滨海土壤盐分动态集成预报模型及其应用

本文提出了以GM(1,1)模型拟合发展趋势、傅里叶变换提取周期分量和AR(p)模型模拟随机过程的集成预报模型,并用于黄河三角洲人工草场群落土壤盐分的定量研究中.经理论和应用检验证明该模型能以较高的精度模拟或预报土壤盐分在较长时期内的动态变化过程.方法简单,计算工作量小,并优于传统的单一预报模型.     

VSMB多层次土壤水分平衡动态模型及其初步应用

简要介绍了ＶＳＭＢ（ｔｈｅＶｅｒｓａｔｉｌｅＳｏｉｌＭｏｉｓｔｕｒｅＢｕｄｇｅｔＭｏｄｅｌ）多层次土壤水分平衡模型的物理原理和程序结构,并列举了模型在我国初步应用的结果。     

土壤水分预报模型的研究

本文提出的模拟方法是根据本地区作物生长阶段所要求的适宜土壤含水量而提出的。可以比较客观地反映土壤水分的变化。用模拟方法对本区土壤含水量进行预报仅是初步尝试,模型的结构和有关参数根据资料尚需进一步完善。     

黑龙江省西部防护林地土壤水分动态及其预报

[目的]研究黑龙江省西部地区\"三北\"工程区不同类型土壤的水分动态特征及其与气象因子的相关性,为该地区土壤墒情预测提供科学参考。[方法]通过建立小型基准气象观测站定点观测土壤水分含量及气象因子,并利用回归分析建立了无降雨条件下土壤水分的预测模型。[结果](1)生长季土壤水分变化均呈现消退期的现象,其中以黑土和黑钙土表现最为显著。3种土壤类型水分含量的变异系数都随土壤深度增大呈递减趋势。(2)相关分析结果表明,土壤水分含量与光照强度和大气温度均表现为负相关,与空气湿度表现为正相关,与降雨量和风速相关系数较小。(3)黑土和黑钙土的土壤水分日消耗量可由光照强度(X1)、湿度(X2)、风速(X3)和大气温度(X4)的变化来解释。[结论]土壤水分受气象因子综合调控,根据气象因子建立的模型可以用来预测无降雨条件下土壤水分的变化。     

麦田土壤水分时空变异特性及CA-Markov模型模拟预报

为揭示农田土壤水分时空变异特征,精准预测土壤含水量,该研究以河北省太行山山前平原井灌区典型麦田为例,在监测土壤水分的基础上,采用时间稳定性指数法、空间自相关性评价法研究土壤水分时空分布规律,构建了适用于模拟预报田间水分时空变化的CA-Markov 模型,并将该模型的模拟预报效果与HYDRUS 模型进行比较。结果表明：随着土层深度的增加,土壤水分等值线由密变疏,变异系数逐渐减小。随着小麦生育期的推移,前期监测的土壤水分稳定性高于后期;在土壤较湿润的情况下,土壤水分空间相关性较强,土壤水分全局Moran’s I 指数随小麦生育期的推移呈现先增大后变小的规律。CA-Markov 模型模拟预报的各土壤相对湿度等级面积误差的平均值为1.61%,比HYDRUS 模型模拟预报的面积误差平均值（10.86%）小9.25个百分点; CA-Markov 模型对研究区4月下旬、5月上旬的土壤水分干旱等级预测的空间分布Kappa 系数分别为 89.31%、91.46%。该模型可综合考虑麦田墒情的时空变化及随机特性,模拟预测土壤墒情的精度较高、效果良好,可以作为麦田水分管理的重要工具。     

基于气候和土壤水分综合适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型

利用河北省16个农气观测站1981-2010年逐日气象资料、土壤水分观测资料、冬小麦生育期观测资料、灌溉记录和8个冬小麦主产市产量资料,根据土壤水分平衡原理和模糊数据理论,建立了综合反映冬小麦生长期气象条件和土壤水分状况的气温-日照-土壤水分适宜度评价模型,并以旬为时间步长,建立了基于气温-日照-土壤水分适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型.结果表明,气温-日照-土壤水分适宜度指数克服了气温-日照-降水适宜度指数仅考虑水分状况中降水条件的不足,能够客观反映冬小麦生长期的气象条件和土壤水分状况,与冬小麦产量变化量呈极显著相关(P＜0.01),相关性高于气温-日照-降水适宜度指数;动态产量预报模型对1981-2008年历史拟合检验和2009-2010年预报试验的平均相对误差分别为6.1％和1.2％,误差较小,表明建立的冬小麦产量动态预报模型能够满足业务需求,具有较高应用价值.     

冬小麦田间墒情预报的经验模型

基于土壤水分变化率与贮水量成正比这一假定,得出了土壤水分的指数消退关系。在此基础上,建立了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推模型,并对模型进行了检验,表明模型预报效果较好。该模型的特点是模型简单且参数较少;其主要局限性是模型中土壤水分消退系数地域、时域性较强     

基于土壤消退指数的田间土壤水分预报方法的研究

在分析现有的土壤水分预报方法的基础上,研究了不同深度的大田土壤水分消退指数随作物生长时间的变化规律,探讨了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推方法,通过研究表明:利用土壤水分消退法来进行田间土壤水分预报,具有方法简单,所需参数较少且容易获取,预报结果可靠,精度较高的优点,可以满足灌溉预报的要求。     

土壤水分特征曲线模型比较分析

在分析土壤水分特征曲线经验模型中特征参数的基础上,选取5种不同质地土壤,利用张力计测定了土壤水分特征曲线,根据实验资料确定了土壤水分特征曲线经验模型中参数,采用回归分析方法建立了参数与土壤物理特性间的函数关系,为采用土壤颗粒组成等土壤物理特性确定土壤水分特征曲线提供了指导。     

基于SHAW模型的黄土高原半干旱区农田土壤水分动态模拟

黄土高原半干旱区土壤蒸发强烈,准确地掌握土壤水分动态对于旱地农业水分管理至关重要。应用基于物理基础的一维水热耦合SHAW（The Simultaneous Heat and Water）模型,模拟了陕西子洲岔巴沟流域1964～1967年土壤水分和土壤蒸发的动态特征,以及神木六道沟流域2006年坡地和梯田土壤水分变化。结果表明,除表层土壤水分模拟结果偏差较大,其他土层模拟值与实测值基本吻合,模拟期土壤水分模拟的相对平均绝对误差（Relatively Mean Absolutely Error,RMAE）为5.2%～11.4%。1964～1967年土壤累积蒸发量模拟值与实测值平均相对偏差为0.8%～6.1%,土壤蒸发的模拟值与实测值较为一致。因此,SHAW模型可以用于黄土高原半干旱区农田土壤水分动态规律研究。