陇东黄土高原农田土壤湿度演变对气候变化的响应

以甘肃省庆阳市西峰区为例,利用近50a气象观测资料和近20a的土壤湿度观测资料,分析全球气候变暖背景下陇东主要气象要素及土壤湿度的变化特征,研究了气候变化对土壤湿度的影响。50a来陇东气温呈波动上升趋势,降水量呈波动减少趋势。1991—2010年陇东各层土壤湿度总体上均呈现出下降趋势,春季是土壤湿度减少最明显的季节,夏季土壤湿度变化趋势与春季具有类似规律,但变化率明显低于春季。秋季浅层土壤湿度呈下降趋势,深层呈上升趋势。就表层土壤湿度而言,各季土壤湿度与该季气温均为负相关,与降水量呈正相关。而对较深层土壤而言,土壤湿度与气温、降水的相关关系因季节而异。潜在蒸散量对土壤湿度的影响月份和年际变化均呈现出反位相的特点,基本呈同步变化趋势。通过对农田土壤水分演变特征及其影响因素进行分析,为进一步理解土壤水分的演变,合理利用气候资源,调整农业生态布局,积极应对气候变化提供决策方面的参考。

基于ZigBee的农田土壤湿度监测系统

设计了基于ZigBee的农田土壤湿度监测系统。系统中的传感器节点选用CC2530芯片作为主控模块,利用土壤湿度传感器实时采集湿度数据,并通过协调器的串口模块实现节点与服务器之间的数据传输,且结合互联网实现服务器与Web浏览器端之间的通信,使后者实时显示可视化农田土壤湿度信息。通过测试,节点之间的距离在50m内可保持稳定通信,系统满足对农田土壤湿度信息的高效、精准检测的需求。

MODIS数据支持下的土壤湿度模型构建——以河南商丘地区为例

土壤湿度是农作物在生长过程中主要供水因子,实际测量土壤湿度较为复杂,卫星遥感成为反演和监测土壤湿度的重要手段。本文利用商丘地区2012和2013年MODIS数据,采用滤波方法减小云、气溶胶影响下的MODIS产品噪声,利用农田浅层土壤湿度指数（CSMI）与实测土壤相对湿度值进行了相关性分析,构建了适用于商丘地区的土壤湿度模型,并利用2013年的土壤实测数据对模型反演出来的土壤湿度进行了验证。结果表明,CSMI指数能够有效反演该地区0~50 cm深的土壤湿度值（通过了0.01的显著性检验）。

辽西北地区玉米干旱的识别方法

以辽宁省西北地区为例,以玉米为研究对象,通过利用MOD09A1数据计算研究区玉米各生育阶段的农田浅层土壤湿度指数（cropland soil moisture index,CSMI）,分析各生育阶段CSMI与相应实测0～50 cm平均土壤湿度的相关性,二者相关系数绝对值均大于等于0.5,且达到0.01的置信水平,表明农田浅层土壤湿度指数（CSMI）能够很好地表达辽西北地区玉米不同生育阶段土壤水分状况。以2009年严重夏旱为例,计算研究区玉米6月下旬至8月中旬的CSMI,利用自然断点分级法将两个生长阶段的指数划分为4个干旱等级,即轻旱、中旱、重旱和特旱,并借助GIS技术绘制干旱等级图。结果表明该研究方法在实现研究区玉米干旱的识别上是可行的,可为农业干旱灾害风险评价与管理提供技术支撑。