北方冬小麦越冬前后生物量消长规律

华北冬小麦生育期中通常有一个越冬休眠枯萎过程,现有国外作物模型未考虑冬小麦越冬过程生物量损耗及其影响。为了探索冬小麦越冬过程生物量模拟的修订方法,通过大田调查观测和田间处理试验研究了华北冬小麦越冬枯萎的变化规律和冬前苗情长势对冬后生长速率的影响。越冬期冬小麦枯萎大田调查观测涵盖了河北、河南、山东及天津等华北冬小麦主产区15个县;田间处理试验分别在河北固城试验基地和衡水试验站进行,采用分期播种和控制底肥以形成不同冬前苗情长势。结果表明,北方冬小麦越冬期地上部枯萎程度与越冬期气象条件密切相关,在试验年份,调查区域内冬小麦返青前地上生物量枯萎率随越冬期极端最低气温下降而直线增加,极端最低气温解释了地上生物量枯萎率86%的原因;在越冬期小麦叶片部分或完全枯萎情况下,冬小麦冬前长势仍显著影响着冬后生长速率,小麦返青-抽穗期平均生长速率随冬前地上生物量的变化服从抛物线函数关系。因此,根据越冬期气象条件可以反演出返青期地上生物量初始值,同时,利用冬前小麦苗情长势修订冬后生物量的模拟是必要和可行的。     

基于CROPWAT-DSSAT关中地区冬小麦需水规律及灌溉制度研究

明确关中地区作物需水规律可为合理制定灌溉制度提供理论前提,从而为合理开发和高效利用农业水资源提供帮助。该文基于CROPWAT-DSSAT模型模拟分析了关中地区近30年来冬小麦生长季期间的有效降水量、作物需水量等季节变化特征,并模拟不同降水年型不同灌溉制度下作物产量的变化趋势,分析了多次灌水对产量及经济效益的影响,以确定不同降水年型下的最优灌溉方案。结果表明:关中地区冬小麦生长季期间有效降水量不足其需水量的50%,不同降水年型的季节特征有所不同,总体表现为越冬及返青拔节期缺水较为严重。冬小麦生长期间,越冬水、返青水、拔节水及灌浆水4水中以返青水最为关键,其次为拔节水,灌浆水对产量的贡献作用最小;丰水年、平水年、枯水年冬小麦最佳灌溉定额分别为75 mm、125 mm及150 mm;枯水年需在越冬期、返青期和拔节期分别灌水25 mm、75 mm和50 mm,此时冬小麦产量和经济收益均最高;平水年需在越冬期、返青期、拔节期分别灌水50 mm、50 mm和25 mm,此时冬小麦产量最高,越冬水灌溉量减半后经济效益最高;丰水年则需在越冬期、返青期和拔节期均灌溉25 mm为宜,此时冬小麦产量和经济效益均最高。     

过去30年气候变化对华北平原冬小麦物候的影响研究

全球变暖已成为全球共同关注的问题。作物物候对气候变化的响应是研究气候变化对农业生产影响的重要内容。本文选用1981—2009年华北平原16个农业气象观测站的冬小麦物候资料,利用统计方法分析了冬小麦物候的变化趋势。结果表明,过去30年华北平原冬小麦播种期、出苗期和越冬开始期推迟,而返青期、开花期和成熟期呈提前趋势。物候期的提前或推迟促使小麦不同生长发育阶段历时发生变化,出苗—越冬开始、越冬开始—返青、返青—开花等阶段呈缩短趋势,但开花—成熟阶段生育期却延长0.9 d.10a 1,整个生育期历时呈减少趋势,平均减少3.4 d.10a 1。本文采用作物模型(CERES-Wheat)模拟固定小麦品种在气候变化背景下的物候变化趋势,以探讨冬小麦物候变化的主要驱动因子。模拟结果表明,过去30年小麦开花期和成熟期提前的主要驱动因素为气候变化,品种变换在一定程度上可减缓气候变化对物候的影响。     

基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测

农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。     

基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟

大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。     

冬前不同管理措施对土壤温度和冬小麦早期生长的影响

华北平原冬小麦/夏玉米一年两作下的少免耕和秸秆还田在减少耕作投入和降低农田无效蒸发方面作用显著,但也存在一些不利影响。本研究通过详细测定镇压、冬灌、秸秆覆盖等措施对土壤温度和冬小麦早期生长的影响,明确了少免耕和秸秆还田等措施的实施效果,为农业生产提供指导。结果表明,秸秆覆盖后土壤表层和5 cm深度最低地温越冬前、越冬期间和返青后比不覆盖分别高2.37℃、3.18℃、1.68℃和0.57℃、1.28℃、0.34℃,最高温度分别低2.68℃、4.40℃、4.82℃和0.54℃、0.75℃、1.85℃;冬灌后至冬小麦返青期表层土壤和5 cm处土壤平均最低温度比不冬灌分别高0.88℃和0.93℃,返青至拔节期两个层次的最高温度相差5.35℃和5.57℃;镇压与不镇压温度差异不明显。与对照相比,越冬前后秸秆覆盖和冬灌后冬小麦的茎蘖数和生物量都较低,尤其是在返青期,秸秆覆盖和冬灌下的茎蘖数和生物量比对照分别低29.8%、27.7%和5.2%、21.2%。秸秆覆盖和冬灌在冬季可降低最低温度的降幅,但春季不利于地温回升,有延缓冬小麦生长发育的可能。     

北移冬小麦生长发育与气象条件关系的研究

通过对北移冬小麦主要栽培品种北移1号在原种植区与北移区两地生长发育差异的比较分析，总结出冬小麦北移后生育期表现为越冬期与灌浆期延长，苗期、返青—拔节期、拔节—抽穗期缩短的“三短两长”特点，由此使营养生长有效期、营养生长至生殖生长的过渡期缩短，生殖生长期明显延长。根据北移冬小麦越冬前干物质累积的情况及含水量变化规律，提出将抗寒锻炼的过程划分为准备阶段、发展阶段和适应阶段。冬小麦在北移区幼穗分化时间较原种植区缩短，但比当地春小麦延长5d左右，并且抽穗期提前，使冬小麦的灌浆期处在有利时期，为干粒重的提高创造了条件。     

基于CWSI和土壤水分修正系数的冬小麦田土壤含水量估算

2000年10月～2001年7月在西北农林科技大学灌溉实验站冬小麦田内,进行了利用作物冠层温度定量估算冬小麦田土壤含水量的试验研究。根据水分亏缺条件下作物蒸发蒸腾量计算公式及作物水分胁迫指标(CWSI)的定义,得到了基于CWSI和土壤水分修正系数Ks的不同生育阶段冬小麦田土壤含水量估算公式,其中Ks采用了康绍忠的幂函数形式(KM)及Dooreboos的线性公式(DM)。用该公式对冬小麦田土壤含水量在4个生育阶段进行了估算,并对估算值和实测值进行对比和误差分析。分析结果表明:在出苗越冬期和越冬返青期KM和DM模型对土壤水分的估算偏高,其原因是由于麦田土地裸露导致CWSI观测中出现了较大误差;在返青抽穗开花期和灌浆成熟期KM模型估算冬小麦根层土壤含水量较适宜,误差在15%以内,DM模型误差较大达到30%。     

氮素对冬小麦生长发育及产量的亏缺和补偿效应

通过盆栽试验研究了正常灌水条件下不同生育阶段氮素亏缺对冬小麦生长发育及产量的影响。结果表明,越冬期不施氮能明显减少冬小麦的分蘖数和地上、地下部生物量,对地上部影响大于地下部,使根冠比增大;越冬期和拔节期不施氮能显著降低冬小麦的产量,而后期缺氮对产量的影响不大;越冬期不施氮能明显降低冬小麦的有效穗数,拔节期不施氮对千粒重影响较大;而抽穗期和成熟期不施氮则对穗粒数具有显著的影响。总的来看,冬小麦对氮素的亏缺敏感期在越冬期和拔节期,补偿有效期在拔节期。     

基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测

区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。     

小麦模型算法集成平台在华北平原区的适应性评价

为评价小麦模型算法集成平台（wheat model algorithms integration platform, WMAIP）在华北平原区的适应性,该研究利用华北平原区4个典型试验站多年试验数据,对WMAIP组成的16个模型进行调参和验证,并利用归一化均方根误差（normalized root mean squared error, NRMSE）选择最优模型,最后评价WMAIP集成模型在华北平原区的适应性。WMAIP中组合的16个模型均能有效地模拟土壤水分动态和冬小麦生长发育指标。发育期模拟误差小于4.2%;2 m土层土壤贮水量模拟误差小于7.0%;生物量和产量模拟误差分别在17.3%～23.7%和10.8%～20.8%之间。单个模型的模拟性能不稳定,调参与验证结果的最优模型存在差异。模型集成可降低华北平原区冬小麦产量的模拟误差,用于集成的模型数量越多,模拟误差越小,选择6个模型进行集成就可获得近似田间试验的模拟误差。以16个组合模型模拟结果的均值作为集成模型的结果,得到生物量和产量的模拟误差分别为18.7%和11.8%。结果表明,WMAIP在华北平原区有较好的适应性,可用于华北平...     

SCE标定结合EnKF同化遥感和WOFOST模型模拟冬小麦时序LAI

WOFOST(world food studies)模型可用于模拟冬小麦全生育期内的时序叶面积指数(leaf area index, LAI),各器官生物量以及最终产量,对冬小麦的长势监测与产量预估有着重要意义。但将WOFOST模型用于中国具体区域的冬小麦生长模拟时,存在着参数定标困难、模拟结果不够准确等严重问题。目前对该模型的定标大多依靠研究者的经验进行,虽已总结出了一套从标定到模拟应用的研究方法,但在区域模拟时仍然存在很多问题。为此,该文以较易获取的LAI为参考指标,结合潜在生长水平模式下的WOFOST模型在衡水地区的应用,提出了一种"区域优化标定,像元同化修正"的研究方法:首先在区域尺度上对WOFOST模型进行优化标定,利用扩展傅里叶幅度灵敏度检验法(extend fourier amplitude sensitivity test, EFAST)分析模型各个参数的敏感性,在此基础上选择了可以迅速找到全局最优解的SCE(shuffled complex evolution)算法对总敏感度最高的5个参数进行优化,并将优化前后的时序LAI曲线进行对比;其次运用第一步确定的模型最优参数,在对区域内每个像元进行模拟时,结合Sentinel-2卫星数据反演所得的各个像元LAI,利用集合卡尔曼滤波(ensemble kalman filter, EnKF)在像元尺度上对LAI进行同化修正,并结合采样点的2次实测LAI数据对同化所得结果进行验证。试验发现,优化标定后的WOFOST模型模拟所得LAI曲线更接近所给的LAI真值,在此基础上结合数据同化模拟得出的衡水地区每个像元LAI的R2达到0.87,RMSE仅为0.62。因此,与原来只能通过经验进行定标的方法相比,该方法有效地解决了WOFOST模型在具体应用中亟待解决的复杂标定问题,并且结合同化修正有效地提高了模型在各个像元的模拟精度,R2由0.70～0.83提升至了0.87,RMSE由0.89～1.36降低至了0.62。同时该文也提供了从模型标定到具体模拟整个过程中各个环节的思路与方法,有利于促进WOFOST模型在区域尺度上的应用。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

基于WOFOST模型的东北地区春小麦水分平衡模拟与验证

对WOFOST模型进行了本地化参数校正,并对输入模型的参数进行了敏感性分析,选取出对结果影响较大的几个参数进行调整,建立相应的模型运行数据库,对东北春麦区具有代表性的哈尔滨、绥化、嫩江、呼玛和牙克石地区2012年、2013年春小麦生育期内土壤水分含量情况进行了模拟及精度分析,最终评价WOFOST模型在东北地区春小麦生长过程中水分平衡模拟的适应性及准确性。结果表明:WOFOST模型对2012年、2013年各地春小麦生育期内土壤水分含量变化模拟值与实测值的绝对平均误差为2.43%~8.75%,均方根误差RMSE为6.75%~13.75%,模拟性能指数EF为-0.844~0.245,残差聚集指数CRM为-0.272~0.084,一致性系数IoA为0.457~0.789,在可信区间内。从整体看,该模型对土壤水分含量的模拟具备一定的参考价值;同时利用校正后的模型对2012年、2013年各地春小麦作物蒸腾、土壤蒸发与作物需水量进行了模拟,实现了利用较少参数达到作物蒸腾与土壤蒸发分离的目的。     

干旱条件下APSIM模型修正及华北冬小麦产量模拟效果

干旱是影响华北地区冬小麦产量的主要农业气象灾害之一,作物生长模型是评估干旱对作物产量影响主要方法之一,但作物生长模型对极端天气气候条件下（如干旱）作物产量模拟效果仍存在不确定性。为提高作物模型在干旱条件下对作物产量模拟的精准性,该研究利用调参验证后的农业生产系统模型（agricultural production systems simulator,APSIM）,通过查阅与华北地区冬小麦相关的186篇大田试验文献获得1 876对观测数据,以作物水分亏缺指数为干旱指标,评估APSIM模型在冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱对产量影响的模拟效果,提出APSIM在拔节-开花和开花-成熟阶段干旱对小麦产量影响的修正系数。基于历史气候条件、SSP245和SSP585未来气候情景资料,分析了冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱时空分布特征,并采用修正系数校正后的APSIM模型评估华北地区冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段不同等级干旱对其产量的影响。结果表明,APSIM模型低估了拔节-开花阶段干旱对冬小麦产量影响程度,轻旱、中旱和重旱校正系数分别为0.85、0.91和0.85;APSIM模型可准确模...     

灌溉频率对冬小麦产量及叶片水分利用效率的影响

为了探讨中国北方冬小麦高效节水灌溉模式,采用了3种灌溉处理:在拔节期一次灌溉120mm,在拔节期和抽穗期各灌溉60mm及在拔节期、抽穗期和灌浆期各灌溉40mm,研究了在总灌溉量为120mm的情况下,灌溉频率对冬小麦产量及叶片水分利用效率的影响.结果表明,在冬小麦的拔节期和抽穗期各灌溉60mm,显著提高乳熟期和蜡熟期旗叶...     

小麦生长发育模拟模型在华北冬麦区适用性验证

对小麦生长发育模拟模型(WheatSM)在华北冬麦区的适用性进行验证结果表明,小麦生长发育模拟模型(WheatSM)对冬小麦生育期及产量的模拟有较高模拟精度,模拟值与实测值拟合良好,且适用性较佳。