水稻叶面积指数的普适增长模型

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型仅以时间为自变量。本文发展了一个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Ｌｏ－ｇｉｓｔｉｃ模型。它以生育期和干物重为预报因子，是模拟叶面积指数随地理位置和生育期变化的统一模型。用长沙、岳阳的水稻地理分期播种资料进行了拟合。结果表明，该模式可解释同一品种ＬＡＩ随地理位置、播种期和生育期变异的９５．５％。这种多因子复合的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型可作为受环境因子影响的重复试验的统一模型。     

基于水稻叶面积指数的根生物量预测模型研究

准确预测作物根生物量对评价农田生态系统碳源汇功能具有重要意义。本研究以江西省余江县为研究区,以2012年晚稻季抛秧的黄花粘水稻为研究对象,基于26个监测点的水稻生育期(分蘖期、抽穗期、灌浆期和完熟期)叶面积指数(LAI)以及完熟期地上和地下生物量数据,分析了LAI与生物量的相关关系,比较了利用LAI直接预测根生物量和利用根冠比法预测根生物量的优劣,最终建立了基于多生育期LAI的水稻根生物量预测模型。结果表明:灌浆期LAI与根生物量呈极显著相关关系,相关系数为0.775;利用LAI直接预测根生物量精度高于根冠比法;利用单一生育期LAI预测根生物量的精度较低;多生育期LAI能显著提高根生物量预测精度,其中基于抽穗期、灌浆期和完熟期LAI组合的根生物量预测模型最优。综上所述,本研究区抛秧的黄花粘水稻的根生物量可以通过LAI快速、准确地预测。     

北方地区叶面积指数变化对蒸散和产水量的影响

越来越多的证据表明伴随植树造林/再造林等工程实施,我国北方地区叶面积指数(LAI)近年来变化明显。但有关植树造林等引起的LAI变化对水循环的影响仍存在争议。本研究利用卫星遥感LAI数据和生态过程模型(BEPS)评价了2000—2014年北方地区LAI变化对蒸散和产水量的影响。首先评价了北方地区LAI的变化趋势;在此基础上采用"去趋势"法去除LAI变化趋势而仅保留其年际变化;而后分别基于原始和去趋势后LAI序列驱动BEPS模拟北方地区蒸散;最后基于两种情景比较分析LAI变化对蒸散和产水量的影响。结果表明,北方地区LAI发生显著变化的地区占北方地区面积的20.2%,其中LAI显著升高和显著降低地区面积分别占18.8%和5.5%。在像元尺度上,LAI升高会促进蒸散并降低产水量,LAI降低则相反。在区域尺度上,LAI升高分别对蒸散和产水量产生了显著的正负效应;LAI变化对水循环影响取决于研究区覆盖范围和研究区内LAI升高和降低的比例。考虑到LAI升高对产水量可能产生的负效应和北方地区的缺水危机,未来植树造林活动或许应该考虑更多集中于南方地区。     

叶面积和降雨强度对玉米茎秆流量的影响

茎秆流是降雨或喷灌水经过玉米冠层后到达地面的重要途径之一。为了系统地测定不同生长时期的玉米在不同雨强下的茎秆流量并建立简洁、实用的模型,采用室内模拟降雨的方法,对单株叶面积范围从约150～7450 cm2/株的紧凑型玉米植株在实际范围为0.22～4.33 mm/min的雨强下的茎秆流量进行了测定。试验结果表明,不同大小植株在不同的雨强下,单株茎秆流量从1 mL/(min.株)增加到362 mL/(min.株),单株茎秆流量随玉米单株叶面积和降雨强度的增加均呈幂函数增加关系。不同生长时期的玉米群体产生的茎秆流量占总降雨量的比例从约5%增加到约70%,并且随冠层叶面积指数的增加呈幂函数增加关系。本研究提出的玉米茎秆流模型可为紧凑型玉米密植条件下的土壤侵蚀防治和水肥管理提供理论指导。     

夏玉米叶面积指数增长模型的研究

以玉米多品种多年试验资料，研究了反映区域叶面积指数(LAI)动态变化的模拟模型，该模型以积温指标表示的生育阶段为自变量，综合不同地理位置、品种、播期、密度等的影响，是一个扩展的Logistic叶面积生长模型，经检验可很好地模拟不同生育阶段叶面积指数动态变化，可用于区域作物生长模拟模型和区域作物生长监测及遥感估产。     

河套地区玉米叶面积指数的动态模拟

以河套灌区玉米为研究对象,设7个玉米播期,从4月1日开始每10d一个播期,通过观测玉米生育期气象条件和不同播期玉米叶面积指数,建立玉米叶面积指数LAI动态模型。首先建立以生理日数为自变量的普适模型,利用该模型计算的第1-4播期玉米叶面积指数最大值出现在吐丝期后23~26d,第5-7播期的LAI最大值则出现在吐丝期后13~19d,模型对准确描述叶面积指数生长规律有一定局限性。然后,以积温为自变量对模型进行修订,结果显示该模型计算的第1-4播期的LAI最大值点的活动积温为1901.2~1996.7℃·d,第5-7播期的则为1579.7~1825.6℃·d,但该模型并未剔除低于10℃的无效积温,仍有一定局限性。最后,采用修正的Logistic方程构建玉米相对叶面积指数动态普适模型,方程均通过0.01水平的显著性检验,标准化后数据点的离散程度明显下降,出苗后有效积温达1004.4℃·d时河套地区玉米叶面积指数达最大值。研究结果可为准确模拟玉米叶片生长及光合产物分配提供依据。     

杉木人工林叶面积指数估测及影响因子分析

叶面积指数是植被长势监测中最常用的参数之一,开展叶面积指数定量估测可为LAI信息的大区域监测提供参考.以湖南攸县黄丰桥林场的SPOT 5影像为数据源,结合地面实测数据,通过MCARI、SAVI、MSAVI、NDVI间的相关性和回归分析构建16种叶面积指数估测模型,探索适合杉木LAI的估测模型及影响因子.四种植被指数均与杉木叶面积指数具有较高的相关性,依次为MCARI、SAVI、MSAVI、NDVI,以MCARI为自变量的指数回归模型y=1.031exp(3.379x)估测精度最高,达87.69％;杉木LAI随龄组的增大呈上升趋势,最大值出现在成熟林,比LAI最小的幼龄林高0.30;不同坡向杉木LAI两两之间差异显著,半阳坡LAI明显大于其他坡向.研究表明,龄组和坡向是影响杉木LAI的重要因子,限制其生长和分布的首要因素是水湿条件,其次是温度.     

切花百合无土栽培基质配方的筛选

以东方百合杂种系品种西伯利亚(Siberia)为试材,分别栽植在5种不同配方的无土栽培基质中,通过观察田间栽培效果并测定无土栽培基质的理化指标、百合的生长和生理指标等,发现配方T3(泥炭、腐叶土、炉渣按体积比2∶3∶2配制)最好,其次是配方T2(泥炭、炉渣按体积比3∶1配制)和配方T1(泥炭、珍珠岩按体积比3∶1配制),配方T4(泥炭、蛭石、稻壳按体积比3∶5∶2配制)较差,最差的是配方T5(锯末、炉渣、食用菌渣按体积比2∶4∶3配制)。     

21000-2300nm波段的小麦冠层光谱特性与叶面积指数和叶片氮含量间的关系及其受叶片水分含量的影响

The effects of leaf water status in a wheat canopy on the accuracy of estimating leaf area index （LAI） and N were determined in this study using extracted spectral characteristics in the 2 000-2 300 nm region of the short wave infrared （SWI） band. A newly defined spectral index, relative adsorptive index in the 2 000-2 300 nm region （RAI2000-2300）, which can be calculated by RAI2000-2300 = （R2224 - R2054） （R2224 ＋ R2054）-1 with R being the reflectance at 2 224 or 2 054 nm, was utilized. This spectral index, RAI2000-2300, was significantly correlated （P 〈 0.01） with green LAI and leaf N concentration and proved to be potentially valuable for monitoring plant green LAI and leaf N at the field canopy scale. Moreover, plant LAI could be monitored more easily and more successfully than plant leaf N. The study also showed that leaf water had a strong masking effect on the 2 000-2 300 nm spectral characteristics and both the coefficient between RAI2000-2300 and green LAI and that between RAI2000-2300 and leaf N content decreased as leaf water content increased.     

基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取

为了较好地模拟叶面积指数的变化动态,在大田条件下进行试验,获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像,并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法,将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著,对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验,均能够通过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上,能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。     

水分对日光温室独本菊外观品质影响的模拟

水分是影响菊花生长发育和外观品质的重要因子。为定量研究水分对日光温室独本菊外观品质（株高、茎粗、叶片数、花头直径、花颈长）的影响,该研究以秋菊品种“神马”（Chrysanthemum morifolium ‘Jinba’）为试验材料,于2006年8月－2007年6月在北京日光温室内进行了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以生理辐热积为预测指标,定量分析了基质水势对独本菊株高、茎粗、叶片数、花头直径和花颈长的动态的影响,建立了基质水势对独本菊株高、茎粗、叶片数、花头直径和花颈长影响的模拟模型,并用与建立模型相独立的数据对模型进行检验。结果表明,模型对日光温室独本菊各外观品质指标预测结果较好,株高、茎粗、单株叶片数、花头直径和花颈长的模拟值与实测值之间基于1︰1线的决定系数分别为0.98、0.93、0.98、0.93、0.86,相对预测误差（RSE）分别为8.79%、5.66%、8.45%、12.2%、12.9%。该研究建立的模型可以为日光温室秋菊品种“神马”的水分管理提供理论依据和决策支持。     

水分对日光温室独本菊生长动态影响的模拟

光合作用与干物质生产是观赏植物外观品质形成的基础。水分是影响植物光合作用与干物质生产的重要因子。为定量研究水分对日光温室独本菊光合作用与干物质生产的影响,本研究以秋菊品种‘神马’(Chrysanthemum morifolium.L‘Shenma’)为试验材料,于2006年8月～2007年6月在北京日光温室内进行了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以生理辐热积为发育尺度,定量分析了基质水势对独本菊叶面积指数、光合速率和干物质生产动态的影响,建立了基质水势对独本菊叶面积指数、光合速率和干物质生产影响的模拟模型,并用与建立模型相独立的数据对模型进行了检验。结果表明,模型对日光温室独本菊叶面积指数、叶片最大总光合速率和植株总干重的预测结果较好,叶面积指数、叶片最大总光合速率和植株总干重的模拟值与实测值之间基于1︰1线的决定系数分别为0.94,0.90,0.94,相对预测误差分别为11.95%、3.13%、11.14%。本研究建立的模型可以为日光温室秋菊品种‘神马’的水分管理提供理论依据和决策支持。     

阶段性缺水对冬小麦耗水特性和叶面积指数的影响

为了缓解华北平原淡水资源的不足,合理调配水资源,在中国科学院南皮生态农业试验站进行了淡水阶段性缺水灌溉试验研究,结果表明,当某生育阶段灌水被取消时,不但使作物在本生育阶段受水分胁迫,而且在后续生育阶段也受到一定程度的水分胁迫。相比阶段性缺水来说,旱作对叶面积指数和产量的影响程度最大。与充分灌溉的叶面积指数相比,缺水阶段的减小并不是最大的,缺水阶段之后的叶面积指数减少更大,从节水和对作物生长的影响2个方面综合考虑,缺灌浆水对叶面积指数和产量的影响程度最小。在淡水资源缺乏的区域采用阶段性缺水灌溉是节约水资源的重要途径。     

水分胁迫对金露梅叶片水势、光合特性和水分利用效率的影响

为解决青海高寒区绿化植物的栽培驯化问题,并为金露梅栽植的科学管理及高寒区水资源有效利用提供理论基础,以2年生金露梅幼苗为研究对象,通过盆栽方法人为控制土壤水分条件,测定不同土壤水分条件下金露梅苗木的光合生理特征,研究金露梅光合生理特性及其与土壤水分的相互关系.结果显示:1)金露梅凋萎系数为4.02％左右;2)土壤水分对金露梅叶水势及光合作用的影响具有阈值现象,净光合速率最大时土壤含水量为20.83％,水合补偿点为4.38％,水分利用效率最大时土壤含水量为13.82％;3)在砂壤土条件下,金露梅生长最适宜的土壤水分环境为8.33％ ～12.71％,此范围内既可以维持植物基本的生长所需,又可以最大程度提高水分利用效率;4)青海地区在金露梅盛花期(7月),在无降雨的情况下,每2～3周补充一次水分能维持金露梅较好生长.2～3周的持续干旱所造成的伤害在灌水后可逐渐恢复,但连续1个月无任何供水会使金露梅死亡.     

基于虚拟模型的水稻冠层叶面积计算方法

水稻冠层的叶面积是分析水稻生长状况的重要参数,传统叶面积统计方法效率较低且误差较大,难以对植株冠层不同高度层的叶面积进行测量。针对传统水稻冠层叶面积统计方法的薄弱点,该文提出一种基于虚拟模型的水稻冠层叶面积计算方法。该方法首先通过田间试验获取的水稻形态参数,建立虚拟水稻模型,然后基于该模型计算植株整体叶面积以及两株水稻在一定株距下不同高度层内叶片面积的大小,从而为水稻种植管理措施的优化提供参考。该文算法与长宽校正法相比,在整株叶面积统计结果上,二者相差在5%左右;每层叶片面积实际测定和仿真结果的比较,两者误差在10%之内。该方法对于水稻冠层叶片面积统计具有一定的实际意义。     

油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型

在2003～2004年油菜生长季,选用6个油菜品种,设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数,分析其变化规律,油菜叶面积指数与红边参数的相关性,估算结果表明：油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰” 现象,红边位置λ_red位于690～720 nm之间,在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”,前期有“红移”,后期有“蓝移”现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数λ_red、Dλ_red、S_red之间在开花前存在显著相关,但开花后相关性不显著;利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数,开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数;最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。     

机载激光雷达的作物叶面积指数定量反演

为了进一步挖掘激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,通过引入Kuusk的多层均匀冠层方向反射模型的单次散射部分,基于激光雷达发射和回波波形的高斯特征,模拟作物激光雷达回波,建立了作物叶面积体密度和叶面积指数的反演方法。模型输入参数的敏感性分析显示：G函数对反演结果的影响比土壤和叶片反射率大。最后利用“黑河综合遥感联合试验”的数据对反演方法进行了验证：反演的作物叶面积体密度与实测数据基本一致,叶面积指数反演的相对误差为12.5%。结果表明该方法可以有效反演作物叶面积体密度和叶面积指数,为作物结构参数反演提供了新的途径。     

自然-社会水循环模型估算平原-丘陵-湿地区水稻种植潜力

自20世纪中叶以来在平原-丘陵-湿地区随着井灌水稻热的兴起,水稻种植面积急剧扩大甚至超过此类地区水稻种植潜力,引起了湿地面积萎缩、地下水水位下降和水质恶化等问题。为解决这些问题,该文构建自然-社会二元水循环模型揭示人类影响下的平原-丘陵-湿地区水循环机理,进而推算适宜的水稻种植面积。首先,利用数值法构建了基于栅格的分布式水文模型,然后在此模型中嵌入人类活动影响模型从而构建了二元水循环模型。根据水稻种植潜力阈值抽取河道水量极值、地下水最大埋深、地下水最大降深和最大地下水开采量等因素与旱田作物种类组合了18种情景模式。在满足控制阈值条件下,依据多年平均日降雨、蒸发和情景模式利用二元模型计算了各种情景的水田种植潜力,由潜力分析得:18种模式地下水最大埋深在5.17～7.49 m之间,地下水最大降深在1.67～3.73 m之间;水田处最大坡度范围0.028～0.053;河道引水量占河道水量的50%～70%;地下水开采比例在79%～112%间;水稻种植潜力为28.36万hm~2～54.12万hm~2,来自旱地面积为21.05万hm~2～40.32万hm~2,来自未利用地面积为5.68万hm~2～11.09万hm~2。以情景模式17为例在水田生育期内对河道生态需水量、地下水水位和旱地作物蒸发等进行了检验,验证得到:整个水稻生育期内分区流域地下水埋深均小于7.12m,开发水田的分区流域基流比最小值为33.45%,分区流域旱田平均蒸发与1990年土地类型情景下的分区流域旱田平均蒸发的比值大部分位于0.98～1.05,说明水稻生育期内情景17对河道水量和地下水水位的影响在控制范围内,对旱田蒸发影响比较小,因此情景模式17的水稻种植潜力是可行的。研究可为描述平原-丘陵-湿地区的水文循环过程和推求水田开发潜力提供依据。     

基于BP神经网络模型的荔枝树叶面积测定方法

为了准确、快速地测定荔枝树叶面积，设计了一个BP神经网络模型，输入参数为叶片长度和叶片最大宽度，输出参数为叶面积。用LI-3000A型叶面积仪测量所得到的样本数据对网络进行训练，测试样本的网络输出与网络目标的相关系数达0.99609，网络模型是有效的。用训练后的网络模型对10组未参加建模的样本数据进行叶面积测定，误差平方和为1.2929，优于回归方程法的2.511。训练好的BP神经网络模型可以在不破坏叶片的情况下，简单、快速、经济地测定大量的荔枝树叶片面积。