基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算

农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和,准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要,进而对农作物的增产保收具有重要的意义.研究作物系数及蒸散量估算模型已成为一个热点科学问题.淮河流域是中国主要的农业生产基地,而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一.为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型,反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的...     

基于MOD16的安徽省地表蒸散量时空变化特征

安徽省是我国的农业大省,其水资源的管理和利用直接影响到农业的可持续发展,分析安徽省的蒸散量变化,对水资源的科学配置和合理利用有着重要的意义。基于MOD16蒸散量产品,利用均值、标准差、偏差法、趋势分析法以及空间变异等方法,分析安徽省近15 a地表蒸散量年际、年内时空变化特征,和不同土地利用类型下蒸散量的差异性变化特征。研究表明：（1）2000~2014年间安徽省多年平均蒸散量为694.9 mm,波动范围为647.5~730.5 mm,年际变化呈现下降趋势;并具有较强的空间分异性规律,整体上呈现南高北低趋势,各市多年蒸散量均值差异显著,其中黄山的蒸散量最高（844.1 mm）,宿州最低（603.7 mm）。（2）安徽省年内各月间的蒸散量呈现先增加后减少的“单峰型”趋势,具有明显的季节差异,表现为夏季(304.17 mm)＞春季(167.56 mm)＞秋季(150.41 mm)＞冬季(73.92 mm);但各市的年内蒸散量变化趋势表现不同,淮河以南整体呈现“单峰型”趋势,淮河以北则呈现典型的“双峰型”趋势。（3）安徽省不同土地利用类型的蒸散量差异明显,其年均蒸散量按照“林地＞草地＞未利用地>耕地＞城镇用地”的顺序递减。 关键词： MOD16; 安徽省; 蒸散量; 时空分布; 土地利用     

滇黔桂地区NDVI变化及其对SPEI的响应特征

滇黔桂地区生态环境脆弱,干旱频繁,研究植被对干旱的响应机制对区域水资源的管理调控和干旱综合应对具有重要意义。基于滇黔桂地区1982～2015年的GIMMS NDVI数据和多时间尺度(1/3/6/9/12/24个月)的标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)数据,运用趋势分析法和相关分析法研究植被变化及其对气象干旱的响应特征。结果表明：1982～2015年滇黔桂地区年际及季节NDVI增加趋势显著,岩溶区NDVI增长速率高于非岩溶区;岩溶区植被改善状况显著,但空间分布上具有差异性。年际NDVI对6种时间尺度SPEI的最大相关系数以正相关为主,绝大部分地区NDVI对SPEI-1和SPEI-3响应比较敏感,岩溶区尤为显著。季节NDVI与6种时间尺度SPEI的最大相关系数均以正相关占主导,且响应时间存在季节差异。生长季NDVI与6种时间尺度SPEI的最大相关系以正相关为主,随着SPEI时间尺度的推移最大相关系数呈正相关的区域呈减少趋势,表明NDVI对短时间尺度SPEI响应比较敏感;不同植被类型对6种时...     

1983-2020年西南地区气象干旱时空演变趋势及干旱事件识别

全球变暖背景下,区域干湿变化特征不确定性增强,研究不同时间尺度下气象干旱的时空演变趋势并对干旱事件热点区域进行识别,对农业生产和防旱减灾具有重要意义。基于生成的西南地区1983-2020年5.5 km的长时序多时间尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)面状数据,构建了干旱最长持续月数Max_mon、年均干旱月数Mean_mon、干旱事件次数C_DE和干旱事件平均持续月数MM_DE 4个指标(干旱事件定义为至少连续3个月1月尺度的SPEI≤-1),并分3个时间尺度(38 a、18 a和10 a)研究了西南地区气象干旱趋势及干旱事件时空演变特征。结果显示：(1)西南地区容易发生月度干旱和季节干旱,1983-2020年整体呈阶段性干湿波动,1983-2000年四川南部和2001-2010年云南南部显著变干,2011-2020年全区整体以变湿为主;(2)构建的干旱强度指标Max_mon和Mean_mon可有效反映西南地区气象干旱的易感性及其空间分布,Max_mon     

利用累积NDVI估算黄河流域年蒸散量

地表蒸散的准确估算在流域水资源的评价、干旱监测及农作物产量模拟研究中很重要,论文通过建立年蒸散量与累积NDVI及相对湿润指数之间的关系,利用1982～2000年8km分辨率的AVHRRNDVI资料及月平均气温和月降水量资料,对黄河流域近20年来地表蒸散的时空分布进行了分析,并利用水文站径流观测资料对估算结果进行了检验。结果表明,黄河流域多年平均年蒸散量是389mm,年际间变化很大,空间分布格局是东南部蒸散量最大,其次是兰州以上区间,宁蒙河段及鄂尔多斯高原蒸散量最小;全流域平均蒸散估算误差比较小,吻合比较好。     

典型喀斯特地区参考作物蒸散量的时空变化分析——以贵州省为例

喀斯特地区地表地下的二元储水结构导致地表水渗漏严重,而土被浅薄且分布不连续,土壤蓄水量不足,易导致作物出现缺水。以贵州省为例,基于FAO-56 Penman-Monteith公式和气象资料,估算了贵州省1961~2014年参考作物蒸散量ET_O,在此基础上运用反距离权重插值法对贵州省ET_O进行空间插值,分析了贵州省ET_O的时空变化特征,并用多元回归分析方法探讨了影响贵州省ET_O的主要因素。结果表明:贵州省西部地区的ET_O高于中、东部地区;1年之中ET_O主要集中于夏季和春季,冬季最少;60年代的ET_O高于多年平均值,70年代之后逐渐降低,90年代达到最低值,2000年以来ET_O急剧升高;从年际变化看,贵州省年平均ET_O总体呈波动上升趋势,1961~2002年持续降低,2003年以后显著升高;年际变化中秋季ET_O变化最大,其次为春季、夏季,冬季变化最小;影响贵州省ET_O的主导气象因素是日照时数,两者呈显著的正相关,地理纬度与ET_O存在明显的负相关。贵州省ET_O的时空特征研究及其影响因素分析将为其他喀斯特地区的农业发展和水资源合理配置提供科学依据。     

基于MOD16的陕西省蒸散量时空分布特征

基于MOD16 遥感数据集,在ERDAS IMAGINE 2013 遥感图像处理系统的支持下,通过空间建模,计算蒸散多年年平均值和月平均值,并生成图像;结合陕西省矢量边界图、土地利用矢量图,统计不同时间尺度统计行政区域和不同土地利用类型的蒸散值.在ARCGIS 10 系统中,制作陕西省2000-2013 年年、月平均蒸散分布图.利用线性回归进行蒸散时间趋势分析,采用相关系数的统计检验方法进行显著性趋势检验.进而研究了陕西省2000-2013 年蒸散量的空间分布特征和时间变化规律,分析了不同类型下蒸散量的差异性变化特征.结果表明：（1）全省年蒸散量在波动中缓慢上升,波动范围为448.0～533.3 mm·a^-1,年平均值493.3 mm·a^-1.各月蒸散量的年际变化具有季节分异特征,秋末至仲春的月蒸散具有减少的趋势,春末至仲秋的蒸散具有增加的趋势.年内蒸散量呈单峰型分布,季节性变化特征明显,蒸散主要集中在5-9 月份,最高、最低值分别出现在8 月和11 月.（2）多年平均蒸散空间格局呈现北低南高的分布规律,高植被覆盖区蒸散量较大.蒸散变化趋势不明显的面积占77.2%,蒸散显著、极显著增加的像元主要分布在陕北地区、关中地区西部和陕南丘陵浅山区,蒸散显著和极显著减少的像元主要分布在关中城市群.（3）土地利用特点影响着陕西省蒸散量的分布状况,蒸散强度大小按类型排序依次为森林〉草地〉农田〉荒漠.研究结果对于陕西有限水资源的合理利用以及水资源短缺问题的解决、旱涝监测和预警等研究具有重要意义.     

基于SPEI和SPI指数的青海省东部农业区春夏气象干旱特征的评估

青海省东部农业区是青海省重要的粮食生产基地,春夏干旱直接影响着该区农业的有序发展。论文选取青海省东部农业区13个气象站点1961-2014年平均月降水和气温数据,采用泰森多边形法、SPEI和SPI指数、R/S分析等方法对比评估了该区的春夏气象干旱演变特征。研究表明：1）近54 a SPEI和SPI指数显示青海省东部农业区干旱年际变化在2000年代前基本一致,2000年代后变化趋势发生变化;SPEI指数显示2000年代后春夏旱逐渐加重,SPI指数显示2000年代后春旱逐渐缓解该区干旱,气温是导致两者产生差异的主要原因。2）该区干旱面积覆盖率与干旱年际变化规律保持一致,两种指数主要在1990年代中期前后有所不同,1990年代中期后SPEI指数显示的春夏干旱覆盖面积要比SPI指数显示的广。3）SPEI和SPI指数在2000年代后春夏干旱频率呈相反趋势,SPEI指数显示的2000年代为干旱高频期,SPI指数为干旱低频期;两种指数均显示春旱高频区由西部转向东部地区,夏旱高频区由西北转向东南地区。4）根据干旱周期及R/S分析法,未来4~6 a该区春旱加重,北部地区为春旱高发区;未来18~22 a夏旱也有所加重,西部和东部地区为夏旱高发区。5）通过对比分析发现,SPEI指数在该区的适用性较好,能为该区干旱监测提供较为科学的理论依据。     

安徽省近40年参考作物蒸散量的敏感性分析

利用安徽省79个站点1971—2010年逐日气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算了近40年安徽省参考作物蒸散量(ET0)以及ET0对日照时数、相对湿度、风速、温度等气象因子的敏感系数,并对ET0的时空分布和4个气象因子敏感系数的时空变化特征进行了分析。结果表明:近40年来安徽省年平均参考作物蒸散量为862 mm,自1971年以来,年平均参考作物蒸散量总体上呈现波动下降趋势;空间分布上,基本呈自北向南、自低向高递减趋势;ET0与平均温度、日照时数、相对湿度和风速的敏感性方面,ET0对相对湿度的变化最为敏感,其次是日照时数、风速,对平均温度的敏感性最低。从近40年各气象因子敏感系数的多年变化特征来看,平均温度、日照时数和风速的敏感系数以平稳波动为主,年际间变化不是很明显,而相对湿度敏感系数则呈现明显的上升趋势(通过0.01的显著性检验),其绝对值有明显的减小趋势,表明相对湿度对参考作物蒸散的敏感性在减弱。在年内变化特征方面,总体来说,相对湿度敏感系数年内变化表现为明显的双峰型变化特征,而平均温度、日照时数和风速年内变化特征为单峰型。在这4个气象要素对ET0的贡献率方面,贡献率最大的是相对湿度,四个影响ET0的气象要素对ET0变化的总贡献为-1.33%。综合敏感性和贡献率两方面因素分析,日照时数和风速的变化趋势在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。     

内蒙古典型草原作物系数和实际蒸散量的时空分布特征

利用内蒙古典型草原21个气象站点的气象和牧草观测资料,结合潜在蒸散量和改进的作物系数计算方法,模拟计算了2009年草原植被作物系数和实际蒸散量.在GIS软件的支持下,分析了二者的时空分布特点,并通过反映牧草长势的NDVI变化趋势予以验证.结果表明:5-8月间随着月份的增加作物系数Kc_x最大值的变化趋势由0.6→1.2→1.4→1.4,平均值是0.28→0.36→0.40→0.38.4个时期的Kc_x值以0.2~0.6之间的区域占主体,为55%以上.实际蒸散量在时间变化和空间分布上与Kc_x值基本一致.随着月份的增加实际蒸散量低值级的区域面积逐渐缩小,相对应的高值级的面积逐渐增大,整个生长季以30~90 mm的蒸散量为主.5-8月牧草实际蒸散量和NDVI值的相关系数达到0.446,通过了0.01水平的显著性检验.