魏占民[1]2003年在《干旱区作物—水分关系与田间灌溉水有效性的SWAP模型模拟研究》文中提出本文针对我国西部干旱区的特大型灌区—河套灌区所具有的独特水文水资源条件，选择两个典型区域分别进行了作物-水分关系和基于SWAP模型模拟的田间灌溉水有效性研究，以揭示和确立水分对干旱区作物产量的影响和量化表达与浅地下水位灌区农田水分运移转化规律和灌溉水对作物生长利用效率的评价方法，为河套灌区以节水为中心的技术改造和可持续发展提供理论基础和技术支撑。研究成果也可为自然环境和农业生产条件类似地区所参考。研究中注重借鉴和采用先进研究手段，在节水灌溉基础理论方面进行新的探索。对于节水灌溉理论的丰富与完善以及我国节水灌溉这一革命性措施的实施和农业的可持续发展具有重要意义。 在河套灌区开展了春小麦、玉米和葵花叁种主要作物的非充分灌溉试验，以研究和确立作物产量与水分的量化关系。针对灌区未来可能的缺水趋势，按我国较少采用的控制灌水定额方法设计缺水试验处理。该方法参考灌水经验减少灌溉定额，与常采用的土壤湿度控制法相比更符合当地灌溉技术水平和管理现状，有利于非充分灌溉的推广应用。 对国外具有代表性的Jensen等6个作物水分响应模型从按多元线性回归原理推求模型参数出发进行了评述，深入分析和进一步明确了敏感指标的意义。结果表明，敏感指标是以作物水分响应模型所表达的统一回归方程的偏回归系数，反映回归自变量(水分)对因变量(产量)的作用效应，故可度量作物对水分的敏感程度。所选择的6个模型作物对水分的敏感程度均随敏感指标绝对值的增大而增大。受最小二乘法求优数学解的约束，在求解作物水分响应模型的敏感指标时常出现从作物生理和物理上难以科学解释的情况，这除与试验处理数量多少及缺水水平有关外，也与试验数据的统计分布有关。若试验数据为非正态或非对数正态分布，最小二乘法求优会受到限制。作物水分响应模型均为按非充分灌溉试验得到的经验模型，按数理统计和应用要求使用时应限制在非充分灌溉试验处理的水分下限值以内，不宜随意外推，否则预测或模拟的作物产量可能会有较大误差。研究结果有助于完善作物水分响应模型确认方法和避免在应用中出现偏差。 采用春小麦、玉米两种主要作物的非充分灌溉资料，选择上述6个作物水分响应模型分析和确立了河套灌区这两种主要作物的产量与全生育期和生育阶段水分之间的量化关系。结果表明，两种作物相对减产量与相对亏水量的线性相关系数偏低，显示除缺水程度外缺水时间对产量也有显着影响，线性模型仅比较粗略地表达这两种作物的产量与全生育期水分的关系。5个生育阶段的作物水分响应模型由于数学结构和敏感指标的表达不同对于同一种作物的回归效果存在很大差异，表现出不同的适应性。研究结果表明Minhas模型均能较好的表达本地区这两种作物的产量与生育阶段水分之间的量化关系。这一结果可能是由于Minhas模型的自变量采用b_0和λ_i双重幂指数的数学结构，而能够较好反映干旱区作物对水分敏感的特性。国内外对Minhas模型注意较少，应引起同行的重视。 由于现有作物水分响应模型的数学结构和敏感指标的表达对某些作物品种、受旱形式及生长环境等存在着不适性，传统建模方法仍有诸多不便之处。本文依据人工神经网络的基本原理在充分吸收其最新理论研究成果的基础上，以非充分灌溉试验得到的实测春小麦产量和各生育阶段水分资料为样本建立了基于BP神经网络的春小麦作物水分响应模型。BP神经网络的训练采用了附加动量因子和自适应学习速率相结合的方法参与连接权值的修正，与常规训练方法相比有助于减少网络陷入误差曲面局部极小值的可能性和增大了初始学习速率的任意性。由于训练样本实际存在的量测误差，在网络的训练过程中为保证模型的预测效果不必追求过小的拟合误差。在不同供水量下对春小麦产量的模拟预测表明，该模型能够正确反映作物产量与水分关系的一般规律。通过与当地条件下拟合效果较好的Minhas模型比较，该模型所预测的产量随备生育阶段水分的变化规律与Mi讪as模型敏感指标所反映的敏感程度变化规律相一致，且两者产量预测值接近。BP神经网络在作物水分响应模型的建模和产量模拟预测中是值得借鉴的理论和有效工具。本文开拓了作物水分响应模型建模理论的新思路。 针对一般水平的试验站用水量平衡法计算作物实际腾发量时考虑深层渗漏量和地下水补给的困难，以河套灌区曙光试验站春小麦非充分灌溉试验为例，引进SWAP模型探讨了其在不同水分处理条件下作物实际腾发量计算的应用问题。研究表明，该模型可以可靠地揭示田间水量平衡分量的动态变化过程，与传统水量平衡法相比提供了作物根系层水量平衡分量运动过程的清晰图景和较容易准确确定各水分平衡分量，是获得不同缺水试验处理作物实际腾发量的有效和实用简便的工具。根据各，试验处理实际腾发量模拟结果和实测产量也用上述6个作物水分响应模型分析了春小麦的作物产量与水分的量化关系。由于两种方法得到的春小麦各试验处理的实际腾发量差别不大，因此所得作物水分响应模型类似。 通过对传统的田间灌溉水利用率评估方法的
孔东[2]2004年在《含盐土壤节水灌溉下作物—水—盐响应关系及模型研究》文中认为水资源短缺已成为影响社会、经济、生态环境持续发展的重要制约因素。本研究以我国西部内蒙古河套灌区如何实施节水灌溉同时又要防治土壤盐渍化，即“节水防盐”的双重目标为研究对象，对当地主要经济作物油料向日葵（Helianthus annuus L.），采用田间试验和苗期盆栽相结合的方法，通过对河套灌区不同盐渍化土壤进行的节水灌溉试验，分析了不同水分、盐分胁迫对向日葵生长发育的影响。对作物生理生育指标（株高、干物质量、叶面积指数、叶水势、光合作用和籽实产量等）进行了统计分析以探索作物水盐响应规律，对净光合速率各影响因子进行了相关分析及路径分析，在此基础上，引进SWAP模型探讨了向日葵在不同水分、盐分胁迫条件下作物实际腾发规律，参照常用作物-水模型引入盐分胁迫因子建立了作物-水-盐响应模型。向日葵种籽对盐分具有一定的耐盐性，而土壤含盐不同对种籽的萌发时间和出苗率影响不同。在轻度(<0.3%)盐渍土和中度(0.3~0.5%)盐渍土中都可以正常出苗，但重度(>.5%)盐渍土对向日葵种子的萌发有严重的抑制作用，且出苗时间比轻中度晚2~5天；含盐量达到0.8%时，超过其耐盐能力，种子不能萌发。向日葵各个生育阶段对盐分的反应并不相同。苗期对盐分较敏感，作物各生育指标对盐分的响应很大。在现蕾期土壤中含有适量的盐分（0.3~0.4%），作物对苗期受盐分影响有补偿性生长。但当盐分含量超过0.5%范围后，同等条件下补偿生长不大或无补偿生长，会与其它处理之间的植株生长差距加大。全生育期含盐高于0.5%严重抑制作物生长，最高减产率达45.52%。在本试验条件下，用LI-6400型光合仪测定了向日葵在不同盐分胁迫下现蕾期的光合速率日变化及其影响因子，并在仅变化光强和温度的状态下，测定其光合速率及其影响因子的变化。结果表明，3种不同盐分处理其净光合速率日变化曲线均为单峰曲线，且随着含盐量的增加，其光合速率的总体趋势呈现下降。在不同盐分胁迫下叶片对高温和强光的适应性不同，各处理光合速率随光强的改变差异不显着，随温度的改变则存在显着差异性。通过相关及路径分析表明，光强并不是Pn的主要限制因素。0.29%盐分处理Pn的下降主要受气孔因素的影响，0.39%盐分处理Pn的下降则是受气孔因素及气孔与非气孔因素协同作用的结果，0.68%盐分处理Pn的下降主要是非气孔因素和气孔与非气孔因素协同作用的影响。作物群体叶面积、叶片水势和产量随土壤含盐量的增加而呈下降趋势。在不同国家自然科学基金资助项目（50269002）资助。<WP=3>水盐处理下，含水率在(65~75%)θfc，含盐量在(0.3~0.5)%时对向日葵的生长及最终产量的形成影响不大，其叶面积指数、叶水势和产量与轻度盐土（<0.3%），分别相差5.90%、0.27 MPa和5.92%。而含盐量超过0.5%时，高土壤水分水平(65~75%)θfc下也对向日葵的生长及最终产量的形成产生严重抑制，其产量仅是轻盐土的57.39%，低水分处理(55~65%)减产率达62.32%。通过3年的田间对比试验得出，在盐渍化土壤中进行节水灌溉其盐分临界值不应高于0.5%。在轻度盐分(<0.3%)土壤中，当土壤水分含量过高（>5%θfc）时，不仅不会对作物产生促进作用，反而抑制了作物的生长。在苗期其适宜含水率为（55~65%）θfc，现蕾期的灌水量则制约作物的生长，其适宜含水率为（65~75%）θfc。中度含盐土壤中(0.3~0.5%)土壤含水量在整个生育期保持在 (65~75%)θfc即可保持作物良好的生长态势。重度含盐土壤中(>0.5%)，随着水分胁迫程度的增加和胁迫时间的延长，株高的生长受到的抑制越严重。因此重度含盐土壤中土壤含水量在整个生育期其水分含量最好保持在75%θfc以上。在本试验条件下，引入了SWAP2.0模型探讨了向日葵在不同水盐处理下作物需水量的计算。通过模拟计算将根系层土壤含水率的模拟值与实测值进行比较其结果表明拟合效果很好。因此SWAP模型是求解作物实际腾发量的一个有效工具。根据SWAP模型模拟的结果，选取了4个国际上应用最多的作物水分响应模型，在以腾发量（ET）和蒸腾量（T）为自变量计算所得的敏感指数中，Blank模型的回归效果最显着且与前面统计分析的结果相吻合，最能体现本试验条件下作物与水分的定量关系。根据相关试验资料求得，各生育阶段向日葵土壤临界电导率和可容忍电导率值。根据所得各生育阶段土壤实测盐分胁迫因子、实测产量和实际腾发量，参照4个常见的作物水模型，以向日葵实际腾发量为自变量，引入盐分胁迫因子构建了Jensen型、Blank型、Singh型和Minhas型作物-水-盐响应模型。求得4个模型中各生育阶段水分、盐分敏感指数。通过实测资料检验确认Blank型作物-水-盐响应模型具有较高精度，且与向日葵的生长规律相一致，可以较准确地揭示作物产量与土壤水分、盐分的量化关系，在此基础上制定了不同盐渍化土壤中的灌溉制度，可用于指导农业生产。本研究探索了含盐土壤中进行节水灌溉，作物对水盐双重胁迫时的响应规律，对于本研究展开的节水灌溉试验，基于灌溉方式、土壤质地以及灌溉水量的多少和灌溉时间的控制和选择上实现了一定的节水意义，可为在土壤含盐条件下进行节水灌溉研究提供一定的理论基础，用于实际生产。
李彦[3]2012年在《节水灌溉条件下河套灌区土壤水盐动态的SWAP模型分布式模拟预测》文中研究表明内蒙古河套灌区是中国设计灌溉面积最大的灌区之一,是典型的无灌溉便无农业的地方。然而在水资源严重短缺的今天,我国可利用水资源正面临着日益紧缺的问题,灌区可供灌溉的水量逐年减少,灌区土壤盐碱化程度日益加重。因此,研究区域土壤水盐时空演变规律,为制定灌区节水灌溉策略和水盐调控管理方案以及保证我国大型灌区节水改造工程的科学实施提供理论和应用基础。针对上述问题,本文将SWAP模型的土壤水盐运移与GIS和RS技术相结合,形成分布式模拟单元,在沙壕渠控制区的条件下,模拟现状灌溉和节水灌溉两种条件下的区域尺度土壤水盐时空演变,评价区域灌溉水有效利用率,为在缺水的条件下制定节水灌溉方法提供依据。本文的研究成果主要有：(1)本文利用遥感软件ENVI4.7和ArcGIS9.3相结合,确定了沙壕渠控制区作物种植结构与空间分布格局,得到了小麦、玉米、葵花及其它作物的种植面积,作物种植结构呈插花状分布。采用ArcGIS9.3软件中的反距离权加权插值法、Thissesn多边形空间插值法和表面分析法等空间分析方法,对研究区域内的土壤类型、土壤盐分类型、地下水埋深等区域土壤水盐时空演变可能的影响因子空间分布进行研究。结果表明：研究区中盐化土和重盐化土只分布在北部和中部,而且面积较小,其余大部分区域主要为非盐化土和轻盐化土；研究区域共有9种土壤类型,空间分布具有强烈的变异性,呈“插花状”分布；地下水在年内随着灌水、蒸发和冻融等因素的影响而呈现出季节性的变化规律,作物生育期内地下水埋深相对较小,在区域尺度上上游地区埋深较大,变化幅度也大,中下游地区埋深小,变化幅度也小。将以上主要影响因子空间迭加生成345个区域土壤水分运移分布式模拟单元。(2)采用SWAP模型对分布式模拟单元的土壤水盐运移进行模拟,研究模拟单元内的土壤水盐垂向运移动态变化规律。结果表明：研究区作物根系层底部水流通量、土壤储水量、储盐量均呈交替动态变化规律。作物根系层与地下水水分交换频繁。作物根系层土壤储水量的动态变化过程主要受灌溉、蒸发蒸腾制约。灌水后,由于灌水定额较大,土壤含水率随即达到饱和,作物根系层土壤储水量突增；随着土壤蒸发和作物蒸腾,土壤水逐渐消耗,作物根系层土壤储水量在下次灌水前随作物生长呈逐渐下降趋势。灌水降雨后,由于淋洗作用土壤盐分向下运动而使根系层储盐量随即降低,之后随蒸腾蒸发消耗土壤水分向上运动带动土壤盐分上移,在下次灌水前根系层储盐量逐渐增加。模拟时段末根系层储盐量大于时段初根系层储盐量,尽管根系层储盐量随时间波动式动态变化,但总体根系层上呈积盐趋势。(3)采用区域土壤水盐动态的SWAP模型的分布式模拟模式,在现状灌溉和节水灌溉2种条件下,通过对模拟单元土壤水盐垂向运移的SWAP模型模拟,在GIS技术支持下创建了各农田土壤水盐平衡分量的空间分布图。结果表明,由于不同土壤类型、土壤盐分、地下水、作物种植结构类型的影响,研究区区域作物根系层底部水流通量、根系层土壤储水量、根系层储盐量、作物潜在腾发量和实际作物蒸腾量的比值、灌溉水有效利用率空间分布不均,在数量上均有较大差异,具有显着空间变异特征。在地下水埋深、作物种植结构和土壤类型相同条件下,由于节水灌溉条件下的灌溉水量小于现状灌溉条件下的灌溉水量,研究区整体上深层渗漏减少而地下水补给增加：研究区整体上作物根层储水量呈减少趋势；并且由于地下水补给较多而深层渗漏较少而降低了淋洗作用,研究区整体上作物根层储盐量呈增加趋势；但作物实际蒸腾量与潜在腾发量的比值亦Ta/Tp在0.9左右,作物亦不会明显受旱而减产。并且在节水灌溉条件下,由于深层渗漏减少,收割时土壤储水量减少,田间灌溉水利用率可提高到100%,提高幅度最高可达72.3%,对节水有较大贡献。因此从沙壕渠控制区整体来看,在现状田间灌溉水量的基础上减少10%,采用新的节水灌溉制度,不会对作物产量减少造成显着影响,具有较大的田间节水潜力。
马海燕[4]2016年在《大安市土地利用变化驱动下的降水入渗与土壤水分模拟研究》文中研究说明随着社会经济的高速发展、人类活动的不断影响,生态水文过程受到了剧烈的影响。土地利用/土地覆被变化(LUCC)是人类复杂的活动中较为典型的影响着生态水文环境的重要因素,也是当今社会的研究热点。作为生态水文研究内容中的重要组成部分,地下水和土壤水对于土地利用变化的响应也十分明显,而降水入渗是地下水补给的重要形式,对地下水有着十分重要的影响。大安市位于松嫩平原腹地,属于我国的生态脆弱区,多年干旱少雨,土壤盐碱化、沙化、荒漠化问题日益加重,地下水位下降等生态问题越来越严重。本文以大安市为研究对象,将3S技术与实验和模型模拟相结合,系统开展土地利用变化驱动下的生态水文过程——降水入渗和土壤水分的模拟研究。(1)利用大安市1989、2000、2004和2008年四个时段的LANDSAT TM遥感影像,借助ERDAS IMAGINE软件进行影像处理,通过对影像的解译与判读,对土地利用类型进行分类,构建土地利用数据库,利用Arc GIS软件绘制大安市土地利用分布图,其主要土地利用类型为旱地、盐碱地和草地;建立单一动态度模型,滩地减少最为明显,水田增加速度最快;建立转移矩阵分析模型,盐碱地转化旱地的面积最多,草地次之,没有其他土地利用类型转化为盐碱地。结合遥感影像数据和资料整理数据,耕地面积和水域面积都呈现出了先减少后增加的趋势,且二者面积的最大值都出现在近几年,这与“吉林省保障粮食生产的土地开发整治规划”中水利项目的投入与使用有重大关系。(2)基于研究区土地利用变化的规律,有针对性地选择了典型地段,进行表层样品和剖面样品的采集,在室内完成土壤含水量、土壤容重、田间持水量和土壤质地以及颗粒分级等工作,利用实验获得的数据,分析了表层土壤水平方向与剖面的变化规律。研究区土壤主要为砂粒、粉粒和粘粒,其中砂粒含量最高,分布规律为西北多、东南少,而粉粒和粘粒的分布刚好与砂粒相反。表层土样的含水量、田间持水量和容重的分布规律均为西北、西南和中东部多;剖面不同层的土样的含水量、田间持水量和容重随深度变化呈现出基本一致的变化趋势。林地、旱地的叁个参数都相对较小,而对应的则是荒草地、盐碱地等其值都相对较高。(3)将实验获取的土壤数据作为基础数据,以Arc GIS软件为平台,选用SWAT模型,结合DEM高程数据、气象数据和土地利用数据,进行降水入渗量的模拟。同时,引用降水入渗系数法对SWAT模型模拟的准确性进行验证,以此讨论不同土地利用类型对降水入渗的影响。研究区单位面积降水入渗量最大的为林地,最小的为难利用地;土地利用-土壤类型组合中草地-黑钙土和草地-草甸土降水入渗系数较大,盐碱地-碱土降水入渗系数较小。运行SWAT模型得到2008年平均降水入渗量的模拟结果为58.75mm,降水入渗总量2.65×108m3,降水入渗系数法计算得到的2008年平均降水入渗量为59.23mm,降水入渗总量为2.67×108m3。两种方法得到的2008年降水入渗总量较2000年的数值相比都呈现出增长的趋势。(4)选取研究区主要作物玉米作为研究对象,在气象数据、作物数据和土壤数据的基础上,结合当地灌溉数据,利用SWAP模型对该区的玉米进行了全生育期的模拟,同时分析了地表以下100cm土柱(根系层)的土壤水分的动态变化过程、水量均衡情况,并利用2008年和2009年的数据进行模型的率定和检验。研究区土壤水的主要来源为大气降水和灌溉入渗水,水分消耗主要为作物蒸腾、土壤蒸发、渗漏、作物截留与模拟土层的储水量变化,在玉米的生育期内,降雨量和灌溉量主要用于作物蒸腾和土壤蒸发。模拟土柱的底部水流通量不大,在施行灌溉或者降水量较大的情况下,土层存在着少量的深层渗漏的现象,但入渗的水量大部分仍储存于土层中,储水量较为稳定。在8~9月作物蒸腾十分强烈,导致土壤水变化较为剧烈,但仍处于不断转化的动态平衡过程。综上所述,本文在研究土地利用变化特征的基础上,结合室内实验,应用SWAT模型和SWAP模型分别进行降水入渗量和土壤水分动态变化的模拟,进而为土地利用变化对降水入渗和对土壤水的影响两个方面的研究提供了重要的数据基础,为近些年来在土地格局上发生较大变化的大安市在生态和水资源管理等方面提供理论依据。
孔繁瑞[5]2009年在《不同地下水埋深下土壤水肥利用效率试验与模拟评价》文中认为目前农田灌溉中的水肥利用效率及化肥淋失污染是农业水土工程研究中的重要问题之一,本文以内蒙古河套灌区主要粮食作物为研究对象,在巴彦淖尔市临河曙光试验站地中渗透仪试验场进行了不同地下水埋深条件下河套灌区现有灌溉制度、施肥制度中水肥利用效率和作物生长性状影响的对比研究,运用SWAP模型对葵花田间水量平衡分量进行模拟,对不同地下水埋深条件下、不同时期灌水的有效性进行了评价,取得以下主要研究成果和结论:(1)分析了不同地下水埋深下灌水对地下水的补给、利用量及作物生物性状(株高、叶面积指数)、产量的影响,得出在埋深为1.5-2.0m时植株株高、叶面积指数、产量等指标相对较高,随着埋深的增大,呈逐渐降低的趋势。使作物在不同阶段所受影响的程度有了直观的反应。(2)不同地下水埋深下的土壤含水率随着灌水的变化而变化,且对表层土壤的影响较显着;整个生育期内,埋深为1.5、2.0m土壤含水率高于埋深为2.5、3.0m处,地下水埋深较小时有利于作物的生长,此时蒸渗仪测桶有一定的返盐、积盐作用,所以地下水埋深不能太高,适宜的地下水埋深应在2.0m左右。(3)整个生育期内,对土壤中的硝态氮含量进行监测,得出施肥是硝态氮含量增加的主要原因;灌水对土壤中的硝态氮有淋洗作用;靠近地下水水位时硝态氮含量较低,且硝态氮含量主要分布在根系层,土壤在40-60cm处含量最高。(4)利用2007年葵花实测数据对SWAP模型进行水分运移参数的率定,并用2008年的实测葵花含水率数据进行检验,结果表明模拟效果理想,模拟得出了不同埋深下土壤中的水分平衡关系,对灌水进行有效性评价,得出葵花地下水埋深为1.5m、2.0m时灌水效率较高,地下水埋深为2.5m、3.0m时较低。
高晓瑜[6]2017年在《地下水浅埋区农田水分生产力模型与模拟》文中进行了进一步梳理地下水浅埋区农田及灌区水转化过程复杂,地下水对农田耗水的贡献进而影响水分生产力的形成过程。本文以定量研究地下水浅埋区非充分灌溉对农田水转化规律及作物生长过程的影响为主线,通过田间试验及构建模型,揭示不同灌水量、地下水埋深及地下水矿化度对农田水转化、作物生长及耗水的影响,并针对灌区尺度上的水文过程进行了分析研究。主要研究内容和结果如下:1.开展了 2013年和2014年的玉米非充分灌溉试验,并基于定位通量法和水量平衡定量得到土壤水平衡各参量。结果表明,整个生育期的作物耗水量并没有因为灌水量的减少而剧烈下降,当灌水量减少的时候,地下水对作物的补给反而增大。因此灌水量的减少对地下水的向上补给量有促进作用。地下水补给对作物耗水贡献随输入水量的减小呈线性递增,灌水量最小时,地下水补给占作物耗水达到15%。作物水分生产力各处理间无明显差异,而灌溉水分生产力随着灌水量的减小明显增大。2.考虑随实际根系生长而变化的根区水盐转化、地下水与土壤水交换等过程的基础上,耦合了土壤水盐运移与作物生长过程等模块,构建了农田水分生产力模型AWPM-SG。该模型不仅考虑了实际根区水盐状态及其对土壤水盐过程、作物生长的影响还结合了动力学过程进行分析。并采用2007、2008年临河的玉米蒸渗仪控制性试验数据和2016年份子地试验田的田间观测数据分别进行了模型率定和验证。结果表明,模型能较好地模拟地下水浅埋区的土壤水盐运移及作物生长过程。3.在模型率定验证基础上,模拟分析了各水文要素对不同灌水量、地下水埋深和地下水矿化度的响应规律。同一灌水量情况下,地下水补给贡献作物耗水的比例及产量均随地下水埋深增大而减小。当地下水埋深大于3m时,土壤水向下渗漏大于被补给,地下水补给对作物生长可以忽略。同一灌水量情况下,玉米水分生产力(WP)随着地下水埋深的增大呈负相关的抛物线关系。同一埋深条件下,WP随灌水量减小先增大后减小。同一矿化度情况下,地下水埋深越小,土壤根区含盐量越大,玉米生长受抑制越严重。同一地下水埋深条件下,地下水矿化度越大,产量减小小于耗水量减小,因此玉米水分生产力随地下水矿化度的增大而略有增大,而灌溉水分生产力随地下水矿化度的增大而逐渐减小。地下水埋深为1.5m时,地下水矿化度为4.0g/L相比于地下水矿化度为1.0g/L时,玉米水分生产力增大0.01kg/m3,灌溉水分生产力减小0.1kg/m3。4.研究区两年的地下水埋深在0.4-4.24m之间分布,2013年的平均地下水埋深为2.03m,比2012年大20cm。地下水向上补给量(F)的空间分布与地下水埋深有着直接关系,西部乌拉河分区的F最大,2013年可达90mm以上,东部清惠、黄济东北部F较小,出现负值。作物相对产量与作物耗水的空间分布一致,受盐分分布影响显着。空间水分生产力分布与地下水埋深分布呈轻微的负相关抛物线关系。由于2012年降雨量较大且集中,所以田间灌溉水有效利用系数比2013年相对较低。
李和平[7]2008年在《荒漠化草原生态系统中可控水草畜平衡管理阈值研究》文中认为我国西部荒漠草原区水资源紧缺,普遍的超载过牧天然草地资源已被超极限利用,导致生态环境恶化,造成大规模的沙尘暴天气。解决这些问题的根本途径是:在树立解决草原生态退化问题主要依靠大自然自我修复能力的理念基础上,合理开发利用水资源,以水定草、以草定畜,确定灌溉人工草地适宜发展规模并控制载畜量,解决牲畜超载和冬春饲草不足的矛盾,实现区域性水草畜系统平衡,使草原区的生态环境向良性化方向发展。本文论述了草原生态系统中水草畜平衡管理的理论基础和国内外研究进展,以可持续发展理论为指导,应用生态系统管理的理论方法,采用“点”和“区域”结合的研究技术路线及系统分析优化技术,以构建草原生态建设中水草畜平衡理论及系统耦合机制与生态畜牧业发展模式为研究目标。研究内容和创新点:1.在对生态地下水位与地下水可持续开采量的概念及研究进展综合分析的基础上,结合区域性研究成果,提出了水管理阈值的概念和指标体系框架;针对荒漠化草地建立了地下水位埋深与天然植被生长关系模型,应用SWAP模型模拟了GSPAC系统地下位埋深及天然植被生长状况,获得了天然植被生态需水量。2.根据荒漠化草原区生产实践和建设发展水平提出了人工种植冷季补饲型和暖季放牧冷季舍饲型两种适宜的生态畜牧业建设模式;分别应用多目标遗传算法和目标规划法(Goal Programming),研究分析了以水利建设为基础的荒漠化草原生态系统中典型区域—毛乌素沙地鄂托克前旗牧区水草畜平衡管理的阈值和技术经济指标。3.提出了牧区水利建设的任务和目标—实现区域性水草畜系统平衡;应用层次分析法原理(AHP),建立了牧区水利建设多目标权重评价模型,确定了子目标的权重;分析了西北牧区灌溉人工草地适宜发展规模和水草畜平衡管理阈值。研究结果表明:荒漠化草原人工种植冷季补饲型和暖季放牧冷季舍饲型生态畜牧业模式的灌溉人工草地面积分别应占可利用草地面积的1.58%和3.0%;从水资源可持续利用方面分析,灌溉人工草地建设发展规模应有限度,水资源条件起决定作用;牧区水利学科是涉及水资源、草地资源、牲畜、灌溉、种植业、林业及生态环境等多学科交叉的研究领域,针对具体区域应研究确定水草畜平衡管理阈值指标体系;牧区水利建设的任务是以保护生态环境为前提,以水资源和草地资源可持续利用为准则,确定科学合理的灌溉人工草地发展规模和可持续载畜量,进行水利工程的合理配置,解决灌溉人工草地和人畜供水等问题,其目标是实现区域性水草畜系统平衡。
高红贝[8]2015年在《黑河中游绿洲农田水热平衡分析》文中进行了进一步梳理本研究以黑河中游典型绿洲春小麦农田为研究对象,将涡度相关观测系统与经典土壤物理学研究方法相结合,对黑河中游绿洲可灌溉农田的水热平衡特征进行了分析和研究。分析认为净辐射通量(Net radiation,Rn)除了受到太阳辐射因素的影响,与下垫面的植被覆盖条件密切相关,随着植被盖度的增加而增大。地表短波反射则随植被盖度的增加而减小。由于受到冬灌后地表结冰影响,研究区农田短波反射率最大值通常出现于冬灌之后。生育期春小麦农田感热通量(Sensible heat flux,H)由于受到太阳辐射和地表植被条件的双重影响,保持一个相对稳定的状态,在净辐射通量中的占比通常低于20%。潜热通量(Latent heat flux.LE)在生育期的变化特征与感热通量相反,呈现由小变大再减小的趋势,且消耗了大部分净辐射能量,最大消耗占比超过60%。农田土壤热通量(Soil heat flux,S)在季节性变化上出现两个高峰期,分别出现于春小麦生育前期和末期。涡度相关观测结果分析显示,研究区春小麦生育期农田能量闭合度处于0.72-0.82之间,最大值出现于春小麦植被盖度最大时。影响涡度相关系统观测结果能量闭合度的因素主要包括研究区下垫面环境条件,设备因素,区域气象因素,以及数据处理过程中造成的误差等。另外对于能量平衡方程中热储通量的人为忽略也是一个重要的影响因素。分析结果显示,考虑能量平衡中的热储通量项能够明显提高能量闭合度,提高幅度超过10%。春小麦农田生育期(3月中旬-7月中旬)的主要补水方式包括灌溉和天然降水。其中农田灌水是主要的补水方式,占总的补水量的90%以上。农田闲置阶段(7月中旬-11月中旬)的主要补水方式为天然降水和地下水补给。其中地下水补给起到主要作用,占到该阶段补水量的70%以上。冬灌储墒期农田(11月中旬-次年3月中旬)的主要补水方式是单次冬灌补水。占到总补给量的97.4%。储墒期灌水冻结固化是农田土壤储水的根本方式。对春小麦生育期农田的水量平衡分析中,农田补水量的主要消耗方式是农田蒸散和地下水渗漏,各自所占比例分别为75%和19%。另有6%的补水量用于增加土壤水分含量或存储与植物体内。利用CO2-H2O浓度脉冲负相关关系对蒸散量进行分离分析,结果显示作物蒸腾作用是蒸散量耗水的主要方式,占到总的蒸散量的72%。从各耗散途径所占消耗份额可以看出,在春小麦生育期的农田补水量中,约有一半的水量因蒸发或渗漏而不能被作物利用。对于水资源缺少的干旱区内陆河流域,低效的农田灌水造成了水资源的极大浪费,需要对目前的灌溉方式进一步进行研究和改进。
葛慧玲[9]2013年在《水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建》文中研究表明大豆是重要的油料作物之一，对水分需求敏感，系统的研究水分胁迫历时、灌溉水平对大豆生长发育及产量的影响，对科学合理的设计灌溉，提高大豆产量，节水抗旱具有重要的理论和现实意义。本试验于2010-2012年进行，采用框栽方法，在玻璃防雨棚内进行灌溉，灌溉量以哈尔滨市1995-2009年大豆生长季平均降雨量为参照，试验品种为绥农14、嫩丰18、合农60、黑农48。建立土壤含水量的时间序列模型及统计模型；同时研究阶段性水分胁迫及不同灌溉水平对大豆株高、干物质与氮磷钾元素积累及产量的影响。结果表明：土壤含水量变化受灌溉量与水分胁迫历时的影响。灌溉量影响土壤含水量峰值，呈阻滞增长模型关系，随着灌溉量的增加，土壤含水量逐渐趋近于峰值37%左右。水分胁迫历时影响土壤含水量走势，呈指数衰减函数关系，当水分胁迫历时为24天时，土壤含水量平均下降7%左右，随着水分胁迫历时的增加，土壤含水量继续下降并趋近于13%，逐渐达到平稳状态。建立了土壤含水量时间序列模型、灌溉量对土壤含水量峰值的影响模型、灌溉量及水分胁迫历时对土壤含水量影响的二元统计模型，模型拟合效果良好。（1）土壤含水量的时间序列模型为指数衰减模型，利用时差相关分析对土壤含水量数据进行拼接，得到模型表达式为S=23.786e~(0.041T)+13， T∈[T0,T0+ΔT]，模型检验结果显着，拟合程度良好。该模型可以预测水分胁迫历时T天之后的土壤含水量，可以利用该模型判断降水或灌溉后土壤含水量的变化趋势，并对土壤含水量进行预测，从而为水分胁迫一定时间之后是否需要灌溉提供决策参考。（2）土壤含水量峰值与灌溉量的函数关系为阻滞增长模型，得到模型表达式为S0=37/1+1.48e~(0.60W)，模型的拟合程度良好。该模型可预测某一降雨量或灌溉量下的土壤含水量峰值，并与灌溉初始时刻的计算函数T=1/0.041In S-13/23.476、土壤含水量的时间序列模型相结合，构建灌溉量、水分胁迫历时对土壤含水量的回归模型，从而根据降水量或灌溉量对灌溉T天之后的土壤含水量进行预测。（3）构建了水分胁迫历时对土壤含水量影响的统计模型，灌溉量与土壤含水量峰值之间的关系可以表示为相关系数为0.485的二维正态分布。根据以上两个统计模型，可以对降水量或灌溉量为W，水分胁迫历时T天之后的土壤含水量达到某一数值的概率进行计算，统计模型的计算结果比确定性模型更加有效。水分胁迫对大豆株高有明显的影响。苗期和花荚期长时间的水分胁迫均抑制绥农14株高的生长，轻度的水分胁迫不会影响株高。苗期长时间水分胁迫抑制大豆第5-8节的生长发育，花荚期长时间水分胁迫抑制大豆第6-15节的生长发育。灌溉水平对大豆株高的影响因品种而异，绥农14、嫩丰18均表现为较低的灌溉水平抑制株高的生长，合农60大豆株高对灌溉水平不敏感。水分胁迫对大豆干物质积累和氮磷钾元素积累有很大的影响。苗期、花荚期和结荚鼓粒期长时间的水分胁迫均抑制大豆干物质和氮磷钾的积累。不同灌溉水平对绥农14、嫩丰18、合农60的干物质和氮磷钾的积累影响规律相同，均表现为灌溉水平越高，大豆干物质和氮磷钾积累量越高；花荚期与结荚鼓粒期水分胁迫历时越长、同时灌溉水平越低，大豆的干物质和氮磷钾积累量越低。水分胁迫对产量的影响因不同生育阶段而异。苗期水分胁迫处理对绥农14和黑农48大豆产量的影响表现为轻度的水分亏缺不会使其减产，但长时间水分胁迫造成了大豆产量的降低。绥农14花荚期水分胁迫大豆产量随水分胁迫天数的增加呈单峰曲线变化，黑农48产量随水分胁迫天数的增加呈递减趋势，中度和重度水分胁迫处理的产量显着降低。结荚鼓粒期水分胁迫处理的绥农14和黑农48产量随水分胁迫时间的延长呈下降趋势，绥农14的18天和24天水分胁迫处理的产量显着降低；在大豆的结荚鼓粒期，灌溉水平越低，水分胁迫处理历时越长，对产量的影响越大，中度和重度水分胁迫处理显着降低大豆的产量。
孙健[10]2015年在《日光温室青椒节水灌溉制度优化与评价》文中指出蔬菜作为人们每日必不可少的食材,为满足人们对新鲜蔬菜需求,特别是在春冬季节对反季节新鲜蔬菜的大量需求,近年来在我国很多地区都已经出现了规模庞大的日光温室群,日光温室的迅速发展,在给蔬菜种植户带来了丰厚收入的同时,也缓解了北方地区对蔬菜的需求压力。然而蔬菜是需水量较大的作物,因日光温室中土壤耕层无法直接利用自然降雨,只能依靠人为灌溉来进行补充水分,在当前种植户普遍粗放的灌溉模式下,温室蔬菜的灌溉水量要比裸地蔬菜大的多,这不仅造成了水资源的浪费,而且会导致日光温室内环境的恶化,从而导致病虫害发生和作物品质产量的下降。在当前水资源日益紧缺的大背景下,制定一种适宜的温室蔬菜节水灌溉制度,提高日光温室中的水分利用效率,就显得尤为重要。青椒作为人们生活中最常见的蔬菜,种植区域十分广泛,种植面积非常大,本文以青椒为研究对象,在沈阳农业大学水利学院综合试验基地的节能日光温室中进行试验研究,青椒品种为35-619,于2012年9月中旬开始。试验采用桶栽的方式,灌溉方式采用目前最为流行的滴灌,试验共设13个处理,其中一个为充水对照处理,每个处理3次重复。试验将青椒的生育期划分为苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期4个阶段。通过对不同土壤水分状况下温室青椒产量、品质及水分利用效率进行了系统的观察研究,并应用灰色关联分析、动态规划法、遗传算法、自由搜索算法等方法对温室青椒的水分敏感时期及敏感指数,对温室青椒各生育期最适宜土壤含水率范围、青椒各生育期最适宜灌水量及其灌溉制度优化进行了系统的研究。主要研究结论如下：(1)基于试验实测数据,对不同水分处理对青椒产量、VC含量及水分利用效率的影响进行了分析,得出了合理的水分分配对青椒产量、VC含量及水分利用效率的提高有显着的影响。利用线性和非线性的相关分析方法找出了青椒产量及品质对水分最为敏感和主要敏感的时期,得出了青椒的产量及品质与青椒各生育期灌水量的关联程度,青椒产量与各生育期灌水量关联度从大到小依次为：开花着果期、结果盛期、苗期、结果后期；青椒Vc含量与各生育期灌水量关联度从大到小依次为：结果盛期、苗期、开花着果期、结果后期。可以看出在不同的水分处理条件下青椒果实品质和产量与开花结果期、结果盛期的灌水量关系密切,为日光温室青椒水分生产函数的建立及各生育期灌水量的优化提供了理论基础。(2)建立了温室青椒水分生产函数,基于2012年实测数据资料,选用了大家所熟知的加法模型中的Sudar模型、Blank模型、Singh模型和乘法模型中的Jensen模型、Rao模型,采用SPSS软件分别对5种模型进行求解,得出了5个模型的敏感指数,并对结果进行了检验及比较分析,最终结果表明,Jensen模型在描述温室青椒水量与产量方面更合理准确。基于确定的温室青椒水分生产函数,利用2013年实测数据对温室青椒水分生产函数Jensen模型的适应性进行了检验,结果显示产量预测相对误差较小,平均误差约10%。(3)在日光温室滴灌条件下,基于遗传算法以青椒水分生产函数为目标函数,以灌水量和青椒各生育阶段末的土壤储水量为决策变量,对土壤储水量进行优化,得出了青椒各生育期最适宜的土壤含水率范围分别为：苗期为62.5%-99.5%、开花着果期为72.5%-99.9%、结果盛期为62.5%-65%、结果后期为72.5%。基于2012年、2013年实测数据对该优化结果进行验证讨论,得到符合上述土壤含水率范围的水分胁迫试验处理均为各自年度实测数据产量及水分利用率最高,从结果可以看出基于遗传算法对温室青椒适宜土壤含水率范围优化是比较符合实际的,为温室青椒各生育阶段灌水量的确定提供了理论基础。(4)分别采用动态规划法、遗传算法及自由搜索算法对青椒各生育期的灌水量进行了优化,得出了基于动态规划格点法温室青椒生育期内灌溉水量以285mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为30mm、60mm、105mm、 90mm;基于动态规划逐次渐近法温室青椒生育期内作物灌溉水量以240mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为30mm、45mm、90mm、75mm；基于遗传算法温室青椒生育期内灌溉水量以285mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为27mm、7mm、109.5mm、70.5mm;基于自由搜索法温室青椒生育期内灌溉水量以270mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为23mm、65mm、100mm、82mm。(5)对3种优化算法结果进行的对比分析结果表明：动态规划逐次渐近法的灌溉水量最小,为240mm,自由搜索法的相对产量最大,为0.9608,遗传算法与动态规划格点法的最佳灌水量相同,均为285mm。(6)确定温室青椒全生育期的灌水量为285mm,最终得出温室青椒的灌溉制度为：灌溉定额为285mm,苗期的灌水量为30mm、开花着果期的灌水量为90mm、结果盛期的灌水量为105mm、结果后期的灌水量为60mm,灌水定额为15mm,苗期灌水2次,开花着果期灌水6次、结果盛期灌水7次、结果后期灌水4次。
参考文献：
[1]. 干旱区作物—水分关系与田间灌溉水有效性的SWAP模型模拟研究[D]. 魏占民. 内蒙古农业大学. 2003
[2]. 含盐土壤节水灌溉下作物—水—盐响应关系及模型研究[D]. 孔东. 内蒙古农业大学. 2004
[3]. 节水灌溉条件下河套灌区土壤水盐动态的SWAP模型分布式模拟预测[D]. 李彦. 内蒙古农业大学. 2012
[4]. 大安市土地利用变化驱动下的降水入渗与土壤水分模拟研究[D]. 马海燕. 吉林大学. 2016
[5]. 不同地下水埋深下土壤水肥利用效率试验与模拟评价[D]. 孔繁瑞. 内蒙古农业大学. 2009
[6]. 地下水浅埋区农田水分生产力模型与模拟[D]. 高晓瑜. 中国农业大学. 2017
[7]. 荒漠化草原生态系统中可控水草畜平衡管理阈值研究[D]. 李和平. 内蒙古农业大学. 2008
[8]. 黑河中游绿洲农田水热平衡分析[D]. 高红贝. 中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心）. 2015
[9]. 水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建[D]. 葛慧玲. 东北农业大学. 2013
[10]. 日光温室青椒节水灌溉制度优化与评价[D]. 孙健. 沈阳农业大学. 2015
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