基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。

基于SEBAL模型的陆浑灌区生育期内实际蒸散发研究

【目的】探索基于遥感技术和能量平衡模型建立准确快捷评估灌区高空间分辨率蒸散发值的方法。【方法】基于SEBAL模型,利用Landsat-8遥感影像和气象数据估算了作物生育期内陆浑灌区的实际蒸散发值,验证了能量平衡模型在陆浑灌区的适用性,进而分析了陆浑灌区实际蒸散发的时空演变特征。【结果】SEBAL模型模拟值与蒸散发产品(v 1.5)的相关系数在0.8以上,SEBAL模型模拟值与站点实测值的相关系数在0.96以上。生育期内,2—5月实际蒸散发值逐月增加,作物种植区实际蒸散发值大于林区,实际蒸散发高-高聚类点主要分布在作物种植区;6—7月实际蒸散发出现年内最高值106.52 mm,林区实际蒸散发值大于作物种植区,实际蒸散发高-高聚类点主要分布在林区;8—9月实际蒸散发值整体开始降低,实际蒸散发高-高聚类点数量减少,并向东北地区收缩。【结论】SEBAL模型利用遥感卫星影像等数据可以得到准确的高空间分辨率地表实际蒸散发估算结果,在灌区尺度具有强适用性。

农业冻土冰含量测量方法试验研究

农业冻土中的冰含量作为冻土冻融过程的关键变量之一,影响着土壤水分动态变化、土壤养分流失和农田生态环境维稳等。根据质量守恒原理和体积变换关系,自制一种农业冻土冰含量测量的试验装置,进行-20、-25、-30℃和土壤含水率为15.7%、23.5%、31.4%的冰含量测量试验。结果表明,农业冻土样品中冰含量随冻结温度降低冰质量含量增加。冻结温度达到-30℃时,冰质量含量达到一个恒定的峰值。相同冻结温度不同含水率状态下,冰质量含量百分比趋于一个平均值,且最大值和最小值之差约为2%。

多情景下张家口市土地利用变化及碳储量分析

土地利用改变促进生态系统碳储量变化,进而对全球气候产生影响,研究土地利用变化对碳储量的影响,对区域生态系统和实现经济可持续发展具有重要意义。该研究以张家口市为例,基于2000年、2010年和2020年土地利用数据,结合PLUS模型和InVEST模型分析土地利用变化与碳储量的关系并对未来不同情景下的碳储量进行评估。结果表明:(1)张家口市土地利用类型以耕地和草地为主,占该地区总面积约71%。20年间,耕地和草地面积呈下降趋势,林地、建设用地面积呈现增长态势,其主要转换方向为耕地转为建设用地。(2)2030年,自然发展情景下,耕地、林地、水域均有所下降,草地、建设用地和未利用地有所增长;生态保护情景下,林地和草地相较自然发展有所增加,其余地类均有不同程度的减少;耕地保护情景下,耕地面积相较于自然发展情景增加约1.11 km^(2)。(3)过去20年间,该区域碳储量先上升后下降,但总体碳储量依然呈现下降趋势,年均下降0.19×10^(6)t;2030年自然发展情景下,碳储量为766.43×10^(6)t;耕地保护情景下,碳储量为767.28×10^(6)t;生态保护情景下,碳储量为768.5×10^(6)t。耕地保护碳储量介于自然发展和生态保护之间,因此张家口市在未来发展中应实行耕地优先发展前提下采取一定生态保护措施,以减缓碳储量下降速率。

1958—2017年江西省水稻需水量与有效降雨量耦合关系分析

基于江西省15个气象站点1958—2017年逐日气象数据,利用Penman-Monteith方法、Mann-Kendall趋势检验、气候倾向率和ArGIS空间插值分析等方法,分析了早稻和晚稻生育期内有效降雨量(P_(e))、需水量(ET_(c))及需水量与有效降雨量耦合度(λ)时空分布特征。结果表明:江西省早稻和晚稻生育期内平均有效降雨量分别为186.69和119.26 mm,早稻和晚稻有效降雨量分别以1.00和1.31 mm/10a的平均速度增加,赣北有效降雨量及其上升趋势均大于赣南;早稻和晚稻生育期多年平均需水量分别为335.77和381.20 mm,早稻和晚稻需水量最大值均出现在赣州、吉安站附近区域,最小值均出现在庐山、修水站附近区域,早稻需水量和晚稻需水量变化趋势分别为-3.09和-7.95 mm/10a;早稻和晚稻需水量与有效降雨量耦合度多年平均值分别为0.57和0.33,早稻和晚稻耦合度均以0.01/10a呈不显著增加趋势。早稻和晚稻耦合度最大值均出现在庐山站,早稻和晚稻耦合度较小值均在赣州、吉安、南昌和波阳站,总体上,早、晚稻耦合度及耦合度倾向率均为赣北大于赣南,赣南地区水稻缺水情况比赣北更严重,尤其要关注赣南地区晚稻缺水情况,并做好水资源规划及制定灌溉措施。

基于天气预报的泾惠渠灌区参考作物滕发量预报模型研究

农业节水背景下,对泾惠渠灌区参考作物滕发量预报方法进行研究,选用Hargreaves-Samani公式作为预报模型,运用中国气象数据网泾河站2008年~2020年13个年份的气象数据进行SPSS参数反演,并采用2022年的实测气象数据进行验证,表明适合泾惠渠灌区的Hargreaves-Samani模型参数为C=0.00122、a=14.19、m=0.259。通过验证,83.2%验证值相对误差在20%以内,同时表明Hargreaves-Samani模型进行参考作物滕发量预报时,呈现“夏季>春季>秋季>冬季”的精度分布规律,可为灌区灌溉预报和智慧水利发展提供实用的理论依据。

秸秆还田下土壤孔隙演化及其对溶质穿透特征的影响机理分析

为揭示秸秆粉碎还田后,不同腐解进程下土壤孔隙演化及其对水分和溶质穿透特征的影响机理,设置不同秸秆还田量(0、5、10、15 t/hm^(2))和还田时间(0、30、60 d)处理,采用CT断层扫描技术,视觉量化了土壤孔隙结构特征演变,并基于溶质穿透试验,分析了水分-溶质迁移优先流规律。结果表明,秸秆还田引起土壤孔隙/喉道特征变化,抑制水分-溶质迁移过程,田间持水率和土壤含水率上升,溶质穿透变慢,优先流现象减少,土壤水肥有效持留;随秸秆腐解至60 d,孔隙/喉道特征改变,优先流开始发育,但土壤水肥持留能力增强。秸秆还田5、10、15 t/hm^(2)初期,和CK组相比大孔隙体积占比分别减少7%、14%、50%,连通孔隙减少11%、39%、66%,表层含水率增加1%、3%、6%。腐解60 d后,和0 d相比大孔隙体积占比分别增加331%、200%、357%,连通孔隙增加33%、84%、195%,表层含水率增加6%、5%、5%,完全穿透试样所需溶质减少55%、76%、67%。基于Green-Ampt模型和指数衰减模型估算了不同秸秆初始投入量在不同腐解时间下的导水特征,发现饱和导水率在秸秆还田后减小,且随秸秆腐解增大。研究可为控制大孔隙流和无效灌溉提供依据,进一步为秸秆科学还田提供实践指导。

大汶河流域土地利用时空演变分析及生态空间多情景模拟

多情景模拟土地利用演变为大汶河流域土地管理和推动区域高质量发展提供参考。基于大汶河流域1990、2000、2010和2020年土地利用数据,借助动态度和土地利用转移矩阵分析研究区近30年来的土地利用时空演变特征和相关驱动机制,从地理环境、社会经济和交通路网三方面选取12个驱动因子,设置生态保护、耕地优先和经济发展3种情景,利用PLUS模型模拟研究区2030年土地利用空间分布及对比分析各情景模拟差异。结果表明:①近30年来,耕地面积减少明显,达630 km^(2);建筑用地面积持续增长且增幅较大,占比从8.8%增至16.7%。②2020年土地利用模拟结果Kappa系数为0.89,总精度为93.15%,均高于标准,PLUS模型满足大汶河流域土地利用模拟要求。③综合3种情景模拟结果发现,耕地优先情景下,耕地面积总量得到有效保护,相对限制建筑用地面积的增长,同时生态环境和经济建设都得到较好保障。因此耕地优先情景更符合大汶河流域可持续发展的要求。

基于典型计量统计的农业灌溉地下水用水量评估

【目的】利用现有计量统计机井数据准确评估典型地区灌溉农业地下水实际用水量。【方法】基于唐山市不同种植结构典型井灌区地下水计量统计数据,通过典型区域实地调查,结合降水量、农业种植结构、统计年鉴等数据,绘制不同种植结构下降水量与灌溉定额的关系曲线,评估2010年唐山地下水实际用水量。【结果】①水浇地、水田的灌溉定额与降水量的关系曲线分别为y=1.167×10^(7)x^(-1.2773)、y=378796x^(-0.6366),拟合R^(2)分别为0.8990、0.8833。②唐山市2010年降水量条件下不同种植结构作物灌溉定额表现为水田灌溉定额(5763~7649 m^(3)/hm^(2))>大棚灌溉定额(4950 m^(3)/hm^(2))>水浇地灌溉定额(2633~4647 m^(3)/hm^(2))。③唐山市2010年灌溉农业地下水实际开采量评估结果为13.08亿m^(3),与《唐山市水资源公报》数据相差9.42%。【结论】水田灌溉定额要大于大棚和水浇地,利用计量统计数据评估得到的农业地下水开采量可在一定程度上评估北方地区农业地下水实际开采量。

灌水梯度及覆膜组合模式对滴灌棉田蒸散规律的影响

为研究地膜覆盖与灌水对棉田蒸散量及水热状况的影响,开展测坑和桶栽试验,设置三个灌水水平:3360(W1)、4200(W2)、5040 m^(3)·hm^(-2)(W3);两种地膜覆盖方式:覆膜(P1)和裸土(P2)。结果表明:(1)覆膜能有效降低棉花全生育期总蒸散量,W1、W2、W3灌溉水平下,覆膜处理棉花蒸散量分别降低25.31%、25.39%、25.75%。灌水量与蒸散量呈正相关关系,P1方式下,W3处理比W1、W2处理棉花蒸散量分别提高8.71%、7.50%;P2方式下,W3处理比W1、W2处理棉花蒸散量分别提高8.82%、8.02%。(2)覆膜能改变棉田土壤水热状况,可有效提高土壤温度和土壤含水率,覆膜对土壤水热状况的影响随土壤深度的增加而减弱;土壤温度与灌水量呈负相关关系,土壤含水率与灌水量呈正相关关系。(3)土壤含水率对裸土处理棉花蒸散量的相关系数影响最大,并随着土层深度的增加而降低;土壤温度对棉花蒸散量的相关系数随土层深度增加而升高,P1处理在20 cm土层相关系数最高,P2处理则在25 cm土层最高。探索覆膜滴灌对干旱区农田蒸散过程的影响对理解绿洲水文循环过程具有重要的理论意义,同时也可为干旱区有限水资源合理利用提供科学参考。

三种PTFs方法获取的侵蚀黑土水分特征曲线的比较

采用3种土壤转换方程(PTFs)获取不同侵蚀程度黑土的土壤水分特征曲线(SWCC),并与实测数据进行了比较,以选择适合黑土SWCC间接获取的PTFs方法。以4种不同侵蚀程度的黑土为供试土壤,采用常用的PTFs计算机模型:Rosetta3、CalcPTF和以最大吸湿量为残余含水量(θ_(r))发展的PTFs方法(编号:PTFs3),进行了SWCC的van Genuchten (VG)模型参数的预报。Rosetta3模型的输入参数包括土壤机械组成、土壤密度、33 kPa压力下的土壤含水率(θ_(33 kPa))和1 500 kPa压力下土壤含水量(θ_(1 500 kPa));CalcPTF模型的输入参数包括土壤机械组成、土壤密度和有机碳含量;PTFs3的输入参数包括饱和含水量(θ_(0))、最大吸湿量(θ_(97%RH))、θ_(33 kPa)和θ_(1 500 kPa)。将上述3种方法获取的参数带入VG模型,得出供试土壤在不同水吸力下的土壤含水量,并与实测结果进行对比。结果显示,使用3种PTFs模型输出参数的VG模型预报值与实测值都有极显著的相关性,总体计算结果与实测结果也比较接近。PTFs3预报值与实测值的差值在±0.05 cm^(3)/cm^(3)内;CalcPTF-Var模型差值在-0.08~0.05 cm^(3)/cm^(3)之间;而Rosetta3模型的差值在-0.10~0.06 cm^(3)/cm^(3)之间。在土壤含水率压力小于33 kPa情况下时,SWCC差值相对较大。Rosetta3和PTFs3因为有θ_(33 kPa)和θ_(1 500 kPa)两点的水分进行校正,精确性比较可控,效果优于CalcPTF-Var。预报值与实测值差异的百分比也说明了这一点。具体到每个供试土壤样本,3种PTFs对剧烈侵蚀的黑土预报偏差百分比都较大,但PTFs3表现较优于其他两种模型。CalcPTF-Var在微度侵蚀样本S1的模拟上也出现了相对较大的偏差。综上,PTFs3模型是一种比较适合预报黑土SWCC的VG模型参数的PTFs方法。Rosetta3模型误差主要来源于较严重的低估了≤1 kPa SWCC的土壤含水量,而高估了6~33 kPa的土壤含水量。仅输入土壤理化性质的CalcPTF-Var模型需注意在部分黑土样本上的较大偏差。

不同水分调控对沿黄灌区向日葵水分利用影响研究

为探究达拉特旗黄河南岸灌区向日葵根系吸水来源及其利用策略,通过测定达拉特旗黄河南岸灌区向日葵木质部水及其各种潜在水源(降水、土壤水和地下水)的氢氧同位素组成(δD和δ18O),利用直接对比法和MixSIAR模型研究对比不同灌溉制度下向日葵不同生育期水分来源及各水源利用差异。结果表明,向日葵在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期的吸水深度分别在0~30、0~50、0~70和30~90 cm土层。不同灌溉量下,向日葵的主要吸水层具有一定的差异。0~10、10~30、30~50、50~70、70~90 cm深度土壤水和地下水对向日葵平均贡献比例分别为22.17%、17.99%、18.74%、14.68%、15.97%和10.45%。通过相关性分析,50 cm以下土层水分贡献对产量提高有利,0~10 cm土壤水、30~50 cm土壤水和地下水利用对灌溉水利用效率具有正相关关系。设置灌溉定额为187.5 mm时能显著提高产量,灌溉定额为100 mm时,能显著提升灌溉水利用效率。

滴灌工程对农业生产能力的影响评估

滴灌工程作为干旱区绿洲灌溉农业增产增收的一项革命性技术工程,对农业生产和生态环境产生着深远影响。为了有效评估滴灌工程对农业生产能力的影响,将沙雅县作为研究区域,利用归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集、气象数据集和土地利用/覆被变化(Land Use/Cover Change,LUCC)数据集,对滴灌工程在建设与运行期间(2014-2022年)的县域NDVI及耕地面积时空变化进行分析。结果表明:①2014-2022年,全县耕地面积增加了83.83 km^(2),其中滴灌工程区占比71.22%。②滴灌工程区耕地NDVI平均增长率为0.44%/a,而非滴灌工程区耕地NDVI平均增长率仅为0.30%/a,滴灌工程区耕地NDVI变化较为明显。③滴灌工程实施后,年降水量降低了42.48%,然而县域NDVI却呈现出“增加—平缓—增加”的变化特征,平均增速为0.27%/a,平均增长11.53%。农业生产能力没有降低反而增加。滴灌工程的实施,不仅促进了土地流转与规模化经营,田块的破碎化程度降低,显著扩大了有效耕地面积,更重要的是县域农业产能(NDVI)与节水抗旱能力显著提升,沙雅县整体农业生产能力得到提高。因此,滴灌工程对于提高干旱区农业生产能力和生态环境具有重要意义。

基于区块链的水权交易机制重构研究

为完善区块链技术下水权交易平台建设,建立统一用水权交易市场,激发水权交易活跃度,结合区块链技术对水权交易机制进行重构研究。将区块链技术与水权交易目前需求进行契合分析,结合微服务技术搭建了水权交易技术框架,初步设计了基于区块链的水权交易流程与奖惩机制,并利用python语言对信用奖惩机制进行仿真。结果表明,区块链技术特征与水权交易需求高度契合,奖惩机制能够保证在不同交易情景下对参与节点进行有效奖励,并对违约节点进行信用和资金处罚,从而激励交易主体积极履行合约,提高整体交易意愿。区块链技术应用在水权全交易流程能够实现水权交易信息的完整性存储、分布式共享和追踪溯源,研究成果可以为优化水权交易机制、提高水权交易活跃度提供参考。

蓄雨型间歇灌溉模式下缓释肥对水稻生长、产量及水分利用的影响

为探索蓄雨型间歇灌溉模式下缓释肥水稻节水高产效益,在湖北省漳河灌区开展不同水肥处理下水稻生长特性、产量及耗水规律的测桶试验研究。设置传统淹水灌溉(W1)、蓄雨型间歇灌溉(W2)2种灌溉模式,传统肥(N1)、缓释肥(N2)2种肥料类型,共计4个处理,研究不同处理下水稻的生长特性、产量及水分利用。结果表明,蓄雨型间歇灌溉缓释肥对水稻生育前中期的分蘖产生抑制作用,有效控制了无效分蘖,所形成的旱涝胁迫对水稻株高没有产生明显抑制作用,最终产量与相同灌溉模式和相同施肥类型处理均无显著性差异,但缓释肥处理下,蓄雨型间歇灌溉的灌水量较淹水灌溉减少38.39%,灌溉次数减少9次,排水量减少56 mm,降雨利用率提高13.82%,耗水量减少23.68%,水分利用效率提高37.98%,灌溉水利用效率提高73.28%。由此可见,蓄雨型间歇灌溉模式下施用缓释肥在稳定水稻产量的同时,可减少灌排水量及灌溉次数,提高降雨及水分利用率,具有良好的节水保产效果。

不同水肥处理对水稻磷素吸收利用、产量和根干重的影响

为探明不同水肥处理对水稻磷素吸收利用、产量和根干重的影响,于2020年5-9月在湖北省漳河灌区开展水稻测坑种植试验,以水稻品种“Y两优957”为试验材料,设置淹水灌溉(W1)和间歇灌溉(W2)2种灌溉模式,常规肥(N1)和缓释肥(N2)2种施肥类型。采集泡田前和黄熟期收割后土样进行土壤全磷(TP)分析,于黄熟期测产,取植株样进行干物质称重,并化验地上部分植株各器官含磷量。结果表明,W2N2处理下水稻产量、磷素收获指数(PHI)、磷肥偏生产力(PFPP)和植株根干重均达最高,分别为8566.10 kg/hm^(2)、58.25%、214.35 kg/kg、255.47 g/m^(2);W2模式下水稻产量显著高于W1(P<0.05),分别高出10.85%(N1)和11.03%(N2);不同水肥处理下水稻各器官含磷量占比均为:穗>叶、茎,磷素会逐渐在穗部积累;施肥类型相同时,W2模式下植株茎、叶含磷量占比均高于W1,而穗含磷量占比均低于W1;灌溉模式相同时,N2条件下植株籽粒含磷量占比较N1高出4.50%(W1)和1.54%(W2);黄熟期收割后土壤TP含量均高于泡田前,收割后N2条件下稻田土壤TP含量较N1高出3.70%(W1)和6.25%(W2),收割后W2模式下稻田TP含量较W1高出13.33%(N1)和15.63%(N2)。间歇灌溉配施缓释肥可以有效促进水稻磷素吸收,进而实现增产。

县域尺度下关中地区农作物水足迹时空特征及影响因素

探讨区域农作物水足迹与其时空分布规律及驱动因素,可以提高农业生产效率和水资源利用效益。本研究量化并分析关中地区54个县(区)2000—2020年冬小麦和夏玉米水足迹,并借助通径分析方法探究影响其绿水足迹、蓝水足迹及灰水足迹时空变化的驱动因素。结果表明:(1)关中地区农作物总水足迹从2000年2.232×10^(8)m^(3)下降到2020年2.003×10^(8)m^(3),其中,蓝水是最主要的水资源使用形式,其次是灰水,绿水使用量最少,三者占比分别为37.261%、36.254%和26.485%;(2)农作物总水足迹空间上差异显著,呈现出东高西低和相似地区(高-高、低-低)集聚分布的特征;(3)单位面积产量、平均风速和化肥施用量分别为影响绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹最显著的因素。本研究的结果有利于帮助关中地区节约水资源和提高用水效率,拓展农业水资源可持续利用思路。

基于辐射改进Penman-Monteith模型估算粮食主产区参考作物蒸散量

为进一步提高Penman-Monteith模型估算参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)的精度,以中国粮食主产区为研究对象,将其划分为温带湿润半湿润地区(THSZ)、温带干旱半干旱地区(TASZ)、暖温带半湿润地区(WTSZ)和亚热带湿润地区(SHZ),基于32个气象站点1994-2020年长序列实测逐日气象数据,将猎豹算法(CO)、沙猫算法(SCSO)、野狗算法(DOA)优化的时间卷积神经网络模型(TCN)和3种基于日照时数、3种基于温度的经验模型估算的辐射(R_(s))值与PM模型进行融合,得到改进PM模型。以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和效率系数(E_(NS))为精度评价体系,找出了粮食主产区不同分区的ET0最优估算模型,结果表明:基于日照时数模型的计算精度要优于温度模型,其中CO-TCN模型在全区内均表现出了较高的精度,在不同分区的RMSE、MAE、R^(2)和E_(NS)中位数取值分别为0.099~0.171 mm/d、0.057~0.111mm/d、0.984~0.998、0.983~0.997,由此可将CO-TCN模型估算的辐射值与PM模型融合,作为标准值用于估算粮食主产区ET0。

植被类型对晋南土壤入渗及地面水流糙率影响的研究

开展植被类型对土壤入渗特性及田面水流糙率影响的研究,可以为田间灌水技术参数的优化分析提供理论依据。以山西省夹马口引黄灌区试验站畦田灌水试验为依据,基于Kostiakov-Lewis三参数入渗模型,在运用水量平衡方程和曼宁公式的基础上,用单点求参法(用畦田内畦首、中、尾三点的入渗参数分别作为入渗参数值,仅对糙率值作优化求解)、均值求参法(用畦首、中、尾三点入渗参数的均值作为入渗参数值,仅对糙率值作优化求解)、组合求参法(用畦首、中、尾三点入渗参数中的最大值作为上限,最小值作为下限,对入渗参数和糙率值同时优化求解)对入渗参数及糙率进行直接求解,并利用基于零惯量模型的地面畦灌水流模拟软件WinSRFR4.1对求解参数进行了分析验证。结果表明:(1)用组合求参法拟合出的土壤入渗参数与地面水流糙率,决定系数R^(2)均在0.97以上,拟合精度较高。(2)玉米地土壤90 min累计入渗量Z_(90)为91.7 mm,糙率值为0.030;苹果树地Z_(90)为88.9 mm,糙率值为0.079;桃树地Z_(90)为115.9 mm,糙率值为0.138。在该试验区,一年生植物的Z_(90)明显大于多年生植物,植被类型对土壤入渗特性影响显著;鉴于组合求参法最大程度地弱化了土壤入渗参数的空间变异性,且拟合精度高于单点求参法和均值求参法,认为组合求参法最优,验证结果也进一步证明了该结论。

基于多源遥感数据的夏玉米覆盖地表土壤水分协同反演研究

土壤水分是陆-气界面物质与能量交换的关键参数,及时、准确地获取土壤水分信息,对于旱情监测、水资源管理以及农作物估产等具有重要意义。研究基于Sentinel-1 SAR遥感数据与Sentinel-2光学遥感数据,系统分析了不同光学植被指数与实测植被含水量之间的关系,优选融合植被指数(Fusion Vegetation Index,FVI)建立植被含水量估测模型,将其与植被微波散射模型—水云模型(Water Cloud Model,WCM)相结合,校正了植被层对SAR后向散射信号的影响。在此基础上,利用地表微波散射模型—Oh模型构建后向散射系数模拟数据库,基于查找表(Look Up Table,LUT)算法实现了VV和VH两种极化方式下夏玉米覆盖地表的土壤水分反演。结果表明:对于夏玉米等浓密植被覆盖地表,FVI能够更好地反映植被含水量特征,从而准确校正植被层的后向散射贡献量,基于FVI构建的植被含水量反演模型R2为0.693,RMSE为0.303 kg/m2;植被校正后,VV和VH极化方式下土壤水分与SAR总后向散射系数之间的相关性分别提高了21.6%和27.9%;相比于VH极化方式,VV极化方式更适用于土壤水分的反演,夏玉米覆盖地表土壤水分反演结果与实测值之间的R2为0.672,RMSE为0.048 m3/m3。研究成果可为浓密植被覆盖下土壤水分的遥感观测提供有力支撑。