1981—2012年辽宁省春播期土壤相对湿度月尺度数据重建--《气象与环境学报》2013年05期

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《气象与环境学报》 发布者:cjk3d
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【摘要】:辽宁省现有测站春播期土壤相对湿度数据存在不连续性及长时间序列缺失问题。以海城站为例,通过分析现有土壤相对湿度(0—20 cm)与气象因子及临近站点土壤相对湿度的相关关系,构建海城春播期土壤相对湿度统计回归模型,模拟缺测时段春播期土壤相对湿度。进而以此方法重建1981—2012年辽宁省20个观测站春播期土壤相对湿度月尺度数据。结果表明:海城土壤相对湿度与降水量和秋季封冻雨关联较大,相关系数分别超过0.60和0.30,与同期临近站点本溪站土壤相对湿度相关性也超过0.40,依据该3要素构建的4月和5月土壤相对湿度统计回归模型复相关系数R2分别为0.79和0.77,模拟结果与实测资料平均相对误差为2.6%,模拟效果较好;对辽宁省其他数据缺失站点构建的回归模型复相关系数均高于0.50,模型拟合精度优于85%,拟合值和实测值平均相对误差控制在15%以内,较好完成了1981—2012年辽宁省20个测站春播期土壤相对湿度月尺度数据重建。水利论文]2x]k-RF!J:lGA

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辽宁省气象科学研究所;沈阳区域气候中心;

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土壤相对湿度 春播期 回归模型 数据重建水利论文SG"X:y+q,ua'a

cx:_-O O!X5S*?$c y#Q0【基金】:公益性行业科研专项“东北地区土壤墒情监测预报及其对主要农作物的影响分析”(GYHY201106026)资助水利论文}{/v.|C$y{/Q d

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引言土壤是作物生长的基础[1],土壤水分作为农田生态系统水循环中的一个重要组成部分[2],不仅对农作物的生长、发育、产量的形成具有重要影响,同时也是旱涝监测的最基本因子[3]。只有掌握土壤水分的变化规律,不失时机地采取相应的农业技术措施,才能更大限度提高农田土壤水分利

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