淄博市周村区麦田土壤墒情动态变化特征及管理对策

为了探究淄博市周村区麦田土壤墒情变化规律,实现小麦高效节水灌溉。以2010～2021年麦田土壤墒情监测数据为基础,总结了土壤含水量变化趋势、墒情变化特征,分析了土壤含水量与降水量、气温关系,提出麦田水分管理对策。数据分析显示周村区麦田土壤含水量呈波浪状变化趋势,水浇地两高三低、旱地一高两低,最低值均在5月上旬小麦抽穗开花期;苗期墒情最好,随后逐渐变差,至抽穗开花期最差,灌浆后有所改善;水浇地墒情抽穗前和灌浆后以适宜为主、抽穗至灌浆以不足为主,旱地拔节前以适宜为主、拔节及以后以重旱为主;水浇地和旱地土壤含水量与降水量、气温二元线性回归关系分别为y=70.680+0.118x₁-1.223x₂和y=52.717+0.222x₁-3.125x₂;提出水浇地小麦孕穗期少量补灌,旱地增建蓄水池和配套设施在小麦拔节至抽穗期集中灌溉的水分管理对策。     

水稻不同节水灌溉措施对春季土壤墒情及养分状况的影响

为了掌握水稻不同节水灌溉措施对春季土壤墒情及养分状况的影响,本研究对采用浅水、浅湿和覆膜3种水稻节水措施的试区泡田前的0～280cm深的土壤含水率剖面和电导率剖面进行了测定和分析.结果表明:水稻覆膜节水灌溉措施与非覆膜措施相比对春季土壤墒情有明显影响,在本研究中覆膜节水处理区的剖面含水率低于非覆膜节水处理的剖面含水率;水稻节水灌溉措施对表层30cm土层的土壤溶液电导率有明显影响,电导率最高的是覆膜处理,说明其保肥效果最好,其次是浅水处理,最差的是浅湿处理.     

水稻不同节水灌溉措施对春季土壤墒情及养分状况的影响

为了掌握水稻不同节水灌溉措施对春季土壤墒情及养分状况的影响，本研究对采用浅水、浅湿和覆膜3种水稻节水措施的试区泡田前的0～280cm深的土壤含水率剖面和电导率剖面进行了测定和分析。结果表明：水稻覆膜节水灌溉措施与非覆膜措施相比对春季土壤墒情有明显影响，在本研究中覆膜节水处理区的剖面含水率低于非覆膜节水处理的剖面含水率；水稻节水灌溉措施对表层30cm土层的土壤溶液电导率有明显影响，电导率最高的是覆膜处理，说明其保肥效果最好，其次是浅水处理，最差的是浅湿处理。     

春季土壤墒情变化与气象条件相关性分析

从农业气象情报服务需求出发,根据近3年土壤墒情实时变化资料和定期测墒数据,分析研究与土壤墒情变化高相关的气象因子。结果表明,通过现有观测资料,可以定量评估局地土壤墒情变化,为预测春旱趋势和程度提供可靠的依据。     

土壤墒情(旱情)监测与预测预报系统的设计与开发

以组件式GIS软件为开发平台,建立了北京地区土壤墒情监测与预测预报系统。该系统包括土壤墒情信息采集、土壤墒情站信息管理、土壤墒情空间分布显示、土壤墒情监测、土壤墒情预报及土壤墒情信息输出等功能模块,可对土壤墒情进行实时监测,做出土壤墒情分布图、等值面图等,直观反映北京地区土壤墒情趋势。同时,系统还可利用增退墒模型、人工神经网络模型和时间序列模型进行土壤墒情预测和预报。现该系统已有38个墒情固定站和120个墒情巡测站,并已投入使用。实际应用结果表明,该系统解决了目前墒情固定站投资过高且数量不足的问题,能够满足北京市土壤墒情预测预报要求,可为北京地区防旱、抗旱提供可靠的科学依据。     

土壤墒情预测模型对比

为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数(PCA-RBF)神经网络和误差反向传导(BP)神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。     

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。     

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。     

基于缺省因子的BP-ANN土壤墒情预报简化模型

对影响土壤墒情的主要气象要素,平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速、蒸降差和前一旬土壤墒情进行分析合并,建立BP-ANN土壤墒情预报6因子模型;通过缺省因子检验法,判断土壤墒情对6个因子敏感程度,简化冗余因子,构建BP-ANN的3因子(相对湿度、日照时数、前一旬土壤相对湿度)墒情预报模型。结果表明:3因子模型均方根误差3.55,具有数据收集和处理量小的优点,基本能够达到所需精度和拟合度。在北京市山区和平原区2个典型站点的模拟检验表明,3因子模型实测值与预测值的拟合关系均达到极显著相关水平,可操作性强的特点。     

吉林省中西部土壤墒情分析及抗旱对策浅谈

吉林省是旱涝灾害频发的省份,尤其是西部现已发展成为十年十春旱的旱情。本文通过对吉林省中西部土壤墒情监测站监测到的2009年和2010年数据,对2010年土壤墒情进行实测分析,并对2010与2009年进行了对比,得出了我省2010年土壤墒情分析结果,及与2009年土壤墒情的变化情况,为相关决策部门提供技术支撑,同时为抗旱减灾提出了一些措施方法。     

马铃薯高产栽培技术

一、精细整地 马铃薯对土壤要求较高，适合生长于有机质含量高、土壤疏松透气、排水良好的沙性土壤。地块要求平整、松软，墒情较好，在播种前要求施入腐熟的优质农家肥6米^3/67米^2（羊粪最好），然后深翻耱平待播。     

合肥市土壤墒情的时空变化规律研究

通过对2005年合肥市土壤墒情定点监测数据进行分析,得出了该市土壤墒情的时空变化规律。     

丰满流域墒情自动监测系统的设计与应用

土壤墒情对作物生长、节水灌溉、科学用水等有着非常重要的作用。为了准确、迅速地掌握丰满流域土壤墒情信息,选取安仁村、隆兴村、万宝沟3个典型站点,建立固定墒情自动监测站。以固定墒情自动监测站的设计及应用为例,阐述了该墒情监测系统的背景、设计及应用情况,并对系统监测的准确性进行测试与分析。该系统实现了丰满流域土壤墒情监测、信息传输的自动化,可以实时掌握土壤墒情状况,进一步为洪水预报工作提供依据。     

洮河流域土壤墒情变化规律分析

文章以洮河流域碌曲、李家村、红旗3站为流域土壤墒情监测代表站,对2001—2014年观测的墒情资料进行计算分析,掌握该流域上、中、下游不同埋深土壤墒情的年际和年内变化规律,以期为流域制订区域调水、配水方案、农业灌溉计划、防旱抗旱、生态环境保护等工作提供决策依据。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

近年来唐山市土壤墒情研究

通过对唐山市土壤墒情数据基本统计量的计算,再辅以直方图、QQ图、茎叶图等对比方法,对唐山市6年来土壤墒情监测数据进行了分析和正态性检验。结果表明,唐山市大部分监测站点的墒情数据总体呈现正态分布或近似正态分布。近年来,唐山市土壤墒情大多数时间处于墒情良好至中度干旱状态之间,极度干旱和极度沥涝发生频率较低;且墒情受降水量和土壤质地的影响比较明显。     

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。     

基于气象因子的启东市土壤墒情预报研究

利用逐步回归方法,分别分析启东市2011—2014年的土壤表墒、底墒与同时期的气象因子(降水量、温度、湿度、日照、风)的相关性,筛选出影响土壤墒情的关键气象因子,并结合经验公式法建立土壤墒情预报模型。结果表明,影响启东市土壤墒情的气象因子主要是降水量、日照和气温,由此建立的预报模型预报未来30 d内土壤墒情的平均相对误差在5%以内,检验效果理想,说明利用该模型可以较为准确地预报未来30 d内土壤墒情,并用于指导农业生产。     

宁夏土壤墒情监测的应用研究

介绍了宁夏土壤墒情监测点的分布情况及土壤墒情监测的主要工作,由监测结果进一步掌握了各区域主要种植作物的需水规律,同时对2011—2013年不同区域墒情监测数据进行了对比分析,总结了宁夏土壤墒情的变化特点,提出了下一步工作建议,为更好地指导旱作农业发展、科学种田、高效用水提供科学依据。