114 干旱地区农业研究第 33 卷本研究对 SEBS 模型的地表净辐射通量中太阳辐射的计算进行修正, 由原来的参数化计算方法改为利用 FY-2E 卫星数据反演的逐小时太阳辐射量

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邮汪
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1 第干旱地区农业研究卷第期ＶＮ年月ＡＲＡＡＪ文章编号７ｊｋ７基于改进的ＳＥＢＳ模型的作物需水量研究武永利田国珍王云峰山西省气候中心山西太原摘要为了探讨以蒸散发为基础的作物需水量情况便于为农业生产提供数据支持利用风云三号风云二号气象卫星数据结合自动站气象数据基于改进的ＳＥＢＳ模型对山西省进行作物需水量研究结果表明通过与实测数据对比验证发现模型结果精度较高山西省９月全省日均作物需水量最大值出现在春季的月年份为７ｍｍ其中以单季作物为代表的晋东北和中西部日均作物需水量最大值均出现在月分别为ｍｍ和ｍｍ以双季作物为代表的晋东南日均作物需水量最大值出现在月和７月分别为ｍｍ和ｍｍ可见山西省作物需水量普遍以春季最大其中尤以中西部突出晋东北则相对最低关键词蒸散发作物需水量ＳＥＢＳ模型中图分类号Ｓ文献标志码ＡＡｗｍｂＳＥＢＳｍＴＩＷＡＮＧＹＷＵＹＡＮＧｚＳＴＣＭＣＳＩＡｂｗｍｂＳＥＢＳｂｍｗｍｍｆｙＡＢＦＹＥｍｍｍｍｗｍｗｍＳＰＴｍｍｍｗｗｍＩｗｍｗｍ７ｍｍｗｍＳＭＩｍｍｗｍｍｗＳＭｍｍｍｍＩＳｍｍｂＭＪｍｍｍｍＴｗｍＳｍＰｍｗｍｍｗＳＫｗｗｍＥＢＳｍ降水的时空分布不均是导致季节性干旱的根本原因而气象干旱不一定对农业致害当农作物体内水分发生亏缺影响正常生长发育时才形成一种农业气象灾害即所谓的农业干旱因此评判作物的水分亏缺需考虑作物所处的发育期及作物本身对水分的需求作物的需水量主要是植物的蒸腾和土壤蒸发所消耗的水分一般作物的基础生理需水量只是很小的一部分作物的需水量可以直接通过计算作物的蒸散发耗水量来确定因此通常将农田蒸散量称为作物需水量常规的作物需水量计算采用ＰｍＭ参照作物腾发量参考作物系数法计算农田作物需水量的一般公式为ＥＴＫＥＴ其中ＥＴ为农田潜在蒸散量Ｋ为作物系数ＥＴ为作物需水量ＰｍＭ模型综合了辐射和感热的能量平衡和空气动力学传输方程有着坚实的物理基础但是这种方法监测到的结果只有点上的数据随着遥感数据的广泛应用这种方法一般只是作为遥感技术估算干旱区蒸散发结果的地面检验方法基于遥感的蒸散发模型目前发展了ＳＥＢＡＬＳＥＢＳＴＳＥＢ等其中ＳＥＢＳ被认为是当前精度较高的蒸散计算模型之一已经在欧洲和亚洲等许多地方得到了应用山西省地形复杂乔灌草耕地交错分布已有的生态需水量研究笼统地将所有植被看作一个整体进行少有单独计算耕地内的作物需水及其规律由于山西省纬度跨度大作物类型多样且耕地较为破碎作物系数Ｋ的准确定义有较大的难度所以收稿日期４基金项目山西省气象局领军人才课题ＳＸＫＬＪＮＱ９作者简介武永利男山西阳泉人高级工程师研究方向为遥感应用及生态气候研究Ｅ９ｍｍ

蒸散发作物需水量ＳＥＢＳ模型中图分类号Ｓ文献标志码ＡＡｗｍｂＳＥＢＳｍＴＩＷＡＮＧＹＷＵＹＡＮＧｚＳＴＣＭＣＳＩＡｂｗｍｂＳＥＢＳｂｍｗｍｍｆｙＡＢＦＹＥｍｍｍｍｗｍｗｍＳＰＴｍｍｍｗｗｍＩｗｍｗｍ７ｍｍｗｍＳＭＩｍｍｗｍｍｗＳＭｍｍｍｍＩＳ

2 114 干旱地区农业研究第 33 卷本研究对 SEBS 模型的地表净辐射通量中太阳辐射的计算进行修正, 由原来的参数化计算方法改为利用 FY-2E 卫星数据反演的逐小时太阳辐射量累加得到, 避免了天气发生变化或有云造成的误差, 使得到的各分量为实际通量, 进而得到实际蒸散量 ; 同时本研究针对研究区域的特征, 对模型在本地化应用中做了适当参数调整 1 研究方法 1.1 模型原理 SEBS 模型的结构分为输入计算核心和输出三个部分, 其中输入所需要的参数又分为气象数据和遥感数据, 气象数据包括大气边界层 (ABL) 或行星边界层 (PBL) 处的温度湿度风速气压参考高度和辐射数据 ; 遥感数据包括地表温度地表反照率地表发射率植被指数和植被高度地表粗糙度等地表参数计算核心主要包括三方面, 首先是基于相似性理论进行稳定性修正, 确定摩擦速度显热通量和奥布霍夫稳定度第二建立了部分植被覆盖条件下的 KB -1 的参数化方案, 提高热量传输粗糙长度的精度第三是基于能量平衡原理和干湿限条件计算蒸发比, 将感热通量限制在边界条件内输出的参数首先是感热通量潜热通量, 进而得到实际蒸散量 [3] 图 1 SEBS 模型结构 Fig.1 ThestructureofSEBSmodel 1.2 模型优化遥感获取的是地表瞬时信息, 由此反演的参数以及估算的辐射和相关热通量也只是代表那个瞬时的状况, 从瞬时值推算日值是关键的一步目前地表蒸散发的时间扩展常用的方法主要有蒸发比不变法和积分关系法, 这两种方法的前提是 : 在能量平衡中, 能量通量组分的相对比例在白天稳定不变, 其前提是一天内气象条件均一, 太阳辐射正常变化, 不包括发生天气变化时的情况, 而事实上, 整个区域全部为晴天的情况较少, 且一天内的天气往往会变化无常的, 为此本研究对 SEBS 模型的时间扩展部分修改为逐小时累加, 相应的气象数据也是选用逐小时更新的数据, 提高模型监测的时效性 Saxton 研究发现净辐射是影响蒸散发最主要的因子 [4], 地表净辐射通量是地面能量物质输送与交换过程的基础, 而太阳净辐射是地表净辐射通量中最主要的组成要素,SEBS 模型通过瞬时值积分扩展到日值, 忽略了云的发展变化对太阳净辐射的影响, 实际上云的影响会使得模型的最终结果产生很大的误差, 因此, 本文对 SEBS 模型的时间序列拓展部分进行了修改, 将其中的积分法改为逐小时累加, 利用 FY2E 卫星数据反演逐小时地表净辐射数据, 反演方法采用武永利等提出的山西高原太阳潜在总辐射计算模型 [5], 模型利用晴空指数来表征云和雪对太阳辐射的影响, 分别以 5 天和 10 天设置动态的时间窗口计算上下限值以响应有云或雪信息该模型综合考虑了天空因素 ( 大气气溶胶水汽含量云量 ) 和地形因素 (DEM 积雪覆盖 ) 对太阳辐射的影响, 并对模型中各种大气参数和地表参数进行订正, 具有较高的时空分辨率 SEBS 模型由荷兰人 Su 提出 [6], 其采用的动量粗糙度模型比较适合于地势较低平原地区, 而山西省地势高, 山地高原丘陵交错分布, 植被类型具有较大的差异, 为了避免不同植被类型参数反演带来的较大的不确定性, 在 SEBS 模型中根据不同土地覆被类型, 建立了适用于山西省的逐月植被参数数据库, 使 SEBS 模型直接调用植被参数数据库中的月均粗糙度零平面位移及植被高度等参数, 以减小模型模拟的误差同时对气温地温等参数依据海拔和纬度进行相应的订正, 另外模型还考虑了不同

1 模型原理 SEBS 模型的结构分为输入计算核心和输出三个部分, 其中输入所需要的参数又分为气象数据和遥感数据, 气象数据包括大气边界层 (ABL) 或行星边界层 (PBL) 处的温度湿度风速气压参考高度和辐射数据 ; 遥感数据包括

3 第 1 期武永利等 : 基于改进的 SEBS 模型的作物需水量研究 115 情况下大气稳定度订正的不同方法, 以及用植被覆盖度作为参数的热量粗糙度计算公式使其在各种地表都能得到应用 2 研究数据模型的算法采用 ENVI/IDL 编程语言实现的, 需要三种类型的输入数据 : 1) 风云三号卫星数据反演地表反照率地表温度地表比辐射率叶面积指数植被高度等地表参数 2012 年 3 9 月 FY3 三号 MERSI 数据 ( 空间分辨率 250M), 由于存在有云天气影响设备故障等因素造成的遥感数据缺失, 且遥感反演的地表特征数据在短时期内变化较小, 所以采取逐旬最大值合成 2) 风云二号卫星数据反演的逐小时太阳净辐射数据,2012 年 3 9 月 FY2 号气象卫星数据 ( 空间分辨率 5KM) 和 SRTM3 全球 90mDEM 高程数据, 通过空间重采样统一到 250M 3) 自动气象站提供的逐小时气温地温风速湿度等大气参数, 以及利用台站的温度和风速廓线推算得到的地表动量传输粗糙度长度和零平面位移等耕作, 林地灌木草地自然生长 NDVI 值较耕地高, 所以选取 5 月底 6 月初多天 MERSI 数据最大值合成 NDVI 进行提取得到耕地居民用地和水体的综合, 参照山西省土地利用图制定分类标准 ( 见表 1), 然后从中剔除居民用地和水体, 选用 8 月份图像进行, 因为此时, 水体面积达到最大, 无论农作物, 以及乔灌草也长势非常旺盛, 与居民用地和水体的区别最明显, 且此时全省植被均处于长势最好的阶段, 所以选用统一的指标,NDVI 以 0.4 为界,NDVI 低于 0.4 为居民用地和水体, 从前面得到的图上去掉这一部分, 即为山西省耕地分布图 ( 图 3) 3 结果与分析 3.1 作物面积提取对于农业来说, 最关心的农作物的需水量, 因此, 有必要单独对作物需水量进行分析和研究, 因此需要提取出农作物的分布范围农作物分布主要受气象因素的影响, 包括气温地温太阳辐射日照和风速等, 作物类型因地区和时间而有明显差异由于山西南北跨度大, 气候差异较大, 及土壤类型和种植结果不同, 导致山西省作物类型在空间分布上南北差异较大, 通过分区可以使这些要素尽可能统一王振华等根据多年山西降水等气象因子的分布特征 [7], 在全省范围内分三个区谢爱红等利用 SPSS 软件统计分析了山西的气候要素, 然后按照气候要素对山西进行了气候分区, 分为晋北晋中晋东南和晋西南三个类型区 [8] 综合降水分区图与气候要素分区图, 在高程订正基础上, 本文将山西分为晋东南中西部晋东北 3 个区 ( 图 2) 作物面积提取根据 NDVI 值进行, 将坡度低于 25 的像元按照分月分区制定不同的 NDVI 分级标准分析全年的 NDVI 分布可以发现 11 月到第 2 年 2 月, 全省植被指数较低, 从 3 月开始大部分生长, 但是 3 4 月南部的小麦和林地易混淆,7 10 月也存在作物和林地不易区分的问题, 只有 5 6 月全省的林地和耕地区别最明显, 且此时, 由于人为犁地图 2 山西省地形分区图 Fig.2 TheterainmapofShanxiprovince 图 3 山西省耕地分布图 Fig.3 ThelanddistributionofShanxiprovince

遥感数据缺失, 且遥感反演的地表特征数据在短时期内变化较小, 所以采取逐旬最大值合成 2) 风云二号卫星数据反演的逐小时太阳净辐射数据,2012 年 3 9 月 FY2 号气象卫星数据 ( 空间分辨率 5KM) 和 SRTM3 全球 90mDEM 高程数据,

4 干旱地区农业研究表分区分类标准第卷作物需水量空间变化利用ＦＹＡＭＥＲＳＩ数据采用修正的ＳＥＢＳ模型ＴｂＣ土地类型Ｌ晋东北Ｎ晋东南Ｓ中西部Ｍｗ耕地Ｆｍ４非耕地Ｎ４区域外Ｏ计算作物需水量计算出山西省９月年９月为山西省大部分作物的生长季所以选取这７个月逐日的作物需水量并以月为单位合成日平均作物需水量分布图图４图４山西省９月日均作物需水量空间分布年ｍｍＦ４ＴｂｍｗｍＳＰ

Ｏ计算作物需水量计算出山西省９月年９月为山西省大部分作物的生长季所以选取这７个月逐日的作物需水量

5 第 1 期武永利等 : 基于改进的 SEBS 模型的作物需水量研究 117 图 4 为山西省 2012 年 3 9 月各月日均作物需水分布图结果显示 :3 月份全省范围内日均作物需水量大部分地区小于 1mm;4 月份与 3 月份相比全省日均作物需水量明显有所增多, 大部分地区大于 1mm, 在山西省的中部地区出现日均作物需水量在 1.5mm 以上的多个区域 5 月份全省作物需水量继续增多, 达到峰值, 作物需水量较大的区域主要分布在山西省中南部地区的晋中盆地和上党盆地相较与 5 月份,6 月份作物需水量有所下降, 但仍然保持较高的水平,7 月份作物需水量继续下降, 西北部地区耕地的作物需水量变少, 而在南部盆地的耕地区出现小范围的作物需水量增加, 尤其是临汾运城盆地最为显著从 8 月份开始作物需水量大幅下降, 到 9 月末, 大部分地区的日均作物需水量降至 1 mm 以下分析 7 个月的日均作物需水量分布图可以发现, 山西省 2012 年 3 月 9 月作物需水量表现为从 3 月开始逐渐增加, 到 5 月份达到极值, 随后到 9 月一直表现为下降趋势, 其中有两个变化较为剧烈的时期, 一个是 3 4 月, 为急速增长期, 一个是 7 8 月, 为急速减少期, 另外就是 7 月份临汾运城盆地出现作物需水量极大值 3.3 作物需水量时空变化年内变化作物不同发育期的需水量差别很大一般在整个生育期中, 前期小, 中期达最高峰, 后期又减少从山西省分月的日均作物需水量看 ( 图 5),3 月植被消耗水分最少, 随着气温逐渐升高, 万物复苏, 植被的需水逐渐增加,4 月开始植被生长进入旺盛期, 需水量迅速增大,3 5 月为增长期, 增幅为 0.44mm,5 月达到峰值, 作物需水量达到 1.27mm, 占整个生长季需水量的 17.66% 然后开始下降, 到 9 月份降至最低禾谷类作物的孕穗期, 对缺水最为敏感, 此期缺水, 对生长发育极为不利, 所以春旱常造成大幅度减产分区变化将山西分为晋东南中西部晋东北 3 个区, 分别提取各区各月的全省日作物需水量平均值, 绘制成折线 ( 图 6), 从图中可以看出 : 晋东北和中西部变化趋势相近, 均表现为单峰型, 最大作物需水月均出现在 5 月 ; 晋东南则表现为双峰型, 最大作物需水月出现在 5 月和 7 月, 且以 5 月为极值, 这与当地的作物类型相关, 晋东南是以冬小麦为主的一年两作,5 月正值冬小麦抽穗灌浆期,7 月则是夏玉米拔节抽雄期, 作物需水量大, 所以晋东南地区作物需水量表现为双峰型, 而山西省中北部是以春玉米等大秋作物为主的一年一作,5 月大部分作物处于苗期迅速生长阶段, 而此时降雨量较少, 所以作物需水量最大从日均作物需水量的绝对量上来看, 各区 4 6 月作物需水量均为相对高时期, 其中, 尤以中西部最为突出, 远高于晋东南和晋东北, 晋东北由于气温对其生长发育的影响, 作物需水量最小图 6 分区作物需水量月变化 Fig.6 Monthlyvariationgraphofcropwaterrequirement inpartitionedareas 表 2 分区作物需水量月极值 /mm Table2 Monthlyextremecropwaterrequirement inpartitionedareas 区域 Region 最大值 Max. 最小值 Min. 平均值 Mean 图 5 山西省 2012 年 3 9 月作物需水量 Fig.5 Thelinechartofmonthlycropwaterrequirement ofshanxiprovincein2012 晋东北 Northeast 中西部 Midwest 晋东南 Southeast 全省 Shanxi (9 月 September) (9 月 September) (3 月 March) (9 月 September) 从图 5 中可以看出, 山西省春季的作物需水量最大,4 6 月作物需水量约占整个生育期需水量的 50%, 而春季往往是降雨量较少, 这就导致春旱的发生, 在作物的生殖生长时期, 往往是需水临界期如从分区作物需水量月极值 ( 表 2) 可以看出 : 晋东北和中西部最大作物需水量月均为 5 月, 分别为 mm 和 mm, 其中, 中西部的最大作物需水量相对最大, 晋东北和中西部最小作物需

5mm 以上的多个区域 5 月份全省作物需水量继续增多, 达到峰值, 作物需水量较大的区域主要分布在山西省中南部地区的晋中盆地和上党盆地相较与 5 月份,6 月份作物需水量有所下降, 但仍然保持较高的水平,7 月份作物需水量继续

6 118 干旱地区农业研究第 33 卷水量月均为 9 月, 可见气温较低导致生长季变短, 晋东北的作物最早凋萎, 因而作物需水量降至最低 ; 晋东南由于耕作类型为一年两作, 所以作物需水量曲线表现为双峰型, 峰值分别出现在 5 月和 7 月, 作物需水量分别为 mm 和 mm, 作物需水量 3 月最小 ; 整个区域来看,5 月作物需水量最大, 为 mm,9 月最小, 为 mm 全省来看, 中西部的日均需水量最大, 晋东北的日均需水量最小 3.4 结果验证与分析遥感估算区域地表蒸散量的真实性检验一直是个难题遥感估算的是每个像元的蒸散均值, 而地面观测是基于点上进行的, 二者在空间尺度上存在明显的不一致, 这就涉及到点上的观测数据如何用来验证面上的估算数据问题, 尤其在空间分辨率较低且下垫面覆盖复杂的情况下, 混合像元效应显著, 其估算结果更难与地面观测一一对应由于缺乏实测资料, 本文仅利用研究区内距离运城盐湖较近的 4 个气象站的 20cm 口径蒸发皿同期实测数据对估算的地表蒸散量进行验证, 国内外许多分析资料认为, 蒸发器皿的直径大于 3.5m 时, 所测得的水面蒸发量比较接近大水面自然条件下的蒸发量, 其他小型蒸发器所测得的蒸发量应乘以折算系数才符合实际蒸发量 [9] 蒸发折算系数 (K) 是指在自然条件下大水面上蒸发量与蒸发器所测得的蒸发量的比值, 由于有部分气象站点离大水面比较 [10] 远, 所以要考虑高程对蒸发的影响, 利用张东等提出的蒸散发高程修正模型对 4 个气象站点附近的大水面蒸发值进行修正高程修正后的各水文站点值和蒸发皿呈较强的线性关系, 且折算系数在 0.77 左右, 最后取平均值 0.83 作为本文研究区折算系数 K 水陆折算系数 (Ki) 是指从自然大水面水分蒸发量折算到陆地表面蒸发的转换系数在干旱区近似不存在蒸发, 所以 Ki 一般取 0; 在湿润区的水分蒸发近似于自然大水面的蒸发, 取值为 1, 研究区属半干旱半湿润地区, 有研究表明水陆折算系数为 0.75 [11] 提取气象站所在位置通过遥感估算的日蒸散量 ( 基于 3 3 窗口采样取均值 ), 结合蒸发皿折算后的陆面蒸散量进行对比分析, 结果见图 7 总体上看, 蒸散模型的估算结果与蒸发皿的实测数据比较一致, 通过对比分析可以看出, 四站的实测值与反演值吻合较好, 相关系数为 0.86, 四站的平均日估算结果比实测蒸散发量高 0.05mm d -1, 估算结果精度较高, 基于遥感技术的区域地表蒸散估算研究模型在研究区的适应性和稳定性较好由于基于单点的间接验证受多种因素的影响, 同时蒸发皿数据折算过程中存在不确定性, 故今后对蒸散发模型结果的精度验证还需要大量的实测数据的支持以及进一步深入的研究图 7 遥感估算的日蒸散量与实测值对比验证 Fig.7 Compairsonsbetweenevapotranspirationestimates bysateliteandobserveddata 4 结论与讨论常规的蒸散模型将潜在蒸散通过不同的作物系数转换成实际蒸散, 系数的确定过程中由于不同区域, 不同气候条件导致了不确定性和误差的产生, 本研究通过修正模型中各分量的计算方法, 直接得到实际蒸散发量, 结果表明, 基于修正的 SEBS 模型得到的山西省作物需水量极大值出现在 5 月份, 山西省春季的气候特点是风大少雨地面蒸发旺盛, 因而本研究结果较符合实际旱情状况分析 7 个月的作物需水量分布图可以发现, 山西省 2012 年 3 9 月作物需水量表现为从 3 月开始逐渐增加, 到 5 月份达到极值, 然后开始下降, 到 9 月一直表现为下降趋势, 其中有两个变化较为剧烈的时期, 一个是 3 4 月, 为急速增长期, 一个是 7 8 月, 为急速减少期将山西分为晋东南中西部晋东北 3 个区分别提取各区各月的作物需水量平均值, 可以发现 : 晋东北和中西部变化趋势相近, 均表现为单峰型, 最大作物需水月均出现在 5 月, 晋东南则表现为双峰型, 最大作物需水月出现在 5 月和 7 月, 这与当地的耕作制度相关, 晋东南是以冬小麦为主的一年两作,5 月正值冬小麦抽穗灌浆期,7 月则是夏玉米拔节抽雄期, 作物需水量大, 所以晋东南地区作物需水量表现为双峰型, 而山西省中北部是以春玉米等大秋作物为主的一年一作,5 月大部分作物处于苗期迅速生长阶段, 而此时降雨量较少, 土壤蒸发量大, 所以作物需水量最大 ( 下转第 193 页 )

4 结果验证与分析遥感估算区域地表蒸散量的真实性检验一直是个难题遥感估算的是每个像元的蒸散均值, 而地面观测是基于点上进行的, 二者在空间尺度上存在明显的不一致, 这就涉及到点上的观测数据如何用来验证面上的估算

7 第 1 期张等 : 府谷县耕地糜子种植适宜性研究 193 [5] 宋占平. 糜子苗期抗旱性研究 [J]. 黍类作物,1997,(1): [6] 王宇先, 李清泉, 刘玉涛, 等. 半干旱区氮磷钾肥对糜子产量的影响 [J]. 安徽农业科学,2013,41(10): [7] 张美俊, 乔治军, 杨武德, 等. 糜子氮磷钾肥的效应及优化研究 [J]. 植物营养与肥料学,2013,19(2): [8] 段建南, 王改兰, 李栓怀, 等. 糜子施肥数学模型研究 [J]. 山西大学学报 ( 自然科学版 ),1990,S(1): [9] 府谷县土壤肥料工作站. 陕西省府谷县农业资源调查和农业区划报告集 [R]. 府谷 : 府谷县土壤肥料工作站,1986. [10] 宋丰骥, 常庆瑞, 钟德燕. 黄土高原沟壑区土壤养分空间变异及其与地形因子的相关性 [J]. 西北农林科技大学学报 ( 自然科学版 ),2011,39(12): [11] 戴相林, 刘瑞, 周建斌, 等. 秦岭北麓地区农田土壤养分平衡状况演变分析 [J]. 西北农林科技大学学报 ( 自然科学版 ), 2012,40(3): [12] 马廷刚, 常庆瑞, 赵业婷, 等. 陕西省武功县耕地地力评价研究 [J]. 水土保持通报,2011,31(2): [13] 农业部农民科技教育培训中心. 测土配方施肥技术 [M]. 北京 : 中国农业科学技术出版社,2010. [14] 鲍士旦. 土壤农化分析 [M]. 第三版. 北京 : 中国农业出版社, [15] 全国土壤普查办公室. 中国土壤普查技术 [M]. 北京 : 农业出版社,1990. [16] 王政权. 地统计学及在生态学中的应用 [M]. 北京 : 科学出版社,1999. [17] 赵业婷, 李志鹏, 常庆瑞, 等. 关中盆地县域农田土壤碱解氮空间分异及变化研究 [J]. 西北农林科技大学学报 ( 自然科学版 ),2013,28(6): [18] 孔祥斌, 张凤荣, 王茹, 等. 近 20 年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析 : 以北京市大兴区为例 [J]. 土壤,2004,36 (6): [19] 庞夙, 李廷轩, 王永东, 等. 土壤速效氮磷钾含量空间变异特征及其影响因子 [J]. 植物营养与肥料学报,2009,15(1): [20] 邹青, 赵业婷, 常庆瑞, 等. 黄土高原南部耕地土壤养分空间格局分析以陕西省富县为例 [J]. 干旱地区农业研究, 2012,30(5): [21] 汤国安, 杨昕.ArcGIS 地理信息系统空间分析实验教程 [M]. 北京 : 科学出版社,2006: [22] 杨奇勇, 杨劲松, 姚荣江, 等. 基于 GIS 和改进灰色关联模型的土壤肥力评价 [J]. 农业工程学报,2010,26(4): [23] 李志鹏, 常庆瑞, 赵业婷, 等. 关中盆地县域农田土壤肥力特征与评价研究 [J]. 土壤通报,2013,44(4): 櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂 ( 上接第 118 页 ) 从图 5 中可以看出, 春季中西部的作物需水量为全区最大, 远高于晋东北和晋东南地区, 中西部是以黄土丘陵为主的广大山区丘陵区, 水和热量资源较差水土流失严重, 春季大部分地区处于背风坡, 降水少, 导致该区域的作物需水量在春季高于晋东北和晋东南地区由于图像分辨率的限制, 本研究只是粗浅地将山西分为晋东南中西部晋东北 3 个区进行作需水量研究, 得到的只是区域作物需水量平均值, 或者也可以说是各区主导农作物需水量, 不涉及某种具体的作物类型, 所以这方面的研究在今后还需要针对各不同作物类型进行更深入研究, 便于更好地对农业进行因地制宜的指导参考文献 : [1] 张丽, 董增川, 赵斌. 干旱区天然植被生态需水量计算方法 [J]. 水科学进展,2003,14(6): [2] 丰华丽, 王超, 李剑超. 干旱区流域生态需水量估算原则分析 [J]. 环境科学与技术,2002,25(1): [3] 李想. 基于 SEBS 模型的感热计箅及其在干旱监测中的应用 [D]. 南京 : 南京信息工程大学,2012. [4] SaxtonKE.Sensitivityanalysisofthecombinationevapotranspiration equation[j].agriculturalandmeteorology,1975,15(3): [5] 武永利, 张洪涛, 田国珍, 等. 复杂地形下山西高原太阳潜在总辐射时空分布特征 [J]. 气象,2009,35(5): [6] SuZ.Thesurfaceenergybalancesystem(SEBS)forestimationoftur bulentheatfluexes[j].hydrologyandearthsystemsciences,2002,6 (1): [7] 王振华, 韩普. 山西省降水异常气候特征 [J]. 科技情报开发与经济,2008,18(25):8 9. [8] 谢爱红, 王士猛, 卫华, 等. 利用 SPSS 进行山西省气候区划 [J]. 山西师范大学学报 ( 自然科学版 ),2004,18(3): [9] 王远明, 张彼, 李成荣. 宜昌站水面蒸发折算系数分析 [J]. 人民长江,1999,30(1): [10] 张东, 张万吕, 徐全芝. 汉江上游流域蒸散量计算方法的比较和改进 [J]. 资源科学,2005,27(1): [11] 王梅, 王建波, 那景坤.E 601 型蒸发器水面蒸发实验分析 [J]. 黑龙江水专学报,2004,31(3):1 12.

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