基于SHAW模型的冬小麦近地面层气温模拟

利用一维多层水热耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型,在田间实验的基础上,模拟河南省商丘地区2015年冬小麦拔节后近地面层0~40 cm垂直方向上的每小时气温变化特征。结果表明,冬小麦近地面层气温模拟整体效果较好,其中48%模拟的绝对误差低于1℃,75%模拟的绝对误差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94;夜晚气温的模拟效果优于白天的模拟效果,白天11:00—14:00气温被过低估计,并随着近地面层高度的增加,模拟值误差越大;近地面层内3种气温特征值模拟效果的优劣依次为：日平均气温、日最低气温、日最高气温,其中,日平均气温模拟值与实测值基本吻合,日最低气温被略微高估,日最高气温被过低估计。此外,SHAW模型在冬小麦拔节后6个生育期的模拟效果均存在差异,拔节期、灌浆期和乳熟期模拟效果较好,孕穗期和开花期次之,抽穗期模拟效果相对较差。     

基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型

冠层温度是反映作物蒸散的重要指标,基于2006-2011年冬小麦田间试验资料,分析了小区及冠层尺度K-p模型参数的差异,对比了两种冠层温度表达式的冬小麦蒸散量计算模型的模拟效果,得到了基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型.结果表明:不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数存在一定差异,冠层阻抗(rc)与临界阻抗(r*)的比值和临界阻抗(r*)与空气动力学阻抗(ra)的比值呈显著线性关系,且与冠层尺度K-P模型参数的差异小于不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数的差异.以冠层温度的表达式(rc/ra、rc/r*)计算的作物蒸散量与采用田间水量平衡计算的作物蒸散量呈显著线性关系,以rc/ra参与计算的作物蒸散量明显高于田间实测值,而以rc/r*参与计算的作物蒸散量与田间实测值更为接近.因此,以rc/r*代替rc/ra参与作物蒸散量的计算更能反映田间冬小麦蒸散变化过程.     

基于SHAW模型的冬小麦叶温模拟

叶温是反映冬小麦健康状况的关键指标,但获取麦田叶温动态变化过程及廓线分布存在着较大困难。本文以河南省商丘市为研究区,引入表达土壤-植被-大气能量传输的SHAW模型,对其进行本地化标定,在垂直方向上0~60cm高度以10cm为间隔进行分层,模拟冬小麦拔节期至抽穗期间的叶温时序曲线及廓线,并结合田间同期不同高度的叶温实测数据,对模拟结果进行分析。结果表明：SHAW模型可有效地用于麦田叶温时序曲线和廓线模拟,决定系数达0.8476,夜间模拟效果显著优于白天,决定系数分别为0.8622和0.7602。对叶温日平均值、最低值和最高值的分析表明,均方根误差范围为1.36~4.09℃,且最低温模拟效果最好,平均值次之,最高温误差最大。叶温廓线模拟分析表明,各高度决定系数均达到0.82以上,且随高度的增加而增大,均方根误差范围为2.41~3.35℃,平均误差均小于0℃;叶温总体上呈现出夜间随高度增加而降低的趋势,而白天随高度增加而升高的趋势。     

冬小麦冠层阻力日变化的估算

根据田间试验观测资料,利用3种作物冠层阻力估算方法推算了冬小麦在拔节、抽穗、灌浆3个生育时期在典型晴天、土壤水分充分供应状况下冠层阻力的日变化。3种作物冠层阻力估算方法为利用波文比能量平衡法使用Penman-Monteith公式反推(rc-BREB)、利用冠层温度和蒸散量推算(rc-Tc)、利用不同部位单叶气孔阻力和有效叶面积指数合成法推算(rc-LAI)。结果表明,3种作物冠层阻力估算方法均推得的冠层阻力日变化趋势相同,但冠层阻力值大小存在差异。冬小麦冠层阻力在08:00～15:00时变化平稳,15:00以后开始升高,日落前后升高最为剧烈。采用冠层温度推算的冠层阻力rc-Tc比rc-BREB偏低,rc-LAI在灌浆后期和15:00后比rc-BREB偏高,且没有rc-BREB变化平稳。     

冬小麦拔节期冠层温度与产量的关系研究

通过对13个冬小麦品种拔节期的冠层温度、产量、千粒重、抗旱指数及其关系研究得出,产量与拔节期冠层温度表现出负相关趋势,而千粒重与冠层温度表现出正相关趋势,且灌水处理的拔节期冠层温度对产量及千粒重的影响要大于不灌水处理,拔节期冠层温度对千粒重的影响显著于对产量的影响。安丰88、石05-7494对水分的敏感性较差,抗旱性较好,产量较高,只是前者拔节期冠层温度高,后者拔节期冠层温度低,适合干旱地区栽种。     

冬小麦冠气温差及其相关影响因素关系研究

在冬小麦主要生育期(2002年的4月初到5月底),对3个不同水分处理测定了冠层温度、气温以及土壤含水率和叶面积指数,并进一步计算了冠气温差并分析了冠气温差与土壤含水率和叶面积指数间的关系。结果表明:不同的灌溉措施对冠气温差的影响是有差异的;中午14:00左右在H2高度处(冠层之上)的冠气温差能反映作物的水分特征,可以用此时刻的实验结果来检验遥感数据反演冠气温差的精度;在60～80cm土层的土壤体积含水率能较好地反映中午14:00冠层之上冬小麦冠气温差的变化情况,不同水分处理二者的相关系数(R2)分别为0.60361(节水灌溉),0.95668(充分灌溉),0.84597(不灌溉);不同水分处理下的冬小麦主要生育期的叶面积指数与冠气温差也有一定的相关性,冠层之上二者的相关系数分别为:0.76082(节水灌溉),0.40548(充分灌溉),0.99499(不灌溉),这为区域上遥感反演作物冠气温差来监测土壤含水率及作物估产提供了依据。     

基于图像特征的越冬期冬小麦冠层含水率检测

以越冬期冬小麦冠层可见光图像为对象,研究基于图像特征的含水率检测方法。采用同态滤波与多尺度Retinex相结合的光照增强算法,消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,提取颜色、纹理和形态等39个初始图像特征,采用相关分析和假设检验进行显著特征筛选,并运用偏最小二乘回归建立冠层含水率检测模型。对淮麦30和烟农19 2个冬小麦品种的测试结果显示,检测相对误差均值为1.290%,方差为1.053,2个品种之间没有明显差异,而晴天、中午的检测误差稍大,表明研究的方法具有较高的检测精度和良好的适应性。     

基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型

为定量分析植物冠层结构与光分布及光合作用之间的关系,模拟实际环境中植物冠层的实时光合速率,为诸如作物模型中产量估测提供一种植物冠层尺度光合生产力计算方法,本文构建了基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型。模型主要分为3部分:基于L-迭代文法系统与三维图形绘制技术构建3D虚拟植物冠层结构,利用正向光线跟踪及天空可见率算法模拟虚拟冠层内光辐射(Photosynthetically active radiation,PAR)传输,基于太阳几何参数、大气影响参数及地理位置等参数计算真实环境中虚拟冠层顶部实时PAR强度。利用此模型,直接输入或插值处理光合环境因子数值,采用单叶光合作用模型和相关呼吸作用模型,可计算冠层内净光合作用速率并进行周期内植物体生物量的积累估算。以实测的幼龄杉木为模拟对象,计算其冠层内净光合作用速率及周期内生物量积累,模拟结果表明,基于虚拟冠层的PAR分布模拟及其冠层光合作用速率计算,是一种对植株光合生产力估算的有效方法。     

SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性研究

利用一维多层水热耦合SHAW(Simultaneous heat and water)模型,在2015年商丘田间实验基础上,模拟冬小麦拔节后晚霜冻敏感期幼穗层气温,并结合拔节后天数对晚霜冻害的发生及其程度进行监测,以研究SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性。结果表明,模型能准确模拟晚霜冻敏感期幼穗层20~60 cm高度垂直方向上的每小时气温变化,模拟值与实测值间的绝对误差低于1℃的占44.7%,低于2℃的占72.5%,且夜晚的模拟效果优于白天,相较于气象站日最低气温,SHAW模型模拟的幼穗层日最低气温和低温持续时间更能反映实际冻害发生时的低温环境。由于农田小气候的影响,气象站、农田上方2 m高度和幼穗层气温具有较大差异性,当SHAW模型所需的农田上方2 m高度气象数据缺乏时,将气象站数据转换为农田2 m高度气象数据代入模型的模拟方法优于直接将气象站气象数据代入模型的模拟方法,前者模拟的幼穗层日最低气温与实测值更为接近,所确定的晚霜冻等级与实际情况更加符合。因此,利用SHAW模型对冬小麦晚霜冻害进行监测是可行且适用的,相较于传统的气象站日最低气温监测指标,可提高监测晚霜冻害发生情况和冻害程度的准确率。     

冬小麦生育早期冠层叶片光谱的特征与应用

利用不同测试方法对冬小麦返青期和拔节期的冠层叶片反射光谱进行了测量,分析了反射光谱与叶绿素质量浓度之间的相关关系。分析结果表明:处于返青期的小麦由于生长较为稀疏,冠层叶片反射光谱受到裸露地面等外界因素的影响,反射率和NDVI值与叶绿素的相关性差。拔节期由于地表覆盖率提高,反射率和NDVI值与叶绿素之间的相关性较好。返青期和拔节期冠层叶片反射光谱曲线的红边位置与叶绿素之间的相关性,可以较好地反映其叶绿素的质量浓度。通过实验分析两者之间的相关性,分别建立了返青期和拔节期叶绿素质量浓度线性预测模型和二项式模型,结果显示模型可用于冬小麦冠层叶片叶绿素质量浓度的无损检测预测。比较了植被指数NDVI值的不同获取方法,提出了不同生长阶段测试方法的选择方案,为冠层叶片叶绿素检测以及精细追肥提供技术支持。     

基于MODIS与WOFOST模型同化的区域冬小麦成熟期预测

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017—2018年实时气象数据以及气象预报数据,以2018年5月1日为预报时间节点,构建LAI归一化代价函数,采用复合形混合演化算法(Shuffled complex evolution-University of Arizona,SCE-UA)最小化代价函数,优化WOFOST作物模型的输入参数,用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程,得到研究区冬小麦成熟期的预测结果,并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证。结果表明,冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2. 10、2. 48 d,预测精度较高。该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础。     

冬小麦冠层温度对大气温度的时滞效应与影响因素研究

冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田间持水率的95%(T1)、80%(T2)、65%(T3)和50%(T4)4个不同灌溉处理的冠层温度,并同步获取短波净辐射(Short-wave net radiation,R_S)、大气温度(Atmospheric temperature,T_A)、相对湿度(Relative humidity,R_H)等气象数据。利用错位相关法计算冠层温度与大气温度之间的时滞时间(Time lag,T_L),分析其在不同生育期和不同灌溉条件下变化规律,并采用相关性分析法探究气象因子(R_S、T_A、R_H)变化率和日均值与时滞时间的相关性,最后通过通径分析探讨气象因子(R_S、T_A、R_H     

基于历史气象资料和WOFOST模型的区域产量集合预报

针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.563,平均绝对误差(MAE)最低为458 kg/hm~2。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。     

基于作物生长模型的冬小麦灌溉方案研究

利用作物生长模拟模型(PS123),以黄淮海平原曲周砂壤土种植的冬小麦为例,对2 280个不同淡水灌溉方案和2 055个微咸水灌溉方案进行了模拟研究,分析了不同灌溉方案对作物生产力、水分利用效率的影响。结果表明,曲周地区多年冬小麦平均生产潜力为11.27 t/hm2,冬小麦最高生产潜力的最小需水量为240 mm,与目前节水灌溉试验相吻合;通过灌溉方案模拟,提出了在冬小麦生育期淡水灌溉1到4次,获得高产的最佳灌溉方案;在灌溉4次的冬小麦生产体系中,建议冬前用淡水灌溉,返青后可以考虑1～2次微咸水灌。     

冬小麦冠层光谱与土壤供氮状况相关性研究

通过设置2个冬小麦品种不同氮素水平的完全随机区组试验,获取冬小麦关键生育期(返青期、拔节期、孕穗期、灌浆期)的土壤氮素、植株氮素和冠层光谱数据,通过分析土壤氮素与植株氮素间的相关关系,间接构建土壤氮素状况的光谱诊断模型。结果表明,不同施氮水平冬小麦各生育期冠层光谱与麦田土壤氮素含量差异显著,土壤硝态氮、碱解氮含量与冬小麦植株氮素含量的相关系数达到0.72以上,相关系数分别在0.72~0.84和0.75~0.82之间,均达极显著水平,而土壤全氮含量与冬小麦植株含氮量的相关性相对较差;研究证实土壤调节植被指数SAVI(1040,680)和比值植被指数RVI(1040,680)分别与土壤硝态氮、碱解氮含量具有重要的关系。另外,基于光谱参数SAVI(1040,680)的土壤硝态氮估算模型(R~2≥0.739 6)和基于RVI(1040,680)所构建的碱解氮含量估算模型(R~2≥0.810 0)具有较好的估测能力,可以实现利用冠层光谱对土壤氮素状况的实时、快速估测。     

冠层温度指导冬小麦灌溉的试验研究

在冬小麦主要生育期,测定了6个不同水分处理的冠层温度、气温以及土壤含水率,计算了冠气温差并分析了它们之间的相互关系。结果表明:作物水分胁迫指数CWSI和冠层-空气温差(Tc-Ta)是利用冠层温度评价作物水分状况的重要方法。冠层温度和冠气温差都有明显的日变化过程,其中冠层温度在下午14:00前后达到最大值;中午12:00~14:00时段冠气温差反应冬小麦的供水状况最具代表性;冬小麦适宜水分处理的冠气温差阈值为-1.5℃<ΔT<1.3℃。冬小麦旺盛生长期间(15/4~25/5)的水分胁迫指数平均值与最终籽粒产量的关系是一种非线性的关系,平均水分胁迫指数在0.18~0.23范围为冬小麦的最优供水标准。