摘要：农田作物蒸散的快速评估对于灌区水资源最优调配和灌溉实时管理至关重要。简化S-I模型综合考虑作物冠层温度、田间气象参数和作物特征参数,可以进行实时农田作物ET的精确估算。该文利用河套灌区解放闸灌域2015—2016年2 a田间试验观测资料,对主要农作物玉米和向日葵的S-I模型中2个特征参数分别进行了率定和验证,并分析了模型蒸散估算的相关影响因素。结果表明:1)利用S-I简化模型可以对玉米和向日葵田间进行作物日蒸散量(daily evapotranspiration,ET_d)的估算,在该地区以13:00时率定和验证结果最优。在玉米主要生育期(6—8月),利用S-I模型估算ET_d可以达到较高的精度;而在7—8月,采用模型估算向日葵地ET_d也可以达到很高的精度;2)S-I模型中特征参数值受风速、地表覆盖度、表面粗糙度等因素的影响,不同作物其值不同。13:00时玉米S-I模型中特征参数值皆为负值,而向日葵中特征参数值为1正1负,进而影响模型估算精度。叶面积指数变化对特征参数值大小的影响在玉米和向日葵田块呈相反的趋势,而风速的影响则为一致。推荐13:00时率定的参数值可以在河套灌区玉米和向日葵作物需水量估算时直接应用。

摘要：建立精准、无损的冬小麦叶绿素含量监测模型,为冬小麦施肥调控和产量评估提供科学依据。本研究以实测的冬小麦冠层光谱反射率和冠层SPAD值数据为基础,分析经变换后反射率与冠层SPAD值的相关关系,以此为基础构建了基于不同光谱变换形式下冬小麦全生育时段的冠层SPAD值监测模型。结果表明:以光谱变换后反射率与监测冠层SPAD值相关性最高为原则,筛选出的适宜光谱变换形式下的敏感波段,其中拔节-抽穗期为一阶微分(503 nm),抽穗-灌浆期为一阶微分(543 nm),灌浆-成熟期为对数的一阶微分(726 nm),全生育期为除以R930(724 nm);考虑各生育时段特点构建不同光谱变换形式下适宜的回归模型组合即模型组合1,考虑模型简单实用性构建单个光谱变换值的一元二次回归模型即模型2,模型1在各生育期及全生育期的决定系数R^2分别为0.836、0.855、0.917、0.890,且较同期模型2的决定系数R^2分别提高了24.4%、6.1%、57.8%、37.8%,表明采用各生育期不同光谱变换形式下适宜模型组合的监测效果优于单个光谱变换值的一元二次回归模型。