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松嫩平原2000—2012年生長季農(nóng)作物含水量變化分析

2015-12-20 07:03:18喬賽男張麗娟楊平張曉慧黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室哈爾濱師范大學(xué)哈爾濱150025
關(guān)鍵詞:生長

喬賽男 張麗娟 楊平 張曉慧(黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室,哈爾濱師范大學(xué),哈爾濱 150025)

松嫩平原2000—2012年生長季農(nóng)作物含水量變化分析

喬賽男張麗娟楊平張曉慧
(黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室,哈爾濱師范大學(xué),哈爾濱 150025)

利用2000—2012年松嫩平原MODIS影像,基于GVMI指數(shù)反演了松嫩平原生長季(5—10月)農(nóng)作物含水量,并進行了時空變化特征及其原因分析。結(jié)果表明:松嫩平原2000—2012年生長季農(nóng)作物含水量呈顯著增長趨勢,且東部農(nóng)作物含水量普遍高于西部,大致呈由東南向西北遞減的趨勢;農(nóng)作物含水量與降水量成正相關(guān)關(guān)系,但其顯著性與地域有關(guān),降水量較多的區(qū)域,降水量與農(nóng)作物含水量相關(guān)不顯著,降水量較少的區(qū)域,降水量與農(nóng)作物含水量相關(guān)顯著;農(nóng)作物含水量與氣溫呈負相關(guān)趨勢,但不顯著,氣溫越高的區(qū)域?qū)r(nóng)作物含水量的影響越大;農(nóng)作物含水量與糧食產(chǎn)量呈顯著正相關(guān),糧食產(chǎn)量隨農(nóng)作物含水量的升高而增大。

農(nóng)作物含水量,GVMI,氣象因素,糧食產(chǎn)量,松嫩平原

0 引言

植被水是植被體內(nèi)部含有的游離態(tài)或化合態(tài)的水,是植被進行光合作用的主要原料之一[1],在植被生命活動中起著極大的作用,也是控制作物光合作用和最終產(chǎn)量與品質(zhì)的主要因素之一[2-3]。及時準(zhǔn)確地監(jiān)測農(nóng)作物含水量狀況對于農(nóng)業(yè)灌溉、旱情評價、產(chǎn)量估計等都具有重要意義[4]。

對于植被含水量的估算,有多種野外實測的手段[5]。而利用遙感的手段進行植被水監(jiān)測,因其具有客觀、動態(tài)、實時、迅速的技術(shù)優(yōu)勢,成為近年來的研究熱點之一[6]。其中,基于遙感影像反演植被含水量的GVMI指數(shù),因其在構(gòu)建時,依據(jù)LOPEX’93地面試驗波譜數(shù)據(jù),選擇波長較長、不易受到大氣噪聲影響的NIR和SWIR波段,因此該指數(shù)具有普適性,即與物種無關(guān),可適用于反演不同類型地表植被含水量[7-8]。國內(nèi)學(xué)者利用GVMI指數(shù)先后對黃淮海地區(qū)、長白山地區(qū)、大興安嶺地區(qū)、西南地區(qū)的植被含水量進行了估算。劉敏等[9]進一步結(jié)合土地利用,對耕地、林地、草地植被含水量進行了分析比較,均認為GVMI指數(shù)能較好反映我國植被含水量,并能反映出植被含水量的分布趨勢。同時,以往研究[9-15]也分析了植被含水量與影響因素之間的關(guān)系,比如與降水、氣溫、土壤濕度的關(guān)系。

松嫩平原是我國重要的商品糧生產(chǎn)基地,耕地面積廣闊,玉米、大豆產(chǎn)量分別占全國總產(chǎn)量的23.26%和20.63%,全國前10名產(chǎn)糧大縣均位于松嫩平原[16]。然而,目前少有研究關(guān)注松嫩平原糧食產(chǎn)量與農(nóng)作物含水量的關(guān)系,以及農(nóng)作物含水量受降水、氣溫等因素的影響情況。本文采用GVMI指數(shù),對以上問題進行了分析,以期為實現(xiàn)松嫩平原糧食產(chǎn)量監(jiān)測、評估提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

松嫩平原位于中國東北地區(qū)的中西部,由松花江和嫩江沖積而成,是東北三大平原之一。整個平原略呈菱形,地理范圍為42°49'—49°12'N,121°38'—128°33'E,總面積為22.35萬km2。松嫩平原南以松遼分水嶺為界,與遼河平原相隔,北與小興安嶺相連,西以大興安嶺東麓丘陵和臺地為界,東至長白山外援山麓臺地。松嫩平原是一個四周高、中部低,由周邊向中部緩慢傾斜的半封閉、不對稱的沉積盆地,區(qū)內(nèi)大體可分為東部高平原區(qū)、中部低平原區(qū)、西部山前傾斜平原區(qū)及北部崗狀平原區(qū)。松嫩平原屬溫帶大陸性半濕潤、半干旱季風(fēng)氣候,受冬、夏季風(fēng)交替影響,四季氣候變化明顯。冬季嚴寒干燥,1月均溫為-26~-16℃,夏季溫暖多雨,7月均溫為21~23℃;大部分地區(qū)的年降水量為400~600mm,6—8月降水量占全年降水量的60%~70%。松嫩平原的土壤類型主要有黑土、黑鈣土、暗棕壤、草甸土、沼澤土等,是我國最好的一熟制作物種植區(qū)之一。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1數(shù)據(jù)來源

使用2000年、2010年覆蓋松嫩平原的TM影像,利用ENVI4.7軟件對其進行幾何校正、圖像增強等處理后,通過監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類結(jié)合的方法對影像進行解譯,提取耕地、林地、草地、水域、城市用地和未利用地六類。將2000年、2010年影像疊加,提取2000—2010年持續(xù)不變?yōu)楦氐膮^(qū)域,定義為本文的研究區(qū)。

松嫩平原區(qū)域內(nèi)共有164個氣象觀測臺站,本文采用空間插值,獲取2000—2012年松嫩平原生長季(5—10月)氣溫、降水的柵格數(shù)據(jù)。松嫩平原糧食總產(chǎn)量和單位面積產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于2001—2013年《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》與《吉林省統(tǒng)計年鑒》。

2.2植被含水量計算

GVMI為全球植被濕度指數(shù),GVMI的計算公式為:

式中,NIR為近紅外波段反射率,SWIR為短波紅外波段反射率。反射率數(shù)據(jù)使用了MOD09A1地表反射率產(chǎn)品。

植被(冠層)含水量EWT[17],計算式為:

式中,a、b、c、d為常數(shù),分別為a=1.5 3,b=-1.40,c=-0.000 099,d=0.000 517。

3 結(jié)果與分析

3.1松嫩平原生長季農(nóng)作物含水量時空分布及變化

3.1.1時間分布及變化

2000—2012年松嫩平原生長季內(nèi)農(nóng)作物含水量呈顯著增加趨勢(p<0.05),年增加值達1.04g/m2(圖1)。由生長季內(nèi)農(nóng)作物含水量的時間變化趨勢(圖2),可以發(fā)現(xiàn),含水量最大值出現(xiàn)在8月,生長季初期和結(jié)束期的含水量較低。

松嫩平原各行政區(qū)內(nèi)農(nóng)作物含水量隨時間的變化與松嫩平原整體趨勢一致,也表現(xiàn)顯著增加趨勢(圖3)。但是,農(nóng)作物含水量分布及變化表現(xiàn)出明顯的地域性。松嫩平原東部農(nóng)作物含水量明顯大于西部,哈爾濱市、長春市、四平市較大,均在40g/m2以上;白城市最小,僅為17.37g/m2;大慶市、齊齊哈爾市、松原市相對較小,在29g/m2左右。松嫩平原西部農(nóng)作物含水量變化程度較東部大。白城市變異系數(shù)最大,為0.21;大慶市、齊齊哈爾市也在0.17以上;黑河市、哈爾濱市、長春市較小,均小于0.12。

3.1.2空間分布及變化

松嫩平原2000—2012年平均農(nóng)作物含水量空間分布,表現(xiàn)為東南高、中部及西南部最低的特征(圖4)。其中,含水量小于40g/m2的耕地面積為87897.8km2,占耕地總面積的72.9 %;大于80g/m2的面積分布僅為549km2,占耕地總面積的0.5%。

圖5給出了松嫩平原2000—2012年農(nóng)作物含水量年變化的線性趨勢,可見,松嫩平原農(nóng)作物含水量主要呈增加趨勢,且空間差異性明顯。農(nóng)作物含水量大部分增長趨勢值在0~2之間,面積為105633.8 km2,占耕地總面積的87.6%。增長趨勢值在2以上、以及呈減少趨勢的耕地面積均較小,分別為7466.5km2、7551 km2,合計占耕地面積的6.2%。

表1 松嫩平原各市農(nóng)作物含水量與降水量(PRE)的關(guān)系

3.2松嫩平原農(nóng)作物含水量變化原因分析

3.2.1農(nóng)作物含水量與降水、氣溫的關(guān)系

松嫩平原生長季內(nèi)農(nóng)作物含水量與降水呈顯著正相關(guān)(表1),但這種相關(guān)有一定的地域性。松嫩平原西部的大慶市、齊齊哈爾市、白城市、松原市及四平市的農(nóng)作物含水量與降水量具有顯著的正相關(guān)(p<0.05);而松嫩平原東部的各市農(nóng)作物含水量與降水量相關(guān)性較差,均未通過0.05顯著性水平的檢驗。這可能暗示,降水量多的區(qū)域,農(nóng)作物含水量并不受制于降水量;降水量少的區(qū)域,農(nóng)作物含水量越受降水量多少的影響。

松嫩平原生長季內(nèi)農(nóng)作物含水量與生長季內(nèi)平均氣溫具有負相關(guān)趨勢(表2),但相關(guān)的顯著性具有緯度地帶性特征。在松嫩平原南部,大慶市、長春市、白城市、松原市及四平市農(nóng)作物含水量與氣溫呈顯著負相關(guān)(p<0.05);而松嫩平原北部農(nóng)作物含水量與氣溫的相關(guān)性較差。

表2 松嫩平原各市農(nóng)作物含水量與氣溫(TMP)的關(guān)系

3.2.2農(nóng)作物含水量與糧食產(chǎn)量的關(guān)系

松嫩平原各市生長季農(nóng)作物含水量與單位面積糧食產(chǎn)量均呈顯著正相關(guān)關(guān)系(表3)。農(nóng)作物含水量每增長1g/m2,單位面積糧食產(chǎn)量增長幅度在1.31~3.76kg之間。其中,松原市最大,為3.20kg;綏化市、四平市次之;長春市最少,為1.31kg。

表3 農(nóng)作物含水量與糧食產(chǎn)量的關(guān)系

4 結(jié)論

2000—2012年松嫩平原生長季農(nóng)作物含水量呈顯著增長趨勢。生長季內(nèi),7—8月的農(nóng)作物含水量較高。松嫩平原農(nóng)作物含水量空間分布不均勻,東南部農(nóng)作物含水量較大,西部農(nóng)作物含水量變異系數(shù)大于東部。

降水量對松嫩平原各市農(nóng)作物含水量均有一定的影響,且具有地域性。西部齊齊哈爾市、大慶市、白城市及松原市生長季農(nóng)作物含水量與降水量的相關(guān)性較東部各市顯著。氣溫對松嫩平原各市農(nóng)作物含水量的影響具有緯度地帶性。氣溫對緯度較低的白城市、松原市、大慶市、長春市及四平市的生長季農(nóng)作物含水量影響大于緯度較高的黑河市、齊齊哈爾市、綏化市及哈爾濱市。松嫩平原各市生長季農(nóng)作物含水量與單位面積糧食產(chǎn)量具有顯著的相關(guān)性,糧食產(chǎn)量隨農(nóng)作物含水量的升高而增大。農(nóng)作物含水量是影響糧食產(chǎn)量的重要因素。

松嫩平原農(nóng)作物種類豐富,包括小麥、水稻、玉米、高粱、谷子為主的糧食作物及大豆、甜菜、亞麻為主的經(jīng)濟作物,各類作物的植被含水量也具有差異。本文總體研究了松嫩平原的農(nóng)作物含水量,但對不同作物的植被含水量及其空間分布情況,仍然需要做進一步研究。

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The Analysis of Crop Water Content Change over the Songnen Plain in the Growing Season During the Period 2000-2012

Qiao Sainan, Zhang Lijuan, Yang Ping, Zhang Xiaohui
(Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Geographic Environment, College of Heilongjiang Province, Harbin Normal University, Harbin 150025)

In the process of photosynthesis, water is one of the irreplaceable and indispensable raw materials. Crop water content is one of the main factors in plant photosynthesis, and has a great significance for the growth of crops. Remote sensing technology with the characteristics of rapid, economical and macroscopic changes provides an important real-time dynamic data source for crop water content monitoring. In this paper Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 500m reflectance dataset is used for the retrieval of crop water content over Songnen Plain during the period 2000-2012. MODIS data have higher temporal resolution and larger spatial coverage. Global Vegetable Moisture Index (GVMI) has higher correlation and stability with vegetation water content to retrieval of crop water content of Songnen Plain in the growing season during the period 2000-2012, then the temporal and spatial change charactersics and the reasons were analyzed. The results showed that: (1) The crop water content of Songnen Plain during the period 2000-2012 showed a trend of significant growth. The crop water content of 2012 is the highest, while 2001 is the lowest. The crop water content changes with crop growth in the growing season: it’s higher in July and August than other months. The crop water content has uneven distribution in Songnen Plain, the southeast is higher than others, and the west variable coefficient of crop water content is higher than the east. The crop water content of Songnen Plain shows that atrend of growth is mainly distributed in central, northwest and southeast areas. (2) Precipitation has a certain influence on crop water content of cities in Songnen Plain, and is quite regional. The crop water content of Qiqihaer, Daqing, Baicheng and Songyuan in the west Songnen Plain has a more significant correlation than the cities in the east, but the influence of precipitation change on crop water content in the same period is smaller. (3) The temperature effect on crop water content of cities in Songnen Plain has the latitude zonality. The temperature has a higher influence on Baicheng, Songyuan, Daqing, Changchun and Siping which have a lower latitude than Heihe, Qiqihaer, Suihua and Harbin with a higher latitude. The influence of temperature on crop water content in the same period is smaller. (4) The crop water content has a significant correlation with the grain yield of the cities in Songnen Plain as the grain yield increases according to crop water content.

crop water content, GVMI, meteorological factors, grain yield, Songnen Plain

10.3969/j.issn.2095-1973.2015.01.009

2014年6月19日;

2014年9月2日

喬賽男(1990—),Email:qiao-8@163.com

張麗娟(1965—),Email:zlj19650205@163.com

資助信息:國家自然科學(xué)基金項目(42171217);國家重大科學(xué)研究計劃項目(2010CB95901);教育部博士點基金(20142329110001)

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