基于遥感和作物生长模型的作物产量差估测

传统的作物生长模型很难模拟大田的实际产量,因为大量的数据、复杂的数学运算以及误差传递限制了作物生长模拟模型的运用。目前为止实际产量仅能通过观测和实地调查获得。该文将NOAA-14 AVHRR遥感获取的冠层温度信息引入作物生长模型,利用冠气温差计算作物水分胁迫系数,可以近似地估计区域作物实际生长速率和产量,进而建立了遥感-作物模拟复合模型PS-X,提出了估算区域作物实际产量的方法。PS-X模型可在不同层次模拟作物的生长和产量,在PS-1、PS-2、PS-X水平计算的分别是作物的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量。利用该模型,论文分别模拟了邯郸地区1998年夏玉米的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量,并通过比较不同模拟水平下产量和农户调查产量进行区域产量差分析。结果表明：PS-1和PS-2水平之间的产量差主要由水分和土壤质地差异造成;PS-2与PS-X水平间的平均产量差异较大,占总产量差（PS-1与PS-X水平之差）的81.4%,主要由田间管理差异造成;对于平原地区,夏玉米产量估测精度可达90%以上;砂质土壤区估算冠层温度和水分胁迫系数比壤质、粘质土壤区要高,因此砂质土壤区模拟作物产量较低,这与PS-2计算结果、农户调查数据一致。研究证实,区域上应用遥感瞬时温度信息建立遥感-作物模拟复合模型进行估产是可行的。     

东北地区春玉米农业气候资源数值模拟

运用ＡＲＩＯ ＣＲＯＰ模型对东北三省春玉米气候生产力进行了数值模拟研究,给出了气候丰产力分布图,并指定模式水分因子为最适状态,计算了春玉米光温生产潜力分布状况,在此基础上给出了水分增产力分布图。研究表明,东北地区春玉米气候生产力大致由南向北递减,变幅在４．５￣２２．５ｔ／ｈｍ＾２之间,而光温生产力分布则主要表现为由西南向东北递增。水分增产力分析表明,对春玉米生产而言,东北地区中部水分条件最优,水分     

基于冠层温度的夏玉米水分胁迫指数模型的试验研究

探讨并建立了适合于中国华北地区夏玉米水分状况监测的作物水分胁迫指数(CWSI)模型。通过不同的田间试验处理和观测,得到了适合夏玉米的CWSI经验模型中的经验关系,且表现明显。该研究建立了不同生育阶段的经验模型,经过初步的检验和分析,认为这一模型是合理的,可以应用于田间的基于冠层温度信息的夏玉米水分状况监测。     

辽西半干旱区玉米大豆间作对作物产量及水分利用的影响

为探明玉米大豆间作的作物增产、土地生产力提升和水分高效利用机理,优化辽西半干旱区适宜的玉米大豆间作模式,于2018−2019年在国家农业环境阜新观测实验站,采用田间定位试验方法,设置了玉米大豆间作2行﹕2行（M2S2）、4行﹕4行（M4S4）、6行﹕6行（M6S6）,玉米单作（M）和大豆单作（S）5种种植模式,研究玉米大豆间作对作物产量、土地生产力、土壤水分空间分布及水分利用效率的影响。结果表明,5种单、间作模式作物总产量表现为M＞M6S6＞M4S4＞M2S2＞S,间作模式中作物对总产量的贡献率表现为玉米＞大豆,玉米贡献率为79.0%～87.3%,大豆贡献率为12.7%～21.0%;M6S6和M4S4间作模式土地当量比（LER）分别为1.13～1.19和1.06～1.07,均具有间作产量优势,其中M6S6间作优势最强;M2S2间作模式土地当量比（LER）小于1,表现为间作劣势;土壤水分空间分布结果表明,0−50cm土层间作玉米与大豆存在水分竞争,60−100cm土层玉米和大豆存在水分互补;3种间作模式均提高了单位面积的玉米水分利用效率,除M6S6间作模式外,M4S4和M2S2间作模式均降低了大豆水分利用效率;M6S6和M4S4间作模式水分当量比（WER）分别为1.18～1.21和1.05～1.06,水分生产力提高5%～21%,均具有间作水分利用优势,其中M6S6间作优势最强,M2S2间作模式水分当量比（WER）为0.99～1.01,间作水分利用优势不显著。综合分析认为,玉米大豆间作模式中M6S6间作产量优势和水分利用优势最强,能够显著提高农田土地生产力和水分利用效率,在辽西半干旱区农业生产中具有更好的应用价值。     

不同土壤大气湿度组合下玉米生长及水分光合特性反应

通过对不同土壤大气湿度组合下玉米生长,水分及光合特性的研究,认为土壤水分亏缺对玉米的影响要超过大气干旱,玉米的水分状况及生理活性主要决定土壤的水分条件,短期干旱使气干土干,气湿土干处理净光合率下降的主要原因是非气孔限制,而气干土湿处理前期光合速率下降主要是由于气孔限制,后期则为非气孔限制。短期干旱过程中各处理的干物质仍持续增加。     

黔中地区玉米水分生产函数模型适应性评价

为探寻适合黔中地区的玉米水分生产函数,基于不同灌水处理下玉米的耗水量和产量数据,比较分析了Jensen模型、Minhas模型、Blank模型、Stewart模型和Singh模型5种水分生产函数模型.结果显示,乘法模型Minhas模型的λi顺序与玉米水分生理特征不符,加法模型Blank模型的Ai值在第②阶段最高、Stewart模型中Bi值②阶段＞④阶段、Singh模型中Ci值在第③和第⑤阶段出现负值,这都与玉米的水分生理特性及灌溉实践不符,而由Jensen模型推算出的作物缺水阶段敏感顺序与玉米的水分生理特性以及灌溉实践相一致,因此确定适合贵州黔中地区的玉米水分生产函数模型为Jensen模型.     

干旱条件下黑土农田水分特征研究

在中国科学院海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站, 应用长期定位试验研究了干旱年份不同施肥处理下的黑土农田水分状况。结果表明：在干旱年份, 大气降水不能满足玉米对水分的需求, 土壤利用“土壤水库”中的水分进行补给, 在玉米全生育期土壤供水量占玉米耗水量的比例为22.23%-25.99%;肥料的施用能够调节土壤的供水能力, 表现为化肥＋有机肥处理〉化肥处理〉无肥处理;玉米的耗水量和耗水强度也表现出相同趋势;肥料的施用, 特别是化肥和有机肥配合施用能够提高玉米的水分利用效率。     

干旱条件下黑土农田水分特征研究

在中国科学院海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站, 应用长期定位试验研究了干旱年份不同施肥处理下的黑土农田水分状况.结果表明:在干旱年份, 大气降水不能满足玉米对水分的需求, 土壤利用"土壤水库"中的水分进行补给, 在玉米全生育期土壤供水量占玉米耗水量的比例为22.23%～25.99%;肥料的施用能够调节土壤的供水能力, 表现为化肥+有机肥处理>化肥处理>无肥处理;玉米的耗水量和耗水强度也表现出相同趋势;肥料的施用, 特别是化肥和有机肥配合施用能够提高玉米的水分利用效率.     

玉米水分管理动态知识模型的设计与实现

农田水分管理与模型构建一直是农业生产的一个热点和难点问题。运用知识模型的构建原理，将系统分析方法和数学建模技术应用于玉米水分管理专家知识表达体系中，根据土壤水分平衡原理，分阶段定量灌溉与玉米和环境影响因子之间的关系，建立了具有系统性和适用性的玉米水分管理动态知识模型，可用于设计不同地区不同降雨年型玉米生育期所需的灌溉定额和灌水定额。利用北京昌平、山东泰安、辽宁沈阳3个不同地区的常年气象资料和玉米品种农大108的品种特征资料对不同生态点常年气候条件下玉米水分管理模型进行了检验；利用北京昌平区不同降雨年型气象     

土壤湿度驱动WOFOST模型及其适应性

WOFOST作物生长模型是以日降水量表征降水输入参数,通过推算土壤相对湿度实现作物生长模拟。由于日降水量随机性较大,很难通过控制日降水量实现不同土壤干旱等级情景设置,限制了WOFOST作物生长模型在不同水分胁迫下对作物生长的模拟,也影响了模拟试验的精度。本文提出以土壤相对湿度直接驱动WOFOST作物生长模型,并以Compaq Visual Fortran 6.5为开发平台,采用Fortran语言对WOFOST作物生长模型的源代码进行修改,将驱动模块中的日降水量文件替换为土壤相对湿度驱动文件。以2013年山东省夏津农业气象试验站玉米出苗-拔节期和抽雄-成熟期水分胁迫和整个生育期自然降水处理（对照）的试验数据为例,对修改后的WOFOST作物生长模型进行了模拟试验。结果显示,采用修订后的模型输出的实测鲜叶干重、鲜茎干重、营养器官干重、地上物质总重和叶面积指数等生物量指标均较原模型输出结果,不仅精度明显提高,而且,由于土壤湿度变化较平稳,较容易地实现了不同水分胁迫情景设置,进而实现不同土壤干旱等级条件下玉米生长的模拟,为分析不同程度干旱对玉米生长的影响及确定其生长发育指标提供了便利条件。     

基于PS123作物生长模型的黑龙江海伦市玉米生产潜力计算

在概括国内外作物生产潜力研究方法的基础上,对PS123模型进行方法的改进,将PS123作物生长模型与常规方法相结合,计算黑龙江省海伦市玉米生产潜力,寻求一种更为客观、科学的生产潜力计算方法,也为PS123模型在东北地区不同作物中的应用奠定基础。选取海伦市1999～2001年数据进行计算,取平均值代表近年来该地区玉米生产潜力。结果显示：修正的PS123模型科学、合理,计算简便;海伦市玉米的光合、光温、气候、气候－土壤生产潜力分别为：54008、11998、9531、8006 kg/hm²。与实际产量相比,光能、光温、气候资源利用率以及农业自然潜力利用率分别为：10.7％、48.3％、60.9％、72.4％,海伦市玉米生产仍然有较大的潜力。     

Modelling crop production potentials for yield gap analysis under semiarid conditions in Guquka, South Africa

Abstract. Hierarchical crop growth models can contribute significantly to land quality research because the yield gap between the estimated optimum and the actual crop production has been identified as a major land quality indicator. This study describes a three-level, hierarchical crop production model, simulating radiation-thermal, water-limited and natural production potentials of annual crops. Input requirements have been kept low to ensure its applicability to developing regions, which often have access only to limited data. The simplicity of this model also has disadvantages: inconsistencies have been reported when applying this model in semiarid regions, which are characterized by very irregular rainfall patterns. Revision of the water balance, which simulates the availability of water, was required. The modified model was validated using the experimental yields of maize and sunflower in Guquka, a semiarid region of South Africa. Yields were estimated very well, possible improvements to crop production were identified and implications for land-use planning highlighted. Yield gap analysis revealed that radiation, sunshine and temperature are favourable for crop production, but the heavy dependence on rainfall makes the region very vulnerable to drought, with devastating impact on yields. The generally low chemical soil fertility further reduces crop performance.     

基于作物生长模型参数调整动态估测夏玉米生物量

针对如何利用作物生长模型定量解析区域夏玉米生物量动态变化的热点问题,该文在沿东海岸的江苏省盐城市大丰区设置大田夏玉米生物量估测试验,在构建夏玉米生物量过程模拟模型的基础上,对夏玉米多个生育阶段的生物量(指地上部生物量)及其变化特征进行分析,并结合试验实测数据探讨利用实测叶面积指数和生物量数据调整生物量模拟模型参数的可行性。结果表明:夏玉米生物量过程模拟模型可以对夏玉米从出苗到灌浆期间的多个生育阶段生物量动态变化进行估测。出苗到拔节前的生长阶段,生物量积累主要来源于叶片形成,模拟模型可以对生物量进行有效预测,预测值与实测值之间的均方根差(root mean square error,RMSE)为18.31 kg/hm~2,相对误差为3.35%。拔节到抽雄前的生长阶段,由于茎节伸长与节数增加,生物量积累加快,预测值与实测值之间的差异较大。拔节初期生物量预测值为535.5 kg/hm~2,实测值为480 kg/hm~2,相对误差11.56%。抽雄前生物量预测值为7 036.46 kg/hm~2,实测值为5 794 kg/hm~2,相对误差21.44%。拔节到抽雄前生长阶段预测值与实测值之间的RMSE为825.94 kg/hm~2。经过模型参数调整,抽雄前生物量预测值为6 036 kg/hm~2,与实测值较为接近,RMSE为219.43 kg/hm~2,相对误差4.18%。利用参数调整后的模拟模型继续对抽雄到灌浆前生长期间生物量进行预测,预测值与实测值较为一致,灌浆期生物量预测值为11 156 kg/hm~2,实测值为10 785 kg/hm~2,相对误差3.44%,而参数调整前预测值为12 492 kg/hm~2,相对误差15.83%。在玉米拔节期进行模型参数调整,对拔节到抽雄和抽雄到灌浆2生长阶段的生物量预测效果较好。该研究可为县域夏玉米不同生长阶段生物量及其动态变化预测提供参考,可辅助县域农业管理部门进行适时生产措施调整。     

W-OH固化剂对玉米生长及土壤养分淋失的影响

采用盆栽试验,研究了不同W-OH喷施浓度(1%,3%,5%)对玉米生长及土壤养分淋失的影响。结果表明:与对照(不喷施W-OH)相比,喷施W-OH对玉米生长有促进作用,且这种作用自玉米生长中期逐渐明显。试验条件下,低、中浓度W-OH(1%和3%)更有利于玉米生长;盆栽3个月后,与对照相比,低、中浓度处理下玉米株高分别增加16%和35%,净光合速率分别增加3%和17%,气孔导度分别增加34%和79%,蒸腾速率分别为对照的2倍和3倍。降雨量对W-OH的保水作用影响不同,小雨和中雨下,3%浓度处理的渗流量最低,保水效果最显著;降雨量达到大雨及以上时,W-OH的保水作用与其喷施浓度成正比。在玉米生长初期W-OH的保肥作用与其喷施浓度成正比,随着后续降雨渗流反复淋溶,其保肥作用趋于稳定;3%和5%浓度的W-OH均能有效减少观测期的土壤养分淋失量,且以硝态氮降幅最大。研究结果为土壤固化剂在坡耕地中的应用提供理论指导。     

土壤-作物-大气系统水热碳氮过程耦合模型构建

定量描述农田生态系统中土壤水分动态、碳氮循环过程和作物生长发育规律,对水氮资源高效利用、作物生产决策和环境保护具有十分重要的意义。该文在总结前人研究成果的基础上,引用了联合国粮食及农业组织的气象模块、荷兰的PS123作物模型和丹麦的Daisy模型的碳氮循环模块;借鉴了RZWQM和Hydrus-1D的水分溶质运移模块的相关理论,并在其基础上进行了修改与完善,构建了土壤-作物-大气系统水热碳氮耦合模拟模型WHCNS(soil water heat carbon and nitrogen simulation)。该模型以天为步长,考虑了气象条件、作物生物学特性和田间管理驱动。土壤水分入渗和再分布过程分别采用Green-Ampt模型和Richards方程来描述。土壤氮素运移使用对流-弥散方程来描述,源汇项中考虑碳氮循环的各个过程(有机质矿化、生物固持、尿素水解、氨挥发、硝化、反硝化和作物吸收等),在根系吸水吸氮源汇项中引入了补偿性吸收机制。有机质模块完全来自Daisy模型,将有机质库划分为3个快库和3个慢库。利用改进的荷兰PS123模型实现了作物生长发育进程、干物质生产、干物质分配及作物产量的模拟,通过水氮胁迫校准因子来实现水氮限制下作物产量的模拟。最后应用华北地区(山东泰安)冬小麦-夏玉米轮作体系2 a的田间观测数据对该模型进行了校验。结果表明,剖面土壤水分和硝态氮浓度、叶面积指数、作物产量与实测值均吻合良好,模拟误差均在合理范围之内,特别是对产量的模拟较好,均方根误差为206~319 kg/hm2,相关系数为0.90,模型效率值均大于0.75,一致性指数值均大于0.9。WHCNS模型能够较好地模拟土壤水分动态、氮素运移及去向、作物生长发育等过程,表明该模型适用于中国华北地区高度集约化的农田生产系统。     

关中平原夏玉米临界磷浓度稀释曲线构建与磷营养诊断

  【目的】  通过分析不同施磷水平下夏玉米地上部生物量与其植株磷浓度的变化关系,构建临界磷浓度稀释曲线模型,为夏玉米磷素优化管理及磷营养诊断提供理论基础。  【方法】  2019—2020年在陕西关中平原,以两个玉米品种郑单958和豫玉22为试验材料进行田间定位试验。共设4个施磷量处理 (P₂O₅):0、60、120、180 kg/hm2。在夏玉米拔节期、抽雄期、灌浆期和成熟期进行地上部取样,分析夏玉米地上部干物质量、全磷含量以及产量。利用2019年试验数据构建夏玉米临界磷浓度稀释曲线模型和磷素营养指数,利用2020年数据对模型进行验证。  【结果】  增施磷肥能显著提高夏玉米产量、地上部生物量和植株磷浓度,两个品种之间没有显著差异。随施磷水平的提高,夏玉米产量表现为先增加后减少,P120处理可获得最高产量,产量效应方程显示两年两个品种夏玉米平均理论最高产量对应的施磷量为110.2 kg/hm2。由产量构成要素看出,施磷对穗数没有显著影响,但能显著提高穗粒数和百粒重,且施磷对玉米穗粒数的影响大于对百粒重的影响。地上部生物量表现为P0c) 变化曲线:P_c = 8.11DM?0.22 (R2 = 0.886)。模型拟合的植株磷浓度和2020年玉米实际磷浓度线性相关,稀释曲线模型的RMSE和n-RMSE分别为1.146和18.23%,说明模型具有较好的稳定性。基于临界磷浓度稀释曲线计算磷营养指数 (PNI),各生育时期PNI值随磷肥用量增加而增大,随生育进程推进呈现先升高后降低趋势。PNI与相对吸磷量 (RP_upt)、相对地上部生物量 (RDW) 和相对产量 (RY) 均呈极显著相关。  【结论】  本研究建立的夏玉米临界磷浓度稀释曲线和磷营养指数 (PNI)模型能够很好地预测植株不同生育时期的磷素盈亏状况,对指导夏玉米生长季磷素营养诊断及最佳磷肥施用量具有可行性。     

基于聚类法筛选历史相似气象数据的玉米产量DSSAT-CERES-Maize预测

根据陕西杨凌、合阳、长武3个站点各2 a玉米试验,在对玉米生长模拟模型CERES-Maize进行调试、验证的基础上,探索在生育期内进行动态产量预测的方法并验证.研究将目标生育期内未知气象数据分别用试验地的多年历史同期数据代替,结合生育期实时数据对应生成多个完整的气象数据序列运行模型预测产量.随着生育期的推进,逐日在气象数据序列中融入目标年实测的气象数据,从播种至收获动态模拟玉米产量.此外该研究使用改进前后的K-NN算法从历史气象年份中筛选目标年的气象相似年份进而预测产量.通过对3种方法预测精度及预测效率对比,确定改进的K-NN算法最优.研究表明,玉米生育前期产量预测可靠性和准确率均较差,抽雄后预测精度迅速提高;利用改进的K-NN算法在3个站点全生育期预测产量的平均绝对相对误差的均值分别为9.9%、19.8%、17.9%,抽雄后预测产量的平均绝对相对误差在0.2%~12.6%之间,相比于使用全部历史年份数据进行全生育期产量预测,模拟所需时间从61 min缩短至25 min.对该方法中降雨因子的筛选进一步改进可提高预报精度,未来有望达到业务应用水平.     

基于水氮因子的宁夏引黄灌区紫花苜蓿生长模拟模型

针对苜蓿生长模型ALFAMOD在动态水分平衡模拟和氮素平衡模拟方面的不足,提出一种基于水氮因子的紫花苜蓿生长模拟模型(alfalfa growth simulation model based on water and nitrogen factors,ALFSIM-WN)。该模型以宁夏引黄灌区紫花苜蓿为研究对象,采用模块化设计方法,划分为作物动态模拟子模型、水分平衡模拟子模型和氮素平衡模拟子模型,对紫花苜蓿的产量进行模拟和估算。通过连续2 a(2016-2017)的田间试验,获取气象数据、土壤数据和田间管理数据,利用2016年数据确定了模型参数,并预测了2017年4茬次紫花苜蓿生长期、叶面积指数、土壤水分动态和产量,对模型模拟值和实际观测值进行了对比。结果表明:宁夏引黄灌区紫花苜蓿每年能收割3～4茬,与当地以饲草收割为目的的生长期相符,综合2017年4茬次数据发现模型模拟叶面积指数的平均相对误差在2.3%～17.6%,模拟土壤水分动态的平均相对误差在2.3%～17.6%,产量预测数据的平均相对误差在1.7%～16.2%。叶面积指数、土壤水分动态和产量的均方根误差分别在0.09～0.44、0.009～0.039 cm3/cm3和0.3～2.3 t/hm2。模型模拟精准度较高,说明该模型在宁夏引黄灌区适用性良好,可以作为一个有效的紫花苜蓿生长模拟预测工具在饲草种植中应用。     

夏玉米咸水灌溉的风险性及其对策分析

在光、温、水对作物生产力影响模型的基础上，增加了基于统计经验方法的描述性盐分模拟模块，并利用田间试验数据对模型进行了检验，计算了不同气候年型和各种灌溉方案下浅层地下水灌溉对产量的影响和次生盐渍化风险度。结果显示，在生长季只需1次灌溉的前提下利用咸水灌溉几乎没有风险，但生长季需2次以上灌溉时，就需咸、淡水轮灌，生长季结束后还需利用淡水灌溉洗盐。