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1.
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。  相似文献   

2.
WOFOST模型同化时序HJ CCD数据反演叶面积指数   总被引:2,自引:1,他引:1  
为增强作物叶面积指数遥感反演的机理性并提高反演精度,在深入分析作物长势模型WOFOST机理的基础上,采用最小二乘法作为同化算法,以生长季内获取的时序HJCCD遥感数据作为外部数据源,反演冬小麦叶面积指数进行长势监测和估产应用。以河北省玉田县为试验区,以三要素法和实测LAI作为基准,模型模拟产量和LAI作为反演精度的度量指标,成熟期LAI估算误差由模型同化前的14.95%降至同化后的9.97%,产量误差由同化前的18.17%降为同化后的15.89%。叶面积指数的同化结果与实测数据具有较好的拟合度,表明该方法的具有一定可行性,为作物生长模型区域化应用提供了参考。  相似文献   

3.
基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测   总被引:5,自引:3,他引:2  
为提高陕西省关中平原冬小麦的估产精度,该文通过粒子滤波算法同化Landsat遥感数据反演的状态量叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水量(0~20 cm)、地上干生物量数据和CERES-Wheat模型模拟的状态量数据,分析小麦不同生育期的LAI、土壤含水量及生物量同化值和实测单产的线性相关性,以构建同化估产模型。结果表明,在返青期土壤含水量同化值和实测单产的相关性高于LAI、生物量同化值和实测单产的相关性,选择土壤含水量作为最优变量;在拔节期和抽穗-灌浆期同时选择LAI、土壤含水量及生物量作为最优变量;在乳熟期选择生物量作为最优变量。在小麦各生育时期同化最优变量的估产精度(R2=0.85)高于同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度,同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度高于同时同化LAI和土壤含水量(或LAI和地上干生物量、或土壤含水量和地上干生物量)的估产精度,表明在作物不同生育时期同化与产量相关性较大的变量对提高估产精度有重要作用。  相似文献   

4.
通过对作物光合、呼吸、蒸腾、营养等一系列生理生化过程的定量模拟,作物生长模型已经被成功应用于田间尺度的作物单产研究。为了进一步将作物模型扩展应用于区域尺度,提高区域作物单产的模拟精度,该文探讨了将作物模型与多时相叶面积指数(LAI)遥感影像同化以改善区域单产估测的方法。研究首先通过地理信息系统将美国农业部开发的“考虑气候的作物环境决策模型”——EPIC模型,扩展为空间模型。然后,通过基于Landsat TM影像差值植被指数DVI与田间观测叶面积指数构建的最优回归模型,反演了研究区域的多时相叶面积指数影像。最后通过优化算法实现了空间EPIC模型与影像信息的同化,并将系统应用于河北石家庄地区2004年冬小麦的单产估测。结果表明,通过数据同化校正部分关键参数后的空间作物模型的单产模拟精度得到有效提高,但要达到业务运行精度仍有待进一步改善。  相似文献   

5.
基于遥感数据与作物生长模型同化的作物长势监测   总被引:6,自引:4,他引:2  
遥感观测和作物生长模型模拟是进行农作物长势监测的2种有效手段,并具有较好的互补性,构建二者的同化系统是目前农业遥感研究领域的热点。同化涉及多学科的交叉集成,十分有必要将同化方法中的模型、算法、数据进行集成,构建基础作物模型同化系统平台,降低科学研究和应用的难度。采用模块化结构设计,将同化系统构建所需的主要模型、算法、数据等进行有机结合和无缝集成,实现基于极快速模拟退火算法的遥感数据与CERES-Wheat作物生长模型的同化原型系统构建。此外,通过所开发的系统利用地面高光谱作为遥感数据,通过同化小麦叶面积指数对同化系统进行了检验和初步应用。同化LAI与实测结果较好的拟合度,表明所开发的同化系统基本可行,能为遥感技术与作物模型的基础研究和应用提供一个平台。  相似文献   

6.
为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。  相似文献   

7.
不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数   总被引:2,自引:1,他引:1  
高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。  相似文献   

8.
基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算   总被引:11,自引:7,他引:4  
为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。  相似文献   

9.
基于光谱反射信息的作物单产估测模型研究进展   总被引:5,自引:1,他引:4  
及时准确地估测区域作物单产信息,对于粮食安全预警、粮食贸易流通,以及农业可持续发展都具有非常重要的意义。基于光谱反射信息的遥感技术,能够实时获取作物和土壤在不同时间和空间尺度下的分布信息,为区域作物单产估测研究提供了新的机遇和挑战。在简单介绍作物反射光谱特性和作物单产影响因素的基础上,分经验模型、半经验半机理模型和机理模型三部分,详细论述了基于光谱反射信息的作物单产遥感估测模型的国内外研究进展,并指出基于作物生长机理模型与多时相遥感信息同化技术的研究,应该是未来区域作物单产估测的重要发展方向之一。今后应该重点加强作物冠层关键参数(如叶面积指数、叶绿素浓度、作物吸收光合有效辐射系数、植被覆盖率等)的定量反演研究,同时加强多源遥感数据替代和整合技术研究,以及作物模型与遥感信息同化关键技术研究,以进一步改善单产估测精度和提高系统可运行性。  相似文献   

10.
基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较   总被引:5,自引:8,他引:5  
为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。  相似文献   

11.
基于APSIM模型分析播期和水氮耦合对油葵产量的影响   总被引:4,自引:3,他引:1  
播期调控和补充灌溉是保障北方农牧交错带油葵稳产和增产的有效措施,然而播期和水氮管理对油葵产量的耦合效应尚不明确。该文基于农牧交错带武川试验站2 a分期播种试验数据评估了APSIM-Sunflower模型的适应性,应用验证后的APSIM模型分析了播期和水氮耦合对油葵产量的影响。研究结果表明:油葵生育期模拟值与实测值均方根误差(RMSE)小于2.4 d,地上部干物质量和产量模拟的归一化均方根误差(NRMSE)分别为21.9%和5.5%,表明APSIM模型能够有效模拟油葵的生育期、地上部干物质量和产量。在有补充灌溉条件时,仅灌一水时在现蕾期补灌油葵产量最高,灌两水时在现蕾和灌浆期补灌产量最高。油葵最佳施氮量随着灌溉量的增加而上升;干旱年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为40、60、60和70 kg/hm~2,正常年分别为50、70、80和90 kg/hm~2,湿润年分别为50、80、80和90 kg/hm~2。在湿润年和正常年时雨养、灌一水和灌两水条件下播期在5月中旬较其他播期产量分别高6.9%和11.6%,9.3%和12.0%,9.3%和16.4%,灌一水的产量变异系数分别低41.9%和8.9%;灌两水的产量变异系数分别低38.5%和12.5%;灌三水条件下播期在5月上旬时产量最高。干旱年时早播可降低产量年际间变异,但调控播期对提高产量作用较小。研究结果可为北方农牧交错带油葵生产播期和水氮管理提供参考。  相似文献   

12.
基于遥感和AquaCrop作物模型的多同化算法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了研究不同数据同化方法在AquaCrop(FAO Crop model to simulate yield response to water)模型模拟作物地上生物量(above ground biomass,AGB)、冠层覆盖度(canopy cover,CC)和产量过程的效率,以冬小麦为研究对象,利用2012-2013、2013-2014和2014-2015年冬小麦田间试验数据,将标定的Aqua Crop生长模型与遥感光谱信息相结合开展同化技术分析,应用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火(simulated annealing,SA)和复合型混合演化(shuffled complex evolution,SCE-UA)3种数据同化算法,以不同生育期、不同水分处理和不同氮肥水平的AGB和CC为双变量开展多同化算法的模拟分析,对3种数据同化算法的运算效率和同化结果进行对比分析。结果表明:1)3种数据同化算法达到的应度值0.26时,SCE-UA同化算法用时最少(833 s),SA数据同化算法用时最多(1433 s),表明SCE-UA同化算法效率最优,SA数据同化算法效率最低;2)不同生育期的同化结果,AGB的同化精度随着生育期的推进而降低,AGB的模拟值在拔节期和挑旗期高于实测值,被高估,在开花期和灌浆期被低估,总的AGB被低估;CC在拔节期和挑旗期被低估,在开花期和灌浆期被高估,总的CC被低估;3)不同水分处理的同化结果,AGB普遍被低估,CC在雨养(W0)条件下被高估,在正常灌溉(W1)和过量灌溉(W2)条件下被低估;产量均被低估;4)不同氮肥水平,AGB的模拟精度随着施N量的增加而降低,并且普遍被低估,CC普遍被高估,产量均被低估。以上结果表明,PSO、SA和SCE-UA 3种数据同化算法均能有效模拟冬小麦的AGB、CC和产量,其中SCE-UA数据同化算法无论在运算效率还是同化结果的精度上均优于PSO和SA数据同化算法。  相似文献   

13.
针对如何利用作物生长模型定量解析区域夏玉米生物量动态变化的热点问题,该文在沿东海岸的江苏省盐城市大丰区设置大田夏玉米生物量估测试验,在构建夏玉米生物量过程模拟模型的基础上,对夏玉米多个生育阶段的生物量(指地上部生物量)及其变化特征进行分析,并结合试验实测数据探讨利用实测叶面积指数和生物量数据调整生物量模拟模型参数的可行性。结果表明:夏玉米生物量过程模拟模型可以对夏玉米从出苗到灌浆期间的多个生育阶段生物量动态变化进行估测。出苗到拔节前的生长阶段,生物量积累主要来源于叶片形成,模拟模型可以对生物量进行有效预测,预测值与实测值之间的均方根差(root mean square error,RMSE)为18.31 kg/hm~2,相对误差为3.35%。拔节到抽雄前的生长阶段,由于茎节伸长与节数增加,生物量积累加快,预测值与实测值之间的差异较大。拔节初期生物量预测值为535.5 kg/hm~2,实测值为480 kg/hm~2,相对误差11.56%。抽雄前生物量预测值为7 036.46 kg/hm~2,实测值为5 794 kg/hm~2,相对误差21.44%。拔节到抽雄前生长阶段预测值与实测值之间的RMSE为825.94 kg/hm~2。经过模型参数调整,抽雄前生物量预测值为6 036 kg/hm~2,与实测值较为接近,RMSE为219.43 kg/hm~2,相对误差4.18%。利用参数调整后的模拟模型继续对抽雄到灌浆前生长期间生物量进行预测,预测值与实测值较为一致,灌浆期生物量预测值为11 156 kg/hm~2,实测值为10 785 kg/hm~2,相对误差3.44%,而参数调整前预测值为12 492 kg/hm~2,相对误差15.83%。在玉米拔节期进行模型参数调整,对拔节到抽雄和抽雄到灌浆2生长阶段的生物量预测效果较好。该研究可为县域夏玉米不同生长阶段生物量及其动态变化预测提供参考,可辅助县域农业管理部门进行适时生产措施调整。  相似文献   

14.
农田水盐运移与作物生长模型耦合及验证   总被引:6,自引:3,他引:3  
合理定量描述土壤水盐动态及作物生长过程对于干旱灌区制定适宜的农业用水措施具有重要意义。该文以SWAP(soil water atmosphere plant)模型为基础,采用变活动节点法实现了对土壤融化期的水盐运移模拟,并在根系吸水计算中引入了基于S形函数的水盐胁迫计算方法,以修正原SWAP模型对根系吸水的模拟。进一步嵌入了参数与输入数据较少且可以模拟作物生长过程及实际产量的EPIC(environmental policy integrated calculator)作物生长模型,构建了改进的农田尺度土壤水盐动态与作物生长耦合模拟模型-SWAP-EPIC。分别采用宁夏惠农灌区春小麦和春玉米田间试验数据,对SWAP-EPIC模型田间适用性进行了检验。对比分析各层土壤水分与盐分浓度、作物生长指标(叶面积指数、地上部生物量)的模拟值与实测值,结果表明:春小麦和春玉米试验中土壤水分的平均相对误差MRE和均方根误差RMSE均接近于0且模型Nash效率系数NSE值趋近于1,水分模块模拟精度较高,盐分浓度模拟存在略微差异但总体上一致性较好,并且作物生长指标匹配良好;同时,模拟的产量和蒸散发均较为接近实际值,春小麦和春玉米产量模拟相对误差分别为4.9%和3.3%。综上,该文改进的SWAP-EPIC模型可良好地应用于寒旱区农田尺度土壤水盐运移与作物生长耦合模拟。  相似文献   

15.
基于叶面积指数(LAI)的小麦变量施氮模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为探讨基于叶面积指数变化的小麦变量施氮技术,依据养分平衡原理和"作物-土壤-环境-技术"整体原则,采用土壤空间信息数据与小麦需氮量和各生育阶段叶面积指数相结合的方法,设计了小麦播前施氮总量和播后精确追氮的数量模型.根据拔节期和抽穗期小麦的长势,对施氮量的初值进行订正,确定小麦的最适追氮量.在河南郑州市和鹤壁市两地的试验验证结果表明:小麦产量模拟值与实测值间的相关系数分别为0.7799和0.7169,达显著水平.与传统施肥技术相比,在相同产量下,使用模型后每公顷施氮量减少43.5 kg.该研究提出的基于模型的变量施氮技术,可以兼顾天气、地力和作物长势三方面因素,最终实现小麦的精确施氮,对促进精确农业的发展具有重要意义.  相似文献   

16.
建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。  相似文献   

17.
水氮耦合下冬小麦LAI与株高的动态特征及其与产量的关系   总被引:5,自引:1,他引:4  
为了进一步阐明灌水施氮对小麦生长(叶面积指数(leaf area index,LAI)和株高)和产量的影响机制,本研究在2012-2014年2a大田试验基础上,采用修正的Logistic和Richards数学模型定量分析了不同灌水施氮处理对LAI和株高的动态发育的影响,以及LAI和株高动态变化过程与产量及产量构成的回归关系。结果表明灌水能显著提高LAI的最大扩展速率(LRmax),从而增大最大LAI和平均LAI。施氮通过降低达到最大速率和最大LAI时的积温、增大LRmax来提高最大LAI和平均LAI(分别由不施氮下的1.87、1.35 cm~2/cm~2增大到施氮210 kg/hm~2条件下的4.57、3.82 cm~2/cm~2,继续施氮,增加效果不显著)。灌水通过延长株高生长时间来增大株高。施氮通过缩短株高进入快速生长期的时间和延长株高生长时间来增大株高,最大株高由不施氮下的58 cm提高到施氮105 kg/hm~2条件下的65 cm,继续施氮对株高增加不显著。年份对株高的生长影响显著。产量及产量构成与株高、LAI过程的逐步回归分析表明产量由平均LAI和最大株高共同决定,平均LAI主要决定了每平方米穗数,而最大株高主要决定了千粒质量,平均LAI对产量贡献更多。该研究为揭示水肥对作物生长过程和产量形成提供理论依据,为合理调控作物群体结构提供技术支撑。  相似文献   

18.
【目的】探索长期不同施肥方式下土壤有机碳的动态变化及其与作物产量之间的耦合关系,以期为东北地区黑土耕地资源的持续利用与管理提供科学依据。 【方法】基于黑土区国家土壤肥力与肥料效益监测网站公主岭监测基地的23年长期定位试验数据,选取不施肥(CK)、单施氮磷钾肥(NPK)、无机肥配施低量有机肥(NPKM1)、1.5倍的无机肥配施低量有机肥[1.5(NPK)M1]、无机肥配施高量有机肥(NPKM2)和无机肥配施秸秆(NPKS)6个处理进行土壤有机碳和产量的分析,将数据用于DNDC模型验证,并对6种施肥处理在未来气候下(40 a)黑土有机碳的演变进行模拟。 【结果】试验监测结果表明:从1990~2012年的土壤有机碳数据分析得出,长期不施肥土壤有机碳从12.49 g/kg以年均0.69%的速率下降,有机无机配施可以提升土壤有机碳含量。DNDC验证结果如下:DNDC验证土壤有机碳时各处理的相对均方根误差(RMSE)为14.98%~37.91%,验证作物产量时各处理的RMSE为8.28%~11.19%,说明模型能够基本反映长期不同施肥下的作物产量和土壤有机碳的变化。未来气候下的模拟结果表明:CK和NPK处理土壤有机碳在未来40年里分别下降16.67%和11.21%。而3个化肥有机肥配施处理在未来40年呈稳定增长态势,NPKM1、1.5(NPK)M1和NPKM2处理的土壤有机碳将分别增加13.65%、15.74%和15.84%,以1.5(NPK)M1增势最为显著。NPKS处理的有机碳相对初始略有增加。当施氮量从160 kg/hm2增至320 kg/hm2时,土壤有机碳每增加1.00 g/kg,作物产量的增加量从44.48 kg/hm2下降至15.95 kg/hm2。 【结论】从长期实测数据的分析和DNDC模型模拟得出,实施秸秆还田和有机肥配施无机肥能有效持续增加SOC含量,并能获得较高的作物产量。在施氮量160~320 kg/hm2水平下,作物产量随着土壤有机碳含量的增加而升高,且土壤有机碳含量对产量的提升幅度随着施氮量的升高而降低。  相似文献   

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