导读:本文包含了作物需水量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:需水量,作物,系数,公式,田间,赣江,格里。
作物需水量论文文献综述
吕灿翔,石佳,刘晨辉[1]（2019）在《作物需水量ETc计算方法及普适性探讨》一文中研究指出作物需水量ETc的计算方法有直接计算法及计算参考作物需水量ET_0两种方法,文章分析了各方法应考虑因素、适用条件及优缺点。重点通过对ET_0计算公式研究进展的总结,对有代表性的ET_0的综合性计算公式:修正彭曼(MP)公式、彭曼-蒙特斯(PM)公式及标准ASCE-PM公式进行对比分析。(本文来源于《南方农机》期刊2019年19期）
李亮,马良瑞,熊康宁[2]（2019）在《基于作物需水量的城市农业水资源评估——以贵州省贵阳市为例》一文中研究指出[目的]对贵阳市城市农业绿水和蓝水的水足迹与灌溉效率进行定量研究,为科学定量评估城市农业用水和管理监测提供依据。[方法]利用实地调查数据、贵阳市气象数据与农业统计数据,基于作物需水量、水足迹的方法进行农业水资源评估。[结果]①作物水足迹极值取决于调查样地作物单位面积产量的极值。②贵阳市城市农业不同作物生长的消耗绿水量均高于蓝水量,绿水量和蓝水量的比例范围从最低53.81%(豇豆)到最高63.60%(番茄)。③贵阳市城市农业3种灌溉效率(沟灌、喷灌和滴灌)分别为27.23%,69.45%与80.32%。④2017年贵阳市城市农业蓝色水量灌溉需求量在4.81×10~5 m~3(完全滴灌)与6.93×10~5 m~3(完全沟灌)之间。[结论] 2017年贵阳市城市农业总用水需求为1.29×10~6 m~3,其中8.84×10~5 m~3为绿水,4.02×10~5 m~3为蓝水。灌溉方式对贵阳市城市农业用水有较大的提升空间,滴灌方式对贵阳市城市农业水资源管理贡献率达53.09%。(本文来源于《水土保持通报》期刊2019年04期）
田明[3]（2019）在《秋作物需水量增大水肥管理要跟上》一文中研究指出本报讯 近期,我省多晴热天气,秋作物生长需水量逐渐增大。省农业气象专家提醒农民朋友,目前,墒情较好的地区注意田间失墒情况,及时采取划锄等保墒措施;前期降水过多的田块要及时疏通沟渠,防止涝渍发生。据悉,本周全省大部地区多晴热、少雨天气,根据当前墒(本文来源于《河南科技报》期刊2019-07-05）
张友贤,冯诚,方小宇[4]（2019）在《贵州山区作物需水量计算修正系数的拟定》一文中研究指出为贵州山区气象资料匮乏时计算作物需水量(ET_0)提供参考,对贵州省灌溉试验中心站2007—2009年的气象资料采用彭曼公式和哈格里夫斯公式分别计算参考作物需水量,找出二者之间的线性关系,建立线性方程,再用2010—2011年的气象资料进行验证。结果表明:没有修正的哈格里夫斯公式和彭曼公式计算的作物需水量有明显差别,即全年ETh均大于ET_0,在6—9月ET_0和ET_h偏差较大;修正系数a=0.028 8,b=0.814 2,线性回归方程为ET0(h)=0.028 8+0.814ET_h,方程拟合性较好,可在贵州山区气象资料匮乏时计算ET0。(本文来源于《贵州农业科学》期刊2019年06期）
任修琳,李宏亮,张玉虎,蒲晓,张立林[5]（2019）在《2000—2015年叁江平原主要作物需水量特征及影响因素分析》一文中研究指出全生育期内作物需水量的研究是农业水资源有效利用和进行合理灌溉的重要依据。基于叁江平原22个气象站点2000—2015年逐日气象观测资料及中国区域地面气象要素数据集,利用国际粮农组织(FAO)Penman-Monteith模型和分段单值平均作物系数法,分别对叁江平原水稻、玉米和大豆的作物需水量进行计算,分析作物需水量年际变化特征,采用通径分析法研究作物需水量的变化成因。结果表明:(1)叁江平原16 a来年均参考作物蒸散量为537.4 mm,日均为3.5 mm,呈波动减少趋势。(2)生长季内,水稻在分蘖期需水量最大,为177.1 mm,玉米在七叶期需水量最大,为99.7 mm,大豆在结荚期需水量最大,为96.1 mm;水稻、玉米和大豆的净灌溉需水量分别为195.4 mm、130.8 mm和72.2 mm,对灌溉的依赖程度水稻>玉米>大豆。(3)由通径分析结果可知,叁江平原作物需水量的主要影响因素为净辐射、气温和日照时数。(本文来源于《干旱区地理》期刊2019年04期）
曾招财,梁藉,吴豪,曾志强[6]（2019）在《基于SARIMA模型的赣江流域近50年参考作物需水量预测》一文中研究指出基于赣江流域12个代表气象站点1961—2010年的逐日气象观测资料,采用Penman-Monteith公式计算了各站点逐日参考作物需水量,整理得到赣江流域及上、中、下游3个子区域的参考作物需水量年度和月度数据,对其变化特征进行了分析。赣江流域50 a参考作物需水量年际变化较大,年内变化呈现出明显的季节性特征。在考虑了季节性因素的基础上,利用BIC准则法确定模型最佳阶数,建立了赣江流域参考作物需水量的季节性ARIMA模型,对研究区域的参考作物需水量进行了拟合与预测,并验证了模型的显着性。预测结果表明,模型的平均相对误差在合理范围之内。(本文来源于《人民珠江》期刊2019年05期）
郭乙霏,张亚智[7]（2019）在《阿克苏河灌区套种作物需水量及节水灌溉制度试验研究》一文中研究指出以阿克苏河灌区为例,为探讨灌区主要作物系数、套种作物生育期内需水量及节水灌溉制度在阿克苏河灌区开展试验研究。通过一系列的试验研究,结果表明,小麦与玉米以及小麦与油葵的立体套种模式能有效起到作物各生育阶段对水量的节约与综合利用作用,在非充分灌溉制度下,小麦、玉米、油葵套种模式的产量、灌溉水利用率均比常规种植模式大幅度提升。(本文来源于《陕西水利》期刊2019年05期）
李大驰,张鑫,常浩浩,余成凤[8]（2019）在《气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析》一文中研究指出【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋叁季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第叁主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2019年05期）
李亮[9]（2019）在《气候变化条件下中国西北地区主要作物需水量时空演变及干旱指标研究》一文中研究指出近年来,环境持续变暖,使得区域降水量时空分布变得更加不均匀,极端天气事件也渐趋频繁化,也使农业用水形势变得极为严峻,直接对粮食安全产生威胁。中国西北地区地域可利用潜在农业资源大,但为干旱半干旱地区,所以为充分利用其农业资源,需要明确气候变化情景下西北地区干旱情势和主要作物需水量的时空分布特征,对应对气候变化、调整农业结构和区域水资源的合理调配具有重要意义。本文研究区域为新疆维吾尔自治区、青海省、甘肃省、陕西省、宁夏回族自治区和内蒙古自治区西部,在对区域内的干旱时空特征进行了分析的基础上,研究了各气象因素的时空分布规律和对小麦与玉米作物需水量的影响,同时分析了小麦和玉米的作物需水量与净灌溉需水量的时空变异性,得到如下主要结论:(1)计算了五种气象干旱指标,表明标准化降水蒸散指数(SPEI)为西北地区干旱评价的最适指标,且依据SPEI指数将西北地区划分为6个分区并分析了其干旱时空特征。SPEI指数的空间分析表明,从年和季节尺度的SPEI气候倾向率分析不同区域的具体空间分布略有不同,但整体上由西北到东南大致表现为由偏湿到偏干的分布型式。西北地区SPEI年尺度不同等级干旱发生频率结果表明,整体上发生频率由大到小为中旱、特旱、重旱和轻旱。由对SPEI指数的时间分析可知,从全区范围和分区范围分析干旱变化情势来看,地区干旱均表现为一定程度的波动变化,但仅从整个研究时段来看全区或分区的干旱变化,均可发现其在不同程度上趋于湿润化,且干旱强度及干旱站次比均表现出了不同程度的波动变化。但Morlet小波分析结果近年来各区表现出的干湿趋势不一致,且在其不同周期上的未来干湿状况也有所不同。(2)根据西北地区各主要气象站气象资料分析结果表明,不同的气象因素的空间分布差异均有不同。总体来看,各气象要素的年内变化规律在各区内基本相似,参考作物腾发量(ET_0)、降水量(P)、平均气温(T_(mean))、最高气温(T_(max))、最低气温(T_(min))、平均风速(U_(mean))在年内均表现为单峰型变化,不同区域内相对湿度(RH_(mean))和日照时数(n)年内变化特征略有不同。在年际变化趋势方面,ET_0整体上在各分区均呈降低趋势,近年来则均显示出一定的上升趋势;P近年来在各区均呈一定的增加趋势;T_(mean)、T_(max)、T_(min)在各区均表现为明显的增加趋势;U_(mean)在各区均表现出一定的波动变化,但整体上均呈下降的趋势;n在各区表现为不同程度的降低趋势。Hurst指数分析结果表明,各气象要素在不同研究区域内均表现出一定的持续性。而对于具体的气象因素而言,其持续性趋势为,ET_0、P、T_(mean)、T_(max)和T_(min)均呈上升趋势,RH_(mean)表现为降低趋势,U_(mean)和n在不同区域略有不同。均生函数预测模型结果表明,其预报量基本可以解释气象因素的变化规律,且它们均有不同强度的周期性特征。(3)分析了各气象要素与作物需水量的关系,并明确了其主要影响因子。斯皮尔曼等级相关分析结果表明,从整体上看,ET_0、U_(mean)、T_(mean)、T_(max)、T_(min)和n与ET_c(作物需水量)均表现为正相关,而P和RH_(mean)则表现出负相关。灰色关联分析结果表明,从全区来看,影响小麦需水量的由大到小前五个气象影响因子为ET_0、T_(max)、n、T_(mean)和U_(mean);影响玉米需水量的由大到小前五个气象影响因子为ET_0、T_(max)、T_(mean)、n和T_(min)。从分区来看,影响小麦需水量的由大到小前五个气象影响因子为ET_0、T_(max)、n、T_(mean)和U_(mean);影响玉米需水量的由大到小前五个气象影响因子为ET_0、T_(max)、n、T_(mean)和RH_(mean)。(4)对西北地区作物需水量与净灌溉需水量时空变异性分析表明,其年均小麦和玉米需水量与净灌溉需水量大部分地区均呈逐年减小趋势,且其时间序列存在明显的波动性。在空间分析方面,具体为年均小麦需水量由西北到东南呈先增加后降低的分布型式,净灌溉需水量整体上为由西到东和由北到南的降低趋势;年均玉米需水量整体上为由北向南逐渐减少的变化型式,净灌溉需水量整体上为由西北到东南先增加后减小的分布型式。由时间序列分析结果可知,各分区作物需水量和净灌溉需水量均表现出了一定程度的波动变化,结合Morlet小波分析发现,它们都存在一定的周期性,且大多数的第一主要变化周期都基本在45~62年时间尺度之间,但最强主周期均在56年以下。对小麦和玉米的需水量与净灌溉需水量进行总体趋势检验发现,除Ⅱ区的玉米需水量和小麦净灌溉需水量外,基本都为逐年减少的变化趋势。而根据均生函数预报模型的结果可以发现,该模型能够较好地模拟预测需水量和净灌溉需水量的变化,说明它们的周期性较强。对于典型年下的空间分布规律,基本均表现为由西北到东南先增加后降低的变化型式。而随典型年的湿润度降低,作物需水量和净灌溉需水量整体上都变得越来越高。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-01）
王一腾[10]（2019）在《泾惠渠灌区作物需水量及田间水利用系数研究》一文中研究指出泾惠渠灌区位于陕西关中平原中部,是关中九大灌区之一,对关中农业高产稳产有着不可估量的作用。随着灌区灌水技术的改进与种植面积的扩大,其有效灌溉面积和设施灌溉面积均大幅提升,使得关中地区农业迎来了新的发展机遇。然而,该灌区以地面灌溉为主,存在渠道设施年久失修,畦田长度过长,田间水利用率低,水分深层渗漏严重等问题,制约了灌区农业的可持续发展。本文针对上述问题,以八成改水成数为基准,在泾惠渠灌区设置叁种灌溉畦田长度,长度分别为80 m(L80),120 m(L120)和240 m(L240),畦宽均为3 m,研究了不同畦田长度条件下,冬小麦夏玉米生育期内灌水前后土壤含水率(SWC)动态变化特征和灌水后沿畦长方向不同位置土壤含水率分布规律,冬小麦夏玉米各生育期田间耗水量及作物系数(K_c)计算,分析不同畦田长度灌溉对灌水量、灌水时间和田间水利用系数的影响。本文的主要研究成果有:(1)在本试验条件下,畦田长度对SWC时空分布影响很大,畦田越长,冬小麦夏玉米各生育期内单次灌水后2米土层平均SWC越高,并且长畦(240 m)下渗深,在冬小麦拔节期渗漏严重,不利于节水。(2)灌水后叁种畦田长度下,沿畦长方向不同位置2米土层平均SWC不同。在相同畦长条件下,L80和L120在冬小麦夏玉米各生育期内灌水后2米土层平均SWC畦首<畦中<畦尾,但L240规律不一致。不同畦田长度同一位置,2米土层平均SWC表现为L80<L120<L240。(3)冬小麦夏玉米各生育期内田间耗水量随着畦田长度的增加而增大,冬小麦各生育期内田间耗水量L80(苗期68.98 mm,越冬期126.40 mm,拔节期275.77 mm,全生育期471.15 mm)<L120(苗期74.00 mm,越冬期133.50 mm,拔节期292.13 mm,全生育期499.63 mm)<L240(苗期90.75 mm,越冬期160.40 mm,拔节期354.27 mm,全生育期605.42 mm)。夏玉米各生育期内田间耗水量L80(苗期86.40 mm,拔节期178.63 mm,生育期内515.60 mm)<L120(苗期93.67 mm,拔节期196.57 mm,全生育期536.23 mm)<L240(苗期123.87 mm,拔节期234.87 mm,全生育期597.89 mm)。(4)泾惠渠灌区冬小麦生育期内总蒸发蒸腾量为390.99~435.50 mm,作物系数呈先增大后减小的趋势,在冬小麦苗期作物系数0.35~0.38,越冬期0.63~0.67,拔节期1.15~1.21,抽穗灌浆期1.28~1.34,成熟期0.49~0.53,与播种后天数二次相关。泾惠渠灌区夏玉米生育期内总蒸发蒸腾量为357.62~369.01 mm,作物系数呈先增大然后减小的趋势,在夏玉米苗期作物系数0.43~0.47,拔节期0.79~0.83,抽雄灌浆期1.29~1.35,成熟期0.73~0.80,与播种后天数二次相关。(5)2年的田间试验表明,在一定的畦长下,作物生育期内,冬小麦田间水利用系数苗期(L80为0.530,L120为0.516,L240为0.423)<越冬期(L80为0.650,L120为0.612,L240为0.530)<拔节期(L80为0.753,L120为0.698,L240为0.543),夏玉米田间水利用系数苗期(L80为0.595,L120为0.575,L240为0.454)<拔节抽雄期(L80为0.668,L120为0.625,L240为0.558)。作物不同生育期内,田间水利用系数L80(0.525~0.774)显着高于L120(0.508~0.723)和L240(0.420~0.578)。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-01）
作物需水量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
[目的]对贵阳市城市农业绿水和蓝水的水足迹与灌溉效率进行定量研究,为科学定量评估城市农业用水和管理监测提供依据。[方法]利用实地调查数据、贵阳市气象数据与农业统计数据,基于作物需水量、水足迹的方法进行农业水资源评估。[结果]①作物水足迹极值取决于调查样地作物单位面积产量的极值。②贵阳市城市农业不同作物生长的消耗绿水量均高于蓝水量,绿水量和蓝水量的比例范围从最低53.81%(豇豆)到最高63.60%(番茄)。③贵阳市城市农业3种灌溉效率(沟灌、喷灌和滴灌)分别为27.23%,69.45%与80.32%。④2017年贵阳市城市农业蓝色水量灌溉需求量在4.81×10~5 m~3(完全滴灌)与6.93×10~5 m~3(完全沟灌)之间。[结论] 2017年贵阳市城市农业总用水需求为1.29×10~6 m~3,其中8.84×10~5 m~3为绿水,4.02×10~5 m~3为蓝水。灌溉方式对贵阳市城市农业用水有较大的提升空间,滴灌方式对贵阳市城市农业水资源管理贡献率达53.09%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
作物需水量论文参考文献
[1].吕灿翔,石佳,刘晨辉.作物需水量ETc计算方法及普适性探讨[J].南方农机.2019
[2].李亮,马良瑞,熊康宁.基于作物需水量的城市农业水资源评估——以贵州省贵阳市为例[J].水土保持通报.2019
[3].田明.秋作物需水量增大水肥管理要跟上[N].河南科技报.2019
[4].张友贤,冯诚,方小宇.贵州山区作物需水量计算修正系数的拟定[J].贵州农业科学.2019
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[7].郭乙霏,张亚智.阿克苏河灌区套种作物需水量及节水灌溉制度试验研究[J].陕西水利.2019
[8].李大驰,张鑫,常浩浩,余成凤.气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析[J].灌溉排水学报.2019
[9].李亮.气候变化条件下中国西北地区主要作物需水量时空演变及干旱指标研究[D].西北农林科技大学.2019
[10].王一腾.泾惠渠灌区作物需水量及田间水利用系数研究[D].西北农林科技大学.2019
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