新疆棉花亏缺灌溉叶面积指数模拟研究

建立了充分灌溉和亏缺灌溉条件下新疆棉花叶面积指数的动态模拟模型。模型以基于beta函数的每日热效应为时间尺度,在考虑土壤水分胁迫效应的基础上,使用Logistic函数的一阶导数描述叶面积指数的变化速率,叶片衰老过程同样采用Logistic函数的一阶导数,并假设从初花期开始发生。该模型还考虑了土壤水分胁迫和温度对叶片衰老的加速效应。最后使用石河子棉花灌溉试验观测结果对模型进行了参数率定、验证和敏感度分析。验证结果显示:充分灌水条件下叶面积指数的均方根误差(RMSE)为0.22 m2/m2,残差聚集系数(CRM)为-0.01;20%和40%亏缺灌溉条件下叶面积指数的RMSE和CRM分别为0.37 m2/m2、-0.05和0.23 m2/m2、0。此外,叶面积指数的模拟值与实测值间R2为0.96。说明该模型准确地模拟了新疆棉花叶片全生育期的动态变化过程。敏感度分析结果表明,在充分灌水条件下,叶片潜在衰减面积、叶片日最大增加面积和衰减面积、初花期开始时间是影响模型的主要参数。     

棉花冠层叶面积的动态模拟

根据试验资料,在系统分析棉花冠层叶面积时空分布规律的基础上,充分考虑叶面积空间垂直分布的异质性,以生育期内累积的每日相对热效应为预报因子,构建了棉花叶面积垂直分布和叶面积指数的动态模拟模型。利用不同年份不同播期的试验资料对模型进行了验证,累积叶面积指数L（z）的模拟结果与1∶1直线之间的R^2和均方根误差分别为0.969和0.257,叶面积指数LAI的模拟结果与1∶1直线之间的R^2和均方根误差分别为0.936和0.305。结果说明模型具有较好的预测性和实用性。模型的模拟结果可作为冠层结构参数,用于冠层辐射传输模型和光合作用模型。     

融合无人机光谱信息与纹理特征的棉花叶面积指数估测

农田尺度下作物叶面积指数(Leaf area index, LAI)的精准监测,对于研究群体结构对产量和管理措施的响应具有重要意义。目前普遍采用无人机光谱特征反演作物的LAI指数,作为长势和冠层结构诊断的重要依据,其估测精度的准确性是否可以提高仍有待研究。作物表面特征,如灰度和颜色,在不同生育阶段会发生变化。为此,本研究考虑到LAI的影响因素,设置不同的种植密度和氮素水平营造差异化的冠层结构,利用搭载多光谱传感器的无人机获取主要生育时期棉花的冠层图像得到植被指数(Vegetation indexs, VIs),基于二阶概率统计滤波(Co-occurrence measures)方法获取均值(MEA)、方差(VAR)、协同性(HOM)、对比度(CON)、相异性(DIS)、信息熵(ENT)、二阶矩(SEM)和相关性(COR)等8个纹理特征值(Texture features, TFs)。最后,采用支持向量机回归(SVR)、偏最小二乘法(PLSR)、深度神经网络(DNN)分别建立基于光谱特征、纹理特征以及二者结合的棉花LAI的估算模型,并比较差异。试验结果表明：VI₍(...     

氮素对膜下滴灌棉花叶面积指数的影响

选用北疆2个棉花主栽品种(石杂-2、新陆早-43),通过4个氮(N)素水平的小区试验数据,对全生育期叶面积指数(LAI)和辐热积(TEP)动态变化进行定量分析,并通过归一化处理,利用Curve Expert对其相对叶面积指数(RLAI)和相对辐热积(RTEP)进行动态模拟,得到7个模拟效果较好的模型,其中有理函数模型能够较准确地对棉花LAI的动态变化进行描述,决定系数为0.895。利用5个N素水平的田间试验和3个不同生态点独立的高产田试验对模型进行检验,其置信度为0.169、0.077、0.171,决定系数为0.948、0.964、0.971,一致性系数为0.987、0.991、0.989,相对误差为6.493%、4.371%、7.540%,均方根误差为0.188、0.143、0.227 m2/m2;说明基于RTEP的RLAI动态模型能够准确地反映棉花群体动态变化。不同N素处理下棉花群体LAI特征参数施氮效应的研究结果表明,N施用量对棉花LAI动态具有调控作用,尤其是平均叶面积指数、最大叶面积指数及其二者的比值等重要特征参数对N素反应较为敏感,可作为改善棉花群体叶片光合特性和提高产量的重要指标。     

基于高光谱和连续投影算法的棉花叶面积指数估测

为实现快速、无损、实时监测不同灌溉处理下棉花植株叶面积指数,借助高光谱遥感技术获取了棉花植株4个生育期的冠层反射率,同时获取每株棉花的叶面积指数,用一阶导数、二阶导数、标准正态变换,多元散射校正、小波分析等光谱预处理方法,经过连续投影算法提取特征波段,用偏最小二乘法建立4个生育期（总体）和各生育期的高光谱估算模型。对比6种预处理方法在4个生育期和各生育期建模精度表明,4个生育期（总体）、蕾期、花期、花铃期的小波分解尺度为4、2、8、2,模型分别为CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS、CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS时可取得较好的精度;经二阶导数处理后,铃期可取得较好的结果,R2和RPD分别0.973、5.3295,优于其他预处理。试验结果表明,利用预处理方法尤其是小波分析方法得到的光谱信息可有效估测棉花4个生育期（总体）和各生育期的叶面积指数。     

不同栽培条件对膜下滴灌棉花叶面积指数及品质和产量的影响

在不同的栽培条件下,对新疆库尔勒市膜下滴灌棉花生育期间叶面积指数动态变化和品质及产量进行了系统的研究。结果表明,棉花全生育期叶面积指数呈单峰曲线变化,峰值在盛铃期。通过深翻耕有机肥促进了叶面积指数和株高的增大,但缺少一定的化控等措施,造成后期植株的凸长,导致有效光合面积减小,产量有所下降。而在生育期随水滴施多效唑适当地降低了株高和减小了叶面积指数,优化了株型,在没有降低单铃重的情况下增加了铃数,产量分别较叶面喷施缩节胺、深翻耕和常规漫灌提高了2.4%、5.5%和30.6%,衣分率达到了44.70%,增产效益显著。叶面喷施缩节胺和随水滴施多效唑在品质上具有互补效应。     

灌溉施氮和种植密度对棉花叶面积指数与产量的影响

为构建便于实际应用的棉花叶面积指数和产量模型,综合考虑灌溉、施肥、种植密度及覆膜的影响,建立了基于相对有效积温的普适棉花相对叶面积指数的Logistic模型,并研究了棉花最大叶面积指数与全生育期灌水量、施氮量、种植密度及产量之间的关系。结果表明：覆膜棉花叶面积指数最大时的有效积温为1400℃左右,不覆膜棉花的叶面积指数最大时的有效积温为1600℃左右。棉花最大叶面积指数随耗水量、施氮量呈现出先增后减的变化趋势,而种植密度与最大叶面积指数之间表现出明显的正相关性。综合考虑灌水量、施氮量和种植密度的作用可以较为准确描述最大叶面积指数变化特征。棉花产量随着最大叶面积指数的变化呈现出明显的先增后减的变化趋势,当最大叶面积指数为4.93时籽棉产量最大达6066.2kg/hm2。相对化分析结果表明,覆膜与不覆膜棉花相对叶面积指数的变化趋势基本一致,相应的模型参数也基本相同,从而建立了全国范围内覆膜与不覆膜棉花统一的相对叶面积指数的Logistic模型。该研究为棉花科学种植和精细化管理提供了方法,也为其他作物在不同管理措施和地域时进行建模提供了参考。     

冬小麦株高和叶面积指数变化动态分析及模拟模型

在试验的基础上,分析了冬小麦株高及叶面积指数的变化动态,并分别以播后天数和积温为自变量,建立多项式和扩充的Logistic模型对二者的变化动态进行模拟。结果表明,基于播后天数的多项式,能较好的反应LAI的变化动态,但对于株高后期的不变情况描述不够理想;基于积温的扩充Logistic模型能得到更高的精度,该模型为通过天气预报中的温度预报值,对株高和LAI的变化进行预测奠定了基础。     

用遮光率间接测定叶面积指数

介绍了一个简便、快捷地用遮光率间接测定叶面积指数的方法及其率定过程，并根据在实际操作过程中遇到的问题，提出了保证精度要求应注意的事项     

疏勒河灌区新垦盐碱地洗盐定额试

根据疏勒河灌区新垦盐碱地土壤含盐量高，需采用水平明沟排水冲洗改良的实际，开展了不同冲洗定额的洗盐效果试验研究，提出了排盐地区系数经验公式与冲洗定额对数函数计算公式。根据表层土壤含盐量高的特点，提出了以0~30cm土层作为冲洗改良盐碱地脱盐控制层的准则，并制定了相应的洗盐定额。     

毛乌素沙地地埋滴灌对紫花苜蓿生长指标的影响

通过研究毛乌素沙地地埋滴灌不同参数对紫花苜蓿生长指标的影响,确定最优的滴灌带埋深和灌水定额,进行了不同滴灌带埋深、不同的灌水定额对紫花苜蓿株高和产量的影响试验,得出滴灌带埋深20cm时相同灌水定额的紫花苜蓿的株高高于埋深10和30cm;灌水定额30mm滴灌带相同埋深处株高高于灌水定额15和22.5mm时的株高。滴灌带的埋深对紫花苜蓿的产量影响不大,埋深20cm处最高比10cm最低仅高产5.8%;灌水定额对产量影响较大,22.5比15mm增产30.4%,30比22.5mm增产18.4%。由此建议毛乌素沙地地埋滴灌滴灌带埋深应为20cm,灌水定额为22.5mm,在节水的同时达到增产的效果,有助于该地区水资源可持续利用。     

生物炭种类与施量对新复垦区土壤水分入渗过程的影响

为探究不同种类生物炭与其施量对新复垦区土壤水分入渗过程的影响,设置2个生物炭种类（玉米秸秆生物炭A、水稻稻壳生物炭B）和3个施量梯度（2%、4%和8%）以及不施加生物炭（CK）共7个处理,进行垂直一维积水入渗试验。结果表明：除低施量水稻稻壳生物炭处理（B2）外,添加生物炭延缓了新复垦区土壤水分入渗过程,玉米秸秆生物炭优于水稻稻壳生物炭。添加2%、4%和8%玉米秸秆生物炭处理（A2、A4、A8）随施量增加,入渗时间逐渐延长,与CK相比,入渗时间分别延长35.0%、46.0%和59.1%;而水稻稻壳生物炭组中仅4%施量处理（B4）延缓了水分入渗,入渗时间较CK增加28.5%。同时,添加生物炭降低了土壤初始入渗率及相同入渗时间内的湿润锋运移距离和累积入渗量,生物炭种类及其施量对这3项指标的影响与对入渗时间的影响规律相似。添加生物炭均提高了土壤表层含水率,增幅2.2%～20.3%,且两种生物炭在高施量处理条件下土壤保水能力明显优于中、低施量。湿润锋运移距离与时间符合幂函数关系,Philip模型能较好地模拟不同种类及施量生物炭处理下新复垦土壤的水分入渗过程。总体来讲,添加8%玉米秸秆生物炭处理有利于改善新复垦区土壤水分下渗快、保水能力弱的问题。     

基于叶面积指数的河北中部平原夏玉米单产预测研究

为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测。基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016—2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果。结果表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016—2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73%。