基于CWSI和土壤水分修正系数的冬小麦田土壤含水量估算

2000年10月～2001年7月在西北农林科技大学灌溉实验站冬小麦田内,进行了利用作物冠层温度定量估算冬小麦田土壤含水量的试验研究。根据水分亏缺条件下作物蒸发蒸腾量计算公式及作物水分胁迫指标(CWSI)的定义,得到了基于CWSI和土壤水分修正系数Ks的不同生育阶段冬小麦田土壤含水量估算公式,其中Ks采用了康绍忠的幂函数形式(KM)及Dooreboos的线性公式(DM)。用该公式对冬小麦田土壤含水量在4个生育阶段进行了估算,并对估算值和实测值进行对比和误差分析。分析结果表明:在出苗越冬期和越冬返青期KM和DM模型对土壤水分的估算偏高,其原因是由于麦田土地裸露导致CWSI观测中出现了较大误差;在返青抽穗开花期和灌浆成熟期KM模型估算冬小麦根层土壤含水量较适宜,误差在15%以内,DM模型误差较大达到30%。     

玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究

该文研究不同水分胁迫条件下无人机遥感与地面传感器协同估算玉米作物系数的可行性。利用自主研发的六旋翼无人机遥感平台搭载多光谱传感器获取内蒙古达拉特旗昭君镇试验站不同水分胁迫下大田玉米冠层光谱影像,计算植被指数,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的FAO-56双作物系数法计算玉米的作物系数,研究作物系数与简单比值植被指数(simple ratio index,SR)、叶面积指数(leaf area index,LAI)和表层土壤含水率(surface soil moisture,SM)的相关关系,结果表明,作物系数与SR、LAI和SM的相关程度与水分胁迫程度有关,但均呈现出显著或极显著的线性关系,说明了基于这些指标建立作物系数估算模型的可能性。利用逐步回归分析方法建立了作物系数的估算模型,其估算模型,修正的决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.63、0.21、25.16%。经验证,模型决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.60、0.21、23.35%。研究结果可为利用无人机多光谱遥感平台进行作物系数估算提供技术参考。     

基于叶面积指数改进双作物系数法估算旱作玉米蒸散

为准确估算和区分黄土高原旱作春玉米蒸散(evapotranspiration,ET),该文基于实测叶面积指数(leaf area index,LAI)动态估算基础作物系数,利用LAI修正土壤蒸发系数,并基于修正后的双作物系数法估算和区分黄土高原地区旱作春玉米ET,并以2012、2013年寿阳站基于涡度相关系统和微型蒸渗仪实测的春玉米ET和土壤蒸发(soil evaporation)对修正后的双作物系数法的适用性进行评估。结果表明:修正后的双作物系数法能够较为准确的估算春玉米ET,2012年春玉米全生育期ET估算值、实测值分别为365.3、372.6 mm,2013年分别为385.6、369.4 mm;2012年全生育期改进双作物系数法决定系数、均方根误差、模型效率系数和平均绝对误差分别为0.824、0.561 mm/d、0.817和0.449 mm/d,2013分别为0.870、0.381 mm/d、0.871和0.332 mm/d;同时,修正后的双作物系数法可对春玉米各生育期ET进行准确区分,土壤蒸发估算值与实测值有较好的一致性,2012年全生育期估算和实测土壤蒸发分别为0.98和0.99 mm/d,分别占ET的38.12%和37.08%;2013年估算和实测土壤蒸发分别为0.86和0.89 mm/d,分别占ET的33.59%和35.90%。因此,修正后的双作物系数法能够较为准确地估算和区分黄土高原地区旱作春玉米ET。该研究可为黄土高原区农田水分精准管理提供科学指导。     

基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量

为估算温室黄瓜植株蒸腾与土面蒸发,该研究基于FAO-56推荐的双作物系数模型,应用温室内实测微气象、叶面积指数(LAI)及土壤水分数据,对模型中基础作物系数(Kcb)和土面蒸发系数(Ke)进行修正,并基于修正后FAO-56Penman-Monteith(P-M)模型,确定温室参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进而估算温室黄瓜蒸发蒸腾量(ETc)和植株蒸腾(Tr)。基于Venlo型温室内黄瓜不同种植季节(春夏季和秋冬季)Lysimeter和茎流计观测的黄瓜ETc和Tr,对修正后的双作物系数模型预测结果进行验证。结果表明,应用修正后的双作物系数模型估算的温室黄瓜ETc和Tr与实测值具有较好地一致性,春夏季温室黄瓜全生育期ETc估算值与实测值的日均值分别为3.05和2.94 mm/d,秋冬季分别为2.53和2.76 mm/d。修正后的双作物系数模型估算春夏季温室黄瓜日ETc的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和模型效率系数(Ens)分别为0.95、0.41 mm/d和0.93;估算秋冬季ETc的误差计算结果依次为0.91(R2)、0.48 mm/d(RMSE)和0.90(Ens)。修正后的双作物系数模型估算春夏季日平均Tr与实测值分别为2.37和2.19mm/d,秋冬季分别为1.43和1.34 mm/d。研究结果还显示,不同种植季节温室黄瓜全生育期日平均Tr占ETc的比例分别为64.62%(春夏季)和68.59%(秋冬季)。该研究成果不仅为制定准确的温室黄瓜灌溉制度提供了理论依据,而且对实现温室环境智能化控制及减少温室内无效的土面蒸发具有重要意义。     

喷灌均匀系数对土壤水分空间分布及作物产量影响的研究现状

喷灌均匀系数对土壤水分空间分布及作物产量的影响是制订喷灌均匀系数设计标准的重要依据,该文综述了这方面的研究成果。对喷灌条件下土壤含水率分布规律的数学模拟和田间试验研究都表明,水分在土壤中的再分布使得作物根区土壤含水率的均匀系数明显大于喷灌洒水均匀系数。目前关于喷灌均匀系数对作物产量影响的研究以模拟为主,现有模型的不足之处是未考虑喷洒水量在土壤中的再分布对提高土壤含水率均匀系数的作用。由于试验资料缺乏,模型所得结果难以验证,因此也很难在实际中应用。现阶段的工作重点是探明土壤含水率均匀系数和深层渗漏量与喷灌均匀系数的定量关系,开展喷灌均匀系数对作物产量影响的田间试验     

农田水盐运移与作物生长模型耦合及验证

合理定量描述土壤水盐动态及作物生长过程对于干旱灌区制定适宜的农业用水措施具有重要意义。该文以SWAP(soil water atmosphere plant)模型为基础,采用变活动节点法实现了对土壤融化期的水盐运移模拟,并在根系吸水计算中引入了基于S形函数的水盐胁迫计算方法,以修正原SWAP模型对根系吸水的模拟。进一步嵌入了参数与输入数据较少且可以模拟作物生长过程及实际产量的EPIC(environmental policy integrated calculator)作物生长模型,构建了改进的农田尺度土壤水盐动态与作物生长耦合模拟模型-SWAP-EPIC。分别采用宁夏惠农灌区春小麦和春玉米田间试验数据,对SWAP-EPIC模型田间适用性进行了检验。对比分析各层土壤水分与盐分浓度、作物生长指标(叶面积指数、地上部生物量)的模拟值与实测值,结果表明:春小麦和春玉米试验中土壤水分的平均相对误差MRE和均方根误差RMSE均接近于0且模型Nash效率系数NSE值趋近于1,水分模块模拟精度较高,盐分浓度模拟存在略微差异但总体上一致性较好,并且作物生长指标匹配良好;同时,模拟的产量和蒸散发均较为接近实际值,春小麦和春玉米产量模拟相对误差分别为4.9%和3.3%。综上,该文改进的SWAP-EPIC模型可良好地应用于寒旱区农田尺度土壤水盐运移与作物生长耦合模拟。     

基于SIMDual_Kc模型的豫北地区麦田土壤水分动态和棵间蒸发模拟

利用2a实测的冬小麦田间土壤剖面含水率和棵间蒸发数据,修正了基础作物系数和土壤物理参数等指标,率定了SIMDual_Kc双作物模型,并验证了其在豫北地区冬小麦田的适用性。结果表明,修订后的SIMDual_Kc模型模拟豫北地区冬小麦有效根层的土壤含水率和棵间蒸发量与实测值具有很好的一致性,误差较小。冬小麦整个生育期的棵间蒸发量占总腾发量的比例约为35%,分时期计算,此比值在生育前期明显高于生育后期。生育前期棵间蒸发量占总腾发量的比例高达73%,快速生长期该比例降至约30%,生育中期棵间蒸发比例最低,约为7.5%,生育后期棵间蒸发比例又升至约35.5%。研究结果可为地表覆盖、节水灌溉方式和适宜灌溉频率等减少棵间蒸发的技术措施研发与应用提供必要的理论支持。     

基于WOFOST模型的东北地区春小麦水分平衡模拟与验证

对WOFOST模型进行了本地化参数校正,并对输入模型的参数进行了敏感性分析,选取出对结果影响较大的几个参数进行调整,建立相应的模型运行数据库,对东北春麦区具有代表性的哈尔滨、绥化、嫩江、呼玛和牙克石地区2012年、2013年春小麦生育期内土壤水分含量情况进行了模拟及精度分析,最终评价WOFOST模型在东北地区春小麦生长过程中水分平衡模拟的适应性及准确性。结果表明:WOFOST模型对2012年、2013年各地春小麦生育期内土壤水分含量变化模拟值与实测值的绝对平均误差为2.43%~8.75%,均方根误差RMSE为6.75%~13.75%,模拟性能指数EF为-0.844~0.245,残差聚集指数CRM为-0.272~0.084,一致性系数IoA为0.457~0.789,在可信区间内。从整体看,该模型对土壤水分含量的模拟具备一定的参考价值;同时利用校正后的模型对2012年、2013年各地春小麦作物蒸腾、土壤蒸发与作物需水量进行了模拟,实现了利用较少参数达到作物蒸腾与土壤蒸发分离的目的。     

番茄种植地土壤水分传感器最佳埋设深度试验

土壤水分传感器测定土壤含水率从而指导灌溉,对于提高作物水分利用效率和产量都具有十分重要的意义。对番茄种植中产量与水分利用效率最佳的水分条件以及土壤水分传感器的最佳埋设位置进行了试验研究。结果表明,在开花坐果期土壤含水率下限控制在60%的田间持水率,结果盛期土壤含水率下限控制在75%的田间持水率是番茄生长的最优水分条件;同时,10-20cm土层土壤含水率能很好地代表计划湿润层内的平均土壤含水率(开花坐果期和盛果期R²分别达到0.95和0.85以上),把土壤水分传感器埋设于此土层深度比较合理。     

基于小波特征和冬小麦生理参数的土壤水分高光谱模型优化

土壤水分是影响作物生长的关键因子,在精准灌溉中估算土壤含水率有重要意义,结合作物生理参数与叶片光谱特性,能够在一定程度上增强土壤含水率遥感监测模型的稳定性。为了提高土壤含水率遥感监测模型在冬小麦多种物候期的适用性以及迁移能力,该研究通过连续小波变换增强光谱对叶片不同生化生理指标的响应后,通过变量投影重要性分析方法对冬小麦叶片含水率、叶绿素、叶面积指数敏感的光谱特征进行特征筛选,结合偏最小二乘回归构建土壤含水率模型,并与土壤含水率所选特征建立的监测模型在独立年份数据与不同传感器之间进行比较。结果表明,土壤含水率变化显著改变了冬小麦叶绿素以及叶面积,进而影响了小麦冠层光谱,小尺度小波变换可以增强冬小麦冠层光谱和土壤含水率的相关性（相关系数由0.46提升至0.61）。综合基于地面非成像数据集和机载成像数据集进行的模型验证结果,基于叶绿素所选小波特征在2021年高光谱非成像数据集和2022年机载成像数据集构建的土壤含水率监测模型表现最优,其中基于1尺度叶绿素小波特征构建的模型效果最好,其在独立非成像数据集验证中决定系数为0.541,均方根误差为2.42%,在成像数据集验证中决定系数为0.687,均方根误差为1.92%。因此,通过冬小麦叶片叶绿素与连续小波变换选取的光谱特征进行土壤含水率监测的适用性更强,可以进一步提高土壤含水率监测模型的准确性及稳定性。     

作物冠层表面温度诊断冬小麦水分胁迫的试验研究

利用红外测温装置能够观测获得作物的冠层表面温度,从而诊断作物是否遭受水分胁迫。基于这种技术,使用作物水分胁迫指数CWSI反映我国华北平原地区冬小麦的水分胁迫状况。研究比较了作物水分胁迫指数CWSI的经验模式和理论模式,根据它们的波动特征,可以看出用CWSI经验模式反映华北地区冬小麦水分胁迫不很理想。研究分析了作物水分胁迫指数理论模式与其他一些反映作物水分状况的指标,包括叶水势、叶片气孔阻力,叶片最大净光合速率以及土壤水分含量之间的关系,结果表面理论模式与上述这些指标关系良好,表明其很好地反映了作物的水分胁迫特征。该研究给出了适合于我国华北平原地区冬小麦的作物水分胁迫指数计算的主要参数。研究从实际田间应用的可能性出发,分析并提出了作物水分胁迫指数经验模式和理论模式应用的改进方向     

High Rate of Nitrogen Fertilization Increases the Crop Water Stress Index of Corn under Soil Drought

Soil nitrogen (N) availability is dominated by soil water regime and the N fertilizer levels, which affect crop growth in soil water stress. To determine the optimum N applications under different degrees of soil drought, this study investigated the effects of N fertilizer levels on the crop water stress index (CWSI) of summer corn under soil water stress. A 2-year field experiment was conducted in waterproof plots in upland red soils in subtropical China. Three N fertilizer levels and seven soil water deficit levels were employed in 2007 and 2008. Nitrogen fertilization had no influence on the CWSI of the corn under slight to moderate soil drought, but the high-N treatment increased the CWSI significantly (P < 0.01) under soil drought when the mean CWSI exceeded ～0.20. The results suggested that for scheduling irrigation or predicting crop yields, the equations between CWSI and yield should be established on comparable N fertilization levels.     

红壤施氮对玉米水分胁迫指数的影响

为了探讨干旱条件下红壤水氮管理措施,在田间遮雨小区设置连续0～32 d不灌水的7个干旱水平和N 0、140、280 kg/hm23个施氮水平的试验,研究了氮肥对夏玉米作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)的影响。结果表明,CWSI可以指示红壤干旱时玉米水分胁迫状况,但增施氮肥后,CWSI与产量的关系发生了偏移。在CWSI低于0.20时,增施氮肥对CWSI无明显影响;在CWSI大于0.20时,增施氮肥使玉米产量下降,高量氮肥还使CWSI上升,作物受旱加剧。说明增施氮肥对CWSI的影响因玉米干旱胁迫程度和施氮量而异。     

应用基于红外热画像技术的CWSI简化算法判断作物水分状态

以不同水分处理下的冬小麦为研究对象,通过基于红外测温技术的Jackson理论模式和Jones简化模式分别计算作物水分胁迫指数（CWSI）,并以理论模式计算值为参考,对Jones模式反映华北地区冬小麦水分胁迫的表现进行初步分析.结果表明,两种计算模式得出的CWSI值与不同水分处理下的冬小麦根层土壤含水量均有较好的相关性,但Jones模式可更好地指示作物缺水状态,对叶片气孔导度的变化更敏感.根据研究结果初步确定了冬小麦高产条件下的CWSI阈值.本研究显示Jones简化模型能准确反映作物水分状态,并易于实现田间多点观测,可用于准确指导农田灌溉.     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

渭北旱塬不同田间管理措施下冬小麦产量及水分利用效率

水分是限制旱地作物产量最主要的因素,提高自然降水利用效率是增加旱地作物产量的有效途径。2001～2003年在渭北旱塬粉砂壤土上的田间试验研究表明,不同田间管理措施对冬小麦的产量及水分利用效率有显著的影响。秸秆覆盖不仅增加雨水入渗,提高上层土壤含水量,而且促进水分向下运输。在覆盖第二年小麦产量较常规种植显著增加,同时覆盖下土壤有机质含量有较快增加的趋势。夏季休闲期种植填闲作物将不影响下一季作物的水分状况,短期内填闲作物对土壤有机质,小麦产量及水分利用效率也没有影响。     

Assessment of the Crop Water Stress Index and Color Quality of Bur Clover (Medicago polymorpha L.) Under Different Irrigation Regimes

ABSTRACT

Relationship between canopy temperature and soil moisture is important for using the potential of canopy temperature as an indicator of crop water stress. A two-year field experiment was carried out during June to September 2016 and 2017 at the Research Station of College of Agriculture, Darab, Shiraz University, Iran, to determine crop water stress index (CWSI) for bur clover. Irrigation regimes including well-watered [Irrigation according to 100% field capacity (FC)], mild water stress (75% FC), severe water stress (50% FC), and most severe water stress (25% FC) were arranged in a randomized complete block design with four replications. In 2016, CWSI values showed an increasing trend from June (0.066 in well-watered) to August (0.821 in most severe water stress) as a result of higher vapor pressure deficit (VPD) and depression in canopy-air temperature differences (Tc-Ta). A similar trend was observed in the second year. In both years, by increase in mean temperature from June to August, Tc-Ta differential increased and the highest monthly average value of CWSI for all treatments was obtained in August. By enhancing water stress, the color grading score decreased sharply (from 6 to 3) and stayed constant (2) for August and September. Also, a negative relationship was observed between CWSI and dry matter production (R² = 0.88**) and color quality (R² = 0.94**). It was concluded that mild water stress (75% FC) with mean seasonal CWSI being ranged about 0.198 to 0.294, without any loss in visual color quality might be the best irrigation regime for bur clover production.     

基于CWSI及干旱稀遇程度的农业干旱指数构建及应用

土壤湿度降低会使作物生长受到水分胁迫,严重时发生农业干旱,对粮食安全造成不利影响,准确识别和有效监测农业干旱具有重要的现实意义。前人研究中,通常仅根据当前水分亏缺程度识别干旱事件,而不考虑其稀遇特征。该文基于蒸散发构建了综合考虑当前水分亏缺程度和干旱事件稀遇程度的农业干旱指数IEDI(integrated evapotranspirationdeficitindex),并基于该指数分析了中国东北3省2000-2014年农业干旱演变规律,探讨了气象要素对农业干旱以及农业干旱发生时段对粮食产量的影响。结果表明:1)与仅考虑水分亏缺程度的指标相比,综合考虑干旱稀遇程度的IEDI能更加有效地识别干旱年际差异,历史干旱事件、旱灾成灾面积和粮食产量验证了该指数的合理性;2)东北三省旱灾成灾面积与IEDI的相关系数均大于0.75,其中,吉林省最大,为0.88;粮食产量与IEDI的相关系数均大于0.60,其中,辽宁省最大,为0.78;3)吉林西部、辽宁西部易发生严重农业干旱,对气象干旱敏感程度高;4)当干旱发生的起始月份固定时,随干旱持续时间增加,干旱指数与产量的相关性先增强后减弱;当干旱持续时间固定时,干旱指数与产量的相关性与干旱发生的起始月份显著相关。总之,结合了干旱事件稀遇程度的指数可以有效识别农业干旱,为农业干旱监测提供了合理依据。     

基于冠层温度的菜心缺水指数模型初步试验研究

以柳叶菜心为研究对象，测试了不同干旱条件下的土壤含水量、空气温湿度和冠层温度等参数，确定了作物缺水指数经验模型的参数，并针对太阳辐射强度对模型做了改进。研制了蔬菜旱情检测系统，利用红外测温仪、土壤含水量传感器等，可以实时测得田间作物的水分亏缺状态，为同类研究提供了测试手段和数据分析方法。