WOFOST模型在德州市的适用性研究

WOFOST模型是世界粮食研究中心和荷兰瓦赫宁根大学共同开发的作物生长模拟模型,为评价其在德州市的适用性,采用2015—2016年的冬小麦生长观测资料对模型进行本地化,采用1981—2017年的逐日气象观测数据以及冬小麦产量数据验证模型在产量模拟中的适用性.结果表明,校准后的WOFOST模型对冬小麦生物量、产量及生育期...     

覆膜条件下对AquaCrop模型冬小麦生长动态和土壤水分模拟效果的评价分析

【目的】通过评价AquaCrop模型对覆膜条件下冬小麦的生长发育、土壤水分、产量以及水分利用效率的模拟效果,为AquaCrop模型在覆膜条件下的校准和应用提供科学的方法和理论依据。【方法】试验设臵不覆盖(CK)和白色地膜覆盖(PM)两个处理,于2013年10月至2016年6月年在陕西杨凌进行田间试验,利用2014—2015年度试验数据对AquaCrop模型进行参数校准,利用2013—2014年度和2015—2016年度的冬小麦观测数据对AquaCrop模型进行验证。【结果】AquaCrop模型较好地模拟了冬小麦冠层覆盖度,冠层覆盖度模拟值和实测值之间的决定系数(R2)为0.86—0.99,均方根误差(RMSE)为2.1%—8.1%。AquaCrop模型也较好地模拟了冬小麦生物量和土壤贮水量,其中地上部生物量的模拟值和实测值之间的R2均大于0.95,RMSE为0.814—1.933 t·hm-2;CK土壤贮水量模拟值和实测值间的相关系数均大于0.85,PM土壤贮水量模拟值和实测值间的相关系数均大于0.75,CK和PM土壤贮水量模拟值和实测值的均方根误差表现为9.2 mmRMSE17.6 mm,标准均方根误差(NRMSE)小于5.5%。冬小麦产量实测值和模拟值相对误差(RE)为-4.4%—9.0%,PM产量实测值和模拟值的平均值较CK分别提高40.5%和40.3%,表现出较好的一致性,处理间成显著性差异。水分利用效率实测值和模拟值RE为-10.4%—-1.5%,PM水分利用效率实测值和模拟值的平均值较CK分别提高54.1%和47.5%,同样表现出较好的一致性,处理间成显著性差异。在冠层覆盖度、地上部生物量、产量和水分利用效率方面,模型模拟值和实测值的变化趋势基本一致,且PM模拟值和实测值间均较CK表现出显著性差异。【结论】AquaCrop模型能够较好地模拟覆膜条件下冬小麦生长发育过程,可以用于覆膜条件下作物生产力的模拟和预测,为AquaCrop模型的推广应用提供了可靠的数据支持。     

CropSyst 模型在区域冬小麦产量模拟中的应用

【目的】CropSyst是国际先进的作物生长模拟模型,文章应用欧盟最新开发的基于生物物理过程的作物模拟平台BioMa(Biophysical model application)中嵌入的改进型作物模型CropSyst,进行CropSyst模型中国北方冬小麦模拟适用性评价。【方法】CropSyst模型初始参数不适合中国冬小麦作物模拟,该研究基于冬小麦主产区河北省衡水市11个县(市)的实测作物、物候、生物量及产量等数据,对CropSyst模型在中国华北地区的使用进行了一系列参数的调试、修正和验证,获得了一套CropSyst模型中适合中国华北小区域范围内冬小麦生长过程模拟的模型参数,并运用调试的作物参数对2012—2014年衡水地区冬小麦产量进行了模型模拟。【结果】冬小麦模拟产量和实测产量线性回归的相关系数平均达到0.97,模拟性能指数(EF)为0.94,一致性系数(IOA)为0.98。【结论】改进的CropSyst模型对中国华北黄淮海平原区冬小麦产量模拟总体效果较好。     

基于气象资料的中国冬小麦收获指数模型

【目的】建立基于气象资料的中国冬小麦收获指数统计模型,为构建作物产量模型提供支持。【方法】获取河南、河北、山东合计30个农业气象观测站近20年冬小麦农业气象观测数据,利用时间序列分析方法提取趋势收获指数,收获指数观测值与趋势收获指数差值即为由气象要素决定的气象收获指数。采用逐步回归分析方法建立基于气象要素的冬小麦收获指数统计模型,模型模拟并反映气象要素变化对冬小麦气象收获指数的影响。【结果】冬小麦关键生育期气象要素与气象收获指数相关关系显著,但单站尺度和区域尺度的显著性水平存在差异。利用209组独立数据,分别在单站和区域尺度对建立的冬小麦收获指数模型进行了验证,单站尺度上模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别是0.65和0.4(2n=209,P0.001),均方根误差12.2%,平均偏差-2.4%,拟合指数75.8%,模拟效率42.3%;区域尺度上模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别是0.56和0.33(n=209,P0.001),均方根误差13.3%,平均偏差-1.3%,拟合指数为69.0%,模拟效率为31.7%。【结论】基于气象资料构建的冬小麦收获指数模型可以较好地模拟不同气象条件下冬小麦收获指数的动态,该模型可与作物NPP模拟模型相耦合,用于区域尺度上冬小麦产量的模拟研究。     

基于AquaCrop模型的北京地区冬小麦水分利用效率

【目的】作物水分利用效率(water use efficiency,WUE)是农业水分管理与决策的重要指标。北京是严重缺水的城市,其主要种植作物冬小麦灌溉用水占比高,开展冬小麦产量水分利用效率的分析研究,可为北京地区的冬小麦节水灌溉与增产平衡提供决策信息支持。【方法】利用2011—2012、2012—2013和2013—2014年国家精准农业示范研究基地冬小麦不同生育期不同灌溉处理下的田间实测数据,对AquaCrop作物模型进行参数本地化。统计北京地区2004—2014年冬小麦生育期的日降雨量数据,利用Pearson-Ⅲ型分布划分了3种降雨年型:湿润年(2012—2013年生育期)、平水年(2009—2010年生育期)和干旱年(2005—2006年生育期)。应用AquaCrop研究分析了3种不同降雨年型、14种灌溉情景下冬小麦籽粒产量水平和产量水分利用效率特征变化。【结果】基于AquaCrop模型的产量模拟值和实测值的R 2、RMSE和d分别为0.99、0.3 t·hm~(-2)、0.99。模型模拟的冬小麦产量水分利用效率:2011—2012年正常灌溉条件下为1.72 kg·m~(-3),2012—2013年正常灌溉条件下为1.67 kg·m~(-3),2013—2014年雨养、正常灌溉和过量灌溉条件下分别为1.27、1.74和1.64 kg·m~(-3),正常灌溉条件下产量水分利用效率最高,其次是过量灌溉,雨养条件下产量水分利用效率最低。在此基础上应用AquaCrop模型模拟分析了3种不同降雨年型冬小麦籽粒产量和产量水分利用效率随灌溉量变化的响应特征,其中,湿润年产量水分利用效率和籽粒产量达到最大值时所需的灌溉量分别为35和50 mm;平水年达到最大值所需的灌溉量分别为35和40 mm;干旱年达到最大值所需的灌溉量均为65 mm。【结论】AquaCrop模型可以很好预测北京地区不同年份不同灌溉条件下冬小麦的籽粒产量和产量水分利用效率。冬小麦产量与产量水分利用效率均随着灌溉量的增加逐渐增大,至最大值后开始减小,在干旱的情况下,植物通过自身适应策略会提高水分利用效率,随着水分的增加,水分利用率将降低,因此3种不同年型的产量水分利用效率的大小顺序依次为干旱年、平水年和湿润年。因此,在制定冬小麦灌溉策略时,要做到产量和产量水分利用效率兼顾。以上研究结果表明,利用Aqua Crop模型可以为北京地区冬小麦田间灌溉和决策提供指导。关于降雨年型本研究仅对湿润年、平水年和干旱年3种年型在越冬期、返青期、拔节期、开花期和灌浆期不同灌溉量和籽粒产量和产量水分利用效率之间的关系进行模拟,对于不同时期不同灌溉量对籽粒产量和产量水分利用效率的影响没有考虑,需要进一步研究验证。     

AquaCrop模型在华北平原黑龙港流域典型区冬小麦-夏玉米种植模式上的适用性评价

为评估AquaCrop模型在黑龙港流域模拟冬小麦-夏玉米水分利用与作物产量的适用性,根据田间试验数据和FAO提供的参数值,对AquaCrop模型进行模型非保守性参数的本地化校准和验证。结果表明,AquaCrop模拟冬小麦冠层覆盖值和实测值的归一化均方根误差(NRMSE)为15.90%,模拟产量与实测产量之间的NRMSE为4.23%;模拟夏玉米冠层覆盖值和产量值与相应实测值之间的NRMSE分别为11.59%和11.69%。本研究校准所得参数对黑龙港流域典型站点有较好的适应性,校验后的AquaCrop可以用于黑龙港流域冬小麦-夏玉米水分管理、产量潜力等相关研究。     

东北玉米生长发育动态模拟模型研究

利用相关试验数据和气象资料,通过MATLAB及相关软件求得模型参数,确立东北玉米生长发育动态模拟模型,对玉米生育期、植株累积干物质及产量等进行模拟。经实测值与模拟值对比发现,玉米各生育期之间观测与模拟的平均绝对误差都为2.6 d,植株干物质累积量的平均相对模拟误差为25%,玉米叶面积指数实测值和模拟值吻合较好,R2和RMSE分别为0.975和0.261,模型模拟效果较好,可用于对玉米生长和产量的模拟以及对作物的生长监测和遥感估产。     

利用作物模拟模型辅助决策小麦新品种推广初探

在田间试验和前人研究的基础上,以比较成熟的CERES—WHEAT模型为研究工具,以我国的主要作物小麦为研究材料,探讨了作物模型在区域试验和良种评价方面的潜在应用。目的在于应用作物模型的动态性和预测性功能,利用品种已有生理和遗传参数以及各地的气象、土壤资料,对冬小麦不同品种同一地点和同一品种不同地点的生育期、物候期、产量和产量构成因素进行预测,并与实测值进行比较,最后对品种的生态适应性进行综合评价,并在品种产量表现和生态适应性等方面为品种区域试验和良种推广提供决策的依据。辅助指导和决策河北省小麦新品种引进、试验和推广,提出了作物模拟模型辅助决策小麦新品种推广的应用模式。     

数字化玉米种植系统的适用性验证

利用河北省连续两年的氮肥试验数据结果和相关资料,对数字化玉米种植系统在玉米主产区河北的适应性进行了验证（尤其是氮肥模块）。结果表明：模型对玉米主要生育期的模拟结果与大田实际符合性比较好,相对误差在5％之内;产量和生物量的模拟值与实际值的绝对误差较大,但相对误差基本都在10％以内;对每公顷穗数的模拟结果均偏低,相对误差小于5％,穗粒数的模拟值普遍高于实测值,而籽粒重的模拟值则普遍低于实测值,穗粒数和籽粒重的模拟值与实测值的相对误差均超出了10％。模型对作物吸收氮的模拟结果并不理想,而对子粒吸收氮的模拟结果明显优于前者,模拟值和观测值之间呈显著正相关关系。该验证结果表明,数字化玉米种植系统对生育期、产量和生物量的预测相对比较理想。而对产量构成和氮素吸收的模拟预测误差较大,因此预测产量构成和氮肥模拟的模块部分参数还需要根据大田试验结果进行适当调整和修正。     

昌吉市冬小麦产量与气象条件的关系研究

采用1988—2015年昌吉市台站气候观测资料与冬小麦产量数据,运用直线滑动平均法、调和权重法等对产量趋势模拟预测,运用SPSS2.0软件对冬小麦气象产量进行回归分析,得到昌吉市冬小麦趋势产量、预报产量方程,得出冬小麦年景产量趋势预报准确率较高,可为合理浇灌、精确估产、科学评价及人工增雨服务提供可靠技术依据。     

基于WOFOST模型的江苏冬小麦生长模拟

WOFOST模型是目前常用的作物模型之一。采用2015—2017年区域气象站点的气象数据、土壤数据、作物数据等,利用OAT方法进行模型参数敏感性分析,结合最小二乘法、"试错法"等,并借鉴前人研究结果,基于不同密度和氮肥处理水平,针对冬小麦发育参数出苗到开花积温(TSUM1)、开花到成熟积温(TSUM2)以及生长参数比叶面积(SLATB)、最大CO_2同化速率(AMAXTB)进行冬小麦参数调整,实现WOFOST模型本地化。结果表明:WOFOST模型模拟冬小麦LAI的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.817 8、0.58、27.9%,模拟叶、茎、穗和地上部总生物量的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.783 2～0.953 1、315.55～986.15 kg·hm~(-2)、10.1%～29.8%,模拟产量的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.585 2、799.96kg·hm~(-2)、15.9%,与实测值均有较好的一致性。这一研究说明WOFOST模型能较好地模拟研究区域冬小麦的生长发育状况。     

施氮对冬小麦生长及产量影响的模拟研究

为了定量分析施氮量与冬小麦生长和产量的关系,以‘济麦22’为材料,于2016—2018年度开展了小麦施氮量试验。利用2016—2017年度试验资料,分析了施氮量对冬小麦产量的影响规律,引入冬小麦地上部干物质量影响因子、产量及产量构成影响因子,构建了施氮量对冬小麦产量影响的模拟模型。经2017—2018年小麦生长季试验数据检验,根均方差值、绝对误差和绝对误差占实测值比率均显示模拟值和实测值有较高的一致性,除产量和单位面积穗数相关系数不理想外,地上部干物质量、穗粒数、千粒重和收获指数的相关系数均较高,所建模型可较好地模拟施氮对冬小麦地上部干物质量、籽粒产量、单位面积穗数、穗粒数、千粒重和收获指数的影响,可为冬小麦氮肥高效利用和精准减量施肥提供一定的参考。     

基于WOFOST模型的河南省冬小麦产量差的时空特征分析

利用气候资料、农业气象站作物资料和统计年鉴资料,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,使用WOFOST模型模拟河南省冬小麦主要种植区18个代表性站点2015—2019年不同水平产量潜力,结合实际产量量化冬小麦产量差,并分析其时空分布特征.研究结果表明,2015—2019年河南省冬小麦光温生产潜力平均值为6608～10...     

基于ORYZA2000模型的浙江省单季稻生物量及产量结构的模拟与分析

以水稻品种甬优15为试验材料,对浙江省单季稻发育期、生物量及产量结构进行了观测。在此基础上,结合作物特性和观测数据调整了ORYZA2000模型参数,并验证了模型对作物生长发育变量的模拟效果。结果表明,供试品种生物量变化趋势符合作物生长发育规律,具有高产群体特征,其中LAI最大值为12.5,叶、茎、穗干质量分别为6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm~2。模型对生育期模拟效果最好,绝对误差为1 d;生物量变化动态模拟效果良好,一致性指数D达0.9以上;LAI、干物质量和产量的模拟误差在可接受范围内,其中穗干质量的NMRSE为17.9%。说明ORYZA2000模型对浙江省单季稻模拟具有较好的适应性,可为作物产量预报、气象影响评价等农业气象服务提供技术支撑。     

DSSAT模型对长期保护性耕作与土壤改良措施下玉米生长过程的模拟及验证

在豫西褐土区,应用DSSAT模型研究长期不同保护性耕作与土壤改良措施下夏玉米的生长过程,验证和评估DSSAT模型在豫西褐土区的适用性,为此模型在该区夏玉米上的应用提供依据。采用DSSAT 4.6内嵌的Glue软件,利用河南省农业科学院节水农业禹州试验基地2013年不同措施(常规耕作、深松、秸秆还田、有机肥)处理夏玉米田间试验观测的土壤体积含水率以及夏玉米的叶面积指数、生物量、产量等观测结果,对玉米的遗传特性参数进行率定,并利用2015年不同处理条件下土壤体积含水率以及夏玉米的叶面积指数、生物量、产量等进行验证。结果表明,在模型率定过程中,2013年夏玉米的叶面积、生物量及产量模拟的归一化的相对均方根误差(RRMSE)和绝对相对误差(ARE)均小于16%。在验证过程中,2015年产量实测值与模拟值之间的RRMSE和ARE分别在1.3%~12.6%和0.8%~12.4%;生物量实测值与模拟值的RRMSE和ARE分别为3.0%~7.3%和2.6%~5.3%;叶面积指数实测值与模拟值之间的RRMSE和ARE分别为2.5%~3.3%和3.6%~7.6%。此外,模拟产量与实测产量具有较佳的相关性,模拟值和实测值较一致。综上,DSSAT模型中的CERES-Maize模型能较好地模拟豫西褐土区夏玉米的生长过程、生物量以及产量。     

土壤水分运动与作物生长过程耦合机理模型初探

根据冬小麦生长发育与土壤水分条件关系的机理研究,建立了田间条件下的土壤水分运动与作物生产耦合机理模型。该模型包括土壤水分运动子模型和作物生长发育子模型,分别模拟了棵间蒸发、根系吸水、生育期、光合、呼吸、同化物分配、根系生长、叶面积增长、产量形成等过程。用1995-10～1996-06的田间试验资料对模型进行验证,结果表明该模型能较好地模拟土壤水分运动与作物生长发育过程的耦合关系。     

气候变化背景下周口市冬小麦农业气候资源时空变化特征

选取周口市10个气象站点1961—2015年的逐日气象资料和霜观测资料,应用气候线性倾向率法、相关分析法和MannKendall突变检验法,分析周口市冬小麦生育期内主要农业气候资源的时空变化趋势和特征。结果表明:研究区域近54年冬小麦生育期内≥0℃积温显著增加,20世纪90年代以来增加趋势更加显著,1993年为突变年;生育期内降水量年际和年代际波动明显,空间上从南至北递减;参考作物蒸散量有明显减少趋势,年际和年代际波动比较剧烈,空间上呈东西递减趋势;生育期内日照时数有明显减少趋势,21世纪初以来减少趋势更为显著,突变年为2005年,空间上东多西少;初霜冻日期呈推迟趋势,终霜冻日期呈提前趋势,导致霜期缩短,且三者的年际波动明显。     

APSIM模型在河北山前平原农业耗水研究中的应用

为将APSIM模型应用于河北山前平原农业耗水研究中,利用中国科学院栾城农业生态系统试验站2009—2013年的数据对APSIM模型参数进行调试与验证,并对河北山前平原1986—2015年不同降水年型情况下的作物生产和水分消耗状况进行研究。模拟结果表明,APSIM模型可以较好地模拟河北山前平原冬小麦和夏玉米的产量、蒸散量(evapotranspiration,简称ET)以及土壤水储量的动态变化,适用于研究分析河北山前平原水资源消耗和产量水平的综合效应。产量模拟结果的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)和确定系数(R2)分别为502 kg/hm~2和0. 83,蒸散量ET模拟结果的均方根误差和决定系数分别为30. 8 mm和0. 91,每月蒸散量ET模拟结果的均方根误差和决定系数分别为13. 2 mm和0. 89,模拟效果良好。根据验证结果,然后利用调整之后的参数模拟1986—2015年河北山前平原不同降水年型下的作物生产耗水状况,研究说明传统的一年两熟种植制度耗水量较大,不适于在河北山前平原继续推行下去,应该予以调整。     

AquaCrop模型对旱区冬小麦抗旱灌溉的模拟研究

【目的】根据干旱情况及时采取灌溉措施,对旱区抗旱以及提高水分利用效率具有重要意义。从大田农业的实际情况出发,研究AquaCrop模型在旱区的适用性及干旱年份抗旱灌溉模拟,为实现抗旱保产提供依据。【方法】于2012-2014年,在旱区陕西杨凌及杨凌周边区域进行冬小麦大田试验,采用2013-2014年揉谷试验区的冬小麦观测数据进行模型的参数调试,采用2012-2013年揉谷试验区和2013-2014年武功试验区的冬小麦观测数据进行模型的验证,从而获得AquaCrop模型在陕西杨凌及周边地区的模型参数。模型参数包括影响冠层生长的冠层增长系数、冠层衰老系数和最大冠层覆盖度,影响生物量积累的水分生产力,影响产量形成的参考收获指数等。然后根据调查的干旱年份2012-2013年的灌溉情况制定出4种灌溉情景,并利用参数本地化后的AquaCrop模型模拟2012-2013年4种灌溉情景对冬小麦生物量和产量的影响,通过模拟结果得出最优灌溉策略。最后比较2012-2013年揉谷试验区、2013-2014年揉谷试验区和武功试验区冬小麦的产量水分利用效率。【结果】在冬小麦冠层覆盖度方面,AquaCrop模型模拟的冠层覆盖度和实测值之间的决定系数（R²）与均方根误差（RMSE）分别为0.464和8.0%。在冬小麦生物量模拟方面,AquaCrop模型模拟的生物量和实测值之间的R²和RMSE分别为0.889和1.622 t·hm^-2。在冬小麦产量模拟方面,AquaCrop模型模拟的产量与实测产量之间的RMSE为0.377 t·hm^-2。2013年为干旱年份,在播种后第77天进行冬灌并且在播种后第172天的拔节期再进行灌溉的两种情景获得最大的生物量;在播种后第77天进行冬灌、播种后第172天拔节期和播种后第200天抽穗期再分别灌溉,小麦产量最高,达到6.451 t·hm^-2。2012-2013年揉谷试验区、2013-2014年揉谷试验区和武功试验区冬小麦的产量水分利用效率分别为1.84、1.69和1.82 kg·m^-3。【结论】AquaCrop模型能够较好地模拟旱区冬小麦的生物量和产量,并且AquaCrop模型模拟的干旱年份下不同灌溉策略的生物量和产量,基本可以说明不同灌溉时间和灌溉次数对冬小麦最终产量的影响。同时说明2012-2013年增加的2次灌溉使干旱年份冬小麦的产量水分利用效率超过正常年份。以上研究符合当地农业生产实际情况,说明AquaCrop模型可以为旱区抗旱保产提供依据。AquaCrop模型具有很好的应用前景,正逐渐成为一个重要的田间决策工具。     

ORYZA2000在江汉平原中稻生长模拟中的适用性初探

利用荆州市农业气象试验站2001年逐日气象观测数据和中稻生育期、生物量观测资料,对ORYZA2000作物参数进行校正,获取了丰两优1号的发育期速率、分配系数、比叶面积等基本作物参数,并利用2000年、2002年的观测数据和观测资料对模型适应性进行了检验.结果表明,ORYZA2000能够比较准确地模拟中稻的生物量、叶面积动态变化趋势及最终产量.