ARIMA模型预测土壤墒情研究

土壤水分的动态模拟是土壤墒情(旱情)监测及预测预报的重要内容。采用AR IM A模型进行土壤水分时间序列的拟合与趋势预测。在建立模型后,用实测数据与模型的预测数据相比较说明AR IM A时间序列模型能较好地拟合与预测土壤墒情的变化趋势。     

河北省冬小麦干旱预测技术研究

本研究以河北省冬小麦干旱综合监测模型为基础,对其包含的土壤相对湿度指数、作物水分亏缺距平指数、降水量距平指数进行未来10天的预测,建立冬小麦干旱预测模型;应用2001年、2008-2010年唐山、涿州、定州、黄骅、深县、栾城、南宫、肥乡8个站气象和土壤墒情资料,以农田土壤水分平衡方程为依据,对0 ～ 50 cm、0～20 cm土壤相对湿度预测结果和冬小麦干旱预测模型模拟结果进行检验.结果表明:0～50 cm土壤相对湿度相对误差在10％以下的站点占73％,在10％ ～ 15％的占12％,在15％以上的占15％;0～ 20 cm土壤相对湿度相对误差在10％以下的站点占68.4％,在10％ ～ 15％的占13.7％,在15％以上的占17.9％;干旱预测模型预测准确率为77.8％,如果以预测结果与监测结果相差一个干旱等级为正确,则干旱预测与监测结果完全一致,干旱预测模型可满足业务应用的需要,但干旱预测模型预测准确率依赖于降水预报的准确率.     

BP神经网络方法在土壤墒情预测中的应用

利用多年实测土壤水分资料和气象资料,建立了考虑多个因素如:外界气象因素及土壤特性、作物生长等对土壤墒情影响的BP人工神经网络模型。应用结果表明:所建立的模型具有较好的预测效果;用BP人工神经网络建立土壤墒情预测模型的方法是可行的。     

西辽河平原土壤墒情的空间变异性与大面积区域预测预报研究

本文运用地质数学、土壤科学与水科学的交叉和综合理论，在充分考虑土壤水资源信息分布的随机性和结构性的基础上，将新兴的地质统计学理论与经典统计学理论结合用于水—土科学。利用土壤水资源信息的地质学结构特征，对大面积土壤墒情区域分布预测；在模糊聚类分析基础上，利用ＣＡＭＳ系统绘制土壤墒情区域最优分布图。完成了西辽河６５１００ｋｍ２范围内的大面积土壤墒情区域预测与利用土壤水动力学原理对不同时期（季节）的土壤墒情的区域预报。为灌区土壤水分监测预报与抗旱排涝决策和防灾抗灾提供宏观决策依据。     

甘肃东部旱作区土壤水分补给量的研究

旱作区的降水是土壤水库水分补给的主要源泉。土壤水分补给量与自然降水量依存关系密切。１０ｍｍ的降水量土壤渗透深度为７－９ｃｍ，降水渗入土壤中的水分为降水量的６２－７６％。不同气候类型雨季给土壤补给量不同均为６３ｍｍ，补给率为２９％。     

高寒半干旱区松免少耕技术效应研究

依据定位进行的田间试验资料，分析了松免少耕在冀西北高寒半干旱区的作物生产，土壤水分、硬度及根系发育效应。研究结果表明，留茬下的松免耕作具有促进作物生育期间土壤蓄水，增加非生育季节土壤冻融聚墒与减少水分蒸失效果。与传统耕作相比，春小麦播期０￣２０ｃｍ土壤水分增加４．４￣９．８ｍｍ。连年免耕，土壤硬度增大，相应土壤表层作物根系比重增加；间松耕维持了与传统耕作相近的土壤硬度，使２０ｃｍ以下作物根系较传统     

甘肃黄土高原土壤水分预测及旱情预警模型研究

2006年天水农业气象试验站在自然状态下进行了土壤水分的消退试验,根据试验数据,揭示了土壤水分的消退规律.结果表明,从最适宜土壤湿度的上限开始,土壤含水量随时间的消退为对数曲线.从最适土壤水分含量的上限到下限需5 d时间,土壤失水速度为13.4 mm/d;从轻旱上限消退至严重干旱需20 d时间,土壤水分散失速度为3.9 mm/d.在此基础上建立了100 cm土层土壤含水量的预测模型及土壤干旱预警模型,经不同降水年型土壤水分实测值的检验表明,土壤含水量预测模型准确率较高,土壤干旱预警模型在预测不同程度的土壤干旱时准确率比较高,有一定实用性.     

拖拉机轮胎压实对土壤水分入渗与地表径流的影响

在免耕覆盖地上,采用人工模拟降雨试验研究了拖拉机轮胎压实对土壤水分入渗和地表径流的影响。结果表明,轮胎压实能够破坏土壤结构,使土壤容重增大,降低入渗性能,机器越重,压实影响的深度越大。小拖拉机的压实主要在１０ｃｍ以内,而中型拖拉机的压实可达到２０ｃｍ以上。两种机型都使０ｃｍ～１０ｃｍ土壤的容重显著增加,入渗量及入浸率明显降低,但二者之间无明显差别,说明表层土壤的孔隙结构对水分入浸起着决定性作用,小拖拉机压实对水分入渗的影响不容忽视。     

砂质潮土农田土壤水分定位研究

根据土壤物理性质测定和水分定位观测结果,结合当地气候、作物生育特点。将黄泛平原青砂潮土土壤水分垂直性分布划分为：速变层（０ｃｍ～１０ｃｍ）,活跃层（１０ｃｍ～３０ｃｍ）和稳定层（３０ｃｍ以下）,将土壤水分季节性动态划分成：强烈腾发期（４月１日～７月１０日）,补充下淋期（７月１１日～９月２０日）,缓慢消耗期（９月２１日～１１月１０日）和相对稳定期（１１月１１日～翌年３月３１日）。     

农田土壤墒情预报研究现状及不同预报方法的对比分析

土壤墒情预报是实施农田土壤水分有效调控的基础和前提。回顾总结了国内外土壤墒情预报研究发展的历史和现状,并对几种预报模型进行了重点对比分析。在此基础上,对现有研究中存在的问题及发展趋势和今后研究的重点进行了展望。