The Project
  • 首页
  • 关于
  • 快报
  • 通报
  • 方法
  • 出版物
  • 联系我们
  • 中文
    • 中文
    • English
    • Português
  • 登录

德国 遥感监测国的作物长势
作者: 编辑:


本监测期涵盖了去年秋播作物的越冬期和今年春播作物的播种期;其中,4月下旬,德国冬小麦和大麦处于植被生长后期阶段,春小麦和玉米正处于播种阶段。总体来说,农气和农情指标监测结果表明,德国大部分区域作物生长状况与平均水平相当。

CropWatch 监测结果表明,与过去 15 年同期平均水平相比,德国降水量偏高5%,光合有效辐射偏高10%,平均气温低于平均水平1.8℃;其中,从1月中旬到2月上旬以及3月中旬,德国全国降水量高于平均水平,而2月中旬到3月上旬以及3月下旬期间,德国全国降水量低于平均水平;除了2月下旬和3月下旬外,监测期内德国经历了较往年平均水平更低寒冬天气。由于寒冷导致德国的潜在生物量(BIOMSS)较15 年同期平均水平降低8%。

基于 NDVI 的作物生长过程线显示,由于1月份积雪,NDVI值低于平均水平。这种作物长势时空分布特点在 NDVI 距平聚类图和相应的类别过程线上得到进一步的反映;1月底54.6%的区域NDVI值低于平均水平,2月初91.9%的区域NDVI值低于平均水平。该监测期内,整体德国的最佳植被状况指数为0.84,耕地种植比例比近 5 年平均水平低1%。

总之,上述提到的农气和农情指标显示,由于气温低于平均水平,作物生长缓慢,但是作物生产的前景是有利的。

区域分析

基于耕种制度、气候分区以及地形条件综合评估,德国可细分为六个子区域,分别是:(33)石勒苏益格-荷尔斯泰因州与波罗的海海岸地区小麦种植区;(34)西北部小麦与甜菜混种区;(32)中部萨克森州与图林根州小麦种植区;(31)东部稀疏作物区;(36)西部莱茵山地的稀疏作物区;(35)巴伐利亚高原区。

石勒苏益格-荷尔斯泰因州与波罗的海海岸地区是德国主要的冬小麦种植区。CropWatch 监测结果表明,与过去 15 年平均水平相比,降水量显著偏低13%,气温偏低0.6°C,光合有效辐射偏低1%;潜在生物量显著偏低 6%。从基于NDVI的作物生长过程图中可以看出,监测早期区域作物长势显著低于平均水平,2月后期到四月份区域作物长势接近平均水平。该区域已种植耕地比例达高达99%,且整体的 VCIx 为 0.86,表明该区域已种植耕地的比例较高。

西北部小麦与甜菜混种区平均气温偏低0.8℃,而降水量偏高5%,光合有效辐射明显偏高11%,温度偏低导致了该区域潜在生物量降低7%。基于 NDVI 的作物生长过程线显示,1月初和2月初的区域作物长势显著低于平均水平,3月份之后区域作物长势接近平均水平。已种植耕地比例达到 99%,且整体的 VCIx 为 0.88,表明该区域已种植耕地的比例较高。

中部萨克森州与图林根州小麦种植区是小麦的另一个主要种植区;与过去 15 年平均水平相比,降水量增加9%,平均气温和光合有效辐射分别偏低0.2℃和2%。受温度偏低和光照不足的影响,该区域潜在生物量较平均水平偏低 8%。基于NDVI 的作物生长过程线显示,监测初期区域作物长势显著低于平均水平,2月底之后区域作物长势仍低于平均水平。已种植耕地比例达到 99%,且该区域 VCIx 为 0.85。

与平均水平相比,东部稀疏作物区的降水量增加7%,而平均气温和光合有效辐射分别偏低1.2℃和5%,导致潜在该区域潜在生物量偏低10%。基于 NDVI 的作物生长过程线显示,监测初期区域作物长势显著低于平均水平,2月底之后区域作物长势仍低于平均水平。该区域已种植耕地比例达到98%,且该区域的 VCIx 为 0.82。

西部莱茵山地的稀疏作物区的农业气象也是不利的,与过去15年的同期平均水平相比降水量偏高6%,而平均气温偏低0.8℃,光合有效辐射偏高2%;潜在生物量显著偏低6%。基于 NDVI 的作物生长过程线显示,监测初期区域作物长势显著低于平均水平,2月底之后区域作物长势仍低于平均水平。该区域已种植耕地比例达到99%,且该区域的 VCIx 为 0.81。

巴伐利亚高原的CropWatch 农气监测结果表明,该区域降水量偏低4%,平均气温偏低 0.9℃,光合有效辐射偏高5%;与近5年的平均水平相比潜在生物量降低9%。基于 NDVI 的作物生长过程线显示,监测初期区域作物长势显著低于平均水平,2月底之后区域作物长势仍低于平均水平。已种植耕地比例达到97%,且该区域的 VCIx 高达 0.82。


图3.13  2021年1月-4月德国作物长势

(a) 德国主要作物物候历

(b) 基于 NDVI 的作物生长过程线                      (c) 最佳植被状况指数

(d) NDVI 距平空间聚类图(与 5 年平均相比)   (e) NDVI 距平聚类过程线

(f). 德国降水变化过程线(左)与温度变化过程线(右)

(h). 石勒苏益格-荷尔斯泰因州与波罗的海海岸地区小麦种植区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

(i). 西北部小麦与甜菜混种区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

(j). 中部萨克森州与图林根州小麦种植区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

(k). 东部稀疏作物区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

(l). 西部莱茵山地的稀疏作物区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

(m). 巴伐利亚高原区基于NDVI的作物生长过程线(左),降水变化过程线(中)与(右)温度变化过程线(右)

表 3.17 德国农业分区2021年1月-4月与过去15年(15YA)同期农业气象指标

分区累计降水平均气温光合有效辐射潜在生物量
当前值 (mm)距平 (%)当前值 (°C)距平 (°C)当前值 (MJ/m2)距平 (%)当前值 (gDM/m2)距平 (%)
石勒苏益格-荷尔斯泰因州与波罗的海海岸地区小麦种植区234-133.3-0.6458-1481-6
西北部小麦与甜菜混种区29853.5-0.84820492-7
中部萨克森州与图林根州小麦种植区26692.1-1.2501-2445-8
东部稀疏作物区26472.1-1.2474-5444-10
西部莱茵山地的稀疏作物区29462.9-0.85252472-6
巴伐利亚高原区348-41.7-0.95975436-9

表3.18 德国农业分区2021年1月-4月与近5年(5YA)同期农情指标

分区耕地种植比例最佳植被状态指数
当前季 (%)距平 (%)当前季
石勒苏益格-荷尔斯泰因州与波罗的海海岸地区小麦种植区99-10.86
西北部小麦与甜菜混种区9900.88
中部萨克森州与图林根州小麦种植区99-10.85
东部稀疏作物区98-10.82
西部莱茵山地的稀疏作物区99-10.81
巴伐利亚高原区97-20.82


菜单

  • 摘要
    • 摘要
  • 全球农业气象条件
    • 全球农业气象条件
  • 农业主产区
    • 概述
    • 非洲西部主产区
    • 北美主产区
    • 南美主产区
    • 南亚与东南亚主产区
    • 欧洲西部主产区
    • 欧洲中部与俄罗斯西部
  • 遥感监测国的作物长势
    • 概述
    • 国家分析
    • 阿富汗
    • 安哥拉
    • 阿根廷
    • 澳大利亚
    • 孟加拉国
    • 白俄罗斯
    • 巴西
    • 加拿大
    • 德国
    • 埃及
    • 埃塞俄比亚
    • 法国
    • 英国
    • 匈牙利
    • 印度尼西亚
    • 印度
    • 伊朗
    • 意大利
    • 哈萨克斯坦
    • 肯尼亚
    • 柬埔寨
    • 斯里兰卡
    • 摩洛哥
    • 墨西哥
    • 缅甸
    • 蒙古
    • 莫桑比克
    • 尼日利亚
    • 巴基斯坦
    • 菲律宾
    • 波兰
    • 罗马尼亚
    • 俄罗斯
    • 泰国
    • 土耳其
    • 乌克兰
    • 美国
    • 乌兹别克斯坦
    • 越南
    • 南非
    • 赞比亚
    • 吉尔吉斯斯坦
    • 叙利亚
    • 毛里求斯
  • 中国
    • 概述
    • 中国大宗粮油作物产量
    • 东北区
    • 内蒙古及长城沿线
    • 黄淮海
    • 黄土高原区
    • 长江中下游区
    • 中国西南区
    • 华南区
    • 大宗粮油作物进出口预测
  • 焦点与展望
    • 全球大宗粮油作物生产形势展望
    • 全球灾害事件概述
    • 厄尔尼诺或拉尼娜
  • 附录
    • 附录A:环境指标与潜在生物量
    • 附录B:CropWatch指标、空间单元和产量估算方法速览

Figures

  • 北京市朝阳区北辰西路奥运科技园区
  • +86 10-64842375/6
  • +8610-64858721(传真)
  • 许可证号:京ICP备05080539号-16
  • cropwatch@radi.ac.cn

中国科学院空天信息创新研究院(AIRCAS)

RADI CAS

Copyright © 2025 中国科学院空天信息创新研究院生态系统遥感研究室