EPIC模型中作物生长与产量形成的数学模拟

侵蚀和生产力影响估算模型EPIC是世界上较有影响的水土资源管理和作物生产力评价动力学模型。文章简要介绍了EPIC模型中描述作物生长、产量形成和环境胁迫的主要数学方程,有助于理解EPIC模型模拟作物生长与产量形成的基本原理和基本过程,可供我国作物生长模拟与生产力定量评价研究中借鉴。最后指出了该模型中需要改进之处。     

长汀县朱溪流域土壤可蚀性不同估算方法对比分析

基于长汀县朱溪流域实测118组土壤机械组成及有机质数据,使用EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式3种算法计算土壤可蚀性K值,并基于半方差函数研究不同计算模型空间相关性。结果表明:(1)各个模型计算得K值平均值为K_(shirazi)K_(EPIC)K_(Torri.D),均处于中等变异程度,K_(EPIC)变异程度最弱;(2)K_(EPIC)、K_(Torri.D)、K_(shirazi)均与砂粒、有机质呈显著负相关,而K_(EPIC)与粉粒呈极显著正相关,K_(Torri.D)、K_(Torri.D)均与黏粒呈显著正相关;(3)半方差函数分析表明,块基比K_(EPIC)K_(Torri.D)K_(shirazi),K_(EPIC)空间相关性最强。     

非点源污染模型研究进展

水域环境中非点源污染日益严重,其管理和控制越来越受到人们的重视.非点源污染模型作为描述和评价非点源污染的有效工具,是目前研究的热点.本文概述了非点源污染模型的发展过程,介绍了EPIC、SWAT、HSPF、AGNPS、DWSM等常见模型及其应用,并探讨了目前非点源污染模型研究中存在的问题及未来的发展方向.     

水稻生长模型发展及应用

水稻是我国主要的粮食作物,关系到民生和粮食安全问题。作物模型可在全球范围内帮助理解、预测、调控作物生长及其对环境的影响,是作物研究的重要工具。本文研究以水稻模型为例,重点介绍CERES-Rice、ORYZA2000、WOFOS、EPIC,讨论了各水稻模型的特点、功能、研究应用情况,展望了水稻生长模型的发展方向。     

Priestley-Taylor模型参数修正及在蒸散发估算中的应用

准确估算和模拟植被蒸散可为提高水分利用效率、合理配置水资源,及生态系统可持续经营管理提供科学依据。Priestley-Taylor模型因其所需参数较少而在蒸发散估算中得到广泛应用。介绍了该模型的计算方法和发展情况,总结分析了Priestley-Taylor模型参数的各种修正方法及适用条件,简要介绍了其在农田生态系统和森林生态系统蒸散估算研究中的应用情况,并指出了该模型今后的应用和发展方向,以期为Priestley-Taylor模型的进一步深入研究和广泛应用提供参考。表1参42     

植物根系吸水模型研究综述

总结归纳了具有代表性的根系水分吸收模型和溶质吸收模型,简要介绍了根系的补偿吸收模型,并且总结了常用的根系长度密度分布函数。在综合评述已有模型研究的基础上,指出需加强湿地植物根系的吸收模型研究,以及根系表面积密度分布函数和根系体积密度分布函数的研究,并且简化模型参数。     

突变论模型在生态系统研究中的应用

该文简要介绍了突变理论的基本概念，详细分析了折迭突变模型和尖点突变模型．对突变理论在生态系统研究中的应用，作了简要的分析、评价．通过分析牲畜－草场生态系统中突变模型的建立过程，介绍了突变模型的应用方法之一．     

应用137 Cs示踪法估算淮北土石山区土壤可蚀性因子K值

选取淮北土石山区——赣榆区为研究区,通过径流小区法和~(137)Cs核素示踪技术修订EPIC模型,并利用克里金插值技术获取赣榆区土壤可蚀性因子(K值)的空间分布图。结果表明:EPIC模型不能直接应用于淮北土石山区K值的估算,估算值在耕地上波动较大;修订EPIC模型估算K值与实测K值的相对偏差为5.4%,精度较高,适用于淮北土石山区K值的估算;赣榆区K值主要分布在0.032～0.041 t·h·MJ~(-1)·mm~(-1)。4种土类K值平均值:棕壤类为0.034 t·h·MJ~(-1)·mm~(-1),潮土类为0.037 t·h·MJ~(-1)·mm~(-1),砂姜黑土类为0.037 t·h·MJ~(-1)·mm~(-1),盐土类为0.039 t·h·MJ~(-1)·mm~(-1)。     

非点源污染模型在土壤侵蚀模拟中的应用及发展动态

近年来 ,随着计算机和地理信息技术的不断发展 ,非点源污染模型在土壤侵蚀研究中得到了广泛的应用 .该文通过对不同模型的背景、功能、应用范围以及优缺点的分析 ,对国外较为常用的 8个土壤侵蚀模型进行了全面综述 .这些模型包括用于预测预报的RUSLE ,WEPP和EPIC ,用于流域水文过程模拟的SHE ,CREAMS和ANSWERS等 ,还有用于流域管理措施评价的AGNPS和SWAT等 .通过对不同模型应用现状的分析 ,提出了土壤侵蚀模拟模型在BMPs评价、湿地水文以及生态系统缓冲带泥沙及营养元素运移等领域的应用前景和发展动态     

DNDC模型模拟农田温室气体排放研究进展

在简要介绍DNDC模型(脱氮分解模型)及其在中国的应用与改进基础上,综述了中国学者利用该模型模拟与估算农田温室气体排放和减排调控方面的研究进展,提出未来模型在中国的发展应针对中国农业种植体系的特点,增加模型模块,修正模型参数,建立跨尺度农田生态系统综合评估模型,加强大尺度和长时间序列的温室气体排放模拟与预测研究。同时,加强遥感和地理信息系统技术与模型的结合,以提高区域尺度模拟和预测精度,降低模拟结果的不确定性。     

HPC-EPIC for high resolution simulations of environmental and sustainability assessment

Multiple concerns over the impact of wide scale changes in land management have motivated comprehensive analyses of environmental sustainability of food and biofuel production. These call for high-resolution land management tools that enable comprehensive analyses of natural resources for decision-making. The agroecosystem simulation models with the most biophysical detail are point models, which often have a user interface that allows users to provide inputs and examine results for agricultural field scale analyses. These are not able to meet the needs of high-resolution regional or national simulations. We describe an efficient computational approach for deployment of the Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model at high-resolution spatial scales using high performance computing (HPC) techniques. We developed an integrated procedure for executing the millions of simulations required for high-resolution, regional studies, and also address building databases for model initialization, model forcing data, and model outputs. We first ported EPIC from Windows to an HPC platform and validated output from both platforms. We then developed methods of packaging simulations for efficient, unattended parallel execution on the HPC cluster. The job queuing system, Portable Batch System (PBS) is employed to control job submission. Simulation outputs are extracted to PostgreSQL database for analysis. In a case study covering four counties in central Wisconsin using HPC-EPIC, we finished over 140 K simulations in a total of 10 h on an HPC cluster using 20 nodes. This is a speedup of 40 times. More nodes could be used to achieve larger speedups. The HPC-EPIC model developed in this study is anticipated to provide information useful for high-resolution land use management and decision making. The framework for high-performance computing can be extended to other traditional, point-based biophysical simulation models.     

Modeling the biomass of energy crops:Descriptions,strengths and prospective

The assessment of the biomass of energy crops has garnered widespread interest since renewable bioenergy may become a substantial proportion of the future energy supply, and modeling has been widely used for the simulation of energy crops yields. A literature survey revealed that 23 models have been developed or adapted for simulating the biomass of energy crops, including Miscanthus, switchgrass, maize, poplar, willow, sugarcane, and Eucalyptus camaldulensis. Three categories(radiation model, water-controlled crop model, and integrated model with biochemical and photosynthesis and respiration approaches) were addressed for the selected models according to different principles or approaches used to simulate biomass production processes. EPIC, ALMANAC, APSIM, ISAM, MISCANMOD, MISCANFOR, SILVA, DAYCENT, APEX and SWAT are radiation models based on a radiation use efficiency approach(RUE) with few empirical and statistical parameters. The Aqua Crop model is a typical water-crop model that emphasizes crop water use, the expression of canopy cover, and the separation of evapotranspiration to soil evaporation and plant transpiration to drive crop growth. CANEGRO, 3PG, Crop Syst and DSSAT are integrated models that use photosynthesis and respiration approaches. SECRETS, LPJm L, Agro-BGC, Agro-IBIS, and WIMOVAC/Bio Cro, DNDC, DRAINMOD-GRASS, and Ag TEM are integrated models that use biochemical approaches. Integrated models are mainly mechanistic models or combined with functional models, which are dynamic with spatial and temporal patterns but with complex parameters and large amounts of input data. Energy crop models combined with process-based models, such as EPIC in SWAT and CANEGRO in DSSAT, provide good examples that consider the biophysical, socioeconomic, and environmental responses and address the sustainability and socioeconomic goals for energy crops. The use of models for energy crop productivity is increasing rapidly and encouraging; however, relevant databases, such as climate, land use/land cover, soil, topography, and management databases, arescarce. Model structure and design assumptions, as well as input parameters and observed data, remain a challenge for model development and validation. Thus, a comprehensive framework, which includes a high-quality field database and an uncertainty evaluation system, needs to be established for modeling the biomass of energy crops.     

Modeling the Impacts of Soil Organic Carbon Content of Croplands on Crop Yields in China

This study quantified the impacts of soil organic carbon （SOC） content on the grain yield of crops using a biogeochemical model （DNDC, denitrification-decomposition）. Data on climate, soil properties, and farming management regimes of cropping systems were collected from six typical agricultural zones （northeast, north, northwest, mid-south, east and southwest regions of China, respectively） and integrated into a GIS database to support the model runs. According to the model, if the initial SOC content in the cropland was increased by 1 g C kg^-1, the crop yield may be increased by 176 kg ha^-1 for maize in the northeast region, 454 kg ha^-1 for a maize-wheat rotation in the north region, 328 kg ha^-1 for maize in the northwest region, 185 kg ha^-1 for single-rice in the mid-south region, 266 kg ha^-1 for double-rice in east region, and 229 kg ha^-1 for rice and wheat rotation in southwest region. There is a great potential for enhancing the crop yield by improving the SOC content in each region of China.     

农田土壤有机碳含量对作物产量影响的模拟研究

 【目的】探求土壤有机碳含量对作物产量的影响,以期为保障国家粮食安全和耕地持续利用与管理提供决策依据。【方法】利用农田生态系统生物地球化学模型DNDC,针对中国东北、华北、西北、中南、华东和西南6个典型农业区域,每个区域选择各自典型的种植模式和现行的农田管理措施,在各自特定的土壤和气候条件下,输入并运行模型,模拟考察在其它投入条件不变的情况下,改变土壤有机碳本底值对作物产量的影响。【结果】当土壤有机碳含量（SOC）增加1 g C?kg-1,东北地区玉米产量可增加176 kg?hm-2;华北地区夏玉米与冬小麦轮作,产量可增加约454 kg?hm-2;西北地区春玉米产量约可增加328 kg?hm-2;中南地区单季水稻产量可增加约185 kg?hm-2;华东地区双季稻产量可增加约266 kg?hm-2;西南地区水稻与冬小麦轮作产量可增加约229 kg?hm-2。【结论】在其它投入既定的条件下,全国各地区均存在通过提高耕地土壤有机碳含量来增加作物产量的潜力。保持较高水平的土壤有机碳含量对节本增效具有十分明显的作用。     

延安油松人工林地水分生产力与土壤干燥化效应模拟研究

在EPIC模型模拟精度验证基础上,应用EPIC模型定量模拟研究了延安45年(1957～2001年)实时气象条件下,油松人工林地的水分生产力1、0 m土层土壤有效含水量的变化动态和土壤湿度剖面分布特征,以揭示较长时段内油松人工林地的水分生产力变化规律和土壤干燥化效应。模拟结果表明:(1)1～13年生(1957～1969年)油松人工林水分生产力变化受降水量的影响不大,土壤水分足够维持油松较高的生产力,生物量平均值为3.1 t/hm2;14～45年生(1970～2001年)油松人工林水分生产力呈波动性下降趋势,其波动与降水量波动呈相同的趋势,生物量平均值为2 t/hm2。(2)延安油松人工林地0～10 m土层逐月土壤有效含水量模拟值,模拟前期(1～8年生)在较高(1 300～1 490 mm)水平上波动,模拟中前期(9～15年生)呈现明显的逐年降低趋势,土壤干燥化趋势十分强烈,模拟中后期(16～43年生)在较低水平上(0～180.0 mm)波动,模拟后期(44～45年生)油松死亡后土壤有效含水量逐年上升。(3)随着油松生长年限的延长和根系扎深,油松林地土壤的干层逐年加深和加厚;14年生以后,1～10 m深层土壤湿度稳定维持在每米土层0.12 m左右的含水量状态,表明油松人工林地1～10 m土层已经全部干燥化。综上所述,延安油松人工林地水分持续利用的最大年限为15年左右。     

洛宁县土壤可侵蚀性研究

土壤可蚀性因子K值表示土壤被冲蚀的难易程度,是影响土壤流失量的内在因素。用ArcGIS软件处理得到洛宁县土壤类型图,运用EPIC模型中的K值计算方法,根据土壤机械组成计算得出洛宁县各种土壤的K值并生成K值图。结果显示：①洛宁县土壤中不易蚀土占全县总面积的59．18％,在山地区呈“箕”形分布;较易蚀土占全县总面积的35．44％,多分布在森林覆盖率低的农垦区,比较容易导致土壤侵蚀。②土壤可蚀性因子K值代表了土壤抵抗水蚀能力的大小,与土壤的抗冲抗蚀能力呈负相关关系,是土壤侵蚀模数定量研究的重要因子。     

寡日照天气对设施番茄生长影响模拟研究

为了定量化表征寡日照天气对设施番茄生长的影响,本研究基于EPIC模型(erosion-productivity impact calculator)的作物生长模块,构建了寡日照条件下设施番茄生长模型。考虑低温的影响,对株高的模拟方法进行了改进。利用4个不同播期秋冬茬番茄栽培试验数据对构建模型进行参数率定和检验。结果表明,该模型可以模拟寡日照天气条件下设施番茄株高、地上部生物量和叶面积指数的变化,模拟值与实测值的相对误差分别控制在16%、10%和16%以内。根据2012-2015年11月份的温室气象数据设定不同的情形,模拟设施番茄的生长状况。结果表明,寡日照天气对设施番茄地上部生物量增加的影响要大于对叶面积指数和株高的影响。该模型可用于定量描述寡日照天气对设施番茄生长过程的影响,可为制定设施番茄合理的环境调控策略提供指导。     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

紫色丘陵区几种土壤可蚀性K值估算方法的比较

土壤可蚀性K值可为当地土壤流失量预测和水土保持措施效应评价提供依据。采用5种土壤可蚀性K值估算方法对紫色丘陵区土壤可蚀性进行比较研究,以筛选出符合该地区紫色土成土和侵蚀特点的土壤可蚀性估算方法,结果表明:1）对相同土壤母质和土地利用类型而言,5种土壤可蚀性估算方法的K值依次为:KEPICK修正诺谟K诺谟KShiraziKTorri,5种估算方法K值差异显著,其根本原因在于选择了不同的土壤理化性质指标作为K值估算基础。紫花苜蓿地土壤可蚀性K值最小,说明选用紫花苜蓿等豆科植物作为坡耕地间、套作植物、绿篱建设植物,可有效降低旱坡耕地的土壤侵蚀敏感性。2）对相同土壤母质和土壤类型而言,不同土地利用类型对土壤可蚀性估算方法的稳定性反应不同,其敏感性大小为:紫花苜蓿地小麦地桑林地,对于存在经常性翻耕活动的各种坡耕地种植模式而言,各种估算方法的稳定性差别不大。3）在紫色丘陵区,诺谟法和EPIC法估算的K值与标准值最为接近,且对土壤理化性质变化具有一定敏感性,因此在该地区进行土壤侵蚀敏感性评价和土壤流失量预测时,可采用诺谟法和EPIC法进行K值估算。