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水稻需水量对气候变化的响应研究: 2025年; 气候变化对农作物的需水特征有重要影响,掌握农作物需水过程对气候变化的响应规律,对提高农业灌溉效率具有重要意义。本研究采用田测法对水稻需水量进行实测,利用1982-2012年逐日气象数据,运用相关性分析方法探讨气象因子对水稻各生育期需水量的影响,筛选水稻不同生育期需水量变化的关键影响因子,分析影响因子与水稻不同生育期需水量变化趋势间的关系。结果表明:早稻降水量在1991年发生突变,其余气候因子在2000年附近发生突变。早、晚稻全生育期日照时数、平均风速呈下降趋势,平均气温呈上升趋势,早稻全生育期降水量呈上升趋势,晚稻全生育期降水量呈下降趋势。日照时数和平均气温变化相对小。从需水量变化趋势及平均需水量的规律看,需水量在2000年附近发生了明显变化,表明受气候突变影响,需水量也发生相应的变化。水稻需水量与日照时数、平均温度、平均风速呈正相关关系,与降水量呈负相关关系。其中,水稻需水量与日照时数的相关系数最高。水稻需水量对气象因素的响应在不同生育期有所差异,拔节孕穗期及抽穗开花期需水量对气候的响应达到最大,乳熟期及黄熟期对气候的响应最小。水稻需水量受各气象因子共同作用,在早稻复苗期、抽穗开花期、黄熟期的日照时数及平均温度年际间相对变化小,对需水量的影响贡献较小,并且被其他的气象因子造成的变化所抵消。; 梁桂优; 关键词：气候变化水稻需水量不同生育期气象因子

江苏高邮灌区水稻需水量时频域特征及影响因素分析: 2025年; 水稻需水量研究面临多方面挑战,包括海量数据处理、时空尺度变化的复杂性,这使得采用单一方法难以捕捉其关键特征。因此,为解决单一方法难以捕捉水稻需水量变化的关键特征的困难,该研究提出了一种时域和频域相结合的需水量关键影响因素识别方法。利用Penman-Monteith公式,基于7个气象指数、4个环流指数,研究了高邮灌区1980—2021年水稻生育期内作物需水量(crop water requirement,ET_(c))和灌溉需水量(irrigation water requirement,IR)特征,并从时频域角度,综合Pearson相关性、小波、投影长度和M-K检验等分析方法,结合能量分区,提出了水稻需水量关键影响因素的分析方法,识别水稻需水量关键影响因素及变化趋势。结果表明:1)ET_(c)和IR多年均值分别为532.88、285.04 mm/a;年际距平显示,ET_(c)和IR在2000年由偏少向偏多转变;月度变化显示,每年8月需水量最高,10月最低;2)ET_(c)和IR存在2个主能量区(Ⅰ、Ⅱ区),Ⅰ区相对Ⅱ区,时间尺度更大、周期更长;ET_(c)在Ⅰ、Ⅱ区分别受到相对湿度、日照时长主导,其中相对湿度领先ET_(c)约1/2周期,日照时长与ET_(c)无相位差;IR在Ⅰ、Ⅱ区均受降水量主导,二者相位差均为1/2周期;3)从能量分区及相关性的分析结果来看,ET_(c)的关键影响因素是日照时长和相对湿度,分别呈显著负相关和正相关;IR的关键影响因素是降水量,两者呈显著负相关。总体来看,ET_(c)和IR与关键影响因素呈现了一种“主震有序、余震不断”的特点;4)ET_(c)和IR呈现缓慢震荡上升趋势,在2005年后更为明显。研究提出的需水量关键影响因素识别方法,可为高邮灌区水稻及其他区域作物合理灌溉制度的制定提供参考。; 侯苗杨星齐斐翁松干鞠艳张雯叶王志寰; 关键词：水稻需水量时频域 PENMAN-MONTEITH公式影响因素

1958—2017年江西省水稻需水量与有效降雨量耦合关系分析被引量：1: 2024年; 基于江西省15个气象站点1958—2017年逐日气象数据,利用Penman-Monteith方法、Mann-Kendall趋势检验、气候倾向率和ArGIS空间插值分析等方法,分析了早稻和晚稻生育期内有效降雨量(P_(e))、需水量(ET_(c))及需水量与有效降雨量耦合度(λ)时空分布特征。结果表明:江西省早稻和晚稻生育期内平均有效降雨量分别为186.69和119.26 mm,早稻和晚稻有效降雨量分别以1.00和1.31 mm/10a的平均速度增加,赣北有效降雨量及其上升趋势均大于赣南;早稻和晚稻生育期多年平均需水量分别为335.77和381.20 mm,早稻和晚稻需水量最大值均出现在赣州、吉安站附近区域,最小值均出现在庐山、修水站附近区域,早稻需水量和晚稻需水量变化趋势分别为-3.09和-7.95 mm/10a;早稻和晚稻需水量与有效降雨量耦合度多年平均值分别为0.57和0.33,早稻和晚稻耦合度均以0.01/10a呈不显著增加趋势。早稻和晚稻耦合度最大值均出现在庐山站,早稻和晚稻耦合度较小值均在赣州、吉安、南昌和波阳站,总体上,早、晚稻耦合度及耦合度倾向率均为赣北大于赣南,赣南地区水稻缺水情况比赣北更严重,尤其要关注赣南地区晚稻缺水情况,并做好水资源规划及制定灌溉措施。; 李娜袁成福罗凤春胡龙颂周昌明王艳艳; 关键词：需水量耦合度水稻

海南岛水稻需水量与缺水量的时空变化特征被引量：3: 2023年; 为了掌握海南岛水稻需水量和缺水量的时空变化特征,基于海南岛18个市(县)1971—2020年的逐日气象数据和6个农业气象试验站早、晚稻生育期数据,采用Penman-Monteith公式和作物系数法及美国农业部土壤保持局推荐的方法计算早、晚稻需水量和缺水量,并分析其时空变化特征。结果表明:近50年海南岛早、晚稻全生育期需水量分别为444.9、419.7 mm,全生育期缺水量分别为337.1、186.9 mm。早、晚稻全生育期需水量和缺水量空间分布各异。所有市(县)早、晚稻全生育期均缺水,缺水量主要分布在拔节孕穗期和分蘖前期。近50年海南岛早、晚全生育期需水量和缺水量多数市(县)(占比为55.6%~66.7%)呈减少趋势且以不显著减少为主,对海南岛水稻种植总体有利。但海口市、东方市、临高县、白沙县、琼中县和定安县早稻全生育期缺水量,东方市、昌江县、白沙县、琼中县、定安县、琼海市、文昌市和乐东县晚稻全生育期缺水量在增加,需加强稻田用水管理。; 邹海平张京红李伟光陈小敏白蕤吕润; 关键词：水稻需水量作物系数有效降水量缺水量

江西省水稻需水量预报与网络发布系统开发被引量：1: 2023年; 为了促进江西省灌区技术现代化及灌溉用水管理现代化的发展,为实时灌溉决策提供较为精确和及时的作物需水量预报数据支持,开发了江西省逐日水稻需水量预报与网络发布系统。系统通过关系型数据管理系统MySQL来获取水稻需水量预报模型计算所需的参数及基本信息,分别使用率定了的Hargreaves-Samani(HS)模型、Blaney-Criddle(BC)模型、McCloud(MC)模型和作物系数来预测江西省未来7天26个气象站点的作物腾发量ETc值。用户可登陆网址查询任意站点、任意水稻生长阶段、任意模型预报的ETc数值,页面简洁,易于操作。总体而言,率定后的4种模型均具有较高的预报精度,可用于全省的水稻需水量预报,为灌溉决策和节约灌溉用水提供科学依据。; 罗童元郑雷谭鑫邓海龙谢华奴尔力·阿衣托汗罗玉峰吕辛未; 关键词：灌溉决策

基于时序卷积网络的水稻需水量预测及系统开发: 水稻是我国主要粮食作物之一,随着水稻种植面积增加,对水资源的需求日益扩大,供需矛盾愈加严重,准确地预测水稻需水量能够节约农业灌溉用水,提前确定灌水周期,确保农业生产和粮食安全,对需水量预测成为水稻节水灌溉的重要研究内容。...; 高泽宇; 关键词：水稻需水量

一种能自动测量水稻需水量的蒸渗测坑装置: 本实用新型公开了一种能自动测量水稻需水量的蒸渗测坑装置，包括水稻测坑、供给地表水的地表自动供水装置、地表水位检测装置、地表径流测量装置、供给地下水的地下自动供水装置、渗漏量监控装置和测坑供排控制采集器，水稻测坑内从下至上...; 郑方元黄爽王富庆朱志扬刘汉登盛斌吴大帅黄焰兵

基于灰色两次拟合与残差修正的水稻需水量预测模型研究: 2021年; 文章结合气象观测和水稻全周期腾发量测定数据,对气温、空气饱和差、日照和风速等与水稻全周期腾发量进行灰色关联分析,在关联分析的基础上,建立二次拟合残差修正模型对水稻全周期需水进行分析。分析表明:气温和水稻腾发量关联系数最高,达到0.634,其次为日照时数,在全周期中6月份气象关联度最大。建立的二次拟合残差模型需水精度检验值高于0.6,相比于传统未考虑气象关联的单次拟合模型精度有明显改善。研究成果对于辽宁地区粮食安全需水评估具有重要参考价值。; 侯铁铮; 关键词：水稻需水量灰色关联分析

气候变化下滇中地区水稻需水量与灌溉需水指数时空变化研究被引量：13: 2020年; 基于1961—2013年滇中地区48个气象站逐日气象数据和2014—2018年5个水稻灌溉试验站的水稻生育期观测资料,利用Penman-Monteith公式和单作物系数法,并结合线性趋势和Mann-Kendall法计算分析了近53 a滇中不同分区水稻不同生育期需水量(ETc)、有效降雨量(Pe)、净灌溉需水(IR)和灌溉需水指数(IRI)的时空分布特征。结果表明:1961—2013年滇中地区ETc、Pe、IR和IRI平均值分别为546.34、235.96、310.38 mm和0.57,ETc和Pe均呈显著减少趋势,IR和IRI呈波动上升趋势,每10 a其变化幅度分别为-4.358、-6.468、1.2 mm和0.8%。ETc减小趋势主要集中在滇中I-2区和干热河谷Ⅵ区,Pe减小趋势主要集中在滇中I-3区和滇中I-4区,IRI上升趋势主要集中在滇中I-3区和滇中I-4区,ETc、Pe和IRI显著变化主要出现在拔节孕穗期、分蘖期和乳熟期。1961—2013年滇中水稻ETc呈分蘖期>抽穗开花期>乳熟期>拔节孕穗期>返青期>黄熟期,Pe呈抽穗开花期>分蘖期>拔节孕穗期>乳熟期>返青期>黄熟期,IRI呈返青期>分蘖期>黄熟期>乳熟期>拔节孕穗期>抽穗开花期。滇中水稻不同生育期ETc呈现中北高中东低,减小幅度高值区主要分布在中北部,上升幅度高值区主要分布在中东部,Pe和IRI则呈相反的变化特征。Pe是影响ETc、IR和IRI变化的主导因素。; 曹言王杰王树鹏黄英张雷李尤亮; 关键词：水稻需水量

一种水稻需水量一体化观测系统: 一种水稻需水量一体化观测系统，包括水位观测井、测渗筒、数据采集装置、多路选择开关、模数转换器、F/V转换器、微处理器、数据传输模块、供电模块和人机交互单元，水位观测井和测渗筒均修建在水稻田内；数据采集装置包括水位传感器、...; 崔远来杨洋李晨万荻

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