首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   13篇
  免费   4篇
  国内免费   4篇
农学   3篇
基础科学   3篇
  9篇
综合类   4篇
农作物   1篇
植物保护   1篇
  2022年   1篇
  2020年   2篇
  2019年   1篇
  2018年   1篇
  2017年   4篇
  2016年   1篇
  2014年   1篇
  2013年   1篇
  2012年   2篇
  2010年   1篇
  2009年   1篇
  2008年   2篇
  2002年   1篇
  2001年   1篇
  2000年   1篇
排序方式: 共有21条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
Proper estimation of model parameters is required for ensuring accurate model predictions and good model-based decisions. The generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method is a Bayesian Monte Carlo parameter estimation technique that makes use of a likelihood function to measure the closeness-of-fit of modeled and observed data. Various likelihood functions and methods of combining likelihood values have been used in previous studies. This research was conducted to determine the effects of using previously reported likelihood functions in a GLUE procedure for estimating parameters in a widely-used crop simulation model. A factorial computer experiment was conducted with synthetic measurement data to compare four likelihood functions and three methods of combining likelihood values using the CERES-Maize model of the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT). The procedure used an arbitrarily-selected parameter set as the known “true parameter set” and the CERES-Maize model to generate true output values. Then synthetic observations of crop variables were randomly generated (four replicates) by using the simulated true output values (dry yield, anthesis date, maturity date, leaf nitrogen concentration, soil nitrate concentration, and soil moisture) and adding a random observation error based on the variances of corresponding field measurements. The environmental conditions were obtained from a sweet corn (Zea mays L.) experiment conducted in 2005 in northern Florida. Results showed that the method of combining likelihood values had a strong influence on parameter estimates. The combination method based on the product of the likelihoods associated with each set of observations reduced the uncertainties in posterior distributions of parameter estimates most significantly. It was also found that the likelihood function based on Gaussian probability density function was the best among those tested. This combination accurately estimated the true parameter values, suggesting that it can be used when estimating CERES-Maize model parameters for real experiments.  相似文献   
2.
在对DSSAT4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上,进一步利用华北地区具有代表性的10个气象站30年(1976~2005年)的气象资料以及华北地区典型的土壤数据展开模拟.结果表明,在一年一季的生产条件下,华北平原各地区玉米多年平均光温生产潜力为13.53~22.56 t/hm2;各地区玉米产量在4月下旬至6月中旬的播期范围内均呈随播期的延迟而增加的趋势,对这一趋势和各气象指标进行相关分析表明,在华北北部主要驱动因子是灌浆期平均日辐射量,而华北中南部主要驱动因子是灌浆期的温度.华北平原自北向南,优化播期呈逐渐推迟的趋势:北部怀来地区5月上旬播种较为适宜,北京、乐亭和天津地区以5月下旬至6月初播种产量最高;中南部以6月中上旬播种(夏播)较适宜.  相似文献   
3.
为模拟未来气候变化对夏玉米发育期影响并估算增温背景下夏玉米收获至冬小麦播种间可调节热量资源,将河南省划分为4个夏玉米主栽区,引入未来气候变化情景(RCPs)数据驱动参数本地化后的CERES-Maize模型开展研究。结果表明:2006—2060年夏玉米生长季积温呈显著上升趋势,较基准条件(1951—2005年)平均增加179(RCP 4.5)和235℃·d(RCP 8.5)。未来情景下夏玉米播种—开花和播种—成熟日数均呈缩短趋势,其中豫西(Ⅱ区)的变化率高于其他地区。2050s夏玉米播种—开花期全省平均缩短2.7(RCP 4.5)和3.4d(RCP 8.5),播种—成熟期平均缩短9.4(RCP 4.5)和11.6d(RCP 8.5),其中豫西(Ⅱ区)缩短最多。夏玉米可调节热量资源估算结果表明,未来气候变化情景下夏玉米成熟后—冬小麦播种前可调节热量资源豫东(Ⅲ区)增加最多,分别增加244.6(RCP 4.5)和296.8℃·d(RCP 8.5),豫西(Ⅱ区)增加最少,分别增加152.3 (RCP 4.5)和215.8℃·d(RCP 8.5)。未来气候变化情景下夏玉米可生长日数豫西南(Ⅳ区)增加最多,分别增加9(RCP 4.5)和11d(RCP 8.5),其他各区夏玉米可生长日数在RCP 4.5情景下分别增加8 (豫北Ⅰ区)、6 (豫西Ⅱ区)和8d(豫东Ⅲ区);RCP 8.5情景下分别增加9(豫北区)、8(豫西Ⅱ区)和10d(豫东Ⅲ区)。秋收秋种间可调节热量资源的增加将对提高玉米产量产生重要作用。  相似文献   
4.
为了研究产量关键期干旱胁迫对玉米物候及产量和产量组成的影响,评估作物生长模型对干旱胁迫下玉米物候和产量模拟的效果,基于锦州农业气象试验站2011-2015年分期播种试验玉米产量和产量组成观测资料,尤其是2014年和2015年天然干旱胁迫试验数据和2015年玉米开花、吐丝物候加密观测资料,分析了产量关键期干旱胁迫对玉米物候及产量和产量组成的影响,评估了CERES-Maize模型对不同降水年型玉米产量和产量组成的模拟效果,提出了模型改进的方向。结果表明,2014年和2015年辽宁省西部地区在玉米开花期前后经历了较严重的干旱胁迫过程,干旱胁迫导致玉米吐丝延迟程度大于开花,90%以上的植株能到达开花阶段,但仅有45%~88%的植株能到达吐丝阶段,直接影响株籽粒数(不同播期下的玉米株籽粒数相差32%)及最终产量(产量下降33%~78%)。CERES-Maize模型对正常年玉米产量及产量组成的模拟效果较好,对干旱年的模拟效果较差,部分原因在于模型在模拟玉米物候时不对开花和吐丝期加以区别,只考虑了温度对花期的影响,而没有考虑干旱胁迫下玉米因开花-吐丝间隔增大、雌穗发育异常、物候期推迟而造成的减产作用。因此,玉米产量关键期干旱胁迫直接影响玉米物候(开花-吐丝期),进而影响玉米穗粒数及最终产量;为提高干旱胁迫下作物模型的模拟评估能力,亟待开展干旱胁迫下基于冠层吐丝动态的玉米产量模拟研究。  相似文献   
5.
不同时间尺度太阳辐射数据对作物生长模型的影响(英)   总被引:2,自引:1,他引:1  
逐日太阳辐射数据是作物模拟模型的重要输入参数之一。然而,在很多情况下,候、旬、月尺度的辐射信息相对容易获取。该文利用长时间序列(1961-2000)逐日太阳辐射数据,分别建立研究区候、旬、月不同时间尺度太阳辐射数据库,利用两个常用的作物生长模型(CERES-Maize和CGOPGRO-Soybean),以逐日数据(太阳辐射和模拟结果)为基准,分别探讨在雨养和灌溉条件下,不同时间尺度太阳辐射数据对作物生长模型的影响。结果表明:在不同时间尺度下,模型的输出(花期和作物产量)都接近于基准值。总体来看,两个模型模拟的花期平均误差和平均相对误差均接近于0,均方根误差为3.5d;CERES-Maize模型的模拟产量低于基准值,而CGOPGRO-Soybean的模拟结果高于基准值。在雨养和灌溉条件下,CERES-Maize的平均相对误差和均方根误差分别为-0.59%,120kg/hm2和-0.52%,129kg/hm2,CGOPGRO-Soybean的平均相对误差和均方根误差分别为5%,152kg/hm2和4.7%,165kg/hm2。短期数据误差(RMSE)是影响模型精度的主要因素。CGOPGRO-Soybean模型对不同时间尺度太阳辐射数据和水情信息比CERES-Maize模型敏感。当缺少逐日太阳辐射数据时,在雨养和灌溉条件下,候、旬、月尺度的太阳辐射数据都可以用于作物生长模型。  相似文献   
6.
The CERES-Maize model was tested in a semi-arid Mediterranean environment during a period of 2 years under three different soil moisture conditions (well-watered and two limited irrigation regimes). In well-watered plots, growth and yield were adequately simulated by the model (differences between simulated values and observations were less than 10%). Results suggest that the absence of air humidity among the model inputs does not limit the CERES-Maize performance, even under dry-air conditions. On the contrary, under mild soil water shortage, CERES-Maize underestimated the leaf area index (LAI) (up to 26% for maximum LAI), above-ground biomass (up to 23%) and grain yield (up to 15%). Mismatches between observations and predictions increased with water stress level (by up to 46, 29 and 23% for maximum LAI, biomass and grain yield, respectively). It is suggested that the functions describing leaf growth and senescence and those calculating the soil water deficit functions should be modified to adapt CERES-Maize to Mediterranean environments.  相似文献   
7.
Global/Regional Circulation Models (GCM/RCM) predict the interannual climate variability better than the absolute values of meteorological variables. Statistical bias-correction methods increase the quality of daily model predictions of incoming solar radiation, maximum and minimum temperatures and rainfall frequency and amount. However, when bias-corrected forecasts/hindcasts are used by dynamic crop models, timing of dry-spell occurrences generate the largest uncertainty during the linking process. In this study, we used 20 ensemble members of an 18-year period provided by the Florida State University/Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies (FSU/COAPS) regional spectral model coupled to the National Center for Atmospheric Research Community Land Model (CLM2). The daily seasonal-climate hindcast was bias-corrected and used as input to the CERES-Maize model, thus producing 20 crop yield ensemble members. Using observed weather data for the same period, a time series of simulated crop yields was produced. Finally, principal component (PC) regression analysis was used to predict this time series using the crop yield ensemble members as predictors. Between 13.7 and 28.8% of the simulated corn yield interannual variability was explained using only one principal component (p < 0.05), and estimated yields were in the correct tercile by margins of 16.7 to 38.2% beyond chance. Predictability of simulated corn yields using principal components was improved relative to the use of bias-corrected daily hindcasts. Bias-correcting all meteorological variables used by the crop model increased predictability skills compared with use of raw hindcasts, individual bias-correction of rainfall, and climatological values.  相似文献   
8.
CERES-Maize区域应用效果分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
作物区域模拟是利用有限的空间数据,尽可能反映作物生育期、产量等性状的时空变化规律。本文尝试利用CERES-Maize模型进行区域模拟,并探讨区域应用的效果。结果表明,经区域校准后的CERES-Maize模型用于区域模拟时,基本可以反映出产量的变化规律,网格模拟产量与农调队调查产量的相对均方根差(RMSE%)为29.9%,符合度0.78。全国2144个网格71.3%的RMSE%在30%以内,其中RMSE%〈15%的为29.4%;就各区域而言,种植面积最大的玉米生态2区(占全国总面积的34%)效果最好,该区63.2%网格模拟的RMSE%小于15%。但区域模拟过程中还存在一系列误差,主要包括:模型本身的误差、作物品种遗传参数的误差、按一定区域范围归并的品种和管理参数引起的误差、区域划分引起的误差和空间数据的误差等,今后需要进一步校准和修正。  相似文献   
9.
用CERES玉米生长模型预测优质蛋白玉米生物产量的形成   总被引:3,自引:0,他引:3  
在泰国北部清迈大学农学院的多种作物中心(北纬18°47',东经99°57',海拔300m)进行品种×播种期的双因素试验,用CERES玉米生长模型模拟栽培管理措施对不同品种的生长发育的影响。参试种为优质蛋白玉米Across8763,PozaRica8763和普通玉米Suwan1;播种期分别为1994年12月20日(PD1)、1995年1月5日(PD2)、1995年1月20日(PD3)。结果表明用CERES玉米模型模拟,试验3个品种与播种期无相关关系,对叶片氮百分含量模拟较为准确。但对叶片数、地上部分生物产量的模拟值高于实测值。  相似文献   
10.
为了探究锦州地区平均气候状态下玉米最佳播期,同时检验作物模型法和最佳季节法确定最佳播期的适用性,利用辽宁锦州农田试验站3a分期播种试验数据,在对作物生长模型CERES-Maize进行参数校正与模拟效果检验的基础上,应用模型模拟不同播期下玉米30a(1981-2010年)的产量,同时应用最佳季节法分析该地区的玉米最佳播期,结合作物模型法的研究结果,提出对最佳季节法的改进办法。结果表明:CERES-Maize模型能够较好地模拟不同播期玉米的物候期和产量,其归一化均方根误差(NRMSE)小于10.3%,对不同播期下30a的产量模拟结果显示,当播期从4月10日推迟至5月10日,玉米平均产量增加6%,当播期从5月10日推迟至5月30日,玉米产量中值从9112kg·hm-2降至8619kg·hm-2,4月25日和4月30日播种玉米的平均产量与5月10日播种的玉米产量无显著差异。结果显示最佳季节法确定的锦州地区玉米最佳播期较为滞后,与作物模型法的研究结果及实际生产的播期有较大出入,因此,提出了对最佳季节法的改进办法即将灌浆期间的不利气温条件考虑在内,改进后得到的最佳播期与作物模型法研究结果较一致。从30a平均气候状况看,该地区玉米的最佳播期在4月25日-5月10日,作物模型法有较好的适用性,最佳季节法经过改进后也可实际应用。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号