Wheat Yield Response to Water Deficit under Central Pivot Irrigation System Using Remote Sensing Techniques

Scarcity of rainfall and limited irrigation water resources is the main challenge for agricultural expanding policies and strategies. At the same time, there is a high concern to increase the area of wheat cultivation in order to meet the increasing local consumption. The big challenge is to incerese wheat production using same or less amount of irrigation water. In this trend, the study was carried out to analyze the sensitivity of wheat yield to water deficit using remotely sensed data in El-Salhia agricultural project which located in the eastern part of Nile delta. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST) were extracted from Landsat 7. Water Deficit Index (WDI) used both LST minus air temperature (Tair) and vegetation index to estimate the relative water status. Yield response factor (ky) was derived from relationship between relative yield decrease and relative evapotranspiration deficit. The relative Evapotranspiration deficit was replaced by WDI. Linear regression was found between predicted wheat yield and actual wheat yield with 0.2?6, 0.025, 0.252 and 0.76 as correlation coefficient on 30th of Dec. 2012, 15th of Jan. 2013, 16th of Feb. 2013 and 20th of Mar. 2013 respectively. The main objective of this study is using a combination between FAO 33 paper approach and remote sensing techniques to estimate wheat yield response to water.

荒漠草原灌丛转变过程土壤水分亏缺空间特征及影响因素

草地灌丛化对生态系统结构、功能与服务产生重要影响,目前已经认识到其对土壤水分的负面影响,但还缺乏其在区域尺度的定量评价及其驱动机制研究。在宁夏荒漠草原选取43块成对样地(即荒漠草地和灌丛地),引入样地土壤水分相对亏缺指数(PCSWDI)评价荒漠草原向灌丛转变后土壤水分亏缺空间格局现状及其驱动因子。结果表明:荒漠草原转变为灌丛后0~100 cm和100~200 cm土壤含水量分别显著下降了27.80%和57.92%,0~100 cm灌丛地的PCSWDI显著低于荒漠草地,表明0~100 cm灌丛地目前不存在土壤水分亏缺现象。地统计学分析表明,荒漠草地和灌丛地的0~100 cm土壤水分相对亏缺指数的结构方差比分别为94.73%和95.29%,均属于强空间自相关,主要受结构性因子控制。此外,地理探测器的因子探测发现0~100 cm土壤储水量、坡向和田间持水量是影响灌丛地土壤水分相对亏缺指数的主导因子;交互探测表明,灌丛地0~100 cm土壤水分相对亏缺指数空间分异是多因子共同作用的结果。尽管分析得到0~100 cm灌丛地不存在土壤水分亏缺,但100~200 cm土壤含水量显著下降已经预示了深层土壤水分的消耗。因此,干旱半干旱地区的植被恢复必须考虑其植被承载力和水分阈值,基于自然的解决方案可能是未来植被恢复的主流思路。

陆面蒸散的双源遥感模型及其在华北平原的应用

建立了一个计算陆面蒸散的双源遥感模型,利用多光谱和热红外遥感数据估算地表土壤缺水状况,并计算蒸散通量。本模型利用2000-2002年的13期Landsat TM和ETM+遥感数据计算了栾城地区1 000 km2范围的蒸散通量。通过与地面同步微气象观测值的对比,显示利用笔者建立的双源蒸散模型和简化的植被指数-地表温度梯形法确定土壤水分状况,在华北平原能够获得比较满意的计算结果。

水分亏缺指数在全国干旱遥感监测中的应用研究

水分亏缺指数(WDI)是建立在作物水分胁迫指数理论基础上,并假设陆地表面温度是冠层温度与土壤表面温度线性加权及土壤与植被冠层之间不存在感热交换的情况下,结合陆气温差与植被指数得到的区域干旱评价指标。本文利用MODISTerra陆地表面温度和植被指数数据产品,采用NDVITs空间法分别计算了2000年4月上旬和5月中旬气温空间分布的基础上,结合陆气温差和植被指数计算全国范围WDI,并与表层土壤含水量进行对比。结果表明:WDI能够比较合理地用来监测区域干旱,不仅适用于裸地条件,还能够有效地应用于完全植被或部分植被覆盖条件下的干旱监测,克服了CWSI只能应用于郁闭植被冠层的限制。

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。

基于蒸散发模型的定量遥感缺水指数

该文针对西北地区存在着严重的缺水问题,以黑河中游区域范围内的张掖市内的盈科绿洲及荒漠为研究对象,运用ASTER卫星遥感数据,根据地表能量平衡原理,建立作物缺水指数模型。在前人研究基础上,对缺水指数模型涉及的2个参数进行了改进:1)在植被覆盖区,利用半干旱地区基于亚象元的土壤蒸发和植物蒸腾双层模型,剥离土壤的影响,获取缺水指数模型中的植被潜热通量;2)为了更精确地提取地表信息,利用遗传算法对该区进行混合像元分解,获取模型中的地表组分温度参量。通过地表缺水指数估算干旱半干旱区土壤含水率,模拟结果与地表同步实测值土壤水比较,误差精度分布在2.17%～3.58%,表明该方法是可行的。

黄淮海地区夏玉米干旱等级划分

干旱是影响黄淮海地区夏玉米产量稳定性的主要农业气象灾害。建立夏玉米干旱灾害指标，开展夏玉米干旱灾害的监测及评估，对农业防灾减灾意义重大。该文根据夏玉米生长发育过程，选择土壤相对湿度和作物水分亏缺指数分别建立夏玉米不同生育阶段的干旱等级指标。首先在综合分析有关夏玉米土壤水分指标研究成果的基础上，确定了夏玉米各生育阶段不同干旱等级的土壤相对湿度指标。在此基础上，利用河南省农业气象观测站多年观测资料，建立水分亏缺指数与土壤相对湿度之间的关系模型，利用已确定的土壤相对湿度指标计算得出夏玉米不同生育阶段不同干旱等级的水分亏缺指数干旱指标。根据土壤相对湿度指标，夏玉米播种-出苗、出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-乳熟和乳熟-成熟5个生育阶段发生轻旱的临界值分别为65%、60%、70%、75%和70%，发生重旱的临界值分别为45%、40%、50%、55%和50%，发生特旱的临界值分别为40%、35%、45%、50%和45%；而根据水分亏缺指数指标，5个生育阶段发生轻旱的水分亏缺指数的临界值分别为35%、40%、20%、10%和35%，发生重旱水分亏缺指数临界值分别为50%、65%、55%、45%和65%，发生特旱的临界值分别为55%、75%、65%、55%和75%。在黄淮海夏玉米区选择代表站点对确定的干旱等级指标进行了验证，土壤相对湿度和水分亏缺指数判定的干旱等级相同及相差一个等级的百分率变化在71%～91%，表明2套指标对干旱发生情况的判别具有较好的一致性；通过与历史典型干旱年份灾情对比，2套指标能够较好的判定出历史年份夏玉米生长季干旱发生情况，能够用于夏玉米干旱的监测、评估等方面的科研及业务服务中。

作物非充分灌溉适宜土壤水分下限指标研究进展

从三个方面对非充分灌溉技术体系中土壤水分下限指标进行了讨论:①土壤水分下限的概念;②影响土壤水分下限的主要因素;③土壤水分下限对作物水分生产效率和作物产量的影响。认为研究中存在的主要问题有:土壤水分下限值的研究目前还集中在大田粮食作物及部分经济作物,有关瓜果蔬菜作物的土壤水分下限值有待研究;以往对土壤水分下限值的研究较少考虑到作物的旱后补偿或超补偿效应。

MODIS数据的水浇地提取

水浇地是土地覆盖分类系统中的一个重要类型,依据水分亏缺指数(WDI)与土壤水分的相关性,计算了监测时间内WDI的变化情况,用降雨资料去除了由于降雨引起的WDI的变化,进而提取了研究区的水浇地分布。结果表明:(1)提取出的水浇地在数量上与统计资料相比,除山西省偏差相对较大外,其余各省偏差均小于7%,提取出的结果与统计资料具有可比性。(2)提取出的水浇地在空间上多成片出现在河流、湖泊、水库附近、灌区和绿洲上,与已知的水浇地集中区一致。(3)利用TM影像对提取结果进行了初步判断,其中山西省的正确率较低,只有64%,其余各省正确率均在70%以上,新疆的正确率最高为92%。

冬小麦冠气温差及其影响因子研究

在冬小麦主要生育期,测定了3个不同水分处理冠层温度、气温、地面土壤温度以及土壤含水率和叶面积指数,计算了冠气温差和饱和差及相对湿度,并分析了冠气温差与土壤含水率和叶面积指数和饱和差及相对湿度间的关系。结果表明:不同的灌溉措施对冠气温差有显著的影响;14:00左右在冠层之上高度处的冠气温差能反映作物的水分特征,可以用此时刻的实测结果来检验遥感数据反演冠气温差的精度;在60～80cm土层的土壤体积含水率能较好地反映14:00冠层之上冠气温差的变化情况,不同水分处理二者的关系显著,复相关系数分别为0.65809(节水灌溉),0.99577(充分灌溉),0.78206(不灌溉);不同水分处理下的冬小麦主要生育期的叶面积指数与冠气温差相关性显著,冠层之上二者的相关系数分别为:0.76082(节水灌溉),0.40548(充分灌溉),0.99001(不灌溉),这为区域遥感反演作物冠气温差来监测土壤含水率及作物估产提供了依据。

乌兰布和沙漠东北部土壤水分植被承载力

根据乌兰布和沙漠东北缘的自然环境特点和植物生理生态特征,基于水量平衡原理建立土壤水分动态模型,模拟计算该区植被在不同叶面积指数下的土壤水分动态变化和保证植物生存前提下的土壤水分亏缺值,评价该区土壤水分植被承载力。结果表明:自然条件下乌兰布和沙漠东北缘土壤蒸发占降水的比例在流动沙地和半固定沙地大于60%,固定沙地为44.8%;在叶面积指数低于1.7 m2.m-2时,土壤水分亏缺水平较低,叶面积指数继续升高时,土壤水分亏缺大幅度增加。从而确定该区土壤水分植被承载力为叶面积指数1.7 m2.m-2。

两种常用的春玉米干旱等级指标在东北区域的适用性检验

作物干旱等级农业气象指标是开展作物干旱监测、预警和评估的科学依据,其适用性关系到农业气象业务质量和防灾减灾效果。应用东北地区31个春玉米代表站1981 2012年逐日气象资料、土壤湿度资料、玉米生长发育观测资料及产量资料,对东北地区春玉米不同生育阶段土壤相对湿度和水分亏缺指数干旱等级指标进行应用效果检验,比较适用性差异,并利用黑龙江省2013—2016年的资料进行干旱实例分析。结果表明,土壤湿度和水分亏缺指数干旱等级指标均适用于东北区域春玉米不同生长时段干旱识别,且有较好的一致性,两套指标判定的春玉米干旱等级完全相同的占75%左右,相同和基本相同的占95%左右。两套指标对历史和近年玉米干旱事件的判识效果都较好,土壤湿度指标和水分亏缺指数的干旱识别正确率分别在80%和75%以上,土壤湿度指标判定效果更好。两套指标在玉米生育前、中期适宜性略好于后期,在东北三省的应用效果要略好于内蒙古东部,部分干旱年份水分亏缺指数判定的灾情等级偏高,因此,当两套指标判定结果存在差异时,应以土壤相对湿度指标判定结果为准。

亏缺灌溉对冬小麦生理生态指标的影响及应用

华北平原是资源性缺水的地区,同时又是我国粮食的主产区。如何利用有限的水资源发展农业生产是该地区面临的主要问题。亏缺灌溉是一种新的灌溉制度,是在产生较高经济价值的前提下,科学合理地利用水资源。本文阐述了中国科学院栾城农业生态系统试验站多年以来在亏缺灌溉对冬小麦根系、冠层结构、干物质生长、产量及水分利用效率等生理生态指标影响方面的研究进展。亏缺灌溉可以明显影响冬小麦根系在土壤中的分布,并通过水分调节叶片的气孔,进而影响光合产物,优化冬小麦的干物质生长和分配,最终实现最高的经济产量。多年不同供水条件下田间连续试验和控制性盆栽试验的研究结果显示,拔节期是冬小麦对水分比较敏感的时期,不宜进行亏缺灌溉,其他时期可以进行适度的亏缺灌溉。同时,根据研究结果优化了冬小麦季的灌溉制度,提出在干旱年灌溉3水、平水年灌溉2水和丰水年灌溉1水的灌溉制度,次灌溉水量在60-70 mm之间。

基于SWAT模型的清江流域中上游旱灾监测

为解决地形复杂区域因无法及时获取数据而影响旱灾监测的问题,该研究以湖北省清江流域中上游为例,基于具有较强物理机制的分布式水文模型(soil and water assessment tool,SWAT),建立作物水分亏缺指数进行农业旱情监测,其中,利用该流域的土地覆被、土壤、地形、气象以及2003-2005年和2007-2010年水文观测数据构建了流域SWAT模型,模拟作物水分亏缺指数的有关参量,包括潜在蒸散量和降水量。研究结果表明:1)SWAT模型模拟的潜在蒸散量与气象数据计算得到的潜在蒸散量拟合相关度达到97%以上;2)与标准化降水指数监测结果进行对比,基于SWAT模型建立的作物水分亏缺指数能够从机理方面客观反映监测区域作物生长期的受旱程度,有效实现了流域尺度的旱灾监测,克服了复杂地形区利用少数气象站点建立气象干旱指标评价旱情的局限性。该研究可为复杂地形区旱灾评估提供可行途径。

基于STME模型和MODIS数据的滹滏平原实际蒸散量遥感估算

滹滏平原光、热及土壤资源优越,是华北平原重要的粮食生产基地,灌溉是该区农业获得稳产高产的重要保障,持续抽取地下水和无节制利用地表水已经引起了严重的水资源危机,合理高效利用有限水资源进行农业生产势在必行。本文利用单源梯形遥感蒸散发模型(a single-source trapezoid model for evapotranspiration,STME)和中等分辨率成像光谱仪MODIS(2011—2012年共115期)地表温度和反射率产品估算区域地表土壤缺水状况及实际蒸散量,并利用中国科学院栾城农业生态系统试验站(以下简称"栾城站")和赵县梨园涡度相关系统地表水热通量的观测值对STME模型估算结果进行验证。结果表明该模型可以很好地估算区域蒸散量,误差在可接受范围内。赵县梨园净辐射Rn的观测平均值为4.10 mm,估算平均值为4.69 mm,均方根差RMSD为0.80 mm;赵县梨园蒸散量观测平均值为2.86 mm,估算平均值为3.01 mm,均方根差RMSD为0.95 mm;栾城站蒸散量的观测平均值为2.67 mm,估算平均值为2.44 mm,均方根差RMSD为0.87 mm。将STME模型应用到滹滏平原估算日蒸散量,明确了区域尺度蒸散发的时空变化特征:10月份果园生态系统蒸散量多于农田生态系统;11月份区域蒸散量整体小于1 mm;第2年春季小麦返青、拔节期,农田生态系统蒸散量多于果园生态系统蒸散量;5月份处于植被生长旺盛期,农田和果园生态系统的蒸散量相差不大;6月份小麦收获,玉米播种,农田生态系统蒸散量少于果园生态系统;7月份整个区域蒸散量达到最大,蒸散量不仅与植被长势相关,而且与土壤湿度相关;8、9月份随着植被的成熟和收获,区域蒸散量整体变小。不同时期区域水分亏缺指数不同,可根据其指导区域灌溉量。STME模型继承了基于数理计算确定梯形顶点的方法和水分亏缺指数,使得计算过程得以简化且物理机制明确。

水热积指数的估算及其在中国植被与气候关系研究中的应用

试图利用大气年平均气温、年降水量、可能蒸散和土壤水分平衡之间的关系建立一个水热积指数,并应用年平均气温、年土壤水分盈亏值和水热积指数三个气候变量来限定植物群落组合,构成一个圆形的生命-气候图式。根据全国689个标准气象台站的气候资料,计算了中国8个植被地带和26个亚地带的年平均气温、年土壤水分盈亏和水热积指数,绘制了各气候指标在中国的分布图及散点图,较好表现了中国各植被类型与气候指标的关系和格局,包括寒温带针叶林、冷温带针阔叶混交林、暖温带落叶阔叶林、亚热带常绿阔叶林、热带雨林和季雨林、温带草原、温带荒漠、青藏高原高寒植被,并得到了中国各植被地带的气候指标范围及界限。通过分析可以看出,年平均气温的等值线较好地反映了中国大陆的热量梯度,经度和纬度方向的区分均较明显;年土壤水分盈亏曲线的等值线则比较零乱;综合了热量和水分差异的水热积指数等值线与热量梯度和水分梯度均有一定的对应性,与植被类型的对应也较好。这是在宏观尺度上进行的植被与气候关系研究的一种尝试。

寒地黑土区水稻水分生产函数试验研究

通过测坑试验研究,应用水稻6个生育阶段不同灌水处理下的蒸发蒸腾量和产量的试验资料,用Jensen模型、Blank模型、Singh模型和Stewart模型分别对寒地黑土区水稻的水分生产函数进行了拟合,并对得出的模型求解结果进行了比较分析与检验。结果表明,Jensen模型适合寒地黑土区水稻的水分生产函数模型计算,得出了敏感指数在生育期内的变化规律。为黑龙江省稻灌区调亏灌溉条件下的灌溉制度优化提供基础依据。

基于根系加权土壤水分有效性的冬小麦水分生产函数

为了准确评估作物水分亏缺程度及其敏感性动态对作物产量的影响,该研究结合基于根系加权土壤水分有效性的植物水分亏缺指数(Plant Water Deficit Index,PWDI)与基于归一化热单元指数的S型累积水分敏感指数,建立了3种不同形式的作物水分生产函数(Crop Water Production Function,CWPF),即Blank加法模型(PWDI-B)、Jensen(PWDI-J)和Rao(PWDI-R)乘法模型。通过2 a冬小麦栽培田间蒸渗仪试验(北京昌平)和1 a冬小麦栽培田间滴灌试验(山东黄河三角洲),优化了土壤水分胁迫修正系数中参数,进而对PWDI估算精度及CWPF产量估算效果进行检验与评价。结果表明:蒸渗仪试验基于根系加权估算的PWDI与实测值吻合良好,决定系数R^(2)为0.78,标准化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)为0.16;滴灌试验PWDI均值与作物株高(r=−0.95)、生物量及产量(r≤−0.79)均具有较好的相关性,表明根系加权PWDI能较准确地反映不同试验条件下冬小麦的水分亏缺程度及其对作物生长的影响;此外,无论是蒸渗仪试验还是滴灌试验,所建的3个CWPF对冬小麦产量的估算精度均在可接受范围内(R^(2)≥0.78,NRMSE≤0.11),且PWDI-R估算精度依次高于PWDI-J、PWDI-B、以及线性回归模型(即PWDI均值与产量的线性拟合模型)。因此,根系加权PWDI与S型水分敏感指数累积函数融合可用于合理构建冬小麦水分生产函数,其中PWDI-R乘法模型可优先推荐用于研究区冬小麦产量估算和灌溉制度优化,从而为当地冬小麦田间水分管理提供理论依据。

基于地面遥感信息与气温的夏玉米土壤水分估算方法

土壤水分是土壤-植被-大气连续体的一个重要组分,是决定陆地生态系统水分状况的关键因子,也是作物的水分供应库.为了估算站点尺度不同深度的土壤水分,基于下垫面能量平衡方程和水分亏缺指数,提出了基于地面遥感信息（归一化植被指数和下垫面温度）和气温估算土壤相对湿度方法.利用2014年中国气象局固城生态与农业气象试验站夏玉米水分控制试验资料验证的结果表明：该方法可以有效估算不同深度的土壤相对湿度,陆地生态系统的潜在干旱程度即实际蒸散与潜在蒸散之比与不同深度土壤湿度呈显著的线性关系.其中,0-10 cm土层的土壤水分估算精度最高,决定系数达0.90;0-20 cm到0-50 cm土层土壤水分估算的平均相对误差均在15%以内,相对均方根误差均在20%以内.研究结果可为作物的干旱监测与灌溉管理提供参考.