不同沟灌方式下夏玉米单作物系数试验研究

采用FAO推荐的单值作物系数法,对常规沟灌和控制性交替隔沟灌溉两种灌水方式下不同水分处理（水分控制下限为田间持水率的80%、70%、60%）的夏玉米作物系数进行研究。结果表明：灌水方式修正系数可用相对蒸腾量来表示,与播后天数具有良好的6次函数关系,相关性显著;两种沟灌方式的单作物系数呈现相同脉冲波动变化趋势,但交替隔沟灌的作物系数小于常规沟灌;利用单作物系数法计算作物需水量与实测值相比偏差均低于10%,吻合良好。     

陕西关中地区夏玉米作物系数试验研究

依据1999—2003年五年田间试验资料,利用Penman-Montheith公式计算陕西关中地区夏玉米全生育期内参考作物蒸发蒸腾量,并利用大型称重式蒸渗仪监测夏玉米全生育期内作物实际蒸发蒸腾量,由此计算了夏玉米各生育阶段的作物系数,并分析了作物系数变化规律。结果表明：在陕西关中地区的气象条件下,夏玉米的参考作物蒸发蒸...     

冬小麦、春玉米间作条件下作物需水规律

通过田间试验研究了冬小麦、春玉米间作条件下各生育期的作物需水规律.结果表明:与单作相比,第1个试验期内冬小麦全生育期内间作麦田土壤蒸发量增加34.63 mm,作物蒸腾量减小65.81 mm, 蒸发蒸腾量减小31.18 mm.第2个试验期内冬小麦生育期内间作麦田土壤蒸发量增加26.00 mm,作物蒸腾量减小64.81 mm, 蒸发蒸腾量减小40.81 mm.与单作春玉米相比,间作春玉米的土壤蒸发减少了40.94 mm,作物蒸腾增加了147.73 mm,ET值增加了106.79 mm.可为间作种植的水分管理提供参考.     

区域作物耗水时空分布影响的研究进展

对作物耗水量的计算方法与应用情况及RS和GIS在区域作物耗水时空分布这一研究领域的应用作了详尽的阐述,并建议在今后作物耗水时空分布的进一步研究中,应对参数的空间分辨率以及遥感参数与模型参数的定量对应关系等方面加以改进,发展既有理论基础又便于应用的区域尺度多种作物组合的耗水量估算新模式。     

作物系数影响因素分析

作物系数Kc的合理取值对作物需水量分析计算精度十分关键。以水稻为例,基于江西省灌溉试验中心站及浙江永康灌溉试验站的实测数据,分析了Kc与降雨量及ET0的关系,以及灌溉模式对Kc的影响,以江西及云南省为例,探讨了Kc在省域尺度上的空间变化规律。结果表明,Kc年内变化呈现先增大后减小的趋势,在抽穗开花期达到最大;Kc年际变化存在差异,早晚稻Kc与ET0呈负相关,晚稻Kc与降雨呈弱正相关,但关系均不明显,采用连续3年Kc实测平均值代替各年Kc满足精度要求;节水型灌溉模式下作物系数明显小于淹灌模式;采用FAO修订办法计算了江西省19个站点的Kc并进行了比较,Kcini均为1.05,Kcmid和Kcend的标准差与变异系数均在0.01左右,Kcmid、Kcend最大值与最小值相差3%左右,而云南36个站点的比较表明,Kcini标准差与变异系数在0.03~0.04,Kcmid,Kcend标准差和变异系数在0.02左右,Kcini最大值与最小值相差10%,Kcmid、Kcend最大值与最小值相差在5%左右。因此,对于省域尺度,如果省内气象要素变异不大,某个站点的作物系数可以扩展到整个省内使用,否则需进行修订。     

滇中地区作物生长期时空变化特征及影响因子分析

为了探究气候变化对作物生长期的影响,根据1964—2013年滇中地区49个气象站点逐日的最高气温、最低气温和降水数据,采用M-K检验和小波分析,研究了滇中地区作物生长期的时空变化特征及其影响因素。结果表明,(1)滇中地区多年平均作物生长期(GSL)为362.58 d,1964—2013年GSL、无霜日和Tmin均呈显著上升趋势,其中GSL增幅约为0.371 d/10 a,Tmax呈微上升趋势,降水量则呈显著减少趋势,而通过M-K检验得知滇中平均GSL突变时间约为1988年,1999年后呈显著上升趋势,并具有9 a和25 a的周期变化;(2)滇中地区作物生长期空间上表现出中部高,东西低的分布特征,且GSL上升趋势从中南部向东西部越来越明显,尤其是东北部和西北部均呈现出显著上升的趋势;(3)GSL与无霜日和Tmin表现出极显著正相关性关系,且GSL变化受Tmin影响最为显著。     

大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法

作物系数K_c快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的双作物系数法计算不同生长时期与不同水分胁迫玉米的作物系数,并使用自主研发的无人机多光谱系统航拍玉米的冠层多光谱(蓝、绿、红、红边、近红外,475~840 nm)影像,研究了不同生长时期(快速生长期、生长中期和生长后期)玉米的6种常用植被指数(Vegetation indices,VIs):归一化差值植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(SR)、绿度归一化植被指数(GNDVI)和抗大气指数(VARI),与作物系数K_c的关系模型及水分胁迫对其的影响。结果表明:玉米生长时期和水分胁迫是影响玉米VIs-K_c模型相关性的两个重要因素。不同生长时期玉米植被指数和K_c相关性不同:充分灌溉情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.731 2~0.940 1,p0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.276 5~0.373 2,p0.05,n=40)不同;水分胁迫情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.0002~0.0830,p0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.366 2~0.848 7,p0.05,n=40)不同。水分胁迫对VIs-K_c模型的相关性影响较大:快速生长期,充分灌溉玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.940 1)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.083 0)强;生长中期至生长后期,充分灌溉玉米VIsK_c模型的相关性(R2最大为0.373 2)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.848 7)弱。部分植被指数和作物系数相关性较强;快速生长期充分灌溉玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、EVI、VARI、GNDVI、SAVI、NDVI;生长中期至生长后期水分胁迫玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、GNDVI、VARI、NDVI、SAVI、EVI;其中比值植被指数SR与作物系数K_c的相关性最好。结果表明采用无人机多光谱技术估算K_c具有一定的可行性。     

东北地区参考作物蒸发蒸腾量随时间变化的研究

根据选取的东北地区9个代表站1973-2003年的气象资料,应用Penman-Monteith公式计算了31年间逐月参考作物蒸发蒸腾量(ET0),对参考作物蒸发蒸腾量及气象要素的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析,应用统计检验方法分析了影响东北地区参考作物蒸发蒸腾量变化的主要气象因素。结果表明:近31年间东北地区ET0值呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5-8月份最高,1月份最低。影响ET0的主要气候要素为日照、风速和温度。     

云南省参考作物蒸发蒸腾量时空变化特征

基于1960-2012年云南省25个气象站点观测的气象数据,用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量ET0,通过Mann-kendall检验法进行突变检验和趋势检验。结果表明滇中、滇东北、滇东南、滇西南及滇西北各分区多年平均ET0介于872.5~1 240.0mm,突变时间依次分别为1982年、1968年和2008年、1971年、2005年、1965年和2001年。5个区多年平均ET0按从大到小排列的顺序是滇中滇西南滇东北滇东南滇西北。时间尺度上,年均ET0以没有显著变化为主,ET0显著增大的站点数量比显著减小的站点数量多;春季蒸发蒸腾量较大,决定了全年蒸发蒸腾量的分布特征。空间尺度上,ET0呈增加趋势的站点主要位于滇西南和滇西北地区,少部分位于滇中地区的东部和滇东北地区;呈减小趋势的站点主要位于滇中地区,少部分位于滇东北和滇西南地区。     

冬小麦间作春玉米土壤温度时空变

根据冬小麦间作春玉米试验期内土壤温度和气温的观测资料，分析了间作田不同深度处土壤温度的日变化特征，以及土壤温度的季节变化特征，并对土壤温度与气温的关系做了拟合。同时对间作和单作田土壤温度时空变化特征进行了对比分析。     

湖北省参考作物蒸腾量时空变异特征

根据湖北省20个测站1977—2007年的气象资料,应用Penman-Monteith公式计算了31年的逐日ET0。应用GIS技术和统计检验方法分析了参考作物蒸腾量的时空变异特征和气象因子对ET0的影响。结果表明,湖北省参考作物蒸腾量的空间分布呈西低东高的特征;随多年时间变化空间分布趋于均匀;年内ET0值分布以7、8月最高,12、1月最低;影响ET0的主要气象因子为风速,平均温度次之。     

石羊河流域春小麦灌溉需水量时空分布研究

根据石羊河流域1960-2004年的气象资料,利用FAO的CROPWAT模型计算石羊河流域春小麦生育期多年平均蒸发蒸腾量、有效降水量和灌溉需水量;利用GIS建立流域空间和属性数据库,分析春小麦灌溉需水量空间分布规律。结果显示,春小麦蒸发蒸腾量、灌溉需水量空间分布趋势为从北往南逐渐降低,生育期降水量由北到南逐渐增大,其中春小麦多年平均蒸发蒸腾量为353.55~452.60 mm,生育期有效降水量为45.13~168.16 mm,雨养条件下石羊河流域春小麦产量减幅为27.90%~65.30%。因此,为保证春小麦产量需进行补充灌溉。利用CROPWAT模型计算,石羊河流域春小麦多年平均灌溉需水量为202.79~407.47 mm。     

冬小麦间作春玉米土壤温度变化特征试验研究

根据冬小麦间作春玉米试验期内土壤温度和气温的观测资料，分析了间作田不同深度处土壤温度的日变化特征，以及土壤温度的季节变化特征，并对土壤温度与气温的关系做了拟合。同时对间作和单作田土壤温度时空变化特征进行了对比分析。     

黑龙江省粮食水足迹时空分布规律与影响因素分析

为分析黑龙江省粮食水足迹的变化规律,根据水足迹理论,选取2008—2018年黑龙江省11个地区进行粮食水足迹评价,并对其时空分布规律及影响因素进行研究。结果表明:黑龙江省粮食蓝水足迹、绿水足迹的空间分布差异显著,呈现南北高、东西低的分布趋势。通过斯皮尔曼相关系数分析可知,东、西横向地区人口密度大,可用于粮食生产的灌溉水资源消耗少,粮食蓝水足迹较低;南、北部致力于农业生产,农业灌溉用水消耗较大,粮食蓝水足迹较高。南、北部降水储蓄率高,因而南、北部粮食绿水足迹较高;东、西部横向地区地势较为平坦,植被少,降水不易蓄积,所以东、西部绿水足迹相对较低。利用时间序列模型对黑龙江省粮食水足迹进行预测得出,2021—2025年黑龙江省粮食总水足迹平均值为2 050 m~3/t。本研究可为黑龙江省农业水资源的合理分配和利用提供参考。     

东北三省地区生长季旱涝对春玉米产量的影响

评估生长季旱涝对作物产量的影响有助于农民采取措施增产保收.本研究基于1988—2017年气象站点数据和灾情、产量等统计数据,以中国东北三省为研究区,通过对比多时间尺度指标——标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)与旱涝受灾率的关系,选择优势指数表征东北春玉米生长季干湿状况,基于HP滤波构建相对气象产量...     

吉林省径流量时空变化特征及成因分析

根据吉林省地形地貌特征,分别以东部、中部、西部代表性雨量站和径流测站1956-2000年平均降水量和径流量资料为基础,对吉林省多年平均天然径流量以及典型年径流量的年内分配状况进行计算.同时,选用MannKendall非参数秩次相关检验法分析径流量年际变化趋势,并通过绘制径流深等值线和变差系数Cv等值线对径流量空间变化进行分析.最后以降水量、气候、地形地貌、水系河网为主要因子,通过相关系数、双累计曲线方法,对径流量时空变化的成因进行探讨.研究结果表明:吉林省径流量年内分配主要集中在6-9月;径流量年际变化规律并不一致,与随处位置有关,多年平均径流量的Mann-Kendall非参数秩次相关检验系数为-0.07,径流量呈减少趋势;吉林省径流量呈分带性,东部山区径流量较大且变化较小,西部平原区径流量较小且变化较大.降水量与径流量相关性较大,延边、吉林、白城降水量与径流量双累积曲线存在突变点,突变点时间分别为1975、1978、1984年;除降水量的影响,气候、地形地貌和水系河网对径流量时空变化的影响也较明显.     

基于多年环境特征的东北春玉米时空型种植区划研究

玉米是我国主要粮食作物之一,现有的玉米种植环境区划受尺度过大的影响,分区环境特征不能满足品种精细测试要求,只用多年平均值描述环境空间特征,对于多环境测试中的环境不能充分地认知。为此,以地理网格为单元,以东北三省为研究区,利用东北三省21年的气象、DEM、坡度和县域春玉米种植面积等数据,以每年的环境特征为指标,构建多年环境特征数据库,通过属性聚类方法,从时空角度研究玉米种植环境精细区划方法,将东北三省的多年环境特征分成7类,使用类别归属度分析方法,实现东北三省玉米种植环境时空型区划。与多年环境特征均值的空间型区划对比结果表明,时空型区划结果更加精细,环境认知更加充分。     

控制性交替灌溉条件下玉米根系的时空分布规律

采用大口径土钻对控制性交替灌溉条件下玉米根系进行取样,分析了作物根系的空间分布及动态变化规律。结果表明：春玉米根系呈指数递减规律。采用SPSS11.5多元线性回归建立质量密度（R）的二维空间分布函数,经验证,根系密度的二维分布函数均可反映作物根系的实际生长状况。     

中国灌溉水粮食生产率及其时空变异

为了评价农业引水总量的生产效益,从全国459个主要灌区的实际灌溉水和粮食生产数据入手,计算、比较了1998,2005和2010年31个省区的灌溉水粮食生产率,利用空间自相关分析方法对1998—2010年中国灌溉水粮食生产率的时空变异规律进行探究.结果显示：各省区灌溉水粮食生产率呈增大趋势,代表年的中国均值为1.03 kg/m3,最大、最小值分别为河南的2.15kg/m3和海南的0.25 kg/m3,区域间差异较大;灌溉水粮食生产率在空间上存在显著的聚集现象,聚集程度随时间变化不明显,高值省区以黄淮海平原为核心集中分布,长江以南则密集了低值省区;江西、安徽及重庆灌溉水粮食生产率的变化幅度与其相邻省区不同步,造成了局部分异特征的变化.分析了中国灌溉水粮食生产率格局的形成及其随时间变化的原因.