型和各自适用的条件以及各模型应用的不足,同时也分析了土壤墒情监测与预测预报方法研究对促进我国农业灌溉水资源高效利用的重要意义,为我国墒情监测的研究提供一定的理论参考。     

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(旱情)监测与预测预报系统的设计与开发

以组件式GIS软件为开发平台,建立了北京地区土壤墒情监测与预测预报系统。该系统包括土壤墒情信息采集、土壤墒情站信息管理、土壤墒情空间分布显示、土壤墒情监测、土壤墒情预报及土壤墒情信息输出等功能模块,可对土壤墒情进行实时监测,做出土壤墒情分布图、等值面图等,直观反映北京地区土壤墒情趋势。同时,系统还可利用增退墒模型、人工神经网络模型和时间序列模型进行土壤墒情预测和预报。现该系统已有38个墒情固定站和120个墒情巡测站,并已投入使用。实际应用结果表明,该系统解决了目前墒情固定站投资过高且数量不足的问题,能够满足北京市土壤墒情预测预报要求,可为北京地区防旱、抗旱提供可靠的科学依据。     

秸秆还田不同耕作模式对种床墒情及地温的影响

作物秸秆还田不同模式会影响种床土壤墒情及地温,从而会影响作物的苗情及产量。该试验研究了吉林省中部较干旱地区玉米秸秆还田不同模式对种床土壤墒情及地温的影响。结果表明:覆盖还田、混埋还田两种模式相比,墒情地温差异较小;混埋还田秋春季作业时间不同对墒情地温影响较大。     

土壤墒情预测模型对比

为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数(PCA-RBF)神经网络和误差反向传导(BP)神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。     

丰满流域墒情自动监测系统的设计与应用

土壤墒情对作物生长、节水灌溉、科学用水等有着非常重要的作用。为了准确、迅速地掌握丰满流域土壤墒情信息,选取安仁村、隆兴村、万宝沟3个典型站点,建立固定墒情自动监测站。以固定墒情自动监测站的设计及应用为例,阐述了该墒情监测系统的背景、设计及应用情况,并对系统监测的准确性进行测试与分析。该系统实现了丰满流域土壤墒情监测、信息传输的自动化,可以实时掌握土壤墒情状况,进一步为洪水预报工作提供依据。     

山东省春季土壤墒情遥感监测模型构建

以EOS-MODIS数据与土壤湿度地面观测数据为基础,采用植被供水指数法构建山东省春季土壤墒情监测模型,并以野外同步遥感监测场实测数据对模型精度进行验证,精度达84.54%。应用该模型对2008年4月上旬的地表土壤墒情进行了监测,结果与实际情况吻合。该模型的建立为山东省业务化土壤墒情遥感监测奠定了基础。     

近年来唐山市土壤墒情研究

通过对唐山市土壤墒情数据基本统计量的计算,再辅以直方图、QQ图、茎叶图等对比方法,对唐山市6年来土壤墒情监测数据进行了分析和正态性检验。结果表明,唐山市大部分监测站点的墒情数据总体呈现正态分布或近似正态分布。近年来,唐山市土壤墒情大多数时间处于墒情良好至中度干旱状态之间,极度干旱和极度沥涝发生频率较低;且墒情受降水量和土壤质地的影响比较明显。     

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。