土壤湿度对小麦出苗及幼苗生长的影响

土壤水分不适能显著影响小麦出苗及幼苗生长，表现为显著降低出苗率，减少单位面积的苗数；同时显著影响幼苗单株生长，表现为干重、叶面积下降。土壤水分不适对小麦群体的影响表现为单位面积的干重和叶面积指数（LAI）下降。采用通径分析衡量了出苗率和单株幼苗生长两因子对群体影响的大小。结果表明：单位面积干重下降主因是单株干重下降，叶面积指数下降主因是出苗率下降。土壤湿度大于17％且小于44％时，对小麦出苗及幼苗生长各项指标的影响幅度一般在20％以内，而低于17％或高于44％的土壤湿度对小麦的影响幅度急剧增加。小麦对土壤水分不适具有一定的适应性反应。     

富裕县农田土壤湿度变化及其对玉米发育期和产量的影响

本文旨在分析黑龙江省富裕县农田土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响,以期为松嫩平原西部玉米生产提供科学参考。以黑龙江省富裕县为研究区域,利用1982—2017年土壤相对湿度资料、1995—2017年玉米发育期资料、玉米产量资料,采用对比分析、相关分析、Mann-Kendall突变检验法,分析土壤相对湿度变化特征,研究土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响。结果表明：富裕县近36 a土壤相对湿度呈增加—减小—增加的趋势。播种期—出苗期、拔节期—抽雄期、乳熟期—成熟期土壤干旱平均每4—6 a一遇,抽雄期—乳熟期每2—3 a一遇,出苗期—拔节期土壤基本无旱。各发育期土壤相对湿度减小的突变年在1987年前后,增加的突变年在2013年前后。20世纪80年代土壤较适宜,干旱轻,90年代土壤相对湿度迅速下降,干旱最重,之后随着年代的推移土壤干旱逐渐减轻。玉米主要发育期中播种期—出苗期、出苗期—拔节期土壤干旱对产量影响较小,拔节期—成熟期是土壤干旱影响产量的主要时期。     

万荣麦田土壤湿度变化及其对产量的影响

通过分析1964—2008年万荣县麦田土壤湿度资料,发现:年平均土壤质量含水率呈0.78%/(10a)速率递减,进入21世纪水分条件较差,特别是冬小麦生育期土壤干旱严重;旬平均土壤湿度基本呈一峰一谷型分布;越冬开始前土壤湿度与越冬开始冬小麦分蘖数呈明显的反相关,春季拔节前和拔节抽穗期的土壤湿度与茎杆重呈较明显的正相关,越冬前和春季拔节前的土壤湿度与有效茎数呈明显正相关;越冬前及春季拔节前土壤湿度与全县冬小麦气象产量呈明显的正相关,扬花灌浆期土壤湿度与观测地段的气象产量呈一定的反相关。     

黑龙江省土壤湿度对玉米产量的影响研究

本文利用黑龙江省1984-2007年的气象、土壤湿度和产量资料,采用EOF和SVD等统计方法初步分析了土壤湿度与玉米产量的关系,得出结论:黑龙江省西部地区、中部地区、东部地区玉米单产与土壤湿度年际变化趋势基本一致,黑龙江省大部分地区的玉米产量比较稳定.但各区域受关键时段降水量差异的影响,各区域土壤湿度对玉米产量影响存在差异.西部地区8月上旬-中旬土壤湿度和玉米单产相关最显著,中部地区6月中旬土壤湿度和玉米单产相关最显著,东部地区8月上旬土壤湿度和玉米单产相关最显著.     

郑州市夏玉米生长季土壤水分变化特征分析

利用线性趋势估计、Mann—Kendall检验等方法对1981—2010年郑州市夏玉米生育期内土壤湿度的年际及垂直变化特征进行了分析,结果表明：近30a来郑州地区夏玉米生长季土壤水分呈显著的下降趋势,0—40cm、40—100am下降速率分别为-3．34％／10a和-5．94％／10a;0—40em在1986年形成一个突变点,40一100CIYI在1998年形成一个突变点,突变点后土壤湿度下降明显;夏玉米生育期内,土壤湿度随生育进程的推进不断增加,到乳熟期后维持在较高水平,同一生育阶段由浅及深各层土壤湿度变异系数逐步减小;各层次土壤湿度的垂直分布基本呈现上干下湿的状态,各生育阶段各层土壤湿度多表现为乳熟期的〉抽雄期的〉拔节期的〉出苗期的。     

青藏高原土壤湿度的变化特征及其对中国东部降水影响的研究进展

青藏高原土壤湿度受积雪与冻土的共同影响,能够记忆长时间的陆面干湿过程,是气候变化的重要因子,对随后的中国东部降水有预测意义。由于高原观测站点稀少,土壤湿度观测资料匮乏,致使现有相关研究大多是基于再分析资料、模式资料和卫星遥感资料(统称替代资料)进行的,且所得结论既有差异,也存在不确定性。因此本文首先综述了各种土壤湿度替代资料的适用性对比研究,进而讨论了青藏高原地区土壤湿度的变化特征及其对我国东部气候的影响。现有研究表明:1)资料对比研究指出,现有的各种替代资料对高原土壤湿度存在明显的高估或低估现象,且评估结论受评估指标和插值方法不同的影响。相对而言,SSM/I和风云3B的土壤湿度产品与实际观测资料相关性较好。2)高原土壤湿度具有多时间尺度变化特征和空间非均匀性,在年变化上具有显著的融冻特征,年代际变化趋势和年际特征呈现显著的区域性差异。SSM/I资料表明春季高原主体土壤湿度的年代际变化趋势呈现为增加的特征,与高原的增暖相一致;年际变率存在东、西两个高值区,与其相关的潜热、感热通量能共同激发遥相关波列影响我国长江流域降水;同时高原土壤湿度在垂直方向上具有一致性,在空间分布上具有南部边缘最大、由东南向西北递减的特征。3)前人对高原土壤湿度影响中国东部降水的结论各有不同,其可能原因之一是采用的替代资料及其适用性不同,其二是模式试验中忽略土壤湿度的空间差异性而带来的误差等。相关问题需要进一步深入研究。     

青藏高原春末土壤湿度对初夏降水的影响

为了研究青藏高原(简称高原)春末(5月)土壤湿度与初夏(6月)降水的关系,利用1979-2019年ERA-Interim土壤湿度月平均资料和同时段高原109站观测降水资料,分析了高原春季土壤湿度与汛期(5-9月)降水之间的关系.结果 表明:春末表层(0～28 cm)土壤湿度与高原初夏降水呈显著的正相关,在空间上土壤湿度...     

内蒙古地区下垫面变化对土壤湿度数值模拟的影响

利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-new）、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-clcv）、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5（CLM-snss）和基于原始下垫面数据的CLM3.5（CLM-ctl）,对内蒙古地区2011～2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明:相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。     

中国土壤湿度的垂直变化特征

使用中国 57个站 1981～ 2 0 0 0年 0～ 10 0cm的土壤湿度资料 ,逐站进行了垂直方向土壤湿度的诊断分析 ,根据湿度的垂直分布形态归纳为 3种主要类型 :夏季均匀型、急剧变化型和季节差异型 ;分析土壤湿度的年际变化发现 :多数测站湿度的距平符号在垂直方向是一致的 ,变化趋势以长时间持续干和湿以及 3～ 4a振荡周期为主 ;进一步对干和湿期土壤湿度和降水量进行合成 ,发现湿期和干期的土壤湿度垂直分布多数情况下保持了气候态的基本特征 ,湿期减干期的土壤湿度差与降水差有很好的对应关系     

青藏高原东部土壤湿度变化及其与西南地区降水的关系

利用1992—2012年青藏高原东部地区21个站点的土壤湿度旬值数据资料及对应的年份21个站点的降水逐年、月资料,分析了高原东部土壤湿度、西南降水的时空特征及其关系。结果表明:(1)高原东部近21年年均土壤湿度大致分布为南多北少,其中,春秋两季土壤湿度在九十年代均呈下降趋势,在2001年以后则呈上升趋势;(2)青藏高原东部土壤湿度与西南地区降水量间的相关系数互有正负,可能是土壤湿度对降水的响应具有一定的滞后性造成的;(3)玛曲地区土壤湿度的年际振荡较明显,呈多波动分布,年与季的土壤湿度与降水量呈正相关。     

土壤水分条件对冬小麦生长发育及产量构成影响研究

通过2011-2013年中国气象局固城生态环境与农业气象试验站冬小麦种植试验,利用冬小麦不同生育期土壤湿度、根长密度、株高、绿叶面积和产量等资料,研究不同土壤水分条件对河北固城冬小麦生长发育和产量构成的影响。结果表明：2011-2012年固城站冬小麦0-50 cm土壤相对湿度>50%为冬小麦适宜土壤湿度。2012-2013年固城站冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度<55%时,尽管80-120 cm土壤相对湿度为55%-80%,但冬小麦根系和产量构成要素均较小。冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时,冬小麦根系总量最多,则冬小麦生长发育最好,产量构成要素均较好,总产量最高。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度<55%时,冬小麦根系总量最小,且根系集中分布的深度也较浅,总产量最小。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度>80%时,冬小麦根系总量较多,但总体产量比0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时低。     

播种期水分胁迫及补水对玉米出苗率的影响

为探究玉米播种期水分胁迫及补水对玉米出苗率的影响,利用盆栽方式在玉米播种—出苗期开展水分胁迫及复水控制对比试验,分析播种日土壤相对湿度、播种后补水时间和补水量对辽西地区玉米出苗的影响。结果表明:玉米出苗率随播种日土壤相对湿度的降低,干旱持续时间的增加和补水量的减少而减小。播种后无补水,当播种日土壤相对湿度w_播种为60%—70%时,出苗率达100%; w_播种为50%—55%时,出苗率达66. 7—77. 8%; w_播种为30%—45%时,出苗率为0。w_播种为35%—45%时,持续5—20 d干旱,补水20 mm,出苗率为66. 7%—100%,较补水10 mm的出苗率为0%—77. 8%。w_播种为35%—45%时,需在10—20 d内补水,所需补水量随补水时土壤相对湿度的减小而增加。研究结果可为春旱频发地区确定玉米播种后最迟补水时间和补水量下限提供有效的技术参考。     

中国夏季气温对东亚土壤湿度异常响应的统计评估

基于欧亚夏季土壤湿度变化特征及其与中国夏季气温的相关分析,选取东亚地区作为土壤湿度异常影响中国夏季气温的陆面关键区,采用广义平衡反馈分析方法(GEFA)探讨了我国夏季气温对东亚地区土壤湿度异常的可能响应,并初步讨论了相关的物理过程。结果表明:中国夏季气温与东亚地区初夏和同期的土壤湿度异常具有密切的联系;进一步分析表明,夏季气温距平场对土壤湿度第一模态的响应最显著:当东亚中纬度及我国东部地区土壤湿度异常偏干时,夏季气温表现为一致增暖;而土壤湿度第二模态对长江流域至我国西部地区的气温有较弱的强迫作用;气温对第三模态的响应主要表现为华南地区的显著降温。并以对气温影响最为显著的土壤湿度异常第一模态为例,初步探讨了气温对土壤湿度异常响应的可能物理过程。当贝加尔湖以南以及我国东部的土壤偏干时,地表异常加热容易引起我国北方高层大气出现明显正异常和低层的反气旋性异常环流,上述环流异常容易导致温度偏高,同时不利于该区域降水的发生,进而导致土壤湿度偏低,上述正反馈机制可能是该区域土壤湿度与大气之间联系的一种可能途径。     

基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验

本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。     

江苏省自动土壤水分观测与人工观测对比分析及应用

利用2010年江苏省20个土壤水分站的自动站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测的对比差值、相关系数和各自的方差等.结果表明:人工观测值平均高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,相关性最好.随着土壤深度的加深,人工与自动观测对比差值增大,相关性减小,在出现强降水时尤为明显.在有效降水较少时,各层人工观测方差均明显大于自动站观测.自动站观测方差在浅层为最大,随深度的加深而明显降低,因为受降水影响很小,而表现比较稳定.人工观测却受降水影响相对较大,方差平均值在各层表现波动均较大,在较深层波动更明显.最后通过多元线性回归方法,以六合站为例初步建立了土壤干旱预报模型并检验其预报能力.     

东北地区夏季旬土壤水分推算模型的初步探讨

利用东北地区1993—2009年6—8月旬土壤湿度资料,首先采用CAST聚类法对该区域土壤湿度进行气候分区,再以土壤水量平衡原理为依据,在考虑有物理意义的影响因子基础上,分别对每个分区建立统计回归模型,并验证模型的适用性。结果表明:模拟精度在78.8%～88.2%之间,该模型对于东北地区夏季的旬土壤湿度具有一定的推算能力,可以作为一种可应用的模拟方法。     

土壤湿度年际异常对中国春、夏季气候模拟的影响

基于NCAR大气模式CAM3.1模式,设计了有、无土壤湿度年际异常两组试验对中国区域近40a(1961-2000年)气候进行了模拟。从气候态和年际变率的角度,通过分析两组试验的差值场来探讨土壤湿度年际异常对气候模拟的影响,并初步探讨了影响的可能机制。结果表明:模式模拟的温度和降水对土壤湿度的年际异常非常敏感,土壤湿度的年际变化对中国春夏季气候及其年际变率均有显著影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,模式模拟的春夏季平均温度、最高温度、最低温度在我国大范围内降低,春夏季降水在东部大部分地区明显减少,西部增加。而模式模拟的春夏季温度、降水年际变率在中国大部分地区减弱。但当考虑土壤湿度的年际变化,则能在一定程度上提高模式对气候年际变率的模拟能力。在进一步分析表明土壤湿度年际异常时,主要通过改变地表能量通量和环流场,对温度、降水产生影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,地表净辐射通量减少,地表温度降低,感热通量减少。感热通量差值场的空间变化和温度差值场的空间变化一致,感热通量对温度有一定影响。而潜热通量差值场的空间变化和降水的差值场的空间变化一致,可见降水受地表潜热通量的影响。土壤湿度年际异常引起的环流场的变化也是导致气候变化的原因之一,地表能量和环流场年际变率的改变对春夏季气候年际变率存在一定影响。     

三江平原土壤湿度记忆性及其与水热气候条件的关系

利用1982—2020年三江平原19个国家气象观测站土壤湿度及同期降水、气温数据, 基于相关系数和自相关系数统计方法, 分析了黑龙江省三江平原土壤湿度记忆性及与降水、气温之间的关系。结果表明: 春、夏季三江平原土壤湿度记忆时间均在10—40 d, 各层土壤湿度记忆性的空间分布以中间层(10—20 cm)土壤湿度平均记忆时间最长, 呈上下层递减的趋势; 春季三江平原10—20 cm土层土壤湿度的记忆时长平均20 d, 夏季平均17 d; 夏季土壤湿度记忆性强度大于春季, 空间分布以三江平原西部的记忆性较强, 随着土层的增加土壤湿度记忆性有增大的趋势。降水是三江平原土壤湿度主要来源, 受降水和气温协同作用的影响, 夏、秋季土壤湿度与同期降水量、温湿指数均存在显著的正相关关系; 春季土壤湿度与前期秋冬季降水亦呈显著正相关, 与前期温湿指数呈负相关, 前期秋冬季气温的升高会促进土壤的融冻, 从而使当年春季土壤水分增加。     

江苏省土壤湿度观测资料与再分析资料对比分析研究

利用江苏省2010—2015年的60个站点土壤湿度观测资料,对欧洲中心ERA-Interim再分析资料(ERA)和美国宇航局再分析资料(MERRA)的两套土壤湿度数据在江苏地区的可靠性进行了评估。结果表明:相比于ERA再分析资料,MERRA较好地再现出江苏省次表层年平均土壤湿度的空间分布特征,但是两种资料的次表层和深层土壤湿度的数值均小于观测。ERA和MERRA基本都能揭示出江苏省次表层土壤湿度的季节变化特征,但是深层土壤湿度与观测仍有较大差距。在时间演变方面,ERA次表层土壤湿度与站点观测在研究时段内较为接近,EOF分析揭示出1979—2016年江苏省次表层土壤湿度存在区域一致型与南北偶极型两个主要的年代际变率模态。但是对于深层土壤湿度时间演变而言,两种再分析资料都与观测有较大的差距。总体而言,再分析资料的次表层土壤湿度与站点观测较为接近,但是由于再分析资料陆面模式中地下水等影响深层土壤湿度的关键过程刻画较为简单,使得深层土壤湿度与观测有较大的差距。