作物水分胁迫指数与土壤含水量关系探讨

基于冠层温度的作物水分胁迫指标CWSI(Crop Water Stress Index)广泛用于指导作物灌水时间,利用自动气象站的观测资料分别计算了不同供水处理条件下冬小麦中午12:00的作物水分胁迫指数,并将作物水分胁迫指数和对应的土壤含水量进行相关分析,以探讨用作物水分胁迫指数确定灌水量的可行性。结果表明,二者是一定相关性,但相关关系不密切,复相关系数为0.54,作物水分胁迫指数随土壤含水量的降低呈明显的增大趋势;作物水分胁迫指数随气象因子的波动表现出明显的波动性,且在作物遭受较严重水分胁迫下波动性更强,这预示着利用作物水分胁迫指数直接定量标识作物土壤水分状况的可靠性不强。

基于冠气温差的作物水分胁迫指数经验模型研究进展

以作物冠层和空气温度的差值为基础,构建指标监测农田作物水分状况,在过去40 a间取得了很大的进步。在简要论述了以冠气温差为基础的3个指标(胁迫积温、作物水分胁迫指数经验模型和理论模型)发展历程后,着重介绍了作物水分胁迫指数(CWSI)经验模型在计算及应用中存在的主要问题。分析认为CWSI经验模型在目前的使用中存在基线计算方法不统一、基线建立所受环境因素过多、不同地区推广存在区域适用性以及CWSI经验模型应用具有单一性等问题。CWSI经验模型计算简便,如何针对存在的问题进行必要的改进,对该指标的标准化和推广具有重要的应用价值。

玉米作物水分胁迫指数(CWSI)基线差异原因初探

为了探讨相同作物水分胁迫指数(CWSI)基线,在不同试验条件下存在差异的原因,于2010年及2011年连续2年在南方红壤区进行了不同施肥处理的玉米小区试验。结果表明,不同的氮素处理,玉米形态学指标及叶龄存在差异,其中不施氮的处理与施氮的处理差异显著(P<0.05),施氮多和施氮少的处理差异较小。在玉米不同的生育期,CWSI下基线不完全相同。施肥能够影响玉米冠气温差的降低程度,施用氮肥越多,冠气温差降幅越大,从而可使不同施肥处理的CWSI下基线产生差异。此外,在作物发生干旱时,施用不同类型的肥料还能够影响作物冠气温差的增加程度,其中施用化肥处理玉米冠气温差要比施用有机肥和不施肥的处理高,施用有机肥处理的玉米冠气温差也较不施肥的处理高。研究结果认为,相同作物CWSI基线的差异与作物本身品种,以及不同生长条件下作物生长状况之间的差异密切相关,而气候条件是造成这种差异的辅助因素。

茶树的作物水分胁迫指数、光合有效辐射强度与光合参数的关系

构建茶园环境信息监测系统,研究作物水分胁迫指数、光合有效辐射强度等与光合参数的关系,为茶树灌溉管理、长势估计提供参考依据。通过直接灌溉方式,使得4个水分池土壤湿度为土壤田间持水量的90%、80%、70%、65%;利用无线传感器网络,实现对各水分池的冠层温度、空气温湿度、光合有效辐射强度进行测量,并根据Idso提出的作物水分胁迫指数经验公式,计算CWSI和CWSI/PAR;利用SYS-GH30D光合作用仪测得茶树叶片的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度;研究数据间相关性,基于随机采样一致性进行线性回归分析,并利用决定性系数r^(2)对线性回归分析结果进行评估。通过茶园环境信息监测系统采集环境数据,并计算CWSI与CWSI/PAR。结果显示,P_(n)、T_(r)、G_(s)与CWSI、CWSI/PAR均呈负相关,CWSI/PAR较CWSI与光合参数更具相关性,能够实现光合参数的估计。CWSI/PAR能够同步反映茶树P_(n)、T_(r)、G_(s)参数的变化状况。通过对冠层温度、空气温湿度、光合有效辐射强度的测量,实现茶树光合参数的估计,可用于指导茶树的水肥管理。

作物水分胁迫指数模型中下限温度的参数化:以栓皮栎人工林为例

作物水分胁迫指数(CWSI)模型中的下限温度指水分充足时的冠层温度(T_(c))或冠气温差(dT),对模型量化植被水分状况精度有较大影响。目前,基于数据驱动方法直接估算下限温度已在大田作物中取得成功,但尚未见其在森林生态系统中的适用性报道。本研究以太行山南麓栓皮栎人工林为研究对象,连续同步观测T_(c)和气象数据,评估使用多元线性回归模型和BP神经网络模型估算下限温度的可行性,以及CWSI指示人工林水分状况的精度。结果表明:在不具备灌溉条件的森林生态系统中,将以土壤含水量、风速、净辐射、饱和水汽压差、气温作为输入参数的多元线性回归模型与BP神经网络模型中的土壤水分条件设为饱和,即可获得下限温度;将下限温度与理论公式确定的上限温度结合,对实测T_(c)或dT进行归一化获得CWSI,可实现对栓皮栎人工林水分状况的无损、快速、自动诊断。其中,基于BP神经网络模型确定的水分充足条件下的dT作为下限温度,并与上限温度结合获得CWSI,最适合精准量化人工林水分状况,与实测水分状况之间的决定系数、均方根误差和一致性指数分别为0.81、0.08和0.90。本研究结果可为森林生态系统水分状况的高效、精准监测提供参考方法。

马铃薯水分胁迫指数模型优化研究

【目的】探究马铃薯的叶气温差与环境因子的关系,进一步优化马铃薯水分胁迫指数模型。【方法】在河南农业大学林学院试验基地进行马铃薯盆栽试验,选择晴朗天气测定不同土壤含水率下马铃薯的叶气温差随太阳辐射和大气饱和水汽压差(VPD)的变化规律,确定作物水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)的上下基线,进一步试验后得到优化后的马铃薯CWSI经验模型,并对相关模型进行验证。【结果】马铃薯的叶气温差随着土壤含水率的降低而升高;当土壤含水率较低(7.28%)时,马铃薯的叶气温差随太阳辐射的增大而增大,呈显著线性关系;当土壤含水率较高(15.85%)时,马铃薯的叶气温差随VPD的增大而减小,呈显著线性关系;构建出马铃薯CWSI的上基线为y=0.0098Q-0.68[Q为太阳辐射强度/(W·m^(-2))],下基线为y=-1.67V+3.75(V为大气饱和水汽压差/kPa);将优化的CWSI模型验证后得知,随着土壤含水率的减少,CWSI值增加,且CWSI同土壤含水量呈极显著负相关关系(p<0.01)。【结论】马铃薯的最大叶气温差与太阳辐射的线性关系作为马铃薯水分胁迫指数的上基线是可行的,该研究对传统CWSI经验模型进行改进,进一步优化了CWSI经验模型。

基于无人机遥感的夏玉米水分胁迫指数改进方法

冠层温度(canopy temperature,T_(c))是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数(red-green ratio index,RGRI)法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI(记为CWSI_(TcF%))。二是基于冠层温度方差(canopy temperature variance,V_(ar)),将玉米冠层数据分为4个区间:区间Ⅰ,T_(c)≤40,V_(ar)≤10;区间Ⅱ,T_(c)≤40,10<V_(ar)≤20;区间Ⅲ,35<T_(c)<45,Var>20;区间Ⅳ,40<T_(c)<50,0<V_(ar)≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI(记为CWSI_(n))。研究结果表明:1)利用2020年和2021年两年数据计算的CWSI_(n)与作物生理指标(气孔导度G_(s)、净光合速率P_(n)、蒸腾速率T_(r))间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI(R^(2)分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%),但与CWSITcF%差别不大(R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%);2)虽然CWSI_(TcF%)能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大(2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%),而CWSI_(n)稳定性更高(与生理指标间的nRMSE分别为:2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%)。因此,综合来看CWSI_(n)可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。

基于热红外与可见光图像融合的生菜水分胁迫指数模型研究

为了准确提取作物冠层温度,监测作物水分亏缺状态,以不同水分处理的生菜为研究对象,分别利用手持式热像仪和佳能相机获取生菜的热红外和可见光图像,计算生菜冠层可见光图像与热红外图像的仿射变换参数,并进行配准融合,以获取生菜冠层区域的热红外图像,而后计算不同处理下的基于冠层温度的水分胁迫指数(Crop Water Stress Index, CWSI)与日蒸散量(Evapotranspiration,ET),分析不同灌溉处理下CWSI同ET的相关关系来监测生菜水分亏缺程度。结果表明,基于仿射变换的热红外目标提取方法可以实现生菜冠层的准确提取,剔除背景后生菜冠层的平均温度值由20.25℃下降至19.25℃。不同水分处理下的生菜热红外冠层的CWSI值展示出明显的差异,且CWSI与ET呈显著负相关,当CWSI越大,ET越小,表明CWSI可以应用在生菜水分胁迫状态监测,能够很好的反应土壤水分含量变化状况。

作物水分胁迫指数监测红壤农田短期干旱的分析

在南方红壤区,设置化肥(NPK)、有机肥(M)以及不施肥(CK)3个不同施肥水平和3个不同灌水处理的水肥耦合试验,对作物水分胁迫指数(CWSI)在该区监测农田作物发生短期干旱时的使用效果进行了分析。结果表明,在红壤区农田发生短期干旱时,土壤表层水分降低迅速,深层水分变化缓慢;不同施肥处理条件下建立的夏玉米CWSI下基线各不相同,其中施NPK处理下基线明显低于其他两个处理,从而导致不同施肥处理玉米CWSI上基线也存在差异;CWSI与农田表层土壤含水量呈显著的负相关关系,与20 cm土层土壤含水量相关性最好(P<0.01),并且CWSI值还与作物最终产量具有极显著的线性关系(P<0.01)。本研究结果说明,在南方红壤区可以使用CWSI监测农田短期干旱,并可利用该指标对农田水分状况及作物产量进行反映和估计,但是在计算作物CWSI值时,需要根据不同的施肥条件建立相应施肥水平下作物CWSI上下基线。

基于作物水分生产函数和胁迫指数的棉花产量估算模式

将作物水分胁迫指数(CWSI)与作物水分生产函数相结合,得到了用CWSI表示的作物水分生产 函数,进而推导出基于作物水分生产函数和CWSI的作物产量估算模式。该估算模式利用了易于获取的红外遥感 数据,克服了水分生产函数中作物蒸发蒸腾量准确资料难于获取的限制,并且通过CWSI和作物水分生产函数的 耦合使该估产方法具有一定的物理意义。经大田膜下滴灌棉花实测资料检验表明,该模型计算值的相对误差基本 保持在10％左右。

基于冠层温度的夏玉米水分胁迫指数模型的试验研究

探讨并建立了适合于中国华北地区夏玉米水分状况监测的作物水分胁迫指数(CWSI)模型。通过不同的田间试验处理和观测,得到了适合夏玉米的CWSI经验模型中的经验关系,且表现明显。该研究建立了不同生育阶段的经验模型,经过初步的检验和分析,认为这一模型是合理的,可以应用于田间的基于冠层温度信息的夏玉米水分状况监测。

施氮水平对红壤区夏玉米水分胁迫指数下基线的影响

在南方红壤区,分阴、晴两种天气条件,分别模拟不同施氮水平(0、120和240kg.hm-2)的夏玉米水分胁迫指数(CWSI)下基线方程。结果表明,阴天时由于空气饱和差集中于1～1.25kPa,不适合模拟玉米CWSI下基线,而在晴天时,尽管空气饱和差在1～3kPa范围内变化,但是模拟建立的CWSI下基线回归检验效果极显著(P<0.01);晴天条件下,在相同空气饱和差变动范围内,有氮素供给的夏玉米冠气温差低于不施氮的,而且随着施氮量的增多,冠气温差逐渐降低,从而导致不同施氮水平处理夏玉米CWSI下基线各不相同。试验结果表明,在南方红壤区亚热带季风气候条件下,可以在晴天时建立作物CWSI下基线;并且在使用CWSI时,要根据作物施肥水平建立相应的CWSI下基线。

红壤施氮对玉米水分胁迫指数的影响

为了探讨干旱条件下红壤水氮管理措施,在田间遮雨小区设置连续0～32 d不灌水的7个干旱水平和N 0、140、280 kg/hm23个施氮水平的试验,研究了氮肥对夏玉米作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)的影响。结果表明,CWSI可以指示红壤干旱时玉米水分胁迫状况,但增施氮肥后,CWSI与产量的关系发生了偏移。在CWSI低于0.20时,增施氮肥对CWSI无明显影响;在CWSI大于0.20时,增施氮肥使玉米产量下降,高量氮肥还使CWSI上升,作物受旱加剧。说明增施氮肥对CWSI的影响因玉米干旱胁迫程度和施氮量而异。

干旱区棉花水分胁迫指数对滴灌均匀系数和灌水量的响应

为了修订和完善滴灌均匀系数的设计与评价标准，在新疆干旱区研究了滴灌均匀系数和灌水量对作物水分胁迫指数（CWSI）的影响。供试作物为棉花，试验中滴灌均匀系数（Cu）设置0.65（C1）、0.78（C2）和0.94（C3）三个水平，灌水量设置充分灌水量的50%、75%和100%三个水平。结果表明：棉花冠层温度和CWSI表现出随灌水量增加而降低的趋势；冠层温度和CWSI均匀系数的变化范围分别为0.91～0.98和0.65～0.91，均随滴灌均匀系数增加而增大；灌水量对冠层温度和CWSI均值的影响达到极显著水平（α=0.01），滴灌均匀系数对冠层温度和CWSI均匀系数的影响达到显著水平（α=0.05）或极显著水平。CWSI与皮棉产量呈显著或极显著的负相关关系；滴灌均匀系数越低，水分亏缺引起的减产幅度越小。

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI),通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明:1)相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高(用户精度为95.9%),提取的冠层温度更接近实测温度(r=0.788),可以准确获取图像冠层温度。2)相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高(r=-0.738),CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。

基于冠层温度的夏玉米水分胁迫理论模型的初步研究

该文探讨并建立了适合于中国华北平原夏玉米的作物水分胁迫指数(CW S I)模型。通过对夏玉米的冠层最小阻力、零平面位移和粗糙度进行分生育阶段取值,得到了适合于夏玉米的水分胁迫指数模型。

应用基于红外热画像技术的CWSI简化算法判断作物水分状态

以不同水分处理下的冬小麦为研究对象,通过基于红外测温技术的Jackson理论模式和Jones简化模式分别计算作物水分胁迫指数(CWSI),并以理论模式计算值为参考,对Jones模式反映华北地区冬小麦水分胁迫的表现进行初步分析。结果表明,两种计算模式得出的CWSI值与不同水分处理下的冬小麦根层土壤含水量均有较好的相关性,但Jones模式可更好地指示作物缺水状态,对叶片气孔导度的变化更敏感。根据研究结果初步确定了冬小麦高产条件下的CWSI阈值。本研究显示Jones简化模型能准确反映作物水分状态,并易于实现田间多点观测,可用于准确指导农田灌溉。

基于CS-CatBoost的温室番茄水分胁迫预测模型

为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(Rho)和室外空气温度(Tao)。根据以上9个参数建立基于布谷鸟搜索优化CatBoost(CS-CatBoost)的温室番茄水分胁迫指数(CWSI)预测模型。通过梯度提升算法计算特征权重并进行筛选,对比不同输入特征数量下CS-CatBoost算法的性能。同时,与原CatBoost模型、CS-LightGBM模型和CS-RF模型进行对比分析。结果表明,当模型的输入参数数量为7时,CS-CatBoost与CatBoost、CS-LightGBM、CS-RF相比,RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311,MAE下降了0.0066、0.0075和0.0208,MAPE下降了0.963、1.1232和3.0892,R^(2)则提高了0.0177、0.0165和0.0767。在模型输入参数数量为其他值时,CS-CatBoost模型的预测能力均优于其他3种模型。该研究证明了CS-CatBoost模型拥有较好的预测能力与泛化能力,可为温室番茄种植的水分胁迫程度分析提供一种新的策略,从而提高农业水资源的利用效率。

作物干旱指标对西北半干旱区春小麦缺水特征的反映

针对作物水分胁迫较为严重的西北半干旱区,应用CI301-PS光合作用仪对春小麦开花到乳熟期间的生理特征和环境因子进行了近1个月的观测,并研究分析了3种作物干旱指标叶水势、作物水分胁迫指数以及气孔导度随时间变化和对气象因子的响应。发现干旱胁迫增加时,叶片水分减少,作物水分胁迫指数增大,叶水势降低,气孔导度有所减小。因此,气孔下腔的CO2浓度降低,作物净光合速率有所减小,不利于半干旱区小麦生物量的累积;三者相比,叶水势是反应西北半干旱区作物干旱最敏感的指标;受半干旱区逆湿现象的影响,9:00或之后一段时间观测叶水势和气孔导度对小麦等作物缺水状况反映得更客观。

基于冠层温度的作物缺水研究进展

冠层温度信息可以很好地反映作物的水分状况。自 2 0世纪 70年代以来 ,基于冠层温度的作物缺水指标的研究经历了三个阶段 ,即单纯研究冠层温度本身变化特征的第一阶段、以冠层能量平衡原理为基础的作物水分胁迫指数的第二阶段和考虑冠层和土壤的复合温度的水分亏缺指数的第三阶段。指标的发展也由使用手持式红外辐射仪信息扩大到使用航空和卫星遥感信息。这一类指标在点和区域尺度上均可应用。加强这一类指标的研究对于我国北方地区农作物的有效灌溉和区域水资源的管理都有重要意义。