基于遙感面向?qū)ο蠓诸惖膮^(qū)域農(nóng)作物凈灌溉需水量時空變化研究.pdf

1、定量分析區(qū)域農(nóng)作物凈灌溉需水量及其變化規(guī)律，明確影響凈灌溉需水量變化的主要環(huán)境因子，對于保障區(qū)域作物用水安全、提高區(qū)域水資源承載力具有重要現(xiàn)實意義。本研究以人民勝利渠灌區(qū)為研究對象，首先選取2005-2015年的Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，即按照作物形狀特征、空間幾何特征、拓?fù)涮卣鹘⒁?guī)則集，從而提取農(nóng)作物相關(guān)信息:然后根據(jù)研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)以及提取的作物數(shù)據(jù)，通過基于土壤水分動態(tài)隨機模型，計算區(qū)域農(nóng)作物凈

2、灌溉需水量;在此基礎(chǔ)上，運用空間疊加分析提取凈灌溉需水量和作物種植面積的空間變化特征，并通過敏感性分析得出了氣象因素及作物種植面積對區(qū)域作物凈灌溉需水量的影響程度，揭示了人民勝利渠灌區(qū)凈灌溉需水量的變化趨勢，從而為灌區(qū)水資源科學(xué)調(diào)度與管理及作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供技術(shù)支撐。本研究取得的主要結(jié)果如下:
　　(1)采用遙感面向?qū)ο蠓诸惙椒?，并結(jié)合多尺度分割、模糊規(guī)則分類算法，對人民勝利渠灌區(qū)的主要種植作物冬小麥、夏玉米和水稻的空間分布信息

3、進(jìn)行了提取。結(jié)果表明.在分割像素尺度為50的條件下，可以區(qū)分出植被區(qū);在分割像素尺度為10的條件下，以2015年為例，歸一化植被指數(shù)(NDVI)大于071的種植區(qū)域為冬小麥，歸一化水體指數(shù)(NDWI)大于052的種植區(qū)域為水稻，灰度共生矩陣(GLCM)小于128的種植區(qū)域為夏玉米。不同年份所選指數(shù)的取值范圍存在差異，根據(jù)面向?qū)ο蠓诸愜浖?eCognition)中的精度評價，得到的作物分類結(jié)果精度較高，符合實際情況和研究需要。
　　

4、(2)改進(jìn)了基于土壤水分動態(tài)隨機模型的凈灌溉需水量計算模型。根據(jù)土壤水分動態(tài)隨機模型，在計算點尺度凈灌溉需水量的基礎(chǔ)上，考慮到土壤質(zhì)地和作物種植面積的差異以及對精度的不同要求，完善了區(qū)域土壤參數(shù)與作物參數(shù)，構(gòu)建區(qū)域凈灌溉需水量計算模型，計算得出了研究區(qū)在2007年、2013的凈灌溉需水量相對較高，分別為697億m3和693億m3，封丘縣、滑縣、獲嘉縣和原陽縣2005-2015年的凈灌溉需水量高于新鄉(xiāng)市郊、新鄉(xiāng)縣、衛(wèi)輝市、淇縣、輝縣和封丘

5、縣。
　　(3)采用敏感性分析對研究區(qū)凈灌溉需水量時空變化影響因素（作物、氣象因素）進(jìn)行了統(tǒng)計分析。結(jié)果表明，旱季日均降水量、平均氣溫和降水頻率的波動幅度相比日照時數(shù)、相對濕度和風(fēng)速更為劇烈，雨季日均降水量、降水頻率的波動幅度相比平均氣溫、相對濕度、日照時數(shù)和風(fēng)速更為劇烈。敏感性分析表明，在降水頻率增加5％的條件下，凈灌溉需水量下降417％;降水頻率為強敏感參數(shù)，降水量、濕度、氣度、冬小麥種植面積為中等敏感參數(shù)，而風(fēng)速、日照時數(shù)、