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。     

大同市2011年土壤墒情分析

利用大同市气候及土壤墒情资料,分析2011年土壤墒情的变化特征,结果表明:初春土壤墒情较好,市区、天镇、广灵、灵丘进入春播适播期显露旱情;5月下旬～7月中旬大部地区出现阶段性干旱,天镇旱情持续发展;7月下旬～8月墒情明显改善,大部地区处于轻旱到适宜;9～10月大部地区墒情较好,市区、天镇、广灵干旱发展并持续;封冻前土壤墒情大部适宜。墒情分析为决策和农业生产提供了科学依据。     

寿阳县土壤墒情特征分析及其对农业生产的影响

[目的]研究寿阳县土壤墒情特征变化及其对农业生产的影响。[方法]根据我国北方旱作区的实际情况,选取典型旱作区的山西寿阳县为研究对象,主要选用寿阳气象局农气观测站和国家旱农寿阳试验站的土壤墒情资料,采用多种分析方法,对寿阳县土壤墒情特征进行分析,找出该县土壤墒情时空变化规律。[结果]土壤墒情的时间变化受降水分布影响较大,有明显的季节变化规律,冬、春、夏季墒情较差,秋季墒情较好;空间上,不同土层间土壤水分变化差异较大,土壤水分垂直变化表现为愈接近地表由于受外界气候的影响较大,变异系数则较大,而随着土层的加深变异系数逐渐减小。[结论]根据该县土壤墒情时空变化规律,分析其对当地农业生产的影响,更好地指导农业生产实践,优化种植结构,增强农业抵御自然灾害的能力,提高农民科学生产的积极性。     

盘锦市土壤墒情变化特征分析

近年来,辽宁地区普遍出现春旱灾情,自动土壤水分观测和人工测墒能够及时了解土壤墒情,减少干旱对农业生产造成的损失。本文利用盘锦市自动土壤水分观测站土壤墒情监测资料,分析水田和旱田2种耕地的墒情变化特征,以期为盘锦地区的农业抗旱提供科学的依据。     

仁化农业气象试验站土壤墒情变化特征分析[1]

本文以仁化农业气象试验站2014—2022年0-10、10-20、20-30、30-40、40-50cm土层土壤墒情实测数据、地下水位数据以及降水、气温等气象资料,分析了不同深度土层土壤墒情年内和年际变化特征,以及降水、气温、地下水位等因子对其影响。结果表明:不同深度土层土壤墒情年内变化呈上半年高,下半年低的特征,与仁化年内降水特征变化较一致,在垂直变化上,随着土层深度增加,土壤墒情越大,且波动幅度递减;在2到6月,10cm以下土层土壤墒情受降水、蒸散、地下水位之间复杂影响,呈波动上升趋势,而0-10cm层土壤墒情变化趋势与降水变化规律一致,7到次年2月,不同深度土层土壤墒情均随着降水的减少或增加而减少或增加;不同深度土层土壤墒情的年平均值年际变化较大,除受年降水量大小的影响外,地下水位的高低、年内降水分布的均匀性及暴雨、高温等气象灾害对其均有较大影响。     

沧州市土壤墒情预报方法研究

结合沧州市实际情况,以冬小麦和夏玉米为典型作物分析沧州市土壤墒情变化特点,揭示沧州区域土壤墒情变化规律和演变趋势;对捷地旱情试验站土壤墒情监测资料进行分析研究,利用P—ρ0—Δρ增墒相关法建立增墒预报方案,利用退墒系数法以及ρt—T—ρ0相关法建立退墒预报方案,探讨适合沧州区域的土壤墒情预报方法,对类似地区相关研究具有重要的推广价值。     

上思县蔗田土壤墒情变化特点及调控措施

蔗田土壤水分是影响旱地甘蔗生长及产量水平的重要因素,因而在种植的过程中对于土壤水分的管理显得尤为重要。该文以上思县2012年8月至2014年9月蔗田土壤墒情定位监测资料为基础,分析了蔗田土壤墒情变化特点及其对甘蔗生长的影响,并提出了相应的蔗田土壤墒情调控措施。     

赤峰地区春播期土壤墒情与气象条件的关系分析

利用内蒙古赤峰地区10个监测站2005-2014年的气象资料和春播期土壤墒情监测数据,分析了春播期土壤墒情与气象条件的关系。结果表明,赤峰地区10个监测站春播前降水量、日照时数、气温、风速与秋季对应气象要素值变化趋势一致,具有明显的差异性,而蒸发量之间无明显变化。从区域分布来看,南部地区土壤墒情好于北部地区。春播前和秋季降水量与土壤相对湿度相关系数分别为0.411和0.358,均达到极显著正相关(P<0.01),蒸发量与土壤相对湿度相关系数分别为-0.216*和-0.269*,均达到显著负相关(P<0.05),说明降水量对土壤墒情的提高具有明显的促进效应,蒸发量对土壤墒情的增加具有明显的抑制作用。     

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。     

绩溪县土壤墒情特征及变化规律

根据绩溪县3年的墒情观测资料分析,地面表层土壤相对湿度较低,其他层次较高且数值相当。土壤墒情以2月最好,10月最差;春季最好,秋季最差。近3年土壤墒情变化规律不明显。     

气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分动态的影响

【目的】研究太湖地区气象因子对旱作农田土壤水分的影响程度,厘定影响农田土壤水分的主要气象因子,为气候变化背景下农田水分管理提供科学依据。【方法】提取野外试验研究平台的旱作物生长季监测数据（逐日气象资料和土壤水分资料）,采用相关分析、逐步回归分析和通径分析等方法进行统计分析,计算直接通径系数和间接通径系数、决策系数。【结果】（1）供试实验基地农田土壤水分与日降水量、日蒸发量、日照时长、平均风速及日最大空气湿度等因子分布呈极显著正相关和负相关（相关系数分别为0.648、-0.566、-0.454、-0.331及0.371）,但与日最高气温不显著相关;（2）通径分析表明,气象因子对旱作农田土壤水分的直接影响大小顺序为：日降水量＞平均风速＞日照时长＞日蒸发量＞日平均空气湿度＞日最低气温>日最小空气湿度＞日最高气温＞日最大空气湿度＞日平均气温,但计算的决策系数表明,日降水量对土壤水分的综合决定能力最大;（3）通过逐步回归分析,得到了旱田土壤水分的气象因子多元回归模型：Y=10.174+0.386X4+1.095X7-0.509X8-0.766X9-0.345X10（R2=0.912,P<0.01）,达极显著水平。【结论】气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分具有显著的控制作用,其中降雨量的影响最为主要。建立的多元回归模型可以用来预估气象因子变化下旱作农田土壤水分变化,但还需要更长时期监测的验证。     

丘陵红壤区花生地与西瓜地土壤温度特征及气象因素影响

土壤温度对于土壤一系列的物理、化学以及生物化学过程有重要作用,其变化特征及气象因素影响对改善红壤地区生态环境,提高土地利用率具有重要意义。在田间试验基础上,分析气温、降水、风速、相对湿度和日照时数等气象因子与不同土壤深度(10,20,40,80,100 cm)下的土壤温度的相关关系。结果表明:(1)土壤温度变化随土壤深度的增加趋于平缓;(2)不同作物地土壤温度在根系以上部分存在一定差异;(3)影响土壤温度的气象因子按影响程度排列分别为:日照时数、降水量、气温、水汽压、相对湿度、风速;(4)与土温相关关系显著的气温、水汽压、降水量、相对湿度和日照时数作为自变量来构建关于不同土层深度土温的多元线性回归方程,其决定系数均高于0.93。     

气象因子对麦田土壤呼吸速率影响的通径分析

[目的]研究不同天气条件下气象因子对土壤呼吸速率的影响。[方法]对拔节期麦田不同天气条件下影响土壤呼吸速率的气象因子进行通径分析。[结果]在晴天,5cm地温、太阳辐射、空气相对温度和空气温度与土壤呼吸速率的相关性均达到极显著水平,太阳辐射和5cm地温是影响土壤呼吸速率的主要气象因子;在阴天,太阳辐射是影响土壤呼吸速率的主要气象因子。[结论]晴天的土壤呼吸速率及剩余通径系数均高于阴天,说明土壤呼吸速率除了受地温、气温、太阳辐射和空气相对湿度影响外,还受其他因素尤其是生物因素的影响。     

气象因子对麦田土壤呼吸速率影响的通径分析(英文)

[Objective] The experiment aimed to study the effects of meteorological factors under different weather conditions on soil respiration. [Method] The path analysis was used to analyze meteorological factors which influenced soil respiration of wheat field under different weather condition and at jointing stage. [Result] In sunny day, the correlations between ground temperature at 5 cm, solar radiation, air relative humidity, air temperature and soil respiration were all at significant level while solar radiation and ground temperature at 5 cm were the major factors which influenced soil respiration. In cloudy day, solar radiation was a major factor which influenced soil respiration. [Conclusion] The soil respiration and surplus path coefficient in sunny day were all higher than these in cloudy day, which demonstrated that except influenced by ground temperature, air temperature, solar radiation and air relative humidity, the soil respiration was also influenced by other factors especially biological factor.     

气象因子对麦田土壤呼吸速率影响的通径分析

1材料与方法 试验于2008年3月20—31日（冬小麦拔节期）在南京信息工程大学农业气象与生态试验站的小麦田中进行。其中3月27日天空中云量〈10％,3月30日天空中云量〉80％,选择它们作为典型晴天和阴天的代表,对测定数据进行分析。土壤呼吸速率采用美国LI—COR公司生产的Li-8100土壤碳通量测定系统测定,从7：00—18：00每小时测定1次,每次测定重复3次。     

基于偏相关分析的烟台市土壤温度影响因素及预测模型研究

根据烟台市气象局2005年的气象数据,利用偏相关分析方法分析了表层土壤温度与相对湿度、绝对湿度、大气温度、平均风速、日照时数、降水量6个气象因子之间的相关性,进而建立了基于相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度4气象因子的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型。结果表明：在6个气象因子中,相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度与土壤温度存在极显著相关关系,平均风速、降雨量与土壤温度相关关系不显著;晴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9740,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9739;阴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9881,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9877,因此建立的神经网络模型具有很高的精度,能很好地满足土壤温度的预测要求。     

辽西日光温室大棚内小气候的变化规律

根据2004年10月~2007年6月喀左县日光温室大棚内气温、地温、相对湿度、光照度的连续监测气象资料,分析棚内小气候因子日变化和季节变化的特征,并与室外对应天气进行对比分析。结果表明,温室大棚的气温、地温、相对湿度、光照度是随着外界气象条件和季节的变化而相应变化的,并具有日变化规律和季节变化规律。     

屏边空竹四季出笋动态及其与气象因子相关性分析

以云南大围山自然保护区内的屏边空竹为研究对象,观测定点竹丛的周年出笋、退笋情况,将出笋量与其生境主要气象因子（气温、降雨量,土壤温度、土壤湿度）数据分别进行逐行错位分析,探讨气象因子对出笋量影响的滞后效应。结果表明:1）屏边空竹笋期为7月下旬至翌年6月下旬,出笋盛期为8-11月;2）出笋量与出笋前60 d内的气温、土壤温度、降雨量呈显著正相关(P＜0.05),与出笋前30~60 d内的土壤湿度呈极显著正相关（P＜0.01）;3）不同气象因子对各季节出笋的影响滞后期为15~60 d不等。夏季出笋量与降雨量、土壤湿度的相关性较高,秋、冬季节出笋量与气温、土壤温度的相关性较高。由此可知,屏边空竹具有四季出笋的特性,且出笋量与气象因子密切相关。夏季出笋主要受降雨和土壤湿度的影响,而秋、冬季节出笋主要受气温和土壤温度的影响。     

有效水下限在土壤墒情评估中的应用

现行干旱和土壤墒情评估都是以田间持水量为土壤有效水的上限,然后根据经验值划分评定,此方法不能体现较低土壤相对湿度在不同地区上的差异。因此,笔者把有效水下限（土壤凋萎湿度）应用到墒情评估工作中,改进了以往土壤墒情评定单一性。该方法充分利用各站点信息,评定结果在土壤有效性上直观、准确,对地方干旱监测和土壤墒情评估具有重要指导意义。     

石灰岩山地油松人工林年际高生长量与气象因子的相关分析

该文作者应用主成份分析方法(PCA)研究了几个气象因子与油松人工林高生长的关系。结果表明:在太行山区石灰岩山地,油松在旺盛生长期(5月份)内的水分状况是影响其高生长的主导生态因子。