辽宁省农田土壤墒情监测现状及发展对策

杨光

摘要：农田土壤墒情是农业生产管理中最重要的农情信息，对农业生产具有重要意义。通过介绍辽宁省近几年土壤墒情监测工作的现状，总结在工作中取得的成绩和存在的问题，提出提高墒情监测和旱情预报水平的对策。

关键词：农田土壤；墒情监测；旱情预报；数据采集

中图分类号：S152.7 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2015）03-0012-03

辽宁属于水资源严重短缺的省份。据统计，全省1956—2008年平均水资源总量为341.79亿 m3，人均水资源占有量为811 m3，仅为全国和世界水平的1/3和1/12。随着全球气候变化，旱涝自然灾害发生日趋频繁，农田土壤墒情监测已经成为保障农业生产不可或缺的重要组成部分，在发展现代农业和推进农业可持续发展中发挥重要作用。长期以来，由于缺乏对农田墒情、作物水情等信息的收集整理和分析，导致水资源开发利用不合理，地下水超采现象严重。通过开展农田土壤墒情监测，可以掌握土壤墒情变化规律，针对作物生长情况、水分需求和土壤水分状况，科学确定灌溉时间和灌溉数量；指导农民采取合理的灌溉方式，科学浇水，推进因墒种植、因墒灌溉，实现农业高效用水，为农业抗旱减灾、科学灌溉、节水技术推广提供信息服务和技术支撑。

1 土壤墒情监测工作现状

1.1 水资源情况

辽宁省位于东经118°53'～125°40'、北纬38°43'～43°26'之间，属温带大陆性气候。全省平均气温7～10 ℃，年均降水量600～1 100 mm，日照总时数

2 100～2 600 h，无霜期125～215 d。适宜多种农作物生长。

辽宁省水资源总量在260亿 m3左右，是全国严重缺水省份之一。全省降雨时空分布不均，季节变化幅度较大，正常年份1—4月份的全省平均降水量为56.3 mm左右，占全年降水量的9.1%；5—8月份的全省平均降水量为495 mm，占全年降水量的80%；9—12月份的全省平均降水量为67.44 mm，占全年降水量的10.9%。地区差异迥然，经常是旱时缺乏必要的水分供应，涝时不能保证水分蓄积，造成旱灾和洪涝灾害频繁出现。

1.2 农业区划

根据耕地、地形、气候、水资源等条件，将辽宁省分成为中部平原、东部山地、西部低山丘陵、滨海4个农业区域。中部平原区属辽河冲积平原，地域广阔，土质肥沃，水利条件较好，年均降雨量537.7～737.0 mm，但季节分布不均，夏秋季节降雨偏多，5—9月份降水量为420～600 mm，春旱、冬春连旱较重。东部山地区地势高寒，冷暖多变，年平均气温5～10 ℃；土壤肥力较高，旱田中平坦耕地和坡耕地各占50%左右；水资源丰富，总量为182.7亿 m3；雨量充沛，5—9月份降雨量为800～900 mm。西部低山丘陵区年均降雨量300～450 mm，主要集中在5—9月份，春旱十分严重，并时有伏旱、秋旱发生。滨海农业区属暖温带半湿润地区，为低山丘陵、平原、海滩混合区；降水主要集中在5—9月份，年均降水量为700～800 mm。

1.3 监测点布局

中部平原区和辽西北低山丘陵区旱田所占比重大，土壤墒情对农作物的生长、发育、稳产和增产影响很大，及时发布旱情预报，是确保抗灾增收的重要手段。因此，这两大农业区是辽宁省土壤墒情测报工作的重点区域。

辽宁省中部平原区包括沈阳市、鞍山市、辽阳市、盘锦市、铁岭市和锦州市等所辖的20个县（市、区），属于温带半湿润气候区，年均降雨量为540～740 mm。中部平原区内设80个农田土壤墒情监测点，分布在康平县、新民市、法库县、铁岭县、昌图县、黑山县、开原市和辽中县。

辽西北低山丘陵区包括锦州市的凌海市、北镇市、义县，阜新市的阜蒙县、彰武县，朝阳市的朝阳县、北票市、凌源市、建平县、喀左县及葫芦岛市的兴城市、建昌县等4个市、12个县（市、区），属于温带干旱气候区，年均降水量为300～450 mm。内设120个农田土壤墒情监测点，分布在凌海市、北镇市、义县、阜蒙县、彰武县、朝阳县、北票市、凌源市、建平县、喀左县、兴城市和建昌县。

1.4 墒情监测工作开展情况

1.4.1 墒情监测点选择 根据土壤类型、种植模式、生产管理等方面的要求在县（市、区）内选择有代表性的地块建立监测点，并进行GPS定位，定位值采用WPS80默认坐标。县（市、区）设立10个监测点，监测地块的面积不小于0.2 hm2。土样在作物根系分布层的2个深度上（0～20 cm，20～40 cm）进行采集，同一深度选取5个样点，加权平均，代表本层含水量。5个样点的位置选择，一般按照沟垄比例进行分布。

1.4.2 墒情监测数据采集及信息报告 墒情监测一般在每年土壤解冻后开始到秋收后结束。具体为：4—9月份，每月10日、25日数据采集；在4，5，8月份，每月17日加测一次土壤墒情。土壤水分测定方法一般采用常规烘干法进行测定，用相对含水量表示。同时，收集农户生产管理记录、作物长势、作物受旱时表象、当月降水量等信息，进行基本信息和原始数据记录登记。根据土壤墒情评价指标体系，结合监测点降水等气象信息和作物表象等资料，对所得数据进行分析，得出墒情、旱情评价等级，提出相应的农事生产对策，编写监测土壤墒情简报。年发布土壤墒情监测报告336期，并上传到中国节水农业信息网。

1.4.3 指标评价体系应用情况 根据辽宁省不同区域、不同土壤质地、不同作物、不同生育时期的需水特性，省土肥站与沈阳农业大学联合制定了《辽宁省土壤墒情和旱情评价指标体系》，并下发至各市、县土肥站。要求各市、县在实践应用中，结合当地实际情况，根据监测数据与作物表象的对比，校正评价指标体系，建立起本县域不同作物的土壤墒情和旱情评价指标体系，做到更适合本地区、本作物。通过几年的工作，各县区对指标体系进行不同程度的校验，效果良好，充分展示评价指标体系的科学性和实用性，为评价旱情提供参考论据。

1.4.4 宣传及培训情况 土壤墒情与旱情监测是一项新的工作，需要采取各种手段，不断扩大宣传影响面，提高各级政府、农业部门和农民的关注度，更好地推进这项工作开展。省、县两级每月的墒情监测报告起到了重要的宣传作用，每期墒情监测简报都会及时报送有关领导和部门，同时进行网上发布，使越来越多的人员开始关注墒情监测，应用墒情监测数据，为领导决定提供科学依据，为农民生产提供更好地服务。为确保监测工作的顺利开展，提高基层技术人员业务能力和水平，省土肥站定期举办旱作节水与土壤墒情监测技术培训班，针对仪器操作、技术规程、监测方法、监测报告的编写等进行培训；在墒情监测点的建立、墒情数据的采集、墒情数据的发布等方面进行重点指导，使所有监测站的监测员能够熟练掌握仪器使用方法，并能准时发布、上报监测数据和报告。

1.4.5 技术指导及墒情发布情况 辽宁省土肥站每年3月末下发《辽宁省土壤墒情监测工作方案》，对全省土壤墒情与旱情监测工作进行具体安排，对监测内容、监测方法和信息发布方式等进行规范，为进一步做好土壤墒情与旱情监测工作打下坚实基础。全省各监测站定期向当地政府、农业行政主管部门上报土壤墒情监测报告，每月定期向省土肥站上报土壤墒情监测数据和报告。省土肥站对上报的数据、资料进行整理与分析，发布省内监测农业区的土壤墒情状况。在关键农时邀请部门专家和县市区墒情监测专家举办墒情会商会，对墒情现状进行分析，预测未来墒情走势，为农业生产服务。

2 土壤墒情监测工作中存在的问题

2.1 土壤墒情监测设备有待更新

土壤墒情监测点的仪器设备老化、损坏严重，长期得不到更新，严重影响墒情监测工作和监测数据的准确性。

2.2 土壤监测队伍素质有待提高

土壤墒情与旱情监测是一项新工作，有些技术人员存在业务不熟、技术不精等问题，对工作造成影响。要加强对监测员的业务指导和培训工作，提高技术人员的业务素质，以适应土壤墒情与旱情监测工作要求。

3 土壤墒情监测工作发展对策

3.1 不断完善墒情监测网络体系建设

农田土壤墒情与旱情监测工作是土肥部门一项重要的公益性、基本性、长期性工作。几年来，通过监测项目实施，已经初步建立国家、省、县三级墒情与旱情监测技术网络体系。该体系由国家全面指导，制定总体方案；由省级监测中心负责县级监测站（点）技术指导、制定技术方案、进行数据汇总及监测报表上报、墒情简报统制；由县级组织负责土壤采样、数据测试和数据上报。目前，辽宁省墒情监测点已经覆盖中部和西部的大部分县，但东部地区仍未覆盖。因此，要积极争取资金，扩大网络覆盖面积，提高墒情监测的时效性、全局性、预见性，全面提升辽宁省农业应对灾害的能力。

3.2 提高土壤墒情监测能力

严格按照《农田土壤墒情监测技术规程》的要求开展监测工作，保持监测点的建立、数据采集、数据汇总与报告编写、信息发布等5个环节统一；定期开展技术培训工作，不断提高监测业务人员的素质；增加必要的投入，及时更新运行多年、老化损坏的设施设备，以提高土壤墒情的监测能力。

参考文献

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Abstract： Cropland soil moisture content is the most important farming information in agricultural production management； it has significant meanings to agricultural production. The article introduces the working status of soil moisture content monitoring in recent years in Liaoning province， summarizes the achievement and problems getting from the working， and provides the countermeasures of improving moisture content monitoring and drought prediction level.

Key words： cropland soil； moisture content monitoring； drought prediction； data acquisition