CERES 小麦模式中土壤水分平衡的计算方法

CERES 系列模式,包括玉米、小麦、水稻、花生等十余种作物,是目前世界上比较完善的作物生长模拟模式,在产量预测、风险分析和研究气候变化对农业生产的影响等方面,已得到广泛应用。我国许多单位也陆续引入了此模式,并开展了一些分析、验证和应用。整个模式主要包括三部分:土壤水分平衡、养分(氮)平衡和作物生长发育过程。作者在查阅有关资料和剖析原始计算程序的基础上,得到了 CERES 小麦模式中土壤水分平衡计算的基本过程,并将其独立化进行了运行和验证。     

中国农业气象模式(CAMM1.0)构建与应用

为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式,基于国外作物生长模拟方法,通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新,建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0,CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式,利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式,通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式;自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台,主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造,便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好,但对土壤水分变化过程的拟合略差,模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。     

玉米生育模拟模式区域应用研究之水分利用子模式

应用ＳＰＡＣ系统水分循环原理,建立了适合玉米生育的水分利用子模式;利用该模式模拟分析了辽宁省海城市、昌图县、阜新蒙古族自治县３ 地区的土壤水分动态变化过程、农田蒸发和蒸腾过程,并结合作物生物学特性建立了水分胁迫对作物生理过程的影响函数。经计算,该模式模拟结果（ 除个别期次外） 的相对误差范围海城为０．１３％ ～３４．９％ ,昌图为０ ．４４％ ～３２ ．５ ％ ,阜新为２．６％ ～２６．１％ 。     

农田土壤水分实用模式初探

根据土壤水分运动方程建立了旱地农田土壤水分动态数值模拟模式，该模式利用作的发育期和一些参数估算作物根系深度和相对根密度垂直分布动态变化，避免过去对根系进行的困难，增强了模式的应用性能。通过参数敏感性检验和模式应用效果分析表明，该模式可用于干旱、半干旱气候区农田土壤水分预测，为分析作物水分利用和确定农田灌溉量提供科学依据。模式所需的输入为初始土壤含水量、土壤物理常数、作和播种期、逐日平均气温、相地湿     

玉米生充模拟模式区域应用研究之水分利用子模式

应用ＳＰＡＣ系统水分循环原理,建立了适合玉米生育的水分利用子模式;利用该模式模拟分析了辽宁省海城市、昌图县、阜新蒙古族自治县３地区的土壤水分动态变化过程、农田蒸发和蒸腾过程,并结合作物生物学特性建立了水分胁迫对作物生物过程的影响函数。经计算,该模式模拟结果（除个别期次外）的相对误差范围海城为０．１３％～３４．９％,昌图为０．４４％～３２．５％,阜新为２．６％～２６．１％。     

咸阳周陵旱塬土壤水分变化特点

咸阳周陵旱塬土壤水分变化特点杨必仁（咸阳市气象局咸阳·７１２０００）在土壤水分平衡式中平衡项Ｑ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｐ一（Ｈ＋Ｅ＋Ｆ＋Ｂ），收入项Ｒ（降水量）、Ｇ（毛管水）、Ｐ（灌溉量）；支出项Ｈ（作物蒸腾耗水量）、Ｅ（土壤蒸发量）、Ｆ（径流量）、Ｂ（土壤水分贮...     

黄淮平原农业干旱预警系统研究

采用区域气候模式与土壤水分模型相结合的技术,建立黄淮平原农业干旱预警系统。系统的气候模式采用NCAR的区域气候模式(RegCM2),为土壤水分模型提供所需的气象要素场数值预报。土壤水分模型采用适合于黄淮平原冬小麦、夏玉米等作物的土壤水分平衡方程。试运行结果表明,利用区域气候模式和土壤水分模型构建的区域性土壤水分模型,土壤水分预报的平均相对误差在15%以下,可以较好地模拟出土壤水分变化和干旱分布状况,可用于土壤水分预报和干旱监测。     

EPIC模式模拟作物对当前气侯CO_2条件反应的效果

用于预测气候变化对作物生产影响的模拟模型，必须首先能如描述任一特定地区的作物生产实况．本文将作物生产力的蚀损生产力计算者模式（ＥＰＩＣ）所模拟的密苏里（Ｍｉｓｓｏｕｒｉｌｏｕａ）─—内布拉斯加（Ｎｅｂｒａｓｋａ）─—堪萨斯（Ｋａｎｓａｓ）（ＭＩＮＫ）地区１９５１～１９８０年间的作物产量与美国农业部的“县级产量估计”数据（１９８４～１９８７年平均）、各典型农场的专家评估以及文献中报告的农学试验结果相比较，发现虽然有一些出入较大，但大多数ＥＰＩＣ模拟产量均在ＵＳＤＡ（美国农业部）报告的产量以及专家估计产量值的±２０％误差范围内．ＥＰＩＣ模拟的作物产量、蒸散量、水分利用率均在试验结果范围内．要求模拟结果与观测到的作物行为完全一致是不可能的，也没有必要．我们有充足的理由证明ＥＰＩＣ模式用于模拟气候变化对作物的影响是合理的．     

甘肃西峰冬小麦土壤水分动态及其对作物产量影响

本文利用甘肃省西峰市农业气象试验站非灌溉地冬小麦田间土壤水分资料、气候资料,分析了不同年型农田土壤水分的时空变化特征,从土壤水分平衡方程出发,讨论了冬小麦返青至成熟期间降水量、作物耗水量、渗漏量和土壤储水量变化各平衡分量的动态变化及其相互关系。对冬小麦产量与不同作物发育期的作物耗水量之间进行相关普查,结果表明影响小麦产量最显著的时段是拔节～孕穗期。分别运用物理统计和经验统计方法建立了冬小麦产量与作物耗水量的关系模型,认为后者模拟效果较好。     

渭北旱原不同供水条件下的蒸散量

１充分供水条件下的蒸散量充分供水条件下的蒸散量ＥＴｍ_0为：ＥＴｍ_0＝Ｋ_c·ＥＴ_0（１）式中Ｋ_c为作物系数;ＥＴ_0为标准蒸散量。1.1作物系数Ｋ_c的求算由于作物类型和土壤水分状况与参照面的不同,从而使作物的实际蒸散与标准蒸散有较大的差异。故把某一时段作物的实际蒸散与标准蒸散之比称为作物系数。即Ｋ_c=ＥＴｍ_0／ＥＴ_0（2）式中ＥＴｍ_0为作物实际蒸散量。鉴于ＥＴｍ_0通常是在充分供水条件下测得的。如果考虑到土壤水分不足的限制,所以也可以把Ｋ_c看作相对蒸散。不同生育期作物系数的求算为Ｋ;一ＥＴ－。;／ＥＴ。;…     

基于概念模型的麦田土壤水分动态模拟研究

农田土壤水分模拟是农业用水管理的重要依据。以根区土体水量平衡方程为依据,考虑根区下界面水分通量,构建了农田土壤水分变化模拟模型,该模型由作物蒸散量模型、根区下界面水分通量模型以及水量平衡方程等组成。采用山西水利职业技术学院试验基地2007年和2008年2个年度冬小麦试验资料,确定了模型参数。结果表明,土壤储水量模拟计算值与实测值有较好的一致性,其相关系数达到0.9555;F检验结果达到极显著水平,所建立的麦田土壤水分动态模型可用于作物蒸散量、根区下界面水分通量和田间土壤水分的模拟计算;计算精度平均达到3%～11%。表明该模型可较好地描述农田士壤水分转化过程。     

利用GLDAS资料分析黄土高原半干旱区土壤湿度对气候变化的响应

利用GLDAS资料分析了1948~2010年黄土高原半干旱区气温、降水和土壤湿度的变化趋势,并重点讨论了气温和降水对土壤湿度的影响和相对贡献。结果表明:近60 a来黄土高原半干旱区整体呈现暖干化趋势,增温速率明显高于全球平均增温速率;不同深度的土壤湿度的长期变化均呈减小趋势,且年际间变化明显。不同深度的土壤湿度和气温呈负相关关系,并随着土壤加深,两者的相关性加强;土壤湿度和降水则呈正相关关系,相关关系最大出现在表层土壤。通过分析气温和降水在不同季节对土壤湿度的相对贡献发现,春季和冬季气温对土壤湿度的相对贡献较降水显著,秋季恰好相反,夏季气温和降水对土壤湿度的相对贡献大小相当。对比不同深度层降水、气温对土壤湿度的相对贡献得出,降水对浅层土壤湿度有显著作用,而气温对深层土壤湿度的作用更明显。     

利用时域反射仪测定的土壤水分估算农田蒸散量

简要介绍了时域反射仪（TDR）测定土壤含水量的原理和方法,根据TDR实测的土壤水分和农田水量平衡原理,估算了冬小麦生育期内不同供水条件下的农田蒸散量,探讨了TDR探针不同埋设方式对测定土体贮水量以及对估算的农田蒸散量的影响,根据充分供水区测定的最大可能蒸散量、非充分供水区的实际蒸散量,以及用气象资料计算的参考作物蒸散量,分别计算了冬小麦生育期内的作物系物Kc和土壤水分胁迫系数Ks。     

几种农业防旱措施及其集成的试验研究

通过 1 997～ 1 999年在河北省衡水半干旱地区对冬小麦进行耕作、覆盖、底墒和补水灌溉等综合应变防御技术田间试验研究 ,在拔节期以有限水分胁迫效益指标 ( 55% )为依据 ,制定出脯氨酸含量大于 0 .30 g/ 1 0 0 g为小麦受旱的生化指标 ;选取土壤水分、叶面积系数、生物量、补水量、水分利用效率等小麦受旱程度的特征量进行综合分析 ,得出了平均每实施一项抗旱技术 ,可使小麦增产 4.3% ,以深松 覆盖 足墒综合配套技术增产效果最明显 ,可增产 2 7.0 % ,水分利用效率达到 2 0 .1 kg/ ( mm· hm2 ) ,其次是深松 覆盖 欠墒综合配套技术     

AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地样区的精度验证

AMSR-E土壤湿度产品已逐渐应用于气象,农业等各个领域,对土壤湿度的研究,特别是干旱半干旱地区,有着重要的科研和现实意义.为了验证AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地的适用性,利用锡林浩特草地野外实验,在3 km×3km范围内,与同经纬度地面9个点的2 cm土壤体积含水量数据作产品精度验证.通过与降水量的比较,验证了AMSR-E土壤湿度产品的可靠性,通过与地面实测值的比较,验证结果表明,AMSR-E反演的平均土壤体积含水量与地面实测平均土壤体积含水量分别为13.3%和11.8%,两者土壤体积含水量的RMSE为3.7%.     

Prairie agroclimate boundary‐layer model: A simulation of the atmosphere/crop‐soil interface

Abstract

This paper describes a 1‐D agroclimatic model of the atmosphere/crop‐soil interface. Vertical profiles of wind, potential temperature and water vapour are constructed twice daily for the overnight‐low and maximum temperature times by combining 1200 and 0000 UTC upper‐air standard‐level grid‐point data with climatological observations. The vertical structure of the atmospheric boundary layer has a surface constant‐flux layer that is usually topped by a mixed layer by day but not at night. The crop‐soil boundary layer consists of a shallow top‐zone and a growing root‐zone. Vegetation cover and root depth depend upon crop type and phenological stage. Water‐balance accounting tracks the moisture contents of both the top‐ and root‐zones. Evapotranspiration or the vertical flux of water vapour in the atmospheric boundary layer is tied to the evolution of the crop‐soil boundary layer.

The model was calibrated using field data from the Regional Evaporation Study's primary site in an agricultural area of central Saskatchewan. The evolution of 1991's wheat‐soil boundary layer from the crop's heading to ripe stages was then successfully simulated at two additional sites in the same geographical area.     

黄土高原半干旱区夏季晴天陆面特征模拟与观测对比分析

以甘肃定西为例,利用中尺度模式MM5模拟了黄土高原半干旱区夏季晴人的陆面特征,并与观测资料进行对比分析。结果表明,对气温、土壤热通量、辐射、感热通量的模拟结果与观测比较一致,而对比湿、地表温度、潜热通量的模拟结果与观测偏差稍大。夏季晴天,定西地区的地表温度日最高值出现时间较13最高气温出现时间早了3h,但两者日最低值出现时间相同;10cm深度处的土壤温度存在明显的日变化,而40、80cm深度处无明显的日变化;空气湿度较低,夜晚比湿的变化与露水的凝结量变化时间一致;土壤热通量呈典型的单峰型日变化特征,日最大值出现在13：00,与太阳短波辐射与地表反射辐射日最大值出现的时间相同;在半干旱区感热通量明显大于潜热通量,热通量以感热通量为主;边界层高度最高可达到2100m左右,比干旱区敦煌的低1000m左右。     

Impacts of extreme weather on wheat and maize in France: evaluating regional crop simulations against observed data

Extreme weather conditions can strongly affect agricultural production, with negative impacts that can at times be detected at regional scales. In France, crop yields were greatly influenced by drought and heat stress in 2003 and by extremely wet conditions in 2007. Reported regional maize and wheat yields where historically low in 2003; in 2007 wheat yields were lower and maize yields higher than long-term averages. An analysis with a spatial version (10?×?10?km) of the EPIC crop model was tested with regards to regional crop yield anomalies of wheat and maize resulting from extreme weather events in France in 2003 and 2007, by comparing simulated results against reported regional crops statistics, as well as using remotely sensed soil moisture data. Causal relations between soil moisture and crop yields were specifically analyzed. Remotely sensed (AMSR-E) JJA soil moisture correlated significantly with reported regional crop yield for 2002–2007. The spatial correlation between JJA soil moisture and wheat yield anomalies was positive in dry 2003 and negative in wet 2007. Biweekly soil moisture data correlated positively with wheat yield anomalies from the first half of June until the second half of July in 2003. In 2007, the relation was negative the first half of June until the second half of August. EPIC reproduced observed soil dynamics well, and it reproduced the negative wheat and maize yield anomalies of the 2003 heat wave and drought, as well as the positive maize yield anomalies in wet 2007. However, it did not reproduce the negative wheat yield anomalies due to excessive rains and wetness in 2007. Results indicated that EPIC, in line with other crop models widely used at regional level in climate change studies, is capable of capturing the negative impacts of droughts on crop yields, while it fails to reproduce negative impacts of heavy rain and excessively wet conditions on wheat yield, due to poor representations of critical factors affecting plant growth and management. Given that extreme weather events are expected to increase in frequency and perhaps severity in coming decades, improved model representation of crop damage due to extreme events is warranted in order to better quantify future climate change impacts and inform appropriate adaptation responses.     

华北平原冬小麦根系在土壤中的分布研究

小麦根系在土壤中的分布是准确量化植被与气候相互作用不可缺少的参数,也是小麦生产的科学管理和节水农业发展的重要科学依据。利用中国气象局固城生态环境与农业气象试验站大型根系观测系统,观测冬小麦“济麦-22”的根系参数,对根长、根长密度、根重密度和根系粗度在土壤中的垂直分布进行分析。结果表明：垂直方向上,冬小麦的根量（根长和根干重）随土壤深度增加呈减少分布。重旱、轻中旱、适宜和偏湿4种处理的根长垂直分布与自然对照的相关系数分别为0.91、0.29、0.90和0.86,其中重旱与自然对照的相关性最好,轻中旱较差。土壤水分可以影响冬小麦根系的生长。土壤水分充足时,有利于根系生长,使表层根系量增多,根干物质量增加;土壤水分亏缺时,则相反。轻度干旱有利于中下层根系的延伸生长。冬小麦的根长密度与根重密度的相关系数呈显著的正相关,根系粗度随土壤深度的增加减少。