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基于AquaCrop模型的茶叶产量和开采期预报
摘    要:为验证作物模型在浙江地区不同茶树品种产量和开采期的适用性,基于FAO推荐的AquaCrop作物模型,在浙江省典型茶树种植区选择‘白叶一号’‘龙井43’以及‘龙井群体种’等3个茶树主栽品种,通过田间试验、数据收集和参数敏感性分析等方式获取AquaCrop模型所需的茶树生长参数,并使用历史数据对模型进行本地化校正,建立了基于AquaCrop模型的安吉县和松阳县茶叶产量预报模型以及3个茶树品种的春茶开采期预报模型。AquaCrop模型模拟2013—2017年松阳县茶叶平均年总产量为1.497t·hm~(–2),相对误差为1.98%;2014—2018年安吉县春茶平均年产量为0.164t·hm~(–2),相对误差为0.99%;模拟松阳县和安吉县茶叶产量归一化均方根误差(NRMSE)分别为2.20%和1.10%,均方根误差(RMSE)分别为0.0325 t·hm~(–2)和0.0018 t·hm~(–2);协同指数(d)值分别为0.84和0.88。确定了‘白叶一号’‘龙井43’和‘龙井群体种’茶叶的生长度日预报标准,并通过逐步回归方法获得了3品种茶叶生长度日预测公式;利用AquaCrop分别基于生长度日预报法和逐步回归预报法对3品种开采期进行预测。基于生长度日的3品种开采期预报模型的回代后平均绝对误差(MAE)分别为1.1 d、2.1 d和1.1 d;基于逐步回归的预报模型均通过P0.01显著性检验, 3品种的MAE分别为0.7 d、0.7 d和0.9 d。结果表明, AquaCrop模型经过校正后对浙江地区不同品种茶叶具有较好的适应性,本地化后的AquaCrop可以用于茶园水分管理,产量潜力等研究。基于生长度日和逐步回归的两种AquaCrop茶树开采期预报模型均具有应用价值,逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。

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