土壤温度和湿度对冬小麦田土壤空气 CO2浓度的影响

通过同步观测耕层土壤空气CO2浓度廓线、土壤温度和土壤含水量,主要研究和讨论了华东地区典型稻麦轮作农田旱地阶段的土壤空气CO2浓度的变化规律,及土壤温度和含水量对它的影响.结果表明:麦田土壤空气CO2浓度与植物生长密切相关.土壤空气CO2浓度受土壤温度的影响较为显著,且深层的相关性要明显大于浅层.观测阶段的麦田土壤含水量介于30%和44%之间,与土壤空气CO2浓度有较好的相关性(相关性R2=0.61,统计显著性p＜0.001).土壤空气CO2浓度与土壤含水量呈正相关性的原因可能是:高土壤含水量导致的低充气孔隙度降低了土壤空气CO2扩散速率,从而导致土壤空气CO2聚积,浓度升高.在0～30 cm土层中,上层土壤气体中的CO2向上垂直扩散要比下层土壤快.土壤温度对土壤空气CO2浓度的影响大于土壤含水量.     

土壤温度对出苗前棉花生长的影响

土壤温度是调节植物生长和发育的一个重要变量。通过实验观测确定棉花出苗前不同土壤温度对根和芽的生长的影响。将棉花种在长300mm,直径50mm圆柱容器内,在土壤温度为20℃、320℃、38℃三种条件下生长192h。数据表明：在32℃时棉苗的根（173mm）和芽（152mm）最长,其次是20℃时（根130mm和芽82mm）,在38℃时棉苗的根（86mm）和芽（50mm）最短。在棉苗生长192h以后,在20℃和38℃条件下的根系长度比在32℃条件下的根系分别短了20％和50％。38℃下棉苗根和芽的长度及干物质量最小。在棉苗生长180h以后,在20℃和38℃条件下的芽长比在32℃条件下的芽长分别短了44％和61％。棉苗在以上3个温度下生长模式相似：开始是线性生长,接着生长速率降低或停止生长。停止生长的时间随温度变化而变化,温度越高生长速率降低越快。土壤温度≥38℃时对出苗不利,因此棉花播种应在苗床土壤温度达到这个温度前完成。此外,在种子中储存的水分和营养物质损耗完之前,苗床应有足够的水分和营养供给种子生长。     

水稻抛秧田小气候特征及其与产量关系的分析

水稻抛秧栽培是近几年兴起的一种新的栽培方式，l992年于洪区试种2．7ha．后经示范推广，到1996年大面积种植7300ha，增产幅度为6．8％。几年种植实践表明，利用此新技术已收到省工、省力和增产节支的效果，为实现水稻生产的高产高效开辟了新途径。为探索水稻抛秧技术的科学依据，在几年种植经验基础上，我们于l995～1996年进行了抛秧田小气候、生育性状及产量效应关系的对比试验。     

基于机器学习的土壤温度预估研究综述

土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤...     

气象条件对藤稔葡萄生长发育的影响

藤稔葡萄属“两高一优”农业。通过引种栽培，表现出结果早、丰产、效益好的特点，其气候适应性也较强，但仍存在着不利气象条件的影响，在栽培中应引起重视。     

气温对大樱桃生长发育的影响

素有“春果第一枝”雅称的大樱桃，其生长发育、产量及果品质量除由地区、果树的品种、健壮的树体等决定外，其外部环境──气温对其影响也至关重要。低温或持续高温，不仅影响到果品的产量，也严重地影响其质量。因此在生产上，要配置亲合力较强的授粉品种、采取保护地栽培措施等，可有效地减少不良气象条件对其生长发育的影响。     

气象因子对金花梨生长发育的影响

通过试验研究,探讨主要气象因子在唐河县的变化规律和对金花梨生长发育的影响,研究金花梨在遭受灾害性天气影响时,采取相应的技术措施,确保金花梨的高产、稳产.     

气象因子对金花梨生长发育的影响

通过试验研究,探讨主要气象因子在唐河县的变化规律和对金花梨生长发育的影响,研究金花梨在遭受灾害性天气影响时,采取相应的技术措施,确保金花梨的高产、稳产。     

高分辨率大气强迫和植被功能型数据对青藏高原土壤温度模拟影响

土壤温度是陆气相互作用以及陆面模式模拟的关键参量,但高分辨率时空连续的土壤温度获取困难,尤其是我国青藏高原地区,融合遥感资料的陆面模式模拟可以获得高时空分辨率的资料。研究制作了新的地表植被功能型融合数据(MVEG),然后利用最新的高时空分辨率的中国气象局陆面数据同化系统HRCLDAS-V1. 0(1 km,1 h)驱动CLM模式对青藏高原2015年10 cm的土壤温度开展了模拟研究。结果表明,HRCLDAS-V1. 0的大气强迫数据(1 km,1 h)显著降低了模式模拟的误差,MVEG可以改善对极值的模拟,并使土壤温度空间分布较为合理。CLDAS/CLM(6 km,1 h)模拟值整体比观测值偏高1℃左右,HRCLDAS/CLM(1 km,1 h)有所改进,模拟的土壤温度年平均偏差绝对值和均方根误差分别降低0. 82和0. 18℃。HR-MVEG/CLM(1 km,1 h,同时改进了植被功能型)的模拟值最接近观测值,年平均均方根误差减小0. 27℃,且可以体现出土壤温度空间分布的细节特征。     

水稻旱育抛秧生长发育的动态模拟模型

通过分期播种田间试验资料,建立水稻旱育抛秧生长发育的动态模拟模型,包括叶面积发展,光合作用,呼吸作用,干物质积累与分配等。重点探讨叶面积发展与温度的关系,光合作用简化算法,净光含量的求算,分配系数随发育期的变化等。     

两种土壤温度算法的对比分析

为了定量理解黄土高原土壤的物理特性和过程, 为进一步提高陆面模式对该地区地表能量平衡模拟能力奠定基础, 本文利用2005年黄土高原陆面过程试验中7月22～26日期间裸土地表观测站土壤温度观测资料, 采用热传导（结合数学拟合法)、热传导－对流两种方法分别计算了该地区土壤热扩散率。本文还利用热传导－对流方法计算0.05～0.1 m浅薄土壤层的热扩散率垂直梯度与水通量密度之和, 其值介于0.80×10-6～2.43×10-6m/s之间。在此基础之上, 以0.05 m深度的土壤层为上边界, 分别利用上述两种方法模拟0.10 m深度的土壤层温度, 结果表明: 由于忽略土壤的垂直不均匀性和水分的垂直运动而只考虑热传导过程, 热传导方法不仅高估了土壤温度振幅, 而且高估了位相的延迟。而热传导－对流方法对温度振幅和位相的模拟值与实际观测值吻合较好, 白天 (北京时间08:00～20:00) 的温度模拟值相对测量值的平均误差、 标准差和归一化标准差分别为0.19 K、0.18 K和0.08%。     

低温对水稻生长发育的影响

低温对于日本北部的水稻栽培是一个重要的气候因子。整个营养生长期的连续低温会使抽穗延迟,结果产量会大大地减少。然而出苗或移植短期低温的影响,也好像幼穗形成期到开花期一样,是值得注意的。如果移植后最初十天遭受低于13℃连续低温,水稻植株就会死亡。生长在洼地苗床中的稻秧移植后在温度高于16℃时开始发根。 在幼穗形成期至开花期之间,如果短期温度降低到17℃以下,就会出现明显的不实。这种减产型式跟延迟型不同。柿崎和木户(1938年)发现,这个时期的低温阻碍减数分裂阶段花粉母细胞的正常发育,因此造成不实。他们的结果后来被田中(1940,1941年),木户     

气象条件对2010年冬小麦生长发育的影响

根据冬小麦生长发育的农业气象指标,利用对比分析的方法得出影响2010年冬小麦产量构成的有利气象因素是:底墒水充足,各生育阶段降水分布适宜,土壤水分条件较好.在分(蘖)一越冬开始期平均气温偏低,冬前积温不足,不利于晚播小麦分集成穗.春季低温冷害对小麦小花分化有一定影响,但幼穗分化时间长,灌浆期温度适宜,光照充足,灌浆时间...     

紫外线对生物生长发育及生理过程的影响

由于大气臭氧层变薄,太阳紫外辐射增强,强效应紫外辐射对生物的生长发育有抑制作用,使植株矮化,造成生物产量下降。     

近60年来藏东南降水变化及其对土壤温度与冻融过程的影响

利用1960—2019年藏东南地区9个气象站的降水、土壤温度、土壤冻结深度、积雪深度等观测资料,分析了藏东南地区近60年来降水的年际、季节以及月变化特征,讨论了降水变化与土壤温度、土壤冻融变化的关系。结果表明：藏东南降水分布以念青唐古拉山为界,南部降水较多北部降水较少。从变化趋势来看,近60年来该地区降水量总体呈先下降后上升再下降的变化趋势,转折点发生在1980年和2000年前后;1980—2019年近40年降水空间上主要表现为北部增多南部减少;而2000—2019年近20年降水呈明显的减少趋势。季节降水分配上,多数站点以夏季占主导,部分站点（察隅、波密）春、夏、秋三季降水均较多;而变化上表现为夏季降水减少而其他季节增多,与印度季风减弱对应降水减少相一致;其中6月显著减少,3、4月显著增多。土壤温度和冻融期变化对气温变化响应非常敏感,降水变化也起到重要作用。在冻融期降水作为热源起升温作用,加速冻土融化,减缓冻土冻结;非冻融期降水作为冷源起降温作用,降低土壤温度。在12、1月降水为降雪,增大地表反照率使土壤温度降低。空间上,在冻融期较长、冻结深度较深的地区,降水降温机制和升温机制均比较明...     

温度对西洋参生长发育和产量品质的影响

西洋参植株生长适温为14～18℃，参根形成的最佳温度为13．2～12．4℃，秦岭山区生长季平均温度在17．5℃以上，应为种籽参基地，在17．5℃以下地区为商品参基地；气候冷凉地区参根大，品质良；在低海拔地区，西洋参宜种在北坡、东北及西北坡上，在高海拔地区，为充分利用气候资源可种植在南坡及川道上。     

CLDAS和GLDAS土壤温度数据在陕西省的适用性评估

利用陕西省2016年97站逐日5cm土壤温度观测数据,结合相关系数、平均偏差和均方根误差等统计参数,评估了中国气象局陆面数据同化系统CLDAS2.0和美国全球陆面数据同化系统不同陆面模式(Noah-GLDAS2.1,Noah-GLDAS1,CLM-GLDAS1)土壤温度数据在陕西省的适用性。结果表明:(1)CLDAS2.0在陕西省的相关系数最高,均方根误差最小,Noah-GLDAS2.1次之,Noah-GLDAS1最差。(2)从陕西省3个区域的时间演变序列的分析可以看到,CLDAS2.0和Noah-GLDAS2.1能很好模拟出土壤温度的季节变化以及日变化,Noah-GLDAS1、CLMGLDAS1对于日变化的模拟较差,且前两者偏差也明显小于后两者。(3)Noah-GLDAS2.1在陕北与关中地区土壤温度模拟能力与CLDAS2.0相差无几,但在陕南地区CLDAS2.0要好于Noah-GLDAS2.1。总体来看,CLDAS2.0对陕西省土壤温度模拟能力最好,在陕西省有着更好的适用性。     

影响铜仁地区水稻生产的气象灾害分析

根据１９６７－１９９６年铜仁地区近３０年气象资料,分析了影响其水稻生产的几种主要气象灾害发生的频率,趋势及对其水稻生产的危害程度,得出：６０年代后期到７０年代,旱灾,水灾危害相对较轻;８０年代各种灾害性天气频敏发生,其中尤以夏旱对水稻生产危害最为严重,进入９０年代,夏旱危害呈下降趋势,水涝危害呈上升趋势,倒春寒对水稻生产的危害相对对较小,并就此提出了减灾措施。     

气候变化对小油菜生长发育及产量的影响

以青海省门源县为例,分析小油菜生育期气候变化规律.观测资料表明,小油菜生育期气温升高,气候变暖,4～8月降水量以每10年1.64～20.70 mm的幅度下降,9月降水以每lO年20.16 mm的幅度增加;气候变暖使小油菜播种期提前,成熟期推迟,生育期延长,为提高气候资源利用率和单位面积产量提供了保证;增温对各发育阶段的影响差异明显,除出苗至现蕾间发育进程加快外,其余各发育期生长发育出现迟缓变化;气候产量主要受4、6月和年平均气温及6月降水的影响.