共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
不同海拔麦田土壤水分变化特征 及其对水分利用效率的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
2017—2018年在晋南4个不同海拔高度的麦田,开展了土壤水分变化特征及对水分利用效率的研究。结果表明:不同海拔麦田不同土层的成熟期土壤贮水量均低于播种期土壤贮水量,在0～100、100～200、0～200 cm土层深度不同海拔麦田成熟期土壤贮水量占播种期土壤贮水量的比例分别为47. 28%～45. 46%、42. 49%～77. 50%、45. 06%～60. 96%,其中0～200、100～200 cm深度所占比例均随海拔高度的上升而上升;播种期至成熟期0～100、100～200 cm土壤耗水量占该阶段0～200 cm土壤耗水量的比例分别为51. 53%～72. 12%、27. 88%～48. 47%,其中0～100 cm深度所占比例随海拔高度上升而上升,而100～200 cm则表现为随海拔高度上升而下降;播种期至成熟期0～100、100～200、0～200 cm土层耗水量占播种期同一土层贮水量的比例分别为52. 72%～54. 54%、22. 50%～57. 51%、39. 04%～54. 94%,其中100～200、0～200 cm随海拔高度的上升而下降,最高海拔(1008 m)麦田0～100、100～200 cm土层及其他3个海拔麦田不同土层深度在不同生育阶段土壤耗水量与其初始土壤贮水量均呈正相关;不同海拔麦田的全生育期平均气温与其全生育期不同土层的土壤耗水量均呈现正相关;水分利用效率基本随海拔高度的升高在提高。 相似文献
2.
土壤水分条件对冬小麦生长发育及产量构成影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过2011-2013年中国气象局固城生态环境与农业气象试验站冬小麦种植试验,利用冬小麦不同生育期土壤湿度、根长密度、株高、绿叶面积和产量等资料,研究不同土壤水分条件对河北固城冬小麦生长发育和产量构成的影响。结果表明：2011-2012年固城站冬小麦0-50 cm土壤相对湿度>50%为冬小麦适宜土壤湿度。2012-2013年固城站冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度<55%时,尽管80-120 cm土壤相对湿度为55%-80%,但冬小麦根系和产量构成要素均较小。冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时,冬小麦根系总量最多,则冬小麦生长发育最好,产量构成要素均较好,总产量最高。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度<55%时,冬小麦根系总量最小,且根系集中分布的深度也较浅,总产量最小。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度>80%时,冬小麦根系总量较多,但总体产量比0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时低。 相似文献
3.
为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。 相似文献
4.
利用2010年7月上旬—2011年6月下旬每旬FDR型土壤水分监测仪与人工烘干称重法测定的土壤水分观测资料进行对比分析,结果表明：两种方法观测值变化趋势基本一致,年相对误差为0.10%;误差春季最大,平均为0.19%;夏季最小,平均为0.02%。浅层土壤水分变化较大,误差也较大,相对误差为0.01%～0.62%;中层变化较平稳,相对误差为0.12%;深层60～100cm土壤水分受外界影响轻微,变化最平稳,误差最小。两种方法观测值具有很高的相关性（P〈0.001）,因此,可用烘干称重法的观测值为基准,对自动站进行相关分析和回归校正。 相似文献
5.
论述了南昌市城市暴雨积水仿真系统的数学原理和开发成果,并应用实况降水对该系统的模拟精度进行测试。结果表明:大多数(62.6%)模拟计算结果的绝对误差在10 cm以内,只有极少数(2.4%)实际积水与模拟结果的误差超过30 cm。暴雨积水等级试验结果表明,中度以上暴雨积水地段的预报准确率达98%,轻度积水和无积水地段的预报准确率达92%。总体来看,暴雨积水趋势(等级)预报基本准确,定量(积水深度)预报有误差,平均相对误差为6%,模型的预测结果与实况基本相符。通过人工给定不同强度的雨量来模拟南昌市两个重点积水地段的积水过程,得到结论:当降水强度达到20 mm/h时,开始产生积水,降水强度超过30 mm/h时将产生严重积水;两个积水点因排水条件不一样,退水时间差异较大。排水条件差的地段,中—大雨需要15 h退完,暴雨需要24 h以上才能退完;在不同降水强度和排水条件下,最大积水深度出现的时间有明显区别;在暴雨情况下,绝大部分(76%)积水点的最大积水深度出现在2~3 h内。此外,讨论了模拟误差产生的原因。 相似文献
6.
不同土壤水分控制对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2017,(5)
基于锦州地区土壤水分控制试验,研究不同土壤水分条件(土壤相对湿度分别为86%、96%和105%)对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响,分析不同土壤水分条件下玉米农田土壤温度对土壤呼吸速率的影响。结果表明:2013年锦州地区玉米农田不同土壤水分控制影响土壤呼吸速率的大小,同时间不同土壤水分控制条件下玉米农田的土壤呼吸速率均随土壤相对湿度的增加而降低(土壤相对湿度86%土壤相对湿度96%土壤相对湿度105%)。锦州地区玉米农田土壤呼吸的日动态和季节动态变化趋势均不受土壤水分的影响,均呈单峰型,其中土壤呼吸速率日最大值出现在11—14时,土壤呼吸速率季最大值出现在8月。不同土壤水分控制影响玉米农田土壤呼吸对土壤温度的敏感性,土壤呼吸的日动态变化与10 cm土壤温度的日动态变化存在时间滞后性,8月和9月土壤温度最大值较土壤呼吸最大值滞后5—6 h。不同土壤水分条件下玉米农田土壤呼吸速率与10 cm、15 cm、30 cm和45 cm土壤温度均呈显著或极显著的正相关关系,其中土壤呼吸速率与45 cm土壤温度相关性最高。2013年锦州地区不同土壤相对湿度条件下(86%、96%和105%),玉米农田的土壤呼吸速率与45 cm土壤温度均呈指数函数关系,土壤相对湿度为86%、96%和105%时的土壤温度敏感性指数Q_(10)分别为1.92、2.20、1.72。 相似文献
7.
以我国长江中下游的南京及其周边15个市(县)为例,采用野外测定、室内分析与遥感反演相结合的方法,开展了土壤电阻率估算研究.选用影响土壤电阻率的土壤水分、土壤温度、土壤可溶盐总量与土壤阳离子交换量等4个主要因子,遥感反演土壤水分和温度空间分布,以获取估算土壤电阻率所需要的主要参数;采用偏最小二乘二次多项式(PLSQM)模型对不同地表覆盖类型下的土壤电阻率进行估算,PLSQM估算模型的估算值与实测值的相关系数达到0.85,平均相对误差(MRE)为19.02%,均方根误差(RMSE)为7.79.结果表明,草地、农田、林地3种不同地表覆盖类型下土壤电阻率有明显差异,PLSQM模型实现了较高估算精度,具有较好的应用潜力. 相似文献
8.
利用甘肃雨养农业区11个站点的土壤湿度资料及其相关的气象资料分析了该区域土壤水分时空变化规律、降雨量的补给和作物土壤水分状况.该区域土壤含水量自东南向西北减小, 变异系数增大.土壤水分不足区水分变化主要集中在90 cm以上, 而土壤水分严重不足区、作物生育关键期土壤水分不足区和土壤水分充足区水分变化深度可达180 cm左右.雨季降雨量对土壤水分补给率的地域变化范围为15.3%~41.7%; 补给率除受降雨量的影响外, 土壤类型也是一个重要的制约因子.除成县、临夏和西峰外, 其余各站在小麦生育期水分亏缺量均超过100 mm, 占需水量的30%~50%. 相似文献
9.
本文运用统计学方法,建立西乡县旬土壤水分的预报模式,并在农气服务中初步使用,效果较好.在制作土壤水分旬预报时,计算的是0—50cm深土层的土壤含水量,而实际土壤水分观测资料,通常是以土壤含水量占干土重的百分比表示.换算成毫米为单位,用Z=Z′×((D×H×10)/100)=Z′×((D×H)/10)式中Z、Z′分别为以毫米和占干土重的百分数为单位的土壤含水量,D为该土层的容重(g/cm~3),H为土层厚度(cm),50cm深土层取6个层次,表示在0-5cm和5cm—10cm,表层以下每隔10cm取土样.每次测定取四个重复,其平均值即我们使用的土壤含水量. 相似文献
10.
基于Landsat ETM+数据的白龙江流域土壤水分反演 总被引：3，自引：0，他引：3
在地形复杂、水土流失严重且地质灾害严重的白龙江流域,土壤含水量遥感监测在地质灾害监测预警研究中具有重要意义。为实时掌握白龙江流域的土壤水分含量状况,利用2013年4月的Landsat7 ETM+影像,采用温度植被干旱指数法,构建Ts-NDVI特征空间,结合野外88个实测样点土壤水分数据,建立0~60 cm土壤深度范围内3个单层(0~20 cm,20~40 cm,40~60 cm)及2个平均层(0~40 cm,0~60 cm)的土壤水分遥感反演回归模型,对比分析了白龙江流域5个深度的土壤水分的空间变化特征,并用未参与建模的16个实测土壤水分数据样点进行相应的精度验证。结果表明:3个单层中20~40 cm土壤水分反演精度相对较高,RMSE值为3.06%,2个平均层中0~40 cm反演精度最高(RMSE)为2.45%,由此说明TVDI更能稳定地反映和指示土壤中层深度(20~40 cm)的水分分布状况。 相似文献