基于WOFOST模型的冬小麦产量动态预报方法

为了确定基于WOFOST作物模型的冬小麦产量动态预报方法及产量预报业务应用效果,利用全国冬小麦主产区内174个农业气象站冬小麦生育期、叶面积指数和土壤湿度等观测资料以及15个农业气象试验站冬小麦生物量观测资料,完成 WOFOST冬小麦模型参数本地化和区域化。利用全国冬小麦主产区约1 200个气象观测站起报日前的逐日气象资料及起报日后30 a平均气候值组成的冬小麦全生育期气象数据驱动模型,模拟得到冬小麦地上总生物量和穗干重,站点和县级尺度的冬小麦单产直接采用穗干重来进行产量预报,省级和全国区域冬小麦平均单产根据模拟值2 a间的变化幅度进行产量预报。根据不同空间尺度的历史年预报冬小麦单产与实际产量数据的对比,进行基于WOFOST模型的冬小麦产量预报方法效果检验。结果表明：（1）2014—2019年期间295个农业气象站次冬小麦产量估测平均准确率为81.8%,220个次县冬小麦单产估测平均准确率为84.3%,预报结果具有可用性;（2）12个主产省（市、区）冬小麦单产2003—2019年平均预报准确率为88.2%～96.4%,全国冬小麦单产预报准确率为93.9%～95.9%,总体预报准确率较高,说明基于WOFOST模型的冬小麦产量动态预报方法具有可行性;（3）基于WOFOST模型与统计方法的冬小麦平均单产估产结果准确率略偏低,但预报的时效性和动态性具有更好的优势,能满足作物产量预报业务需求。基于WOFOST模型的不同空间尺度冬小麦单产动态产量估测的准确率验证,说明WOFOST在作物产量预报业务应用具有可行性;利用作物模型进行基于站点尺度的产量预报能够提高作物产量预报时空精细化能力,也能扩展到大尺度区域应用以达到对农业决策和宏观调控的目的。     

多植被指数组合的冬小麦遥感估产方法研究

为了提高大面积冬小麦农田产量快速估算的准确率,选取Landsat 8 OLI卫星遥感数据,计算归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、绿度植被指数GVI、增强植被指数EVI,分别建立4种植被指数组合与地面冬小麦实测产量的回归方程或神经网络和SVM模型。结果表明:单植被指数的非线性回归方程估产精度高于线性回归方程,冬小麦实测产量与遥感植被指数表现为非线性关系;线性回归方程估产时多植被指数组合精度高于单植被指数,多植被指数组合可实现信息互补,提高遥感估产精度;建立多植被指数组合与实测产量的非线性遥感估产模型时,SVM模型的均方根误差RMSE为339.6kg·hm~(-2),决定系数R~2为0.7852,估产精度高于BP神经网络模型、RBF神经网络模型,可应用于冬小麦遥感估产的快速、准确实现。     

关中平原小麦生育期VTCI加权估算及其与产量的相关性研究

选取关中平原冬小麦主要生育期的条件植被温度指数( VTCI)遥感干旱监测结果,运用层次分析法、因子权重排序法两种主观赋权法和主成分分析法、熵值法两种客观赋权法,分别确定加权VTCI,并与关中平原5地区冬小麦年产量建立线性回归模型,研究VTCI对冬小麦产量的影响.结果表明,两种主观赋权法确定的加权VTCI与产量之间存在着...     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——Ⅱ.改进的层次分析法和变异系数法组合赋权

运用改进的层次分析法、变异系数法及主客观组合赋权法确定关中平原冬小麦越冬后主要生育时期干旱对产量的影响权重,建立关中平原五市2002—2009年每年的加权条件植被温度指数(VTCI)与冬小麦单产的一元线性回归模型,分析VTCI与产量间的线性关系。结果表明,变异系数法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;改进的层次分析法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,除铜川外其余四市的R²值接近0.5,或者高于0.6,且组合赋权法的结果中西安的R²值达到0.7。基于改进的层次分析法和变异系数法的归一组合赋权法的结果优于其它 主客观组合赋权法的结果,为最优赋权方法,可用于评价冬小麦主要生育时期的干旱监测效果。     

基于高光谱的渭北旱塬区棉花冠层叶面积指数估算

以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶面积指数(LAI)为数据源,在分析LAI与原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元回归的方法构建了棉花LAI高光谱估算模型,并进行精度估算。结果显示,在可见光范围内随着生育期的推进及施氮量的增加冠层光谱反射率逐渐降低,在近红外范围内从苗期到花铃期随着施氮量增加反射率逐渐增加,花铃期到吐絮期反射率明显降低;各生育期冠层光谱的提取变量与LAI的相关性不强,全生育期各种光谱提取量及植被指数与LAI的相关性高于不同生育期;棉花冠层叶片LAI在反射光谱1 461 nm处相关系数达到最大值(r=-0.726);对于一阶微分光谱,LAI的敏感波段发生在742 nm处,r=0.744;以敏感波段742 nm一阶微分光谱反射率建立的逐步回归估算模型精度最高,RMSE=0.94,RE=26.27%,r=0.78。说明以全生育期为基础,采用一阶微分光谱敏感波段,并根据实际条件选择有效的估测模型,可以进行棉花LAI的预测。     

应用粒子滤波同化条件植被温度指数的土壤水分估测

为了准确地获取2013—2015年关中平原冬小麦主要生育期土壤含水量(0~20 cm)的时空信息,基于Landsat-8遥感数据反演条件植被温度指数(CVTI),并结合CVTI和实测土壤水分间的线性相关性构建土壤水分反演模型。应用粒子滤波(PF)算法同化基于CVTI反演的和CERES-Wheat模型模拟的土壤水分,得到以天为步长的土壤水分同化值,利用土壤水分实测值分别检验土壤水分模拟值、反演值和同化值的精度。结果表明,CVTI和实测土壤水分间的线性相关性显著,尤其在小麦拔节期和抽穗~灌浆期,其相关性达到极显著水平(P0.01);土壤水分同化值和实测值间的线性相关性(r=0.96,P0.001)大于土壤水分模拟值和实测值间的相关性(r=0.71,P0.01)以及土壤水分反演值和实测值间的相关性(r=0.89,P0.001);土壤水分同化值的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)比土壤水分模拟值的RMSE和MRE分别降低了0.025 cm~3·cm~(-3)和2.70%,比土壤水分反演值的RMSE和MRE分别降低了0.016 cm~3·cm~(-3)和4.15%,同化过程提高了时间序列土壤含水量的估测精度。因此,基于CVTI和PF算法能够较为准确估测关中平原小麦主要生育期的土壤含水量。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——I.因子权重排序法和熵值法组合赋权

选取关中平原冬小麦越冬后2002—2009年每年3—5月共9旬的条件植被温度指数（VTCI）遥感干旱监测结果,将冬小麦越冬后分为四个主要生育时期,分别运用因子权重排序法、熵值法及组合赋权法确定各生育时期干旱对产量的影 响权重,计算关中平原各市冬小麦每年的加权VTCI,并建立加权VTCI与冬小麦单产间的一元线性回归模型。结果表明,关中平原大部分地区的加权VTCI与小麦单产密切相关。其中,熵值法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;因子权重排序法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,咸阳、宝鸡及西安的R²值接近或高于0.6,渭南接近 0.5,铜川较差。且组合赋权法的结果中宝鸡和西安的R²值接近0.7,优于因子权重排序法和熵值法的结果。     

基于NOAA-NDVI的河南省冬小麦遥感估产

以河南省为研究区域,利用1982-2006年冬小麦生长关键期3-5月的NOAA-NDVI数据集,结合河南省18地市冬小麦产量数据,分析了研究区NDVI与冬小麦产量的时间动态变化特征,建立了基于NDVI的冬小麦产量估算模型,并对模型进行了验证与比较。结果表明:自1982-2006年,研究区冬小麦生长关键期的NDVI和小麦产量均表现出显著增长态势;利用3月、4月、5月NDVI分别建立的冬小麦产量线性预测模型相对误差均较小,分别为-7.56%、-6.10%、-2.63%;利用不同月份组合的NDVI累积和分别建立的冬小麦产量预测模型相对误差较小,平均误差为-5.08%;利用多个月份组合的NDVI分别建立的多元线性回归模型,虽然综合考虑了冬小麦生长期,但估测精度却低于基于单月NDVI和NDVI累积所建立的模型精度。通过误差对比分析后发现,利用5月NDVI建立的冬小麦估产模型误差最小。     

关中西部灌区冬小麦遥感估产初探

根据冬小麦生长特点与产量的关系,认为小麦扬花期至灌浆期为最佳监测时期,利用遥感影像(TM)进行了绿度指数(GDVI)计算与分析,建立了GDVI与小麦产量的关系,完成了小麦估产。通过与实际产量进行比较,其估产精度可达88.90%以上。     

MERSI资料在内蒙古草原牧草产量估测中的应用研究

利用卫星遥感资料估测天然草地生产力是草地生态学和草地管理学的研究热点。内蒙古草原面积大、类型多、具有重要的生态和生产功能,实时监测其草地生产力变化十分必要。由于风云3号极轨气象卫星资料具有迅速、覆盖面广、不受地面条件限制等优点,文中将内蒙古自治区气象局42个生态监测站点2008～2010年6～8月份的风云3号卫星MERSI遥感数据和同步的牧草产量实测数据相结合,引入MERSI-NDVI概念,建立了基于MERSI-NDVI估测内蒙古草原牧草产量的估测模型,并对模型的可靠性进行了检验。结果表明:基于风云3号极轨气象卫星资料提取的MERSI-NDVI与内蒙古草原牧草产量具有较高的相关性,利用MERSI-NDVI遥感估测天然草地牧草产量是可行的;基于MERSI-NDVI构建的三个类型草地遥感估产模型精度在65.32%～88.84%之间,其精度可以满足宏观测产的要求。不仅适合大面积监测估产,还可用于局部地域牧草产量的定点估产。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价Ⅲ——干旱对冬小麦产量的影响评估

选取关中平原2002-2009年冬小麦越冬后每年3-5月9旬的条件植被温度指数（CVTI）遥感干旱监测结果,基于归一组合赋权法确定的冬小麦越冬后四个主要生育时期干旱对产量影响的最优权重,建立关中平原4市（不包括铜川）冬小麦每年的加权CVTI与单产间的一元线性回归模型,并对冬小麦的单产进行了估算。结果表明,2002-2009年关中平原冬小麦单产在波动中呈上升趋势,中部单产较高,西部次之,东部最低。基于关中平原4市的整体产量估算模型预测西安市部分区县2010年的单产,取得较好的结果,验证了关中平原4市的整体产量估算模型具有较好的精度,能够较准确地反映关中平原干旱对冬小麦产量的影响。     

Simulation of damage in winter wheat caused by the grain aphid Sitobion avenae. 3. Calculation of damage at various attainable yield levels

A dynamic, process-based simulation model is used to evaluate the effect of injury bySitobion avenae F. on yield of winter wheat at a range of attainable yield levels. The attainable yield is defined as the yield in the absence of pests and diseases, at the prevailing temperature and radiation and the available amount of soil nitrogen. Water limitation is not taken into account. Only the period from flowering to ripeness is considered. Aphid infestation intensity is expressed in aphid-days, the integral of aphid density (tiller^–1) over time (day). The calculations show that damage per aphid-day decreases from flowering to ripeness because damage caused by honey-dew decreases with advancing crop development stage while damage caused by aphid feeding is about constant. Damage per aphid-day during a particular period of crop development increases in a nearly linear fashion with the attainable yield level. At attainable yield levels over approximately 9000 kg ha^–1 and until crop development stage early milky ripe (DC 73), however, damage per aphid-day increases at a higher rate with the attainable yield level as compared to lower yield levels. The crop-physiological causes are discussed.Regression models are constructed that relate simulated aphid damage both during various periods of crop development and averaged over the entire post-anthesis phase, to the simulated attainable yield level. The accuracy of these simulation-based regression models and five published models of damage in winter wheat caused byS. avenae is evaluated using 21 data sets, obtained in experiments carried out between 1973 and 1984 in the Netherlands. Attention is focussed on two aspects of model accuracy: the agreement between predicted and measured damage and the size of the error in model predictions. In both aspects the simulation-based regression models are as good as the best published empirical models.     

基于多植被指数模型的草地地上生物量协同估算

以青海省金银滩草原为研究区,采用Sentinel-2卫星影像结合地面实测数据进行草地地上生物量估算研究。分析了18种典型植被指数与生物量的拟合关系,通过精度评价和敏感性分析确定了不同植被指数模型的适用范围,并提出基于多植被指数模型的协同估算方案来提高草地生物量的制图精度,尝试克服传统单变量植被指数模型适用范围受限的问题。结果表明：18种植被指数与生物量的最优拟合模型呈现幂函数和指数函数两种类型,其中幂函数模型中CI_green (Green chlorophyll index)所对应的估算精度最高,且当生物量高于0.65 kg·m^-2时适用性最强;指数函数模型中NDII（Normalized difference infrared index）所对应的估算精度最高,且当生物量低于0.65 kg·m^-2时适用性最强,且NDII与CI_green模型的适用范围具有互补性。提出的多植被指数协同估算模型对应的R²_cv达到了0.61,RMSE_cv为0.226 kg·m^-2,相对于单植被指数模型精度明显提高,R²_cv增加7.0%以上,RMSE_cv减小超过3.8%。综上,提出的多指数模型协同估算方案充分考虑了不同指数模型的适用范围,提高了牧草生物量的估算精度。     

干旱对太行山山前平原雨养农田产量影响的模拟研究

以多时间尺度标准化降水蒸散指数（SPEI）作为干旱指标，利用APSIM模型（农业生产系统模拟模型）模拟太行山山前平原雨养旱作农田冬小麦-夏玉米近30 a产量变化，分析干旱对作物产量的影响。结果显示：APSIM模型对模拟雨养条件下作物产量具有良好的适用性，玉米产量年际波动较大、变异系数为51.2%，易受降雨因素影响;小麦产量波动相对较为稳定，变异系数为26.4%。干旱指数与作物产量极显著相关（P<0.01），其中小麦产量与SPEI-3-Apr相关系数达0.79，玉米产量与SPEI-3-Sep相关系数达0.88，适宜干湿状态在0～2之间；所建立的回归方程分别可以解释61.8%的小麦产量变异和87.7%的玉米产量变异。研究表明，SPEI-3-Apr、SPEI-3-Sep可分别作为该地区雨养农田小麦、玉米产量的估计指标。     

Modelling the effects of sub-lethal doses of herbicide and nitrogen fertilizer on crop–weed competition

The effects of sub‐lethal dose of herbicide and nitrogen fertilizer on crop–weed competition were investigated. Biomass increases of winter wheat and a model weed, Brassica napus, at no‐herbicide treatment with increasing nitrogen were successfully described by the inverse quadratic model and the linear model respectively. Increases in weed competitivity (β₀) of the rectangular hyperbola and parameter B in the dose–response curve for weed biomass, with increasing nitrogen were also successfully described by the exponential model. New models were developed by incorporating inverse quadratic and exponential models into the combined rectangular hyperbola with the standard dose–response curve for winter wheat biomass yield and the combined standard dose—response model with the rectangular hyperbola for weed biomass, to describe the complex effects of herbicide and nitrogen on crop–weed competition. The models developed were used to predict crop yield and weed biomass and to estimate the herbicide doses required to restrict crop yield loss caused by weeds and weed biomass production to an acceptable level at a range of nitrogen levels. The model for crop yield was further modified to estimate the herbicide dose and nitrogen level to achieve a target crop biomass yield. For the target crop biomass yield of 1200 g m^?2 with an infestation of 100 B. napus plants m^?2, the model recommended various options for nitrogen and herbicide combinations: 140 and 2.9, 180 and 0.9 and 360 kg ha^?1 and 1.7 g a.i. ha^?1 of nitrogen and metsulfuron‐methyl respectively.     

基于Google Earth Engine平台的关中冬小麦面积时空变化监测

以关中地区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台,根据冬小麦生育期内归一化植被指数(NDVI)时序曲线和物候特征,采用NDVI重构增幅算法和光谱突变斜率,构建了关中地区冬小麦提取模型并实现了冬小麦种植面积的提取。用农业统计面积验证提取结果表明:在市级和县级尺度上,决定系数R~2分别为0.82和0.62,一致性指标d分别为0.95和0.84,提取结果与实地调查数据的空间一致性精度为93.4%。结果显示:关中地区冬小麦主要分布在中部关中平原,冬小麦种植面积在2011—2017年呈下降趋势,减少了83.22×10~3 hm~2(8.47%)。综合考虑冬小麦NDVI时序曲线的"峰""谷"特征,具有一定的普适性,可为大面积连续年份冬小麦种植面积时空监测提供参考。     

不同灌溉方式下制种玉米叶面积指数、干物质累积与产量研究

通过田间试验,研究了畦灌、常规沟灌、隔沟交替灌3种灌溉方式对制种玉米叶面积指数(LAI)、干物质累积及产量的影响。结果表明:不同灌溉方式下制种玉米苗期LAI与产量呈显著正相关关系,抽穗后期LAI与产量呈显著负相关关系,表明在生殖生长后期,应适当采取控水、控肥措施降低植株的生长冗余。隔沟交替灌方式使作物根区土壤保持湿润和干燥区域交替出现,能诱导作物的补偿生长效应。隔沟交替灌(AFI)方式下制种玉米进入干物质快速累积期的时间早于传统沟灌(CFI)与小畦灌(SBI)。制种玉米抽穗期干物质累积量与产量呈显著正相关关系(R~2=0.77)。隔沟交替灌溉方式下,制种玉米全生育期灌水8次,灌溉定额为2 250 m~3·hm~(-2)的灌溉制度能稳定提高经济产量,具有较好的灌水效果,但在抽穗期~灌浆期应考虑适当增加灌水频率或灌水定额。     

基于标准化降水指数SPI的泾惠渠灌区干旱演变对冬小麦气候产量的影响

为了研究干旱变化对于作物产量的影响机制,以泾惠渠灌区为例,选用标准化降水指数SPI作为干旱评判指标,采用Mann-Kendall趋势检验、最大熵谱分析等方法分析了灌区干旱的变化特征,以及干旱演变下冬小麦气候产量的变化规律。研究表明:(1)灌区冬小麦实际产量呈显著增加趋势(Z=7.6482),气候产量呈不明显减少趋势(Z=-0.5686);(2)灌区总体干旱化趋势明显(通过了99%的显著性检验),这种趋势在春、夏、秋三季都达到了显著水平;(3)干旱存在16 a的年代际周期波动,4~5 a的年际周期;(4)播种前7—9月份和播种后的10、11月的干旱情况对于冬小麦气候产量的影响最大,是影响作物气候产量的关键期;(5)SPI3-9与冬小麦气候产量关系最密切,可以解释46.21%的产量变异;(6)随着干旱的年代际周期变化,SPI3-9与冬小麦气候产量之间的相关系数从0.44上升至0.74,干旱对于冬小麦气候产量的影响有增强的趋势。