冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析
不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析
不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析张雪松;闫艺兰;胡正华【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2017(038)004【摘要】基于2011-2015年冬小麦农田实测大型称重式蒸渗仪数据及农业气象观测数据,分析不同时间尺度农田蒸散量的分布特征,并利用通径分析方法对各时间尺度农田蒸散的影响因子进行辨识.结果表明:(1)冬小麦开花-乳熟期典型晴天小时尺度蒸散呈单峰变化,最大值为0.9~1.1mm·h-1,日累计蒸散量7.0~9.1mm·d-1;冬小麦全生育期多年平均蒸散总量为385.4mm,日平均蒸散量为2.6mm·d-1,最大日蒸散量11.0mm·d-1,变化趋势为前期较低、后期较高;在生育期尺度,播种-返青期的蒸散速率较小,多年平均值为1.1mm·d-1,返青后,农田蒸散速率加快,多年平均值为4.2mm·d-1.(2)不同时间尺度蒸散变化的影响因子主要包括净辐射(Rn)、饱和水汽压差(VPD)、0cm地温(Tg0)、20cm土壤水分(SW20).在小时尺度,VPD对典型晴天蒸散变化的直接作用最大,其次为Rn,Tg0通过Rn路径对EThourly变化产生间接影响,对蒸散的综合决定能力排序依次为VPD>Tg0>Rn;在日尺度,Rn作为最关键的影响因子,对蒸散的直接影响最大,VPD对蒸散的间接影响最大,VPD、Tg0主要通过Rn路径间接影响蒸散,SW20再通过Tg0路径间接影响蒸散且为负效应,各因子决策系数排序依次为Rn>VPD>Tg0>SW20;在生育期尺度,Tg0和Rn是驱动蒸散变化的最主要因子并起直接影响作用,决策系数表明Tg0对蒸散变化的促进作用比Rn明显.%Based on the data measured by large-scale weighing lysimeter and agricultural meteorological observation from 2011 to 2015, the distributing characteristics of evapotranspiration at different timescales in winter wheat farmland were analyzed, and the impacting factors were identified by path analysis. The results showed that the change of evapotranspiration displayed a downward-parabola pattern with a single peak at hourly scale, and the maximum evapotranspiration was from0.9mm·h-1 to 1.1 mm·h-1 and the cumulative value throughout the day was from 7.0mm to 9.1mm on the typical sunny day during flowering-milky stage within 4 years. The mean annual evapotranspiration was 385.4mm, the mean diurnal evapotranspiration was 2.6mm·d-1 and the maximum value was 11.0mm·d-1 during the whole winter wheat growing period. The daily scale variation of evapotranspiration at early growing stage was greater than that at later stage. During the growing season, the evapotranspiration rate was lower during the sowing to turning-green period with an average of 1.1mm·d-1 than that of 4.2mm·d-1 after turning-green period. (2) The impacting factors of evapotranspiration at different time scales mainly included net radiation (Rn), saturated vapor pressure deficit (VPD), ground temperature (Tg0) and soil water content at 20cm (SW20). At hourly scale, VPD had the largest direct effect on evapotranspiration variation on the typical sunny day. Rn and Tg0 affected evapotranspiration indirectly via Rn. The ranking of the decision coefficient of every factor was VPD>Tg0>Rn. At daily scale, Rn, as the most critical factor, had the largest direct impact on evapotranspiration, while VPD had the largest indirect influence. VPD and Tg0 affected evapotranspiration indirectly via Rn and the indirect negative influence of SW20 was imposed by Tg0 path. The ranking of the decision coefficient of impacting factorswas Rn>VPD>Tg0>SW20.At the whole growing season scale, Tg0 and Rn were the only two most important factors with direct influence and could drive evapotranspiration change. The decision coefficient indicated that Tg0 could significantly increase the variation of evapotranspiration more than Rn.【总页数】10页(P201-210)【作者】张雪松;闫艺兰;胡正华【作者单位】南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/江苏省农业气象重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044;中国科学院大学,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与建模重点实验室,北京 100101;南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/江苏省农业气象重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044【正文语种】中文【相关文献】1.聊城市参考作物蒸散量的多时间尺度特征及影响因子 [J], 李楠;王小亚;吕博;杨志勇;姚超2.东北地区春玉米生长季农田蒸散量动态变化及其影响因子 [J], 郭春明;任景全;张铁林;于海3.河套灌区玉米农田蒸散动态变化及其影响因子的通径分析 [J], 刘美含;史海滨;李仙岳;闫建文;孙伟;窦旭4.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊5.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》一、引言农田水热通量研究是农业生态学和农田水文学的重要领域，对于提高作物产量、优化农田管理以及应对气候变化具有重要意义。
冬小麦和夏玉米作为我国主要的粮食作物，其轮作种植模式在我国广泛存在。
本文旨在研究冬小麦-夏玉米轮作农田的水热通量特征及其影响因素，以期为优化农田水热管理提供科学依据。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取位于我国华北平原的某农田作为研究对象，该地区具有典型的冬小麦-夏玉米轮作种植模式。
2. 研究方法（1）田间观测：通过安装土壤温度计、土壤湿度计和通量观测系统，对农田水热通量进行实时观测。
（2）数据采集与处理：收集气象数据、土壤数据以及作物生长数据，运用统计分析方法对数据进行处理和分析。
（3）模型模拟：建立农田水热通量模型，对不同情景下的水热通量进行模拟预测。
三、农田水热通量特征分析1. 土壤温度与湿度变化冬小麦生长期间，土壤温度逐渐升高，湿度逐渐降低；夏玉米生长期间，由于作物遮荫和蒸腾作用，土壤温度和湿度变化规律与冬小麦生长期间有所不同。
整体上，农田土壤温度和湿度受到季节变化、气候条件、作物生长等多种因素的影响。
2. 潜热与显热通量变化潜热通量和显热通量是农田水热通量的重要组成部分。
在冬小麦和夏玉米生长期间，潜热通量和显热通量均呈现出明显的季节变化规律。
其中，潜热通量主要受到作物蒸腾作用的影响，显热通量则与土壤温度和风速等因素有关。
四、影响因素分析1. 气候条件气候条件是影响农田水热通量的重要因素。
降水、温度、风速等气象因素均会对农田水热通量产生影响。
例如，降水会增加土壤湿度，进而影响潜热通量和显热通量的变化。
2. 作物生长与覆盖度作物生长和覆盖度对农田水热通量具有显著影响。
冬小麦和夏玉米的生长过程中，叶片面积指数、作物高度等因素均会影响潜热通量和显热通量的变化。
此外，作物种植密度和种植模式也会对农田水热通量产生影响。
3. 土壤性质与水分管理土壤性质和水分管理是影响农田水热通量的另一个重要因素。
冬小麦东农冬麦1号返青后各生育阶段光合生理特性研究
第４ ４ 卷第７ 期
２ ０ １ ３ 年７ 月 网络 出版时 间 ２ ０ １ ３ — ７ － １ １ １ ８ ： ４ ４ ： ４ ６
东
北
农
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大
学
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４ ４ ｒ ７ １ ： ５ ８ ￣６ ３
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ａｇ ｉｃ ｒ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
ａ ｔ ｆ ｅ ｒ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｄ ｏ ｎ ｇ ｎ ｏ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ｍａ ｉ １ ［ Ｊ 】 ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎ ｏ ￣ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ４ （ ７ ） ： ５ ８ — ６ ３ ． （ ｉ ｎ
ｇｒ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ｓ ａ ｔ ｆ ｅ ｒ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｇｒ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｄｏ ｎ ｇ ｎ ｏｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ｍａｉ ｌ ／
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长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析
长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析长春种植冬小麦是当今中国的重要农业生产。
在增加产量的同时，研究冬小麦的农艺性状间的相关度及通径分析，以科学地指导冬小麦农业生产，提高农产品品质，节约资源，改善土壤环境，实现冬小麦农业良好发展是当前非常重要的研究课题。
为此，我们对长春地区连续4年的冬小麦的农艺性状进行监测，分析了相间因子与有效因子的相关性。
结果表明，在分析冬小麦农艺性状和有效因子之间存在着正相关性，其中株高、穗数、结实率、千粒重是最显著的因子。
另外，剔除杂质用量Nei’s genetic diversity 指数显示，经过4年种植周期，冬小麦杂质用量显著提高，说明在长春种植时需要加强杂质控制和种植方式的研究和优化。
另外，在分析冬小麦农艺性状间的相关度时，我们还发现其之间的相关系数也不一致，其中穗数与结实率、千粒重的相关系数较高，表明穗数与结实率以及千粒重之间存在一定的关联性。
同时，在研究中发现，株高与穗数、结实率、千粒重的相关系数也比较高，表明株高也是影响冬小麦农艺性状的重要因素。
同时，在分析冬小麦农艺性状的通径分析时，我们发现千粒重的变异受到穗数、结实率和株高等农艺性状的协同影响。
结实率的变异受到穗数、千粒重和株高的协同影响，株高的变异受到穗数和结实率的协同影响。
这表明，冬小麦农艺性状间存在着明显的相关性和通径分析，可以用来调节冬小麦产量，指导冬小麦生产。
因此，我们提出，在长春种植冬小麦时，应加强对冬小麦农艺性
状的测定，以此研究冬小麦的相关性和通径分析，合理配置施肥、水肥、播种、杂质控制等技术措施，提高冬小麦的产量和品质，实现冬小麦农业生产的有效提高。
华北平原冬小麦主要发育阶段日数对温度变化的敏感性分析
华北平原冬小麦主要发育阶段日数对温度变化的敏感性分析高静;邬定荣;王培娟;陈京华;闫峰;赵煜飞;王佳强【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2016(037)004【摘要】气候变化背景下,作物发育阶段日数发生了明显变化,其对温度变化的敏感性也成为气候变化对农业影响研究的重要内容.针对现有温度敏感性研究的不足,本文提出相对敏感性的概念,并以此分析华北平原冬小麦敏感性的时空分布特征.利用65个农业气象观测站1980-2012年冬小麦发育期观测资料及同期逐日平均气温数据,将发育期分为播种-越冬、越冬-返青、返青-抽穗和抽穗-成熟4个主要发育阶段,采用线性回归方法计算各阶段发育期日数对温度变化的相对敏感性,并用GIS 空间插值方法研究相应指标的时空变化特征.结果表明:(1)各发育阶段平均温度均呈上升趋势,不同发育阶段日数具有明显的区域分布规律;(2)播种-越冬期对温度的敏感性为-0.113～0.029℃-1,区域平均-0.040℃-1,该期敏感性呈中间高两端低的区域分布特征,且敏感性具有一定的普遍性;(3)越冬-返青期敏感性为-0.081～0.091℃-1,平均0.013℃-1.该期敏感性区域波动大,但无明显区域特征,敏感性的稳定程度也较弱;(4)返青-抽穗期敏感性在-0.112～-0.035℃-1,平均-0.074℃-1.敏感性无明显区域特征,但敏感性的稳定性高;(5)抽穗-成熟期敏感性在-0.114～0.014℃-1,平均-0.042℃-1,呈显著的南高北低的空间分布特征,在区域上具有很强的稳定性.总体上,不同发育阶段对温度的敏感性差异较大,且敏感性具有明显的区域分布特征.【总页数】6页(P431-436)【作者】高静;邬定荣;王培娟;陈京华;闫峰;赵煜飞;王佳强【作者单位】国家气象信息中心,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081;国家气象信息中心,北京100081;河北省易县气象局,保定074200;国家气象信息中心,北京100081;国家气象信息中心,北京100081【正文语种】中文【相关文献】1.华北平原冬小麦麦田覆盖对土壤温度和生育进程的影响 [J], 高丽娜;陈素英;张喜英;孙宏勇;王彦梅;邵立威2.气候变化对华北平原主要农作物生长影响研究——以冬小麦、夏玉米为例 [J], 肖薇薇;许晶晶3.双季早晚稻不同发育阶段日数对温度变化的敏感性比较 [J], 王治海;金志凤;邬定荣;毛智军;陈中赟4.气候变暖背景下华北平原冬小麦生育期温度条件变化趋势分析 [J], 谭凯炎;邬定荣;赵花荣5.华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率变化的Meta分析 [J], 丁蓓蓓;张雪靓;赵振庭;侯永浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
1990年～2016年山东省冬小麦和夏玉米生产水足迹时空变化特征
受气候变 化 和 人 类 活 动 的 影 响,水 资 源 短 缺 问 题 日益严重,目 前 水 资 源 已 经 成 为 制 约 社 会 经 济 发 展 的 重要限制因素[１].山东省是我国的农业大省,冬小麦和 夏玉米在农 作 物 播 种 面 积 中 占 较 大 比 重,在 总 用 水 量 中比例也 较 高. 近 年 来 山 东 省 干 旱 频 发,严 重 影 响 农 业生产,威 胁 粮 食 安 全.党 的 十 九 大 明 确 提 出 确 保 国 家粮食安全和实施乡村振兴战略,因此,研究冬小麦和 夏玉米生产 水 足 迹 的 时 空 变 化 特 征,对 提 高 水 资 源 利 用效率和确保粮食安全具有重要的意义. １ 资 料 与 方 法
图３为山东省不同降水年型冬小麦生产水足迹 空间分布图,结果 表 明 山 东 省 冬 小 麦 生 产 水 足 迹 空
间差异明显,并呈 现 出 枯 水 年 和 极 枯 水 年 的 值 要 高
图１ 山东省 DEM 和气象站点分布 本研 究 所 用 到 的 模 型 及 数 据 主 要 包 括:① CROPWAT８������０ 模 型.CROPWAT８������０ 模 型 可 以 利 用 区 域 气 温 、降 水 、风 速 、相 对 湿 度 、日 照 时 数 等 参 数计算参考作物蒸 发 蒸 腾 量 和 作 物 需 水 量,并 能 够 指导灌溉制度优化、评 估 雨 养 条 件 或 非 充 分 灌 溉 条 件 下 的 作 物 产 量 . [２~５] ② 气 象 数 据 . 气 象 数 据 来 源 于 气 象 科 学 数 据 共 享 服 务 平 台 (http:// cdc������nmic������cn/).选取 山 东 省 １４ 个 气 象 站 点 １９６１ 年~２０１６年完整序列的逐 月 降 水 资 料,利 用 经 验 频 率法得到１９９１ 年、２００２ 年、２００８ 年 和 ２０１６ 年 分 别 为枯水年、极 枯 水 年、丰 水 年 和 平 水 年. 计 算 １９９０ 年~２０１６年作物需水量时 选 取 ２２ 个 气 象 站 点 的 资 料(见图１),部分缺失年 份 的 数 据 采 用 邻 站 替 代,若 一个地级市内有多个站点则取其平均值.③农业统 计 数 据 . 山 东 省 １７ 地 市 冬 小 麦 和 夏 玉 米 播 种 面 积 、 单产和产量等数据来源 于«山 东 统 计 资 料»(１９９１ 年 ~２０１７ 年 ). 莱 芜 市 在 １９９２ 年 １１ 月 升 为 地 级 市, 为确保 数 据 的 完 整 性 和 延 续 性,本 研 究 以 山 东 省 ２０１６年行政单元为基准,根 据«山 东 农 村 统 计 年 鉴» 资料单独核算１９９０年~１９９２ 年 莱 芜 和 泰 安 市 作 物 需水. 作 物 生 育 期 的 数 据 主 要 来 源 于 FAO 的 crops数据库 和 结 合 实 地 调 研 数 据,土 壤 数 据 主 要 来源于 FAO 的soils数据库.
中国北部冬麦区小麦生育期对生育阶段积温变化的响应
马倩倩;贺勇;张梦婷;张聪;许吟隆
【期刊名称】《中国农业气象》
【年(卷),期】2018(039)004
【摘 要】Based on data collected from 19 agro-meteorological stations located in the winter wheat belt of Northern China from 1993 to 2013,this study analyzed temporal and spatial variability of winter wheat phenology and accumulated temperature in each growing period.Pearson correlation analysis and other methods were used to analyze the effects of accumulated temperature in each growing period on winter wheat phenology.The results showed that,(1) the spatial distribution of ≥0℃accumulated temperature during sowing to emergence and regreening to jointing periods along with the negative accumulated temperature value during the overwintering period (NATop) increased from east to west,and ≥0℃ accumulated temperature during jointing to heading,heading to milk-ripe,milk-ripe to maturity and sowing to maturity periods increased from southeast to northwest,while the distribution during emergency to start of overwintering period was contrary.The ≥0℃accumulated temperature for jointing to heading and milk-ripe to maturity periods decreased significantly at 21％ of the investigated stations.The value of NATop,≥0℃accumulated temperature during regreening to jointing,heading to milk-ripe and sowing to maturity periodsincreased significantly at 42％,26％,37％ and 21％ of the investigated stations,respectively.The variations of ≥0℃ accumulated temperature during sowing to emergency and emergency to the start of overwintering periods were much smaller.(2) Sowing and emergency date in the east was later than the counterpart in the west,of which variation trend was contrary to heading,milk-ripe and maturity date.Start of overwintering date in the southeast was later than the counterpart in the northwest,of which variation trend was contrary to regreening date.The stations of earlier jointing date were mainly located in the east.Sowing,emergency,regreening,jointing,milk-ripe and maturity date delayed significantly at 21％,16％,37％,26％,42％ and 21％ of the investigated stations,respectively.And most of these stations were in the east of the study area.Overwintering and heading date changed significantly only at 5％ of the investigated stations.(3) Correlation analysis showed that the correlation between ≥0℃ accumulated temperature (or NATop) and multiple development stages was significant,which indicated that the growth and development of winter wheat might be directly or indirectly influenced by the accumulated temperature during growing periods.The NATop had the highest correlation with regreening,jointing,heading,milk-ripe and maturity date,and showed consistent spatiotemporal variation characteristics with multiple post-winter development stages.Spatiotemporal variability of the NATop might be the factor that caused spatiotemporal variations of winter wheat post-winter phenology.%利用1993-2013年中国北部冬麦区19个农业气象观测站的冬小麦生育期及气象资料,研究了冬小麦各生育阶段积温和生育期的时空变异特征.通过皮尔逊相关性分析等方法,探究冬小麦各生育阶段积温变化对生育期的影响.结果表明:(1)播种-出苗、返青-拔节阶段≥0℃积温和越冬期负积温的值呈东高西低的空间分布,拔节-抽穗、抽穗-乳熟、乳熟-成熟和播种-成熟阶段≥0℃积温为东南低西北高,而出苗-越冬开始阶段≥0℃积温则呈东南高西北低的分布;拔节-抽穗和乳熟-成熟阶段≥0℃积温均在21％的站点上显著减少,返青-拔节、抽穗-乳熟和播种-成熟阶段≥0℃积温及越冬期负积温分别在26％、37％、21％和42％的站点上显著增加,而播种-出苗和出苗-越冬开始阶段≥0℃积温的变化较小;(2)播种和出苗期呈东部晚西部早的空间分布,抽穗、乳熟和成熟期则相反;越冬开始期呈东南晚西北早的分布,返青期则相反;拔节早的站点主要位于麦区东部.播种、出苗、返青、拔节、乳熟和成熟期分别在21％、16％、37％、26％、42％和21％站点显著推迟且多位于麦区东部,而越冬开始期和抽穗期仅在5％站点变化显著;(3)相关分析表明,各生育阶段≥0℃积温(或越冬期负积温)与多个生育期的相关性显著,生育阶段积温的变化可能直接或间接影响了冬小麦的生长发育.越冬期负积温与返青、拔节、抽穗、乳熟和成熟期相关性最大,且与冬后多个生育期呈现一致的时空变异特征,其时空变异性可能是造成冬小麦冬后生育期在时空上存在差异的原因.
不同抗旱性冬小麦根系时空分布与产量的关系
基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目（４１８０７５１６， ３１６０１３８３） ；中国博士后科学基金（２０１８Ｍ６３１１９９） 收稿日期：２０１７⁃ １１⁃ １３； 网络出版日期：２０１９⁃ ０１⁃ １８ ∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｂｂｒｗａｎｇｊｕｎ＠ ｎｗａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
霞３
摘要：为明确不同抗旱性冬小麦品种 （ Ｔｒｉｔｉｃｕｍ ａｅｓｔｉｖｕｍ Ｌ．） 根系时空分布及其与产量的关系，以抗旱性品种长武 １３４、长旱 ５８ 和干旱敏感性品种小偃 ２２、西农 ９７９ 为材料，采用根箱试验研究干旱胁迫和充分供水条件下 ４ 个品种在拔节期、开花期和成熟 期根系总生物量、总根长密度、根系在表层（０—２０ ｃｍ） 和深层（ ２０ ｃｍ 以下） 土壤中的垂直分布、动态变化及其对产量的影响。 结果表明，干旱胁迫下抗旱性品种产量显著高于干旱敏感性品种，其中长旱 ５８ 产量最高，西农 ９７９ 最低；充分供水条件下，西农 ９７９ 产量最高，长武 １３４ 最低，长旱 ５８ 与小偃 ２２ 之间没有差异。 相关分析表明，产量与各生育时期根系性状均有显著关系。 多 元逐步回归分析的结果显示，干旱胁迫和充分供水条件下，拔节期深层根生物量对产量有正效应，而成熟期总根长密度对产量 表现为负效应。 通径分析表明，干旱胁迫下，根系性状对产量的直接贡献大小为开花期总根长密度（ ｜ ０．５４ ｜ ） ＞拔节期深层根生 物量（ ｜ ０．３６ ｜ ） ＞成熟期总根长密度（ ｜ －０．３１ ｜ ） ；充分供水时，成熟期总根长密度（ ｜ －１．５６ ｜ ） ＞拔节期深层根生物量（ ｜ ０．８３ ｜ ） 。 研 究表明，减少成熟期总根长密度，增加拔节期深层根生物量对抗旱性及干旱敏感性冬小麦品种产量均有显著的正效应，增加开 花期根长密度有利于提高抗旱性冬小麦产量。 关键词：冬小麦 （ Ｔｒｉｔｉｃｕｍ ａｅｓｔｉｖｕｍ Ｌ．） ；根生物量；根长密度；产量；干旱胁迫
1971-2015年烟台冬小麦不同生育期温度变化
1971-2015年烟台冬小麦不同生育期温度变化作者：刘书畅董心怡潘仕梅宋俊芬王学芬衣淑玉来源：《农学学报》2019年第07期摘要：旨在分析不同生育期溫度变化对冬小麦的影响，基于1971-2015年烟台平均气温资料，利用线性倾向率和M-K检验，分析气温的年际变化趋势、年代变化率和突变点。
结果表明：烟台冬小麦全生育期、营养生长期、营养生长和生殖生长并生期（并生期）和生殖生长期温度均明显增加，线性倾向率依次为0.15℃/10 a（P关键词：平均气温;冬小麦;生育阶段;Mann-Kendall检验;趋势分析;烟台中图分类号：P467文献标志码：A论文编号：cjas190400240 引言近年来，全球气温变暖加快，IPCC第五次评估报告指出，全球平均气温在过去130年（1883-2012年）升高了0.85℃，农业气象灾害发生概率增加，给生产生活带来的直接损失和潜在影响不可估量，威胁人类生存发展。
近几十年来，由于空间尺度、地理位置以及品种的不同，使得气温对小麦产量研究的影响更加复杂，因此，温度已经成为影响小麦产量的主要因素，受到国内外学者广泛关注。
国外学者研究发现过去几十年中气候变暖使得全球小麦产量下降，但不同国家和地区的影响程度又存在差异。
国内学者对重要农业区（如华北地区和西北地区等）的小麦生育期的最高最低气温、有效积温等进行过分析，并得出有益于当地提高产量、防灾减灾的建议。
如胡洵瑀等研究表明，华北地区冬小麦全生育期最高温度显著增加，且越冬一返青、返青一拔节、拔节一开花期升温明显;马姗姗认为，温度的升高有利于提高宁夏小麦冬前有效积温，对提高产量有利，但在一定程度上增加了初夏遭遇干热风的风险;肖登攀等通过研究冬小麦对温度敏感度，得出在出苗一抽穗阶段温度升高对产量影响为正效应，而抽穗一成熟阶段高温则对小麦生长不利的结论。
烟台属暖温带半湿润季风气候区，是全国著名的粮、果生产基地，冬小麦是烟台的主要粮食作物之一，近年来全球性的气候异常使作物生长受到很大影响，自2014年汛后到2017年初夏，烟台地区高温事件频发，高温持续时间增加，小麦生产受干热风影响加剧，作物品质、产量都有不同程度下降。
2008～2009年度河南省冬小麦返青期生产形势分析
河南省农业气象与遥感信息2009年第 8 期河南省气象局生态与农业气象中心 2009年3月18日2008～2009年度河南省冬小麦返青期生产形势分析一、麦播以来的农业气象条件分析（一）降水条件及实测墒情分析（二）热量条件分析（三）光照条件分析二、全省小麦苗情定点监测与抽样调查分析（一）定点监测（二）抽样调查三、全省小麦苗情遥感监测结果分析四、未来天气展望及生产措施建议（一）气候预测（二）生产措施与建议2008～2009年度河南省冬小麦返青期生产形势分析麦播以来总的农业气象条件是：麦播期墒情较好，气温略偏高，利于小麦播种、出苗；11月下旬～元月下旬全省大部分地区无有效降水，对以上地区小麦的正常分蘖生长造成了一定的影响；2月份中旬以后降水明显增多，温度也随之回升，有利于小麦返青生长。
一、麦播以来的农业气象条件分析（一）降水条件及实测墒情分析2008年10月上旬～2009年3月上旬，全省各地降水量在33.0～143.0mm 之间，大部分地区较常年（77.1～239.0mm）同期偏少34.1～96.0mm，整体上属于降水偏少年份。
降水主要集中在麦播期的10月份、11月中上旬及2月上旬～3月上旬。
10月份的降水量虽然少于常年同期，但由于9月中下旬全省均出现了较为充沛的降水，因此麦播期间底墒充足，对小麦的出苗及分蘖都比较有利。
11月下旬～元月下旬，我省大部分地区未出现有效降水，干旱对我省小麦冬前和越冬期间生长发育产生不利影响，特别是西部丘陵山区无灌溉条件的田块，部分出现枯死现象。
2月上旬～3月上旬全省各地出现了20.0～65.0mm的降水，接近常年同期或略偏多，对小麦的正常返青生长非常有利。
据3月8日全省118个墒情监测站0～50cm实测土壤墒情资料分析：目前全省大部分地区墒情适宜，仅豫东、豫西及豫西南局部地区的10个测站出现了不同程度的旱情，占总测站的8.5%（3月8日实测墒情分布见附图）。
（二）热量条件分析2008年10月～2009年3月上旬全省平均气温在5.7～8.8℃之间，比去年偏高了0.9～2.2℃，比常年（4.3～7.2℃）偏高了1.4～2.7℃。
20世纪末华北地区冬小麦物候期监测及时空格局分析
第44卷第1期测绘与空间地理信息Vol.44,No.1Jan.,2021 2021年1月GE0MATICS&SPATIAL INF0RMATI0N TECHN0L0GY20世纪末华北地区冬小麦物候期监测及时空格局分析燕雄飞・2,钟江平・2(1.福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建福州350116；2.数字中国研究院(福建)，福建福州350116)摘要：基于1983—1999年7d时间分辨率5km空间分辨率的AVHRR传感器数据，利用曲线特征点的物候监测方法，反演获得华北地区冬小麦关键物候期并分析其时空演变规律。
结果表明：1)冬小麦的拔节期、抽穗期和成熟期主要集中在60—100、105—125和120—155d。
冬小麦物候期空间格局特征和纬度相关，纬度每升高一度冬小麦的拔节期、抽穗期和成熟期分别推迟了5.2,3.5和3.1d。
2)1983年以来，整个研究区的冬小麦物候期呈现提前趋势，每十年冬小麦的拔节期、抽穗期和成熟期分别提前了0.7、3.1、1.9d。
关键词：华北地区；冬小麦；物候期；时空演变中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1672-5867(2021)01-0052-04Analysis of Winter Wheat Phenological Phase Monitoring andSpatio-t emporal Pattern in North China at theEnd of the20th CenturyYAN Xiongfei1，2,ZHONG Jiangping1，2(1.Key Laboratory of Spatial Data Mining&Information Sharing of Ministry of EducationNationalEngineering Research Centre of Geospatial Information Technology of Fuzhou University,Fuzhou350116,China；2.The Academy of Digital China(Fujian),Fuzhou350116,China)Abstract:Based on the AVHRR sensor data with7-day time resolution and5km spatial resolution from1983to1999,the key pheno-logical period of winter wheat in north China was obtained by inversion using the phenological monitoring method of characteristic points of the curve,and its spatio-temporal evolution was analyzed.The results showed that:(1)The jointing stage,heading stage and maturity stage of winter wheat were mainly concentrated in60——100,105——125,and120——155days.The spatial pattern characteristics of winter wheat phenology are related to latitude.The jointing,heading,and maturity periods of winter wheat are delayed by5. 2,3.5,and3.1days,while the latitude is increased by one degree；(2)Since1983,the jointing,heading,and maturity periods of winter wheat are advanced by0.7, 3.1,and1.9days per decade.Key words：north China；winter wheat；phenological period；spatio-temporal evolution0引言物候是指受气候和其他环境因子的影响而出现的周期性自然现象［1］,植被物候反映了植被的季节性现象和环境的周期性变化之间的相互关系。
冬小麦返青后作物腾发量的尺度效应及其转换研究
冬小麦返青后作物腾发量的尺度效应及其转换研究蔡甲冰;许迪;刘钰;赵娜娜【期刊名称】《水利学报》【年(卷),期】2010(041)007【摘要】本文基于不同空间尺度下观测的田间数据,分析冬小麦返青生育期后微观尺度的作物叶面蒸腾TT、小区尺度的作物实际腾发量ETα和中尺度的潜热水分通量LE的尺度效应;基于多元线性回归方法,探讨不同空间尺度ET间的转换关系.结果表明,在充分供水条件下作物的ET尺度效应较为明显;作物叶面指数LAI和空气饱和水汽压差VPD是实现ET尺度转换的关键参量.基于TT和LAI数值可尺度上推ETα,利用ETα和VPD能尺度上推LE,回归方程和各个参量的回归系数具有很强的显著性.但依据TT和ETα及同时段的LAI,VPD和Rn尺度上推LE的方法却不具备可行性.【总页数】8页(P862-869)【作者】蔡甲冰;许迪;刘钰;赵娜娜【作者单位】国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京,100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京,100048;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京,100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京,100048;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京,100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京,100048;国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京,100048;中国水利水电科学研究院,水利研究所,北京,100048【正文语种】中文【中图分类】S274.1【相关文献】1.冬小麦东农冬麦1号返青后各生育阶段光合生理特性研究 [J], 宋扬;苍晶;范博;许贺;于晶;刘丽杰;李怀伟2.冬小麦返青后株高模拟模型及生长可视化研究 [J], 李书钦;诸叶平;刘海龙;李世娟;刘升平;张红英;高伟3.冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析 [J], 蔡甲冰;许迪;刘钰;张宝忠4.基于无人机多光谱影像的冬小麦返青期变量施氮决策模型研究 [J], 董超; 赵庚星; 宿宝巍; 陈晓娜; 张素铭5.河北省冬小麦返青期预测模型研究 [J], 单琨;杨帅;罗晶;李茜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
河南省冬小麦生产水足迹时空变化特征及影响因素分析
河南省冬小麦生产水足迹时空变化特征及影响因素分析作者：姜旭海李帆史仓颉来源：《农业与技术》2020年第18期摘要：通过量化2011—2018年河南省18个地市冬小麦生产水足迹，分析灌溉水和降水对粮食生产的作用，并采用通径分析方法分析影响农业生产水足迹的因子。
结果表明，在年际变化方面，冬小麦蓝水足迹及总生产水足迹呈动态下降的趋势，而绿水足迹呈动态上升的趋势;在空间变化方面，冬小麦生产水足迹空间聚集性比较明显，除信阳外，主要农作物的生产水足迹呈现出由西南向东北递减的趋势;影响水足迹总量的因子中，生育期降水量、平均温度和日照时数等气象因子对冬小麦水足迹的直接通径系数较大，化肥投入量的增加可以促进冬小麦单位面积产量的提高，进而降低了冬小麦生产水足迹。
关键词：生产水足迹;冬小麦;通径分析;河南省中图分类号：S512.1;TV93 ; ; ; 文献标识码：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200930001引言随着我国工业化和城镇化的加速发展，水土资源利用不足的趋势日益严峻，水土资源利用差异日益明显。
水资源安全问题制约着我国经济发展，尤其是农业经济的发展，水资源的合理高效利用越来越被人们所关注。
因此，在农作物生产过程中，对农业生产用水的来源及其利用效率进行量化分析成为研究农业用水效率及其存在问题的重要环节，农业生产水足迹的理论应运而生。
国际上水足迹研究最早出现于20世纪80年代，Haddadin引入了“外生水”的概念。
Tony Allan在1993年首次阐述了“虚拟水”的概念，Hoekstra[1]在2002年提出了水足迹研究方法，即将真实形态的水与虚拟形式的水结合在一起的方法，极大地促进了虚拟水量化领域的研究进展，自此水足迹理论被学术界广泛应用。
Chapagain等人[2]利用水足迹理论对部分国家的水足迹进行了计算、分析与对比。
侯庆丰[3]利用CROPWAT软件和联合国粮农组织（ FAO）的CLIMWAT数据库，计算得出甘肃省农作物生产水足迹的组成具有明显地区性差异的结论。
小麦不同品种和播期对发育阶段的效应
小麦不同品种和播期对发育阶段的效应李存东;曹卫星;戴廷波;严美春【期刊名称】《应用生态学报》【年(卷),期】2001(12)2【摘要】以热时间 (thermaltime)为尺度研究了小麦不同品种和播期对发育阶段的效应 .结果表明 ,小麦分蘖发生的早晚以生态因子调控为主 ,基因型差异较小 ;分蘖拔节期为冬性品种 (京 411)一生中可变性最大的生育阶段 .穗分化进入单棱期的早晚以基因型效应为主 ,生态因子的影响次之 ;单棱二棱期为春化作用的敏感期 ,冬性品种晚播 (3月 2日 )春化效应可延迟到小花原基分化期之前 .小麦物候期与穗发育阶段的对应关系具有一定的可变性 .冬性品种较强的春化作用增加了其生态可变叶原基数 ;春化过程结束前 ,物候发育及穗发育阶段累计GDD与相应生殖器官原基分化数的相关性不明显 .春性品种 (扬麦 15 8)的物候发育及药隔分化期之前的穗发育阶段与各类顶端原基的分化数均具有极显著的正相关关系 .【总页数】5页(P218-222)【关键词】小麦;发育阶段;物候期;穗分化;顶端原基;品种;播期【作者】李存东;曹卫星;戴廷波;严美春【作者单位】南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室【正文语种】中文【中图分类】S512.1【相关文献】1.不同类型春性小麦品种的播期效应及其生产意义 [J], 袁礼勋;汤永禄;黄钢;余遥2.不同筋型小麦品种籽粒可溶性糖含量和淀粉积累及播期调控效应 [J], 张春丽;周苏玫;尹钧;何丽;张甲元3.不同播期、密度及氮肥运筹对耐迟播小麦新品种宁麦资126生长及产量的影响[J], 张巧凤; 陈明堂; 付必胜; 吴小有; 张树斌; 蔡士宾; 吴纪中4.小麦不同蘖位叶片出生的两段线性模式及其品种、播期效应 [J], 曹卫星;李存东;严美春;邹薇5.地理远缘小麦品种不同播期的生态效应 [J], 赵广才;刘利华;杨玉双;李振华;张文彪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析
长春种植冬小麦农艺性状间的相关及通径分析近些年来，随着农业科技的发展，小麦的种植取得了显著的成果。
长春，作为一个农业大省，在种植冬小麦上取得了很大的成绩。
其农艺性状的研究对于提高冬小麦产量和改良种质具有重要意义。
本文以长春冬小麦种植为背景，研究冬小麦农艺性状间的相关性及其通径，旨在为长春冬小麦种植提供参考。
首先，本文对长春冬小麦的农艺性状进行了描述和评价，以了解不同品种之间的差异，并对长春冬小麦的农艺性状进行分析。
结果表明，长春的冬小麦主要以生育性状、籽粒性状和内部性状为主，其主要特征是籽粒长度、生育期、芒粒产量和穗苗米质等。
接着，本文对长春冬小麦的农艺性状进行了相关分析。
结果表明，不同品种的冬小麦在籽粒长度、生育期、全谷物产量、芒粒产量、穗苗米质等农艺性状上存在显著的相关性。
此外，分析还发现，籽粒长度、生育期和全谷物产量的变化最大，影响最大，而芒粒产量和穗苗米性状的变化则较小，影响较小。
随后，本文进一步分析了长春冬小麦农艺性状间的通径。
研究表明，穗苗米质对籽粒长度和全谷物产量的影响最大，比其他农艺性状的影响大5-10倍；籽粒长度对生育期的影响最大，比其他农艺性状的影响大4-5倍；芒粒产量对穗苗米质的影响最大，比其他农艺性状的影响大1.5-2倍。
最后，本文对长春冬小麦种植进行了展望，指出穗苗米质对籽粒长度和全谷物产量有着十分重要的影响；籽粒长度是影响生育期的关键因素；而芒粒产量则是影响穗苗米质的关键因素。
因此，提高冬小麦产量应以穗苗米质、籽粒长度和芒粒产量为重点，着力提高长春冬小麦的种植质量和产量。
总之，本文首先介绍了长春冬小麦的农艺性状特征，然后分析了其农艺性状间的相关性，并分析了其影响因素，从而为长春冬小麦种植提供了参考建议。
本文的研究可以为相关农耕技术及优良品种的选择提供参考依据。
北方冬小麦越冬前后生物量消长规律
北方冬小麦越冬前后生物量消长规律谭凯炎;张心如;耿金剑;崔兆韵【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2022(43)4【摘要】华北冬小麦生育期中通常有一个越冬休眠枯萎过程,现有国外作物模型未考虑冬小麦越冬过程生物量损耗及其影响。
为了探索冬小麦越冬过程生物量模拟的修订方法,通过大田调查观测和田间处理试验研究了华北冬小麦越冬枯萎的变化规律和冬前苗情长势对冬后生长速率的影响。
越冬期冬小麦枯萎大田调查观测涵盖了河北、河南、山东及天津等华北冬小麦主产区15个县;田间处理试验分别在河北固城试验基地和衡水试验站进行,采用分期播种和控制底肥以形成不同冬前苗情长势。
结果表明,北方冬小麦越冬期地上部枯萎程度与越冬期气象条件密切相关,在试验年份,调查区域内冬小麦返青前地上生物量枯萎率随越冬期极端最低气温下降而直线增加,极端最低气温解释了地上生物量枯萎率86%的原因;在越冬期小麦叶片部分或完全枯萎情况下,冬小麦冬前长势仍显著影响着冬后生长速率,小麦返青-抽穗期平均生长速率随冬前地上生物量的变化服从抛物线函数关系。
因此,根据越冬期气象条件可以反演出返青期地上生物量初始值,同时,利用冬前小麦苗情长势修订冬后生物量的模拟是必要和可行的。
【总页数】9页(P276-284)【作者】谭凯炎;张心如;耿金剑;崔兆韵【作者单位】中国气象科学研究院;河北衡水农业气象试验站;山东泰安农业气象试验站【正文语种】中文【中图分类】S51【相关文献】1.凤凰县烟蚜的越冬基数与迁飞及田间消长规律2.基于生物量的冬小麦越冬前植株地上部形态结构模型3.不同物候期油桐各器官生物量消长规律的研究4.提高北方寒地冬小麦越冬率机制初探5.两种昆虫病原线虫在兰州的田间消长规律及越冬越夏观测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
过去30年气候变化对华北平原冬小麦物候的影响研究
过去30年气候变化对华北平原冬小麦物候的影响研究肖登攀;陶福禄【期刊名称】《中国生态农业学报》【年(卷),期】2012(20)11【摘要】全球变暖已成为全球共同关注的问题.作物物候对气候变化的响应是研究气候变化对农业生产影响的重要内容.本文选用1981-2009年华北平原16个农业气象观测站的冬小麦物候资料,利用统计方法分析了冬小麦物候的变化趋势.结果表明,过去30年华北平原冬小麦播种期、出苗期和越冬开始期推迟,而返青期、开花期和成熟期呈提前趋势.物候期的提前或推迟促使小麦不同生长发育阶段历时发生变化,出苗—越冬开始、越冬开始—返青、返青—开花等阶段呈缩短趋势,但开花—成熟阶段生育期却延长0.9d.10a-1,整个生育期历时呈减少趋势,平均减少3.4d·10a-1.本文采用作物模型(CERES-Wheat)模拟固定小麦品种在气候变化背景下的物候变化趋势,以探讨冬小麦物候变化的主要驱动因子.模拟结果表明,过去30年小麦开花期和成熟期提前的主要驱动因素为气候变化,品种变换在一定程度上可减缓气候变化对物候的影响.【总页数】7页(P1539-1545)【作者】肖登攀;陶福禄【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所北京 100101;中国科学院研究生院北京 100049;中国科学院地理科学与资源研究所北京 100101【正文语种】中文【中图分类】S162.5【相关文献】1.气候变化对华北平原主要农作物生长影响研究——以冬小麦、夏玉米为例 [J], 肖薇薇;许晶晶2.华北平原冬小麦对过去30年气候变化响应的敏感性研究 [J], 肖登攀;陶福禄;沈彦俊;刘剑锋;王仁德3.气候变化背景下华北平原冬小麦冬前生育期与节气对应及偏移分析 [J], ZHANG Yue;HU Qi;HE Hua-yun;PAN Xue-biao;MA Xue-qing;HUANG Bin-xiang;WANG Jing4.近30年华北平原冬小麦有效积温的变化 [J], 王芳;刘宏举;邬定荣;王春乙;姚树然5.中国北方麦区冬小麦物候期对气候变化的响应 [J], 侯学会;隋学艳;姚慧敏;梁守真;王猛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
气象因素对开封地区冬小麦产量影响的通径分析
气象因素对开封地区冬小麦产量影响的通径分析赵孟伟【摘要】依据开封地区冬小麦生育期的气象资料、冬小麦的产量资料,采用通径分析法分析开封地区各个气象因素对冬小麦产量的影响,分析开封地区冬小麦生育期气象变化的特点,重点分析了降水量、积温、日照、风速等气象条件对冬小麦产量的影响.结果表明:在底墒期,降水量变异系数大;在全生育期,降水量和日照时数对产量的总体效应值为正,积温对产量贡献最大;在播种—分蘖期,降水量决定系数最大,为主要气象因素;在越冬一起身期,大于10 ℃积温为主要气象因素;在拔节—抽穗期,积温和日照时数直接决定作用大,且积温对产量的总体效应值最大;在开花—成熟期,降水量和风速总量对产量的影响为负效应,积温对产量的影响为正效应.【期刊名称】《华北水利水电学院学报》【年(卷),期】2015(036)004【总页数】6页(P26-31)【关键词】冬小麦;通径分析;气象因素;通径系数;决策系数;变异系数【作者】赵孟伟【作者单位】华北水利水电大学,河南郑州450045【正文语种】中文【中图分类】S512.11通径分析是研究各变量间的相互关系、自变量对因变量的作用方式和程度的多元分析统计技术.通过通径分析能够找到自变量对因变量的直接效应和间接效应[1-4].通过对影响冬小麦产量的各气象因素进行通径分析，不仅能够揭示各因素之间的相关关系，而且能反映各因素对产量的直接和间接影响程度[5].目前我国已有许多学者利用通径分析法对多种作物进行了研究[3-6].本研究采用通径分析法对冬小麦各生育时段不同气象因素进行分析，探讨不同生育期影响冬小麦产量的主要气象因素.开封市地处河南省中东部，位于黄河中下游平原.气温四季分明，属于温带大陆性季风气候.受过渡带的影响，气象灾害多发，降水量、积温、日照和风速都对冬小麦产量有影响.开封市1981—2010年冬小麦单位产量见表1，气象数据(降雨，日照时数，气温，风速)来源于开封站气象资料.采用文献[7]的分类方法把开封地区冬小麦冬小麦生长阶段分为底墒期和全生育期.底墒期为每年的9月中下旬；全生育期为每年的10月上旬到次年6月上旬，共230天左右.全生育期包括以下4个阶段：①播种—分蘖期，10月上旬—12月上旬，该期包括播种、出苗、三叶和分蘖期；②越冬—起身期，12中下旬—3月中旬，该期包括越冬、返青、起身3个生长期；③拔节—抽穗期，3月下旬—5月上旬，该期包括拔节、孕穗和抽穗期；④开花—成熟期，5月中下旬—6月上旬，该期包括开花、乳熟和成熟期.通径分析法是一种多元统计分析方法,将自变量xi(i=1,2,…，n)与因变量y的简单相关系数riy分为xi对y的直接效应(直接通径系数)和xi通过其它自变量对y的间接效应(间接通径系数)，从而直接比较各因素的相对重要性 [8]，这使分析结果更加符合实际情况.设因变量y受到多个因素(x1,x2,…,xn)的影响，则可建立多元回归方程:根据通径分析原理，利用相关系数求解通径系数的方程组为[8-9]:式中：rxi与xj的相关系数；riy为xi与y的简单相关系数；bi为直接通径系数，反映了自变量 xi对因变量y的直接影响效应；rijbj为间接通径系数，反映了自变量 xi通过自变量xj对因变量y的间接影响效应.任一变量xi与y的相关系数riy等于直接通径系数bi和通过与其相关的各因素对y的所有间接通径系数之和.在通径分析中称 (=)为xi对y的直接决定系数，Rij为xi通过xj对y的间接决定系数，通径分析的决定系数大小可以表示为自变量对因变量的解释程度的大小[9]，但难以确定自变量xi通过x1,x2,…,xn的相关通路对y的综合决定作用.本文用决策系数表示各自变量对因变量的综合决定作用，计算公式为：式中R(i)为自变量xi对因变量y的决策系数，R(i)可以为正数也可以为负数.若R(i)>0，说明xi对y起增强作用;若R(i)<0，说明xi对y起限制作用.利用R(i)值可以把各自变量对因变量y的综合作用由大到小排序，排序最大的变量为主要决策变量[10]，通过决策系数的大小找到主要决策变量和限制决策变量.误差项对因变量y的通径系数为剩余通径系数，计算公式为：影响冬小麦的气象因素主要有降水、日照、积温、风速等，通径系数是无量纲的，消除了各产量构成因素变异幅度大小不一给评价造成的影响[11].表2给出了各气象因素与产量的通径系数.从表2可以看出全生育期日照时数、降水量、积温与产量的直接通径系数分别为0.377、0.275、0.387，说明降水量、日照时数、积温对产量的直接决定作用大.风速总量与产量的直接通径系数为0.021，其对产量的影响不明显，但风速总量通过其它气象因素对产量的间接通径系数为0.267，其对产量的间接决定作用大.表3给出了各气象因素与产量的决定系数.由表3可知，在全生育期中积温对产量的决定系数最大，为0.150，说明积温对小麦产量的解释程度高，积温变化引起小麦产量变化占总变化的百分比高.降水量对产量的决定系数为0.076，日照时数对产量的决定系数为0.142，风速总量对产量的决定系数比较小.由式(5)计算出误差项的剩余通径系数为0.433，说明在全生育期中考虑的气象因素对产量构成的影响为主导因子.为了更好地发现各生育期气象因素对产量的影响，选择冬小麦各个生育期的气象因素分别对冬小麦产量的影响进行分析，这样能够更好地找到冬小麦生育期中哪个气象因素对冬小麦产量的影响比较大.由表2可计算出全生育期各变量的决策系数分别为:按决策系数进行排序：R(3)>R(2)>R(1) >R(4)，可知积温决定作用最大.各生育阶段气象因素变化情况见表4.2.2.1 底墒期土壤墒情与播种前的降水量有直接的关系,对出苗影响很大,进而间接影响冬小麦的产量.开封地区冬小麦底墒期为9月中下旬，平均降水量为64.41 mm，1986年降水量最大，为196.9 mm，1998年降水量最少，为0.2 mm，标准差为54.30，变异系数为84.29%，可以看出开封市的底墒期降水量变化较大、离散程度大.土壤墒情差，导致冬小麦出苗不齐，分蘖少，进而影响小麦粒重，造成冬小麦的减产[12].2.2.2 播种—分蘖期从表2可以看出，播种—分蘖期的气象因素对冬小麦产量的影响比较大.降水量、日照时数与产量的直接通径系数分别为-0.292、-0.426，为负效应；积温与产量的直接通径系数为0.275，为正效应，通过其它因素作用于产量的总效应不大；风速总量对产量的影响不明显.由式(5)计算出这个时期误差项的剩余通径系数为0.435，这个时期中考虑的气象因素为主要因素.由表4可知，这个时期日照时数的变异系数为18.22%,变化不大；2003年的降水量最大，为146.6 mm,1998年降水量最小，为7.2 mm，远远低于平均降水量59.23 mm，变异系数为 54.22%，降水量离散程度为这个时期所有气象因素中最大的；2006年积温最大，为850.5 ℃,1981年积温，最小，为410.4 ℃，变异系数为17.55%，这个时期积温变异程度较小.通过表3可以看出，这个时期对产量起决定性因素的是日照时数，日照时数与产量的决定系数为0.181，由表2计算出这时期各变量的决策系数分别为：R(1)= 0.002，R(2)=0.282，R(3)=0.143，R(4)=0.010.按决策系数进行排序：R(2)>R(3)>R(1) >R(4)，可知日照时数和积温为主要决策变量.但日照时数与产量为负效应，直接决定作用最大的是积温.以上4个气象因素决策系数都大于0，都不是限制决策变量.这个时期降水量变化大.这个时期是冬小麦营养器官成长期，是保苗、齐苗、促进根多与根深形成壮苗的关键时期.2.2.3 越冬—起身期这个时期日照时数的变异系数为18.65%；1989年的降水量最大，为119.9 mm,2004 年的降水量最小，为10.7 mm，变异系数为 54.22%；2008年积温最大，为235.3 ℃,1985年积温最小，为0 ℃，低于平均值86.27 ℃，变异系数为68.64%；风速总量的变异系数为9.49%.从表4可以看出，降水量和积温的变异程度较大，远远大于其它两个气象因素，通过降水量的标准差可以看出这个时期的降水量偏离平均值的程度是整个生产阶段中最小的.从表2可以看出，越冬—起身期中气象因素对冬小麦产量影响最大的是积温，与产量的直接通径系数为0.431，为正效应，通过其它气象因素作用于产量的间接效应不大；降水量对产量的影响为正效应.由式(5)计算出这个时期误差项的剩余通径系数为0.431，说明这个时期中考虑的气象因素为主要因素.由表2计算出这个时期各变量的决策系数分别为:R(1)=0.202，R(2)=0.025，R(3)=0.235，R(4)=0.105.按决策系数进行排序，R(3)>R(1)>R(4)>R(2)，可知积温为主要决策变量，其直接决定作用最大，对产量影响为正效应.从12月中下旬起，这时如果出现-15 ℃左右的低温，对小麦造成严重的冻害[13].从2月下旬开始，冬小麦开始陆续生长，早春天气气候多变，会造成冬小麦冻害频繁发生，影响小麦生长[13].2.2.4 拔节—抽穗期这个时期2000年日照时数最大，为437.4 h,1996年日照时数最少，为249.6 h,日照时数变异程度小；1998年的降雨量最大,为153.4 mm,1982年的降水量最小，为9.8 mm，变异系数为66.89 %,降水量的变异程度最大；2007年积温最大，为883.9 ℃,1991年积温最小，为 554.9 ℃，变异系数为 10.70 %.由表2中可以看出这个时期对产量影响最大的是积温，然后依次是日照时数、降水量、风速总量.降水量对产量的影响为正效应，风速总量对产量的影响为负效应.由式(5)计算出这个时期误差项的剩余通径系数为0.450，说明这个时期中考虑的气象因素为主要因素.从表3中可以看出这个时期对产量起决定性作用的是积温和日照时数，决定系数分别为0.465和0.199，远远大于其它气象因素.由表2计算出这时期各变量的决策系数分别为：R(1)=-0.003，R(2)=0.187，R(3)=0.274，R(4)=-0.028.按决策系数进行排序：R(3)>R(2)>R(1)>R(4)，可知这个时期积温和日照时数为主要决策变量，降水量和风速总量为限制变量.这个时期要注意降水量和风速的大小，以避免它们造成冬小麦的减产.2.2.5 开花—成熟期这个时期1992年日照时数最大,为289.2 h,1999年的日照时数最少,为166.6 h,变异系数为14.65%;1987年的降水量最大,为110.4 mm,2001年的降水量最小,为0.0 mm，变异系数为54.10%,降水量的变异程度为同时期各因素中最大；2001年积温最大，为783.6 ℃，1998年积温最小，为651.0 ℃，变异系数为4.45%；2001年的风速总量最大，为108.7 m/s,1996 年的风速总量最小，为70.6 m/s,变异系数为10.14%，这个时期的风速总量变异程度为各生育期中最大，需要注意风速的变化.通过表2可以看出开花—成熟期，降水量与产量的直接通径系数为-0.349，为负效应;日照时数与产量的直接通径系数为-0.666，为负效应；大于10 ℃积温与产量的直接通径系数为0.454，为正效应,积温通过其它气象因素对产量的总体效益值为负效应，积温是这个时期最重要的气象因素;风速总量与产量的直接通径系数为-0.155，为负效应.这个时期，少雨，积温高,对冬小麦的干物质积累起到积极的作用，有利于产量的提高.由式(5)计算出这个时期误差项的剩余通径系数为0.442.日照时数和积温在这个时期对产量起决定性作用.由表2计算出这时期各变量的决策系数分别为：R(1)=0.060，R(2)=0.234，R(3)=0.140，R(4)=-0.05.按决策系数进行排序：R(2)>R(3)>R(1)>R(4)，可知日照时数为主要决策变量.日照时数的直接作用为负效应，风速总量为这个时期的限制变量，这个时期应该注意风速的大小，以避免它们造成小麦的减产.在这个时期出现大风天气，会造成花粉流失，小麦授粉程度减弱，影响小麦产量.如果冬小麦在收获前或收获中遇到大范围降雨天气，冬小麦则容易生芽.1)冬小麦全生育期.积温对产量的影响显著.降水量、日照时数、积温总体效应值为正，风速总量对产量的影响不明显.开封地区小麦生育期气象因素变化最大的是降水量，然后依次是日照时数、积温和风速总量.底墒期降水量变化幅度最大，变异系数高达84.29%，然后依次是越冬—起身期、拔节—抽穗期，降水变异系数均在60%以上.就降水来说，起身前比起身后变化大，容易造成冬小麦生长前期受干旱影响，生长后期受湿涝影响，对小麦产量有一定威胁;对于积温来说，前期积温偏高容易造成小麦旺苗易受冻害影响，后期积温较低，限制了产量的增加，中期光照不足不利于冬小麦生长，后期光照不足则不利于冬小麦灌浆充实.应结合开封地区冬小麦种植特点，种植抗旱、抗寒等优质冬小麦品种，采用合理方法，使用科学的耕作方法，结合政府指导，提高冬小麦的产量.2)播种—分蘖期.降水量和日照时数对产量的影响主要是负效应.积温对产量的影响为正效应.播种—分蘖期是冬小麦营养器官成长期，是保苗、促进根多、根深形成的关键时期.在这个时期起决定性因素的是降水量.这说明在播种—分蘖期要注意土壤中的水分含量，注意土壤保墒.3)越冬—起身期.积温对产量的影响最大，通径系数为0.431，为正效应，降水量对产量的通径系数为0.323，为正效应.越冬时期，降雪可以有效补充土壤水分，也可以对农田起到增加墒情、保温的作用.4)拔节—抽穗期.积温和降水量对产量的影响为正效应，日照时数和风速对产量的影响为负效应.这个时期对产量影响最大的是积温，然后依次是日照时数、降水量、风速总量.降水量对产量的影响为正效应，日照时数和风速对产量的影响为负效应.这个时期的小麦如果遇风速过大，会造成小麦的倒伏，影响产量.小麦生育期遭受灾害性天气也对冬小麦产量有很大的影响[14-15].冬小麦如遇“倒春寒”，可能会造成冻害死苗，应加强提防.小麦正常抽穗每天需要有较长的日照时数，其次要有比较高的温度.5月份，冬小麦生长进入需水最关键时期，如果这段时期缺少降水，土壤中缺少水分，则影响穗器官的发育，使穗粒数锐减，同时也会导致粒重下降，对产量影响最大.拨节期水分的及时供应,对增加穗粒数极为重要[16].5)开花—成熟期.降水少、积温高对冬小麦的干物质积累起到积极的作用，有利于产量的提高.日照时数和积温在这个时期对产量起决定性作用.[1]明道绪.通径分析的原理与方法[J].农业科学导报,1986,1(4):40-45.[2]蔡甲冰,刘钰,许迪,等.基于通径分析原理的冬小麦缺水诊断指标敏感性分析[J].水利学报,2008,39(1):83-90.[3]李晓彬,汪有科,张平.充分灌溉下梨枣树茎直径动态变化及MDS影响因子的通径分析[J].农业工程学报,2011,27(4):88-93.[4]郑健,蔡焕杰,王健,等.日光温室西瓜产量影响因素通径分析及水分生产函数[J].农业工程学报,2009,25(10):30-34.[5]田纪春,邓志英,胡瑞波,等.不同类型超级小麦产量构成因素及籽粒产量的通径分析[J].作物学报,2006,32(11):1699-1705.[6]陈贤,关文灵,杨磊,等.番茄品系产量构成因素的通径分析[J].安徽农业科学,2007,35(8):2268-2269.[7]宗燕.冬小麦干旱灾害风险评估——以德州市和聊城市为例[D].南京：南京信息工程大学，2013:23-24.[8]袁志发,周静芋.多元统计分析[M].北京:科学出版社,2002:116-147.[9]陈艳,叶慧,王雅鹏.农民农业收入增长影响因素通径分析[J].商业研究,2005,18(23):201-204.[10]袁志发,周静芋,郭满才,等.决策系数——通径分析中的决策指标[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2001,29(5):131-133.[11]王启柏,李杰文,王守义,等.玉米产量及其构成因素的通径分析[J].杂粮作物,2002,22(3):129-131.[12]孙本普,孙士宗,李凤云,等.气候条件对冬小麦穗数的影响研究[J].中国生态农业学报,2005,13(4):60-64.[13]蒲金涌,姚玉璧,马鹏里,等.甘肃省冬小麦生长发育对暖冬现象的响应[J].应用生态学报,2007,18(6):1237-1241.[14]杜莉,李燕,王志伟.我国西北冬小麦生长发育对气候变化响应分析[J].山西农业科学,2011,39(8):872-876.[15]张成.陇东黄土高原旱地冬小麦生产影响要素及育种目标与策略[J].干旱地区农业研究,2006,24(2):39-42.[16]李宝萍,刘增进,康迎宾.冬小麦最优灌溉制度的研究[J].华北水利水电学院学报,1999,20(3):9-12, 20.。
基于GIS的江苏省冬小麦植被物候时空分析
大麦与谷类科学2017,34(1):53-56 Barley and Cereal Sciences doi:10.14069/ki.32-1769/s.2017.01.014李娜,司林静.基于GIS的江苏省冬小麦植被物候时空分析[J/OL].大麦与谷类科学,2017,34(l):53-56[2017-02-ll].ki. net/kcms/detail/32.1769.S.20170211.1720.005.html基于G I S的江苏省冬小麦植被物候时空分析李娜\司林静2(1.郓城县气象局，山东菏泽274700;2.肥城市气象局，山东泰安271600)摘要:为全面认识江苏省植被物候的变化规律，进一步完善区域气候变化的植被响应机制，本文选用国家气候中心农气室和国 家气象中心9210要素库中江苏省近15年的冬小麦重要物候信息，利用时间序列分析方法，结合Arc GIS空间分析工具，分析 江苏省冬小麦物候期的空间分异特征和年际变化趋势。
在空间分布上，江苏省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空 间分布规律，从具体年份来看，1998—2012年冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果，并且与物候期因异常气候变 化而发生变化的年份也有较好的反映。
本文结果表明，通过时空序列分析方法可以准确监测江苏省冬小麦的关键物候期。
关键词:植被;物候;时间序列分析;空间分析中图分类号:S162.2 文献标识码:A 文章编号：1673-6486-20160259植被在全球的能量和物质循环中起着重要作 用，成为陆地生态系统重要的组成部分。
物候是一 种以年为周期的自然现象，受人类活动和环境因子 的影响。
植被物候对全球物质能量变化具有较明显 的指示作用，伴随着更广泛更深人的全球气候变化 研究，植被物候的研究得到了长足的发展。
近年来，物候预报模型主要运用地面实测物候资料与卫星 遥感数据相结合的方法，获取地表不同植被相关物 候信息，利用较长时间序列的有关卫星数据，与气 象方程相联系，为全球气候变化研究和遥感应用的 重要方面之一[1]。
影响冬小麦返青的原因分析与探讨
林 业 科 技农业开发与装备 2014年第8期砂地柏（Sabina vulgeris Ant.）又名爬地柏、臭柏、叉子圆柏、新疆圆柏，柏科圆柏属葡匐常绿灌木，高100～120cm。
青海省化隆塔白家林区，海晏、柴达木等地有天然分布，生于海拔2700～3500m，在新疆、甘肃、宁夏、陕西、等地也有分布，是良好的荒山造林和园林绿化树种。
砂地柏授粉力不强，结实量低，种子休眠期长，有性繁殖困难较大，但其萌蘖力强，可采用硬枝或嫩枝扦插育苗方法进行繁殖。
1 实验材料和方法1.1 实验材料2～3年生砂地柏枝条。
1.2 实验方法1.2.1 试验地概况。
试验地设在湟中县多巴苗圃。
多巴苗圃地处湟水河两岸，属西北黄土高原-青藏高原过渡地带，为典型的高原大陆性气候。
海拔2360m；日照时间长、太阳辐射强、干旱、昼夜温差大、降水集中；年均气温6℃，最低平均气温-26.6℃，最高气温38℃，1月份平均气温-8.4℃，7月份平均气温17.0℃。
无霜期为210天；年平均降水量550mm，主要集中在7、8、9三个月，占全年降水量的60～70%；年径流量75mm，径流系数0.4，年平均蒸发量1763mm；土壤以栗钙土、灰钙土等为主，土地肥沃平坦，水源充足，交通便利，是理想的苗木生产基地。
1.2.2 种条采集及处理。
应选用健壮母树，采2～3年生枝条，插穗长15～20cm，剪除基部5～8cm部分侧枝，针叶保留，剪口平整光洁，不得撕裂。
剪完后，50根为一束扎捆，下端平齐，浸入不同浓度的ppm GGR6号生根粉溶液中浸泡，浸泡深度5～10cm，浸泡时间为4～6h。
1.2.3 扦插方法。
扦插一般在春季进行，宜早不宜迟，应在土壤解冻后、气温稳定在约10℃进行扦插。
具体时间根据当地的气候特点来确定，一般在5月下旬的气温和地温都有所回升，有利于插穗的扎根和生长，可选择在5月下旬进行扦插，扦插前先对圃地精耕细作。
扦插深度5～8cm，插后按实，随时喷水，使插条基部与基质充分密接，插后立即灌水1次。
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通 径 分 析 采 用 结 构 方 程 模 型 （ structural equation modling，简称 SEM）方法，软件平台采用 AMOS 的模 型和软件。其中 SEM 是一种重要的统计方法，它融合了 传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型回 归分析”的统计技术，对于各种因果模型进行模型识别、 估计和验证。AMOS 是 Analysis of Moment Structures（矩
0引言
农田作物蒸腾蒸发量 ET 是水土资源平衡计算、灌溉 工程规划设计与运行管理中不可缺少的基本数据。由于 环境意识的增强和研究范围的扩大，区域性灌溉规划和 宏观管理中时间空间格局要求的提高，对尺度效应的转 换、提升理论要求更加迫切[1]。研究人员已经开展了相关 空间和时间尺度的尺度效应和转化的大量研究[2-9]。吴炳 方等基于蒸发比和空间插值方法实现了时空尺度耦合转 换[10]。Anderson 等初步构建了 LATS 时空尺度耦合转换 模型，其应用效果较好[11]。但以上研究仅集中于遥感领 域，而且尺度耦合转换方法之间的差异较大，ET 时空尺 度耦合转换研究亟待提高。由于特定的空间尺度总对应 着相应的时间尺度，故对相关过程或系统空间尺度进行 转换的同时也会带来相应的时间尺度转换[12]。农田 ET 时 空尺度效应及时空尺度耦合转换，在对于通过有限的资 料条件下来预测灌区尺度 ET 动态和规律，具有极为重要 的研究价值和实际意义。
Cai Jiabing, Xu Di, Liu Yu, et al. Path analysis on spatio-temporal scaling effect of crop evapotranspiration in growing seasons for winter wheat after reviving[J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(8): 69－76. (in Chinese with English abstract)
70
农业工程学报
2011 年
照充分灌处理，即根据土壤水分观测数据，在达到田持 的 70%时进行灌溉并灌至田持。整个生育期灌溉包括冬 灌、返青水、养花水和灌浆水，共灌水 6 次。其他农田 管理措施如施肥、播种、耕作均与当地农民习惯一致。 1.2 田间试验观测与方法
采用涡度协方差系统（美国 Compbell 公司 CSAT3 LI-7500 型）进行中尺度（102 m）冬小麦潜热水分通量 LE 的观测，每 30 min 记录 1 次数据；利用大型称重式蒸 渗仪（西安理工大学研制）观测小尺度（2 m×2 m）冬 小麦实际腾发量 ETa，测定间隔为 1 h；借助邻近试验区 的自动气象站（澳大利亚 Monitor 公司）观测太阳辐射 Ra、净辐射 Rn、空气温度 Ta、相对湿度 RH、风速 Ws、 降雨量 P 等气象参数，每 30 min 记录 1 次。试验区域小 区埋有 1 米剖面（0～5、0～15、0～25、0～35、0～45、 0～55、0～65、0～75 和 0～100 cm）的 Trime 管（澳作
2 结果与分析
将不同深度土层平均土壤含水率（0～5、0～15、0～ 25、0～35、0～45、0～55、0～65、0～75、0～100 cm） 和作物高度 H、叶面积指数 LAI、净辐射 Rn、空气饱和 水汽压差 VPD，与蒸渗仪所测实际腾发量 ETa 和涡度系 统所测的潜热水分通量 LE 分布进行了通径分析；包括递 归模型（由 ETa 上推 LE）和非递归模型（同时由 ETa 上 推 LE 和 LE 下推 ETa）。限于篇幅，此处省略显示以上 模拟结果和统计分析内容。计算结果表明，以 0～45 cm 深度土壤含水率和其他变量进行通径分析时，各个自变 量与因变量 ETa 和 LE、ETa 与 LE 之间通径系数较大， 显著性检验数值较大，表明数据之间显著性更强。因此， 以下数据分析中土壤含水率指标，都是指 0～45 cm 深度 平均值，记为 Soil_45 cm。另外，在 ET 分析计算中最基 本和常用的时间段是以日数据进行，本文将着重分析冬 小麦返青后每日 24 h 的 ET 数值和白昼时段 ET 数值及其 影响因子。 2.1 全日 24 h 数据的尺度效应
关键词：冬小麦，腾发量，潜热水分通量，尺度效应，通径分析，AMOS
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.012
中图分类号：S274.1
文献标志码：A
文章编号：1002-6819(2011)-08-0069-08
蔡甲冰，许 迪，刘 钰，等. 冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析[J]. 农业工程学报，2011，27(8)：69－ 76.
阵结构分析）的简称，能验证各式测量模型、不同路径 分析模型；其分析历程结合了传统的一般线性模型与共 同因素分析的技术[17]。AMOS 同时是著名统计软件 SPSS 家族系列软件，利用其描绘工具箱中的图像按钮便可以快 速绘制 SEM 图形、浏览估计模型图、进行模型图的修改， 评估模型的适配参数，输出最佳模型。本文对于数据的基 于 SEM 的分析与操作，将以 AMOS 18.0 版本进行。
响因子不同，显示了其不同的时空尺度效应。对试验小区实际腾发量 ETa 来说，以全日 24 h 的数据来分析，其主要影响
因子是叶面积指数 LAI 和净辐射 Rn，而白日时段（7:00-18:00）分析显示主要影响因子是空气饱和水汽压差 VPD_7-18 和
叶面积指数 LAI。对田间尺度的区域水分通量 LE 来说，全日 24h 数据的主要影响因子是净辐射 Rn 和作物高度 H，白日
作用、呼吸作用等过程。当各自变量间相关系数很大时， 多元回归分析中最小二乘法失去作用，多元回归方程建 立无效。通径分析（path analysis）是研究变量间相互关 系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析技 术；通过通径分析，能够找出自变量对因变量影响的直 接效应和间接效应，发现由于自变量间相关性很强而引 起多重共线性的自变量；通径分析能够比简单相关分析 更深入的分析指标间相互影响程度[13-16]。本文通过分析 返青后冬小麦生育期内不同环境因子和作物生理生态指 标间的关系，基于通径分析的原理和方法，对不同时段 的实测作物腾发量 ETa 和区域水分通量 LE 进行统计分 析，探讨作物腾发量时空尺度效应及其主要影响因子。
从图 1 可见，各个自变量指标间净辐射 Rn 与饱和水 汽压差 VPD 的相关系数最大为 0.72，其次是 Rn 与作物 平均高度 H 间相关系数为 0.35，VPD 与 H 间相关系数为 0.30，叶面积指数 LAI 与 H 间为 0.29；而 45 cm 平均土壤 含水率与其他指标间相关关系较弱，多为负相关。图 1a 的递归模型中，各个自变量指标与 ETa 和 LE 的相关关系 中，净辐射 Rn 与其相关性最高，其中与 LE 之间相关系 数为 0.51，与 ETa 间为 0.41。在与两个因变量间相关系 数大小对比中可见，土壤含水率、叶面积指数 LAI 和水 汽饱和压差 VPD 与 ETa 关系更为紧密，与 LE 间相关系
公司产，传感器为德国产 TRIME®-T3/IPH 型）监测土壤
墒情变化，每 3～4 d 间隔人工测量一次每个小区土壤体 积含水率。作物生理生态指标观测包括作物高度 H 和叶 面积指数 LAI，每隔 10 d 观测 1 次。 1.3 田间数据整理
为了得到通径分析的数据样本，需要将田间试验观 测数据进行整理分析，获取每个数据系列的同时期数据。 1）农田尺度区域水分通量 LE：根据每 30 min 记录数据 计算每日 24 h 潜热通量 LE 和白天时段潜热通量 LE_7-18 （7:00～18:00）。2009 年冬小麦返青后至收割，能量闭合 率达到 75%。2）试验小区实际腾发量 ETa：根据土体质 量变化和表面积计算腾发量，包括每日腾发量 ETa 和白 天时段实际腾发量 ETa_7-18。3）田间气象数据：根据日 内观测数据，计算每日的饱和水汽压差 VPD、净辐射 Rn， 以及白天时段内的 VPD_7-18 和 Rn_7-18。4）土壤水分 含水率数据：因土壤含水率不是每日都观测，所缺测的 日土壤含水率通过线性关系进行插补，包括 1 m 剖面 9 个深度的平均含水率。5）作物高度 H 和叶面积指数 LAI： 将冬小麦返青后每 10d 人工观测的作物高度和叶面积指 数数据在生育期的变化曲线，根据其二次曲线拟合方程 来进行缺测数据的插补。其中作物高度 H 随时间变化的 二次曲线拟合方程的决定系数为 0.998，叶面积指数 LAI 的二次曲线拟合方程的决定系数为 0.961，二者数值较高， 保证了插补数据的合理性。
在农田作物生长环境中，各个因子是相互影响、共 同作用于植株，从而形成作物的吸水、蒸腾蒸发、光合
收稿日期：2011-02-14 修订日期：2011-07-16 基金项目：国家自然科学基金项目（50909098、51009151）；973 计划资助 项目（2006CB403405）；中国水科院研究专项（节集 0906） 作者简介：蔡甲冰（1976－），女，河南南阳人，博士，高级工程师，主要 从事农业水土工程方面的研究。北京 中国水利水电科学研究院水利研究所， 100048。Email: caijb@
1 材料与方法
1.1 试验情况 田间试验在中国水利水电科学研究院大兴节水灌溉
试验基地进行。试验区属于温带季风性气候，位于 E116°25′37″、N39°37′16″，海拔约 30 m。研究所在区域 属于精量灌溉试验区，包含 40 个 5.5 m×5.5 m 的试验小 区。称重式蒸渗仪和涡度协方差系统位于试验区中央。 供试冬小麦品种为京黑 1 号，于 2008-10-11 日播种， 2009-06-15 日 收 割 。 冬 小 麦 越 冬 后 返 青 时 间 约 在 2009-03-20 左右，田间 ET 观测主要集中在作物返青后。 试验区土质以砂壤土为主，土层深厚，有机质含量较高； 1 m 土层土壤平均田间持水率为 33.4%。作物灌溉试验按