不同土壤水分控制对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响

基于锦州地区土壤水分控制试验,研究不同土壤水分条件(土壤相对湿度分别为86%、96%和105%)对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响,分析不同土壤水分条件下玉米农田土壤温度对土壤呼吸速率的影响。结果表明:2013年锦州地区玉米农田不同土壤水分控制影响土壤呼吸速率的大小,同时间不同土壤水分控制条件下玉米农田的土壤呼吸速率均随土壤相对湿度的增加而降低(土壤相对湿度86%土壤相对湿度96%土壤相对湿度105%)。锦州地区玉米农田土壤呼吸的日动态和季节动态变化趋势均不受土壤水分的影响,均呈单峰型,其中土壤呼吸速率日最大值出现在11—14时,土壤呼吸速率季最大值出现在8月。不同土壤水分控制影响玉米农田土壤呼吸对土壤温度的敏感性,土壤呼吸的日动态变化与10 cm土壤温度的日动态变化存在时间滞后性,8月和9月土壤温度最大值较土壤呼吸最大值滞后5—6 h。不同土壤水分条件下玉米农田土壤呼吸速率与10 cm、15 cm、30 cm和45 cm土壤温度均呈显著或极显著的正相关关系,其中土壤呼吸速率与45 cm土壤温度相关性最高。2013年锦州地区不同土壤相对湿度条件下(86%、96%和105%),玉米农田的土壤呼吸速率与45 cm土壤温度均呈指数函数关系,土壤相对湿度为86%、96%和105%时的土壤温度敏感性指数Q_(10)分别为1.92、2.20、1.72。     

基于Landsat ETM+数据的白龙江流域土壤水分反演

在地形复杂、水土流失严重且地质灾害严重的白龙江流域,土壤含水量遥感监测在地质灾害监测预警研究中具有重要意义。为实时掌握白龙江流域的土壤水分含量状况,利用2013年4月的Landsat7 ETM+影像,采用温度植被干旱指数法,构建Ts-NDVI特征空间,结合野外88个实测样点土壤水分数据,建立0~60 cm土壤深度范围内3个单层(0~20 cm,20~40 cm,40~60 cm)及2个平均层(0~40 cm,0~60 cm)的土壤水分遥感反演回归模型,对比分析了白龙江流域5个深度的土壤水分的空间变化特征,并用未参与建模的16个实测土壤水分数据样点进行相应的精度验证。结果表明:3个单层中20~40 cm土壤水分反演精度相对较高,RMSE值为3.06%,2个平均层中0~40 cm反演精度最高(RMSE)为2.45%,由此说明TVDI更能稳定地反映和指示土壤中层深度(20~40 cm)的水分分布状况。     

济阳自动与人工土壤水分观测数据对比分析

采用对比差值和相关系数分析等方法,利用济阳2010年2月23日至2010年12月8日期间,DZNl型自动土壤水分观测站与同地段人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析,结果表明：人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～20cm土层一致性表现好,40～50cm土层表现较差。0～10cm,10～20cm,20～30cm土层和70～80cm,90～100cm土层人工观测值高于自动站测值,30～40cm,40～50cm,50～60cm土层人工观测值低于自动站测值。分析结果为评估DZNl型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

贵港近50年寒露风发生规律分析及对晚稻的影响

根据贵港气象观测站近50年的9月、10月逐日平均气温、最低气温、雨日资料,对贵港的寒露风气候特征进行统计分析,找出贵港寒露风天气过程发生的基本规律。结果表明:贵港出现寒露风天气的平均日期为10月17日,最早日期9月20日,出现的概率达到86%,其中湿冷型寒露风天气过程占59%,中度和重度等级寒露风天气分别占28%、24%。同时结合贵港晚稻的生长发育期,研究寒露风对贵港晚稻的影响,提出有效的预防措施。     

自然降雨过程对典型草原土壤水分的影响研究——以锡林浩特为例

利用内蒙古锡林浩特气象站2013—2015年生长季自动土壤水分逐时观测数据及逐日降水量数据,分析北方典型草原降雨过程前后各层土壤水分的变化特征。结果表明,随着雨量的增加,各层土壤水分变化规律不同。0—10 cm、10—20 cm土层土壤水分增量与降雨量之间存在二项式回归关系,要使这两层土壤水分稳定增加,至少分别需要约10.0 mm、17.0 mm的降雨量;25.5 mm的降雨过程才能引起20—30 cm土层土壤水分的稳定增加;29.0 mm以上的降雨过程能使30—40 cm土层的土壤水分稳定增加;极端降水过程(70.2 mm)能引起40 cm以下土层土壤水分的稳定增加。对5.0 mm以上降水过程的统计分析表明,随着土层的加深,各层平均土壤水分增量呈减少趋势,60 cm以下土层土壤水分受天然降水的影响较小。     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

郑州冬麦田底墒推算方法初探

根据1991～1996年郑州冬小麦播种前0～200 cm的土壤水分观测资料,应用3次多项式模拟了底墒的垂直分布。结果表明土壤水分随土层深度增加的变化趋势,0～50 cm土壤水分与0～200 cm的底墒相关达到0.01显著水平,可以用0～50 cm土壤水分推算0～200 cm土层底墒。     

甘肃河东雨养农业区土壤水分变化规律的研究

利用甘肃雨养农业区11个站点的土壤湿度资料及其相关的气象资料分析了该区域土壤水分时空变化规律、降雨量的补给和作物土壤水分状况.该区域土壤含水量自东南向西北减小, 变异系数增大.土壤水分不足区水分变化主要集中在90 cm以上, 而土壤水分严重不足区、作物生育关键期土壤水分不足区和土壤水分充足区水分变化深度可达180 cm左右.雨季降雨量对土壤水分补给率的地域变化范围为15.3%~41.7%; 补给率除受降雨量的影响外, 土壤类型也是一个重要的制约因子.除成县、临夏和西峰外, 其余各站在小麦生育期水分亏缺量均超过100 mm, 占需水量的30%~50%.     

青藏高原中部土壤有机质含量对不同深度土壤温湿度的影响研究

青藏高原中东部地区土壤有机质含量较高,会改变土壤水热性质,从而影响土壤水热传输,但青藏高原土壤有机质含量如何影响温湿度廓线及其空间异质性仍缺乏系统性研究。本文利用那曲相似气候条件下的32个站点的土壤温湿度和有机碳含量观测资料,系统分析了不同土壤有机质含量对暖季不同深度（5,10,20和40 cm）土壤温湿度廓线特征及其空间差异的影响。研究发现,土壤有机质含量是影响5 cm、10 cm土壤水分和5 cm土壤温度空间分布的关键因子。土壤有机质含量显著影响从地表到20 cm深度的土壤水分的廓线特征及变化：有机质含量越高,持水能力越强,导致从地表到20 cm深度土壤水分含量整体偏高。此外,土壤温度的廓线特征及变化也深受土壤有机质含量的影响：有机质含量越高,热惯量越低,土壤温度的日变化振幅越小,且热量向深层传输的相位滞后越明显。     

DZN3自动土壤水分观测仪的误差分析

对2014年4月8日-11月8日共22次DZN3自动土壤水分观测仪和人工烘干称重法测定的土壤相对湿度资料进行对比分析,结果显示0-20 cm自动土壤水分观测的土壤相对湿度小于人工烘干称重法测量值,20-30 cm自动观测土壤相对湿度最接近人工烘干法测量值,30-50 cm前期自动观测土壤湿度小于人工烘干法测量值,后期自动观测数据大于人工烘干法测量值。可反映出旱涝趋势。     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。     

内蒙古草地土壤水分动态监测预测模式的研究

利用土壤水分平衡参数模拟的方法,建立了内蒙古草地0－50cm土层土壤水分动态监测预测模式。通过8个站点两年的检验和试用,效果较好。     

HYA-SF土壤水分自动监测站与土钻法测定土壤水分对比分析

通过对吐鲁番农业气象试验站2006年3月～11月HYA-SF土壤水分自动监测站和土钻法测定的土壤水分资料进行对比和相关分析,结果表明：两种土壤水分在垂直动态分布上较为一致,在时间动态变化上,受5cm～80cm月平均地温的影响;5cm～50cm土壤水分在5cm-80cm月平均地温≥25．0℃时,在不同的水平信度上具有较好的相关性。     

宇宙射线中子法土壤水分监测在不同生态系统雨季的适用性

宇宙射线中子法是目前测量中尺度土壤水分的一种新兴方法,通过监测近地表附近中子的数量来监测土壤含水率,理论探测深度12～76 cm。为了评估宇宙射线中子法土壤水分监测在草地、农田和林地3种不同生态系统测量深度适用性和对降水的敏感性。本研究分析了中国气象局自动土壤水分站观测数据和遥感土壤水分监测数据与宇宙射线中子法土壤水分监测数据差异性和相关性。结果显示,宇宙射线中子法土壤水分监测草地0～20 cm效果最优,农田和林地0～30 cm最优;在农田和林地生态系统土壤水分监测结果与自动土壤水分站点差异较小,优于遥感监测;但对于草地生态系统,宇宙射线中子法土壤水分监测结果与遥感监测结果差异比单点自动土壤水分站点监测更小,可能与草地土壤的强异质性有关。宇宙射线中子法土壤水分监测在草地、农田和林地生态系统均可以敏感的响应降水事件,较点尺度自动土壤水分站更易捕捉到区域水分的波动性变化。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

西乡县冬小麦生长季土壤水分的预报方法

本文运用统计学方法,建立西乡县旬土壤水分的预报模式,并在农气服务中初步使用,效果较好.在制作土壤水分旬预报时,计算的是0—50cm深土层的土壤含水量,而实际土壤水分观测资料,通常是以土壤含水量占干土重的百分比表示.换算成毫米为单位,用Z=Z′×((D×H×10)/100)=Z′×((D×H)/10)式中Z、Z′分别为以毫米和占干土重的百分数为单位的土壤含水量,D为该土层的容重(g/cm~3),H为土层厚度(cm),50cm深土层取6个层次,表示在0-5cm和5cm—10cm,表层以下每隔10cm取土样.每次测定取四个重复,其平均值即我们使用的土壤含水量.     

基于Radarsat-2 SAR数据反演定西裸露地表土壤水分

利用Radarsat-2 SAR数据和定西地区野外土钻法及WET仪器观测的土壤水分数据,分析了同极化后向散射系数与不同土层深度土壤水分之间的关系,采用交叉极化(VV/VH)组合模型反演土壤水分并进行对比验证。结果表明:水平、垂直同极化后向散射系数均与10~20 cm土壤含水量相关性最好,相关系数R均为0.74;受地表粗糙度和土壤质地等影响,同极化后向散射系数与0~10 cm土壤水分相关性均较低。交叉极化组合模型的反演值与10~20 cm实测土壤水分相关性较高,R值达0.75,而与0~10 cm和20~30 cm实测值的相关性较低(R值分别为0.47和0.52),但均通过α=0.05的显著性检验;WET仪器实测0~6 cm土壤水分经校正后与反演值的相关系数为0.46(通过α=0.01的显著性检验),校正后的结果有效提高了WET仪器测量精度。交叉极化组合模型可用于裸露地表土壤水分的反演,更适用于提取10~20 cm土壤含水量信息。     

兴海县天然草地土壤水分动态变化规律分析

利用兴海1999--2006年4—10月的土壤水分资料,分析0～50cm土壤贮水是的年、月和旬际变化规律及垂直分布特征。结果表明：兴海县天然草地土壤贮水量年际变化振荡明显,呈多波动变化,与年降水量相关关系显著;一年中逐月土壤水分变化曲线基本呈“M”型分布,可分为春季缓慢增墒期、春夏快速增墒期、盛夏快速失墒期、秋季快速增墒期和秋末快速失墒期;土壤贮水量在20～30cm层最大,就其垂直变化而言,0—20cm为多变层,20-50cm为缓变层;土壤水分垂直剖面的季节变化按变异系数大小可分为3个阶段,土壤贮水量变异系数雨季（6—9月）大于干季。     

怀化土壤湿度变化规律初探

利用2009年8月8日-2010年7月8日每旬逢8观测10-50 cm 5个层次的土壤相对湿度资料,首先分析了土壤相对湿度与相邻取土时间之间的积温、降水量、日照时数、日均空气湿度和、蒸发量等气象因子的相关性,建立了各层次土壤相对湿度与降水、蒸发的线性回归模型。分析了降水、蒸发,及土壤相对湿度、土壤湿度盈亏值的年度变化状况,8-10月由于降水少,蒸发大,土壤水分处于亏值,8-10月是怀化的土壤干季;11-翌年2月中旬,虽然降水少,但是蒸发也很少,所以土壤水分维持饱和状态;3-7月,此时期是怀化的雨季,降水充沛,土壤水分经常处于饱和状态。     

宝鸡地区农田土壤水分周年变化特征及冬小麦干旱指标

从北到南分别选取陇县、凤翔、渭滨、太白4县（区）气象站1986--2005年的土壤水分资料分析,得出宝鸡市年平均土壤湿度为17．1％,年变化幅度较大,最小值为13．3％,最大值为21．7％。土壤水分周年变化划分为冬春内部调整期、春季初夏失墒期、雨季恢复补充期、秋季缓慢失墒期4个阶段。土壤水分的垂直变化主要在0～50cm,愈往下层,变化愈小。确定了3个干旱区域和冬小麦干旱土壤水分指标。