不同氮素水平下辣椒叶面积指数动态模型

为给辣椒生产中氮素优化管理提供理论依据,选用3个辣椒品种(‘黔辣10号’‘黔椒5号’‘中椒6号’)基于5个氮素水平(N0~N4:0.00、51.75、103.50、155.25和241.50 kg/hm²)小区试验数据,定量分析了不同氮素水平下辣椒叶面积指数与生理发育时间的动态变化,构建了辣椒叶面积指数动态变化模型,并量化了模型参数与氮素水平间定量关系。结果表明:1)辣椒叶面积指数随生理发育时间呈单峰曲线变化,随氮素水平提高先上升后降低。辣椒叶面积指数变化速率随生理发育时间整体呈单峰曲线变化;2)采用分段函数模拟辣椒叶面积指数动态变化,检验结果显示:决定系数R²均在0.95以上,相对根均方差(RRMSE)均<20%,模拟效果较好;3)模型参数PDT_half表征叶面积指数峰值出现的时间顺序,与氮素水平呈线性正相关,其余参数与氮素水平呈二次回归函数关系;4)辣椒最大叶面积指数和平均叶面积指数随氮素水平提高呈先上升后降低趋势。本研究构建的辣椒叶面积指数动态模型预测效果较好,具有更强的生物学意义和一定的实用性,可为辣椒优质高产栽培提供理论基础。     

基于APSIM的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建

为了解旱地小麦叶片生长规律,建立基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型,并在田间试验修订参数的基础上,连接到APSIM平台,模拟小麦叶面积指数动态变化过程,采用相关性分析方法定量分析小麦叶面积指数的变化规律。结果表明：基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型对旱地小麦生长指标LAI的模拟有较高精度。小麦全生育期内叶面积指数模拟值与实测值呈显著正相关,相关系数(R)为0.996,归一化均方根误差(NRMSE)范围在3.08%～9.38%,模型有效性指数(M_E)为0.594～0.956,均大于0.5。     

东北玉米叶面积指数动态模拟模型研究

利用2009年沈阳玉米叶面积指数(LAI)及相关数据资料,通过Matlab软件中的cftool拟合出模型参数,建立叶面积指数动态变化模拟模型,并提出了相对叶面积指数( RLAI)和相对积温(RDD)的概念.用2008年吉林和2010年沈阳的相关数据资料进行检验,标准误差RMSE(root mean squared error)以及决定系数r2(determinants of coefficient)分别在0.21和0.98左右,在误差范围内;总体看,模型可较好地模拟东北玉米不同生育阶段叶面积指数的动态变化,也可用于作物生长、产量模拟以及对作物的生长监测和遥感估产.     

关中地区设施辣椒发育期模拟模型的适应性研究与应用

为解决现有构建作物发育期模型方法繁多而在辣椒上的研究较少,以及关于发育期模型的研究多偏重模拟准确性而忽视应用性这2个问题,本研究利用2茬试验和2个辣椒品种,采用有效积温法、线性分段函数、指数函数、幂指函数这4种方法及2个计算步长(d和h)建立并验证了辣椒发育期模拟模型,并将筛选出的最佳模型与辣椒采收期的上市价格建立联系。结果表明：1)4种方法建立的设施辣椒生育期模型模拟效果为：幂指函数模型>线性分段函数模型>指数函数模型>有效积温法,基于幂指函数建立的设施辣椒发育期模拟模型观测值与模拟值的均方根误差在5.77～8.10 d,平均相对误差在5%～7%,平均绝对误差在3.33～5.00 d; 2)除有效积温法外,提高计算精度,各模型以h为步长能有效降低模拟误差;3)不同时间点定植,辣椒从定植到采收的模拟天数在56～159 d,对应的采收期均价在2.93～6.48元/kg。‘冬郎’在9月16日定植时,采收期的平均价格最高,为6.48元/kg;‘欢乐’在10月1日定植时采收期均价最高,为6.40元/kg。本研究可为广大研究者选用合适的模型提供参考,为种植者合理衡量定植时间以获...     

有效叶面积指数与真实叶面积指数的模型转换

介绍了叶面积指数主要的测量方法(直接法和间接法),并分析了各种方法的优缺点。同时针对LAI-2000测量的有效叶面积指数较真实值偏小的问题,以小兴安岭林地为研究区,利用外业调查得到的有效叶面积指数,以及根据生物量之间的关系计算得到真实叶面积指数,建立了有效值和真实值二者的线性回归模型,并进行了精度验证,结果表明,该方法可行,精度较高。     

作物产量形成钾素响应模拟研究进展

辣椒是具有较高营养和经济价值的蔬菜品种,笔者从作物生长钾素响应、干物质生产、干物质分配及产量形成、辣椒生长模拟四个方面阐述了作物生长模拟的国内外研究现状,并进行了展望。     

FACE水稻叶面积指数的模拟研究

为了明确开放式空气CO2浓度增高（FACE）对水稻叶面积动态的影响,借助我国的稻/麦FACE技术平台,以武香粳14为供试品种,设置不同施N量处理,对FACE条件下水稻LAI动态进行研究,并构建了相应的模拟模型。模型以时间为驱动因子,以水稻叶片干物重（LDMW）及比叶重（SLW）为研究对象,确立了LAI随LDMW及SLW的动态变化过程。模拟结果表明,大气CO2浓度增加后水稻叶片干物重随之增加,而比叶重保持不变,因此LAI相应增加,施N量越大这种趋势越明显。通过不同年份试验数据对模型的验证,表明模型拟合程度高,具有较好的适应性和预测性。     

冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型

在分析和提炼油菜栽培理论与技术研究资料的基础上，通过定量描述冬油菜绿色面积指数动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系，运用系统工程与动态建模的方法，以基于生理发育时间的动态生长度日为主线，建立了系统化和广适性的冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型，它包括群体叶面积指数动态和角果面积指数动态。利用不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标资料对所建知识模型进行了实例分析，结果表明知识模型对不同条件下冬油菜适宜绿色面积指数的设计具有较好的可靠性和适用性。     

玉米叶面积指数的普适增长模型

建立了1个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Logistic模型,利用禹城、沈阳的玉米叶面积指数(LAI)实测资料进行了拟合,结果表明,此模式是模拟叶面积指数随地理位置、品种、播期、密度变化的统一模型,对叶面积指数与积温间关系的分析,综合了不同地理位置、不同品种、不同播期、不同密度的叶面积指数资料,得到1条相对叶面积指数变化曲线,可反映特定区域作物叶面积指数的动态变化,也可用于区域作物产量模拟和遥感估产的研究.     

玉米叶面积指数的普适增长模型

建立了1个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Logistic模型,利用禹城、沈阳的玉米叶面积指数(LAI)实测资料进行了拟合,结果表明,此模式是模拟叶面积指数随地理位置、品种、播期、密度变化的统一模型．对叶面积指数与积温间关系的分析,综合了不同地理位置、不同品种、不同播期、不同密度的叶面积指数资料,得到1条相对叶面积指数变化曲线,可反映特定区域作物叶面积指数的动态变化,也可用于区域作物产量模拟和遥感估产的研究。     

基于滁州市TM数据的叶面积指数估算模型研建

以2010年TM影像为数据源,结合实测叶面积指数(LAI)数据,采用逐步回归方法,分析滁州市森林叶面积指数与植被指数关系并建立估测模型。结果表明:在0.01显著水平下,地面LAI和NDVI、RVI、SAVI的相关性分别为0.899、0.868、0.853;以NDVI为自变量构建的指数函数关系模型与LAI相关系数最高,相关性达0.839,LAI预测精度达78.96%;以NDVI、RVI、SAV为自变量构建的多元线性回归模型与LAI相关性达0.917,LAI估测平均精度达83.36%,符合森林资源监测要求。研究结果为使用遥感数据进行滁州市大面积森林质量监测、森林分布变化提供依据和技术支持。     

基于APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化

【目的】 模型的有效应用依赖于参数的快速、准确估算。本研究拟解决作物生长模型参数本土化率定过程中运算量大、耗时长、精度低、效率低的问题。【方法】 依据甘肃省定西市安定区2个试验点（李家堡镇麻子川村和凤翔镇安家沟村）,多年（2002—2005年和2015—2017年）大田试验数据以及定西市安定区1971—2017年气象资料,利用混合蛙跳算法智能的迭代搜索原理,对APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数进行了优化,并采用相关性分析方法对模型校正结果进行检验。【结果】 利用青蛙群体即相对独立又合作协调的子群内局部深度搜索与子群间全局信息交流生物进化学习策略,有效提高了运算的速度,实现了对APSIM模型中与旱地小麦叶面积指数相关参数的快速、准确估算。相关参数主要包括：主茎上节出现所需的热时间间隔、小麦出苗后初始化的节数、小麦出苗后初始化的叶片数、小麦出苗后初始化的叶面积指数、某日正在生长的节数和最大比叶面积。分别使用穷举试错法所得参数值和混合蛙跳算法所得参数值模拟叶面积指数,参数优化后,叶面积指数模拟值和实测值之间的RMSE（root mean square error）平均值由0.069降低到0.027,NRMSE（normalized root mean square error）平均值由8.09%降低到4.56%,M_E（model effective index）平均值由0.979提高到0.993。【结论】 相对于参数率定常用穷举试错法,混合蛙跳算法具有自发学习特征的智能迭代行为,实现了参数的自动率定,提高了效率。基于该算法进行APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化,使得模型对叶面积指数的模拟精度显著提高,证明该算法的使用对作物生理生态系统复杂模型的校正效果良好,为改善模型参数率定过程存在的运算量大、耗时长、精度低、效率低的缺点提供了一种行之有效的方法。     

马奶子葡萄叶面积评估模型的建立

【目的】研究新疆南疆地区马奶子葡萄叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积之间的关系,为田间快速估测葡萄叶面积提供方法。【方法】以南疆地区马奶子葡萄品种的叶片作为研究对象,测定叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积值,分析不同指标和马奶子葡萄叶面积之间的关系。【结果】建立的叶面积估测的二元回归方程,是估测马奶子葡萄叶面积最佳的回归方程,估测的平均差异率仅为2.103%;建立的二元回归方程y₁=12.990x₁+2.501x₂-66.109为最优方程。【结论】马奶子葡萄叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均存在极显著相关,运用回归法估测马奶子葡萄叶面积,既不破坏树体,又具有简便易测、可靠性强、准确性高的优点。     

烤烟叶面积指数增长的优化模型研究

以不同土壤水分处理条件下烤烟叶面积指数的变化为基础,对烤烟叶面积指数增长模型进行了优化研究。结果表明,不同土壤水分处理条件下,烤烟叶面积指数的变化呈单峰曲线,各处理间无明显差异。用普适增长模型可较好地模拟叶面积指数变化,而用修正的指数增长模型模拟的效果更好,模拟值与实测值间的相关系数高于普适增长模型,可作为模拟烤烟叶面积指数增长的优化模型。     

西南烟区主栽烟草品种叶片发生及生长模拟模型建立

为明确西南烟区烟草叶片发育动态规律,实现烟叶精准可控生产,采用田间对比试验,研究了K326、NC89、云烟85、红花大金元4个主栽品种叶片发生及生长规律,并分别建立Richards生长动态模型。结果表明：所有生长模型R2值均在0.980以上,表明模型准确度很高;4个品种叶片发生模型均是只有缓增期和快增期的非典型“S”型生长曲线,而叶片生长模型均是典型“S”型生长曲线;不同品种叶片数目基本一致,均是38~40片,但叶片发生进程差异明显,红花大金元移栽后35 d达到最大叶片数目,其他三个品种均在移栽后42 d达到最大叶片数目;不同品种中部叶最大叶面积大小顺序为红花大金元＞K326＞云烟85＞NC89,但其生长过程基本一致,缓增期12~14 d,快增期16~17 d,稳增期30~31 d。     

Performance and Analysis of a Model for Describing Layered Leaf Area Index of Rice

Layered leaf area index (LAIk) is one of the major determinants for rice canopy. The objective of this study is to attain rice LAIk using morphological traits especially leaf traits that affected plant type. A theoretical model based on rice geometrical structure was established to describe LAIk of rice with leaf length (Li), width (Wi), angle (Ai), and space (Si), and plant pole height (H) at booting and heading stages. In correlation with traditional manual measurement, the model was performed by high R2-values (0.95-0.89, n=24) for four rice hybrids (Liangyoupeijiu, Liangyou E32, Liangyou Y06, and Shanyou 63) with various plant types and four densities (3 750, 2 812, 1 875, and 1 125 plants per 100 m2) of a particular hybrid (Liangyoupeijiu).The analysis of leaf length, width, angle, and space on LAIk for two hybrids (Liangyoupeijiu and Shanyou 63) showed that leaves length and space exhibited greater effects on the change of rice LAIk. The radiation intensity showed a significantly negative exponential relation to the accumulation of LAIk, which agreed to the coefficient of light extinction (K). Our results suggest that plant type regulates radiation distribution through changing LAIk. The present model would be helpful to acquire leaf distribution and judge canopy structure of rice field by computer system after a simple and less-invasive measurement of leaf length, width, angle (by photo), and space at field with non-dilapidation of plants.     

估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数

【目的】叶面积指数（LAI）是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪（MODIS）前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI（adjusted-normalized difference vegetation index）。对ANDVI和归一化植被指数NDVI（normalized difference vegetation index）、增强型植被指数EVI（enhanced vegetation index）、绿波比值指数GRI（green ratio index）、红边比值指数RRI（red-edge ratio index）等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系进行了分析。利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系较好的ANDVI进行验证。【结果】ANDVI指数模型预测效果最好,均方根误差为1.771,估算精度达到63.1%。【结论】说明ANDVI具有进行在大面积范围内监测水稻LAI的能力。