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1.
利用RZWQM-CERES模拟华北平原农田土壤水分动态及其对作物产量的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
农业系统模型是农业生产多元目标优化管理的重要工具,但由于系统模型过程复杂,参数众多,校正和验证工作一直是模型研究的重点和难点.本文利用RZWQM(Root Zone Water Quality Model)与CERES(Crop Envi-ronment Resource Synthesis)的结合模型RZWQM-CERES模拟土壤水分及作物产量进行了参数优化和验证,结果表明,RZWQM-CERES在禹城站和栾城站模拟不同灌溉处理土壤贮水量与测定值呈相似的变化趋势,均方根差(RMSE)分别为2.38～2.70 cm及3.49～3.73 cm;作物产量模拟结果与实测值对土壤水分的响应趋势一致(R2=0.83***,n=22),其中在禹城站模拟小麦和玉米产量的RMSE分别为550 kg hm-2和580 kg hm-2,栾城站模拟小麦产量的RMSE为670 kghm-2.以上结果表明RZWQM-CERES可作为华北平原模拟和分析土壤水分对作物产量影响的有效工具.本文初步建立了一套适合华北平原作物生产的模型参数,为利用RZWQM-CERES建立农田水分优化调控策略奠定了基础,并探讨了模型评价过程中应注意的问题. 相似文献
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基于光谱指数的苹果叶片水分含量估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
建立快速、无损的苹果叶片水分含量高光谱估算模型,为苹果树干旱预警提供理论依据。以2个不同生育期采集的苹果叶片为研究对象,研究了不同水分含量的苹果叶片高光谱特征,分析了苹果叶片水分含量与光谱指数(WI、WBI、PWI、GVWI、MSI、 NDW)之间的相关关系,建立了苹果叶片水分含量估算模型。结果表明,苹果叶片水分含量的敏感光谱波段主要集中于近红外和短波红外波段;利用6个光谱指数建立的单变量估算模型均达到了极显著水平(P<0.01),但以水分指数（WI）建立的估算模型y=29503x2-57746x+28317的拟合决定系数R2最大,为0.5401;经检验,拟合方程的RMSE为 2.4,RE为 5.8%,检验精度达到了94.2%。采用主成分回归分析方法,建立的苹果叶片水分含量估算模型y=-556.819+347.838x1-17.815x2-27.864x3+299.492x4+25.647x5+9.835x6的拟合决定系数R2为0.6371,经检验,拟合方程的RMSE为 1.26,RE为 1.8%,检验精度达到了98.2%。表明以主成分回归分析建立的苹果叶片水分含量估算模型具有较好的敏感性和稳定性。 相似文献
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利用RZWQM-ERES模拟华北平原农田土壤水分动态及其对作物产量的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
农业系统模型是农业生产多元目标优化管理的重要工具,但由于系统模型过程复杂,参数众多,校正和验证工作一直是模型研究的重点和难点。本文对RZWQM (Root Zone Water Quality Model)与CERES (Crop Environment Resource Synthesis)的结合模型RZWQM-CERES模拟土壤水分及作物产量进行了参数优化和验证,结果表明,RZWQM-CERES在禹城站和栾城站模拟不同灌溉处理土壤贮水量与测定值呈相似的变化趋势,均方根差(RMSE)分别为2.38~2.70 cm及3.49~3.73 cm;作物产量模拟结果与实测值对土壤水分的响应趋势一致(R2 = 0.83***,n = 22),其中在禹城站模拟小麦和玉米产量的RMSE分别为550 kg hm-2和580 kg hm-2,栾城站模拟小麦产量的RMSE为670 kg hm-2。以上结果表明RZWQM-CERES可作为华北平原模拟和分析土壤水分对作物产量影响的有效工具。本文初步建立了一套适合华北平原作物生产的模型参数,为利用RZWQM-CERES建立农田水分优化调控策略奠定了基础,并探讨了模型评价过程中应注意的问题。 相似文献
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基于生理发育时间的水稻发育期预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
水稻发育期模型研究是开展现代农业气象服务工作的基础。基于作物生理发育时间守恒原理,综合考虑温度和日长因子对水稻发育期的影响,利用云南省12个农气观测站2011—2014年水稻发育期观测和地面气象观测资料,分别构建并验证了适用于籼稻种植区和粳稻种植区的发育期预报模型。结果表明,2套模型在全发育期和各发育阶段的预报值与观测值模拟效果总体较好,平均全发育期RMSE值为7.47,RE值为7.99%,粳稻模型和籼稻模型的RE值分别为6.49%和9.5%,粳稻区模拟效果优于籼稻区。模型生物学意义明确、参数通用性强,适用于农业气象业务服务中水稻发育期预测,具有推广应用价值。 相似文献
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农业系统模型是农业生产多元目标优化管理的重要工具,但由于系统模型过程复杂,参数众多,校正和验证工作一直是模型研究的重点和难点。本文对RZWQM (Root Zone Water Quality Model)与CERES (Crop Environment Resource Synthesis)的结合模型RZWQM-CERES模拟土壤水分及作物产量进行了参数优化和验证,结果表明,RZWQM-CERES在禹城站和栾城站模拟不同灌溉处理土壤贮水量与测定值呈相似的变化趋势,均方根差(RMSE)分别为2.38~2.70 cm及3.49~3.73 cm;作物产量模拟结果与实测值对土壤水分的响应趋势一致(R2 = 0.83***,n = 22),其中在禹城站模拟小麦和玉米产量的RMSE分别为550 kg hm-2和580 kg hm-2,栾城站模拟小麦产量的RMSE为670 kg hm-2。以上结果表明RZWQM-CERES可作为华北平原模拟和分析土壤水分对作物产量影响的有效工具。本文初步建立了一套适合华北平原作物生产的模型参数,为利用RZWQM-CERES建立农田水分优化调控策略奠定了基础,并探讨了模型评价过程中应注意的问题。 相似文献
6.
[目的] [方法]大尺度区域范围的地表粗糙度因子难以获取是微波反演土壤水分的难点所在。对此,从协同微波和光学遥感数据在土壤水分监测中的优势以提高土壤水分反演精度的角度出发,进行了地表粗糙度参数稀缺区域的大范围农田土壤水分遥感反演方法研究,即利用高分三号和Landsat8光学遥感数据,通过水云模型消除植被对雷达后向散射系数的影响,获取土壤直接后散射系数,然后结合入射角、PDI、TVDI和NDWI指数共同作为模型输入参数分别建立了HH和HV两种极化方式下的土壤水分反演模型。[结果]采用相关系数(R2)、一致性指数(IA)和均方根误差(RMSE),对两种模型应用于江汉平原农田土壤水分反演的实验结果进行了对比分析,结果显示HH极化方式下的土壤水分反演精度整体上优于HV极化方式(HH极化方式R2=0.6864,IA=0.8895,RMSE=6.979%)。[结论]在空间分布上,温度较高和植被覆盖较低区域,土壤水分含量较低,如钟祥市的北部、江陵县的东北部、荆门市的东部、仙桃市的西部和天门市的西北部;温度较低和植被覆盖较高区域,土壤水分较高,如监利县以及天门市的南部。 相似文献
7.
通过遥感数据反演农田地表土壤水分,对农作物干旱、长势监测及估产有重要指导作用。以山西省闻喜县冬小麦种植区为研究区,利用水云模型去除植被影响,建立土壤直接后向散射系数与土壤含水量的关系,反演闻喜县2018年3月19日冬小麦种植区土壤水分。结果表明：协同Sentinel-1微波和Sentinel-2光学影像数据能够去除植被影响提高土壤水分反演精度,VV极化决定系数R2提高0.0914,均方根误差RMSE减少0.0895%。闻喜县中部河谷平原以及东南和西北部的台地土壤处于轻度干旱状态,西南部丘陵和东部山地土壤处于中度干旱状态。反演的土壤水分空间分布结果与地形起伏、灌溉条件和地力等级有较好的空间一致性,地形起伏低、灌溉条件良好的农田土壤水分含量高。 相似文献
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利用2019年长江中下游早籼稻早中熟组种质资源为材料,分析主要生育期冠层光谱反射率与籽粒粗蛋白含量的关系,筛选出可用于早籼稻籽粒粗蛋白含量预测的敏感生育期和敏感波长,建立了基于敏感波长和光谱参数的籽粒粗蛋白的一元线性、多元线性、指数和多项式预测模型,用决定系数（R 2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对模型精度进行评价,以期找到估测早籼稻籽粒粗蛋白含量的最适模型。研究发现,在孕穗期514、580、638和695nm波长处冠层一阶微分光谱反射率与籽粒粗蛋白含量相关性达到极显著水平;在基于敏感波长的估测模型中,四元线性模型估测效果最佳,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.566、0.342%和2.874%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.518、0.154%和1.303%;在基于光谱参数构建的估测模型中,DSI(R′514和R′638)为自变量构建的多项式模型估测效果较优,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.638、0.312%和2.639%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.581、0.230%和2.307%。 相似文献
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烟叶总氮的近红外光谱检测模型研究 总被引：1，自引：1，他引：0
探索建立一种有效的烟叶总氮含量近红外光谱检测模型,并寻找1100~2500 nm波段中预测烟叶总氮含量的有效波长。采用多种不同的光谱处理方法,并选择较优的一阶导数光谱处理原始光谱,再用偏最小二乘回归建立模型和Martens不确定性检验方法选择有效波长。基于全部波长建立的模型,训练集r=0.9930,RMSE=0.0490;交叉验证r=0.9708,RMSE=0.0996;预测集r=0.9747,RMSE=0.0884。基于有效波长建立的模型,训练集r=0.9937,RMSE=0.0464;交叉验证r=0.9744,RMSE=0.0938;预测集r=0.9610,RMSE=0.1116,预测值与化学值的绝对误差小于0.227%,相对误差未超过0.1%。表明使用近红外光谱分析技术检测烟叶总氮含量较好,采用Martens不确定性检验方法选择有效波长,并利用有效波长预测烟叶总氮含量是可行的。 相似文献
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大米蛋白质含量近红外光谱检测模型研究 总被引：3，自引：4，他引：3
探索建立一种有效的大米蛋白质含量近红外光谱检测模型,并寻找1100~2500nm波段中预测大米蛋白质含量的有效波长。采用面积归一化（Area Normalization）方法进行光谱预处理。用主成分回归方法建立回归模型,用Martens不确定性检验方法选择有效波长。发现利用主成分分析可以较好地区分出不同种类的米粉,样品在主成分上的得分可以作为鉴别米粉种类及品质的依据。基于全部波长建立的回归模型,训练集r=0.9923,RMSE=0.0747。交叉验证的结果r=0.9399,RMSE=0.2103。预测集r=0.9364,RMSE=0.1607。基于有效波长建立的回归模型,训练集r=0.9899,RMSE=0.0854。交叉验证结果r=0.9437,RMSE=0.2004。预测集r=0.9079,RMSE=0.1796。使用近红外光谱分析技术检测大米蛋白质含量是可行的,采用Martens不确定性检验方法选择有效波长,并利用有效波长预测大米蛋白质含量也是可行的。 相似文献
11.
不同灌水量对枸杞土壤水分动态及蒸散耗水规律的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
为了充分利用有限的水资源,调节土壤水分状况,根据枸杞生育期内土壤水分的变化特点,利用时域反射仪,在非称重式蒸渗仪（测坑）中研究不同灌水量下枸杞土壤水分动态变化和耗水规律。结果表明：灌水是影响枸杞园内土壤水分变化重要因素,土壤水分的消耗主要依靠灌水来补充;枸杞耗水量显著受土壤水分的影响,土壤越湿润,耗水量也越大;受温度和枸杞生长的影响,不同水分条件下枸杞月耗水高峰在5-9月,最高月耗水量在7月;最高旬耗水量分别在5月下旬、6月中旬和7月下旬;阶段耗水量的趋势均表现为：盛果期＞盛花期＞营养生长期＞秋果生长期＞秋果采收期。 相似文献
12.
为及时、准确地监测土壤含水量（SMC），采用室内条件下人工模拟不同SMC环境的方法，通过测定各时间段的SMC及其对应的土壤光谱反射率，运用连续投影算法（SPA）提取土壤水分的特征波长，结合多元线性回归（MLR）方法，构建SMC的高光谱定量监测模型。结果表明，光谱反射率随着样本SMC的增加而逐渐降低，二者存在明显的负相关关系；采用SPA方法提取的光谱特征波段为422、629、817、976、1121、1258、1359、1448、1830和2022nm；构建的SPA-MLR土壤水分高光谱监测模型表现出良好的预测效果（校正集的R2=0.930、RMSE=8.845、RPD=3.794，验证集的R2=0.927、RMSE=8.799、RPD=3.581）。研究结果可为土壤水分的高效精准监测提供一定的实践探索和理论参考。 相似文献
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低山丘陵区土壤-景观模型的可移植性研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为了分析在相似地形和成土环境中土壤-景观模型的可移植性,以西南丘陵山地区为研究对象,选取面积约2 km2的区域作为土壤-景观模型的建立区域,利用逐步线性回归方法建立该区的定量土壤-景观模型,并以此建模区域为缓冲中心,在研究区划分出4个不同的模型移植区域（分别记作A、B、C、D区）。结果表明,土壤-景观模型的预测结果在整体上具有较高的准确性;离建模区域越远,平均绝对误差(MEA)和均方根误差(RMSE)均有逐渐增大的趋势,说明随着距离的增大,预测精度降低;在4个区域中,相对误差(RE)都有一定比例大于20%,且距建模区域越远,相对误差(RE)大于20%的比例越大,相对误差(RE)小于10%的比例逐渐减小。 相似文献
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基于植被指数的夏玉米不同生育期叶绿素含量遥感估算 总被引：1，自引：0，他引：1
叶绿素含量是间接判断玉米营养状况的重要农学参数,估算叶绿素含量对农作物长势监测有重要意义。笔者利用ASD便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了夏玉米关键生育期冠层光谱反射率及叶片叶绿素相对含量,对3种植被指数与叶绿素相对含量进行了相关性分析,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)的叶绿素估算模型,并进行精度检验,从中选出最佳拟合模型。研究结果表明：拔节期RVI、抽穗期和灌浆期NDVI以及蜡熟期DVI的均方根差(RMSE)和相对误差(RE)均最低,RMSE分别为5.688、5.323、2.751、4.111,RE分别为9.84%、8.56%、3.75%、7.15%,故为各个时期的最佳模型。因此得到了NDVI、RVI和DVI3种植被指数在不同生育期的最佳模型,对指导夏玉米种植与田间管理具有重要的指导意义。 相似文献
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呼伦贝尔市植物生长季土壤水分动态模拟研究 总被引：2，自引：2，他引：0
采用统计回归方法,利用不同土壤类型的3个农牧业气象观测站1988～2006年的气象和土壤水分观测资料,选取前一旬气温、降水、蒸发量和土壤水分四个因子,建立了呼伦贝尔市5月上旬～8月下旬0～40cm土壤水分动态预测模型,68.8%的方程通过了显著性检验;拟合相对误差小于±10%的为77.8%,小于±15%的为84.3%;利用实测资料对该模型进行验证表明,模型平均相对误差在20%左右,可用于预测呼伦贝尔市植物生长季各旬0～40cm各层土壤水分的动态变化。 相似文献