内蒙古草甸草原羊草生长的动态模拟模型

依据作物生长模拟的理论，结合天然牧草的生长特性，建立了呼伦贝尔盟草甸草原羊草种群生长和产量形成的动态模拟模型。该模型包括３个子模型：（１）光合作用与呼吸作用，（２）同化物分配，（３）叶面积动态。利用实测资料对该模型进行的验证表明，该模型可以较好地模拟羊草种群地上生物量的时间动态规律，比较客观地反映气象条件对牧草生长和产量形成的影响。     

内蒙古草甸原羊草生长的动态模拟模型

依据作物生长模拟的理论，结合天然牧草的生长特性，建立了呼伦贝尔盟草甸草原羊草种群生长和产量形成的动态模拟模型。该模型包括３个子模型。（１）光合作用与呼吸作用，（２）同化物分配，（３）叶面积动态。利用实测资料对该模型进行的验证表明，该模型可以较好地模拟羊草种群地上生物量的时间动态规律，比较客观地反映气象条件对牧草生长和产量形成的影响。     

松嫩草地土壤水分及盐渍化动态的模拟研究

利用面向对象技术及新型编程语言Java ,在水盐平衡模型基础上 ,通过简化机理模型建立了物理过程模型 ,来模拟土壤水分和盐碱化动态。模型以 1d为步长 ,适合于模拟异质性强的多层土壤水盐动态。利用长岭 1 997年土壤湿度实测资料对土壤水分模型进行了验证 ,模拟结果很理想。模拟了 1 997年羊草及角碱蓬群落土壤盐分、碱化度、pH值动态 ,并与实验资料进行了比较 ,模拟结果可以反映土壤盐分和碱化的季节变化规律。     

山西白羊草灌丛草地牧草产量动态研究

对山西白羊草灌丛草地牧草产量动态进行了三年的定位研究，其结果表明：这类草地牧草产量的季节动态规律较稳定，各年度动态曲线均呈单峰型，高峰值出现在8月份，峰期后牧草产量下降较缓慢；牧草生长前期粗蛋白质含量高，随生育期进展而逐渐减少，粗纤维含量则相反；粗蛋白质产量高峰期在8月，这与干草产量的峰期正好吻合，是该类草地利用的最佳时期。     

水稻计算机模拟模型及其应用之三：水稻群体光合生产的动态模拟模型

本文根据农业气象学和植物生理学的基本原理,建立了水稻群体光合生产的动态模拟模型,该模型包括3个子模型,即:(1)叶面积动态;(2)光合作用与呼吸作用;(3)干物质积累与产量形成。利用模拟模型,对水稻群体光合生产过程进行了动态模拟,并利用大田资料对模拟结果进行了验证。     

我国华北冬小麦生产影响评估模型的研究

研究建立了我国华北冬小麦生产影响评估模型 (WHTMOD) ,该模型由小麦发育期模拟模型、光合生产模拟模型、产量形成模拟模型、土壤水分平衡和N素平衡动态模型等组成 ,综合考虑了光合作用、呼吸作用和同化物在器官中分配等生理过程以及温度、日长、CO2 、水分、N素等因子的影响 ,可模拟小麦生长发育与产量形成动态 ,反映气候异常对研究区域小麦生产的影响 ,模型检验模拟值与实测值相符     

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。     

作物产量灰色马尔柯夫链预测模型

以黑龙江垦区１９４９－１９９２年小麦单产资料为例，用灰色系统ＧＭ（１，１）动态预测模拟和预测趋势产量，用马尔柯夫链动态预测模型预报气象产量，从而组合一套完整的作特意一灰色马尔柯夫链预测模型。以此模型对黑龙江垦区小麦单进行预测，其结果均怀实况基本相符。     

基于土壤化学性质与神经网络的羊草碳氮磷含量预测

生态化学计量学是研究植物-土壤相互作用与从元素计量的角度分析生物地球化学元素区域循环规律的新思路,是当前生态化学计量学的研究热点和前沿。该文以羊草碳、氮、磷的含量为研究对象,选用能够模拟输入与输出层非线性关系的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,在土壤相关化学性质与羊草碳、氮、磷含量之间建立模型,构建最优的羊草碳、氮、磷含量的预测模型。研究结果显示,采用土壤营养元素及相关化学性质作为输入层,羊草碳、氮、磷含量作为输出层,利用Matlab软件建立RBF神经网络模型,模拟预测羊草碳氮磷平均质量分数分别为411.46,18.25和1.11 mg/g,皆低于全球陆生植物叶片碳氮磷的平均含量;羊草C/N值、C/P值和N/P平均值分别为24.70、429.24和17.92,皆高于全球陆生植物叶片C/N值、C/P值、N/P值;羊草N/P为17.92,其生长主要受P元素的限制。预测结果与实际情况比较符合,这说明RBF人工神经网络模型用于模拟预测羊草碳、氮、磷含量与土壤化学性质之间的关系是可行的,可以较准确地估测羊草碳氮磷含量,平均相对误差分别为1.39%,4.69%和7.65%。     

不同年份地下水位大麦参数模型与产量动态模拟

本文研究了不同地下水位下大麦生长期叶面积指数、地上部各营养器官、储藏器官、总生物量干重的变化动态,植株各器官的干物质积累量和分配率,不同时期植株各器官的氮素含量和可溶性糖含量的变化动态;运用模型对大麦各器官干物质重及产量动态进行了模拟,并对模拟结果与实测结果进行了相关性分析,最后对大麦产量进行了模拟,结果得到各个不同年份不同地下水位处理大麦的产量与降水量之间存在着比较明显的负相关。     

水稻吸氮量和干物质积累的模拟试验研究

本文描述了土壤氮和肥料氮素对水稻不同时期生长的影响及水稻对氮素吸收和在各组织器官的分布模式 ,借助水稻生长模型ORYZA - 0 ,通过田间和水槽的氮肥试验结果对水稻模型和氮素动态模块进行了验证。结果表明 ,模型模拟的水稻生物量、产量、叶片吸氮量和地上部吸氮量与实测值呈明显的正相关 ,其相关系数分别为 :生物量r=0.9889;产量r =0.9992 ;叶片吸氮量r =0.9597;地上部吸氮量r =0.9234。模拟生物量、产量和实测的生物及产量的相关性较高 ;而对叶片吸氮量、地上部吸氮量的模拟值与实测值的相关性稍低一些。但总体来看 ,该模型不仅能较准确地模拟水稻生长动态 ,而且可以模拟水稻氮吸收和积累的行为动态     

CERES-Rice模型在江汉平原的验证与适应性评价

基于江汉平原武汉、荆州农业气象试验站双季早、晚稻及单季中稻多年田间试验数据和同期逐日气象数据,在利用GLUE参数估计模块结合"试错法"对模型参数标定基础上,对CERES-Rice模型叶面积指数及生物量动态、发育期、成熟时地上部生物量、产量等的模拟能力进行了验证。结果表明,模型对水稻发育期模拟较好,开花期和成熟期的模拟误差在3d以内,其中对感光性较弱的早稻模拟最好,感光性较强的晚稻模拟最差;生育期内叶面积指数和生物量动态模拟良好,一致性指数分别达0.98和1.0;模拟产量和地上部总生物量的相对均方根误差分别为8.72%和5.91%,总体效果较好,其中生殖关键期遭遇寒露风的晚稻产量NRMSE为11.16%,模拟效果偏差。说明CERES-Rice模型在无明显异常天气条件下对江汉平原地区水稻模拟具有较好的适应性,CERES-Rice模型可为江汉平原水稻生育期预测提供技术支撑,在考虑极端天气条件胁迫产量形成过程的基础上,可应用于该地区气象影响评价及产量预报业务。     

利用冬小麦作物生长模型对产量气候风险的评估

以北京地区冬小麦生产为例，介绍了两种作物生长模型——小麦生长模拟模型WheatSM和农业生产模拟系统(小麦模型)APSIM-Wheat在作物生产气候风险评估中的应用研究。在对WheatSM和APSIM-Wheat进行参数调试和验证的基础上，用北京地区1955～2000年的历史时期气候资料，以日为时间步长，进行多年冬小麦生产的模拟，分析不同气候年型下冬小麦产量的风险。其中，利用WheatSM的模拟结果评估了北京地区热害对冬小麦产量造成的风险，结果表明，5月平均气温≥21℃时为灌浆期高温年型，热害造成的减产至少在13.1%以上；利用APSIM-Wheat的模拟结果评估了北京地区干旱造成的冬小麦产量风险，结果表明，当全生育期降水量<100 mm，缺水量>169.40 mm时，北京冬小麦全生育期严重干旱，冬小麦产量在4 t·hm^-2以下。以上研究结果符合生产实际，可为北京地区不同气候年型下冬小麦生产的动态决策和减轻灾害损失提供科学依据和技术支持。     

秋白菜产量动态模式预报的研究

依据田间试验的观测资料，分析了哈尔滨市秋白菜生长期的农业气象条件，找出影响产量的关键气象因子，建立产量动态模拟模式，并进行产量预报。     

作物养分定量化模型原理及方法比较分析

本文比较分析了养分经验模型和动态模拟模型的原理和计算方法。比较典型的经验模型有肥料效应函数方程,目标产量法,以及基于土壤肥力指标的QUEFTS(QUantitative Evaluation of the Fertility of Trop ical Soils)养分模型等。经验模型的特点是简单易行,所需参数少,但模拟精度难免误差较大;动态模拟模型由于考虑到复杂因素对作物养分吸收的影响,以及植物营养的动态过程,更能反映的系统真实行为。然而,由于土壤养分运移和作物养分吸收过程的复杂性,目前除氮外,还很难做到其它养分的动态定量化模拟,这些都还有待于更深入的基础性研究。     

获嘉县小麦产量的灰色预测预报模型

小麦产量的形成系统可视为一个灰色系统。本文根据灰色系统理论,以获嘉县的小麦产量为例,用GM(1,1)动态模型来模拟和预报趋势产量Yt,用GM(0,m+1)静态模型来预报气象产量Yw,从而组建了一套完整的小麦产量预报模型,而且回报和试报效果均比较理想。     

基于COSIM模型的新疆棉花产量动态预报方法

该文在对棉花生长模拟模型COSIM进行模型调试、验证实现本地化应用的基础上,探讨运用作物模型进行棉花产量动态预报的方法,重点解决未知气象数据替代问题。作物模型应用于产量预报时,未来天气的不确定性是影响预报准确率的关键因子,该影响随着当年实际天气数据增多而减小。该文以近50 a的气象数据,依次替代预报日至收获期的气象数据(即预报日之前使用预报年当年气象数据,预报日之后使用替代年气象数据),模拟棉花生长发育和产量形成过程,以近50、40、30、20、10、5 a历史气候数据依次替代预报日之后的逐日数据获得的模拟产量平均值作为预报产量,根据对预报准确率进行比较,最终确定以近10 a实测数据替代获得的模拟产量平均值作为最终预报产量。经验证该预报方法对不同播种时间棉花产量动态预报的准确率在81.3%~99.6%,预测精度较好。作为案例分析,该文仅进行每月1次预测分析,实际应用中可进行逐日替代动态预报,经过进一步改进,提高预报精度,未来可望达到业务应用水平。     

北方水稻动态水分生产函数研究

研究采用蒸渗仪和盆栽相结合的方法，在分析水稻干物质生长规律的基础上，提出了干物质随时间累计的数学模型和干物质累计量与籽粒产量之间关系的数学模型，在此基础上，参考前人旱作物动态产量模型，构造了水分亏缺影响函数，对分阶段线性函数、指数乘子式函数和三次式函数进行参数拟合，提出了水稻动态产量数学模型，求出了沈阳地区水稻水分生产函数动态产量模型参数，并利用1999年实测资料对模型进行了检验和灵敏度分析。     

CropSyst作物模型在松嫩平原典型黑土区的校正和验证

通过对CropSyst作物模拟模型进行修订和验证，应用该模型对松嫩平原黑土区主要作物的生产潜力进行了模拟，并对作物生产力模拟的有效方法进行了初步探索。模拟结果表明，对于主要作物的经济产量、全生育期蒸散量、收获时的地上生物量，模拟值与实测值较为接近。模拟值和实测值的均方根误差RMSE为3.59%(小麦地上生物量)～8.02%(小麦产量)，模拟性能指数EF最小为0.76(玉米蒸散量)，最大为0.90(小麦产量)。     

干旱胁迫对玉米物候及产量组成的影响及模拟研究

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。