Spatiotemporal patterns of crop water productivity under changing water–salinity conditions in an arid irrigation district of the upper Yellow River basin
Xinyi Li · Xu Xu · Chen Sun 等 5 人
基于遥感与趋势分析，揭示河套灌区2000-2021年三种作物水分生产力的时空格局及水盐驱动机制。
遥感反演、Mann-Kendall趋势检验与GeoDetector因子探测，覆盖
玉米水分生产力显著提升至3.44 kg/m³，NDVI最大值与盐分指数交互作用对CWP解释力最强。
可结合多源遥感与机器学习，构建水盐胁迫下作物水分生产力的分区预测与灌溉决策模型。
基于遥感与GeoDetector的22年长序列研究，揭示河套灌区作物水分生产力对水盐变化的响应，方法扎实、结论可靠，对干旱灌区差异化灌溉与盐分管理有参考价值。
在日益严峻的水资源约束下提高农业生产水平，需要清晰认识作物水分生产力（CWP）的长期变化。本研究综合遥感、Mann-Kendall趋势分析和GeoDetector方法，刻画了2000—2021年河套灌区（河套，黄河上游最大的灌区）小麦、玉米和向日葵产量与CWP的时空格局及趋势，并考察了与CWP变异相关的因素。结果表明，小麦产量总体保持稳定，而玉米和向日葵产量增加，全灌区斜率分别至少为0.1500和0.0153 t ha⁻¹ yr⁻¹。小麦、玉米和向日葵的多年平均CWP分别为1.56、2.36和0.97 kg m⁻³。玉米CWP显著增加（斜率≥0.0383 kg m⁻³ yr⁻¹），2021年达到3.44 kg m⁻³；向日葵CWP从0.76增至1.08 kg m⁻³；小麦CWP基本稳定。GeoDetector分析表明，作为作物生长状况指标的年最大归一化植被指数（NDVI max,a）和作为地表盐分状况指标的归一化差异盐分指数（NDSI）对CWP的q值最高。二者的交互作用在所选因子组合中表现出最强的增强效应，小麦、玉米和向日葵的Δ q值分别为0.232、0.222和0.194。NDSI对小麦的解释力显著增强（斜率=0.0009，p<0.05），而玉米和向日葵的NDVI max,a和NDSI的q值均显著下降（p<0.05）。分灌域尺度分析进一步揭示了作物特异性趋势的差异：小麦CWP在解放闸下降最为明显，玉米CWP在乌拉特显著增加。这些结果揭示了CWP对变化的水盐条件具有作物特异性和空间异质性响应，可为大型干旱灌区的灌溉、盐分和种植结构差异化管理提供支持。