利用不同方法反演冬小麦叶面积指数研究

基于高光谱数据的叶面积指数监测是快速获取冬小麦叶面积指数的重要方法。为了探究回归方法和高光谱数据变换对冬小麦叶面积指数反演精度的影响,采用逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别建立基于冬小麦拔节期冠层高光谱数据、一阶导数光谱数据、二阶导数光谱数据和对数光谱数据的叶面积指数多元线性回归模型。结果显示,导数和对数变换能够提高冬小麦LAI反演精度,以蓝紫光、绿光、红光和近红外波段建立的一阶导数光谱数据逐步回归模型最优,建立回归模型的决定系数R2为0.974,交叉验证的RMSE为0.131,可为冬小麦LAI估算的方法选择和数据处理提供依据和参考。     

3S一体化技术支持下的西南地区冬小麦估产——以安宁河谷四县为例

农作物遥感估产已经是广泛应用的技术 ,但由于西南地区复杂的地貌类型以及遥感信息源等因素的限制 ,农作物估产方面的研究起步较晚 ,因而研究山区的农作物遥感估产对西南地区有重要的理论价值和现实意义。安宁河谷为一南北走向的山间盆地 ,是四川省第二大粮食生产基地。本文运用遥感 (RemoteSensing)、地理信息系统 (GIS)和全球定位系统(GPS)———简称 3S ,采取全数字式判读方式提取冬小麦的播种面积 ,进行野外点、线采样 ,并利用数理统计方法 ,建立了该地区的冬小麦估产模型     

安徽省冬小麦水分盈亏特征及其对产量的影响

利用安徽省1971—2010年的气象资料和冬小麦产量资料,采用水分盈亏指数分析了安徽省冬小麦全生育期和关键期（孕穗至乳熟期）水分盈亏的时空变化特征,以及旱涝对产量的影响。结果表明：冬小麦全生育期和关键期水分盈亏指数基本呈纬向分布,合肥以北水分亏缺明显,江淮南部及其以南地区水分供应基本充足,越往南水分盈余程度越大,总体来看缺水程度关键期大于全生育期;近40年冬小麦水分盈亏指数的时间变化趋势不明显,但年际波动大,旱涝灾害风险增加。干旱主要发生在沿淮淮北地区,涝渍在江淮及其以南地区发生频率较高,典型旱涝年平均减产率分别为4.2%和12.4%;造成冬小麦减产10%的中度旱灾风险北部大于南部,中度涝灾风险南部大于北部。南部涝渍风险和造成的产量损失明显大于北部的干旱,水分偏多的南部地区要尽量减少冬小麦的种植。     

冬小麦产量预报业务模型的改进

从产量序列的完全模拟角度出发，用构造函数序列模拟产量的趋势项，用周期延拓序列矩阵的主分量模拟气象产量，提高了预报的合理性及稳定性，试用效果较好。     

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。     

徐淮地区冬小麦产量形成的穗粒结构模式

依据数学生态学理论，采用非线性密度制约形式，将主要气象条件的影响以指标形式引入模式参数，设计并研究了冬小麦穗粒结构产量模式，从穗粒结构途径研究了产量形成过程。     

秋冬气候变化对乌鲁木齐冬小麦播期的影响

通过对1976-2006年秋冬气候条件分析。得出鸟鲁木齐冬小麦冬前生长期间和越冬期间的气候条件发生了较明显的变化,表现为气温升高、降水减少、冬前〉0℃积温增加,越冬期初日后推,冬前生长期延长,越冬期间负积温减少。结果表明随着气候的变暖适当晚播更有利于冬小麦生长,冬小麦的适宜播种期应在传统播种期的基础上向后推迟一候左右。     

地下水浅埋条件下冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型研究

用统计方法和水量平衡法推导出江淮地区潜水蒸发经验计算模型。利用农田水分平衡原理分别在江淮地区建立了引入潜水蒸发量和没有引入潜水蒸发量的冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型,并对这两种模型在地下水浅埋条件下的预报准确度进行比较。1980年的比较结果是:当预报时效为10天时,两种作物7个时段的土壤水分平均绝对误差前者为8.2 mm,后者为20.1 mm,平均相对误差分别为2.8%和6.8%。引入潜水蒸发量后,冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型的预报准确度明显提高。     

黄淮海平原冬小麦生长期旱情分析

黄淮海平原降水较少且年际、季际变化大,因此水分供应状况成为该区作物,特别是以冬春季为主要生育期的冬小麦的主限制因素。鉴于作物实际蒸散量与潜在蒸散量关系依赖于作物生长状况和土壤水分的事实,提出反映作物缺水状况的干旱指标———作物水分胁迫指数（ＣＷＳＩ）。计算黄淮海平原冬小麦生长期间的ＣＷＳＩ,并分析其在自然降水条件及适量灌溉条件下的时空分异规律     

基于卫星遥感的临沂市冬小麦种植时空变化特征分析

以临沂地区为研究区,基于Terra/MOD13Q1遥感植被数据产品,通过分析冬小麦的遥感光谱特征、物候历特征及其生物学特性,提取2009—2019年临沂地区冬小麦种植信息,利用GIS空间分析方法和统计分析方法分析了临沂冬小麦种植的时空分布变化规律。结果显示:1)空间上,近10年来临沂地区冬小麦种植面积在2 800～3 000 km~2之间浮动,占整个地区土地面积的17%左右,总体变化较小,种植区域呈南多北少的分布格局,主要集中在兰陵、临沭和郯城; 2)从冬小麦种植稳定度上看,连续种植冬小麦10 a及以上的区域,主要集中在兰陵和郯城,面积为1 638 km~2,稳定度高,连续种植小于4 a的区域有1 914 km~2,主要分布在莒南和费县,种植不稳定; 3)时间上,冬小麦面积由2009年的2 838 km~2增加到2019年的2 985 km~2,变化幅度和年均变化率分别为5.5%和0.5%,呈缓慢增加趋势。本研究为临沂地区冬小麦种植的深入了解以及农业结构调整提供了较为准确、科学的参考依据。