基于EPIC模型的冬小麦生长模拟参数全局敏感性分析

模型参数的敏感性分析是模型本地化、区域化过程中不可或缺的重要环节。局部敏感性分析忽略了参数间的相互耦合作用对模型结果的间接影响,从而导致敏感参数选取具有一定的片面性。该研究以河北衡水冬小麦试验区为研究区,使用全局敏感性分析方法分析EPIC模型在冬小麦产量模拟中的敏感参数。研究表明：收获指数（HI）、生长季峰值点（DLAI）、潜在热量单位（PHU）、最大作物高度（HMX）是影响模型本地化最为关键的参数（总敏感指数＞0.1）;作物的播种日期、收获日期及种植密度是影响区域尺度的作物产量估计最为敏感参数（总敏感指数＞0.1）。研究同时表明全局敏感性分析方法可用于作物生长模型本地化、区域化研究,且优于传统局部敏感性分析方法。     

应用DSSAT模型对吉林省黑土玉米最佳栽培技术的模拟和校验研究I.模型品种参数校验和产量的敏感性分析

目前,应用农业模型去寻找改进农业生态系统的最佳农艺措施被认为是比单一的田间试验更为有效的途径之一.在应用和引进模型当中,一个很关键的环节是确定模型的输入参数对产量和土壤养分的敏感性,因为在一个地区的敏感性并不能保证在其他地区具有同样的影响.正因为如此,本文对农业技术转化决策系统(DSSAT)模型的农业管理参数进行敏感性分析.在吉林省黑土(ollisols)地区,于2008年田间试验条件下进行玉米(Zea mays L.)生长模拟(叶面积指数,地上于物质,籽粒重量),应用当地平均产量和生长期对玉米品种参数进行校验.模拟结果的综合分析表明:玉米提前播种8～10d比正常播种减产大约10%;玉米产量随播种密度呈现抛物线趋势,既当低密度下,产量曲线递增,但是当密度大于5株m-2时,产量增加平缓;产量和氮肥施用量呈典型的效应递减曲线,最佳施氮量为200～240 kg hm-2;最佳追肥时间为6月15日至6月28日.本研究证明DSSAT模型能够用于中国其他地区的玉米生长模拟,并且,本研究建立的敏感性分析方法能够用于其他作物,如水稻和小麦.进一步的研究需要包括测试土壤有机碳氮对作物生长管理参数的敏感性.     

应用DSSAT模型对吉林省黑土玉米最佳栽培技术的模拟和校验研究

目前,应用农业模型去寻找改进农业生态系统的最佳农艺措施被认为是比单一的田间试验更为有效的途径之一。在应用和引进模型当中,一个很关键的环节是确定模型的输入参数对产量和土壤养分的敏感性,因为在一个地区的敏感性并不能保证在其它地区具有同样的影响。正因为如此,本文对农业技术转化决策系统（DSSAT）模型的农业管理参数进行敏感性分析。在吉林省黑土 （ollisols） 地区,于2008年田间试验条件下进行玉米 （ea mays L.）生长模拟（叶面积指数,地上干物质,籽粒重量）应用当地平均产量和生长期对玉米品种参数进行校验。模拟结果的综合分析表明,玉米提前播种8～10d比正常播种减产大约10%。玉米产量随播种密度呈现抛物线趋势;既当低密度下,产量曲线递增,但是当密度大于5株m-2时,产量增加平缓。产量和氮肥施用量呈典型的效应递减曲线,最佳施氮量为200～240 kg hm-2。最佳追肥时间为6月15日至6月28日。本研究证明DSSAT模型能够用于中国其它地区的玉米生长模拟,并且,本研究建立的敏感性分析方法能够用于其它作物,如水稻和小麦。进一步的研究需要包括测试土壤有机碳氮对作物生长管理参数的敏感性。     

不同灌水水平下CROPGRO棉花模型敏感性和不确定性分析

基于过程的作物模型使用大量的品种和土壤参数来模拟作物生长和土壤水分变化。对于新的作物品种或新的环境,这些参数往往需要重新率定,然而许多参数难以通过实测获得。敏感性分析(sensitivity analysis,SA)可以量化模型输入参数对模型输出的影响,通过筛选出敏感性较大的参数进行率定,而把敏感性较小的参数设为固定值,可以极大简化参数率定过程,提高工作效率和模型模拟精度。为了给DSSAT-CROPGRO-Cotton模型应用于新疆地区进行棉花灌溉制度优化提供本地化的模型参数,对该模型进行了敏感性分析和不确定性分析。该文依据新疆石河子的棉花大田试验资料,应用Morris法和扩展傅里叶幅度敏感性检验(extend Fourier amplitude sensitivity test,EFAST)法对DSSAT-CROPGRO-Cotton模型3个灌水处理(60%ETC、80%ETC和100%ETC,ETC为作物蒸发蒸腾量crop evapotranspiration)下6个输出结果(初花天数、成熟天数、籽棉产量、地上干物质量、最大叶面积指数和蒸发蒸腾量)对于品种和土壤参数进行敏感性分析,并比较了2种方法的相关关系,最后对EFAST法的输出结果进行不确定性分析。相关分析结果显示,对于地上干物质量和最大叶面积指数,Morris法和EFAST法相关性介于0.87~0.93,对于模型结果成熟天数、籽棉产量和蒸发蒸腾量,2种方法相关性介于0.66~0.81。敏感性分析和不确定性分析结果显示,模型模拟灌水处理对初花天数无明显差异,且模拟初花天数和最大叶面积指数存在参数敏感性过于单一现象。模型参数敏感性随土层而不同:对于成熟天数,40~80 cm土壤参数的敏感性更强;对于地上干物质量和蒸发蒸腾量,80~120 cm土壤参数的敏感性更强,这可能是由于该地区气候干旱,下层土壤水分充足程度直接影响作物受到水分胁迫的程度,进而影响作物生长发育和蒸发蒸腾量。模型输出结果最大叶面积指数和蒸发蒸腾量存在一定程度的高估。该研究可提高CROPGRO-Cotton模型在新疆地区的模拟效率和模拟精度。     

基于SWAP模型同化遥感数据的黑龙江南部春玉米产量监测

农作物种植类型的地理分布差异,气候条件差异、土壤环境不同等因素的影响,需要开展农作物生长模型参数区域化、本地化的研究工作;通过改善区域气象数据空间化方法以提升插值精度的研究,也需要得到应用的重视。针对以上问题,该文以SWAP(soil-water-atmosphere-plant model,土壤-水-大气-作物模型)模型为基础,以中国黑龙江省南部地区作为研究区域,以其主要农作物春玉米为目标作物,确定研究春玉米的作物生长模型参数,并综合考虑纬度及海拔对气温的影响情况,研究将协同克里金(coKriging)方法引入作物生长模型气象数据插值获取中,从而提高模型输入参数中气象数据精度,并以叶面积指数(leaf area index,LAI)及蒸散发(evapotranspire,ET)数据作为同化遥感数据源,通过优化玉米灌溉量和出苗日期,获取了研究区2013年的玉米产量空间分布成果,与统计资料结果对比,玉米总产量监测结果的R2达到了0.939 4,均方根误差(root mean squared error,RMSE)达到了148 065 t,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为114 335 t。研究区15个县市区的预测单产和统计单产之间的决定系数达到了0.724 5,RMSE为598.5 kg/hm~2,MAE为531.5 kg/hm~2。研究结果表明,利用SWAP模型,以协同克里金方法获取气象数据空间插值成果作为输入数据,通过同化LAI和ET遥感数据,可以有效进行黑龙江南部区域的玉米产量遥感监测,为区域作物生长及生产力的遥感监测预测提供参考。     

不同气候区和不同产量水平下APSIM-Wheat模型的参数全局敏感性分析

量化作物模型的参数敏感性和模拟结果的不确定性对模型的标定和应用具有重要意义。为了探讨小麦生长模型(APSIM-Wheat)在不同气候区和不同产量水平下参数的敏感性,以及由于参数造成模拟结果的不确定性,以华北栾城、黄土高原长武、四川盐亭和新疆乌兰乌苏4个不同气候区下的典型冬小麦生产地为分析对象,运用扩展傅里叶幅度检验法(extended Fourier amplitude sensitivity test,EFAST)的全局敏感性分析方法,量化了小麦生长模型(APSIM-Wheat模型)在3种产量水平下(潜在、雨养和实际产量)的开花期、成熟期、产量、生育期的蒸散(evapotranspiration,ET)对品种、土壤和生化等33个参数的敏感性和不确定性。发现:1影响开花期和成熟期较为敏感的参数依次是:始花期积温、出苗到拔节积温、春化指数、光周期因子、灌浆期积温;2影响产量较敏感的参数依次为:春化指数、出苗到拔节积温、每茎谷粒质量、潜在灌浆速率、光周期指数、最大谷粒质量和辐射利用效率(radiation use efficiency,RUE);影响生育期蒸散较为敏感的参数依次为:春化指数、出苗到拔节积温、光周期指数、始花期积温;3不同产量水平下,参数敏感性差异不大,4个不同气候类型下的冬小麦开花期、成熟期、产量和生育期的蒸散对参数的敏感性基本一致;4不同气候区下,开花期和成熟期对模型参数敏感性差异很小,但产量和生育期的蒸散对参数敏感性有差异。该研究为APSIM-Wheat模型的区域应用和模型调参提供了科学指导依据。     

中国不同水稻生长环境下ORYZA(v3)模型参数全局敏感性分析

中国水稻种植分布广、气候跨度大，水稻生长环境差异较大。ORYZA(v3)模型被广泛用于水稻生长模拟，但不同环境下该模型参数敏感性的时空特征尚不清楚。该研究选取了位于中国16个水稻种植亚区的18个典型站点，分别采用EFAST（Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test）方法对模型中16个作物参数进行30 a（1986－2015年）全局敏感性分析，分析了参数敏感性与气象因子的相关性。结果表明，模型参数敏感性在不同生育阶段、不同稻作制度、以及不同站点之间均存在较大的差异，尤其在高海拔或具有特殊气候类型的地区的参数敏感性明显异于其他地区；模型中叶面积相对生长速率最大值（RGRLMX）、颖花生长系数（SPGF）和最大单粒重（WGRMX）的敏感性受环境的影响最大；各参数的敏感性与日均最低气温、日均最高气温、积温具有显著相关性，但由于海拔、纬度等因素的综合影响，模型参数敏感性在空间上不随纬度或海拔的变化呈现单一的变化趋势；RGRLMX在大理、牡丹江等站点出现单参数极度敏感的现象，揭示了模型的结构可能存在一定缺陷，在容易受低温冷害影响的地区应用时具有一定的局限性。     

秒尺度温室番茄作物-环境互作模型构建与验证

为了解决现有温室模型时间尺度不统一的问题,该研究建立了一个时间尺度统一的温室番茄作物-环境互作模型,描述作物与环境之间的相互作用,提高模型的精准性。首先,将番茄作物生长模型拆分成SUPPLY、PARTITION、GROWTH3个子模块,针对3个模块在由天数量级时间尺度到秒数量级时间尺度变换时存在的问题,通过模型替换、结构改造、参数辨识等方法对时间尺度进行了转换,并利用EFAST敏感性分析算法将模型中的不确定参数分为敏感参数和不敏感参数两类。然后,在秒时间尺度番茄作物生长模型的基础上,考虑番茄作物对温室环境的实时反馈,结合小气候模型形成包含未知参数的"通用"的互作模型结构。最后,利用贝叶斯优化方法及番茄生产温室的实际数据,分别对互作模型中生长模型和小气候模型的未知参数进行参数辨识,确定互作模型全部结构与参数,得到可用的互作模型。利用该研究得到的秒时间尺度生长模型对2015—2018年上海崇明A8温室番茄产量进行模拟,其与真实产量值间的均方根误差在7.34～18.85 g/m~2之间,平均相对误差在5.8%～18%之间,均小于TOMGRO模型与Integrated模型,可以更好地预测产量变化。含作物反馈的小气候环境模型经参数辨识后,模拟番茄作物3个不同生长时期(幼苗期、开花坐果期、结果期)的环境因子(温室内温度、湿度、CO_2浓度)变化的平均相对误差均在3%～6%之间,且相较于未考虑作物反馈的一般小气候模型有更好的模拟效果。互作模型的建立将作物与温室小气候环境统一成一个模型,可以为温室环境控制提供模型基础。     

基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演

基于遥感实现小麦籽粒蛋白质含量提早估测对农业生产具有重要意义。为提高预测小麦籽粒蛋白质含量的准确度,该研究引入能更好反映作物氮素营养状况的农学参数－氮素营养指数,作为衔接遥感信息与产终籽粒蛋白质含量的桥梁。在田间试验的基础上,探讨氮素营养指数与其他农学参数在诊断籽粒蛋白质含量上的优劣,并基于“遥感参数－氮素营养指数－籽粒蛋白质含量”间关系,利用主成分回归算法构建估测籽粒蛋白质含量的遥感反演模型。结果表明,相比于其他参数,冬小麦旗叶期氮素营养指数能更好的反映产终籽粒蛋白质含量;以氮素营养指数为中间变量,所建遥感反演模型能准确预测小麦籽粒蛋白质含量,模型的预测决定系数为0.48,预测标准误差为0.38%,相对误差为2.32%。     

基于优先分配的玉米单个籽粒生长模拟

精确预测作物产量对于作物生产、栽培措施优化等具有重要意义。玉米单个籽粒的质量差异对玉米产量有显著影响,并且雌穗不同位置的籽粒获取同化物的能力不同。当前的玉米模型中由于缺乏基于单个籽粒生长机制的模拟过程,从而限制了其在更广泛环境下对产量的模拟精度和预测能力。为了量化雌穗不同位置籽粒对于同化物的竞争能力,基于源库理论建立了玉米单个籽粒灌浆过程的模型,并引入“优先权”方程量化雌穗一列籽粒中每个籽粒获取同化物的“优先”能力,整合进入潜在籽粒生长需求计算新的籽粒库强。通过多年多源库水平的玉米田间试验数据对模型的有效性进行系统评估。结果表明,引入“优先权”后明显提高不同位置籽粒的干质量的模拟精度。这为理解单个籽粒的生长发育过程、玉米产量形成过程提供基础依据。     

基于作物模型与最佳季节法的锦州地区玉米最佳播种期分析

为了探究锦州地区平均气候状态下玉米最佳播期,同时检验作物模型法和最佳季节法确定最佳播期的适用性,利用辽宁锦州农田试验站3a分期播种试验数据,在对作物生长模型CERES-Maize进行参数校正与模拟效果检验的基础上,应用模型模拟不同播期下玉米30a（1981-2010年）的产量,同时应用最佳季节法分析该地区的玉米最佳播期,结合作物模型法的研究结果,提出对最佳季节法的改进办法。结果表明：CERES-Maize模型能够较好地模拟不同播期玉米的物候期和产量,其归一化均方根误差（NRMSE）小于10.3%,对不同播期下30a的产量模拟结果显示,当播期从4月10日推迟至5月10日,玉米平均产量增加6%,当播期从5月10日推迟至5月30日,玉米产量中值从9112kg·hm-2降至8619kg·hm-2,4月25日和4月30日播种玉米的平均产量与5月10日播种的玉米产量无显著差异。结果显示最佳季节法确定的锦州地区玉米最佳播期较为滞后,与作物模型法的研究结果及实际生产的播期有较大出入,因此,提出了对最佳季节法的改进办法即将灌浆期间的不利气温条件考虑在内,改进后得到的最佳播期与作物模型法研究结果较一致。从30a平均气候状况看,该地区玉米的最佳播期在4月25日-5月10日,作物模型法有较好的适用性,最佳季节法经过改进后也可实际应用。     

覆土浅埋滴灌玉米田双作物系数模型参数全局敏感性分析

为深刻了解双作物系数模型参数对覆土浅埋滴灌玉米田蒸散发耗水结构及水分传输过程的影响,采用拓展傅里叶幅度敏感性检验法对模型参数进行全局敏感性分析,筛选出敏感参数,提高调参校准的效率和精准度。结果表明:参数±10%变化时,全生育期土壤蒸发量、作物蒸腾量、蒸散发耗水量最大值较最小值分别高18.72%、25.37%、19.9%。土壤蒸发是表土水分的消耗过程,总量在最大、最小值条件下1 m土层日贮水量动态接近,而作物蒸腾是消耗整个根系层内土壤水,总量变化对1 m土层水分消耗的影响较大。土壤蒸发总量的敏感参数为土壤表层可蒸发水量、生长中期基础作物系数,其全局敏感性指数为0.662、0.321,是不敏感参数均值的33.6~69.4倍。作物蒸腾总量的敏感参数为根系不受水分胁迫的临界土壤贮水量、生长中期基础作物系数、田间持水量,其敏感性指数为0.569、0.485、0.455,是不敏感参数均值的34.5~43倍。敏感参数与蒸发蒸腾的关系为:表土完全湿润后,其可蒸发水量决定干燥过程土壤蒸发量,二者正相关。中期基础作物系数影响蒸发系数,总蒸发量与其负相关。根系不受水分胁迫的临界土壤贮水量越高,玉米根区易利用的水量区间越窄,根系越早发生水分胁迫,作物蒸腾受限,总蒸腾量与其负相关。中期基础作物系数与总蒸腾量正相关,对其影响程度远高于初期、后期基础作物系数。田间持水量高的土壤能在灌溉、降雨量较大时存贮更多水分用于作物蒸腾,总蒸腾量与其正相关。     

基于全局敏感性分析和贝叶斯方法的WOFOST作物模型参数优化

作物模型参数的敏感性分析、标定和验证可以提高模型的效率和精准度,进而为模型应用做好准备工作。该研究结合参数全局敏感性分析方法以及贝叶斯后验估计理论的马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,以华北栾城站三年的冬小麦观测数据(叶面积和地上生物量)为参照,对WOFOST模型的55个品种参数进行了敏感性分析、筛选和优化。发现:1)对叶面积影响较大的参数为:生育期为0、0.5、0.6和0.75时的比叶面积、生育期为1.5时的最大光合速率、叶面积指数最大增长率;对地上干物质影响较大的参数为:生育期为1.5时的最大光合速率、生育期为0时的比叶面积、35℃时叶面积的生命周期、生育期为0时的散射消光系数、生育期为1.8时的最大光合速率、储存器官的同化物转换效率。2)潜在和雨养产量水平下,最大叶面积和地上生物量对参数的敏感性差异不大。3)马尔科夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以对WOFOST模型品种参数较好地优化;设计的3种校正-验证方案中,第1种方案(用1998-1999年作为校正年份,1999-2000年,2000-2001年作为验证年份)模拟效果最好。4)优化后的参数,模型对潜在产量水平模拟较好,一致性指数均大于0.9,相对均方根误差小于20%;而对有水分胁迫的雨养情况下比潜在产量水平的模拟结果差,表明模型对水分胁迫的模拟不足。该研究为WOFOST模型区域应用和模型调整优化提供科学理论依据。     

遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟

利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点.该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在区域尺度利用全局优化的复合形混合演化( SCE-UA)算法进行了遥感反演LAI信息同化EPIC (environmental policy integra...     

采用AquaCrop作物生长模型研究中国玉米干旱脆弱性

干旱脆弱性评价作为干旱风险评估和灾损评估的重要环节,在保障国家粮食安全和农业可持续发展中具有重大意义。该文以中国5大玉米种植区为研究区域,以其中241个主要玉米种植城市为基本单元,采用扩展傅里叶幅度检验法选取出2个敏感参数(作物冠层形成后到衰老之前的作物系数和参考收获指数),并在此基础上对AquaCrop作物模型进行逐市的参数标定。利用参数标定后的模型对不同灌溉条件下玉米受到的水分胁迫及相应情景下的产量进行模拟计算,分别建立了5个玉米种植区对应的干旱脆弱性曲线。结果表明:5个区域的脆弱性曲线拟合结果均为S形曲线,当干旱强度指标达到0.2附近时,产量损失率开始迅速增加;当干旱强度指标达到0.6左右时,产量损失率接近最大值。拟合函数的决定系数R^2分别在0.47~0.98之间,曲线拟合结果较好,在中国区域性玉米干旱脆弱性研究与干旱风险评估领域具有一定的理论与应用价值。     

基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较

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。