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31.
ABSTRACT

The overarching goal of this study was to perform a comprehensive meta-analysis of irrigated agricultural Crop Water Productivity (CWP) of the world’s three leading crops: wheat, corn, and rice based on three decades of remote sensing and non-remote sensing-based studies. Overall, CWP data from 148 crop growing study sites (60 wheat, 43 corn, and 45 rice) spread across the world were gathered from published articles spanning 31 different countries. There was overwhelming evidence of a significant increase in CWP with an increase in latitude for predominately northern hemisphere datasets. For example, corn grown in latitude 40–50° had much higher mean CWP (2.45?kg/m³) compared to mean CWP of corn grown in other latitudes such as 30–40° (1.67?kg/m³) or 20–30° (0.94?kg/m³). The same trend existed for wheat and rice as well. For soils, none of the CWP values, for any of the three crops, were statistically different. However, mean CWP in higher latitudes for the same soil was significantly higher than the mean CWP for the same soil in lower latitudes. This applied for all three crops studied. For wheat, the global CWP categories were low (≤0.75?kg/m³), medium (>0.75 to <1.10?kg/m³), and high CWP (≥1.10?kg/m³). For corn the global CWP categories were low (≤1.25?kg/m³), medium (>1.25 to ≤1.75?kg/m³), and high (>1.75?kg/m³). For rice the global CWP categories were low (≤0.70?kg/m³), medium (>0.70 to ≤1.25?kg/m³), and high (>1.25?kg/m³). USA and China are the only two countries that have consistently high CWP for wheat, corn, and rice. Australia and India have medium CWP for wheat and rice. India’s corn, however, has low CWP. Egypt, Turkey, Netherlands, Mexico, and Israel have high CWP for wheat. Romania, Argentina, and Hungary have high CWP for corn, and Philippines has high CWP for rice. All other countries have either low or medium CWP for all three crops. Based on data in this study, the highest consumers of water for crop production also have the most potential for water savings. These countries are USA, India, and China for wheat; USA, China, and Brazil for corn; India, China, and Pakistan for rice. For example, even just a 10% increase in CWP of wheat grown in India can save 6974 billion liters of water. This is equivalent to creating 6974 lakes each of 100?m³ in volume that leads to many benefits such as acting as ‘water banks’ for lean season, recreation, and numerous ecological services. This study establishes the volume of water that can be saved for each crop in each country when there is an increase in CWP by 10%, 20%, and 30%.  相似文献   
32.
土壤-水稻系统中重金属元素与其他元素之间的相互作用   总被引:3,自引:0,他引:3  
通过相关关系的统计分析,探讨了四川省61件水稻籽实及其根系土中重金属元素与其他元素间的相互关系。研究结果表明:①水稻籽实对重金属元素、微量元素、大量元素的富集系数差异很大,元素富集系数之间具有显著的相关性;②水稻籽实中重金属元素的含量与土壤中部分元素的含量之间存在着显著的相关关系;③水稻籽实重金属元素的含量与籽实中其他元素含量之间的相关关系显著。结合元素之间的相互作用对元素地球化学行为的影响,评价了作物籽实中重金属元素的危害程度,为土壤修复提供了新思路。  相似文献   
33.
大气环流对中国稻飞虱危害的影响及其预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
钱拴  霍治国 《气象学报》2007,65(6):994-1002
稻飞虱是中国和许多亚洲国家水稻生产上最重要的害虫。文中通过对上一年1月至当年8月74项大气环流特征量构建所有不同时段的组合,全面分析了大气环流特征量与中国稻飞虱发生面积率的相关关系。筛选出了影响中国稻飞虱发生面积率的关键环流特征因子52项,其对中国稻飞虱发生影响的重要次序为副热带高压类→极涡类→槽类→其他类;影响的时段主要为当年7—8月,其次为上年6月至当年6月。其中,副热带高压类、极涡类关键环流因子分别有35项和12项,占全部关键环流特征因子的67%和23%,在很大程度上决定着中国稻飞虱发生的面积。确定的直接影响中国稻飞虱发生的关键环流特征因子有11项,其中6项较好地表征了中国稻飞虱发生面积率轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征。用直接影响中国气候的关键环流特征因子建立了当年3—9月的中国稻飞虱发生面积率月预测模式,每月初可以制作预报。该模式历史拟合效果较好,对2003年中国稻飞虱发生面积率的外延预报准确率分别达85.6%、90.5%、90.5%、90.4%、90.9%、93.2%、96.3%。同时,本研究还利用1—11月稻区月降水量、平均气温、日照时数所构建的所有不同时段的组合,分析了关键环流特征因子与稻区生态气象条件、中国稻飞虱发生面积率之间的关系。结果表明:三者之间相关密切,这种关系表现为大气环流通过影响稻区日照、气温和降水的变化导致稻飞虱发生条件的灾变,进而影响稻飞虱发生面积率。  相似文献   
34.
Cultural ecology theoretical framework was found suitable to explain unemployment in agriculture in three villages in Bangladesh. Path analysis and multiple regression statistics were used to examine the direct, indirect, and total effects of eight independent human, social, environmental, and technology variables as well as their aggregate contribution on agricultural unemployment. The multiple regression model explains 86.2% of the total variation in unemployment in agriculture; they were followed by environmental constraints and labor saving technology variables.  相似文献   
35.
胡世明  胡珀 《气象科技》2015,43(4):750-753
根据湖北江夏国家农业气象观测一级站在最近几年水稻观测中实际遇到的情况以及调查发现,直播水稻已形成不推而广的迅猛发展趋势,作为农业气象观测已不可回避地会遇到直播水稻的生育进程观测问题。由于种植方式的改变,大田植株分布形式也发生了根本的变化,仅以传统的移栽水稻制定的现行《农业气象观测规范》已无法处理好直播水稻的观测问题。为此,笔者依据《农业气象观测规范》,结合实际观测经验,分析直播水稻与移栽水稻的差异以及由此引出的新问题,提出了新的观测处理方法,以供同行探讨。  相似文献   
36.
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSWINDV时相变化曲线。依据ILSWINDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。  相似文献   
37.
选择IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A2和B2方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s两个时段气候变化对福建省水稻生育期与产量的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期都将缩短,并且随着温度增高,2040s时段缩短的时间较2020s更长,单季稻生育期缩短时间最长,可达15~20 d。雨养条件下,除了闽东南双季稻区后季稻在2020s时段表现为2.3%(A2)和3.1%(B2)较小幅度的增产外,其他稻区各种稻作制度下的水稻产量较之BASE均出现了不同幅度的减产。闽西北稻区后季稻减产幅度最大,2020s时段A2和B2情景下减产幅度依次为6.9%和10.2%,2040s时段减产幅度进一步加大至14.1%和15.6%。闽东南稻区后季稻模拟结果较为乐观,尤其是在灌溉条件下表现为不同幅度的增产,两种情景下分别增产了1.7%、3.9%。双季稻种植区的后季稻产量稳定性均不如早稻和单季稻的,且随着温度升高,到2040s产量不稳定性有增加的趋势。灌溉在一定程度上可以缓解未来高温天气带来的产量波动。从全省的总产变化趋势来看,A2和B2两种排放情景模拟的结果都不容乐观,即使采用充分灌溉的方式,也依旧表现为减产。2020s时段,两种情景下分别减产0.74%与2.44%;2040s时段,两种情景下减产为3.50%与3.23%。未来早稻和单季稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关的灌溉需要量均有所增加。  相似文献   
38.
融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取   总被引:3,自引:0,他引:3  
柳文杰  曾永年  张猛 《遥感学报》2018,22(3):381-391
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。  相似文献   
39.
Introduction The shifting cultivation system is one of the most important agricultural systems in Luang Prabang and Oudomxay provinces, where many production systems are found in the uplands. The factors, determining the systems, include ethnicity,Journal…  相似文献   
40.
(黄镇国)ONTHEORIGINOFRICEAGRICULTUREINSOUTHERNCHINAANDITSPROPAGATIONEASTASIA¥HuangZhenguo(GuangzhouInstituteofGeography,Guangzho...  相似文献   
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