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WOFOST-SHAW耦合模型的冬小麦冠层气温模拟

以河南省商丘地区为研究区域,在田间实验的基础上,对WOFOST模型和SHAW模型进行本地化标定,利用WOFOST-SHAW模型模拟2016年冬小麦拔节期-成熟期冠层0~80 cm高度每小时气温的变化特征,并将其模拟结果与实测数据进行对比。结果表明,利用WOFOST-SHAW模型模拟的冬小麦冠层,除了80 cm高度,气温的模型效率均大于0.90,超过75%的模拟气温的绝对误差在-1.5~2.5℃之间,说明冠层气温的整体模拟精度较高。WOFOST-SHAW模型对冬小麦冠层各高度的日最低气温的模型效率平均值为0.86,日最低气温模拟值偏高0.53℃,说明冠层日最低气温的模拟值与实测值吻合度较高。同时冬小麦易受冻高度层模拟气温能准确地反映0℃以下的冠层日最低气温,因此,WOFOST-SHAW模型可以很好地模拟冠层气温,提升SHAW模型的适用性,可为冬小麦晚霜冻害的监测提供参考依据。     

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。     

基于风机盘管热风供热系统的温室热环境研究

为进一步提高温室供热系统整体供热效率,针对生物质锅炉作为热源、风机盘管作为末端散热装置的温室热风供热系统,建立了试验温室冬季夜间供暖条件下的室内热环境模拟CFD模型,对室内温度场分布进行了数值模拟并与试验结果进行对比。结果表明,二者所描述的温室内温度场的分布趋势相同,各点误差均小于3℃,计算均方根误差为0.66℃,验证了所建CFD模型的有效性。模拟结果表明：采用该热风供热系统可有效提高室内温度,植物生长区域温度范围为12~17℃,植物层温度分布均匀,无较大梯度变化。     

不同播期和灌水条件下冬小麦生物量变化与产量模拟

为了阐明播期和灌水对冬小麦生物量积累动态特征的影响并实现不同播期与灌水条件下的产量模拟,在吴桥实验站2年（2017—2019年）播期水分大田试验基础上,结合2011—2017年播期水分文献资料,采用“小麦钟”模型发育指数来定量模拟冬小麦的发育期,以Logistic模型定量模拟不同播期和水分处理对地上部生物量积累动态的影响,并建立冬小麦生物量模型,进而构建冬小麦产量模型。结果表明,播期通过影响冬小麦生长旺盛期来影响生物量积累;播期推迟,冬小麦生长旺盛期缩短而使生物量减小。不同水分处理造成的地上部最大生物量的差异主要由生物量的最大积累速率决定,生物量最大积累速率随灌水量的增大呈先增加后下降趋势。基于冬前积温和生长季供水量建立冬小麦生物量与产量模型,冬小麦地上部生物量实测值和模拟值的均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSE）分别为1980.2kg/hm2和15.7%,产量实测值和模拟值的RMSE和NRMSE分别为839.7kg/hm2和10.6%。基于发育指数的Logistic模型能较好地模拟冬小麦的生物量积累,对不同播期与灌水条件下的产量具有较好的预测效果。足墒播种条件下,冬小麦适宜冬前积温为200~600℃·d,生长季适宜供水量为200~450mm。该研究为华北地区合理调控播期灌水措施提供了科学依据,为不同播期与灌水条件下冬小麦产量预测提供了思路。     

基于HYDRUS-2D的地下滴灌下水分运移数值模拟研究

利用HYDRUS-2D软件模拟了地下滴灌条件下滴头周围黏壤土的土壤水分动态,并与田间观测进行对比;通过分析不同滴头流量对试验地土壤湿润模式的影响,明确了最佳灌水技术参数。结果表明,HYDRUS-2D软件模拟结果与观测值一致,体积含水率均方根误差为1.2%~4.5%,湿润范围均方根误差变化范围为2.1~3.87cm。     

冬小麦不同深度灌水条件下土壤水分运动数值模拟

冬小麦深度灌水可以促进根系深扎,提高水分利用率。为了定量计算深度灌水条件下土壤水分动态,根据冬小麦不同深度灌水试验,用土壤水分运动方程的源项模拟不同深度灌水,建立了冬小麦不同深度灌水条件下土壤水分运动模型,采用有限差分法求解。利用不同深度灌水冬小麦试验数据对模型进行验证,结果表明模型计算的土壤含水率与实测土壤含水率的动态变化趋势一致,二者显著相关,相关系数在0.90以上,模型平均绝对误差最大值为0.023 cm3/cm3,平均相对误差最大值为8.22%,均方根误差最大值为0.03 cm3/cm3。所建模型具有较高的模拟精度,可用于模拟不同深度灌水条件下冬小麦土壤水分分布与动态变化。     

格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法

为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。     

土壤理化特性对土壤剖面水分传感器性能的影响

针对土壤理化特性变异影响土壤剖面多点水分传感器测量误差的问题,面向土壤剖面水分测量,设计了一种高频电容式水分传感器,通过试验分析了土壤温度、电导率、容重等土壤理化特性变异对传感器输出电压的影响,采用统计回归处理方法,建立了基于温度影响下的土壤水分修正模型,并对传感器的性能进行了检验.试验结果表明:在5 ～45℃范围内,传感器输出电压随土壤温度升高而线性递增;电导率大于2 mS/cm时,传感器输出电压随电导率增大而逐渐减小;容重增加使得传感器输出电压呈减小趋势;在常温下此水分传感器测量值与传统干燥法测量值对比,两者决定系数R2=0.967 9,最大测量绝对误差4.70％,均方根误差为0.025 24.     

基于DNDC模型的北京市大兴区冬小麦农业用水效率

为了阐明大兴区冬小麦农业用水效率时空变化趋势, 基于近10 a大兴区冬小麦产量统计值和遥感ET值, 构建了冬小麦脱氮-分解作用模型(DNDC模型), 验证了DNDC模型在区域冬小麦水分生产率方面的适用性.结果表明:点位模拟与验证中,冬小麦产量和ET值模拟效果较好,相对误差均小于4.20%,作物水分生产率WP点位模拟值分别为1.91和1.75 kg/m³.区域模拟与验证中,不同土壤区冬小麦产量及ET不尽相同,但总体趋势保持一致,产量随降雨量变化较大,2008年产量达到最大.2007-2016年产量统计平均值为5 227 kg/hm²,产量模拟平均值为4 845 kg/hm²;同期区域冬小麦ET模拟平均值为381.74 mm,遥感平均值为392.66 mm,产量和ET平均相对误差小于13%.2007-2016年WP模拟值为1.10~1.62 kg/m³,平均值为1.27 kg/m³,统计值为1.15~1.62 kg/m³,统计平均值为1.34 kg/m³.     

不同水分条件下棉花茎流、叶温及茎粗变化规律

应用Phytalk植物生理生态监测系统和Globelog土壤水分温度监测系统,研究了江西省赣抚平原灌区棉花在不同水分条件下的茎流、叶温及茎粗变化规律。结果表明:棉花茎流呈明显的昼夜变化规律,晴天呈双峰曲线,多云天呈单峰曲线,阴天值较低且稳定,高的土壤含水率下峰值更高;棉花叶温变化与茎流类似,不过有滞后现象,叶温达到33℃左右时保持稳定;棉花茎粗与茎流和叶温变化规律相反,茎直径最大值出现在9点左右,最小值出现在18点左右,在中午12点左右会出现萎缩现象。     

烟叶烘房的温度检测系统设计

以LPC932为核心,采用SHT10数字温度传感器采集温度,设计一种基于单片机的炯叶烘房温度检测系统,并给出系统的硬件电路和软件设计。该系统能实现温度的实时显示,具有电路简单、成本低、功耗小、体积小、检测效果好等优点,有较高的实用价值。     

基于冠气温差的淮北地区水稻日需水量估算模型研究

【目的】构建水稻日需水量估算模型,为灌区动态用水管理提供科学指导。【方法】以淮北淮涟灌区水稻为研究对象,通过称质量法获取水稻日需水量,同步采集水稻冠层温度和相关气象要素,分析各要素与实测水稻日需水量关系,构建了以太阳净辐射和冠气温差为参数的水稻日需水量估算模型,并利用叶面积指数对其进行修正。【结果】太阳净辐射量和冠气温差是反映水稻日需水量的关键因子,水稻日需水量与太阳净辐射呈正线性相关,与冠气温差呈负线性相关,冠气温差随着生育期延续有增大的趋势。通过叶面积指数修正的模型相对误差为5.07%,均方根误差为0.183 mm/d。【结论】利用冠气温差估算水稻日需水量,方法较为简单,精度满足灌溉管理要求。     

温室内黄瓜叶温变化特性的试验研究

考察了充分供水和水分亏缺条件下温室内黄瓜叶温变化的差异及其与相关作物生理信息的关系。结果表明．叶温与叶面蒸腾的Pearson相关系数R^2达到了0．7以上．叶面蒸腾是影响叶温变化的内在因素．供水条件的不同影响了作物蒸腾的变化。从而导致作物叶温变化的差异。采用通径分析的方法。分析了气温、饱和水汽压差（VPD）和光量子通量（PAR）等主要气象因子对叶温的影响。结果表明，叶温与各环境因子的相关系数R^2≥0．86．气温的变化直接作用于叶温．饱和水汽压差（VPD）和光量子通量（PAR）都通过气温的间接作用影响着叶温的变化．3个环境因子对叶温影响程度依次为气温〉VPD〉PAR。     

基于遥感和积温的冬小麦生育期提取方法

为了给监测作物长势和产量预测提供重要的基础数据,以河北、河南、山东三省冬小麦为研究对象,利用中等分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的叶面积指数(Leaf area index,LAI)产品,采用Savitzky-Golay上包络线滤波重构2015年MODIS LAI时间序列,提取抽穗期;基于Logistic函数拟合LAI时间序列提取返青期;根据提取的2015年返青期和抽穗期,基于多年历史积温法分别提取当年拔节期和开花期。利用研究区域内64个农业气象站点(简称农气站点)的生育期观测值对提取值进行验证,结果表明,采用农气站点观测值验证,提取的生育期精度较高,返青期、拔节期、抽穗期和开花期的平均误差分别为7. 4、4. 5、4. 4、3. 8 d。二阶导数的方法对混合像元及Logistic函数拟合准确度敏感,对拔节期、抽穗期、开花期的提取精度较高。研究表明,基于时间序列MODIS LAI数据,采用Logistic函数拟合提取大面积冬小麦生育期具有很好的可行性。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

菠萝叶收获和纤维提取联合收割机的设计与试验

针对菠萝叶手工收割和提取纤维效率低、劳动强度大、严重制约菠萝叶规模化利用及资源浪费的问题,研制了一种菠萝叶收获和纤维提取联合收割机。通过设计主要工作部件,确定了收割机构、输送机构、喂麻机构、刮麻机构和分离机构的主要结构和工作参数,分析了各因素对收割机构、输送机构、喂麻机构和刮麻机构的影响,并对样机进行了性能检测。结果表明:该机菠萝叶收获损失率为26.7%,生产率为0.21 hm^2/h,纤维含杂率较高(38.3%),但可满足粘胶纤维原料的要求,单位面积耗油量为78.6kg/hm^2。     

基于时间序列的玉米叶片性状动态提取方法研究

玉米叶片性状对生长发育、遗传育种及功能基因解析研究具有重要意义,而传统的测量方式效率低、主观性强、测量性状少,已无法满足现代玉米研究的需求,为此提出一种基于时间序列的玉米叶片性状动态追踪技术。研究基于高通量作物表型平台,针对100份玉米品种资源,每间隔3 d获取8个玉米生长点图像;利用图像分割、叶片骨架提取等算法得到单片叶长、叶角度、叶弯曲度参数;基于叶片相对位置信息实现玉米叶片的动态追踪及标记。试验结果和人工测量值相比,叶长和叶夹角测量误差分别为0.92%和3.32%。叶片追踪可以得到叶片的动态变化过程,计算获取叶片长度的平均生长率及叶片弯曲度的变化分布。     

核桃复叶形态计算机模拟研究与实现

植物冠层是虚拟植物的重要研究内容。叶片作为植物冠层的重要组成部分,叶片形态的模拟对于虚拟植物的研究具有非常重要的价值。核桃的叶片形态不同于其他植物的叶片,有很大的特殊性,其叶片是以复叶的形式出现,模拟有一定的难度。为此,采用椭圆同轴相交的方法实现单个叶片的模拟,再利用平移和旋转等方法实现核桃复叶形态的模拟,从而为进一步进行核桃冠层模拟及其辐射传输动态模拟奠定了基础。     

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