郑州市作物需水量影响因素主成分回归分析

采用郑州市近40年气象资料,分析研究了郑州市主要作物需水量以及各作物生育期内气象因子(降雨、平均风速、平均气温、平均相对湿度、日照时数、日最高气温、平均气压、平均水气压)变化趋势,用主成分回归分析法确定影响各作物的主要气象因子,并探讨了主要气象因子与相应作物需水量的关系。结果表明:玉米、水稻、棉花的作物需水量有减少趋势,小麦、花生、油菜作物需水量有增加趋势;通过主成分回归分析,得出影响水稻、玉米、棉花、花生作物需水量的主要气象因子是日照时间,影响小麦、油菜作物需水量的主要气象因子是平均相对湿度;经计算得到日照时间每减少1%,水稻、玉米、棉花和花生作物需水量分别减少2.45、2.25、2.55和1.71mm;平均相对湿度每减少1%,小麦和油菜的作物需水量分别增加1.81和1.42mm。     

基于CROPWAT的泾惠渠灌区玉米和棉花灌溉需水量时空分布研究

基于泾惠渠灌区30a的气象资料,采用CROPWAT模型分析了泾惠渠灌区作物蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,并运用SPSS软件,计算了灌区作物需水量与气象因子的相关系数。分析表明:玉米蒸发蒸腾量平均值为524.33mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬到8月下旬;棉花蒸发蒸腾量平均值为869.13mm,峰值出现时间与玉米一致;灌区玉米在抽雄-开花期灌溉需水量为130.12mm,籽粒形成-乳熟期灌溉需水量为359.32mm,9月下旬以后,灌溉需水量下降;棉花生育期需水量空间分布比较均匀,平均值为869 mm,整个灌区灌溉需水量平均值为453.6mm,棉花苗床期灌溉需水量开始增加,花铃期达到最大值,吐絮期灌溉需水量减小;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,与日照时数相关性较大。     

关中地区气候变化对主要作物需水量影响的研究

用关中地区30个气象站41年气象资料,探讨了关中地区主要作物冬小麦和夏玉米需水量与相应生育期内气候因子的变化趋势,分析了气候变化对作物需水量的影响。结果表明:关中地区冬小麦需水量无一致变化趋势,净灌溉需水量(NIWR)呈增加趋势;夏玉米需水量呈不显著减少趋势,净灌溉需水量无一致变化趋势。气象因子影响顺序为,冬小麦:相对湿度>最高气温>日照时数>降水量>平均气温>风速,夏玉米:日照时数>相对湿度>最高气温>平均气温>降水量>风速。日照时数和风速引起冬小麦需水量的降低趋势在很大程度上抵消了相对湿度和最高气温引起的冬小麦需水量的升高趋势,而冬小麦生育期降水的减少是造成冬小麦净灌溉需水量增加的主要原因;风速和日照时数的降低趋势是导致夏玉米需水量减少的主要原因。关中地区秋冬春季向暖干发展,夏季除风速显著降低外,其它气象因子变化不大。     

泾惠渠灌区作物需水量特征及影响因素分析

通过CROPWAT模型分析泾惠渠灌区冬小麦和玉米蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,同时运用SPSS软件,计算灌区作物需水量与气象因子的相关系数,分析结果表明:冬小麦整个生育期蒸发蒸腾量平均值为634.04 mm,蒸发蒸腾量最高峰出现在4月中旬—5月中旬,灌区各分区蒸发蒸腾量趋势基本一致;玉米蒸发蒸腾量平均值为525.22 mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬—8月下旬,其中三原最大为535.97 mm,富平最小为514.68 mm;灌区冬小麦在播种—越冬期灌溉需水量最低,返青—拔节期需水量增加;灌区玉米在拔节—抽雄期需水量增加,灌溉平均需水量为133.04 mm;7月—8月为籽粒形成乳熟期,需水量为359.15 mm,至9月下旬,玉米灌溉需水量下降;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,气温、日照时数和相对湿度是影响作物需水量的主要因素.     

泾惠渠灌区作物需水量特征及影响因素

通过CROPWAT模型分析泾惠渠灌区冬小麦和玉米蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,同时运用SPSS软件,计算灌区作物需水量与气象因子的相关系数,分析结果表明:冬小麦整个生育期蒸发蒸腾量平均值为634.04 mm,蒸发蒸腾量最高峰出现在4月中旬—5月中旬,灌区各分区蒸发蒸腾量趋势基本一致;玉米蒸发蒸腾量平均值为525.22 mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬—8月下旬,其中三原最大为535.97 mm,富平最小为514.68 mm;灌区冬小麦在播种—越冬期灌溉需水量最低,返青—拔节期需水量增加;灌区玉米在拔节—抽雄期需水量增加,灌溉平均需水量为133.04 mm;7月—8月为籽粒形成乳熟期,需水量为359.15 mm,至9月下旬,玉米灌溉需水量下降;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,气温、日照时数和相对湿度是影响作物需水量的主要因素.     

变化环境下农业需水量演变趋势及驱动力

根据宝鸡峡灌区11个气象站近30 a的气象及近20 a种植面积资料,分析了气候及作物种植结构的变化特征,计算了作物需水量和农业需水量,研究了灌区农业需水量的演变趋势,并利用主成分回归分析法揭示了影响农业需水量变化的驱动因素.结果表明:灌区气温呈显著上升趋势,相对湿度和风速呈显著下降趋势,蒸发量和日照时数略有增多,降水量有所减少.灌区农业种植结构变化较大,粮食作物与经济作物种植面积比例显著降低,由1991年的4.08减小为2010年的1.83;粮食作物与农作物总播种面积比例也呈下降趋势,由1991年的0.46减小为2010年的0.40.灌区小麦、玉米、油菜、棉花等4种主要作物需水量呈递增趋势,其中油菜需水量递增速率最快,约为3.558 mm/a;灌区农业需水量呈递减趋势,其递减速率为3.35×107m3/a.影响农业需水量变化的主要驱动因素为种植面积、降水量和蒸发量.降水量的减少和蒸发量的增多使得作物需水量明显增多,而农作物种植面积的减少,引起农业需水量的显著减少.     

河南省三义寨灌区主要农作物需水量动态预报

根据三义寨灌区惠北水利科学试验站2000—2014年作物需水量试验资料及气象观测资料,结合灌区土壤墒情、地下水埋深、作物种植结构等资料,以灌区主要农作物小麦、棉花和玉米为主要研究对象,分析了灌区内主要农作物需水量与气象因子的相关关系,借助Origin 8.1软件建立了冬小麦、夏棉花、夏玉米日尺度的灌溉需水量经验模型,分析计算了三义寨灌区的作物需水量,并实现了对主要农作物需水量趋势分析。     

昆明地区玉米需水量及灌溉用水量研究

基于CROPWAT模型,利用昆明地区气象数据、玉米生育期数据和土壤数据,模拟研究1980-2012年玉米生育期需水量和灌溉用水量年际变化特征及气象要素对其的影响。结果表明:1980-1999年玉米需水量和灌溉用水量呈现微弱下降的趋势(p=0.22,p=0.06);1999-2012年玉米需水量和灌溉用水量呈上升趋势为(p0.01),多年平均玉米需水量和灌溉用水量分别为354.5和64.0mm。玉米需水量与温度、风速和日照时数呈正相关而与降水量和相对湿度呈负相关;灌溉用水量与温度、风速和日照时数呈正相关而与降水量呈负相关。逐步回归分析表明气温、风速和日照时数的组合可以预测年尺度上玉米需水量的变化趋势;气温、风速和降水的组合可以预测年尺度上灌溉用水量的变化趋势。     

建三江主要作物需水量变化趋势与关键影响因子识别

基于建三江垦区1995—2018年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式结合单作物系数法计算其主要作物水稻、玉米、大豆生育期的需水量,利用去趋势预置白(TFPW)的Mann-Kendall(TFPW-MK)研究3种作物需水量变化特征,并通过重标极差(R/S)分析法预测作物未来需水量变化趋势;借助通径分析法研究6个气象因子与作物需水量的相关性,识别了作物需水量变化的关键影响因子,并分析了关键影响因子变化与作物需水量变化趋势间的关系。结果表明：建三江垦区主要作物水稻、玉米、大豆全生育期需水量存在显著差异,3种作物多年平均需水量分别为484.84、425.91、319.11 mm;影响水稻、玉米和大豆需水量的关键影响因子为平均气温、净辐射和日照时长,对作物需水量有明显增进作用;风速、相对湿度通过与其他因子协同作用对作物需水量有一定限制作用;在1995—2018年时间序列中,水稻和大豆的全生育期作物需水量呈上升趋势,玉米的全生育期需水量呈下降趋势;未来,水稻和大豆全生育期需水量呈上升趋势,玉米全生育期需水量呈降低趋势。研究可为该垦区作物灌溉水量分配和灌溉制度的制定提供决策依据。     

基于CROPWAT模型的昆明市水稻需水量及灌溉用水量研究

利用昆明市日气象数据、水稻生育期数据和土壤数据,通过CROPWAT模型模拟研究1980—2012年水稻生育期内需水量和灌溉用水量年际变化特征及气象要素对其的影响。结果表明,1980—1999年,水稻需水量和灌溉用水量呈微弱下降趋势(p=0.08,p=0.8);1999―2012年,水稻需水量和灌溉用水量呈上升趋势(p0.01);近33a平均水稻需水量和灌溉用水量分别为603.6mm和638.8mm。作物需水量与温度、风速和日照时数正相关,与相对湿度负相关;灌溉用水量与降水量负相关,与日照时数正相关。气温、风速、湿度和日照时数的组合可以预测年尺度上作物需水量的变化趋势;降水和日照时数的组合可以预测年尺度上灌溉用水量的变化趋势。     

不同时间尺度元谋灌区小粒咖啡需水变异特征

为了元谋灌区的水分高效管理,研究了该区不同时间尺度下小粒咖啡需水规律.根据元谋站点1956—2010年逐日气象观测资料,计算并分析不同时间尺度下小粒咖啡需水量和水分盈亏指数的变化特征,采用偏相关分析探讨各气象因子对小粒咖啡需水量的影响程度,利用MannKendall检验法和滑动t检验法分析小粒咖啡年际需水量、水分盈亏指数及气象因子变异规律.结果表明:元谋灌区小粒咖啡年内需水量呈单峰抛物线形状,3—5月为小粒咖啡生长需水关键阶段,对灌溉依赖程度最大;6—10月则是需水量最低时期,水分亏缺最小.近55 a来小粒咖啡需水量呈波动递减趋势,水分盈亏年总值均为负,即水分亏缺,20世纪80年代起需水量开始显著下降,水分亏缺明显减少.风速和日照时数是影响元谋灌区小粒咖啡需水量的最主要气象因子.     

1968―2018年民勤地区参考作物需水量的年际变化特征及相关气象影响因子研究

【目的】研究民勤地区作物需水量的主要影响因子。【方法】基于民勤地区1968―2018年气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了不同时间尺度的平均参考作物需水量ET0,分析ET0变化趋势,并与气象因子变化趋势进行相关性拟合。【结果】1968―2018年民勤地区年平均参考作物需水量呈波动上升趋势,最低值为1968年的3.15mm/d,最高值为2013年的3.72 mm/d,且参考作物需水量的上升趋势是从2003年开始最为明显;参考作物需水量与年平均最高气温、年平均最低气温、年平均气温、年平均相对湿度、年平均日照时间以及年平均风速的相关性比较显著,与降雨量和净辐射相关关系不显著。【结论】民勤地区的干旱状况目前处于平稳期,年平均最高气温和年平均相对湿度是导致民勤地区参考作物需水量年际变化的最主要的气象因子。     

气象因子的变化对参考作物蒸发蒸腾量的影响

根据东江流域1961—2005年的气象资料,利用平均影响量和气象因子缺失数值试验,分析气象因子变化对参考作物蒸发蒸腾量的影响。结果表明,日照时数的平均影响量最大,温度、相对湿度其次,二者相近,风速最小;夏季日照时数的平均影响量比其他因子大得多,冬、春季日照时数的平均影响量依然最大,但与温度、相对湿度的平均影响量差距减小...     

滇东北作物耗水特性及影响因素

基于滇东北地区3个气象站点(会泽站、昭通站、沾益站)1955-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式,计算并分析滇东北地区水稻、春玉米和冬小麦全生育期需水量及其变化趋势,同时采用偏相关分析和逐步回归分析探讨各气象因子对主要粮食作物需水量影响的程度.结果表明:昭通站主要粮食作物需水量随时间呈不同程度减少,每10 a水稻需水量减少10.07 mm,春玉米减少1.44 mm,冬小麦减少1.06 mm.而其他站点呈增加趋势,水稻需水量每10 a分别增加8.85,4.48 mm,春玉米分别增加8.38,4.57 mm,冬小麦分别增加7.39,3.10 mm.3个站点同一种作物各生育阶段需水量规律基本一致,水稻各生育期需水量从大到小依次为:分蘖,拔节,抽穗,乳熟,黄熟,返青;玉米的依次为:拔节,灌浆,苗期,孕穗,成熟;小麦的的依次为:乳熟,开花,成熟,苗期.日照和平均风速是影响水稻和玉米需水量最主要的气象因子,且呈显著正相关关系,就各站点而言,影响冬小麦需水量的气象因子存在差异,其中会泽站和沾益站同日照时数和平均气温呈显著正相关,而昭通站与平均湿度呈显著负相关,同日照时数呈显著正相关关系.     

柳园口灌区作物ET_0变化及节水灌溉模式研究

为了研究黄河下游灌区作物需水量变化规律,以柳园口灌区为例,采用国际上通用的Penman公式,分析研究主要参考作物的需水量变化情况,并结合引黄河水流量与含沙量的变化特点,探讨了灌区节水灌溉模式。研究表明:柳园口灌区ET_0呈近年来处于稳定态势,整体略有下降,主要农作物受生长季节和生育周期的限制,棉花生育期需水量大于小麦,小麦的需水量大于玉米。结合黄河来水来沙分布情况,引导灌区适时使用引黄灌溉和井灌的灌溉模式,充分发挥有限水资源的最大效益。     

华北小麦-玉米轮作净灌溉需水量变化趋势——以大兴区为例

【目的】开展不同时间序列华北小麦-玉米轮作净灌溉需水量变化趋势研究,为未来农业用水规划提供决策参考。【方法】采用Mann-Kendall非参数检验法分析了近60 a(1961―2017年)与近30 a(1988―2017年)小麦-玉米轮作的作物需水量、有效降水量、净灌溉需水量的变化趋势。【结果】不同时间序列小麦-玉米轮作的作物需水量、有效降水量及净灌溉需水量的变化趋势存在较大差异,1961―2017年小麦-玉米轮作作物需水量与有效降水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率分别为5.3、7.8 mm/10 a;而净灌溉需水量呈不显著减少趋势,变化倾向率为-2.5 mm/10 a。1988―2017年小麦-玉米轮作作物需水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率为11.0 mm/10 a;有效降水量整体呈显著减少趋势,变化倾向率为-7.3 mm/10 a;净灌溉需水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率为18.3 mm/10 a。【结论】1961―2017年小麦-玉米轮作的净灌溉需水量减少,主要是平均风速与日照时间减少所致;而1988―2017年小麦-玉米轮作净灌溉需水量增加,主要是气温升高与相对湿度减少所致,且序列越短其变化趋势越显著。因而在进行灌溉用水规划时,合理选择序列长度尤为重要。     

气候变化背景下关中地区参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

气候变化影响了区域水循环过程和水资源管理,研究参考作物蒸散量(ET0)变化特征及其原因对于灌溉农业地区水资源的合理配置具有重要指导意义。以关中地区为研究对象,根据研究区内8个站点1974-2016年逐日气象资料,通过Penman-Monteith公式计算ET0,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计来检验参考作物蒸散量和气象要素的变化特征,并采用敏感性分析方法探讨影响ET0变化的主要气象因子。结果表明,近43年来关中地区平均气温和饱和水汽压差变化呈现显著增加趋势,而相对湿度和平均风速变化呈现显著下降的趋势,降水量、日照时数、辐射量下降趋势不明显,这些变化使得ET0呈轻微增加的趋势。关中地区ET0对气象要素的敏感性随时间和位置发生变化,夏季、秋季、冬季和小麦生长季ET0对平均风速最敏感,而影响春季和年尺度ET0变化的主要气象因子是平均气温。研究区西北方向影响ET0变化的主要气象因子是平均气温和相对湿度,而其他区域的ET0对平均风速最敏感。     

泾惠渠灌区作物种植结构变化对灌溉需水量的影响

研究种植结构变化对灌区作物需水量和灌溉需水量的影响,能够为作物生育期的灌溉用水管理和农业水资源规划提供基础数据。依据泾惠渠灌区实测降水和蒸发蒸腾等气象数据,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式和作物系数法计算灌区主要作物需水量;通过频率计算和配线法确定灌区丰水年(25%)、平水年(50%)和枯水年(75%)的有效降水量;根据1988—2014年Landsat卫星遥感影像提取的泾惠渠灌区不同历史时期农业种植结构数据,计算典型水文年份灌区总灌溉需水量,并分析作物需水量和灌溉需水量在不同典型水文年的年际和月际变化。结果表明,随着泾惠渠灌区农业种植结构的变化,灌区总的作物需水量和灌溉需水量都呈现显著下降趋势。但泾惠渠灌区在1988—2005年间,单位面积平均作物需水量和平均灌溉需水量都基本保持不变,随后均呈小幅下降趋势。各月份作物总需水量和总灌溉需水量除6月份之外,其余各月份都呈现显著下降趋势;但在此期间,灌区单位面积平均作物需水量和平均灌溉需水量除在4、8、9月份呈下降趋势,而6月份呈显著增加趋势外,其余各月份基本保持不变。灌区总的作物需水量和灌溉需水量的下降主要是由农作物种植面积大量减少所致,种植结构的变化对其影响较小,但灌区种植结构调整后的作物需水量状况更符合区域有效降水特点。     

考虑气象因子的不确定性灌溉水资源优化配置

基于不确定性区间作物水分生产函数,选取春小麦、玉米、棉花和白兰瓜这4种典型作物,建立不确定性条件下灌溉水资源优化配置模型,并将气象因子(蒸发蒸腾量和相对湿度)的不确定性引入其中,以反映气候变化对灌区配水的影响.结果表明,在石羊河流域民勤地区,玉米单方水经济效益较低,故其优化灌溉定额相比现状灌溉定额变化较大.棉花是单方水经济效益最大的作物,其次是白兰瓜,所以当可用水量短缺时,在确保粮食安全的前提下,为降低因灌溉缺水而带来的经济损失,要优先保证棉花和白兰瓜灌溉用水.引入气象因子的灌区水资源优化配置模型区间优化配水定额范围更广,反映出气象因子对灌区配水的影响.本研究验证了不确定性方法在实际应用的可行性,可为灌区水资源合理分配提供更可靠的科学依据.     

气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析

【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋三季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第三主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。