根据天气预报估算参照腾发量

参照腾发量ET₀的实时预测对实时灌溉预报很重要。通过对普通天气预报信息进行解析,取得可用的合理数据,利用Penman-Monteith方法估算了北京大兴试区近10年逐日参照腾发量,最后与由实测气象数据计算的结果进行了对比分析。结果表明：解析气象因子与实测数据中,日照时数的相关系数为0.99,风速为0.90;t检验值日照时数为376.9042,风速为122.4295,远远大于t分布相应临界值2.576(α＝0.01),表明其可以认为是来自一个近似的总体样本。由日最低气温确定的实际水汽压和由实测相对湿度计算的实际水汽压,二者相关系数达到0.93,t检验值为153.3015。运用天气预报信息计算预测的ET₀与实测数据用Penman-Monteith方法计算的ET₀相比,相关系数达到0.9613,t检验值为209.1194,说明二者具有高度显著的线性相关性。如果日常天气预报准确度能够达到90％以上,用此理论预测参照腾发量将具有较大的参考价值和实际意义。     

双作物系数模型SIMDual_Kc的验证及应用

为了将棵间蒸发与叶面蒸腾有效地分开,该文利用3 a冬小麦的田间实测数据（土壤含水率和实际腾发量）,率定和验证双作物系数模型SIMDual_Kc 在华北地区的适用性,并计算各生育阶段以及整个生育期冬小麦棵间蒸发量占作物腾发量比例。结果表明,模型模拟土壤含水率及实际腾发量的效果均比较好,拟合度较高。模型所模拟的棵间蒸发变化过程趋势明显,与作物生长阶段密切相关,整个生育期棵间蒸发量占作物腾发量比例在17%～22%左右变化,此模型在华北地区具有一定的适用性。     

基于作物水分胁迫指数的表层土壤含水率遥感估算

【目的】探究作物水分胁迫指数(CWSI)与表层土壤含水率的空间分布特征,并分析不同下垫面(葵花、夏玉米、春小麦和甜椒)表层土壤含水率的遥感估算精度。【方法】利用MOD16A2遥感数据和气象数据,结合Penman-Monteith(P-M)模型,基于CWSI反演河套灌区解放闸灌域表层土壤含水率,并对不同下垫面的表层土壤含水率进行验证。【结果】CWSI的空间分布与表层土壤含水率相反,CWSI大的区域,表层土壤含水率小;春小麦下垫面遥感估算的表层土壤含水率效果较好,决定系数(R²)为0.748,其次为葵花,R²为0.357;灌溉次数较多的夏玉米和甜椒的表层土壤含水率估算精度较差,可见基于CWSI的表层土壤含水率遥感估算方法对土壤干旱较为敏感。【结论】基于CWSI的表层土壤含水率遥感估算方法更适用于灌水较少且耐旱作物下垫面的表层土壤含水率估算。     

灌区种植结构时空变化及其与地下水相关性分析

利用数据融合算法(ESTAFM)对Landsat7 ETM+和MODIS影像进行融合,构建了高时空NDVI数据集;结合地面实体作物NDVI变化特征和光谱耦合技术(SMT),提取了解放闸灌域2000—2015年间种植结构空间信息;在此基础上分析了其时空特征变化以及地下水对种植结构调整的制约性。利用2015年实地调查数据对遥感监测结果进行评价,灌域主要作物类型玉米、向日葵、小麦以及套种的纯像元分类精度分别达到了95%、88%、91%和90%,总体精度达到了91%;多年遥感监测结果与历史统计数据相吻合。研究结果表明:玉米和小麦种植面积不断增加,玉米种植面积增加尤为明显,由2000年的0.83万hm2(占灌溉面积的5.80%)增加到2015年的4.02万hm2(占灌溉面积的28.31%);向日葵种植面积由下降变为上升趋势,其种植规模受市场因素主导;因土地流转、农村劳动力的外流以及套种种植模式劳动力成本高,使得农户转向单一作物种植模式,套种模式种植面积逐年下降,由2000年的4.30万hm2(占灌溉面积的30.32%)减少到2015年的0.41万hm2(占灌溉面积的2.91%)。种植结构空间格局与地下水埋深分布相似,其空间的相对差异并未随时间发生明显变化。向日葵在地下水埋深较浅、盐碱化偏高的区域分布集中,玉米、小麦及套种在地下水埋深大、盐碱化偏弱的区域分布集中,反映出向日葵耐盐性更高,更能适应盐碱化程度高的土壤;作物这一空间分布格局不仅受水土环境影响,而且与作物生理特征密切相关。灌区节水改造以来,在净引水量减小的情况下,农田蒸散发量并未减小,而是表现为稳中有升的趋势,这与高耗水作物玉米种植面积逐年增加有直接关系;地下水位整体下降,由1.76 m下降到2.33 m,土壤盐碱化得到改善,表明大型灌区节水续建配套项目实施以来,节水改造对水循环和水土环境起到了积极的影响。