基于GIS解放闸灌域土壤墒情变化规律及预报模型研究

来源 :内蒙古农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:caozheng853
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我国是一个水资源短缺的国家,其中农业用水占总用水量的75%以上,但用水效率低下,用水浪费现象普遍存在。在干旱、半干旱地区,农作物的生长所需要水分主要靠灌溉供给,农业发展对灌溉的依赖性十分明显。河套灌区是我国三大灌区之一,灌溉管理系统的建设是合理利用水资源和发展现代高效节水农业的重要手段,墒情预报技术是支撑灌溉管理系统运行的核心技术之一。土壤墒情预报是在土壤水分模拟模型的基础上对农田耕作层土壤水分的增长和消退程度进行预报,它是农田用水和区域水资源管理的一项基础工作,对于农田灌溉、排水的合理实施和提高水资源利用率均有重要作用,且为制定技术简单的农业节水灌溉方案提供依据。本文利用解放闸灌域04、05年各监测点的土壤墒情实际观测资料(06、07做参考),对该灌域主要作物生育期农田土壤墒情时空变化规律进行分析。阐明了农田土壤墒情的季节变化大致可分为3个阶段,即:相对稳定阶段、严重失墒阶段和储墒阶段,年际间呈周期变化。农田土壤墒情的垂向变化明显表现出表层含水率低、中间层活跃和底层相对稳定的规律。创建全局分析趋势面,从空间经纬度变化上分析墒情实测值的全局变化趋势,可以看出灌域西南方向出现土壤墒情低值区,中部地区墒情值普遍偏高,东北方向土壤墒情值略低于中部地区。在全局趋势分析基础上应用地质统计软件,合理确定出今后墒情监测布点的距离范围。在墒情时空分布规律分析的基础上,建立了土壤墒情预报的经验模型、逐步回归模型、土层水量平衡模型,BP神经网络模型,用实测资料进行模型检验,并用Arcgis软件中的空间分析功能对模型的预测值与实测值进行空间变化趋势比较,结果显示经验模型在全灌域范围内具有较高的预报精度;逐步回归模型作为最优回归模型,受采样点因子及数据量影响,本文只对夏季局部灌域进行了墒情预报,预报精度较高,能够满足预报要求;土层水量平衡预报模型及BP神经网络预报模型精度略低于经验模型,这主要与土层水量平衡模型需要滤定的系数较多,资料较少、试验的手段及设备精度有关。
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