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华北平原作物水分生产力区域分异规律模拟 总被引：6，自引：0，他引：6
提高作物水分生产力(Water Poduetivity)是节水农业研究的最终目标,定量分析作物WP对干旱和半干旱地区水资源管理和决策制定具有重要意义.华北平原是我国重要的粮食生产基地,但水资源问题已成为制约该区可持续发展的瓶颈,明确该区作物WP时空变化特征及其与气候的关系,对指导该区农业生产和水资源高效利用具有重要作用.本文首先利用华北平原3个代表性试验站各连续3～4年的小麦-玉米轮作田间试验资料,校准验证澳大利亚开发的APSIM模型,然后利用校准后的APSIM模型和研究区域32个气象站1961年～2005年逐日气象数据,结合GIS技术,对华北平原不同供水情景下冬小麦、夏玉米WP空间分布特征进行了模拟研究.模拟结果表明:①当不考虑作物品种变化时,华北平原小麦、玉米WPET(产量与蒸散量比值)分布响应于该区平均气候状况,具有明显的空间分布特征;②充分供水情景下全区小麦WPET为(1.38～1.69)kg/m3,平均值为1.53kg/m3,玉米WPET为(1.69～2.05)kg/m3,平均值为1.83kg/m3;非充分供水情景(仅满足作物水分需求一半)下两作物WPET分布与充分供水情景下相似;雨养情景下小麦WPET为(0.29～1.57)kg/m3,平均值为0.77kg/m3,玉米WPET为(0.86～2.13)kg/m3,平均值为1.47kg/m3;③饱和水汽压差(VPD)是影响作物水分生产力的主要气象因子,研究区域小麦生长季VPD北高南低的趋势使得小麦WPET呈北低南高分布特征;而玉米生长季VPD西高东低,玉米WPET呈西低东高的趋势.改善灌溉管理可提高作物WP,减少由土壤蒸发损失的非生产性耗水对提高作物WP也具有重要意义. 相似文献
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以黑龙江流域气象站数据作为"真值",检验了2002~2007年黑龙江流域MODIS积雪产品和AMSR-E数据识别积雪的精度,分析了云以及海拔高度对积雪识别的影响.结果表明,MOD10A2、MOD10C2、AMSR-E识别积雪的平均精度分别为75.4%、88.7%和88.9%,云仍然是影响积雪识别精度的主要原因,MOD10C2的积雪识别结果接近于气象站的真实值,AMSR-E高估积雪覆盖面积.此外通过软分类方法得出的MOD10A2和MOD10C2的积雪覆盖面积要低于硬分类得出的积雪覆盖面积,软分类法得到的结果更接近真实值. 相似文献
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2001-2010 年东北三省植被净初级生产力模拟与时空变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于改进的CASA光能利用率模型,利用遥感数据、气象数据、土地覆盖类型数据作为模型输入参数,估算了中国东北三省2001-2010年的植被净初级生产力(NPP),并利用MOD17A3 NPP产品与本文估算NPP进行了精度对比分析。结果表明,东北三省10a平均的植被NPP为304.643g C/(m2·a)。不同土地覆盖类型NPP差异明显,阔叶林>混交林>针叶林>农田>灌木>草地>城镇>未利用地>水体。年NPP在2001-2005年间出现了上下波动的趋势,且不同土地覆盖类型NPP的时空变化趋势不同,森林覆盖区域具有明显的逐年下降趋势(-1.217g C/(m2·a)),未利用地则具有明显的逐年上升趋势(2.35g C/(m2·a))。通过对3个气象因子(降水、辐射量、温度)、3个模型参数因子(APAR累积量、光能利用率ε、NDVI累积量)与NPP的相关性分析可知,APAR累积量与NPP的相关性最大,研究区平均相关系数达到了0.703,温度与NPP的相关系数最小,研究区平均相关系数为0.011。 相似文献
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2000年至2008年松嫩平原生长季蒸散量时空格局及影响因素分析 总被引：2，自引：1，他引：1
蒸散是地表能量平衡与水量平衡的重要组成部分,研究松嫩平原生长季蒸散量时空格局及影响因素对该区农作物生长环境评价、水资源高效利用具有重要意义。本研究以MODIS产品为主要数据源,通过陆面能量平衡算法SEBAL及Penman-Monteith方程估算了松嫩平原2000年-2008年生长季(5月-9月)的陆面实际蒸散量,分析了蒸散量的空间分布特征及时间变化趋势,并在月时间尺度上通过基于像元的相关分析法探讨了蒸散量与主要气候因子(降水量、平均气温、平均相对湿度、平均风速、日照时数)相关性。结果表明:①除水体、沼泽湿地等高蒸散特性地物外,松嫩平原生长季蒸散量具有从西南部向东部、东北部逐渐增加的变化趋势,呈明显阶梯状变化,松嫩平原2000年-2008年生长季蒸散量的区域平均值呈明显下降趋势(P0.05),多年平均值为612.63mm,最大值(669.31mm)出现在2000年,最小值(570.79mm)出现在2005年;②受气候条件、土壤供水状态及植被覆盖度等因素影响,松嫩平原生长季各月蒸散量差异明显,7月蒸散最强烈,高达141.60mm,9月由于降水减少、气温降低,月蒸散量仅81.35mm;③对蒸散量与主要气候因子进行基于像元的相关分析得知蒸散量与降水量、平均气温的正相关性极其明显,而蒸散量与平均相对湿度的相关性在林地、水体分布区以负相关为主,在其他区域则以正相关为主,蒸散量与平均风速、日照时数的相关性相对较弱。 相似文献
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中国粮食作物灌溉用水效率时空特征及驱动因素——以稻谷、小麦、玉米为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在中国粮食生产与水资源分布日益不平衡的背景下,提高灌溉用水效率是保障粮食安全和水资源安全的战略需要。本文运用投入导向型DEA和面板Tobit模型,探究了2008—2017年中国稻谷、小麦和玉米的灌溉用水效率的时空特征和驱动因素差异。结果表明：中国稻谷、小麦和玉米灌溉用水效率均有较高提升空间,其中稻谷和小麦在研究期内呈现波动上升趋势,而玉米则呈现倒“U”型趋势。空间分布方面,玉米各主产区的灌溉用水效率基本超过全国平均水平,其主要问题为效率值波动较大;而稻谷和小麦主产区中,华南双季稻区、北部冬麦区和长江中下游冬麦区的灌溉用水效率及增长幅度较低。进一步的驱动因素分析表明,资源环境的变化更易驱动玉米灌溉用水效率;现有节水灌溉条件下农田水利设施对不同粮食作物灌溉用水效率的驱动方向和作用程度差异较大;经济社会发展对3种粮食作物灌溉用水效率均有较大驱动力。基于以上研究,本文对因地制宜制定实施粮食水资源管理政策提出了针对性建议。 相似文献
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土壤-植被-大气系统水和热传输机理及区域蒸散模型 总被引：7，自引：0，他引：7
在不同空间和时间尺度上建立了估算土壤 植被 大气系统水、热传输的模型 ,并且在华北平原中国科学院两个农业生态试验站设计了 3个试验 ,验证模型的精度和有效性 .第一个模型是基于瞬时通量观测基础上建立的植被冠层光合 导度 蒸散耦合模型 ,它模拟的结果与涡度相关系统测定结果比较一致 ;第二个模型为一维 3层的土壤水量平衡模型 ,此模型成功用于模拟 1 998— 2 0 0 3年度太行山山前平原不同灌溉条件下的土壤水分深层入渗和蒸散过程 ;第三个模型为区域能量通量和日蒸散模型 ,它基于卫星遥感数据和地面同步观测而建立 ,本模型可以监测区域地表的干旱状况 ,用于估算区域能量通量和日蒸散 . 相似文献
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中国主要粮食生产的化肥削减潜力及其碳减排效应 总被引：5，自引：0，他引：5
在保障中国粮食安全前提下,减少化肥不合理使用是实现农业可持续发展的重要挑战。测土配方施肥是兼顾粮食安全和生态安全的科学施肥方法,本文在中国粮食作物区域大配方施肥数据的基础上,系统测算小麦、玉米、水稻三大粮食作物化肥投入的削减潜力及其碳减排效应。结果显示,满足当前粮食产量水平下,全部采用测土配方施肥,小麦、玉米、水稻三大粮食作物主产区化肥投入可削减814.1万t/a,占主产区三大粮食作物化肥使用量的27.6%,小麦、水稻和玉米化肥使用可分别削减36.9%、28.1%和16.7%;三大粮食作物化肥使用削减可减少碳排放1 045.9万t/a。建议深入推进测土配方施肥,建立配方肥生产服务中心,出台配方肥使用补贴,创新补贴方式和推广模式,构建全国测土配方施肥大数据平台。 相似文献
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水分胁迫对黄淮海夏玉米农业气候资源利用的影响——水分胁迫对叶片生产力影响 总被引：2，自引：0，他引：2
文章对水分胁迫的夏玉米光合生产力变化进行了系统观测和实验 ,研究表明 :①可将土壤持水量的 4 0 6 89%～ 5 5 79%和 79 99%作为叶片缺水及最适的外部形态指标 ;②干旱可以使株高低 2 2 5 6 %左右 ,而短时间内水分一直维持在田间持水量水平 ,对玉米的株高影响并不大 ;③比叶重随土壤湿度增加而增大 ,到田间持水量的 79 9%时达到最大值 ,随着湿度的进一步增加 ,比叶重反而略微变小 ;④叶片含水量与土壤湿度成正相关 ,吸收辐射率则受叶片湿度与厚度的影响 ,当土壤湿度达到持水量的 79 99%时 ,叶片吸收辐射率可达到 80 %左右。在此研究基础上 ,给出了包含浓度、辐射强度、温度及土壤水分因子的夏玉米叶片生产力计算公式 ,为进一步准确推算水分胁迫对区域生产力的可能影响 ,为当地政府开发农业气候资源提供了前提条件。 相似文献
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华北平原小麦、玉米作物生产水足迹的研究 总被引：20，自引：0，他引：20
水足迹概念将水问题拓展到了社会经济领域,是当前测度人类活动对水资源系统影响的理想指标。本文借助水足迹的概念,计算了华北平原地区(河北、北京、天津)小麦、玉米的虚拟水含量及其生长生产水足迹,并就绿水的重要性和灰水对环境的不利影响进行了相关分析。结果显示:2007年华北平原主要地区小麦虚拟水含量为1.054m3/㎏,生长用水以蓝水为主;玉米虚拟水含量为0.808m3/㎏,生长用水以绿水为主;小麦生产水足迹为172×108m3,其中绿水足迹30.85×108m3,蓝水足迹102.5×108m3,灰水足迹38.65×108m3;玉米生产水足迹为173.07×108m3,其中绿水足迹101.06×108m3,蓝水足迹26.92×108m3,灰水足迹45.09×108m3。通过分析表明:绿水在当地农作物生产中占有重要的地位,绿水的使用与作物的生长特点及作物生长周期有关;小麦、玉米总水足迹约为当地水资源总量的2.2倍,减少小麦、玉米作物生产水足迹对华北平原具有重要的意义。 相似文献
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温度和生物因子对农田生态系统呼吸的影响——以华北平原冬小麦-夏玉米复种农田生态系统为例 总被引：1，自引：0，他引：1
生态系统呼吸在陆地生态系统碳循环中占有重要地位,是碳循环中仅次于生态系统总初级生产力的第二大通量组分.除温度和水分外,生物因子对生态系统呼吸也有着重要的影响.生物因子往往与温度、水分有着相似的季节变化,并且温度还对这些因子有重要的影响,这加深了探讨生物因子对生态系统呼吸影响的难度.复种农田生态系统中生物因子与气象因子季节变化的非同步性为探讨生物因素对生态系统呼吸时间变异的影响提供了有利条件.利用华北平原冬小麦一夏玉米复种农田LAI的季节动态与温度的季节动态存在非同步性这一天然试验条件,本研究通过该农田生态系统连续两年的涡度相关通量观测数据,分析了温度和生物因子对该农田生态系统呼吸季节及年际变化的影响.结果表明,在冬小麦和夏玉米的各个生育阶段,其夜间生态系统呼吸都受到土壤温度的影响,但是这种影响在作物不同的生育阶段有所差异,尤其当土壤温度与叶面积指数(LAI)的季节变化非同步时,LAI会改变土壤温度对生态系统呼吸的控制.基于直线回归方程,LAT能分别解释2003年和2004年冬小麦生态系统参考呼吸(10℃下的生态系统呼吸速率)变异的97%和74%,能分别解释夏玉米生态系统参考呼吸变异的85%和42%.华北平原冬小麦一夏玉米复种农田的生态系统呼吸呈"双峰"季节动态模式,且与生态系统总初级生产力及LAI的季节动态模式相一致,两次峰值分别出现在冬小麦的LAI和夏玉米的LAI达到最大时.冬小麦农田生态系统呼吸的最大值在2003年和2004年分别为6.6 gC/(m2·d)和5.5 gC/(m2·d),夏玉米农田生态系统呼吸的最大值在2003年和2004年分别为7.7 gC/(m2·d)和6.9 gC/(m2·d).冬小麦农田生态系统在2003年和2004年2个生育期的总呼吸量分别为402 gC/m2(累计220天)和486 gC/m2(累计232天).夏玉米农田生态系统在2003年和2004年两个生育期的总呼吸量分别为557 gC/m2(累计131天)和48l gC/m2(累计107天).冬小麦及夏玉米生育期生态系统呼吸的年际差异受土壤温度和受LAI影响的生态系统总初级生产力的协同作用控制.冬小麦秸秆还田引起的生态系统呼吸底物的增加以及夏季降雨对土壤湿度的改善都促进了夏玉米生长前期生态系 .统CO:排放量的增加.相对于自然生态系统,农田生态系统受到更多的管理措施的影响,因此在未来的研究中,应加强农业管理措施以及人类活动对农田生态系统呼吸影响的研究. 相似文献
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利用1961-2012年中国有固态降水观测且序列完整的1 400多站逐日降水量和天气现象数据,建立了完整性较好的降雪序列,选取雪季长度、降雪量、降雪日数、降雪强度和最大降雪量5个指标,分区域研究了中国降雪的时空变化特征。结果表明：中国降雪在空间上主要分布在青藏高原地区、东北地区以及新疆天山以北地区;中国大部分地区降雪量以小雪等级占主要,华中地区以暴雪等级的降雪量占主要;5个区域的降雪日数均以小雪等级占主要,华中地区占65%,其余区域占84%左右;5个区域的雪季长度均为缩短趋势,新疆北部地区主要由于雪季开始期大幅滞后,青藏高原地区、华北地区和华中地区主要由于雪季结束期大幅提前,东北和内蒙古东北部雪季缩短的原因中,雪季开始期滞后和雪季结束期提前各占一半;在降雪的时间变化上,新疆北部地区,降雪量和降雪日数为增加趋势,大雪等级降雪显著增加,东北和内蒙古东北部地区的降雪量和降雪日数无显著变化,其余3个区域的降雪量和降雪日数均有显著减少趋势,其中青藏高原地区暴雪和小雪等级的降雪量显著减少,华北地区的小雪等级降雪量减少显著,华中地区大雪和小雪等级降雪量减少显著。 相似文献
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为了提高玉米的遥感长势监测的准确度,以河北省中部平原地区为研究区域,以MODIS遥感数据反演的条件植被温度指数（Vegetation Temperature Condition Index, VTCI）与叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）作为玉米长势监测指标,通过灰色关联度分析法确定玉米各生育时期（出苗—拔节期、拔节—抽雄期、抽雄—灌浆期与灌浆—成熟期）VTCI与LAI作为相应生育时期长势监测指标的权重值,以及4个生育时期的玉米长势在总体长势与产量形成中的权重值,并基于权重结果分别构建玉米在4个生育时期与主要生育期的长势综合监测指标,进而评估研究区域2011—2016年间的玉米长势。结果表明,各生育时期VTCI作为长势监测指标的权重值均大于LAI,且以拔节—抽雄期最大,抽雄—灌浆期次之,说明玉米各生育时期的长势与最终产量较易受到水分胁迫的影响,并以拔节—抽雄期与抽雄—灌浆期对水分胁迫最为敏感;而玉米长势综合监测指标在4个生育时期的权重值较为接近,并以灌浆—成熟期略大,说明该时期的玉米长势与最终产量之间的关系较为密切。研究区域5市的县域尺度玉米长势综合监测指标与单产之间的决定系数（R2）介于0.247~0.598之间,均达到了极显著水平（P<0.001）,优于单一的VTCI或LAI指标,表明基于长势综合监测指标的玉米长势监测结果准确度较高。研究年份间该区域的玉米长势以2011年的长势最好,2014年与2015年长势最差,且西部长势优于东部。 相似文献