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1.
基于APSIM的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为了解旱地小麦叶片生长规律,建立基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型,并在田间试验修订参数的基础上,连接到APSIM平台,模拟小麦叶面积指数动态变化过程,采用相关性分析方法定量分析小麦叶面积指数的变化规律。结果表明:基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型对旱地小麦生长指标LAI的模拟有较高精度。小麦全生育期内叶面积指数模拟值与实测值呈显著正相关,相关系数(R)为0.996,归一化均方根误差(NRMSE)范围在3.08%~9.38%,模型有效性指数(ME)为0.594~0.956,均大于0.5。  相似文献
2.
模型作为一种作物生长机理模型,可敏感捕捉气候变化、土壤水分变化引致的系统组分响应,适用于降水不确定性地区的农业系统生产预测。为确定APSIM模型对秸秆还田等水土保持耕作拦截夏季降水的模拟功能,在甘肃黄土高原开展了秸秆还田处理,对冬小麦收获后休闲期土壤水分的影响及其APSIM模拟。结果表明:自然降水条件下,免耕+秸秆还田(S)处理下土壤水分蒸发量较休闲裸地(F)、耕作+覆草(TS)及传统耕作(T)降低16.7%~23.9%,裸地休闲或耕作会造成土壤水分流失,秸秆还田的保水作用明显,APSIM模拟可代表71%~92%的土壤水分变化;在人工模拟降水(66 mm·h-1)情况下,土壤蒸发在2 t·hm-2(SS)、4 t·hm-2(LS)秸秆还田量下比裸露休闲地(F)分别降低了27.8%和49.4%,APSIM模拟值解释了96%~99%的土壤水分变化。表明本土化的APSIM模型可以描述研究区土壤水分变化,适用于农业系统研究。  相似文献
3.
为揭示灌水时期与灌水量对黄土丘陵区小麦产量及其构成因素的影响规律,依据黄土丘陵典型区域定西1971-2016年气象数据及定西市安定区凤翔镇安家沟村2016年大田试验数据,利用APSIM(Agricultural Production Systems Simulator)平台,动态模拟各灌溉处理下的小麦生长发育过程,并对各灌溉响应进行模拟分析。结果表明:小麦全生育期需水量为315.25 mm,各生育阶段需水量为播种~出苗21.13 mm、出苗~分蘖26.60 mm、分蘖~拔节33.27 mm、拔节~孕穗77.17 mm、孕穗~开花69.31 mm、开花~灌浆36.19 mm、灌浆~成熟51.58 mm。为提高产量,最佳灌水时期应在播种至拔节,灌水量不宜超过60 mm;开花前各生育阶段灌溉处理都明显提高了单位面积籽粒数量,其中以分蘖~拔节阶段(TS)最明显,拔节~孕穗阶段(JS)灌水量不宜超过80 mm、孕穗~开花阶段(BS)灌水量不宜超过20 mm。开花~灌浆阶段(FS)灌水量40 mm对粒重增加的促进作用最明显。  相似文献
4.
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。  相似文献
5.
研究潜在产量的时空分布特征及其影响因素,有助于定量估计区域内作物产量的可提升空间,揭示限制产量提高的因素,明确未来提高作物产量的重点区域和可行措施。利用中国科学院长武黄土高原农业生态试验站2004-2008年的冬小麦数据资料,验证了APSIM-Wheat模型在黄土高原的适用性。结合黄土高原1974-2016年逐日气候资料和农业气象站的作物观测资料,分析该区冬小麦潜在产量和雨养产量的时空变化特征,明确冬小麦不同等级产量潜力的影响因子及影响程度。研究结果表明:42 a来在品种、管理措施不变条件下,黄土高原冬小麦潜在产量和雨养产量的平均值分别是6 554.19 kg· hm-2和3 584 kg· hm-2,变化速率分别为每10 a下降146.59 kg· hm-2和65.11 kg ·hm-2。气候变化背景下,对黄土高原冬小麦潜在产量影响最大的为生长季内的最高温度和太阳辐射,分别呈负相关关系(P<0.05)和正相关关系(P<0.05),相关系数分别为0.36和0.35;而水分是决定雨养产量的关键因素,呈显著的正向效应(P<0.05),相关系数为0.47。充分灌溉条件下,甘肃东南部和山西中部属于冬小麦低产且不稳产区。雨养条件下,山西中部和东北部为冬小麦低产且不稳产区。因此,建议通过栽培技术变革或者选择新品种来提升低产不稳产地区的冬小麦产量。  相似文献
6.
为了探索降水与温度变化对旱地春小麦产量的影响,本研究以定西市安定区1971—2012年共42年的逐日气象数据为基础,运用APSIM(agricultural production system simulation)模型对不同降水(逐日降水±20%、±15%、±10%、±5%、±0%)与温度(逐日温度±2℃、±1.5℃、±1℃、±0.5℃、±0℃)变化下的旱地春小麦产量进行了模拟,并采用二次多项式回归、单因素边际效应和通径分析研究了温度和降水变化对春小麦产量的影响机制。结果表明:在试验设计范围内,春小麦产量(Y)与降水(X_1)和温度(X_2)变化编码值的回归方程为Y=1452.24+2693.88X_1-287.25X_2-200.38X_2~2-344.47X_1X_2(R~2=0.999,P0.01)。当温度不变时,降水与春小麦产量呈正线性关系,由模拟结果可知,降水每增加5%,春小麦产量最大增幅为21.38%,平均增幅为14.31%;当降水不变时,温度与春小麦产量呈开口向下的二次函数递减关系。根据模拟结果,温度每升高0.5℃,春小麦产量最大降幅为4.92%,平均降幅为3.24%;通径分析显示,温度和降水之间存在负互作效应,但降水增加对春小麦产量的增产效应远大于温度升高所造成的减产效应。  相似文献
7.
胡麻器官生长与干物质分配的准确模拟是预测胡麻产量的关键模型。利用2012-2013年定西和榆中试验站胡麻不同播种方式(残膜直播、覆盖新膜播种、揭残膜后直接播种),种植密度(3×106(D1)、4.5×106(D2)、6×106(D3)、7.5×106(D4)、9×106(D5)、1.05×107(D6)、1.2×107(D7)粒·hm-2)和氮磷水平的试验,采用关键遗传参数叶片生物量、蒴果生物量、收获指数增长率、最大收获指数、籽粒含油量、碳水化合物含油率、籽粒水分含量等确定各器官物质分配比例,基于农业生产系统模型(APSIM)构建胡麻干物质分配与器官生长模拟模型,2014-2015年试验数据用于模型验证。结果表明,定西试验区不同肥料、播种方式的地上部总干重模拟结果分别为:RMSE值平均1.7652 g·plant-1,R2平均0.8649,不同播种方式模拟RMSE值平均1.8928 g·plant-1,R2平均0.8453;不同种植密度、氮磷处理水平的地上部总干重平均RMSE值分别为1.5344 g·plant-1、1.9371 g·plant-1,平均R2分别为0.9135、0.8267,各器官干重茎、叶、果的平均RMSE值分别为1. 7751、2. 6371、1. 9785 g·plant-1,R2分别为0.9344、0.8077、0.9118。检验结果表明,模型可较好模拟胡麻地上部总干重和地上部各器官干重的变化动态。  相似文献
8.
为提高干旱环境下甘肃春小麦生产应对旱情的能力,利用APSIM (agricultural production system simulator)平台,模拟1971-2012年甘肃省4大春小麦主产区(河西内陆河灌溉春小麦种植区、陇中黄土高原春小麦种植区、洮岷高寒冬春小麦混种区、陇西黄土高原冬春小麦兼种区)的小麦生长过程,构建基于水分胁迫的小麦干旱致灾强度指数模型,对甘肃省春小麦干旱致灾强度和风险时空分布进行了定量评价和分析。结果表明:甘肃春小麦干旱致灾强度指数总体呈现北高南低的趋势,由于河西春小麦生产具备灌溉条件,陇中、陇西黄土高原春麦种植地区为干旱致灾强度较高且实际影响最大的地区,受干旱影响最小的是洮岷高寒春麦区。在小麦生长不同阶段,各主产区对旱情的敏感程度不同,轻度致灾强度(≥0.20)情况下,洮岷高寒春麦区的开花期和灌浆期、陇西冬春麦兼种区的灌浆期以及陇中干旱春麦区的开花期致灾概率较大,均大于0.6;中度致灾强度(≥0.40)情况下,陇西冬春麦兼种区致灾概率最大出现在开花期,为0.46。  相似文献
9.
为了研究温度变化对不同耕作条件下春小麦产量的影响,利用修正参数后的APSIM模型,自变量因子分别为最低温度、最高温度,在9种变化条件下对传统耕作+秸秆还田(TS )、免耕(NT )、免耕覆盖(NTS )3种耕作措施下的春小麦产量进行了模拟,并利用Surfer软件对产量变化率进行了敏感性分析。结果表明:在三种不同耕作措施下,春小麦产量变化率对最高温度的变化更为敏感,最高温度升高,产量变化率呈负敏感;在传统耕作+秸秆还田和免耕覆盖耕作措施下,春小麦平均产量分别是2268.8 kg·hm-2和2274.0 kg·hm-2,明显高于免耕耕作措施下的春小麦平均产量1815.4 kg·hm-2;传统耕作+秸秆还田和免耕覆盖耕作措施下,小麦产量随温度变化相对稳定;当最低温度和最高温度在一定区域范围内变化时,传统耕作+秸秆还田和免耕覆盖产量表现更稳定。  相似文献
10.
干旱演变趋势的不确定性决定了旱灾风险的动态变化特征,如何采用有效的方法探究风险随时间的变化是评估旱灾动态风险的关键。由于干旱发生发展缓慢,长时间尺度数值预报产品精度较低,用于干旱预报有一定的局限性。本研究选用天气发生器随机生成未来逐日气象数据的大量样本预测干旱演变趋势,驱动作物模型评估不同趋势下作物产量因旱损失及动态风险。选取东北三省为研究区,在2012—2017年田间试验数据的基础上,率定及验证APSIM作物模型,利用BCC/RCG-WG天气发生器随机生成未来气象数据,驱动APSIM作物模型模拟春玉米产量因旱损失,计算期望产量因旱损失率,以典型干旱年2000年为例,实时动态评估东北三省春玉米生育期内(5月1日—9月18日)旱灾动态风险。结果表明:(1)APSIM作物模型模拟春玉米播种到开花日数、生育期日数以及产量与试验观测结果决定系数R2均大于0.5,标准均方根误差NRMSE均在10%以下,表明APSIM模型在东北三省模拟春玉米生长效果较好;BCC/RCG-WG天气发生器生成100个气象要素样本与1961—2020年各气象数据年均值R2均在0.9以上,月平均降雨、最高气温、最低气温、日照时数、相对湿度及平均风速平均相对误差分别为9.1%、9.9%、14.5%、6.1%、14.7%和21.6%;(2)2000年东北三省春玉米生育期内旱灾动态风险呈现出先增加后降低的趋势,在春玉米拔节至抽雄期旱灾动态风险最高,7月10日东北三省农业旱灾动态风险值平均为0.23。在空间分布上,黑龙江北部、辽宁西部以及吉林中西部地区旱灾动态风险较高。(3)春玉米苗期发生干旱,旱灾风险较小,且后期水分充足时有较强补偿作用。拔节期发生干旱,旱灾风险较大且后期水分充足时,水分补偿作用较弱。  相似文献
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