玉米叶面积指数的普适增长模型

建立了1个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Logistic模型,利用禹城、沈阳的玉米叶面积指数(LAI)实测资料进行了拟合,结果表明,此模式是模拟叶面积指数随地理位置、品种、播期、密度变化的统一模型,对叶面积指数与积温间关系的分析,综合了不同地理位置、不同品种、不同播期、不同密度的叶面积指数资料,得到1条相对叶面积指数变化曲线,可反映特定区域作物叶面积指数的动态变化,也可用于区域作物产量模拟和遥感估产的研究.     

东北玉米叶面积指数动态模拟模型研究

利用2009年沈阳玉米叶面积指数(LAI)及相关数据资料,通过Matlab软件中的cftool拟合出模型参数,建立叶面积指数动态变化模拟模型,并提出了相对叶面积指数( RLAI)和相对积温(RDD)的概念.用2008年吉林和2010年沈阳的相关数据资料进行检验,标准误差RMSE(root mean squared error)以及决定系数r2(determinants of coefficient)分别在0.21和0.98左右,在误差范围内;总体看,模型可较好地模拟东北玉米不同生育阶段叶面积指数的动态变化,也可用于作物生长、产量模拟以及对作物的生长监测和遥感估产.     

基于过程的小麦株型指标动态模拟

【目的】揭示小麦株型指标变化规律及播种密度对株型指标的影响。【方法】基于不同播种密度和不同株型品种的小麦田间试验,通过连续观测主要生育时期小麦主茎叶型和茎型指标,分析并模拟分层叶面积、叶向值、株高构成指数等株型指标的动态变化规律及播种密度对其的影响。【结果】不同株型品种分层叶面积指数（LAI）均表现为中部>上部>下部的分布特征,并随生育期的推进逐渐向中上部集中,且冠层中上部总是高密度群体LAI较大。所有品种高低密度间株高构成指数（穗下节与倒二节间长度之和与株高的比值,IL）均表现出显著差异,不同株型品种株高构成指数（n节间长与n节间加n-1节间长度之和的比值,In）表现为从下至上先减小后增大的趋势,且上部节间受密度影响较大。较为紧凑的矮抗58叶向值在不同密度下表现平稳,随生育进程略微表现为增大-减小-趋缓的趋势;较为披散的扬麦12号中高密度下随生育进程均表现为平缓-减小-平缓的趋势;扬麦16号则表现为平缓-减小-略微增大的趋势。在分析株型指标变化趋势和课题组已有形态模型的基础上,通过冠层切割和叶面积积分的方法模拟了叶面积指数的分层动态变化,利用组合的形态参数模拟了株高构成指数和叶向值的动态变化,并通过对形态指标的归类分析,构建了综合性株型构成指数,综合体现了叶型和茎型的动态变化。利用独立试验资料对分层叶面积指数、株高构成指数和叶向值的动态变化模型进行了检验,其平均RRMSE分别为17.44%、7.64%和10.66%。【结论】经检验,该模型对上述小麦株型指标具有较好的预测性。     

烤烟叶面积指数增长的优化模型研究

以不同土壤水分处理条件下烤烟叶面积指数的变化为基础,对烤烟叶面积指数增长模型进行了优化研究。结果表明,不同土壤水分处理条件下,烤烟叶面积指数的变化呈单峰曲线,各处理间无明显差异。用普适增长模型可较好地模拟叶面积指数变化,而用修正的指数增长模型模拟的效果更好,模拟值与实测值间的相关系数高于普适增长模型,可作为模拟烤烟叶面积指数增长的优化模型。     

三种胡麻生长模型对现蕾期和青果期干旱胁迫响应能力的比较

本研究利用不同胡麻品种、不同干旱程度的大田试验数据，检验、评估3种作物模型干旱胁迫效应算法的精确性，及其在现蕾期、青果期干旱胁迫处理下对胡麻蒸腾速率、气孔导度、叶面积指数及籽粒产量4个指标的模拟预测能力。模拟结果表明，干旱胁迫使胡麻蒸腾速率、气孔导度、叶面积指数和籽粒产量降低。3种作物模型干旱胁迫效应算法可以模拟出胡麻生理生化指标在各干旱处理下的变化趋势，但模拟效果不够理想。3种干旱胁迫效应算法均低估了籽粒产量。综合考虑，WOFOST模型干旱胁迫效应算法对籽粒产量、蒸腾速率的模拟效果最好，APSIM模型干旱胁迫效应算法对气孔导度的模拟效果最好，DSSAT模型干旱胁迫效应算法对叶面积指数的模拟效果最好。     

不同水氮处理对膜下滴灌烤烟叶面积指数的影响

为了研究不同水氮处理对烤烟叶面积指数的影响,依据烤烟生长习性设计了13种水氮处理方式,并且基于移栽后时间建立了余弦模型、指数模型和线性模型来对烤烟叶面积指数进行动态模拟,利用均方差、相关系数以及作物生长规律对模型进行检测与比较。结果表明:指数模型的模拟值与实测值之间均方差最小,仅为0.0712~0.1325,相关系数最高,达到0.9914~0.9975,且符合作物生长规律,能够很好地预测烤烟叶面积指数的动态变化过程;不同的水氮处理对烤烟叶面积指数产生显著影响,灌溉量和施氮量大体上与烤烟叶面积指数呈现正相关,但是两者的过多使用会在一定程度上抑制烤烟的生长发育;同时,在相同灌溉量和施氮量条件下,膜下滴灌方式所得的最大叶面积指数比传统沟灌的增大了16.76%,说明膜下滴灌技术对烤烟的生长发育起到了很好的促进作用。     

不同氮素水平下辣椒叶面积指数动态模型

为给辣椒生产中氮素优化管理提供理论依据，选用3个辣椒品种(‘黔辣10号’‘黔椒5号’‘中椒6号’)基于5个氮素水平(N0~N4:0.00、51.75、103.50、155.25和241.50 kg/hm²)小区试验数据，定量分析了不同氮素水平下辣椒叶面积指数与生理发育时间的动态变化，构建了辣椒叶面积指数动态变化模型，并量化了模型参数与氮素水平间定量关系。结果表明:1)辣椒叶面积指数随生理发育时间呈单峰曲线变化，随氮素水平提高先上升后降低。辣椒叶面积指数变化速率随生理发育时间整体呈单峰曲线变化；2)采用分段函数模拟辣椒叶面积指数动态变化，检验结果显示:决定系数R²均在0.95以上，相对根均方差(RRMSE)均<20%，模拟效果较好；3)模型参数PDT_half表征叶面积指数峰值出现的时间顺序，与氮素水平呈线性正相关，其余参数与氮素水平呈二次回归函数关系；4)辣椒最大叶面积指数和平均叶面积指数随氮素水平提高呈先上升后降低趋势。本研究构建的辣椒叶面积指数动态模型预测效果较好，具有更强的生物学意义和一定的实用性，可为辣椒优质高产栽培提供理论基础。     

温室番茄光合生产和干物质积累模型的建立

本文在借鉴国内外温室蔬菜作物光合生产和干物质积累模拟模型的基础上,根据温室番茄的试验数据,确定参数ε和参数PLMX,分别为0.45kgCO2ha-2h-1/(Jm-2s-1)、30kgCO2ha-2h-1,从而建立了温室番茄光合生产和干物质积累模拟模型。建立的模型包括叶面积指数动态模型、光合生产动态模型和干物质积累动态模型。模型利用生长度日对叶面积指数LOG ISTIC方程建立了叶面积指数动态模型LAI=3.6/(1 EXP(13.131731-0.0141×GDD 0.000001×GDD2));应用简便有效的高斯积分法计算冠层每日的总同化量,建立了光合作用模型。该模型既考虑了光合有效辐射的日变化规律,又考虑了太阳高度角的变化对冠层反射率的影响,此外,模型还考虑了温度对呼吸作用的影响。通过不同品种、不同播期下的干物质积累实测值对模型进行检验,结果表明模型有较强的精确性。     

大麦籽粒蛋白质含量预测模型

 【目的】构建大麦蛋白质含量预测模型,为建立大麦生产管理决策支持系统奠定基础。【方法】通过定量分析不同品种和氮肥处理大麦氮素吸收、积累、分配和转移的变化过程,建立了大麦花前氮素积累及分配和花后氮素吸收转移动态模型。模型利用抽穗期植株临界含氮量来表达氮素最大积累量,引入叶片潜在分配指数和茎鞘潜在分配指数2个品种遗传参数来区别不同品种在器官间的氮素分配差异,采用Richards方程来描述大麦花前氮素积累动态变化;采用指数函数方程来描述叶片氮的转移量随叶面积指数的动态变化以及籽粒从土壤中吸收的氮量随干物重的动态变化;采用非线性函数方程描述茎鞘和穗部的氮浓度随生理发育时间的动态变化。利用独立的观测资料对所构建的模型进行了检验。【结果】利用不同品种、氮肥、播期和种植地域试验数据检验模型,结果表明,大麦籽粒蛋白质含量模拟值与观测值的绝对预测误差为0.04%～1.27%,RMSE为0.20%～0.72%。精度良好。【结论】模型将经验性与机理性有机结合,具有较好的可靠性。     

不同水氮处理对膜下滴灌烤烟叶面积指数的影响

为了研究不同水氮处理对烤烟叶面积指数的影响,依据烤烟生长习性设计了13种水氮处理方式,并且基于移栽后时间建立了余弦模型、指数模型和线性模型来对烤烟叶面积指数进行动态模拟,利用均方差、相关系数以及作物生长规律对模型进行检测与比较。结果表明:指数模型的模拟值与实测值之间均方差最小,仅为0.0712⁰.1325,相关系数最高,达到0.99140.1325,相关系数最高,达到0.9914⁰.9975,且符合作物生长规律,能够很好地预测烤烟叶面积指数的动态变化过程;不同的水氮处理对烤烟叶面积指数产生显著影响,灌溉量和施氮量大体上与烤烟叶面积指数呈现正相关,但是两者的过多使用会在一定程度上抑制烤烟的生长发育;同时,在相同灌溉量和施氮量条件下,膜下滴灌方式所得的最大叶面积指数比传统沟灌的增大了16.76%,说明膜下滴灌技术对烤烟的生长发育起到了很好的促进作用。     

不同密度对复播青贮玉米光合特性和产量的影响

[目的]为北疆地区复播青贮玉米栽培推广提供科学理论依据和技术指导.[方法]研究两个青贮玉米品种新玉15号(XINYU15)、新饲玉10号(XINSIYU10)在麦后复播条件下,不同密度群体各生育期叶面积指数(LAI)、干物质积累(DMA)动态变化特征,并分析主要动态特征参数与产量及产量构成的关系,探讨复播青贮玉米高密度高产群体叶面积系数动态变化特征对产量的效应.[结果]各密度群体LAI动态变化呈单峰曲线趋势,随密度增加峰值增大,相同密度下新饲玉10号群体LAI大于新玉15号.群体的最大LAI在抽雄吐丝期、灌浆期.此阶段群体LAI对产量的影响最大,表明此时期是产量形成的关键期.[结论]密度是通过调控群体的LAI、穗数和穗重来影响产量构成和最终干物质产量,两个品种高产的适宜密度范围是5 000 ～6000株/667 m2.     

基于PyWOFOST作物模型的东北玉米估产及精度评估

【目的】构建合理的作物估产方案,提高作物估产精度。【方法】本文以基于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）构建的遥感信息-作物模型结合模型（PyWOFOST）为基础,建立了以LAI为结合点,适用于中国东北地区玉米的同化模拟模型,并使用MODIS LAI数据作为外部同化数据进行同化模拟,重点分析了遥感观测（MODIS LAI）和模型参数（出苗-开花期所需积温,TSUM1）的不确定性（即随机误差）对同化模拟结果的影响。最后,利用PyWOFOST模型实现了区域尺度上的玉米估产。【结果】同化外部观测数据后的玉米模拟产量较未同化外部数据的模拟产量有明显改善,20个未受灾害影响的农气站玉米产量同化前的模拟误差及在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时的同化后模拟误差分别为14.04%、12.71%、11.91%、10.44%及10.48%;同化后的模拟LAI普遍较同化前的模拟LAI更接近实测LAI,更符合玉米LAI的变化趋势;同化前模拟发育期与实测发育期平均绝对误差为3.4 d,而同化后在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时模拟发育期与实测发育期的平均误差分别为3.5、4.3、5.0、5.5 d。区域尺度上玉米估产结果表明,58.82%的区域玉米估产误差在15%以内,同化产量和统计产量的确定系数为0.806。【结论】基于集合卡尔曼滤波同化遥感信息进行作物估产是可行的。     

Light interception and radiation use efficiency response to tridimensional uniform sowing in winter wheat

Improving radiation use efficiency(RUE) of the canopy is necessary to increase wheat(Triticum aestivum) production. Tridimensional uniform sowing(U) technology has previously been used to construct a uniformly distributed population structure that increases RUE. In this study, we used tridimensional uniform sowing to create a wheat canopy within which light was spread evenly to increase RUE. This study was done during 2014–2016 in the Shunyi District, Beijing, China. The soil type was sandy loam. Wheat was grown in two sowing patterns:(1) tridimensional uniform sowing(U);(2) conventional drilling(D). Four planting densities were used: 1.8, 2.7, 3.6, and 4.5 million plants ha–1. Several indices were measured to compare the wheat canopies: photosynthetic active radiation intercepted by the canopy(IPAR), leaf area index(LAI), leaf mass per unit area(LMA), canopy extinction coefficient(K), and RUE. In two sowing patterns, the K values decreased with increasing planting density, but the K values of U were lower than that of D. LMA and IPAR were higher for U than for D, whereas LAI was nearly the same for both sowing patterns. IPAR and LAI increased with increasing density under the same sowing pattern. However, the difference in IPAR and LAI between the 3.6 and 4.5 million plants ha–1 treatments was not significant for both sowing patterns. Therefore, LAI within the same planting density was not affected by sowing pattern. RUE was the largest for the U mode with a planting density of 3.6 million plants ha–1 treatment. For the D sowing pattern, the lowest planting density(1.8 million plants ha–1) resulted in the highest yield. Light radiation interception was minimal for the D mode with a planting density of 1.8 million plants ha–1 treatment, but the highest RUE and highest yield were observed under this condition. For the U sowing pattern, IPAR increased with increasing planting density, but yield and RUE were the highest with a planting density of 3.6 million plants ha–1. These results indicated that the optimal planting density for improving the canopy light environment differed between the sowing patterns. The effect of sowing pattern×planting density interaction on grain yield, yield components, RUE, IPAR, and LMA was significant(P0.05). Correlation analysis indicated that there is a positive significant correlation between grain yield and RUE(r=0.880, P0.01), LMA(r=0.613, P0.05), and spike number(r=0.624, P0.05). These results demonstrated that the tridimensional uniform sowing technique, particularly at a planting density of 3.6 million plants ha–1, can effectively increase light interception and utilization and unit leaf area. This leads to the production of more photosynthetic products that in turn lead to significantly increased spike number(P0.05), kernel number, grain weight, and an overall increase in yield.     

夏谷种植密度与产量预测模型的研究

采用田间小区试验和非线性回归分析的方法,对作物的密度与产量的经验模型进行模拟和比较。结果表明:二次曲线模型运算简洁、可操作性强,是模拟谷子密度与产量关系的最优模型。谷子种植密度对籽粒产量具有重要影响。谷子籽粒产量随着种植密度增加呈先升后降的趋势。     

播种期对粳型超级稻产量及叶面积指数的影响

以沈农265为研究对象,通过播种期和插秧密度2项处理,对群体叶面积指数、产量及产量构成因素的变化规律进行研究。得出以下结论:推迟播种期会显著降低有效穗数和结实率,从而使产量受到影响,增加插秧密度可增加有效穗数;随着播期的推迟,叶面积指数会受到明显的影响,播种过晚会因缩短生殖生长的时间而造成减产。     

小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

在总结、归纳和提炼小麦栽培理论与技术的研究成果和知识积累的基础上，运用系统学方法和结构化途径，建立了具有时空适应性的小麦栽培管理动态知识模型系统，用于确定不同环境条件和生产系统下的小麦生育特征及栽培管理技术方案，系统包括：产量水平与产量结构、主要品质指标、品种类型、播种期、基本苗、播种量、适宜生育期；主要生育期的茎蘖数、叶龄、叶面积指数、生物量等动态指标；有效叶面积率、高效叶面积率和粒叶比等源库指标；氮、磷、钾肥料运筹及主要生育期的水分管理等。本系统克服了传统作物栽培模式与专家系统的地域性强和广适性差的不足，从而为实现作物栽培管理的定量化和信息化奠定了基础。     

不同播期玉米籽粒产量和籽粒水分变化及其叶片、茎秆特性的关系研究

以郑单958、先玉335、庐玉9105、中玉303为材料,设置早播、晚播2个播期,通过2020、2021年两年田间试验,研究了不同播期下玉米籽粒产量、籽粒水分变化与其叶片和茎秆特性的相关关系。结果表明：不同玉米品种早播的GY显著高于晚播,而GW早播低于晚播。随着播期的推迟LAI呈下降趋势,适时早播有利于延缓叶片衰老过程,维持较高的LAI。早播显著增加玉米品种茎秆的RPS和BS,提高茎秆的强度,增加茎秆抗倒能力,晚播则玉米的倒伏风险增加。灌浆期玉米品种间的平均HGW呈逐渐升高趋势,而GW呈逐渐下降趋势。相关性分析显示,GY和GW之间呈负相关未达显著水平,GY与LAS、GFR、BS呈显著正相关,LSR与GY呈负相关关系。GW与LAM、BS、GFR呈显著正相关,而与LSR呈显著负相关。这表明强壮的茎秆可提高玉米抗倒能力,增加玉米籽粒产量,但造成收获籽粒含水率较高。玉米品种要达到籽粒高产量与低水分协同共存必须具有籽粒灌浆快、灌浆期长及成熟时脱水快的特点,调整播期可使高GY和低GW有效协同,以适应籽粒机械收获的要求。     

大豆不同群体叶面积指数及干物质积累与产量的关系

以具有高产潜力的沧豆6号、冀豆16和冀豆17 3个大豆品种为试验材料,研究了15.0万株/hm2、19.5万株/hm2和24.0万株/hm23种种植密度下的叶面积指数及干物质积累动态与产量的关系。结果表明：各品种在不同群体条件下的叶面积指数变化趋势均大致呈抛物线型,沧豆6号在R6期叶面积指数与产量的相关性达极显著水平,冀豆16和冀豆17则呈显著负相关;不同种植密度、不同品种间的干物质积累动态均存在差异;沧豆6号在R1~R6期干物质积累量与产量呈显著正相关;在高种植密度下沧豆6号后期群体发育仍能维持较高的叶面积指数和干物质积累量,适合密植。     

基于粒子滤波的LAI时间序列重构算法设计与实现

遥感观测的叶面积指数(LAI)时间序列数据广泛应用于作物长势监测,但数据受大气条件等影响,存在数值偏低和时间序列数据缺失等问题。为此,本文设计了一种基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法,以LAI为同化变量,在WOFOST模型本地化的基础上,实现了遥感LAI数据和WOFOST模型模拟的LAI数据的同化,以重构LAI时间序列。算法将WOFOST作物模型简化为LAI状态随时间演变的非线性计算方程,作为重采样粒子滤波的状态转移方程;将地面实测LAI数据和遥感LAI数据建立的线性方程,作为重采样粒子滤波的观测方程,建立LAI时间序列数据同化模型。以带权重粒子表示LAI时间序列状态后验分布,并在循环迭代中对粒子重采样,以此实现单点和区域LAI时间序列重构。应用该算法,对河北省冬麦区2010年LAI时间序列进行重构,结果表明,基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法在单点和区域上得到的LAI值明显更接近冬小麦实际生长状况,且算法能够弥补遥感LAI时序数据的缺失,为进一步的作物长势监测提供基础支撑。