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1.
基于遥感蒸散发的区域作物估产方法 总被引：1，自引：1，他引：0
灌区作物产量估算对农业用水效率评价和灌区水分管理具有重要意义。该研究以干旱区代表性灌区-内蒙古河套灌区主要农作区为研究对象,基于遥感蒸散发模型HTEM和遥感作物识别结果获取河套灌区玉米生育期日蒸散发量。选取Jensen模型、Blank模型和Stewart模型3种常用水分生产函数模型,建立河套灌区玉米估产模型,并分析各估产模型的适用性及其参数。结果表明,研究区玉米生育期多年平均蒸散发量约为526 mm。3个模型均有较高的估产精度,其中Stewart模型的产量模拟精度最高,相对误差为4.30%,相关系数为0.75。因此,Stewart模型在河套灌区具有更好的适用性,基于遥感蒸散发模型、遥感作物识别模型和作物水分生产函数模型建立灌区作物估产模型可以取得良好的模拟效果。 相似文献
2.
基于遥感蒸发模型的干旱区灌区灌溉效率评价 总被引：5，自引：4，他引：1
为评价干旱区灌区的灌溉效率,该文以作物生长期灌溉地的蒸散发扣除降水量作为灌溉水的有效利用量,将灌溉水有效利用量与灌溉净引水量(总引水量减去退、排水量)的比值定义为灌溉水有效利用系数。利用遥感蒸散发模型可以较为准确地估算灌溉地蒸散发,从而可以避免传统灌溉水利用系数评估中难以准确估算通过灌溉到达作物根系层水量的问题。以河套灌区为研究对象,利用遥感蒸散发模型(surface energy balance algorithm for land,SEBAL)计算了区域内灌溉地作物生育期的蒸散发量,并结合降水量与净引水量的观测资料,对节水改造以来(2000-2010年)河套灌区灌溉水有效利用系数进行了分析和评价。结果表明,灌溉水有效利用系数近年来有增加趋势,同时灌溉水有效利用系数随降水量和净引水量的减小而增大,减少供水对灌溉水有效利用系数的影响要大于灌区节水改造工程的影响。另一方面,在灌区净引水量减少的情况下,灌溉地蒸发量能够维持在较稳定的水平,反映了近年来灌区节水改造的效果较好。 相似文献
3.
基于天气预报的漳河灌区参考作物腾发量预报方法比较 总被引：7，自引：2，他引：5
为了提出适合湖北省漳河灌区的参考作物腾发量预报方法,以FAO56-Penman-Monteith公式采用历史气象数据计算出的值为基准,利用天气预报数据,比较Hargreaves-Samani(HS)法、逐日均值修正法及该文改进的逐日均值修正法在该灌区钟祥站点的预报精度,并评价各方法适用性.结果表明:利用这3种方法进行参考作物腾发量预报时,1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.75、0.80、0.76 mm/d,均方根误差分别为1.00、1.07、1.05 mm/d,相关系数分别为0.82、0.80、0.80.1 d预见期最优预报方法为改进逐日均值修正法,2~7 d预见期的最优方法均为HS法.总体而言,预报精度最好的为HS法、改进逐日均值修正法次之、逐日均值修正法最差.对于漳河灌区,建议采用HS法进行预报,可为灌溉预报提供较为准确的数据基础. 相似文献
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通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量 总被引：2，自引：2，他引：0
准确估算蒸散量对于精准管理农田水分至关重要。为了解作物系数的动态特征,准确估算作物需水量,使用叶面积指数和气象要素模拟玉米全生育期作物系数及蒸散量。利用2018年五道沟实验站气象和称重式蒸渗仪实测数据,运用通径分析法筛选影响作物系数的关键因子,建立无雨期不同地下水埋深下作物系数模型,以此估算蒸散量。结果表明:1 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.04 mm/d,相关系数为0.94,其中初期、发育期、中期和后期平均绝对误差分别为0.06、0.09、0.05和0.03 mm/d。3 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.08 mm/d,相关系数为0.92,各生育期平均绝对误差分别为0.11、0.10、0.07和0.03 mm/d,利用温度、风速和叶面积指数模拟作物系数精度较高。1 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.72 mm/d,各生育阶段平均绝对误差分别为0.56、059、0.66和0.45 mm/d。3 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.73 mm/d,各生育阶段ET平均绝对误差分别为0.82、0.98、0.68和0.29 mm/d。不同时间尺度下(1、3、5 d)2种埋深ET模拟值与实际值一致性指数均接近1.00,平均绝对误差小于1.0 mm/d,预报准确率达70%。随预报时间尺度的增加,预报精度提高。该方法可用于夏玉米蒸散发量计算。 相似文献
5.
基于基因表达式编程的作物水分生产函数构建 总被引：3，自引：3，他引：0
作物水分生产函数的确定是农业水资源优化配置的关键。该研究采用农业水文生态系统模型（Agro-Hydrological & Chemical and Crop systems simulator, AHC）与基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）相结合的方法构建作物水分生产函数。以河套灌区3种主要作物（葵花、玉米、小麦）为研究对象,采用AHC模型模拟作物产量等,构建基于GEP算法的作物水分生产函数,探讨考虑盐分胁迫的作物水分生产函数构建的思路与方法。结果表明：1）作物模拟产量与地下水埋深、地下水矿化度和灌水量等因素有关。2）构建作物水分生产函数的最优输入因子组合为地下水埋深、灌溉量、蒸散发、地下水矿化度、土壤根层盐分对作物胁迫因子、土壤根层含水率。3）应用作物水分生产函数估算不同灌溉定额条件下作物产量（预测产量）,并与AHC模型计算的产量（模拟产量）进行比较,玉米、葵花、小麦预测产量与模拟产量具有很好一致性,其决定系数分别是0.96、0.93、0.96,平均相对误差均小于5%,满足计算精度要求。因此,该研究所构建的作物水分生产函数可以较准确地估算盐分胁迫下作物产量,为农业节水与灌溉水高效利用提供科学参考。 相似文献
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中国三大灌区参考作物蒸散量温度法模型的修订与适应性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高中国三大灌区（都江堰灌区、河套灌区和淠史杭灌区）参考作物蒸散量（reference crop
evapotranspiration,ET 0 ）温度法的计算精度,选取 8 个代表性站点 1961-2014 年逐日气象资料,采用
Irmark-Allen（IA）、Hargreaves and Samani（HS）、Turc（Tur）、McCloud（MC）、Schendel（Sch）、Trajkovic
（Tra）、Droogres and Allen?1（DA-1）和 Droogres and Allen?2（DA-2）共 8 种温度法计算 ET 0 ,以 FAO-56
Penman-Monteith（PM）法计算结果为标准,基于各方法计算的 ET 0 日值线性回归方程（y=kx+b）,分别
在都江堰灌区选取 IA 法和 Tra 法,河套灌区选取 HS 法、DA-1 法和 DA-2 法,淠史杭灌区选取 IA 法、
HS 法、DA-1 法和 DA-2 法,引入调差参数对模型进行修订,利用均方根误差（RMSE）、平均相对误差
（MRE）和 Nash-Sutcliffe 系数（NS）对其适应性进行评价。结果表明：都江堰灌区和淠史杭灌区所选
模型修订后计算精度均有明显提高,河套灌区提高不明显;都江堰灌区 IA 修订模型（IA-Du 法）在该灌
区计算精度最高,其日值、旬值的 RMSE、MRE 和 NS 分别为 0.318mm·d-1 、0.120 和 0.923,0.201mm·d-1 、
0.093 和 0.959,且在不同月份均有较高计算精度;河套灌区计算精度最高模型为 HS 法,其日值、旬值
的 RMSE、MRE 和 NS 分别为 0.898mm·d-1 、0.326 和 0.785,0.547mm·d-1 、0.223 和 0.904,且在 1-5 月
和 10-12 月具有较高计算精度;淠史杭灌区 IA 修订模型（IA -Pi 法）在该灌区计算精度最高,其日值、旬
值的 RMSE、MRE 和 NS 分别为 0.534mm·d -1 、0.195 和 0.861,0.390mm·d -1 、0.167 和 0.896,且在不同
月份均具有较高计算精度。因此,推荐 IA -Du 法、HS 法和 IA -Pi 法分别作为都江堰灌区、河套灌区和淠史
杭灌区计算参考作物蒸散量的方法。 相似文献
7.
内蒙古河套灌区灌溉入渗对地下水的补给规律及补给系数 总被引：13，自引：8，他引：5
为准确估计内蒙河套灌区灌溉水入渗补给地下水量,采用试验研究与数值模拟相结合的方法,分别根据灌水前后地下水位变化和土壤含水率变化计算了灌溉水入渗补给地下水系数,并依据土壤水动力学原理,采用数值模拟验证,得到作物生育期灌溉补给地下水系数为0.15,秋浇灌溉补给地下水系数为0.3。河套灌区地下水位埋深相对较浅,通过灌水前后的土壤含水率变化情况和数值模拟结果显示,灌水2～4 d补给地下水量达到最大,8～10 d后即完成对地下水的入渗补给,不同灌水量灌溉水入渗规律基本一致,入渗补给量和入渗时间与灌溉水量直接相关。研究结果将为确定维持灌区生态环境良性发展的引水量阈值提供参考。 相似文献
8.
不同作物类型下蒸散发时间尺度扩展方法对比 总被引：6，自引：5，他引：1
该文的目的是评价由瞬时潜热通量经过时间尺度扩展方法计算日蒸散发量的可靠性。为此,采用蒸发比法、改进的蒸发比法、正弦关系法及作物系数法等4种常用的蒸散发时间尺度扩展方法,针对位于华北平原的高营站和位于东北平原的通榆站的5种典型下垫面类型,分别对瞬时潜热通量进行时间尺度扩展,估算日蒸散发量,并与通量站采用涡度相关系统观测的日蒸散发量进行对比。结果表明,尽管4种方法在总体上具有一致性,但改进的蒸发比法的模拟精度最高(相对均方根误差20%左右),更适合于估算中国北方典型农田的日蒸散发量。然而,4种方法均存在系统误差,从而导致采用上午时段瞬时通量估算的日蒸散发量系统偏小,而采用下午时段估算的日蒸散发量系统偏大。 相似文献
9.
灌溉保证能力是耕地质量的重要方面,为了提高区域耕地质量监测信息的获取效率,该文构建了一种基于遥感蒸散发的耕地灌溉保证能力评价方法。以MODIS蒸散发产品(MOD16)为数据基础,在水量平衡原理的基础上,利用降雨量、MOD16A2产品中的实际蒸散发参量,计算年度有效灌溉量;利用地面气象站点计算的参考作物需水量和MOD16A2月合成产品中潜在蒸散发参量,建立回归方程,得到空间连续的参考作物需水量;采用作物系数法结合区域作物类型分布图计算年度作物需水量,并在此基础进一步计算年度灌溉需水量;将有效灌溉量与灌溉需水量之间的比值作为灌溉保证能力评价的基础,利用多年的灌溉保证能力评价指标,监测和评价耕地灌溉保证能力。以河北省衡水市为研究区,开展了试验验证,结果表明,耕地灌溉保证能力综合评价结果与2012年补充完善后农用地分等成果中灌溉保证率的分级结果相比,除了在空间整体分布上具有较好的一致性外,级差小于1级的栅格单元达到75%以上。该文构建的灌溉保证能力评价指标物理意义明确、可获取性强,评价方法能够满足区域耕地质量监测与评价的应用需求。 相似文献
10.
基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算 总被引：1，自引：1，他引：0
准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化,综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响,采用五道沟水文实验站大型蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据,基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型,并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明,在整个玉米生长期中,作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12,均方根误差为0.15,相关性为0.91,蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d,均方根误差为4.5 mm/d,相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率(误差在2～3 mm/d以内)相比使用联合国粮农组织(FAO)推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上,可更精确用于作物系数及蒸散量计算。 相似文献
11.
农田作物蒸散的快速评估对于灌区水资源最优调配和灌溉实时管理至关重要。简化S-I模型综合考虑作物冠层温度、田间气象参数和作物特征参数,可以进行实时农田作物ET的精确估算。该文利用河套灌区解放闸灌域2015—2016年2 a田间试验观测资料,对主要农作物玉米和向日葵的S-I模型中2个特征参数分别进行了率定和验证,并分析了模型蒸散估算的相关影响因素。结果表明:1)利用S-I简化模型可以对玉米和向日葵田间进行作物日蒸散量(daily evapotranspiration,ET_d)的估算,在该地区以13:00时率定和验证结果最优。在玉米主要生育期(6—8月),利用S-I模型估算ET_d可以达到较高的精度;而在7—8月,采用模型估算向日葵地ET_d也可以达到很高的精度;2)S-I模型中特征参数值受风速、地表覆盖度、表面粗糙度等因素的影响,不同作物其值不同。13:00时玉米S-I模型中特征参数值皆为负值,而向日葵中特征参数值为1正1负,进而影响模型估算精度。叶面积指数变化对特征参数值大小的影响在玉米和向日葵田块呈相反的趋势,而风速的影响则为一致。推荐13:00时率定的参数值可以在河套灌区玉米和向日葵作物需水量估算时直接应用。 相似文献
12.
基于指示Kriging法的土壤盐渍化与地下水埋深关系研究 总被引：10，自引：4，他引：6
在北方干旱、半干旱的地下水浅埋区,土壤盐渍化是土地资源退化的主要原因,防治土壤盐渍化是农业和生态环境可持续发展的重要保障。该文以内蒙古河套灌区解放闸灌域为例,运用指示Kriging法绘制并比较了不同阈值下地下水位埋深和土壤表层含盐量的概率分布图,从概率空间分布的角度分析研究了土壤盐渍化与地下水位埋深之间的关系,从而将这方面的研究从通常的农田尺度扩大到灌域尺度。结果表明:1)土壤盐分和地下水位埋深空间变异强度均为中等,且具有中等的空间自相关性,球状模型拟合变异函数的效果较好;2)在灌域尺度上,解放闸灌域4月底土壤表层发生中度、轻度盐渍化时地下水位临界埋深分别为2.0、2.5m,西南及中东部地下水位埋深小于临界埋深的概率较大,是土壤返盐的高风险区;3)3月底地下水位埋深对土壤返盐的影响比4月底更大一些,这表明地下水位埋深对土壤返盐的影响具有一定滞后效应,只有地下水位埋深小于临界深度的状态维持一段时间,才会造成土壤中度或轻度盐渍化。 相似文献
13.
为了探究河套灌区解放闸灌域土壤盐分的综合调控措施,以河套灌区解放闸灌域为例,基于SaltMod模型研究了灌溉水矿化度、咸淡水混合比例、排水沟深度以及渠道衬砌水平对作物根层土壤盐分的影响。结果表明:根层土壤盐分随着灌溉水矿化度的增大而增加,1.0 g/L的地表微咸水较适合本研究区灌溉;淡水(黄河水)和地下微咸水(矿化度为2.2 g/L)混合灌溉比为1∶1时,既增加了地下微咸水的利用且地下水埋深下降到2 m左右的相对稳定平衡状态;当排水深度在1.5~2.0 m,渠系利用系数达到0.7时,根层盐分显著降低,适当提高排水深度和渠系水利用系数可以有效减少高矿化度灌溉水对土壤盐分累积的影响。研究结果为河套灌区解放闸灌域制定合理的土壤盐分综合调控措施提供了科学的理论依据。 相似文献
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考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量 总被引：3，自引：3，他引：0
为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954~2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明:1)H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2)与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3)在3~10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4)H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。 相似文献
15.
河套灌区年内地下水埋深与矿化度的时空变化 总被引：16，自引：10，他引：6
该文以内蒙古河套灌区为研究区域,应用统计学方法、普通Kriging、Arc GIS9.0和GS+等工具,分析2003年3个不同特征季节的地下水位埋深和矿化度的时空分布规律。分析表明：在3月份灌区浅层地下水埋深平均为2.5 m,且绝大部分区域地下水矿化度＜4 000 mg/L;随着夏灌、秋灌、秋浇后,在11月时浅层地下水埋深减小为1.0 m,且大部分区域地下水矿化度＞5 000 mg/L。灌区浅层地下水埋深由灌区西南向东逐渐递减,且自南向北逐渐递增。灌区西北和东南部的地下水矿化度相对较高,中间部分相对较低。浅层地下水埋深与矿化度之间线性关系不明显,但是在特定地区浅层地下水埋深的时空分布规律能够定性地反映出矿化度的时空分布规律,即浅层地下水埋深较大时,相应的矿化度较小;浅层地下水埋深较浅时,相应的矿化度较大。 相似文献
16.
以改进本地作物播种期土壤含水量和耕层地温的预报服务及提升农业生产安排决策能力为目的。利用内蒙古河套灌区1980~2011年年春季和作物播种期间气温、降水、风速、地温、土壤相对湿度等资料,采用相关分析、回归分析、Mann-Kendall趋势检验等方法 ,在土壤温湿因子诊断分析基础上,建立不同层次逐日土壤温度和逐旬相对湿度预报模型。结果表明:1980年以来河套灌区大部地区春播期平均土壤相对湿度在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层均呈下降趋势,影响的主要因子依次为前一旬土壤相对湿度、当旬的平均气温和降水量;河套灌区气温及0 cm、5 cm和10 cm地温变化趋势相同,均呈现上升的趋势,影响的主要因子为平均气温和平均风速;建立了各层土壤相对湿度预测模型84个和各层地温预测模型36个,均通过信度检验(P≤0.05);土壤相对湿度模型回代和预报检验准确率分别大于85%和80%,有的甚至超过90%;地温模型回代检验平均误差为1.9~2.3℃,2011、2012年预报检验平均误差为2.1~2.5℃。模型输出结果更能反映当地作物适宜播种期间土壤温湿匹配效果,预报精度达到了一定的水平,可用于干旱地区土壤相对湿度和地温的预报。 相似文献
17.
基于地面红外检测系统验证的灌区地表温度遥感反演 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感数据的大尺度特性和地面实时监测数据进行区域灌溉管理,用精准化信息技术支撑农业信息化,是现代农业发展的方向和研究热点。该文根据田间在线实时监测数据和Land Sat8卫星遥感数据反演,探讨遥感反演地表温度与地面实测数据的吻合程度,为大范围、区域性干旱监测和灌溉管理提供技术支撑。结果表明,在下垫面植被均匀、土壤水分空间变异性较小的区域,利用Land Sat8遥感影像反演地表温度,可以很好地与地面作物冠层温度监测结果相吻合;监测点数据可以代表其附近5个像元的情况。利用覃志豪法和简单Sobrino法计算地表比辐射率来遥感反演地表温度,对不同的作物类型有不同的适宜性。2015年9 d遥感反演结果与地面监测数据对比可见,在解放闸灌域沙壕渠试验点的玉米地,简单的Sobrino法结果更好,R~2达到0.76,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到2.32℃、7.8%和0.92。葵花地覃志豪法结果为宜,R~2达到0.85,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到1.97℃、6.5%和0.94。春小麦地宜用Sobrino法。对于北京大兴的冬小麦-夏玉米轮作,这2种方法差别不大。地面监测点布设方案和合理数目、点面数据结合进行区域干旱判断和灌溉管理,以及地面监测系统的优化改进,是进一步研究的重点。 相似文献