土壤水分遥感监测研究进展

土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量。土壤水分含量随时空的转换而变化,在地-气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。总结了近年来国内外遥感监测土壤水分理论、方法的发展和应用,介绍了目前几种比较成熟和广泛应用的土壤水分遥感监测方法与模型,对比分析了各种监测方法的优缺点,指出了土壤水分遥感监测方法存在的不足,指明了今后发展的方向,展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。     

利用遥感光谱法进行农田土壤水分遥感动态监测

自 1 997年 4月至 1 998年 1 0月 ,在甘肃省定西县进行了大面积 0～ 5 0 cm土层农田土壤水分按每 1 5 d本底资料实际观测 ,对此间收到的 5幅 TM与 7幅 NOAA卫片数据资料进行了加工处理 ,并对地面光谱资料也进行了观测。在光谱反演与光谱和土壤水分相关性分析基础上 ,利用遥感技术和地理信息系统 ,初步建立了典型试验区 ( 3× 3km2 )遥感信息与土壤含水量之间的遥感光谱相关监测模型 ,做出了观测区土壤水分含量分布图和得到了大面积农田土壤水分宏观动态监测结果 ,并同地面实测土壤水分进行了精度校正。研究结果表明 ,文中提出的“光学植被盖度”概念 ,对土壤水分遥感监测研究是有益的 ,利用遥感光谱法和数学统计方法求出了有关物理参数 ,初步建立了 TM与 NOAA光谱水分监测模型 ,其模型监测 0～2 0 cm土层含水量的精度达到 90 %以上 ,实际监测土壤水分精度达到 72 .3% ;在遥感监测 2 0～ 5 0 cm土层土壤含水量中 ,利用遥感模型监测土壤水分精度达到 80 %以上 ,实际遥感监测精度达到 60 %左右 ,其结果可有效指导干旱半干旱雨养农业区春耕时间和动态监测大面积土壤墒情 ,可为农业生产提供科学依据。另外 ,经地面大量观测表明 ,一般来说 ,当土壤含水量为田间最大持水量的 5 5 %～ 85 %时 ,从生长状况和经济     

夏玉米苗期主要生长指标的土壤水分临界点确定方法

土壤水分不足是引起作物干旱的最主要因素。准确确定作物响应土壤水分的临界点对客观辨识、监测作物干旱的发生发展具有重要意义。本研究基于6个初始土壤水分的夏玉米持续干旱模拟试验,利用多元方差分析确定了较早响应土壤水分变化的玉米生长指标,并提出了基于正态总体统计容忍下限确定引起各指标发生显著性变化的临界土壤湿度的方法。结果表明:夏玉米苗期茎含水率、叶含水率、蒸腾速率、光合速率、气孔导度和叶面积较早响应土壤水分,其临界土壤水分(0~30 cm平均土壤相对湿度)分别为72%、65%、62%、60%、58%、46%,反映出随着土壤水分降低、干旱发生发展,玉米的茎含水率、叶含水率、蒸腾速率、光合速率、气孔导度和叶面积会依次受到影响。研究结果可为夏玉米苗期干旱发生发展的监测和定量评估提供依据,也为生态系统响应阈值的确定提供了思路。     

黄土高原植被覆盖与土壤湿度的时滞关联及时空特征分析

基于2000—2014年的MODIS-NDVI与MODIS-LST数据,利用温度植被干旱指数对黄土高原土壤湿度进行了反演,采用时滞互相关法分析了土壤湿度与植被覆盖的年内变化特征及其时空相互关系。结果如下:(1)黄土高原植被生长对土壤湿度变化存在明显的时滞效应,植被生长以及植被物候与土壤湿度变化密切相关。(2)黄土高原土壤湿度对其植被覆盖变化影响强烈区,主要分布在农业与草原生态区北部的丘陵沟壑区,植被生长对土壤湿度响应迟缓;而植被覆盖对土壤湿度变化影响强烈区,分布于西部的高寒地带,响应时间相对最短,其次为农业与草原生态区内河流中上游流域,且土壤湿度对植被覆盖的响应较快,自东向西、自北向南响应逐渐加快。(3)从植被类型来看,Ⅰ类植被的植被覆盖与土壤湿度负相关性较强,植被生长对土壤湿度变化的响应程度依次减弱,响应速度较慢且依次加快。Ⅱ类植被的植被覆盖与土壤湿度的相关性很弱,滞后时间接近于0天,反映出植被覆盖与土壤湿度同步变化。土壤湿度变化滞后于Ⅲ类植被(旱生/沙生植被)的植被覆盖变化,植被覆盖正向影响土壤湿度变化的强度依次增加,但时间效应依次延长。Ⅳ类植被(高山/高寒植被)生长对土壤湿度变化的正向影响程度最强,而且响应速度较快。(4)黄土高原植被生长与土壤水分的年内变化具有密切的关系,土壤水分年内变化的峰值和谷值与植被物候期非常吻合,因此土壤水分的年内变化可作为植被物候特征提取的一种重要依据。     

玉米生长条件下农田土壤水分动态预报方法的研究

依据理论分析和田间实测资料,提出了玉米生长条件下农田土壤水分动态预报模型,论述了模型中参数的测取方法,经初步应用结果表明,该模型预报玉米土壤水分动态具有较高的精度。     

不同土壤水分下山杏光合作用CO2响应过程及其模拟

在半干旱黄土丘陵区,以2年生盆栽山杏为材料,应用CIRAS-2型光合作用系统,测定了8个土壤水分梯度下山杏光合作用的CO2响应过程,并采用直角双曲线模型、指数方程和直角双曲线修正模型对其CO2响应数据进行拟合,分析了山杏光合作用与土壤水分的定量关系.结果表明:山杏CO2响应过程对土壤水分有明显的阈值响应特征.维持山杏叶片较高的光合速率(Pn)和羧化效率(CE)的土壤相对含水量(RWC)在46.3％～81.9％,在此水分范围内,光合作用没有发生明显的CO2饱和抑制现象;当RWC超出此范围,土壤水分升高或降低均明显降低山杏叶片的光合能力(Pnmax)、CE和CO2饱和点(CSP).在不同土壤水分条件下,3个模型对山杏CO2响应数据的模拟效果有明显差别.在46.3％～81.9％土壤水分范围内,3个模型均能较好地拟合山杏CO2响应过程及其特征参数CE、CO2补偿点(Γ)和光呼吸速率(Rp),其拟合精度均表现为直角双曲线修正模型＞指数方程＞直角双曲线模型;当土壤水分含量过高(RWC＞81.9％)或过低(RWC＜46.3％)时,只有直角双曲线修正模型能较好地拟合山杏CO2响应过程及其特征参数.RWC在46.3％ ～81.9％范围内,山杏具有较高的光合作用效率;与传统直角双曲线模型和指数方程相比,直角双曲线修正模型具有更好的适用性.     

黄土高原土壤水分变化的时空特征分析

对晋西北砖窑沟流域荒地7年土壤水分定位观测表明,生长期土壤水分动态主要受降水量及其分配的影响．一般年份生长期土壤水分动态可分为3个时段：1)春末夏初土壤水分消耗期;2)夏末秋初土壤水分蓄积期和3)秋末冬初土壤水分消耗期．0-300cm土层水分含量的季节变化与测定序号的关系方程为：1)直线型(1988,1990),2)指数型(1992,1995)和3)抛物线型(1993)．以150cm为界,下部土壤水分与上部的比大于1．不同降水年土壤湿度与土层深度的关系方程均为三次抛物线型．土壤水分的变异系数随深度的增加而减小．0-300cm内的土壤水分剖面可分为活跃层(200cm以上)、过渡层(200-250cm)和稳定层(250cm以下)．各层深度随降水量及其分配的不同而变化．不同降水年荒地土壤水分的方差分析总体差异显著,但各组间的均值配对比较结果不同．特涝年的荒地土壤水分与其它年份差异均显著．荒地与柠条林地的土壤水分差异显著,但与河北杨林地和小叶杨林地的土壤水分差异不显著．本文采用的定量研究方法有助于黄土高原不同地区和不同植被条件下土壤水分的定量比较．     

干湿交替格局下黄土高原小麦田土壤呼吸的温湿度模型

全球气候变化的直接后果是气温升高,同时还可能引起强降雨增多和干旱频发,形成干湿交替的格局.土壤呼吸在全球变化过程中发挥着重要作用.以黄土高原沟壑区小麦田土壤为研究对象,采用3个全自动多通量箱以及相应的气象监测系统,对土壤呼吸和环境因子全天候连续测定,利用已有的单因子模型、双因子模型对测定的土壤呼吸与气温和湿度的关系进行了拟合,通过优化,根据实际情况提出E-Q(exponential-quadratic)模型.结果表明:(1)干湿交替格局下,基于气温的单因子模型(指数模型,幂函数模型和线性模型)不适合模拟土壤呼吸;(2)基于土壤湿度的单因子模型中,二次曲线模型最适合模拟干湿交替格局下土壤呼吸的响应情况;(3)基于气温和土壤湿度的双因子模型中,E-Q模型SR=aebT(c+dW+fW2)g,既能反映土壤呼吸随气温的正向指数变化,又能表现土壤湿度对土壤呼吸的双向调节作用,解释了土壤呼吸73.05%的变化情况,比其他双因子模型和单因子模型更能有效描述干湿交替情况下土壤呼吸对气温和土壤湿度协同变化的响应特征.     

异质景观中水土流失的空间变异与尺度变异

综述了景观格局与水土流失过程的空间变异与尺度变异的理论和方法研究进展,提出了水土流失空间变异与尺度变异的研究方向。景观格局与生态过程的尺度变异一般处于单一尺度变异和多重尺度变异的连续体之中。尺度转换即尺度外推包括尺度上推和尺度下推,其可行性决定于尺度变异特征。水土流失不仅是多因子综合影响的一个复杂的时空变异过程,而且也是一个典型的多重尺度变异过程。传统的水土流失研究一般集中在坡面径流小区和小流域两个单一尺度上,这在很大程度上限制了水土流失的空间尺度外推和过程分析。近年来,尽管国内外很多学者开始关注水土流失的尺度变异及其影响因子．但只是对水土流失在不同大小的样地尺度以及小集水区尺度上的差异及其影响因子进行了初步的比较研究,尤其缺乏水土流失及其相关环境因子的连续尺度变异特征的机制分析。空间变异和尺度变异研究方法包括统计模型模拟法、物理模型与物理过程模拟法以及综合分析与综合预报法三大类。每种方法都有其优缺点和其特定的适宜性,最佳方法组合的选取因研究对象、研究地区和研究时间的不同而异。土壤侵蚀预报模型包括经验统计模型和物理过程模型,就解决水土流失的跨尺度关系而言,基于物理过程的空间分布式的土壤侵蚀预报模型显著优于经验模型。这些模型在关键参数的空间变异性描述和水土流失的尺度变异性分析方面非常薄弱,尤其缺乏模型分辨率和研究范围对输出结果的影响研究。完善水土流失的“尺度一格局一过程”理论,加强多重尺度上水土流失及其相关环境因子的空间变异格局和尺度变异性的实地观测与数学分析,改进土壤侵蚀预报模型这3个方面是将来的研究重点。     

基于地面遥感信息与气温的夏玉米土壤水分估算方法

土壤水分是土壤-植被-大气连续体的一个重要组分,是决定陆地生态系统水分状况的关键因子,也是作物的水分供应库.为了估算站点尺度不同深度的土壤水分,基于下垫面能量平衡方程和水分亏缺指数,提出了基于地面遥感信息(归一化植被指数和下垫面温度)和气温估算土壤相对湿度方法.利用2014年中国气象局固城生态与农业气象试验站夏玉米水分控制试验资料验证的结果表明: 该方法可以有效估算不同深度的土壤相对湿度,陆地生态系统的潜在干旱程度即实际蒸散与潜在蒸散之比与不同深度土壤湿度呈显著的线性关系.其中,0～10 cm土层的土壤水分估算精度最高,决定系数达0.90;0～20 cm到0～50 cm土层土壤水分估算的平均相对误差均在15%以内,相对均方根误差均在20%以内.研究结果可为作物的干旱监测与灌溉管理提供参考.     

宇宙射线中子法在农田土壤水分监测中的适用性

近年来,宇宙射线中子法(CRNS法)逐渐被应用到农田生态条件下的土壤水分监测领域,但其在田间应用时的空间代表性和测定精度还需进一步研究。本研究在华北平原冬小麦农田开展宇宙射线中子法应用效果的评价研究,采用超快速中子适应性(URANOS)模型计算CRNS法的空间权重,对CRNS法获得的土壤含水量与实测土壤含水量进行对比,以准确估算监测空间内的蓄水量。结果表明: 通过URANOS直接模拟得到的权重分布更符合理论值,测定半径在127~139 m。CRNS法估算的土壤含水量与实测土壤含水量的决定系数达到0.64,均方根误差达到0.05 cm³·cm^-3。CRNS法所得土壤含水量对探测区域内总体水分的变化响应灵敏,测定准确度有季节性变化规律。宇宙射线中子法是一种可用于冬小麦农田的连续、可靠的区域总体水分监测方法。     

三种干旱指数在干旱区沼泽湿地土壤水分遥感反演中的应用

湿地水文条件对湿地生态系统结构和功能起着关键作用。借助卫星遥感技术,以干旱区疏勒河中下游沼泽湿地为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像的温度植被干旱指数(TVDI)、垂直干旱指数(PDI)和归一化干旱监测指数(NPDI)3种干旱监测方法,结合野外湿地实测土壤水分数据进行比较和验证。结果表明:(1)TVDI、PDI和NPDI3种干旱指数在不同土层中均与土壤实测水分呈显著负相关(P0.01),且NPDI指数与表层土壤水分的拟合效果最好。不同土层中,3种干旱指数与土壤水分的拟合优度大小均为NPDITVDIPDI;(2)研究区同一湿地类型不同土层的土壤水分存在显著差异(P0.05),且不同湿地类型的土壤水分总体上表现为随着土壤深度的增加呈递增态势;(3)研究区同一土层不同湿地类型的土壤水分差异显著(P0.05),且不同土层中土壤水分的大小均为:沼泽化草甸草本沼泽季节性咸水沼泽内陆盐沼。     

2008-2014年新疆艾比湖流域土壤水分时空分布特征

传统的土壤水分模拟研究难以从土壤水分变化的时空双向出发表达其连续演变的过程,存在时空尺度效应问题。借助SWAT模型模拟的长时间序列优势,结合高分辨率卫星影像和遥感技术,力图在时空尺度效应问题上取得突破。并利用长时间序列的模拟结果分析流域土壤水分的空间格局和不同维度时空异质性。结果表明：（1）2008-2014年间艾比湖流域土壤水分主要受气温、降水及人类活动影响,呈波动变化,总体偏低且具有逐年减小趋势。（2）受降水、地形及土地覆被影响,土壤水分分布呈现出由山区向两侧平原减少的特点,且林地 > 农用地 > 草地 > 稀疏植被。（3）近10年间土壤水分低值区由原来的北部山区及平原向东部、东南部平原区及南部山区迁移,东部减少最为明显。（4）流域四季土壤水分变化差异显著。其中,春季主要受融雪影响;夏季、秋季主要受降雨量和气温影响;冬季主要受固态降雪和气温影响;且不同年份、相同季节、相同子流域土壤水分变化趋势表现一致。     

祁连山中段林草交错带土壤水热特征及其对气象要素的响应

利用综合环境观测仪(ENVIS)的长期监测数据,分析了2002-06-01—2008-05-31期间祁连山阴坡林草交错带土壤水热特征及其与气象要素的统计关系,结果表明:1)土壤温度与空气温度年内变化格局相似,但存在滞后期,滞后时间随土壤深度增加而增加;土壤温度年际变化与气温一致,呈逐渐降低趋势。2)土壤水分表现为20—80 cm土壤水分易受外界降水过程影响,120 cm和160 cm深度土壤水分变化相对平缓;土壤水分季节性冻融过程中的主要控制因子为温度,但20—80 cm冻土的融化还受上层土壤水分融化和降雨下渗影响。3)月尺度上土壤水分和温度与气象要素的统计关系优于日尺度。利用气象要素在月尺度上建立的经验模型上对20—60 cm深度土壤温度的估算效果相对较好。     

土壤水分时间稳定性研究进展

土壤水分是陆地生态系统中不可或缺的组成部分,在地表水文过程中起着关键作用,连接着一系列的水文、生态、气候和地质学过程,是陆地生态系统健康运行的关键。以土壤水分时间稳定性概念为主线,从时间稳定性概念、研究方法、应用和影响因素等方面,系统阐述了土壤水分时间稳定性近年来的研究进展,探讨了代表性测点的选取标准以及土壤水分时间稳定性的影响因素。结合目前的研究进展,提出了未来的研究重点:加强多因素综合作用对土壤水分时间稳定性的研究;结合"3S"技术、计算机模拟和野外实测来研究时间稳定性的尺度问题;如何高效选择代表性测点;探讨时间稳定性概念在植被恢复区和气候敏感区的研究与应用。     

紫色土菜地生态系统土壤N2O排放及其主要影响因素

应用静态箱/气相色谱法对种菜历史超过20a的紫色土菜地进行了一年N2O排放的定位观测, 分析了菜地N2O排放特征及施氮、土壤温度、土壤湿度和蔬菜参与对N2O排放的影响. 结果表明, 紫色土菜地生态系统在不施氮和施氮（N150kg?hm-2）情况下N2O平均排放通量为50.713.3和168.437.3g?m-2?h-1, N2O排放系数为1.86%. 菜地生态系统N2O排放强度高于当地粮食作物农田,其主要原因在于菜地较高的养分水平和频繁的施肥、浇水等田间管理措施. 从菜地N2O排放总量的季节分配来看, 有64%的N2O排放量来自于土壤水热条件较好的夏秋季蔬菜生长期, 冬春季蔬菜生长期N2O排放量较少, 仅占34%. 因此, 土壤水热条件不同是造成菜地N2O排放量季节分配差异的重要原因. 氮肥对增加N2O排放的效应因蔬菜生育期内单位时间施肥强度不同而异, 蔬菜生育期越短, 施氮对增加N2O排放的效应越明显.不施氮和常规施氮菜地N2O排放通量与地下5cm处土壤温度呈显著的正相关, 但不种蔬菜的空地两者之间的关系不显著, 并且常规施氮菜地土壤温度（T）对N2O排放通量（F）的影响可用指数方程F＝11.465e0.032T（R＝0.26, p<0.01）表示. 土壤湿度对菜地N2O排放的影响存在阈值效应, 当土壤含水空隙率（WFPS）介于60%-75％时更易引发N2O高排放. 因此, 依据蔬菜生育期特点, 结合土壤水分状况调节施肥量与施肥时间可能会减少菜地N2O排放.