不同下限基点温度对积温模型模拟效果的影响

为探究不同下限基点温度对作物发育阶段积温稳定性和对发育期模拟效果的影响,本研究基于一个下限温度的线性生长假设,以1990—2015年北京密云冬小麦抽穗至成熟期为例,统计设定下限温度5.0~15.0℃不同基点温度的阶段活动积温和有效积温,分析活动积温和有效积温这2种积温模型的阶段积温及其标准偏差和变异系数随下限温度的变化情况,并以模拟均方根误差和模拟准确率为指标对比分析下限温度指标对积温模型模拟效果的影响。结果表明:阶段积温随下限温度而变化,有效积温随下限温度升高而降低的趋势和程度比活动积温更快;阶段活动积温大于有效积温,且两者差值随着下限温度的升高而增大;在一定的下限温度范围内,以标准偏差为指标时有效积温绝对稳定度优于活动积温,而以变异系数为指标时则活动积温相对较有效积温相对稳定;以均方根误差检验模拟效果,则阶段活动积温模拟效果优于有效积温;以发育期模拟误差在2d以内表征模拟准确率时,2种积温模型的模拟效果随下限温度而变化,下限温度在5.0~12.5℃时,有效积温的模拟准确率高于活动积温的,而当下限温度≥12.5℃时,活动积温的模拟准确率大于有效积温的。     

基于生理发育时间的番茄果实发育期模型的建立

【目的】建立基于生理发育时间(Physiological development time,PDT)的番茄果实发育期模型,为番茄果实发育期的准确预测提供支持。【方法】以番茄品种‘金棚1号’为材料,选择3个农家土夯日光温室作为试验设施,将环境温度和光照对番茄果实发育期的影响进行量化,采用正弦三段线性函数建立番茄果实发育期模型,并与基于有效积温建立的发育期模型的模拟效果进行对比。【结果】模拟结果显示,建立的基于生理发育时间的番茄果实发育期模型能准确预测番茄果实的发育期,番茄第1至第5序果实完成生理期所需的生理发育时间依次分别为25,27,28,25,22d,其模拟值与观测值分别仅差2,3,1,2,1d,该模型的预测精度明显高于基于有效积温的发育模型。【结论】在模拟因子相同的条件下,基于生理发育时间的发育模型较基于有效积温的发育期模型能更准确地预测番茄果实的发育期。     

关中地区设施辣椒发育期模拟模型的适应性研究与应用

为解决现有构建作物发育期模型方法繁多而在辣椒上的研究较少，以及关于发育期模型的研究多偏重模拟准确性而忽视应用性这2个问题，本研究利用2茬试验和2个辣椒品种，采用有效积温法、线性分段函数、指数函数、幂指函数这4种方法及2个计算步长(d和h)建立并验证了辣椒发育期模拟模型，并将筛选出的最佳模型与辣椒采收期的上市价格建立联系。结果表明：1)4种方法建立的设施辣椒生育期模型模拟效果为：幂指函数模型>线性分段函数模型>指数函数模型>有效积温法，基于幂指函数建立的设施辣椒发育期模拟模型观测值与模拟值的均方根误差在5.77～8.10 d,平均相对误差在5%～7%,平均绝对误差在3.33～5.00 d; 2)除有效积温法外，提高计算精度，各模型以h为步长能有效降低模拟误差；3)不同时间点定植，辣椒从定植到采收的模拟天数在56～159 d,对应的采收期均价在2.93～6.48元/kg。‘冬郎’在9月16日定植时，采收期的平均价格最高，为6.48元/kg;‘欢乐’在10月1日定植时采收期均价最高，为6.40元/kg。本研究可为广大研究者选用合适的模型提供参考，为种植者合理衡量定植时间以获...     

基于BP神经网络的一季稻发育期预测模型

为探究基于BP神经网络原理开展作物发育期预测的适用性，利用长江中下游地区一季稻多年常规气象观测和农作物发育期观测资料，开展模拟研究。结果表明，只考虑温度的有效积温模型，各物候期模拟值与观测值相关性较好，相关系数(r)在0.75以上，但模拟的绝对误差较大，移栽、拔节、成熟期模拟的平均绝对误差(MAE)超过5 d。进一步以有效积温模型为基础，分别引入降水量、相对湿度、日照时数，构建温度(T)模型、温度-降水(T-P)模型、温度-相对湿度(T-RH)模型和温度-日照时数(T-S)模型，经过BP神经网络训练后，4种模型在农作物不同发育阶段的模拟评价指标均得到明显改善，并以T-RH模型最优。对中间层节点数和训练次数2项参数进行优化后的T-RH模型，对各发育阶段模拟结果的均方根误差为0.3～1.2 d, MAE小于1 d,r值均超过0.96,且达到极显著(P<0.01)水平。     

滴灌春小麦生育期模拟模型研究

[目的]建立基于滴灌春小麦生理发育时间的生育期模拟模型,为滴灌春小麦的适时播种和精准管理奠定基础.[方法]设置不同品种和播期的田间试验,记录滴灌春小麦到达各个生育期的时间,结合特定作物生理发育时间恒定的原理,建立滴灌春小麦生育期模拟模型,并利用独立试验材料对所建模型进行检验.[结果]模型能较好的预测滴灌春小麦各个生育阶段的出现时间及持续时间,其中播种-出苗、出苗-拔节、拔节-抽穗、抽穗-成熟所需要的生理发育时间(PDT)分别为6.2、16.3、13.3、27.6 d,模拟值与观测值的RMSE值分别为1.0、0.9、1.2和1.1d.[结论]基于生理发育时间建立的滴灌春小麦生育期模拟模型比利用有效积温法建立的模拟模型具有更高的精度,且机理性和实用性更强,在年际间稳定性更好.     

光温因子对冬小麦发育·产量的影响

[目的]研究光温因子对冬小麦生长发育的影响。[方法]根据1981～2008年西峰农业气象试验站冬小麦试验观测资料及相应阶段的温度、日照资料,对冬小麦主要生育阶段的生长发育受光照、温度的影响程度及光温对冬小麦生长的综合作用光温积进行了分析。[结果]温度时冬小麦的全生育期的影响甚于光照。播种～出苗期间的发育速度主要受有效积温的影响;返青～拔节、拔节。开花及开花～成熟,发育速度受光温积影响较大。抽穗～成熟间的生物量与光照呈正相关;返青～拔节的平均气温与该阶段的生物量呈负相关,拔节一抽穗、抽穗～成熟间的平均气温与生物量呈正相关。[结论]光温积可以反映光照、温度对冬小麦生长发育的综合作用．用其来模拟冬小麦的生长发育期的准确率较高。     

基于循环迭代算法的水稻发育期模型参数调试方法研究

参数调试是作物生长模型应用的首要问题.以CERES-Rice模型的发育期模块为基础,建立基于循环迭代算法的模型参数自动调试方法,结合栽培试验资料,对参数适宜取值范围和步长进行讨论,分析分阶段调试和全程调试的结果差异.结果表明:累积生长度日的适宜步长为1个GDD,感光因子和临界日长的适宜步长分别为0.01和0.20.分阶段调试和全程调试对参数取值结果有一定影响,造成误差的原因在于全程调试过程中用模拟发育期代替了实际发育期.尽管分阶段调试得到的参数下的模拟发育期误差较全程调试得到的参数下的模拟误差大,但分阶段调试得到的参数更能体现作物品种的发育特性.     

洪涝灾害对水稻发育期及产量结构影响的评估分析

按照挖掘试验池栽培水稻适时灌水的方式,模拟了在水稻拔节孕穗(对照区拔节普遍期后10 d)、抽穗开花(始期)、灌浆(对照区抽穗普遍期后10d)3个生育阶段发生洪涝,对不同程度和持续时间的洪涝灾害对水稻各生育期(生育阶段)产量结构各要素的影响进行了定量评估.试验数据分析表明,随着淹水深度增加、时间延长,水稻发育期有不同程度的推迟或提前结束发育期、水稻产量结构各要素呈线性下降趋势,呈显著负相关.     

应用贝叶斯模型平均法建立东北云冷杉针阔混交林蓄积生长模型

根据金沟岭林场198块固定样地数据,分别使用逐步回归方法和贝叶斯模型平均法建立东北云冷杉针阔混交林蓄积量生长模型,分析林分蓄积生长与林分因子、气候因子的关系,并比较两种方法的预测效果。结果表明：贝叶斯模型平均法建模时将多个模型组合进行加权建模,减少了冗余变量,建立的模型较逐步回归更为准确;海拔、林分断面积、林分密度、林分平均胸径、低于0℃积温、低于18℃积温、参考蒸发量是影响林分蓄积生长的主要因素;逐步回归的决定系数(R²)为0.95,均方根误差(R_MSE)为17.53;贝叶斯模型平均法的决定系数(R²)也为0.95,均方根误差(R_MSE)为37.51。     

大豆阶段发育动态模型的研究与建立

研究了不同大豆类型品种的发育与温、光等主要环境因子的数量关系,在借鉴吸收析因指数形式的小麦发育期动态模拟模型(WDSM)、"水稻钟"模型和DSSAT3等模型思想方法基础上,构建了大豆阶段发育动态模拟模型(SDSM)。经验正不同类型品种平均误差在1-2d内,与传统的积温法相比,其模拟精度有了较大提高。     

温度对马铃薯块茎形成膨大的影响

 本试验采用"771—56"(早中熟)和"疫不加"(中晚熟)两个品种,分春、秋作,共6个播种期研究马铃薯块茎形成膨大对温度的反应。结果表明:马铃薯各生育期的长短都需要一定的度·日温度积累。播期不同显著影响匐匍茎形成和块茎形成的早迟,但不影响度·日数的变化,品种和季节不同,度·日数也不同。块茎形成不仅要求一定的度·日温度,而且要在一定的温度(16℃左右)条件下,块茎膨大的适宜温度为14～22℃,而最适温度为17～19℃。     

基于线性生长假设利用极端温度计算日积温的方法

积温是评估区域热量资源和测算生长发育进程的重要指标,准确计算日积温是作物模型中有效模拟和预测作物生长发育进程和科学调控田间水肥管理的基础.本研究基于生物生长发育速率对温度的线性假设和日极端温度论述了目前流行的2种日积温模型的利弊,并在正弦模拟温度日变化计算小时温度的前提下,引进以时积温改进日积温模型的方法.首先从理论上论述了日均温法可能导致真正的日积温被高估或低估和日极值法可能高估日积温,然后以实例分析和论证了3种日积温模型与真正的日积温间的差异,得出时积温方法计算日积温误差相对最小的结论.为准确估算日积温,建议基于线性假设和日极端温度计算日积温时采用这种时积温方法.     

不同栽培方式下水稻形态发生比较研究

[目的]比较不同栽培方式下水稻(Oryza sativa L.)形态特性,研究不同水稻品种间器官生长和发育特征动态。[方法]通过连续性观察和破坏性取样,获得叶片长度、节间数、株高、分蘖数、叶片角度、叶面积和比叶重等数据,从而比较白稻(籼稻)、金南凤(粳稻)、9325(粳稻)和9915(粳稻)4个水稻品种在江苏南京卫岗大田、卫岗盆栽和江浦大田3种栽培方式下器官形态差异。[结果]每个节位的最大叶长在生长早期逐步上升,后期逐渐下降,可以用方程y=axb和y=ax+b来描述最大叶长和节位的关系;卫岗盆栽水稻的节间数、生长期、叶长和株高比其他2种大田种植的数值小;可以用方程y=ax+b来描述株高与日照时数和有效积温的关系,增加1 cm株高需要19.23℃.d≥10°C积温、8.12 h日照时数;籼稻的株高、分蘖数和叶面积比其他3个粳稻品种多,但比叶重和叶角比其他3个粳稻品种小。[结论]比较水稻品种间形态特征差异,是选择节水耐旱品种的一个重要方面。该研究结果若被整合进一个水稻功能结构模型,即可通过模拟三维空间内水稻器官生长动态为节水耐旱品种选育提供株型参考。     

基于优化生长假设利用极端温度计算日积温的方法

积温是评估区域热量资源和测算作物生长发育进程的重要指标,准确计算日积温是作物模型中有效模拟和预测作物生长发育进程和科学调控田间水肥管理的基础.本研究以作物生长发育对温度反应的优化假设为前提,对比分析基于日极端温度通过日均温估算日积温的2种方法、温度日变化正弦模拟得到小时温度并以时积温改进日积温模型的方法,与温度日变化曲线和三基点温度围成的真实有效的日积温的差异.首先从理论上论述了日均温法可能导致真正的日积温被高估或低估和日极值法可能高估日积温,然后以实例分析和论证了3种日积温模型与真实有效的日积温间的差异,得出时积温方法计算日积温误差相对最小的结论.为准确估算日积温,建议基于优化假设和日极端温度计算日积温时采用时积温方法.     

基于LiDAR点云能量信息的樟子松郁闭度反演方法

为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光 雷达点云数据进行处理,分别提取3 个数量比值变量、3 个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单 变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精 度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好, 拟合相关性为R2 =0.818, Adj R2 =0.810, RMSE = 0.016,模型精度为P =0.978;多变量反演模型中LPI' 和I'3 组合的模型最好, 拟合相关性为R2 = 0.898, AdjR2= 0.889, RMSE =0.012,模型精度为P =0.972。由最终所得模型可知,能量比值变量模型所得结果相对数量比值变 量模型结果要好且稳定,多变量反演模型的拟合相关性及精度都比单变量模型要高。本研究所提取的参数相对较 少,且能量比值变量的提取有一定的局限性,未来研究中应提取更多的高效参数且进一步加强能量比值变量的探究。      

温室番茄叶面积与干物质生产的模拟

 根据光温对作物叶面积的影响，提出了辐热积（product of thermal effectiveness and PAR，TEP）的概念。根据试验资料构建了利用辐热积模拟番茄（Lycopersicon esculentum Mill）叶面积动态的数学模型，并将其与已有的光合作用和干物质生产模拟模型相结合，构建了温室番茄干物质生产动态模型。利用不同品种、基质和地点的试验资料对模型进行了检验。结果表明，与传统的比叶面积法和有效积温法相比，辐热积法显著提高了温室番茄叶面积的预测精度，提高了光合作用和干物质生产的模拟精度。辐热积法对番茄叶面积的预测结果与1:1直线之间的决定系数R 2和统计回归标准误差RMSE分别为0.9743和0.0515 m2·株-1，对植株总干物质量的预测结果与1:1直线之间的R 2和RMSE分别为0.9360和522.7104 kg·ha-1；采用辐热积法对植株总干物质量的预测精度比有效积温法和比叶面积法分别提高56％和72％。     

辣椒茎枝形态发生模拟模型研究

[目的]构建基于有效积温(GDD)的辣椒茎枝形态发生模拟模型,为辣椒功能—结构模型的构建提供理论依据.[方法]在田间试验基础之上,系统分析了温度对辣椒主茎及分枝形态发生的影响,并量化了温度与主茎高度、直径和分枝长度形态的关系,构建了基于GDD和Logistic方程的辣椒主茎高度、直径和分枝长度形态发生的动态模型.[结果]辣椒主茎高度、直径和分枝长度的增长过程符合S型曲线;采用独立的试验资料检验模型,主茎高度、直径和分枝长度的模拟值与观察值之间的均方根差(RMSE)分别为2.854、0.060、3.220 cm.[结论]模拟值与观察值之间的RMSE值均较小,说明模拟结果具有较好的精确度,所构建的辣椒主茎和分枝形态模型为辣椒功能—结构模型的开发奠定了理论基础.     

Modeling Study of Fruit Morphological Formation in Melon

Modeling of fruit morphological formation in melon is important for realizing virtual and digital plant growth. The objective of this study was to characterize the changes in patterns of fruit growth characters during plant development. In cultivar experiments, a high-resolution wireless vision sensor network has been developed to realize non-contact automatic uninterrupted measurement of the fruit shape micro-change (fruit size, color, and net). Results showed that the fruit swelling process (vertical and horizontal diameters) exhibited a slow-rapid-slow pattern, which could be well described with a logistic curve against growing degree days (GDD); fruit color changes based on the RGB values could be represented by quadratic relationship to cumulative GDD; the fruit net changes over growth progress could be partitioned into three phases according to the time interval. The first phase was from 1 to 30 days after pollination (DAP), in which the vertical stripe appeared at fruit middle part and the horizontal stripe at fruit petiole and hilum part as well; the second phase was from 30 to 40 DAP, the horizontal stripe occurred at fruit middle part and the net was formed; the third phase was the process started from 40 DAP, the netted breadth and thickness were gradually increased. The model was validated with the independent data from the experiment, and the mean RMSE (root mean square error) of fruit were 0.36 and 0.28 cm for vertical and horizontal diameters, 11.9 for fruit color, and 0.45 cm for stripe length and diameter at varied GDD, respectively.This work is beneficial to a reliable foundation for study the relationship between morphological formation and physiological change of the melon fruit internally and then realize the intelligent precision management to improve the yield and quality of greenhouse melon production.     

温室标准切花菊叶面积预测模型研究

 【目的】建立一个温室标准切花菊的叶面积指数预测模型。【方法】根据光温对菊花（Chrysanthemum morifolium Ramat.）出叶和展叶速率的影响，通过不同定植期和不同品种的试验，以综合考虑温度、光合有效辐射和日长的生理辐热积为预测指标，建立了温室标准切花菊叶面积预测模型，并用独立的试验数据对模型进行检验。【结果】模型对温室标准切花菊的叶面积指数的预测精度较高，预测值与实测值基于1﹕1线的决定系数（R2）和回归估计标准误差（RMSE）分别为0.94和0.75。基于生理辐热积的预测模型对叶面积指数的预测精度比积温法和比叶面积法分别提高了48.2%和84.6%。【结论】本研究的叶面积指数预测模型预测精度高，模型参数少，机理性强，可以为温室标准切花菊生长和外观品质的预测与管理提供理论依据与决策支持。     

温室标准切花菊发育模拟与收获期预测模型研究

 【目的】建立一个可以预测温室标准切花菊现蕾和收获期的模拟模型，为温室切花菊温光调控提供决策支持。【方法】根据菊花（Chrysanthemum morifolium Ramat.）发育对光温反应的特性，提出了生理辐热积（physiological product of thermal effectiveness and PAR，PTEP）的概念，通过不同扦插期和不同品种的试验，建立了以生理辐热积（PTEP）为尺度的温室标准切花菊发育模型，并用独立的试验数据对模型进行了检验。【结果】模型对从扦插到定植、短日处理、现蕾和收获期的模拟预测值与实测值的符合度较好，预测值与实测值间1:1线的回归估计标准误差RMSE分别为2.3、2.9、1.2和3.2 d，预测精度明显高于以有效积温为尺度的发育模型（RMSE分别为3.0、12.5、12.5和15.6 d）。【结论】本研究建立的模型能较准确地预测标准切花菊各个发育阶段出现的时间与收获期，可以为中国温室标准切花菊周年生产的光温调控提供理论依据和决策支持。