氣候變化對太湖地區(qū)典型農(nóng)田土壤水分影響的研究.pdf

1、全球正經(jīng)歷著顯著的氣候變化，土壤水分含量作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要參數(shù)，也會受到氣候變化的影響，同時氣候變化也會影響土壤本身的熱力學性質(zhì)和水文過程，使地表的各種參數(shù)發(fā)生變化，進一步對氣候變化產(chǎn)生影響。
　　本文對太湖地區(qū)典型區(qū)域——常熟市1960-2010年的年降水量資料進行了分析，采用T-FACE試驗平臺，在模擬氣候變化條件下，對小麥季不同生育期土壤水分的變化狀況進行了研究，利用T-FACE試驗平臺安裝的TDR(Time-Doma

2、in Reflector)濕度儀自動采集了2011年10月-2012年6月研究區(qū)0-14 cm深度土壤水分數(shù)據(jù)，同時提取了試驗平臺氣象觀測站的逐日氣象資料，運用通徑分析的方法確定了影響太湖地區(qū)典型農(nóng)田土壤水分的氣象因子的大小順序，并運用逐步回歸的方法建立了土壤水分與氣象因子的多元回歸方程，運用加權(quán)馬爾可夫鏈方法預測了研究區(qū)年降水量的變化，試圖為氣候變化背景下研究區(qū)的農(nóng)田土壤水分變化趨勢和農(nóng)田水分管理提供科學依據(jù)。
　　本論文的主要

3、研究結(jié)果如下:
　　(1)太湖流域降水年內(nèi)分布不均，主要集中在4-9月份，該時間段的降水量約占年降水量的62.0％;20世紀60、70和80年代，研究區(qū)的年平均降水量都低于多年平均降水量，1990-1999年和2000-2009年該區(qū)年平均降水量與多年平均降水量相比都要多。
　　(2)通過對太湖地區(qū)近50年年降水量分析，建立了適用于研究區(qū)年降水量的分級數(shù)值區(qū)間(枯水年:x＜857.5mm，偏枯年:857.5 mm≤x＜969

4、.3 mm，平水年:969.3mm≤x＜1192.9 mm，偏豐年:1192.9 mm≤x＜1304.7 mm，豐水年:x≥1304.7 mm;對年降水量序列進行馬氏性檢驗，得出該年降水量符合馬爾可夫鏈的要求，建立了加權(quán)馬爾可夫鏈模型，并預測了2011年和2012年的年降水量，預測值與實測值的相對誤差分別為6.59％和-10.74％;并對研究區(qū)2002年-2011年年降水量進行預測，得出馬爾科夫鏈對平水年的年降水量預測相對誤差較小，偏枯

5、年和豐水年年降水量的相對誤差較大，并在此基礎(chǔ)上預測了2013年-2020年的年降水量的值。
　　(3)對各步長馬爾可夫鏈進行了分析，得出了平水年、偏枯年、偏豐年、枯水年、豐水年出現(xiàn)的概率分別為0.2685、0.2067、0.1845、0.1661、0.1742，平水年、偏枯年和偏豐年出現(xiàn)的概率較大。
　　(4)模擬氣候變化條件下，在耕作層(0-14 cm)，溫度升高T圈土壤水分含量與對照圈CK相比明顯要小，CO2濃度和溫度升

6、高CT圈的土壤水分含量與對照圈CK相比略微減少，而CO2濃度升高C圈與對照圈相比土壤水分變化規(guī)律不明顯;在犁底層(14-33 cm)，三個處理與對照圈相比土壤水分含量都是減少的，減少程度為:CT圈＞T圈＞C圈;在潴育層(33-59 cm)，不同處理與對照圈相比，在播種期、越冬期和成熟期的土壤水分含量相差不大，在分蘗期，土壤水分含量的大小順序是:CK圈＞C圈＞CT圈＞T圈;在潛育層(59-80 cm)，播種期、越冬期和分蘗期不同處理和對照

7、圈的土壤水分含量相比變化不明顯;不同的是在成熟期，土壤水分含量變化為:CK圈＞C圈＞CT圈＞T圈。
　　(5)運用相關(guān)分析，對研究區(qū)農(nóng)田土壤水分與氣象因子進行相關(guān)分析得出:研究區(qū)農(nóng)田土壤水分與日降水量、日蒸發(fā)量、日照時長、平均風速及日最大空氣濕度等因子分布呈極顯著正相關(guān)和負相關(guān)（相關(guān)系數(shù)分別為0.648、-0.566、-0.454、-0.331及0.371），但與日最高氣溫不顯著相關(guān)。
　　(6)通徑分析表明，氣象因子對旱作

8、農(nóng)田土壤水分的直接影響大小順序為:日降水量＞平均風速＞日照時長＞日蒸發(fā)量＞日平均空氣濕度＞日最低氣溫＞日最小空氣濕度＞日最高氣溫＞日最大空氣濕度＞日平均氣溫，但計算的決定系數(shù)表明，日降水量對土壤水分的綜合決定能力最大。
　　(7)通過對日平均氣溫(X1)、日最高氣溫(X2)、日最低氣溫(X3)、日平均空氣濕度(X4)、日最大空氣濕度(X5)、日最小空氣濕度(X6)、日降水量(X7)、日照時長(X8)、日蒸發(fā)量(X9)、平均風速(X

9、10)統(tǒng)計分析以及0-14 cm土層水分數(shù)據(jù)(Y)共11個因子進行逐步回歸分析，得到了旱田土壤水分的氣象因子多元回歸模型:Y=10.174+0.386X4+1.095X7-0.509X8-0.766X9-0.345X10(R2=0.912，P＜0.01)。從逐步回歸模型來看，在10個因子中，土壤水分(Y)和日平均空氣濕度(X4)、日降水量(X7)、日照時長(X8)、日蒸發(fā)量(X9)和平均風速(X10)有顯著的線性關(guān)系，說明這5個因子對土