南方平原灌区稻田涝水过程模拟

基于高邮灌区典型区域降雨涝水过程监测,根据灌区特点对水箱模型进行改进,构建了适合于平原稻区稻田涝水过程模拟模型,采用自适应遗传算法对模型参数进行了率定,并对模型在水稻灌区的适应性进行评价.结果表明:稻田水箱模型对稻田涝水过程模拟具有较高精度.率定期,降雨径流模拟值与实测值均方根误差RMSE为0.17~0.28 mm/h,相关系数r大于0.95,模型纳什系数NSE为0.79~0.96.验证期,降雨径流模拟值与实测值之间均方根误差RMSE为0.06~0.29 mm/h,相关系数r超过0.88,模型模拟纳什系数NSE为0.73~0.93;对稻田蓄水深的模拟,均方根误差RMSE为15~20 mm,相关系数均大于0.95,纳什系数NSE为0.84~0.90.因此,改进的稻田水箱模型能够反映稻田的水循环过程,可为南方平原水稻灌区防洪除涝减灾对策的制定提供决策支持.     

雷达回波外推方法在临近降雨预报中的应用

强对流天气的临近预报极具挑战性。随着天气雷达的发展,其高时空分辨率的优势使其迅速应用于短时临近预报研究中。利用雷达回波数据计算其在相邻时次内最优空间相关,得到不同时次的移动矢量序列;在此基础上,叠加前一时次雷达回波变化量,完成雷达回波形状和量的外推。采用SCE-UA算法对雷达回波强度与降雨强度的关系式进行参数估算,从而达到预报降雨的目的。结果表明,利用雷达回波最优空间相关方法的预报图像与实况较为接近,方法具有较强的可操作性和较高的实用价值;利用SCE-UA算法的预测降雨强度,与雨量站实测雨强进行误差分析,均方根误差δ为2.48,相较于利用经验参数进行的降雨预报精度明显提高。     

基于Hydrus-1D的滴灌土壤水分运移数值模拟

为探索滴灌土壤水分运移、土壤水分再分布及土壤水力特性参数等,利用Hydrus-1D软件对室内有机玻璃箱滴灌条件下土壤水分运动进行了模拟,并对其土壤导水率和土壤水分特征曲线进行了求解和拟合,并利用均方根误差RMSE和决定系数R2进行评价。结果表明Hydrus1-D软件对滴灌条件下土壤水分分布的模拟具有较高的精度,在滴头处实测的土壤含水率和模拟的土壤含水率其RMSE和R2可以达到0.021 6和0.856 2,并对土壤水分特征曲线和扩散率曲线进行了模拟,发现其能较好满足V-G模型和指数函数关系,说明Hydrus1-D软件可普遍用在分析评价土壤水分的有效性,研究土壤水分运动等方面。     

多源数据融合对IMERG降水产品的改进

全球降水测量计划的最新卫星降水产品(Global Precipitation Measurement,GPM)虽然提供了更精细的空间分辨率,但是受限于地形、气候等自然因素,GPM(IMERG)产品在不同区域仍存在较大的系统偏差和随机误差,因此在水文应用方面通常需要预先校正。以渭河流域为典型示范区,选取2014年4月至2015年12月的地面实测降水数据为参照值,引入由遥感土壤水分数据反演的降水数据集SM2RAIN-CCI,通过加权最小二乘估计的融合方法提升IMERG的数据质量,并在日尺度上对IMERG产品和融合数据进行评估分析。结果显示:在站点尺度上,尽管BIAS的提升有限,但融合数据的CC和RMSE都有明显改善,特别在流域中低纬度区域融合效果良好;比较时间序列上的流域逐日平均降水量,融合数据能有效减小统计误差;在空间分布上,融合数据的各项统计误差较原始IMERG数据均有较大的改善。     

应用中值融合模型的条件植被温度指数降尺度转换研究

为获得基于Landsat卫星遥感数据更为精确的定量化干旱监测结果,以陕西省关中平原为研究区域,基于Aqua MODIS数据反演的1 km空间分辨率的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和Landsat OLI/TIRS数据反演的30 m空间分辨率的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用降尺度的中值融合模型(MFM)将基于MODIS数据反演的VTCI降尺度至30 m空间分辨率的VTCI定量化干旱监测,并对其结果进行验证。结果表明,应用降尺度的中值融合模型转换的VTCI定量化干旱监测结果(MFM-VTCI)与Landsat-VTCI的空间分布及纹理特征相似,两者间的相关系数和结构相似度均较大,均方根误差、差值影像及差值频数分布图所呈现的结果与定量化干旱监测结果和相对干湿监测结果间的系统误差相符,表明Landsat-VTCI与MFM-VTCI间的可比性较强。MFM-VTCI与累计降水间的相关性和MODIS-VTCI与累计降水间的相关性相近,均大于Landsat-VTCI与累计降水间的相关性,表明MFM-VTCI是定量化的干旱监测结果。     

基于双分支卷积网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱和多光谱协同反演

针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差（RMSE）为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。     

黑土区玉米地作物信息多重分形与多尺度相关特征研究

为揭示黑土区玉米地作物信息的时空变异机理,在东北农业大学香坊实验基地选取48 m×48 m区域,利用多重分形和联合多重分形理论,研究作物信息的多重分形特征、不同时间作物信息以及不同作物信息之间的多尺度相关特征。结果表明,黑土区玉米叶绿素含量的多重分形特征不明显,茎粗和株高的多重分形特征较明显。随时间变化,造成叶绿素含量、茎粗空间变异的局部信息有所差异,引起株高空间变异的局部信息一致,叶绿素含量、茎粗、株高的空间变异性分别先降后增、先降后增、逐渐减弱。单一尺度和多尺度上,不同时间叶绿素含量之间、茎粗之间、株高之间的相关程度均有明显差异;叶绿素含量之间、茎粗之间的相关程度排序均有所差异,株高之间的相关程度排序相同。随时间变化,单一尺度和多尺度上不同作物信息之间的相关程度均有明显差异,且相关程度均逐渐降低。与单一尺度相比,多尺度上,叶绿素含量之间、茎粗之间、不同作物信息之间的相关程度增大,株高之间的相关程度有增有降。     

基于数据同化的地下水埋深插值研究

以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(En KF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.270 5 m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.409 7 m,均方根误差减小0.078 4 m,平均标准误差减小1.016 7 m。     

基于VIS-NIR的播种沟内土壤水分测量传感器研究

基于土壤水分的播深调整技术,需要对播种沟土壤水分进行测量,以便根据落种点处的土壤水分信息进行播种调节,改变播种策略。本文设计了一种可见光近红外(Visible and near-infrared,VIS NIR)式土壤水分传感器。使用高分辨率光谱仪采集不同水分梯度的土壤光谱数据,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)进行建模分析,并结合多种数据降维方法进行变量筛选,得出不同土壤含水率的敏感波段分别在410、540、780、970 nm附近;通过对这4种波长进行组合建模分析,选择得出预测最优的VIS和NIR波长组合为410 nm和970 nm。采用这两种波长设计传感器,并进行实验室试验,结果表明:当传感器与被测土壤表面距离d较近时(0~3 mm),测量精度和稳定性最好;当d为0~3 mm、土壤质量含水率处于0.69%~28.45%时,真实值与预测值之间决定系数R²达到0.81,均方根误差(RMSE)为2.90%;当土壤质量含水率处于0.69%~22%时,真实值与预测值之间R 2提高至0.93,此时均方根误差降低为1.72%。通过析因试验得出,在显著性水平为0.05时,温度与光照强度对传感器正常工作没有明显影响。土槽试验表明,真实值与预测值之间R²为0.82,RMSE为1.23%,满足玉米等作物播种环节土壤水分的测量要求。     

降雨对岩溶峰丛洼地不同地貌部位土壤水分及温度的影响研究

土壤水热因子是影响岩溶区植被恢复、生态修复和水土保持等的主要因素，降雨变化是限制土壤温度和水分变化的一个重要因素，因此在典型峰丛洼地不同地貌部位选择监测点，对不同降雨条件及20、50、80、110cm深度土壤温度和水分进行连续监测，探讨峰丛洼地区降雨变化对土壤水分和温度的影响机制及其两者耦合关系。结果表明：随土层深度增加土壤水分变异系数增大，土壤温度变化幅度减小。洼地土壤水分对不同条件下的降雨均有响应，但坡地土壤水分对中雨以上级别的降雨发生降雨响应，且坡地土壤水分响应程度较洼地土壤水分强烈。土壤温度日变化特征仅存在于小雨或中雨，大雨或暴雨时，其变化呈现逐渐下降的趋势。土壤水分和温度的相关性在洼地和坡地呈相反的变化。     

基于RZWQM模型的夏玉米水氮管理优化及淋溶过程模拟

为优化我国华北平原地区夏玉米种植的水氮管理方案,利用通过位山引黄灌区下游临清市2019-2020年夏玉米田间试验得到的数据,在RZWQM模型中对水分、养分以及生长模块进行参数率定和验证.结果表明:经过模拟参数优化后,土壤含水率、NO3--N含量与作物产量的均方根误差(RMSE)和平均相对误差值(MRE)均在可接受范围内...     

景观高度异质区土壤有机质时空变化特征分析

基于GIS和环境相关法,构建了集传统统计学、空间趋势分析、时间稳定性评估、结合辅助信息的地统计混合模型联合的景观高度异质区土壤属性时空变化研究模型,并利用该联合模型揭示了北京市密云县土壤有机质时空变化特征及其影响因素。结果表明,构建的时空联合模型能够较好地体现景观高度异质区土壤有机质时空变化细节特征;土壤有机质以中等稳定为主,且随着时间的推移,随机部分占土壤有机质空间变异的比例越来越大;不同时期土壤有机质含量空间分布格局一致;高土壤有机质含量区域的土壤有机质随时间呈减小趋势,低区与之相反,且高土壤有机质含量区变幅大,而低土壤有机质含量区变幅小;影响密云县土壤有机质时空变异的因素主要为土壤质地和土地利用方式。     

基于时序过程的沿黄粮食主产区土地利用分异研究

探查粮食主产区土地利用变化规律，能够发现土地利用行为异常、实现粮食生产优化配置，但相关研究在时空过程解析上重格局轻过程、重模拟轻度量，定量分析仍显不足。本文基于多期土地利用序列数据等，从时序过程视角构建累积动态度模型，并采用时空栅格建模、空间点模式分析等方法，定量揭示1980年以来河南省沿黄粮食主产区土地利用变化过程特征，深化土地利用变化内在规律挖掘和多维表达研究。结果表明：1980—2020年，河南省沿黄的原阳县、封丘县等6县以耕地利用为主且面积占比均超过79%,城镇建设用地剧烈扩张而农村居民点面积增长平缓，城乡二元化发展显著，水域、林地受国家政策调控影响较大，面积波动变化。变化时序过程受距离线性要素(黄河和主干道路)远近的影响较大，但影响类型和范围存在差异。距离较近范围的累积变化类型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ均处于聚集状态，且随着缓冲区扩大，类型Ⅰ的聚集程度先增后减，类型Ⅱ、Ⅲ则持续减弱。变化时序过程的空间尺度性效应显著。累积变化强烈的地区受空间尺度影响较小，空间尺度1 km下各类型均处于离散状态，但随着空间尺度增加，聚集性逐渐提高，并至9 km处达到极值。土地利用累积动态度能较好揭示长时间序列土...     

低山丘陵区红壤水分的动态变化及影响因素

红壤分布区域是中国重要的粮食产地,但是降水时空分布的不均匀导致了季节性干旱的发生。因此,了解红壤中水分时空分布规律具有十分重要的意义。该文研究了低山丘陵区红壤旱地不同肥料配比长期试验小区土壤含水率的季节性变化状况及其与气象因素的关系,分析了典型红壤地区的土壤水分变化规律。结果表明：研究区1 a内的土壤含水率变化分为4个阶段：土壤水分充盈期、土壤水分亏缺期、土壤水分补充恢复期和土壤水分平稳期。空白小区土壤含水率变化较大;在施用肥料的试验小区中,蒸发对氮肥小区、氮磷小区和氮磷钾小区的影响逐渐降低;而降雨对氮肥小区、氮磷小区和氮磷钾小区的影响力逐渐增加。通过掌握典型红壤地区的土壤水分变化规律,对该地区水资源的调配管理、灌溉安排及干旱评估均可起到重要的指导作用。     

长江河口地区典型地段土壤盐分特征研究

运用电磁感应仪EM38,结合GIS技术和地统计方法对长江河口地区典型地段土壤含盐量的空间变异性进行研究。结果表明,3个研究区土壤盐分含量的变幅有较大差异,其中以寅阳镇为最大,其次为大兴镇,北新镇土壤盐分变化幅度最小;各研究区土壤盐分含量均符合正态分布且均属于中等变异强度;各研究区的土壤盐分含量均表现为强的空间相关性,寅阳镇和北新镇土壤盐分含量半方差函数均符合球状模型,大兴镇土壤盐分含量半方差函数为指数模型。Kriging插值结果表明,各研究区土壤盐分的空间分布均呈现出条带状和斑块状格局;从空间尺度上来看,研究区土壤盐分南部高于北部;3个研究区土壤盐分含量具有明显的差别,寅阳镇土壤盐分含量明显高于其他2个镇,北新镇土壤盐分含量最低。     

一维代数模型在重度盐碱土微咸水灌溉中的适用性

为了验证一维代数模型对微咸水在重度盐碱土入渗的适用性,以重度盐碱土为研究对象,设置不同矿化度水平(2,3,4,5 g/L)的微咸水进行室内垂直一维积水入渗试验.利用湿润锋和入渗率、湿润锋和累积入渗量之间的关系推求模型参数,对入渗历时和土壤剖面含水率进行数值模拟,采用符合度指数和均方根误差评价模型适用性.结果表明,入渗历时的均方根误差RMSE均小于6.7 min,入渗历时模型的符合度指数D均超过0.99;含水率的均方根误差RMSE小于3.5%,含水率模型的符合度指数D均在0.90以上;说明一维代数模型能够有效地描述微咸水在重度盐碱土中的入渗过程,对入渗结束后土壤剖面上水分分布情况具有较高的模拟精度.     

土壤水分和碱解氮时空变异性及其与冬小麦产量关系研究

以江苏省姜堰市沈高农场为例,用地质统计学方法研究了冬小麦生育期内土壤水分和碱解氮的时空变异性,并分析了它们与产量的关系。结果表明,土壤水分和产量属弱变异性,碱解氮属中等变异性;除播前土壤水分外,产量及各阶段土壤水分、碱解氮均由趋势、剩余残差的空间相关部分和随机部分组成,所有变量都具有中等以上空间结构性;土壤水分空间分布随时间变化较大,碱解氮随时间变化不大;各时期碱解氮与产量都呈显著正相关,苗期相关性最强,灌浆期土壤水分含量与产量有一定正相关关系。     

基于ELM模型的浅层地下水位埋深时空分布预测

选用石家庄平原区补排因子的多种组合为输入参数,利用28眼水井的实测资料作为预测目标值,首次建立基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的地下水位埋深时空分布预测模型,讨论补排因子在不同缺失情况下对模型精度的影响;利用Arc GIS分析误差空间分布趋势,并与常用的三隐层BP神经网络模型进行对比。结果表明:基于水均衡理论的ELM地下水位埋深模拟模型能够准确反映人类和自然双重影响下地下水系统的非线性关系,模型输入因子中缺失降水量或开采量的模拟结果均方根误差(RMSE)比缺失其余因子的RMSE高2.00倍及以上,同时模型有效系数(E_(ns))和决定系数(R~2)进一步降低;与BP模型相比,ELM模型可使RMSE减小43.6%,误差区间降低46.4%,Ens和R2提高至0.99,且RMSE在空间相同区域上均明显呈现出ELM模型小于BP模型;ELM模型在南部高误差区的移植精度(RMSE低于1.82 m/a,E_(ns)高于0.95)高于BP模型(RMSE超过3.00 m/a,Ens低于0.85);因此,影响地下水位埋深的主导因素是降水量和开采量,且ELM模型在精度、稳定性和空间均匀性上较优,移植预测效果较好,可利用已知资料推求区域空间内其余未知水井的浅层地下水位埋深;该模型可作为水文地质参数及补排资料缺乏条件下浅层地下水位埋深预测的推荐模型。     

AquaCrop作物模型在松嫩平原春麦区的校正和验证

为了研究AquaCrop作物模型在松嫩平原春麦区的适用性,利用实测的土壤水分、春小麦生长和产量数据,结合气象数据,获得AquaCrop模拟土壤水分和春小麦生长的模型参数,并用往年的作物生长数据对模型进行验证。结果表明,春小麦的产量和生物量的实测值与模拟值的绝对平均误差(MAE)为0.058和0.109、均方根误差(RMSE)为0.06和0.11t/hm2、模拟性能指数(EF)为0.795和0.822、残差聚集系数(CRM)为-0.006 96和0.005 87、一致性系数(IoA)为0.959和0.966;对10cm和20cm土壤体积含水率的实测值与模拟值的MAE为5.23和2.53、RMSE为6.47%和7.95%、EF为-0.277和-0.069、CRM为0.097和0.212、IoA为0.585和0.741。说明AquaCrop模型对春小麦的生物量和产量及生育期土壤体积含水率的模拟结果总体较好,对松嫩平原春麦生产有一定的参考意义。     

黑土区玉米穗质量与影响因素的联合多重分形研究

为揭示黑土区玉米穗质量与影响因素相互关系的尺度效应,在分析玉米穗质量与影响因素空间变异的基础上,利用联合多重分形方法研究玉米穗质量与影响因素的多尺度相关性。结果表明:研究区玉米穗质量的变异程度为中等,茎粗的变异程度随时间变化由中等变为弱变异,其他影响因素的变异程度为弱变异;玉米穗质量与影响因素的空间相关范围介于7.15~66.51 m;玉米穗质量、叶绿素含量、土壤容重、土壤粒径分布体积分形维数具有强烈空间相关性,茎粗、土壤含水率、土壤饱和含水率具有中等空间相关性;单一尺度上茎粗和叶绿素含量对玉米穗质量的空间变异性有显著影响,多尺度上叶绿素含量、土壤粒径分布体积分形维数、茎粗、土壤含水率对玉米穗质量的空间变异性有显著影响;玉米穗质量与土壤特性、不同时期作物生长指标的多尺度相关程度绝大部分都大于单一尺度上的相关程度;随取样时间变化,玉米穗质量与茎粗在单一尺度和多尺度上的相关程度均先增后降,但开始降低的时间不同。