玉米生育综合动力模拟模式研究：Ⅱ.玉米发育子模式

提出的玉米发育子模式,由发育期动态模型,发育动态参数确定模型,叶龄动态模型和器官形成模型四部分组成,模式中考虑了前期的土温,土壤湿度和整个生长季内的气温３个环境因子,可以模拟出玉米出苗速度,发育速度,发育进程,叶龄指数以及各器官的发育特征等。最后利用４年发育观测资料确定了３个品种的发育参数,并对模式进行了检验,结果很好。     

玉米生育综合动力模拟模式研究Ⅰ.土壤水分影响子模式

利用气温、降水量和日照时数３个气象要素,建立了土壤水分动态模型。该模型具有简单、准确、使用因子和参数少等特点,易于在实际工作中应用。还考虑了土壤水分过多或过少对作物生长的不利影响,确定了干旱对玉米生育的影响函数,来评价干旱的胁迫作用,并给出了干旱指标和适宜灌溉量的确定方法。最后利用过去两年的观测资料对模式作了检验,效果很好。     

玉米生育综合动力模拟模式研究：Ⅰ,土壤水分影响子模式

利用气温，降水量和日照时数３个气象要素，建立了土壤水分动态模型。该模型具有简单，准确，使用因子和参数少等特点，易于在实际工作中应用，还考虑了土壤水分过多或过少对作物生长的不利影响，确定了干旱对玉米生育的影响函数，来评价干旱的胁迫作用，并给出了干旱指标和适宜灌溉量的确定方法。最后利用过去两年的观测资料对模式作了检验，效果很好。     

春旱背景下春玉米苗情对产量的影响及减产评估模式

为建立基于苗情的玉米春旱指标和春旱减产即时定量评估模式,2010－2011年春季在中国东北玉米主产区开展玉米分期播种-土壤水分控制试验。每年设3个播期和4个水分胁迫处理,用雨棚和人工灌水控制土壤水分,观测土壤湿度、玉米出苗期、保苗率、7叶前后的株高、叶龄、生物量和单产。采用回归方法分析玉米产量对出苗期、保苗率及幼苗长势的响应,建立春旱评估模式。 结果表明,在春旱背景下,玉米产量与出苗期、出苗率、苗期株高、叶龄和生物量相关性显著。出苗期延迟导致产量下降,出苗期每推迟1d,玉米单产下降2.9%;出苗率下降10%,玉米减产9.2%;株高、叶龄和植株干质量每下降10%,玉米单产依次下降13.4%、11.1%和5.5%。用出苗期、保苗率、叶龄和株高等苗情要素建立玉米春旱损失评估模式,可以定量评估（或预测）春旱对玉米产量的影响,模式检验和实际应用表明评估误差在6.5%左右。该研究提供多个评估模式,便于根据不同时间和不同观测要素选择适当的模式开展玉米春旱减产的即时定量评估,为制定减灾对策和开展玉米春旱损失保险业务提供科学依据。     

设施番茄发育期与叶龄动态模拟模型研究

根据＂发育生理日数恒定＂原理构建设施番茄发育期与叶龄的动态模拟模型,利用2009年和2010年南京两个试验点的设施番茄品种（系）与播期、茬口试验及气象资料获取模型参数并检验模型。结果显示：所建发育期模型模拟的各发育阶段（出苗-定植、定植-现蕾、现蕾-坐果、坐果-成熟）模拟值与观测值之间的根均方差（RMSE）和平均绝对误差（ADe）分别为2.65d和3d、1.51d和1d、1.18d和1d、1.21d和1d;模拟全发育期时,RMSE值和ADe值分别为3.74d和3d,明显优于有效积温模拟模型的预测精度;利用叶龄动态模型模拟叶龄数时,RMSE值和ADe值都小于0.5片叶。说明本文所建模型可用于预测番茄的发育期和叶龄,并且具有较好适用性和可靠性,可为设施番茄生长模型的研究应用及数字化管理提供依据。     

吉林玉米带春季土壤水分变化对玉米幼苗生长状况的影响

2010年和2011年春季,在吉林省中部玉米主产区开展玉米分期播种和土壤水分胁迫田间试验,每年均设3个播期和4个水分处理,观测播种-7叶期间的土壤水分、灌水量、降水量、气温,以及7叶期后的玉米发育期株高、叶龄和生物量,采用回归分析方法分析土壤水分变化对玉米长势的影响。结果表明,春季土壤持续缺水抑制玉米幼苗茎叶生长,减缓生物量积累。玉米相对叶龄、相对株高和相对干重(均为与对照相比)与播种-7叶期平均土壤湿度间均为显著的二次函数关系,土壤湿度每降低1个百分点,玉米苗期相对叶龄、相对株高和相对干重分别降低5.5、5.6和11.0个百分点。0-20cm土层平均土壤湿度在21.5%~24.0%(或同期土壤有效水量在70~85mm)时最适合玉米幼苗生长;土壤湿度降至18%,则玉米苗相对叶龄、相对株高和相对干重分别从适宜土壤湿度条件下的100%降至80%、85%和70%左右;当土壤湿度处于16%以下时,相对叶龄、相对株高和相对干重分别降至68%、70%和50%以下。研究结果对玉米苗情评价、春旱影响评估及灌溉均具有指导意义。     

基于气候适宜度建立河套灌区玉米生育期模拟模型

利用河套灌区农业气象试验站近20a的大田生产和气象资料,基于作物生理发育时间恒定原理,并充分考虑光、温、水3种气象条件对玉米发育进程的影响,建立基于气候适宜度的河套灌区玉米发育期模拟模型。利用模型计算巴彦淖尔市和土默特左旗两站的玉米生理发育时间,并模拟两站共10a的玉米发育过程,利用RMSE、配对样本T检验和MAPE3种方法对模拟结果进行检验。结果表明:模型对玉米营养生长阶段和全生育期的模拟较精确,对生殖生长阶段各个发育期的模拟也通过了0.05水平的显著性检验,出苗期、七叶期和全生育期模拟值与观测值的相关系数分别达到0.753、0.786和0.996,RMSE值分别为2.324、2.846和3.771d。说明综合考虑光、温、水气象条件后可提高模型的准确性,该模型可用于河套地区玉米的生育期和产量预报。     

水稻计算机模拟模型及其应用之一 水稻钟模型——水稻发育动态的计算机模型

本文提出的“水稻钟”模型是一种适合于计算机应用的动态模拟模型。它由水稻生育期模型和叶龄模型组成。生育期模型用来模拟逐日温度和日长对水稻发育的影响,它具有较高的精度和良好的解释能力,其参数可反应不同类型水稻品种的基本营养性、感温性和感光性。叶龄模型则用来模拟逐日温度对叶龄发育的影响,它可以预测不同叶位的出现日。由于叶龄和分蘖、茎、根、穗等形态学器官存在着较好的同伸关系,因此叶龄模型亦可用来模拟器官形成的时间。生育期模型和叶龄模型还可以相衔接,用来估计任意地点和年份的总叶龄。最后作者利用长江流域14个点(1985)和8个点(1986)的试验资料对上述模型进行了检验与评价.     

上海单季晚粳稻主要生育性状的动态模拟

20世纪50年代以来,上海地区粮食耕作制度和水稻品种经过不断更替,发展为目前的稻麦(或稻油)轮作为主的一年两熟制,其中水稻主要以单季晚粳稻为主。为了对单季晚稻的生长状况进行有效预估,采用线性逐步回归方法建立水稻生育期间隔日数与气象因子的关系模型;选择已有成熟的模型(或模块),在参数定标的基础上,建立水稻茎蘖动态、叶龄和灌浆过程模型。选用2014-2016年杂交粳稻"秋优金丰"共16个播期的田间试验观测资料进行参数定标及模型有效性验证,在此基础上模拟水稻各生育性状的动态变化,并对模拟效果进行误差分析。结果表明,各模型均能较好地模拟单季晚粳稻发育期、茎蘖动态、叶龄和灌浆过程,发育期和叶龄模型模拟值与实测值的相关系数(R)均达0.95以上(P0.001),归一化均方根误差(RMSEn)均在10以下;茎蘖动态和灌浆动态模型模拟值与实测值的R值均达0.85以上(P0.001),RMSEn分别为19.8和31.2,粒重的模拟误差主要出现在灌浆的中后阶段。总体来看,各模型对上海地区单季晚粳稻具有较好的模拟性能,能够为生育期、茎蘖消长、叶龄和灌浆过程的动态预测提供依据。     

玉米展开叶增加速率与温度和叶龄的关系

本文根据田间试验和人工气候箱模拟试验的实测数据,分析玉米展开叶增加与温度和叶龄的关系,建立了叶片增加的动态模式。输入逐日平均气温和反映品种特性的参数,计算机就能迅速展示出未来逐日的展开叶片数。检验表明,它的误差比warrington模式要小,尤其是在12片叶以上,优点更明显。     

玉米籽粒冲击破碎特性试验研究

农业物料的冲击破碎特性对运输、排种和粉碎等机械设备的工作参数设定具有重要参考意义。该研究以玉米籽粒为研究对象，设计并搭建了单颗粒物料冲击破碎试验装置，开展了5种不同含水率（10.86%±0.13%，13.87%±0.18%，17.24%±0.08%、20.23%±0.19%和23.46%±0.23%）玉米籽粒的冲击破碎试验，并以籽粒破碎模式、临界速度和破碎程度表征籽粒的破碎特性。试验结果表明，玉米籽粒的破碎模式可分为未破碎、破裂和破碎3种形式，其中破裂形式包括整体破裂和局部破裂；以碎粒中大颗粒质量与玉米籽粒质量间的比值W界定玉米籽粒的破碎模式，并建立了不同含水率玉米籽粒的W值与冲击速度间的回归模型，模型的决定系数均大于0.92，确定了5种不同含水率（含水率由低到高）玉米籽粒的临界破裂速度分别为11.45、15.54、19.84、30.49和34.28 m/s，临界破碎速度分别为19.55、23.75、28.68、42.07和46.79 m/s，表明玉米籽粒的临界破裂速度和破碎速度均随含水率的增加而增加；采用响应曲面法建立了破碎颗粒平均粒径与冲击速度和含水率之间的回归模型，模型的决定系数为0.96，方差分析结果表明冲击速度、含水率及其交互作用对玉米籽粒的破碎程度影响极显著（P<0.01），且破碎程度随冲击速度的提高而增加，随含水率的提高而降低。该研究可为玉米籽粒处理设备的工作参数设定提供参考，并为农业物料颗粒的冲击破碎特性研究提供理论依据和试验方法参考。     

基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用

针对田间玉米冠层叶色变化难以定量描述问题,该文利用田问原位冠层监测系统,在摄像机自动曝光模式下连续采集多个玉米品种的冠层图像,揭示了复杂天气条件对图像和玉米冠层颜色的影响.利用概率密度统计分析方法分别计算玉米6个关键生育期的冠层亮度-色度分布,并针对冠层色度具有明确变化趋势且分离度较高的冠层亮度区间,建立了全生育期玉米冠层叶色模型.进而,基于该模型建立了适合不同玉米生育期的冠层图像自动分割方法,将玉米全生育期的冠层图像分割精度提升到82.6％,并揭示了不同品种玉米在叶片发育过程中冠层叶色与叶龄的相关性,利用登海605和农大108的冠层叶色预测出的生育期叶龄均方根误差RMSE (root mean squared error,RMSE)分别为1.14和1.41叶.试验结果表明,该文建立的玉米冠层叶色模型能够较好描述玉米关键生育期的冠层叶色变化规律,对玉米冠层图像分割、生育期估计、玉米品种表型鉴定具有重要意义.     

气候变化对河南省夏玉米主栽品种发育期的影响模拟

为模拟气候变化对夏玉米发育期影响,本文将河南省划分为4个夏玉米主栽区,分区进行主栽品种遗传参数调试验证,确定各区域品种平均遗传参数。将未来气候变化情景(A2和B2)下,2020s、2050s和2080s各时段的温度和降水增量加上基准值,模拟未来气候变化对河南省夏玉米发育期的影响。模型调参验证结果表明：各区域品种遗传参数存在一定差异,豫西地区当前种植品种播种-开花所需积温高于其它地区,而豫北和豫东当前种植品种开花-成熟所需积温高于其它地区;各区开花期调参和验证误差RMSE为2～4d,相对误差NRMSE均小于10%;各区域成熟期调参误差RMSE均小于4d,验证误差RMSE为3～7d,除豫西区外,各区域调参及验证期间的成熟期相对误差NRMSE均小于10%。表明CERES-Maize模型对河南省各区域夏玉米发育期模拟精度均较高。未来气候变化影响模拟结果表明：A2和B2情景下,夏玉米营养生长期平均缩短4.7d和3.1d,全生育期平均缩短12.9d和8.6d。夏玉米生育期缩短日数与各时段增温幅度趋势一致,全省4个区域中豫西区生育期日数缩短最多。     

玉米生长三维显示模型研究初探

动态显示玉米的生长、发育和产量形成过程,有利栽培管理。本研究主要目的是建立一个基于生长模拟模型的可视化系统,从而反映玉米生长、发育和产量形成的实时动态。有关玉米生长、发育和产量形成的基本算法与品种、环境和生产水平密切相关,其主要来自于现有文献和研究数据。基于生长模型的逐日输出,耦合玉米种子、根、茎、叶和穗等的形态建成和生长规则,从而建立了玉米形态变化的数学模型。通过计算机图形学、Visual C＋＋和OpenGL,本文建立了基于生长模拟模型和三维动画技术的玉米可视化模型系统,其能基本反映玉米生长、发育和产量形成规律,并具有结构简单、界面友好和图像真实等优点。     

基于APSIM模型评估北方八省春玉米生产对气候变化的响应

基于北方地区农业气象试验站春玉米多年田间试验数据和逐日气象数据,分析农业生产系统模型APSIM在北方八省春玉米产区的适用性,在区域尺度上识别春玉米发育期和产量的关键气象响应因子,模拟过去54a（1961?2014年）该地区春玉米的生长发育和产量形成过程,探讨春玉米发育期和产量对气候变化的响应规律。结果表明：验证后的APSIM玉米模型在北方八省春玉米产区具有较好的适用性。气温和土壤温度是北方各地春玉米发育期的首要关键气象响应因子,其中北方春播区春玉米各关键发育期对最高气温响应最明显,西北内陆区春玉米各关键发育期对最低气温响应最明显。平均气温、日最高气温、日最低气温和土壤温度的升高均会导致春玉米生育期（出苗、开花和成熟）日序提前,发育天数减少,春玉米提前成熟。北方春播区春玉米产量对温度、降水、日照时数响应明显,西北内陆区春玉米产量对温度和潜在蒸散响应明显,大部分地区温度的升高和潜在蒸散的增加会引起玉米产量的显著下降。     

基于植被指数的春玉米干旱响应遥感监测

东北地区是中国主要的玉米种植区,同时也是中国易发生干旱的地区,干旱常态化严重制约着该地区玉米生产的稳定发展。以辽宁省春玉米为研究对象,在明确春玉米不同发育期干旱变化特征的基础上,基于FY-3A/MERSI、Terra/MODIS、春玉米发育期和土壤相对湿度观测等数据,建立春玉米干旱遥感监测指标集,构建各发育期不同土层深度的土壤相对湿度遥感监测模型,并以2000年为例开展了辽宁省春玉米干旱监测的应用研究,结果表明：1993—2012年辽宁省春玉米在各个发育期均有干旱发生,其中1999—2002年为干旱高发期,乳熟期干旱最为严重;多指数协同配合能提高遥感手段对土壤相对湿度的监测能力,其中陆表水分指数对土壤相对湿度监测能力较强,其次是水分指数;利用构建的春玉米各发育期土壤相对湿度遥感监测模型,监测2001—2004年部分发育期和土层深度的干旱状况,总体监测准确率为73.32%;实现了2000年辽宁省春玉米发育期干旱等级动态监测,所得监测结果与当年农业气象观测记录在发育阶段和空间上都有很好的一致性,遥感监测结果正确。因此,此项研究对于大范围准确跟踪监测春玉米干旱,以及提高春玉米生产的防灾减灾能力具有重要意义。     

夏玉米叶片光谱吸收率初探

对不同株型、不同发育期、不同部位的夏玉米叶片光谱吸收率及冠层中的光谱分布状况作了初步分析,发现各绿色叶片对各波段光的吸收率随波长的变化趋势基本相同,但对不同叶龄、不同部位的叶片,不同品种同一部位的叶片而言,在吸收率的高低上有差异。     

UV-B增加对玉米生长发育和产量的影响

在大田栽培和自然光条件下，模拟紫外辐射增加对玉米生长发育、产量和品质的影响。分析结果表明，UV-B增加，导致株高变矮，叶面积降低，绿叶数、叶龄下降，干物重减少，发育期延迟，产量降低，玉米叶片类黄酮含量增加，叶绿素含量降低。这些变化具有随生育期不同而不同的特点。     

褐土区冬小麦及夏玉米的最佳灌溉模式

褐土是山东省主要土壤类型之一，拼地面积有２６００余万亩，主要粮食作物是冬小麦与夏玉米，采用的灌溉方式有１５种。对不同灌溉模型下的土壤水分状况用土壤有效水指数进行了研究，计算出各模式影响下的土壤月初有效水含量及土壤供水量。结果表明，在平常降雨年份和干旱年份，所有的灌溉模式的土壤供水在４、５月份不能满足冬小麦需要。多雨年份夏玉米不需灌溉，冬小麦仍需灌溉３次，灌溉定额以２２５毫米为最佳。正常降雨年份，夏     

基于SwinT-YOLACT的玉米果穗实时实例分割

玉米果穗的表型参数是玉米生长状态的重要表征,生长状况的好坏直接影响玉米产量和质量。为方便无人巡检机器人视觉系统高通量、自动化获取玉米表型参数,该研究基于YOLACT（you only look at coefficients）提出一种高精度-速度平衡的玉米果穗分割模型SwinT-YOLACT。首先使用Swin-Transformer作为模型主干特征提取网络,以提高模型的特征提取能力;然后在特征金字塔网络之前引入有效通道注意力机制,剔除冗余特征信息,以加强对关键特征的融合;最后使用平滑性更好的Mish激活函数替换模型原始激活函数Relu,使模型在保持原有速度的同时进一步提升精度。基于自建玉米果穗数据集训练和测试该模型,试验结果表明,SwinT-YOLACT的掩膜均值平均精度为79.43%,推理速度为35.44帧/s,相较于原始YOLACT和其改进算法YOLACT++,掩膜均值平均精度分别提升了3.51和3.38个百分点;相较于YOLACT、YOLACT++和Mask R-CNN模型,推理速度分别提升了3.39、2.58和28.64帧/s。该模型对玉米果穗有较为优秀的分割效果,适于部署在无人巡检机器人视觉系统上,为玉米生长状态监测提供技术支撑。