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基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。 相似文献
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基于贝叶斯最大熵和多源数据的作物需水量空间预测 总被引:1,自引:3,他引:1
作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。 相似文献
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科学合理地确定适宜的试验小区规格,对于经济、高效地获取具有较高精度和代表性的试验数据具有重要现实意义.该研究以确定滴灌条件下适宜的试验小区规格为目标,采用幂函数建立土壤含水率方差与不同小区面积之间的相关关系,计算土壤水分异质性指数以表征试验小区内土壤含水率的相关程度;利用土壤含水率异质性指数,采用Hatheway法确定小麦滴灌试验小区适宜的面积和重复数;根据不同方向上土壤含水率异质性指数研究形状对试验结果的影响,确定试验小区适宜的长宽比.结果表明:增大试验小区面积可以提高试验数据的准确性,但不同面积区间数据离散程度的降低幅度变化较大:面积由1 m2增大到50~100 m2,灌水定额30 mm处理田块间土壤含水率方差降低77.4%~82.6%,灌水定额45 mm处理降低78.6%~83.7%,面积从100 m2增加到500 m2,方差降低幅度显著变小,灌水定额30 mm处理降低17.4%,灌水定额45 mm处理降低16.3%;增加试验重复数可以增加试验对处理间土壤含水率差异的区分能力,试验小区面积在50~100 m2时,重复数由2增加到3能检测出的处理间土壤含水率差异由23.2%~26.5%提高到13.1%~15.0%,表明增加试验重复数可以检测出试验处理间更小的土壤含水率差异,提高试验精度.通过研究滴灌试验小区土壤水分异质性指数与滴灌试验小区规格之间的关系,综合考虑试验精度、代表性和田间实际操作得出以下结论:若试验为高、低水2处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为50 m2,可在80%的概率下检测出15%的真实差异;若试验为高、中、低3处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为100 m2,可在80%的概率下检测出12%的真实差异.滴灌试验小区适宜的形状为沿滴灌带方向布设的长方形,长宽比在1:1到5:1之间可使试验小区所得数据更具代表性. 相似文献
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节水灌溉管理与决策支持系统 总被引:4,自引:3,他引:1
基于灌区灌溉用水过程的复杂性和实时性,研制了节水灌溉管理与决策支持系统软件。系统根据采集到的气象、土壤水分、作物、水资源状况等信息,运用作物系数法进行作物需水量的计算,根据土壤墒情决策模型,作出灌溉预报,确定精确的灌溉时间和最佳灌溉水量,利用决策结果对灌溉设备进行自动控制与监测,从而达到高效、节水的目的。该系统不仅具有数据录入、编辑、查询、统计、输出等信息处理功能,而且能够根据采集到的信息为灌区管理和用水户提供灌溉优选和水资源优化分配的决策支持,制定精细灌溉的作业方案。该系统立足田间,面向农户,可以为用户提供节水灌溉模式咨询、具体方案优选、指导灌区优化灌溉等功能,具有较强的推广应用价值。 相似文献
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基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型 总被引:2,自引:0,他引:2
【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。 相似文献
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不同水分状况下化控对棉株蕾铃数和产量品质的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
采用桶栽试验,研究不同水分状况下喷施2种植物生长调节剂——艾氟迪(AFD)和缩节胺(DPC)对棉花蕾铃数量、叶片叶绿素相对含量、籽棉产量、纤维品质的影响。结果表明,在本试验条件下,土壤含水量的高低是决定籽棉产量的重要因素,水分高则产量高。喷施调节剂后棉株叶绿素含量明显高于未喷施处理。喷施DPC对棉株蕾铃生长影响较小,土壤含水量较高时喷施DPC可使棉花增产,但纤维品质下降。喷施AFD对棉株蕾铃生长影响较大,使棉蕾铃数在生育期内的变化从大幅升降趋势变为先升后降的平缓趋势或缓慢上升趋势,对棉蕾开花成铃有显著促进作用,但抑制了新蕾生成,使得伏前桃产量明显增加,秋桃产量大幅下降,导致籽棉产量减少,棉花纤维品质略微改善。 相似文献
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黄淮海地区冬小麦种植北界时空演变及未来趋势分析 总被引:2,自引:1,他引:2
为探索黄淮海地区冬小麦种植北界的变化规律,该文基于黄淮海及周边地区94个气象站1961—2017年逐日气象数据和代表性浓度路径(representative concentration pathways,RCPs)RCP4.5、RCP8.5情景下2011—2100年逐日温度数据,采用5个气候指标对黄淮海地区冬小麦种植北界进行分析。主要结论如下:1961—1970年黄淮海地区冬小麦种植北界主要分布于天津—河北霸州—保定—石家庄—邢台—山西临汾一线;1971—1980年,该线在河北境内北移约65 km,在山西境内北移约40 km;与1971—1980年相比,1981—1990年北界变化较小,仅在河北唐山附近略南移,山西运城附近略北移;与1981—1990年相比,1991—2000年北界变化较大,尤以山西地区为最,将原本的正弦线趋势压缩为平滑抛物线趋势,临汾附近南移,阳城附近北移;相较于1991—2000年,2001—2010年北界略北移;相较于2001—2010年,2011—2017年北界呈南移现象。未来RCP4.5情景下,2011—2040年冬小麦种植北界主要分布在河北乐亭—唐山—北京—河北保定—石家庄—邢台—山西榆社—临汾一线;2041—2070年该线在河北境内北移至秦皇岛,山西境内北移至介休;与2041—2070年相比,2071—2100年北界在河北境内趋于稳定,在山西境内北移至太原北部。RCP8.5情景下,冬小麦种植北界变化较大:2011—2040年北界位于河北秦皇岛—唐山—北京—河北保定—石家庄—山西临汾一线;2041—2070年,该线在河北境内北移至遵化、青龙附近,在山西境内北移至兴县、太原附近;2071—2100年,北界北移至河北承德—丰宁—张家口—怀来—保定—山西原平—五寨—河曲一带。此外,与RCP8.5相比,RCP4.5情景下黄淮海地区冬小麦种植北界变化趋势较小。该研究可为黄淮海地区冬小麦种植敏感性地带适应气候变化提供理论依据和技术支撑。 相似文献
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未来主要气候情景下黄淮海地区参考作物蒸散量时空分布 总被引:2,自引:4,他引:2
探索未来主要气候情景下参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0)的时空分布可为农业水资源科学配置,科学应对气候变化对农业生产的影响提供基础数据支撑。该文利用黄淮海及周围88个站点1961-2010年逐日气象数据,Penman-Monteith公式估算的ET0为因变量,采用非线性回归分析方法对Hargreaves公式进行参数属地化订正,基于1961-2005年温度日序列,利用统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)以及大气环流模型(general circulation models,GCMs)中加拿大地球系统模式(the second generation of Canadian Earth System Model,Can ESM2)得到代表性浓度(representative concentration pathways,RCPs)4.5和8.5两种排放情景下2010-2100年温度日序列,通过率定的Hargreaves公式预测黄淮海地区ET0,并采用普通克里格(ordinary Kriging)方法进行空间化处理。结果表明:率定后的Hargreaves公式与Penman-Monteith公式的相关指数波动范围为0.65~0.85,平均值为0.80,SDSM模拟的最低温度、最高温度率定期和验证期的确定性系数都在0.95以上;未来两种气候情景下,黄淮海地区ET0整体上均呈增加趋势;RCP4.5情景下ET0从河北与山东、河南交界处形成的"勺"状向周围逐渐减小,在河北唐山与乐亭、江苏东台、河南驻马店附近达到最小值;RCP8.5情景下黄淮海地区2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)ET0的空间分布和RCP4.5非常相似,但2080 s(2071-2100年)ET0的空间分布差异较大,最高值主要分布在山东惠民县附近、河南新乡附近、安徽蚌阜和江苏盱眙附近。如不采取科学的应对措施,未来ET0的增加,可能会进一步加剧该区水资源短缺程度,该研究可为黄淮海地区水资源的优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。 相似文献