基于MODIS-NDVI的区域冬小麦遥感估产——以山东省济宁市为例

以黄淮海平原冬小麦主产区山东省济宁市为研究实例,利用遥感方法,采用250 m分辨率经过Savitzky-Golay滤波技术平滑处理的MODIS-NDVI遥感数据对冬小麦产量进行预测.研究选取了冬小麦关键生育期内0.2～0.8范围的旬NDVI数据,并建立了其与冬小麦产量的关系.同时,采用逐步回归方法筛选建立冬小麦关键生育期旬NDVI与冬小麦产量间关系的估产模型.利用地面实测冬小麦产量数据,对所建的估产模型进行精度检验,结果表明,估产相对误差在-3.6％～3.9％之间.表明利用Savitzky-Golay滤波技术平滑后的作物关键生育期内MODIS-NDVI遥感数据进行冬小麦估产,其方法精度较高,具有一定的可行性.     

NDVI曲线与农作物长势的时序互动规律

利用气象卫星NOAA AVHRR资料,反演出农作物生育期内每日和旬度的NDVI数据,分析了NDVI时间曲线的波动与农作物生长发育阶段及农作物长势的响应规律,并以华北冬小麦为例,探讨了NDVI在冬小麦中生育期的积分值与农作物单产之间的相互关系。结果表明,利用长时间序列的NDVI数据,结合作物的物候历,可以实现作物长势的遥感监测和产量遥感估算。     

江苏省冬小麦湿渍害的风险区划

选取能较好反映冬小麦春季湿渍害特征的3个气象因子:旬降雨量、旬日照时数和旬雨日,计算了江苏省1960—2008期间历年3—5月这3个因子的逐旬统计值,分析了这些因子与冬小麦气候产量的关系,研究结果表明:(1)春季旬降雨量、旬雨日和旬日照时数对江苏省冬小麦气候产量有显著影响;(2)通径分析显示,旬降雨量和旬日照对气候产量有直接影响,而旬雨日对气候产量有间接影响;(3)构建了一个湿渍害判别指数Q用来判别湿渍害发生年份,并结合江苏省各地湿渍害年发生频率和冬小麦气候减产率,建立了冬小麦湿渍害风险指数模型;(4)利用所建风险指数模型对江苏省冬小麦的湿渍害风险进行了区划和评估,并提出了各风险区的防御对策。     

黄土旱塬区土壤水分状况与作物生长、降水的关系

土壤水分研究是统筹农业生产和生态环境建设的关键环节.本研究结合4年田间定位试验,通过对黄土高原南部长武旱塬冬小麦和春玉米2012—2015年土壤水分状况的研究,分析农田土壤干层形成情况、土壤水分对作物生长的影响、降水对土壤水库的影响以及作物对土壤水分状况的影响.结果表明: 降水年型是冬小麦地土壤干层形成的主导因素,年内降水分布不均是春玉米地土壤干层形成的主导因素.长武旱塬区冬小麦和春玉米一年一季的种植制度不会导致永久性干层的产生;相较于春玉米,冬小麦根系生长习性更符合黄土旱塬区土壤水分循环特征,黄土旱塬区土壤水分有效性可保证作物产量稳定;降水作用下,冬小麦土壤水库充、放水过程呈现收获期、休闲期和苗期连续充水、缓慢消耗期和大量消耗期连续失水相互交替的特点.0～300和300～600 cm土层土壤水库不一致性现象明显,以最大根深作为野外监测试验中土壤含水量的取样深度时,由于深层土壤水库负反馈作用,不同降水年型下,休闲期和苗期的蒸散均会被高估,缓慢消耗期和大量消耗期的蒸散均会被低估.冬小麦田间过渡层存在的范围为140～360 cm;作物生长的时间跨度影响土壤水库效应的发挥,土壤水库对冬小麦供水表现为年际间的调节作用,土壤水库对春玉米供水表现为季节间的调节作用.     

不同空间尺度下的ALMANAC模型验证

ALMANAC模型最早作为EPIC模型的一部分,用于模拟土壤侵蚀导致的土地生产力的下降．它将试验数据的统计过程和作物生长的机理过程结合起来,是一种典型的基于过程模拟的应用型作物生长模型．如能在不同的空间尺度上验证模型的适用性,无疑会大大扩展模型的应用范围．从这一目的出发,利用美国得克萨斯州19个试验田和9个县的玉米和高粱产量资料及其相关的作物、土壤、田问管理等数据,模拟了1998年田间尺度,1989～1998年县级尺度的平均作物产量．模拟结果表明,ALMANAC模型能够很好地模拟两种不同空间尺度的作物产量,其相对误差在田问尺度上分别为8．9％(高粱)和9．4％(玉米),在县级尺度上分别达到2．6％(玉米)和—0．6％(高粱)．该模型在进行产量预测、掌握作物生长动态,指导农业生产管理和土地利用等方面具有很好的应用前景．     

臭氧胁迫下冬小麦物质生产与分配的数值模拟

利用ML9810B型臭氧监测分析仪,测定了浙江嘉兴麦田空气O3浓度,并通过改进的开顶式气室实验确定O3浓度变化对冬小麦叶片光合速率的影响函数.在此基础上,加入O3对叶片生长和穗部光合影响的模拟函数,建立反映O3对冬小麦生长和产量形成影响的作物模型.模型的检验结果表明,该模型较好地反映了O3对冬小麦生长的影响,生物量平均相对误差为10.3%.对冬小麦春后生育期(3—5月)的研究表明,水肥适宜时,由O3影响造成的该地区冬小麦干物质累积总损失量为11.4%,产量损失为17.8%.     

华北农业干旱监测与冬小麦估产研究

评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(Z_VI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量的预报能力。结果表明：相较于Z_VOD,旬尺度Z_SIF对华北地区的农业干旱具有更好的监测能力,对重旱的正确检测率达到77%。Z_SIF能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程,其低值区与站点记录的干旱空间分布相吻合。在华北地区南部,生长季C波段和Ku波段的VOD对冬小麦单产的预报能力优于SIF;利用VOD、SIF两种指数和环境变量的全变量模型取得了最好的估产精度,影响冬小麦产量估算精度的关键预测变量为生长高峰期的SIF。研究可为大范围农业干旱监测和粮食安全提供技术支持。     

中国作物低温冷害监测与模拟预报研究进展

低温冷害是影响中国粮食生产的重要灾害之一,气候变化使中国特别是东北地区的低温冷害时有发生,东北中部冷害每8年发生一次,开展作物低温冷害研究对于中国粮食安全具有重要意义.从冷害形成机理上可以分为延迟型冷害、障碍型冷害及混合型冷害3类,其冷害指标主要针对不同作物有所差别.基于站点的冷害监测小尺度,GIS等新技术提供的精确温度指标可进行区域监测.遥感技术通过监测下垫面温度(LST)和植被指数(如NDVI)可监测障碍型冷害.基于数理统计、气候模式和作物模型耦合、天气预报的发育期和产量预报的低温冷害预报方法已得到应用.作物模型可依据作物发育进程和产量损失等对冷害损失评估,同时与遥感信息等结合可进行区域灾害评估.最后讨论了中国低温冷害监测和预报新技术的发展方向.     

华北平原冬小麦/夏玉米轮作体系土壤硝态氮的适宜含量

采用冬小麦季不同施氮处理(夏玉米季不施氮)研究了华北平原冬小麦/夏玉米轮作体系夏玉米季土壤硝态氮的适宜含量.结果表明:在播前土壤无机氮含量较高的条件下,冬小麦季施用150kgN.hm-2即可满足冬小麦/夏玉米两季作物的氮素需求;各氮肥处理在冬小麦季的氮肥施用当季的利用率仅为11%～23%,在夏玉米季氮肥残效利用率则高达30%～52%.当夏玉米播前0～90cm土层硝态氮含量达到82kg.hm-2时,无需施氮即可保证夏玉米十叶期的生长,达到151kg.hm-2时,无需施氮即可保证整个生育期的生长.夏玉米十叶期和收获后0～90cm土层硝态氮含量低于46和65kg.hm-2时,则影响作物正常生长.综合考虑产量和环境效应,冬小麦/夏玉米轮作体系中0～90cm土层硝态氮含量应控制在65～151kg.hm-2之间.     

气候变化对黄淮海地区弱冬性小麦的影响评价

气候变暖正在影响我国的农业生产.研究某一区域一定历史时期气候变化对农业的影响,可以使人们科学认识当地气候资源,更好地利用气候资源为农业生产服务.本文以黄淮海地区弱冬性小麦为例,利用DSSAT中的CERES-Wheat作物生长模型研究上世纪后40年气候变化对冬小麦生长发育及产量的影响,得出几点主要结论:气候变化对弱冬性小麦发育期影响不大,而对产量影响较大;灌溉能极大地提高冬小麦的产量.