基于遙感和作物模型的冬小麥水肥生產力及產量差研究.pdf

1、目前作物實際產量與潛在產量之間存在較大的差距，不同地區(qū)或者同一地區(qū)不同田塊間作物產量差異顯著，這種現象在世界范圍內的農業(yè)生產中廣泛存在?？s小這個差距對于提高糧食產量，滿足日益增加的糧食需求具有重要意義，特別是針對我國人多地少，水資源短缺的情況，其意義更為重要。本文利用多年農戶調查數據，采用回歸樹方法，充分考慮因子間交互作用，對農戶經營田塊尺度上冬小麥主要產量限制因子進行分析，圍繞土壤肥力和養(yǎng)分平衡的時空變化指標，利用土壤采樣數據、農戶調

2、查數據和遙感數據，結合DNDC模型，分析評價土壤養(yǎng)分空間變化的驅動機制以及農戶管理措施對土壤有機質的影響。同時，利用Savitzky-Golay濾波重構時間序列的MODIS-NDVI和MODIS-EVI數據，用重構后的數據提取冬小麥種植空間分布信息，并對其產量進行估測，結合已建立的基礎空間數據庫和作物區(qū)域試驗產量數據，在區(qū)域尺度上分析冬小麥生產現狀，明確現有生產條件下冬小麥可供挖掘的潛力，并根據研究結果有針對性地提出改進措施。全文主要結

3、論包括以下： 1)利用1996、1999和2004年三年農戶調查數據，采用比較優(yōu)勢和回歸樹方法對比分析了華北平原典型農區(qū)．曲周的冬小麥產量差及影響因素。分析結果表明，冬小麥主要產量限制因子在年際間變化較大。對比幾個模型可以發(fā)現，除土壤和氣候因子外，管理措施的不同也是造成產量差異的重要因素，也說明通過優(yōu)化管理措施可以顯著提高產量，縮小農戶間的產量差異。我們在調整管理措施時需要充分考慮氣候因素的影響。回歸樹模型使用相同數量自變量的解

4、釋能力要明顯好于線性回歸模型，或者可以使用更少數量的自變量解釋相同的產量差異，是研究區(qū)域作物產量主要限制因子的有效方法。 2)1980-1999共20年來，隨著集約化農業(yè)的發(fā)展，肥料投入快速增加，不論鹽堿地區(qū)域還是整個曲周地區(qū)，土壤肥力都有了較大地提高。1980年土壤中N、P、K均處于負平衡狀態(tài)，1999年N平衡和P平衡轉變?yōu)檎担荎肥施用一直沒有引起足夠重視，仍處于負平衡狀態(tài)。隨著作物產量的增加，作物秸稈量也在增加，這在一

5、定程度上促進了畜牧業(yè)的發(fā)展，從而大大增加了有機肥量，進而增加土壤有機質含量。單獨的養(yǎng)分平衡不能作為表征土壤生產力和農業(yè)可持續(xù)性的指標，雖然它們可以有效地解釋土壤肥力變化趨勢。不同地區(qū)間及相同地區(qū)不同種植制度間肥料投入相差較大，需要實施針對特定地區(qū)和作物的精確養(yǎng)分管理。 3)DNDC模型模擬的20年有機碳空間變化結果表明，在曲周這樣的集約化農區(qū)，減少1/3氮肥投入量同時增加秸稈還田率可以有效增加土壤有機碳含量，特別是將單季棉花替換

6、為冬小麥/夏玉米輪作時，土壤有機碳含量可以顯著增加。曲周中部、東部和兩部地區(qū)土壤有機碳具有較大的增加空間。將來通過優(yōu)化農作管理措施可以極大的增加土壤碳含量。 4)Savitzky-Golav濾波可以有效去除時間序列MODIS-NDVI和MODIS-EVI數據集中云或其他噪音的影響，重構后的MODIS-NDVI和MODIS-EVI數據可以更好地反映地表植被的動態(tài)變化特征。利用MODIS-NDVI數據獲取的河北省2004年冬小麥的種

7、植面積數據與統(tǒng)計數據相比，各市分類結果中最低分類精度為85-9％，按全省計算的整體精度為95.7％。利用MODIS-EVI數據提取了全國冬小麥的空間分布，與統(tǒng)計年鑒中的各省作物統(tǒng)計數據相比，云南省的分類精度最低為85.7％，總體分類精度為98.7％。 5)模擬結果顯示冬小麥在保定中部、石家莊中部、邢臺中部、邯鄲東部南北條帶上各水平的產量和水分生產率都較高，而在邢臺地區(qū)東部、衡水、滄州、秦皇島等地由于不能灌溉，小麥生育期內降雨量無

8、法滿足小麥生長所需，產量和水分生產率均較低。灌溉可以提高小麥產量和水分生產率，但由于水分生產率定義標準不統(tǒng)一，在引用他人結果時，需要明確水分生產率的計算條件和內涵。在應用推廣時，需要考慮水分生產率的尺度效應。 6)小麥實際產量與目前生產水平下的可獲取產量還存在一定的差距，大部分地區(qū)集中在250-1500kg ha<-1>。不同地區(qū)由于資源和生產狀況不同，限制產量發(fā)揮的因子也不同。在河北滄州、衡水和山東西部部分地區(qū)、山西汾渭谷地等