检索结果-南通市图书馆

中国农业气象 2022年第7期43卷 515-526页

作者：周丽涛孙爽张镇涛张方亮郭世博石延英杨晓光中国农业大学资源与环境学院北京100193 中国气象科学研究院北京100081

目前针对灌溉对冬小麦产量和水分利用效率影响研究大多基于单点实验,受气候、土壤等因素影响,研究结果可比性较差,且难于获得区域结论。本文通过检索搜集获得186篇大田实验文献,共1876对观测数据,采用Meta分析方法分析明确了灌溉对华北... 详细信息

目前针对灌溉对冬小麦产量和水分利用效率影响研究大多基于单点实验,受气候、土壤等因素影响,研究结果可比性较差,且难于获得区域结论。本文通过检索搜集获得186篇大田实验文献,共1876对观测数据,采用Meta分析方法分析明确了灌溉对华北冬小麦产量和水分利用效率的影响,揭示了不同区域、降水年型、土壤质地和施氮量水平下灌溉对产量和水分利用效率的影响差异,明确了不同情景下华北冬小麦产量和水分利用效率协同提升的最佳灌溉量。研究结果表明,与生长季内不灌溉相比,灌溉使华北冬小麦总体增产32.0%~38.3%,水分利用效率降低27.3%~30.1%。冬小麦生长季降水量150mm的东南区域(24.3%~27.1%),灌溉后水分利用效率降低幅度(32.4%~37.5%)高于东南区域(22.0%~24.3%)。冬小麦高产高效的生长季内最佳灌溉量西北区域为150~180mm,东南区域为120~150mm;干旱年、平水年和湿润年均为灌溉两次效果最佳,且最佳灌溉时期分别为拔节期和开花期、拔节期和抽穗期、拔节期和孕穗期,最佳总灌溉量均为120~150mm;壤土条件下灌溉对冬小麦增产效果最佳,黏土条件下水分利用效率降低幅度最小,沙土、壤土、黏壤土和黏土四种土壤质地下冬小麦最佳灌溉量分别为60~90mm、120~150mm、180~210mm和150~180mm;施氮量在120~240kg·hm^(−2)时,灌水80~140mm增产节水效果最佳,其中灌水110~140mm条件下冬小麦产量更高,而灌水80~110mm冬小麦水分利用效率更高。综上所述,华北地区冬小麦在湿润年型下拔节和开花期灌溉,平水年型下拔节和孕穗期灌溉,干旱年型下拔节和抽穗期灌溉,总灌溉量为120~150mm,可实现高产节水,若该区域为壤土,同时施氮120~240kg·hm^(−2),冬小麦可实现产量和水分利用效率的协同提升。

关键词：华北冬小麦产量水分利用效率协同提升 Meta分析方法

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遥感信息应用于水分胁迫条件下的华北冬小麦生长模拟研究

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作物学报 2007年第3期33卷 401-410页

作者：张黎王石立何延波马玉平庄立伟侯英雨中国气象科学研究院北京100081 国家气象中心北京100081

由于初始土壤水分、灌溉量等变量的空间分布不易获得,区域尺度水分胁迫条件下作物生长模拟存在一定难度。本文在WOFOST模型本地化和区域化的基础上,采用调控型方法,重点探讨了利用MODIS数据反演的地表蒸散在大范围内估算土壤水分平衡过... 详细信息

由于初始土壤水分、灌溉量等变量的空间分布不易获得,区域尺度水分胁迫条件下作物生长模拟存在一定难度。本文在WOFOST模型本地化和区域化的基础上,采用调控型方法,重点探讨了利用MODIS数据反演的地表蒸散在大范围内估算土壤水分平衡过程中的参数或变量初始值,以实现水分胁迫条件下作物模型区域模拟的可行性。2002年模拟结果显示,引入遥感信息优化获得初始土壤有效含水量、返青期生物量及抽穗期灌溉量后,土壤水分的模拟效果得到改善;32个农业气象试验站点模拟产量的相对均方根误差(RRMSE)由0.63降至0.20;华北冬小麦模拟产量的空间分布与实际产量分布更加接近,产量低估的情况得到较好改善;河北、河南、山东3省平均产量的模拟误差分别为-4.9%、4.3%和8.6%。初步结果表明,结合卫星遥感信息通过优化方法在大范围内估算作物模型的相关参变量,以实现水分胁迫条件下作物模型的区域应用是行之有效的。

关键词：作物生长模拟模型遥感信息华北冬小麦水分胁迫

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基于集合Kalman滤波的作物生长模型与遥感数据的同化研究

基于集合Kalman滤波的作物生长模型与遥感数据的同化研究

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作者：范丽颖中国农业科学院

学位级别：硕士

及时准确的作物长势监测和产量预测，对于粮食安全来说意义重大。作物生长模型和遥感技术作为粮食估产的两种手段，具备各自的优缺点，二者结合，可以实现优势互补。利用数据同化将二者结合提高估产精度，已经成为定量遥感和精准农业的... 详细信息

及时准确的作物长势监测和产量预测，对于粮食安全来说意义重大。作物生长模型和遥感技术作为粮食估产的两种手段，具备各自的优缺点，二者结合，可以实现优势互补。利用数据同化将二者结合提高估产精度，已经成为定量遥感和精准农业的重要发展方向之一。本文采用叶面积指数（LAI）作为结合点，利用集合Kalman滤波（EnKF）将WOFOST模型模拟的LAI和环境小卫星反演的LAI进行同化，以达到改善区域单产模拟精度的目的。本文首先对潜在生长水平下的WOFOST模型的作物和土壤参数进行调整，完成WOFOST模型在研究区域的本地化;利用ACRM模型对环境小卫星数据进行LAI反演;建立单点WOFOST-EnKF嵌套模型，进行单点同化研究;在此基础上建立区域WOFOST-EnKF嵌套模型，通过数据的区域化，进行区域同化研究。主要结论有：（1）对WOFOST模型的作物参数进行敏感性分析，确定初始干物质重、比叶面积、最大CO2同化速率等14个敏感参数，采用FSEOPT优化程序对敏感参数进行调整;参考文献资料对凋萎点湿度、田间持水量、饱和土壤含水量3个土壤参数进行调整;利用调整后的作物和土壤参数对WOFOST模型进行本地化，建立适合研究区域的WOFOST模型。结果表明，经过本地化后模拟的LAI更接近田间观测的实际值，更加准确的描述了研究区域冬小麦生长发育的状况。（2）利用EFAST法对ACRM辐射传输模型的参数进行敏感性分析，确定叶面积指数、叶绿素a、b含量、叶片结构参数等6个敏感参数作为反演过程中的自由变量;然后利用ACRM模型对衡水地区2008-2009年冬小麦生育期间12幅环境小卫星影像进行LAI反演。反演结果比较准确的描述了衡水地区冬小麦的生长发育过程。（3）建立WOFOST-EnKF嵌套模型，采用集合Kalman滤波算法，将时间序列为12的一组环境小卫星LAI作为外部观测值对WOFOST模型模拟值进行调整，在饶阳单点上进行同化研究，利用生育期实测LAI进行验证。结果表明，经过集合Kalman滤波同化的LAI曲线在整个生育期更接近田间观测的LAI，并且在2009年3月10日左右出现了一个低值，符合冬小麦越冬期间由于叶片死亡造成LAI下降的情况。（4）在单点WOFOST-EnKF嵌套模型的基础上，建立区域WOFOST-EnKF嵌套模型，通过数据的区域化，在整个衡水地区进行同化研究，利用11个县的产量统计数据和55个田间样点的实测生育期数据进行验证。结果表明，经过滤波同化后的产量预测精度有显著提高，相关系数由0.37提高到0.53;经过滤波同化后模拟的生育期相对误差基本在5%之内，开花期平均相对误差为1.19%，成熟期平均相对误差为1.95%。

关键词：遥感估产数据同化集合Kalman滤波作物生长模型华北冬小麦

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