低丘红壤区农田小气候特征及土壤水分动态模拟

摘要

研究典型红壤试验地土壤温湿度变化规律、土壤水量平衡特征及土壤水分模拟预测模型，对深入了解红壤区土壤水分运移特性及缓解季节性干旱具有科学理论意义。本文以江西鹰潭典型红壤坡面花生试验地和西瓜试验地为研究对象，实测小气候数据、土壤温度湿度数据及相关土壤参数为研究资料，研究试验区近两年的小气候特征，土壤温度、水分动态变化特征以及土壤水量平衡模型和BP神经网络模型在土壤水分动态模拟中的应用，为科学指导红壤区居民提高水分利用效率及有效防旱抗旱提供参考。主要研究结果如下:
　　(1)不同土层、不同坡度及不同天气条件下土壤温度变化特征存在差异。就各层土壤温度变化特征而言，表层土温受气温影响较大，变化周期较多而底层则很少甚至没有;同一时段坡上试验地的土壤温度一般高于坡下试验地;四个试验地10cm、20cm深度处土温24h变化特征呈正弦曲线趋势，且10cm深处曲线变幅最大;典型天气条件下底层土温差异较小，中上层土温差异较大，雨天土温昼夜差异较小，多云及晴天土温昼夜差异较大;影响土壤温度的各气象因素中温度、相对湿度、风速与其灰关联度较大。
　　(2)土壤湿度季节变化明显且受降雨影响较大，不同土层深度3月至7月上旬土壤湿度呈上下振荡的波动性变化趋势。试验地浅层土壤含水量一般较小且波动性及变异性大，更易受地表水分状况影响，而深层土壤含水量因受土壤物理属性、不同种植方式、作物根系锁水能力及试验区位置等因素影响表现出较大差异;土壤含水量变化受一段时间的降雨天数、累积降雨量、温度及蒸散量影响较大;同一试验小区不同时刻的土壤含水量变化趋势一致，差异较小;影响土壤含水量的各气象因素中相对湿度、降水量、日最高气温与其灰关联度较大。
　　(3)水量平衡模型对1m深处土层贮水量的模拟结果显示坡上试验区模拟效果较好，花生试验地（A区、D区）采用对数形式的土壤水分胁迫公式模拟效果稍好，西瓜试验地（B区、C区）采用幂函数形式的土壤水分胁迫公式模拟效果稍好;四个试验地5月中旬及6月中旬土壤贮水量模拟值均不同程度高于实测值与模型估算过程中蒸散量估算值偏低有关。
　　(4)通过BP神经网络模型对10cm、100cm深度处土壤含水量进行模拟，结果显示10cm深度处坡下试验地土壤含水量模拟效果较好，同一坡度下，西瓜地模拟预测精度较高;100cm深度处，坡上试验地土壤含水量模拟效果较好，同一坡度下，花生地模拟预测精度较高;对于不同作物，土壤贮水量模拟值存在差异，同一时期1m深处花生试验地土壤贮水量较多，西瓜地土壤贮水量较少。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 红壤地区水分研究现状

1．3 国内外研究进展

1．3．1 气候状况与土壤温湿度的关系

1．3．2 土壤温湿度变化规律

1．3．3 土壤水分动态模拟

1．4 研究内容及技术路线

1．4．1 研究内容

1．4．2 技术路线

第二章 研究区概况与方法

2．1 研究区概况

2．1．1 地理位置

2．1．2 气候特征

2．1．3 土壤和土地利用

2．2 观测对象与内容

2．2．1 农田小气候观测

2．2．2 土壤温湿度观测

2．2．3 土壤参数的测定

2．3 数据处理与研究方法

2．3．1 灰色关联分析法

2．3．2 农田土壤水量平衡法

2．3．3 BP网络方法

第三章 低丘红壤区农田小气候特征分析

3．1 温度变化特征

3．2 降水量变化特征

3．3 太阳辐射变化特征

3．4 风速变化特征

3．5 潜在蒸散量变化特征

3．6 本章小结

第四章 低丘红壤区农田土壤温湿度特征分析

4．1 土壤温度变化特征分析

4．1．1 土壤温度的日变化特征

4．1．2 不同天气条件下土壤温度的时变化特征

4．2 土壤湿度变化特征分析

4．2．1 土壤湿度日变化特征

4．2．2 不同天气条件下土壤湿度时变化特征

4．3 土壤温湿度与各气象因子的灰关联分析

4．4 本章小结

第五章 农田土壤水分动态模型建立

5．1 土壤水量平衡模拟分析

5．1．1 土壤水量平衡模型建立

5．1．2 模型参数率定及检验

5．2 BP神经网络模型模拟分析

5．2．1 BP网络模型的输入与输出

5．2．2 BP网络模拟效果评价

5．2．3 BP网络训练及预测结果分析

5．3 土壤水量平衡模型与BP网络模型模拟结果对比分析

5．4 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 主要结论

6．2 特色与创新点

6．3 存在问题及展望

参考文献

作者简介

致谢