一个棉花高产栽培生育动态模型

在多年棉花高产栽培和生态生理研究的基础上,根据我国的具体情况,初步建立了高产栽培条件下的棉花生长发育与产量形成动态模拟模型(简称CGSM)。 该模型是以光能利用、干物质生产与分配、形态发生原理为基础确立框架,通过田间试验确定参数建立起来的动态模型,它可根据太阳辐射     

一个可用于栽培管理的棉花生长发育模拟模型 —— COTGROW

应用作物模型的理论和方法,借鉴国外同类模型的经验,笔者在多年田问试验研究的基础上,针对土壤-棉花-大气系统,研制完成了一个融棉花生长发育、产量形成及常规栽培管理为一体的模拟模型。其核心部分由碳素平衡、发育与形态发生、水分平衡、氮素平衡、栽培措施和输入与输出等模块构成,利用了作物生理生态学、土壤物理学、植物营养学、农业气象学的理论知识和棉花生产管理经验,可根据土壤和气候数据,模拟播种期、密度、地膜覆     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以“生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发”为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型（CropGrow）,包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以"生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发"为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型(CropGrow),包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

棉花生产管理系统研究进展

棉花生产管理系统研究进展中国农业大学生态环境系邱建军宇振荣肖荧南棉花生产管理系统是以棉花生长发育动态模拟模型和棉花栽培专家的知识与经验为内核，利用推理机和交互式人机接口，来完成棉花生产管理的具体决策。本文就棉花生产管理系统各核心部分的研究进展做简要阐...     

缩节胺对棉花生长发育的调控效应研究进展

在棉花生产过程中运用缩节胺进行化学调控是我国发展轻简化棉花栽培技术的必然趋势。缩节胺对棉花生长发育的调控作用可以分为基本效应和复合效应2类,基本效应指喷施缩节胺后棉花在形态和功能上的直接变化,如农艺性状变化等;复合效应是指在基本效应的基础上,结合外界环境等其他因素共同作用后形成的变化,如产量性状变化等。重点讨论了缩节胺在棉花栽培上的使用技术,以及缩节胺对棉花种子萌发、根系活力、农艺性状、生理生化特性、产量及其构成因素、纤维品质和抗性的影响,同时还总结了缩节胺在目前生产中应用面临的问题,并对缩节胺化控在棉花育种上的应用前景进行了展望。     

棉花生产管理决策支持系统 CPMSS 的设计与实现

一、前言随着农业生产的工业化和现代化,美国、荷兰、澳大利亚等国,从60年代开始就展开了作物生产的计算机模拟,在80年代初又把作物模拟技术与人工智能技术相结合,实现农业生产管理和措施推荐的智能化、现代化,为农业生产的发展开创了新的途径。较成功的例子有:美国以 Ritchie 为首研制的 CERES 系列软件,和 Baker 等研制的COMAX/GOSSYM;还有澳大利亚 Hearn 等研制的 SIRATAC。国内有江苏省农科院高亮之等人研制的 RCSODS 水稻栽培管理系统。“七五”期间,我们以系统论为指导思想,采用人工智能技术,广泛收集植棉专家和传统的棉花高产栽培经验,初步建成了一个可管理亩产100公斤左右皮棉的棉花生产管理决策支持系统 CPMSS。在多年棉花生理和生态理论研究的基础上,运用作物模拟技术,建立了高产栽培条件下的棉花生长发育和产量形成的动态模拟模型 CGSM,从而得到一个     

美国的COMAX-GOSSYM棉花生产管理模拟模型

农业研究中应用的模型可分为经验统计模型(静态)和系统动态模型二大类。动态模型不仅能模拟作物生长发育的动态过程,而且还能正确、全面地反映农业生产对象与环境条件的关系。现已取得突破性进展的就是在农作物生产管理方面影响较大的棉花管理模拟模型(COMAX-GOSSYM)。目前,震动全美植棉业的大事就是推广应用COMAX-GOSSYM棉花专家管理电子模拟系统。     

冬小麦产量形成过程模型及群体优化设计方法

为满足冬小麦生产管理这一要求,需研究冬小麦群体设计及产量形成过程模型构建的技术方法.本文根据冬小麦阶段生长发育特点,以均匀设计与栽培优化相结合的动态试验方法为基础,深入研究不同发育阶段干物质积累量对冬小麦产量及其性状的影响,利用逐步回归和经验判别相结合的方法,论述了基于干物质积累动态的冬小麦产量形成模型的构建过程;根据非线性优化理论,提出了以产量为目标的群体优化设计方法.按上述方法,用冬小麦品种"石家庄8号"在吴桥2年(2007-10-2009-06)的田间试验资料进行分析,结果表明:产量形成过程各模型(包括冬前茎数、拔节茎数、单位穗数、穗粒数和产量)的复相关系数介于0.92～0.97之间,进行群体优化设计后得出最优产量目标为9165.00 kg/h㎡的群体动态指标,所提出的群体设计方法可以满足生产决策中对群体设计的要求,试验方法可用于多因素、多水平作物生产模型的试验研究.     

新疆棉花生产区域评估系统研究

 棉花生产区域模拟评估系统由数据库、模拟模型、空间分析与表达等部分组成 ,以棉花生长模拟模型为核心。模拟模型为光能利用模型 ,考虑光合生产、干物质分配、叶面积动态、产量形成等 ,并考虑天气、土壤、品种、管理措施的影响。模型模拟的干物质生长动态、叶面积动态与实际较接近 ,模拟莎车田间试验皮棉产量的平均拟合指数为 0 .93。模拟 1991～ 1996年区域代表地点的皮棉单产和区域平均单产的偏斜率分别为 - 0 .3%和- 2 .4 % ,说明模型可在气候变异对新疆棉花生产影响的评估中应用     

中国棉花经济的研究综述

棉花产量和进口数量的波动一直都是引人关注的焦点,棉花市场和棉花经济的发展关系到我国农业和纺织业的健康稳定发展,关系到农民收入的增长。本文梳理了国内和国外对我国棉花经济进行研究的脉络,对其中主要的方法、内容、结论进行了总结,指出其中的可取之处和不足,进一步研究有待改进的方法和拓宽的研究范围,为进一步研究我国棉花市场和产业发展确立方向。     

气候变化背景下我国农业模型模拟研究进展

概述了我国在未来气候变化下主要粮食作物(水稻,小麦,玉米)的模型模拟研究的概况,主要包括粮食产量和敏感性、脆弱性研究。作物模型与气候模式相结合的模型模拟研究是目前的主流方法。虽然我国的模型模拟研究取得了一定的进步,但当前研究所用的作物模型大多是国外的模型,国内的模型模拟水平还有待提高。针对目前研究中存在的问题,认为在气候模式本身、温室气体排放情景、应用技术的不确定性、作物生长模拟模型和农业气候变化的脆弱性等方面应进行重点研究,为准确评价气候变化对我国农业生产的可持续发展提供理论依据。     

AquaCrop作物模型应用研究进展

Aqua Crop是FAO于2009年研发的一款新型作物模型,它以输入参数少、界面简单等优点被广泛应用于生产实践中。论文基于Aqua Crop模型原理和特点,深入探讨了Aqua Crop模型国内外应用研究进展。当前,Aqua Crop模型在灌溉策略、气候变化下的情景模拟以及与其他模型联合应用等方面取得了显著进展。但是,该模型在应用过程中还存在若干缺陷。一是模型在保守参数缺少验证的情况下,会使得模拟精度不稳定;二是由于土壤空间变异性的客观存在,模型在由点位向面上扩展时应用效果不佳;三是当前对雨养区作物生长模拟研究还很少,且其非保守参数难以准确确定;四是目前该模型生理、养分和水养互作模块尚不够完善,未考虑作物病虫害和品种遗传差异,当作物生长遭受水分、盐分或温度等严重胁迫时会导致模拟精度下降。今后在模型应用时,可利用多年数据对保守参数进行校正,将区域同一站点多年数据和多站点相关数据相结合调试模型非保守参数;其次,应加强雨养地区模拟研究,从而扩大模型应用范围。开发者应进一步完善Aqua Crop模型子模块,为提高模拟精度和拓宽应用范围提供支撑。     

未来10年中国棉花发展趋势分析

在对影响棉花市场发展各种因素分析的基础上,对未来10年中国棉花市场发展趋势进行了展望。未来10年,受比较效益下降、生产成本提高、国家粮食优先战略等因素影响,中国棉花面积和产量呈下降趋势。在人口增长、人均收入增加、城镇化继续推进等影响下,未来中国棉花消费量仍将增长,尤其是国内消费量增长较为明显。由于中国取消棉花临时收储政策,国内外棉花价格将趋于一致,国内棉花价格下降趋势明显,企业进口棉花动力减弱,未来棉花进口量持续下降。     

棉花生产上新型肥料研究进展

【目的】 综述新型肥料在棉花上的应用状况。【方法】 查阅国内外相关文献,概述新型肥料种类,分析新型肥料改变棉花产量、品质及生理特性的研究进展。【结果】 缓/控释肥料、水溶性肥料、微生物肥料、微量元素肥料和商品有机肥五大类新型肥料在棉花上均有不同程度的应用,可增加土壤肥力,提高棉花产量,促进棉花产业健康发展。但肥料生产和加工缺少统一的质量标准和评价体系,应用结果间存在较大差异。【结论】 施用新型肥料能够提高棉花皮棉和籽棉产量,改善棉花品质,提高肥料利用率。     

2012/13年度棉花市场分析及后市展望

受国内经济增速趋稳和市场调控政策影响,2012/13年度中国棉花市场整体较为平稳。全球经济形势略有好转,需求呈弱回暖趋势,国际棉花价格在持续下跌后呈恢复性上涨。国内外棉花价差总体缩小,中国棉花进口量同比减少。受比较效益低下影响,预计2012/13年度全球棉花面积、产量双下降,国内棉花种植面积下降7.84%。     

作物生长模拟模型研究进展

作物生长模拟模型是对作物生长发育过程及其与环境条件、栽培管理技术的动态关系进行的定量描述和预测,模型的研究有利于农业科学成就的综合集成,同时也是作物种植管理决策现代化的基础.为此,较系统阐述了作物生长模拟模型的定义、发展、特点及建模原理.分析了目前国内外取得的成果及存在的问题.在此基础上指出作物生长模拟模型研究应趋于微...     

作物信息技术及其在棉花生产中的应用与展望

阐述了作物信息技术的内涵以及作物生长模拟模型、农业专家系统和作物生产决策系统的应用及发展概况 ,并阐述了作物信息技术在棉花生产中的应用状况和发展前景。     

新疆内陆干旱区棉花水肥耦合研究进展

水肥利用率低成为新疆棉花生产的主要限制因素,通过水肥的协同关系来提高水肥利用效率为棉花高产稳产的关键.近些年,在棉花水肥耦合研究方面,新疆学者已得出获得高产的施肥总量和基、追肥比例,并认为膜下滴灌水肥耦合可提高肥料利用率.棉花生育期水肥耦合已有研究,为进一步明确棉花生育期追肥配比用量,建议通过研究棉花生育期水肥耦合作物生长规律建立相应模型,根据高产形成机理来确定生育期最佳水肥用量配比,并进一步完善建立土壤.植株测试推荐施肥技术.