中国农业气象

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2016, 37(04): 377.

摘要 ( 256 )

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西南不同农业区气温和降水量沿海拔梯度的变化特征

陶健，董建新，刘光亮，张戈丽，朱军涛，宋文静，王程栋，陈爱国，王树声

2016, 37(04): 379-389. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.001

摘要 ( 706 )

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利用1960-2013年气象数据，从站点尺度分析西南不同农业区（分为青藏区、西南区和华南区3个农业区）年平均气温和降水总量及其变化速率的时空特征，基于标准化线性回归系数分析纬度、海拔两个主控因素对气温、降水量变化的影响作用，重点阐释研究区气温、降水量沿海拔因素的变化特征。结果表明：1960-2013年，整个研究区呈现显著的气候暖干化趋势，在21世纪初期表现最明显。青藏区和华南区气候变暖的趋势最显著，而且高海拔青藏区气候变暖早于其它地区；研究区年降水总量呈显著下降趋势，其中西南区南部云南与贵州交界处表现最显著。标准化线性回归系数显示，海拔因素对研究区气温、降水量变化的影响作用高于纬度因素，气温、降水量的变化速率均随海拔升高而显著增加，研究区高海拔农业区属于典型的气候变化敏感区。随海拔上升，高海拔农业区下垫面潜热作用释放热量减小，气候变暖速率升高，由此导致蒸散作用增强，降水量增加，气候因子更易产生波动。

秦淮河流域五种参考作物蒸散量估算方法的比较及改进

秦孟晟，郝璐，施婷婷，孙磊，孙阁

2016, 37(04): 390-399. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.002

摘要 ( 649 )

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基于秦淮河流域内部及周边共7个气象站2000-2013年的逐日气象资料，使用FAO-56 Penman- Monteith、Irmak-Allen、Makkink、Turc、Jensen-Haise和Hargreaves共6种方法估算各站点逐日参考作物蒸散量（ET0）。以FAO-56 Penman-Monteith结果为标准，修正其余5种方法估算公式的原始经验系数，并通过平均绝对误差、平均相对误差、相关系数等精度评价指标和Wilcoxon非参数检验法，分别从年、月尺度对比分析5种方法修正前后的估算结果，旨在获得一种适于秦淮河流域的数据要求低，估算过程简单，精度较高的ET0估算方法。分别以5种方法的ET0日值为自变量，P-M法ET0日值为因变量，建立逐月线性回归方程，寻找经验系数的修正倍数，对5种方法经验系数进行逐月修正。结果表明，使用原始经验系数时，年尺度上，Irmak-Allen、Makkink、Turc法存在较大误差，Hargreaves法相关性较差，均不适于秦淮河流域；月尺度上，Irmak-Allen法在5-8月，Turc在9-11月，Hargreaves法在4月及9-11月适用性较好，其余月份误差较大，Makkink和J-H法分别在1-12月和3-11月存在显著差异，故5种方法均不能代替P-M法在年内12个月使用。使用修正后经验系数，年尺度上Makkink法适用性最好，平均绝对误差和平均相对误差分别为14.9mm·a-1和1.4%，相关系数为0.89，无显著差异，其次为Turc法，I-A法估算结果仍存在显著差异，Hargreaves法相关性仍较差；月尺度上，从估算精度考虑，Turc和Makkink法搭配使用，4-10月推荐使用Turc法，其平均绝对误差为2.1～6.1mm·mon-1，平均相对误差为2.9%～4.3%，无显著差异，月平均相对误差波动较小，稳定性好，1-3月和11-12月推荐使用Makkink法，其平均绝对误差为1.2～2.4mm·mon-1，平均相对误差为3.2%～5.7%，无显著差异，月平均相对误差波动较小，稳定性好，从时间连续性考虑，推荐使用Hargreaves法，其平均绝对误差为1.9～10.4mm·mon-1，平均相对误差为3.9%～9.2%，无显著差异，月平均相对误差波动较小，稳定性好。

东北地区春玉米生长季农田蒸散量动态变化及其影响因子

郭春明，任景全，张铁林，于海

2016, 37(04): 400-407. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.003

摘要 ( 660 )

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利用大型称重式蒸渗仪对东北春玉米田蒸散量的观测结果，分析玉米生长季蒸散量的分布特征及其影响因子。结果表明：东北春玉米生长季（播种-成熟）农田蒸散量为362.3mm，日平均蒸散量为2.6mm·d-1。从各生育期的分布情况看，播种-七叶期蒸散量较小，日平均蒸散量为1.4mm·d-1，占全生育期的11.7%；七叶期开始，日平均蒸散量逐渐增加，在大喇叭口-抽雄期达到最大，为4.3mm·d-1；抽雄-乳熟期总蒸散量最大，为97.2mm，占生长季蒸散量的26.8%。从月蒸散量分布看，7-8月累积蒸散量达207.0mm，占5-9月蒸散量的54.5%；5、6和9月蒸散量较少，分别占5-9月总蒸散量的11.6%、19.6%和14.3%。从逐小时蒸散量变化看，蒸散量日变化表现为早晚低、中午高的“单峰型”曲线特征。蒸散量与叶面积指数、太阳辐射、5cm地温、平均气温、最高气温、最低气温存在显著的线性正相关关系，与空气相对湿度和饱和差间呈显著的二次函数关系。叶面积指数是影响春玉米农田蒸散最主要的生物因子，5cm地温和太阳辐射是最主要的环境驱动因子。

利用BP神经网络模型对太湖水体叶绿素a含量的估算

王雪莲，宋玉芝，孔繁璠，王宇佳

2016, 37(04): 408-414. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.004

摘要 ( 687 )

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利用太湖2001-2006年常规水质监测资料和气象资料进行主成分分析，确定影响太湖水体叶绿素a 含量的主要因子。在此基础上构建BP神经网络模型，利用模型对太湖湖心区水体叶绿素a含量进行估算，并对模型进行敏感度分析；将所建模型运用于太湖梅梁湾、贡湖湾、竺山湾以及东太湖4个湖区叶绿素a含量的估算，以验证其适用性。结果表明：基于主成分分析的BP神经网络模型估算的湖心区叶绿素a含量与实测值的拟合度良好，对已建立的BP神经网络预测模型进行敏感度分析表明，气温和溶解氧与浮游植物叶绿素a含量密切相关；该模型对太湖其它4个湖区水体叶绿素a含量的估算结果与实测值拟合度良好, 表明其适用性也较好，因此，可以运用于对太湖水体叶绿素a含量的估算及预测。

机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET₀计算中的比较

冯禹，崔宁博，龚道枝

2016, 37(04): 415-421. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.005

摘要 ( 714 )

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以四川盆地中部遂宁气象站2001-2010年逐日温度资料和大气顶层辐射（Ra）为输入参数，以FAO-56 Penman-Monteith（PM）模型计算的参考作物蒸散量（ET0）为标准，分别利用广义回归神经网络（GRNN）和小波神经网络（WNN）两种机器学习算法建立ET0模拟模型，并对GRNN、WNN和Hargreaves（HS1）与两种改进的Hargreaves（HS2和HS3）模型的ET0模拟效果进行对比分析，利用2011-2014年数据对各模型模拟精度进行验证，分析仅有温度资料时不同模型在四川盆地的适用性。结果表明：GRNN模型和WNN模型均具有较强的适用性，GRNN模型均方根误差（RMSE）、模型效率系数（Ens）和决定系数（R2）分别为0.395mm×d-1、0.924和0.902，WNN模型分别为0.401mm×d-1、0.911和0.901，且两种模型计算精度均高于HS1（1.05mm×d-1、0.885和0.334）、HS2（0.652mm×d-1、0.892和0.736）和HS3（0.550mm×d-1、0.881和0.812）模型。模型适用性验证进一步表明，GRNN和WNN模型在四川盆地西部和东部也具有较好的适用性，在输入参数中引入Ra能提高模型的模拟精度。因此，GRNN和WNN可以作为气象资料缺失条件下四川盆地ET0计算的推荐模型，且GRNN计算精度高于WNN，可优先选用。

ORYZA2000模型与水稻群体茎蘖动态模型的耦合

杨沈斌，陈德，王萌萌，黄维，江晓东

2016, 37(04): 422-430. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.006

摘要 ( 859 )

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以水稻群体茎蘖动态模拟为例，采用单向耦合方法，将ORYZA2000模型模拟的逐日发育进程和生物量作为水稻群体茎蘖动态模型的输入，驱动茎蘖动态模型模拟，尝试将水稻群体茎蘖动态模型引入ORYZA2000模型中，作为该模型的子模块以扩展ORYZA2000模型对茎蘖动态、籽粒灌浆动态和叶龄动态等水稻生长要素模拟的功能。为检验耦合模型（ORY-TIL），选用2012年杂交籼稻两优培九和扬稻6号5个播期的大田观测数据，在两模型参数定标的基础上，模拟2个播期水稻群体茎蘖动态，并对模拟结果进行误差分析。结果显示，ORY-TIL模型能较好模拟水稻发育速率、地上部总生物量和群体茎蘖动态，各项模拟值与实测值的相关系数均达0.95以上，且通过0.01水平显著性检验；扬稻6号和两优培九群体茎蘖密度模拟值与实测值的均方根误差分别为24.3条?m-2和34.9条?m-2，误差主要出现在茎蘖消亡阶段。总体来看，ORY-TIL模型具有较好模拟性能，提出的耦合方法对扩展水稻生长模型具有一定参考价值。

华北平原冬小麦主要发育阶段日数对温度变化的敏感性分析

高静，邬定荣，王培娟，陈京华，闫峰，赵煜飞，王佳强

2016, 37(04): 431-436. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.007

摘要 ( 748 )

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气候变化背景下，作物发育阶段日数发生了明显变化，其对温度变化的敏感性也成为气候变化对农业影响研究的重要内容。针对现有温度敏感性研究的不足，本文提出相对敏感性的概念，并以此分析华北平原冬小麦敏感性的时空分布特征。利用65个农业气象观测站1980-2012年冬小麦发育期观测资料及同期逐日平均气温数据，将发育期分为播种-越冬、越冬-返青、返青-抽穗和抽穗-成熟4个主要发育阶段，采用线性回归方法计算各阶段发育期日数对温度变化的相对敏感性，并用GIS空间插值方法研究相应指标的时空变化特征。结果表明：(1)各发育阶段平均温度均呈上升趋势，不同发育阶段日数具有明显的区域分布规律；(2)播种-越冬期对温度的敏感性为-0.113～0.029℃-1，区域平均-0.040℃-1，该期敏感性呈中间高两端低的区域分布特征，且敏感性具有一定的普遍性；(3)越冬-返青期敏感性为-0.081～0.091℃-1，平均0.013℃-1。该期敏感性区域波动大，但无明显区域特征，敏感性的稳定程度也较弱；(4)返青-抽穗期敏感性在-0.112～-0.035℃-1，平均-0.074℃-1。敏感性无明显区域特征，但敏感性的稳定性高；(5)抽穗-成熟期敏感性在-0.114～0.014℃-1，平均-0.042℃-1，呈显著的南高北低的空间分布特征，在区域上具有很强的稳定性。总体上，不同发育阶段对温度的敏感性差异较大，且敏感性具有明显的区域分布特征。

外源水杨酸对UV-B增强下花生叶片光合特性的影响

韩艳，韩晨光，崔荣华，宁澍楠

2016, 37(04): 437-444. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.008

摘要 ( 538 )

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通过大田模拟试验，设置自然光（CK）和UV-B辐射增强（E，增加量相当于当地4-5月UV-B辐射量的20%）两个大区，在每个大区内又分2个小区，从花针期（7月25日）开始，分别用蒸馏水（S0处理）和水杨酸水溶液（SA处理）连续3d在固定时段喷施花生植株的所有叶片后，用Li-6400型便携式光合作用测定仪观测和计算指定叶片的净光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）、气孔导度（Gs）、胞间CO2浓度（Ci）和水分利用效率（WUE）的日变化过程，并进行对比分析。结果表明：不施水杨酸条件下（S0），UV-B增强处理的花生叶片Pn、Tr、Gs和WUE的日均值比自然光（CK）处理分别下降35.7%、25.0%、25.0%、10.0%；而喷施水杨酸条件下（SA）则分别下降30.4%、17.9%、33.3%、19.4%，说明UV-B增强可降低花生叶片的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度和水分利用效率，而喷施水杨酸可缓解UV-B增强对花生净光合速率的抑制作用，但并不能缓解UV-B增强对花生蒸腾作用、气孔导度及水分利用效率的抑制。

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

史晓亮，杨志勇，王馨爽，高军，胡艳

2016, 37(04): 445-453. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.009

摘要 ( 754 )

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以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区，利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源，基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟，并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2，1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异，落叶阔叶林NPP值最高，年均NPP达513.0gC?m-2，其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著，表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看，在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年），黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著，增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上，66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势，主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施，使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性，但与气温相关性不大，说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。

高温时数和热积温对超级早稻结实率的影响

喻莎，陆魁东，谢佰承，胡雪媛，黄晚华

2016, 37(04): 454-463. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.010

摘要 ( 646 )

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以超级稻淦鑫203为材料，于2012年和2013年分别进行分期播种试验，根据田间试验获得的产量结构数据和地面观测站气象资料，探讨该品种抽穗后各阶段内高温时数、热积温对超级稻结实率和秕谷率的影响。结果表明：影响超级稻结实率的主要原因是乳熟-成熟期高温导致秕谷率增加，高温与空壳率相关性不明显。高温时数、日热积温及时热积温均与结实率和秕谷率之间存在一元二次函数关系，结实率与三者呈负相关，秕谷率与之呈正相关。且三者影响结实率存在临界值，乳熟-成熟期不同量级（35.0～37.0℃）的高温时数对结实率影响的临界值分别为：44.4h、32.6h、22.6h、15.0h和6.0h；日热积温对结实率影响的临界值抽穗-成熟期为18.6℃·d，乳熟-成熟期为12.8℃·d；时热积温对结实率影响的临界值抽穗-成熟期为44.9℃·h，乳熟-成熟期为53.2℃·h。低于临界值时，随着高温影响的累积，结实率呈下降趋势；当高温因子达到临界值后，结实率变化不再明显。研究认为乳熟-成熟期的高温天气导致超级稻籽粒灌浆不充实，秕谷率增大，是影响结实率下降的一个重要原因。

基于多时相HJ卫星遥感影像的稻纵卷叶螟发生情况监测

包云轩，李玉婷，王琳，高文婷，朱凤

2016, 37(04): 464-470. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.011

摘要 ( 739 )

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以江苏省高邮市汤庄镇2013年水稻田为研究区，以相同时期HJ-1A/1B卫星影像为数据源，提取研究区内水稻全生育期受稻纵卷叶螟危害的归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数(EVI)、近红外反射率（NIR）的光谱特征参数，揭示虫害发生及其演变特征，分析这些光谱特征参数与虫害发生、发展和危害程度之间的关系。结果表明：（1）稻纵卷叶螟虫害发生越严重，光谱特征参数变化越明显；（2）定性分析表明稻纵卷叶螟危害程度与两个田块的光谱特征参数差异均呈正相关关系。（3）对3个衡量指标和水稻卷叶率的定量相关分析表明，DNIR（正常水稻与受害水稻的NIR差值）与水稻卷叶率呈极显著相关（P<0.01），DEVI（正常水稻与受害水稻的EVI差值）与水稻卷叶率呈显著相关（P<0.05），而DNDVI（正常水稻与受害水稻的NDVI差值）与水稻卷叶率相关性不明显。可见，利用环境小卫星影像动态监测和预警稻纵卷叶螟的发生发展状况是可行的，可为虫害动态监测提供一种可能的方法。

安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标

刘瑞娜，杨太明，陈鹏，王晓东

2016, 37(04): 471-478. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.012

摘要 ( 741 )

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基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料，采用数理统计方法，获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则，筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法，建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标，并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明，油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高，且因子间相关性较低，可作为连阴雨灾害评估的关键因子；连阴雨日数致灾临界值为3d，持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为：轻度灾损率5%～10%、中度10%～20%、重度20%～30%和特重≥30%，其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高（88%～100%），重度和特重准确率相对较低（65%～70%）。

基于图像提取技术计算夏玉米覆盖度和反演叶面积指数的精度评价

李翠娜，张雪芬，余正泓，王秀芳

2016, 37(04): 479-491. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.013

摘要 ( 660 )

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如何将农作物从复杂动态变化的农田场景中准确提取出来，是作物分割方法后续提取覆盖度或反演叶面积指数准确与否的关键。本文以郑州、泰安和固城站2011年和2012年生长季的夏玉米为研究对象，利用在线式图像自动传输装置实时获取户外不同光照强度以及真实农田复杂背景下的夏玉米群体动态图像，在对原始图像进行几何校正的基础上，采用AP-HI、ExG、ExGR和CIVE4种作物分割方法提取夏玉米覆盖度和反演叶面积指数，通过对比试验定量评价每种作物分割方法对农田复杂背景的适应能力和精度，并从中选取适合农田复杂环境下夏玉米冠层图像覆盖度和叶面积指数的有效提取方法。结果表明：光照强度变化以及植物阴影、植物残渣等复杂背景对作物分割算法的精确性影响较大，AP-HI方法在光照适应性和对抗复杂环境两个方面均优于其它方法，相对误差在0.2以下，高于目估法测量的精度；通过对比分析发现，利用4种作物分割方法通过冠层孔隙率估算不同生长期夏玉米LAI，AP-HI反演模型最优，其估算的LAI与实际测得的LAI值比较的相关系数最高，为0.89~0.96,均方根误差最小，为0.47~0.75。综合考虑模型的精度和稳定性认为，基于AP-HI方法反演叶面积指数的方法具有一定应用优势。

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