作物水分诊断与灌溉预警关键技术及应用

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　　内 容  提 要：针对灌溉用水管理中作物水分诊断可靠性差和灌溉预警精度低及诊断和预警结果实时发布存在的主要问题，以提高灌区水资源利用效率为主要目标，形成如下3项主导技术：①基于多源信息融合的作物水分综合诊断：根据目前较易获取的土壤水分、外部环境及作物本身的灌溉控制指标特点，将模糊粗糙集和D-S证据理论相结合，采用距离函数法，将平均距离替代冲突证据改进各灌溉指标的权重，首次提出了基于多源信息融合的作物水分综合诊断技术，显著提高了诊断结果的可靠性和实用性；②构建了基于天气预报信息的作物需水量预测方法及灌溉预警技术体系：筛选出需要参数较少，精度较高的基于温度的作物需水量计算方法，并对该方法进行了属地化订正，将积温与叶面积指数、叶面积指数与作物系数关系相耦合，得到了主要作物不同生育期的基于积温的作物系数模型，土壤水分临界值法考虑土壤水分对作物需水的影响，构建了基于天气预报信息的作物需水量预测方法及灌溉预警技术体系；③研发了基于WEBGIS的作物水分诊断与灌溉预警远程服务系统：基于.NET平台，采用组件式GIS技术研发了基于WEBGIS的作物水分诊断与灌溉预警远程服务系统，实现天气预报信息的在线抓取、作物水分诊断及灌溉预警结果的可视化表达和网络发布。构建的基于天气预报信息的作物耗水量预测模型，模型预测精度达到了80%以上；提出的基于多源信息融合的作物水分诊断方法在典型灌区应用表明：诊断结果的不确定性由融合前的38%降至10%；研发的在线抓取天气预报信息的灌溉预警远程服务系统，与实测相比，预警时间误差低于2天。项目实施过程中，获得发明专利2件、计算机软件著作权2件；在科学通报、中国农业科学、农业工程学报、应用生态学报等国内外重要学术刊物公开发表论文22篇。该项技术在华北典型灌区进行了示范推广，取得了亩平均节水30m3，增收20kg以上的良好效果，节约了灌溉水资源，减少了地下水开采,取得了较好的经济、社会和生态效益。