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...     

钟模型法建立甘蔗发育期模拟模型

基于作物发育动态理论模型原理及钟模型方法构建甘蔗发育期模拟模型（SDSM,sugarcane development simulation model）,模拟新植蔗和多年宿根蔗不同发育期。利用广西甘蔗主产区（宜州、沙塘、来宾、扶绥、贵港）的甘蔗发育期多年观测资料及同期气象数据,结合甘蔗各发育阶段的三基点温度指标,通过试错法确定甘蔗发育期模拟模型（SDSM）参数,模拟新植蔗、宿根蔗各发育期（播种-出苗、出苗-分蘖、分蘖-茎伸长、茎伸长-工艺成熟)。通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价。结果表明：模型具有较强的机理性,模型中基本发育函数部分反映了品种的基因特性,模型能够有效模拟甘蔗的发育期。新植蔗各发育阶段NRMSE在5.2%～26.31%,播种-出苗阶段模拟值与实测值相差8.1d,出苗-分蘖相差7.4d,分蘖-茎伸长相差4.6d,茎伸长-工艺成熟相差7.4d;宿根蔗各发育阶段NRMSE在6.52%～21.66%,上一年工艺成熟-发株阶段模拟值与实测值相差8.8d,发株-分蘖相差8.7d,分蘖-茎伸长相差7.5d,茎伸长-工艺成熟相差9.9d。说明模拟值与实测值具有较好的一致性与相关性,模型可以实现对甘蔗发育期的预测。     

气候变化对河南省夏玉米主栽品种发育期的影响模拟

为模拟气候变化对夏玉米发育期影响,本文将河南省划分为4个夏玉米主栽区,分区进行主栽品种遗传参数调试验证,确定各区域品种平均遗传参数。将未来气候变化情景(A2和B2)下,2020s、2050s和2080s各时段的温度和降水增量加上基准值,模拟未来气候变化对河南省夏玉米发育期的影响。模型调参验证结果表明：各区域品种遗传参数存在一定差异,豫西地区当前种植品种播种-开花所需积温高于其它地区,而豫北和豫东当前种植品种开花-成熟所需积温高于其它地区;各区开花期调参和验证误差RMSE为2～4d,相对误差NRMSE均小于10%;各区域成熟期调参误差RMSE均小于4d,验证误差RMSE为3～7d,除豫西区外,各区域调参及验证期间的成熟期相对误差NRMSE均小于10%。表明CERES-Maize模型对河南省各区域夏玉米发育期模拟精度均较高。未来气候变化影响模拟结果表明：A2和B2情景下,夏玉米营养生长期平均缩短4.7d和3.1d,全生育期平均缩短12.9d和8.6d。夏玉米生育期缩短日数与各时段增温幅度趋势一致,全省4个区域中豫西区生育期日数缩短最多。     

日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型

为实现日光温室芹菜外观形态与干物质积累分配预测。该研究依据芹菜(Apium graveolens L.)生长发育的光温反应特性,以‘尤文图斯’为试验品种,利用2年2茬分期播种试验观测数据,依据温室芹菜外观形态生长与关键气象因子(温度和辐射)的关系,以单株辐热积(Photo-ThermalIndex,PTI)为自变量构建了外观形态模拟模型;并建立了基于PTI的干物质分配模拟模型;结合叶面积指数模拟模块、光合作用和呼吸作用模拟模块,构建了干物质积累模拟模型;结合各器官各个发育阶段内的相对含水量,可计算鲜物质积累模拟模型。基于各子模块共同组成了日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型,确定了模型品种参数,利用独立试验数据对模型进行验证。结果表明,1)在外观形态模拟模型中,对根长、主茎茎粗、主茎茎长、株高、整枝和自然管理方式下叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)形态指标均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.46 cm、1.49 mm、6.72 cm、11.08 cm、0.74 m~2/m~2和0.77 m~2/m~2,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别在16.63%～20.63%之间。2)在干物质分配模拟模型中,各器官的干物质分配指数NRMSE在8.24%～27.19%之间,RMSE在0.60%～7.01%之间。3)在干物质积累模拟模型中,不同器官(根、茎、叶、总茎、总叶、主茎、叶柄、整枝和自然管理方式下地上部)的干物质质量RMSE在3.85～85.80 g/m~2之间,NRMSE分别为14.21%～23.13%之间,说明干物质积累模拟模型对不同器官的干物质模拟均有较高的模拟效果。表明模型能够较准确模拟芹菜外观形态与干物质积累分配,系统化定量地表现出日光温室芹菜的生长动态过程。     

基于生理发育时间的日光温室番茄发育模拟模型

掌握温室番茄生育期是温室番茄专家决策系统中进行生产安排和市场销售的重要内容，本研究将温度对番茄发育速率影响效应的大小用相对热效应（RTE）来衡量，通过研究Beta函数的性质提出基于幂函数的模型来描述RTE与温度之间的关系。每日相对热效应（RTE）决定每日生理发育效应（PDE）的大小，其累积形成每日的生理发育时间。采用生理发育时间（PhysiologicalDevelopmentTime，PDT）作为定量发育进程的尺度，建立了温室番茄发育模拟模型。利用模型对日光温室2年4茬番茄生长发育期资料进行检验的结果表明：模型能较好地预测各个发育期（发芽、苗期、开花座果、结果和采收期）的出现时间和持续时间，各生育期模拟值与观测值的回归估计标准误差（RMSE）分别为1．32d，1．73d，0．35d，1．58d，2．52d，显著优于以有效积温模拟模型的预测精度（其生育期模拟的RMSE分别为2．55d，9．74d，2．06d，9．27d，11．99d）。     

设施番茄发育期与叶龄动态模拟模型研究

根据＂发育生理日数恒定＂原理构建设施番茄发育期与叶龄的动态模拟模型,利用2009年和2010年南京两个试验点的设施番茄品种（系）与播期、茬口试验及气象资料获取模型参数并检验模型。结果显示：所建发育期模型模拟的各发育阶段（出苗-定植、定植-现蕾、现蕾-坐果、坐果-成熟）模拟值与观测值之间的根均方差（RMSE）和平均绝对误差（ADe）分别为2.65d和3d、1.51d和1d、1.18d和1d、1.21d和1d;模拟全发育期时,RMSE值和ADe值分别为3.74d和3d,明显优于有效积温模拟模型的预测精度;利用叶龄动态模型模拟叶龄数时,RMSE值和ADe值都小于0.5片叶。说明本文所建模型可用于预测番茄的发育期和叶龄,并且具有较好适用性和可靠性,可为设施番茄生长模型的研究应用及数字化管理提供依据。     

基于生理发育时间的压砂地西瓜发育动态模型及验证

考虑土壤、水分、养分、温度和光照等因素综合作用对压砂地西瓜生长发育和叶面积指数的影响,建立压砂地西瓜生长发育动态模型和叶面积指数发育模型。于2006年和2009年进行田间和桶栽试验,分别用生理发育时间法和Logistic方程建立压砂地西瓜生长发育阶段和叶面积指数模型,并对模型进行了检验。结果表明:1)压砂地西瓜生长发育阶段模型相对均方根误差(normalized root mean square of error,n RMSE)5.4%和9.6%(小于10%),相关系数r接近1;2)叶面积指数模型干旱年模拟n RMSE为2.3%,r为0.98;平水年模拟n RMSE为2.2%,r为0.98;丰水年模拟n RMSE为0.34%,r为0.98。可见,建立的模型能够准确模拟西瓜发育动态及叶面积指数动态变化。研究可为生产实践和科学研究提供参考。     

Aquacrop模型在北疆棉花生育期灌溉洗盐制度优化中的适用性

为明确Aquacrop模型在北疆棉田膜下滴灌和地下滴灌方式下生长和生产模拟的适用性，并探究棉田生育期最优灌溉洗盐制度，该研究以2020和2021年的田间试验数据对模型参数进行校正和验证，并用校正好的模型揭示3种灌溉水平（100%ETc、80%ETc、60%ETc，其中ETc为作物需水量）、3种淋洗总定额（0、120和240 mm）、3种灌水频率（5、7和10 d/次）和3种降水年型（湿润年、平水年、干旱年）对棉花产量和灌溉水生产力的影响。结果表明，2021年所有处理的冠层覆盖度、地上生物量归一化均方根误差（normalized root mean square error, NRMSE）不大于20.998%，一致性指数d≥0.967，决定系数R²≥0.914，产量均方根误差（root mean square error, RMSE）、NRMSE、d和R²分别为0.389 t/hm²、6.797%、0.836和0.754，模型整体模拟效果良好。基于58 a气象数据的模型模拟表明：灌溉水平、淋洗定额、降水年型对棉花产量和灌溉水生产力的影响显著，灌水频率的影响不显著；在平均土壤含盐量范围为12～18 g/kg的植棉区域，综合考虑产量、灌溉水生产力及实际生产情况，湿润年推荐80%ETc+120 mm的灌溉淋洗总定额，平水年和干旱年推荐100%ETc+120 mm的灌溉淋洗总定额；推荐延长灌水频率至10 d/次以减少灌水次数，节约成本。研究可以为Aquacrop模型在棉田中的应用积累经验，为农业水资源高效利用提供理论指导与技术支撑。     

钟模型在日光温室番茄发育进程模拟中的适应性探讨

依据日光温室番茄生长发育的光温反应特性,基于2个番茄品种不同播期12个生长季的发育阶段日数、温度和日照时数观测资料,利用钟模型中相关数学指数表达式表征番茄的不同发育时期和发育进度,将番茄的发育时期指标化。随后对各个发育阶段的模型参数进行求解,得到基本发育系数、温度反应特性遗传参数和光照反应特性遗传参数等模型参数初值,对模型进行统计检验和调试,使模型的模拟值与实测值之间误差最小,由此得到模型参数终值,建立基于钟模型方法的温室番茄发育期模拟模型。经验证,该模型在播种-三叶期、播种-初花期、播种-坐果期、播种-成熟期和播种-拉秧期5个番茄发育阶段模拟值与实际观测值之间的回归估计均方根误差(RMSE)分别为8.3、14.4、16.3、23.7和28.1d;回归估计标准均方根误差(NRMSE)分别为20.78%、20.18%、20.21%、17.35%和14.86%,表明本模型模拟效果较好。将钟模型模拟结果与有效积温法模拟结果进行对比,钟模型对各个关键发育期的模拟精度更高,模拟效果更好。     

基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算

棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(invertedred-edge chlorophyllindex)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。     

用ORYZA_V3水稻模型模拟江西直播早稻的适宜性分析

以江西省2个主栽常规早籼稻品种中早35和中早39为试验材料，于2017年在南昌县进行8个播种期的早稻分期直播试验，各播期分别为3月11、16、21、26和31日，以及4月5、10和15日，其中定义3月11−26日为早播播种期（a），3月31日−4月15日为正常播种期（b），利用田间试验观测的生育期、叶面积指数、生物量等数据和气象资料，对ORYZA_V3水稻模型进行本地化调参验证，以分析ORYZA_V3水稻模型对江西直播早稻的适宜性。结果表明，ORYZA_V3水稻模型对直播早稻生育期模拟效果较好，其（决定系数）R2＞0.99，NRMSE（归一化均方根误差）在0.61%～3.12%范围波动。模型对早稻播种期叶面积指数、总生物量、穗生物量等模拟结果表现为播种期越早，模拟效果越差；越接近正常播种期，模拟效果越好。不同直播早稻品种对ORYZA_V3水稻模型适宜性存在差异，其中生育期模拟值与实测值中早35相差−1～1d，中早39相差−1～4d。说明用ORYZA_V3水稻模型进行双季直播早稻模拟时，需根据多年观测数据，对相应水稻播种期和品种进行模型参数的校准，以提高ORYZA_V3水稻模型适宜性。     

Stacking集成模型模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数

为准确模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数,该研究以4个经典机器学习模型:随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和Adaboost集成学习模型(Adaboost,ADA)为基础,基于Stacking算法建立了集成学习模型(Linear Stacking Model,LSM)对膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数进行模拟。并将LSM的模拟精度与RF、SVM、BP和ADA模型的模拟精度相比较,结果表明:1)RF、SVM、BP和ADA模型模拟膜下滴灌玉米的逐日蒸散量和作物系数时的相对均方根误差均大于0.2;2)相比RF、SVM、BP和ADA模型,LSM模型提高了玉米逐日蒸散量和作物系数模拟精度。LSM模拟的膜下滴灌玉米的作物系数相比于FAO推荐值更接近实测值;3)日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征对玉米膜下滴灌玉米日蒸散量和作物系数影响最高,基于这5个特征建立的LSM模型模拟膜下滴灌玉米的蒸散量和作物系数的R2分别为0.9和0.89,相对均方根误差分别为0.23和0.16。因此,建议在该研究区使用日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征参数建立LSM模型模拟膜下滴灌玉米蒸散量和作物系数。该研究可为高效节水条件下作物蒸散量和作物系数的精准模拟和合理制定灌溉制度提供参考。     

河套灌区不同育苗期和大棚温度对水稻生长的影响模拟

为确定宁夏河套灌区水稻适宜育秧和移栽期的综合气象指标,利用中卫市1996-2003年对宁粳16号水稻品种观测的资料,采用CERES-Rice模型对遗传参数进行本地化调试。模拟水稻产量、结实粒数、播种-开花和全生育期日数,并利用宁夏灌区10个市(县)资料验证模型的区域模拟能力。设置不同育秧日数和棚内气温,模拟二者对水稻产量、单位面积结实粒数和生育进程的单独和综合影响,以确定适宜移栽期的综合气象指标。结果表明:模型对水稻产量、结实粒数、播种-开花和全生育期日数模拟能力较好,产量和结实粒数的模拟最大误差分别为2.93%和3.47%,一致性指数分别达0.98和0.92;播种-开花日数模拟误差大多在3d以内,一致性指数为0.77。假定本田期的气象条件、施肥、灌溉等措施均不变,设置不同育秧温度和育秧日数,模拟发现育秧日数26~30d比18~24d时水稻产量高,结实粒数多。32℃下育秧的水稻产量和结实粒数最高,播种-开花和全生育期日数相对较短。同时改变育秧日数和育秧棚内气温,在育秧期较短时育秧温度升高将提高产量,增加结实粒数。而在育秧期较长时,育秧温度升高造成产量下降,结实粒数减少。32℃下育秧20d时水稻产量最高,结实最多,播种-开花和全生育期日数相对较短。育秧日数相同时,播种-开花和全生育期日数随育秧温度的升高而缩短;育秧温度相同时,播种-开花和全生育期日数随育秧期的延长而缩短。不同育秧温度下的最适育秧日数可作为预测河套灌区各地水稻适宜移栽期的综合农业气象指标,为细化水稻适宜移栽期的农业气象指标提供了新途径。     

冬季采暖保育猪舍送排风管道组合换气系统设计与评价

为实现保育猪舍内局部环境通风调控,该研究设计一种垂直送排风管道组合换气系统。采用CFD(Computational Fluid Dynamics)技术对垂直管道通风模式下舍内的空气流场进行模拟,并以相对湿度和CO_2浓度作为输入变量建立通风模糊控制系统。模拟结果显示保育猪所在水泥地板区域风速保持在0.1～0.2 m/s。参照模拟结果,以猪栏为通风单元对保育猪舍通风系统进行改造,舍内气流不均匀性系数在0.1以下,表明采用该换气系统的保育猪舍通风均匀性较好;猪舍温度在21～25℃,相对湿度小于70%,NH_3浓度小于5mg/m~3,CO_2浓度小于1200mg/m~3,舍内各项环境参数适宜保育猪健康生长。系统运行功耗为270～1 150 W。现场测试与分析结果表明,该垂直送排风管道组合换气系统,可以精确控制猪舍环境,兼顾冬季猪舍通风与保温问题。