黑龙江省土壤水分变化规律及土壤水分预报初探

本文分析全省土壤水分及其影响因素的时空变化,探讨了土壤水分的预报方法。利用东南太平洋(东经130～150°,北纬20～25°)1962～1984年13个点的海水温度与本省泰来站1962～1984年6月0～30cm 土层贮水量进行相关计算,利用逐步回归方法建立了泰来站6月o～30cm 土层的水分预报方程,经初步验证,可得到较好的结果。     

安徽省土壤水分分区

本文详细的分析了安徽省土壤水分的时空变化规律,用相关分析法筛选出0～50cm 土层年平均贮水量,田间持水量和年降水可能蒸发差等三个因子为分区指标,应用模糊聚类方法,划分出安徽省土壤水分分区,并分别对各区作了评述。     

山西省土壤水分分区

本文详细分析了影响山西省农田土壤湿度各因子的时空变化,对各因子间的相关关系进行了分析,选出独立性较强年降蒸差、4～5月降水量≤100mm 的概率和生长季内0～50cm 土层含水量为分区指标,应用180DATA 模糊聚类—自组织分析技术将本省分成10个土壤水分区,并作了详细的分区评述。     

黑龙江省作物生长季农田土壤水分分区研究

依据对农田土壤水分状况的表征程度 ,确定了包括土壤水分常数、土壤蓄水量以及土壤蓄水量盈亏值三类共计 9个指标 ,对黑龙江省农田土壤水分盈亏状况进行了较为客观的分区。分区结果表明 ,整个生长季全省呈现西亏东盈中部正常的特点 ,且依不同生长季时段和土层厚度有较大差异 ,为指导黑龙江省农业生产提供重要依据。     

山东省土壤水分分区研究

本文根据土壤水分平衡原理,统计整理了58个台站30年左右的气象资料和1981～1985年土壤湿度资料,应用谐波分析方法,研究土壤水分周期变化,并揭示了土壤水分的地域分布;依据作物生长期(8～11月)内降水可能蒸发差的分布,阐明了主要作物的水分盈亏程度。最后,根据能综合反映地区气候特征、水分盈亏和作物水分供应情况的分区指标集,运用模糊等价聚类方法,并考虑地形、地势、土壤类型等实际情况,综合作出了全省土壤水分分区。     

黄土高原土壤水分分区的研究

本文结合黄土高原农业生产特点将土壤水分分区指标归纳为三类:第一类表示农田土壤含水量水平,第二类表示土壤供水状况,第三类表示旱期长短。各类指标又有生长期内和春、秋两关键时期三个指标。对每一类三个指标应用类平均聚类方法得到三个分区方案。在此基础上以第一类指标所得方案为主,进行协调,将黄土高原划分出4个土壤供水类型区,12个土壤干旱类型亚区。最后对各水分区的特点进行了描述。     

土壤水分变化与灌溉量预报

掌握农田土壤水分的动态变化,采取相应措施,根据土壤水分变化和作物需水规律实行优化灌溉,可以达到合理用水,节约水资源,提高经济效益的目的。灌溉量预报在指导农业合理灌溉,最大限度的发挥水资源优势和总体效益,夺取丰产丰收,促进农业发展等方面有重要的参考价值。     

甘肃省土壤水分分区及测站合理布局

对旱作农业区和河西灌溉农业区分别选用不同的指标,用模糊聚类方法,将本省划分成7个水分区,13个亚区,并对各区进行了评述,指出了土地利用的方向。牧区以定性方法设置测站,农区采用分层对称等距法布设测站。以随机抽样方法求得农区测站总数,以降蒸差变异系数和耕地而积系数求算各水分分区权重,并依此确定各区测站数,在此基础上按面积等距法确定测站位置。从抽样误差,代表耕地面积等方面论证了测站布局方案的可行性。     

Partitioning and Prediction of Soil Moisture in Heilongjiang Province

为客观分析黑龙江省土壤水分的特点,以有效利用水资源,实现农业增产,利用黑龙江省32个气象站1981～2009年3～10月降水量、蒸发量、日照时间等气象资料和3～10月逢8观测的土壤重量含水率资料,对黑龙江全省进行土壤分区和土壤水分预报。结果表明：土壤水分的散失与降水、日照、风速等气象条件的变化有较大关系。利用模糊聚类法,划分出黑龙江省5个土壤水分分区;并尝试用逐步回归法建立了春季土壤水分预报方程,经试验预报准确率较高。     

黄淮海地区土壤水分分区及土壤湿度测站的合理布局

本文根据土壤水分平衡原理,统计分析了黄淮海地区132站自建站以来至1985年的气象资料和1980～1985年土壤湿度资料,在研究了土壤水分时空分布及其动态分布的基础上,确定了土壤水分分区指标集,并用类平均聚类的定量和定性分析相结合的方法作出土壤水分分区,对各分区作了简要评述。然后,在土壤水分分区的基础上,采用分层抽样法和土壤湿度测站合理布局的定性原则,对全区测站进行了合理布局和误差估算。     

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型.用该模型对0～30cm和20～30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨,结果表明,该方法所得的理论预报结果与实测数据吻合较好.     

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型。用该模型对0－30cm和20－30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨,结果表明,该方法所得的理论预报结果与实测数据吻合较好。     

土壤水分模拟与墒情预报模型研究进展

土壤墒情预报是在土壤水分模拟模型的基础上对农田耕作层土壤水分的增长和消退程度所进行的预报。墒情预报是灌溉预报的基础,对于水资源短缺条件下农田水分的合理调控具有重要意义。墒情预报模型可以分为确定性模型与随机性模型两大类,其中确定性模型包括水量平衡模型、土壤-植物-大气连续体(SPAC)水分传输模型、SPAC水热耦合传输模型等,随机性模型包括数理统计模型(包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等)、随机水量平衡模型与随机土壤水动力学模型等。本对各类墒情预报模型进行比较,并对其发展趋势进行了展望。     

Fuzzy综合评估聚类法分区预报二代棉铃虫发生量

本文从观测数据不齐全,而实践经验丰富的角度出发,采用Fuzzy综合评估的方法,凭实践经验,组成单因子关系矩阵进行加权处理,给出多因子综合相似矩阵,然后用Fuzzy聚类分析,将某地区的二代棉铃虫集合的某些元素与发生程度等级集合的某一元素聚为一类,即可作出分区预报.不仅提供了一种新的Fuzzy分析预测病虫方法,且解决了过去凭实践经验无法运算的问题.     

利用主成分分析和模糊聚类做辽宁省土壤水分分区

本文在分析土壤水分及其主要影响因素的变化规律基础上,运用主成分分析和模糊等价聚类方法,做出了全省土壤水分分区,评述了各区的气候和农业气候等特征。     

黑龙江省大豆蚜虫发生预报

根据全省各测报站田间监测情况，结合历史资料、作物长势及气象条件等综合分析。预计今年大豆蚜虫在东部及中南部山区半山区将达偏重发生程度，发生面积300万亩左右，发生期较常年偏早，危害盛期在7月中旬至8月上旬。重点发生区在中东部地区的牡丹江、哈尔滨、鸡西、双鸭山及佳木斯局部地区。     

基于土壤水分估测的鄂北岗地灌溉预报模型研究

鄂北岗地土壤水分具有明显的季节变化（蓄墒期、失墒期和振荡期）和垂直变化（活跃层、富水层和缓慢变化层）。透墒雨标准与土壤干湿程度有关,伏秋时节遭遇持续少雨天气或出现重度干旱时,透墒雨量级最高。透墒雨大小是灌溉预报模型的重要参数,结合土壤准耗散和有效降水可建立鄂北岗地旱地灌溉日期及灌溉量预报模型。     

预报校正法在非饱和土壤水分运动数值模拟中的应用

以土壤水动力学原理为基础,研究了垂直入渗条件下土壤水分运动规律。采用非迭代的预报校正法的差分法,对非饱和土壤水分运动过程进行了模拟。结果表明,试验实测数据与模拟计算值吻合较好。该方法可以用于实际土壤水分运动的预测和模拟。     

黑龙江省东部山地灌木林土壤水分动态变化

对东部山地绣线菊灌丛、胡枝子灌丛、接骨木灌丛、珍珠梅灌丛和榛子灌丛几种次生演替灌木林的土壤水分动态进行了研究。结果表明：在整个生长季节内，大气降水是土壤含水量变化的重要控制因子，土壤含水量随大气降雨的分布而变化的趋势十分明显。土壤水分的季节变化可分为土壤水分消耗期（5月～6月）、土壤水分积累期（7月～8月）、土壤水分稳定期（9月～10月）、土壤水分消退期（10月份以后）；根据土壤深度及土壤含水量变化趋势，各林地土壤水分的垂直变化大体分为土壤水分速变层（0—20cm）、土壤水分活跃层（20～40cm）和土壤水分稳定层（40cm以下）。     

基于WOFOST模型的黑龙江省水稻产量动态预报研究

基于黑龙江省气候变暖、水稻种植范围扩大、种植界限北移等事实,利用Mann-Kendall统计检验方法对1961-2008年黑龙江省的年平均气温进行了突变性检验,并以气候变暖的突变点为时间节点,利用黑龙江省水稻生长发育观测资料（发育期、生物量、种植品种、熟型）和同期的气象资料,结合当地的实际种植情况,重新划分WOFOST模型水稻适宜区,改进原有发育参数,实现了WOFOST模型在黑龙江省水稻生长模拟中的动态化应用。同时,探讨了利用WOFOST模型进行水稻产量动态预报的方法,通过建立不同时期水稻模拟生物量与实际产量的相关统计模型,实现了WOFOST模型在水稻产量动态预报业务中的应用。通过对1997-2006年历史预报检验和2007-2008年预报试验,结果表明,6月30日、7月31日、8月31日水稻历史预报检验单产平均准确率分别为96%、93%、94%,预报试验单产平均准确率分别为93%、95%、95%;实现了水稻产量的动态、定量预报,可进行业务应用。