基于涡度相关的春玉米逐日作物系数及蒸散模拟

作物系数是计算作物蒸散量的关键参数。利用2006—2008年和2011年辽宁锦州玉米农田生态系统的涡度相关、气象、作物发育期及叶面积指数观测数据,分析不受水分胁迫条件下玉米逐日作物系数特征及其与叶面积指数的关系。研究表明:作物系数与玉米农田实际蒸散均呈单峰型变化,约在7月末至8月初达到最大值 (玉米开花吐丝期)。在此基础上,建立了不受水分胁迫条件下玉米逐日作物系数与叶面积指数关系 (达到0.01显著性水平), 同时,采用积温表示的标准化生育期方法模拟相对叶面积指数,并建立了逐日作物系数与相对叶面积指数关系 (达到0.01显著性水平),解决了无叶面积观测地区玉米逐日实际蒸散量的计算。研究结果可为玉米农田用水管理以及灌溉措施的制定提供参考。     

北疆地区参考作物蒸散量时空变化特征

为明确北疆地区在全球气候变暖背景下合理的灌溉制度,利用北疆地区22个气象站49 a(1962~2010年)的逐日气象资料,运用Penman-Monteith公式计算北疆地区1962~2010年的参考作物蒸散量ET0(reference crop evapotranspiration),并用Mann-Kendall方法对其进行突变检验,基于Arc GIS9.3空间分析功能模块对北疆参考作物蒸散量进行了空间变化分析。结果表明:研究区域的ET0在1983年发生向下突变,ET0在时间分布上整体呈下降趋势,主要受该地区相对湿度和风速的影响;ET0从北疆的东北部和西南部向中间逐渐升高,东南部和西部表现略高,具有明显的区域差异;4~10月ET0对全年ET0的分布具有显著影响。     

灌溉区与雨养区作物长势差异比较分析——以美国内布拉斯加为例

以美国内布拉斯加为例,按照耕地灌溉比例0%—30%,30%—60%,60%—100%将农业区分为雨养农业区、混合农业区与灌溉农业区,同时筛选丰水年(2008年)、平水年(2005年)、枯水年(2012年),比较相同年份雨养农业区、混合农业区与灌溉农业区的作物长势的峰值特征差异,以及相同农业区在丰水年、平水年、枯水年的长势过程线的相似性,并定量分析作物长势随灌溉百分比的变化规律与趋势。研究表明:(1)相同年份,灌溉农业区作物长势好于混合农业区,混合农业区的作物长势好于雨养农业区,耕地灌溉比例越高,作物长势越好;(2)不同年份的灌溉农业区作物长势差异最小,混合农业区次之,雨养农业区长势差异最大,即耕地灌溉比例越高,作物长势越稳定;(3)枯水年雨养农业区的作物长势过程线与降水过程线同增同减,受灌溉与降水的双重影响,灌溉农业区的作物长势过程线的峰值滞后于降水峰值;丰水年,作物水分胁迫减弱,灌溉农业区、混合农业区与雨养农业区作物长势过程线与降水过程线变化趋势基本一致;(4)作物长势增幅与灌溉百分比之间呈现显著的分段二次函数变化关系,当灌溉百分比增幅小于60%时,作物长势增长幅度逐步加快,当灌溉百分比大于60%时,作物长势增速逐步放缓,在枯水年时,长势随灌溉百分比增加而增长的幅度高于丰水年与枯水年。鉴于不同农业区作物长势差异,作物长势的定量监测需要进一步区分灌溉与雨养农业。     

Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。     

C3、C4作物的光保护机制差异的光谱探测研究

本文设计了大豆(C3作物)和玉米(C4作物)日变化光谱探测试验,提取了太阳光照条件下叶绿素荧光信号和光化学指数PRI。结果表明,首先大豆和玉米叶绿素荧光强度的日变化特征有较大差异,上午大豆的叶绿素荧光比例呈现快速增加的趋势,而玉米的叶绿素荧光未出现增加趋势;其次,下午高温胁迫条件下C3、C4叶绿素荧光光谱比值的变化差异显著,大豆在760nm和688nm波段的叶绿素荧光比值快速增加,而玉米未出现显著变化;最后,研究证实了C3作物中午受到强光抑制出现光合作用"午休"现象,即午后光合恢复后其光合效率快速增加,表现为C3作物的热耗散降低、PRI快速增加,而C4作物无"午休"现象,午后PRI增加较小。本文研究表明,强光和高温环境胁迫下C3、C4作物的叶绿素荧光和热耗散变化特征有较大差异,利用胁迫条件下的多时相、高光谱遥感数据,提取C3、C4作物的叶绿素荧光和PRI,有可能实现C3、C4作物的遥感分类目标。     

青海省2007年主要农作物生育期农业气象条件评述

2007年,农业气象条件对春小麦、冬小麦等农作物的生长发育有利有弊。春季短时干旱发生面积较大,病虫害发生较历年偏重,夏、秋季连阴雨天气较历年偏多;但关键时段降水丰沛,气温偏高,总体农业气象条件与正常年份相比偏好,与2004年相当,属年景较好的年份。     

作物病虫害与气象条件的关系及病虫气象条件预报

分析了作物病虫害的发生发展与大尺度气候背景及小尺度气象要素之间的关系,并简单介绍了作物病虫害气象条件预报业务的分类、分级、预报方法,以及病虫害气象条件预报业务存在的几个问题.     

2009年黑龙江省主要粮食产区春播农情及气象服务调查

调研采取气象专家与地方气象局领导、农气人员、农业专家、农户面对面访谈的方式,并亲自到田间地头查看,结合当地农委的第一手材料,了解当前粮食主产区的春播开展情况、作物品种分布、土壤墒情、气象为农民服务的方式、满意度.通过调查找准今后气象服务的切入点,达到气象更好的服务于"三农".     

基于天气预报的参考作物腾发量LS-SVM预测模型

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,建立了基于天气预报的参考作物腾发量(ET₀)的预测模型.对广利灌区1997~2006年逐日气象信息中的天气类型和风速等级进行量化后,以不同天气预报信息作为输入量,建立10种验证方案,对2007年的逐日ET₀进行预测.经验证,方案1~方案7精度均令人满意,其中方案1精度最高.方案1的输入量为气温、天气类型、风速等级3项的预测值,该方案的模型预测值与计算值的统计参数分别为:均方根偏差E_RMS为0.5182 mm,相对偏差E_R为0.1878,决定系数R2为0.864 8,认同系数I_A为0.966 9,回归系数R_C为0.9867;方案7精度亦较好,且以上指标统计参数依次为0.6576 mm、0.2332、0.986 6、0.774 7及0.986 6,该方案输入量只有气温项,实用性很强.     

气候变化及人类活动对水资源的影响探讨——以河北省为例

由于气候变化和人类活动的影响,河北省水资源量处于减少态势。降水量减少、气温升高是造成水资源减少的根本原因。地下水超采所引起的地下水位持续下降,造成地表产流减少,使降水对地下水的补给量减少。作物产量水平的提高,在直接消耗大量水资源和土壤水分的同时,也使农田蒸散加强,造成地表径流量和地下水补给量的减少。要充分考虑环境变化对水资源的影响,加强地下水位大埋深条件下,地表产流量,地下水补给量,以及作物产量水平提高对水资源影响的实验研究。