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1.
小麦模型算法集成平台构建与算法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
为方便小麦模型算法比较与多算法集成模拟,本研究参考国内外主流作物模型CERES-Wheat、APSIM-Wheat、WheatSM、WOFOST、SWAT等的主要算法,集成了发育期、生物量、产量形成等模块的多种算法,构建了小麦模型算法集成平台(Wheat model algorithm integration platform, WMAIP)。发育期模块集成了小麦钟模型和热时两种算法;生物量模块集成了群体光合作用、光能利用效率和二氧化碳同化率3种算法;产量形成模块集成了籽粒灌浆、生物量转移和收获指数3种算法。基于模型平台组成了6个具有代表性的模拟模型。利用河北省吴桥县2017—2019年两年播期试验的田间观测数据结合2011—2014年3年播期耦合水分文献资料对模型进行参数校准与验证,并对特定模块的不同算法进行比较。结果表明,各模型的模拟结果与实测值均吻合良好,模拟误差在合理范围之内,其中发育期、地上部生物量、产量和土壤贮水量模拟值和实测值的归一化均方根误差(NRMSE)分别在0.56%~4.00%、16.13%~18.72%、12.48%~18.95%和10.78%~11.63%之间...  相似文献   
2.
为方便小麦模型算法比较与多算法集成模拟,本研究参考国内外主流作物模型CERES-Wheat、APSIM-Wheat、WheatSM、WOFOST、SWAT等的主要算法,集成了发育期、生物量、产量形成等模块的多种算法,构建了小麦模型算法集成平台(Wheat model algorithm integration platform, WMAIP)。发育期模块集成了小麦钟模型和热时两种算法;生物量模块集成了群体光合作用、光能利用效率和二氧化碳同化率3种算法;产量形成模块集成了籽粒灌浆、生物量转移和收获指数3种算法。基于模型平台组成了6个具有代表性的模拟模型。利用河北省吴桥县2017—2019年两年播期试验的田间观测数据结合2011—2014年3年播期耦合水分文献资料对模型进行参数校准与验证,并对特定模块的不同算法进行比较。结果表明,各模型的模拟结果与实测值均吻合良好,模拟误差在合理范围之内,其中发育期、地上部生物量、产量和土壤贮水量模拟值和实测值的归一化均方根误差(NRMSE)分别在0.56%~4.00%、16.13%~18.72%、12.48%~18.95%和10.78%~11.63%之间,模型集合的模拟效果优于单一模型。通过算法比较发现,发育期模块中热时法模拟播种至拔节阶段较优,小麦钟模型模拟播种至开花阶段和播种至成熟阶段较优;生物量模块中3种算法均为模拟小麦生物量的较佳模型,但在高辐射条件下,群体光合作用法模拟的生物量较高;产量模块中3种算法模拟的产量变化趋势较为一致,但生物量转移法效果略好。该平台集成了特定模块的多种算法,能较好地模拟土壤贮水量和冬小麦的生物学指标,在小麦模型算法比较与改进、集成模拟及气候变化影响评估方面具有较大的应用潜力。  相似文献   
3.
华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用1988-2015年华北平原冬小麦种植区46个市的统计产量和相应46个气象站点的逐日气象资料,通过Logistic曲线和双曲线方法分离出气象产量,并构建气象产量与生长季主要气象因子的多元统计关系,以明确华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子。结果表明:(1)1988-2015年华北平原冬小麦产量在3200~6800kg·hm-2,中部地区产量最高,南部地区产量的变异高于中部和北部地区。(2)生长季日照时数、温度和降水平均值的年际变化影响了17%~78%的气象产量的变异,其中54%的地区达到显著水平(P<0.05)。影响程度较高的地区主要分布在河北南部、山东西部和河南的东北部地区。(3)播种-返青阶段的降水显著影响产量变异,降水量每增加1%,天津、驻马店及山东西北部等地产量将上升13~74kg·hm-2,而河北北部、河南南部、山东南部等地产量将下降16~80kg·hm-2。返青-成熟阶段对产量变异影响较大的因子为最低气温,平均最低气温每上升1-C,天津和石家庄、山东东部和西部及河南东部等地产量将增加50~295kg·hm-2,而北京、唐山和枣庄等地将减少76~124kg·hm-2。总体来看,温度对华北平原冬小麦产量变异影响范围更广且更加显著,但气象因子对产量变异的影响受局地品种和管理措施等影响呈现较大的空间差异。  相似文献   
4.
为明确气候变暖和“双晚技术”背景下华北地区冬小麦的适宜播期,基于WMAIP集成模型,对华北地区冬小麦适宜播期、冬前积温下限及最迟播期进行了分析。研究结果表明,华北地区晚播减产幅度由南向北增大,南部晚播减产幅度最小(<19.5%),中部晚播减产幅度在26.4%以内,北部晚播减产幅度最大,最高可达32.0%。华北地区北部、中部和南部的适宜播期分别在9月25日—10月5日之间、9月30日—10月20日之间和10月10日—11月5日之间。华北地区冬小麦基于高产和高水分利用效率的适宜冬前积温下限分别在497~629℃·d和344~581℃·d之间,并由南部向北部递增。在高产和高水分利用效率条件下,河北、山东、河南大部分地区的最迟播期分别为10月1—13日、10月10—16日、10月22—28日和10月7—19日、10月16—22日、10月31日—11月12日。研究结果可为气候变暖背景下华北地区“双晚技术”的推广和应用提供参考。  相似文献   
5.
为评价小麦模型算法集成平台(wheat model algorithms integration platform, WMAIP)在华北平原区的适应性,该研究利用华北平原区4个典型试验站多年试验数据,对WMAIP组成的16个模型进行调参和验证,并利用归一化均方根误差(normalized root mean squared error, NRMSE)选择最优模型,最后评价WMAIP集成模型在华北平原区的适应性。WMAIP中组合的16个模型均能有效地模拟土壤水分动态和冬小麦生长发育指标。发育期模拟误差小于4.2%;2 m土层土壤贮水量模拟误差小于7.0%;生物量和产量模拟误差分别在17.3%~23.7%和10.8%~20.8%之间。单个模型的模拟性能不稳定,调参与验证结果的最优模型存在差异。模型集成可降低华北平原区冬小麦产量的模拟误差,用于集成的模型数量越多,模拟误差越小,选择6个模型进行集成就可获得近似田间试验的模拟误差。以16个组合模型模拟结果的均值作为集成模型的结果,得到生物量和产量的模拟误差分别为18.7%和11.8%。结果表明,WMAIP在华北平原区有较好的适应性,可用于华北平...  相似文献   
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基于小麦模型算法集成平台的三种水分胁迫算法比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
准确模拟水分胁迫并揭示其对作物生长发育过程的影响,是作物模型应用于田间研究和干旱影响评估的关键。该研究将3种主流水分胁迫算法整合到一个标准平台中,组成土壤含水率模型(average Soil Water Content,SWC)、土壤水分供需比模型(Water Supply to Demand ratio,WS/WD)和相对蒸腾模型(Actual to Potential Transpiration ratio,AT/PT)共3种水分胁迫模拟模型。利用河北吴桥2017—2019年冬小麦水分试验田间观测数据结合2008—2009和2013—2016年水分试验文献资料对模型平台进行参数校准与验证。结果表明,3种模型的模拟结果与实测值均吻合良好,地上部生物量、土壤含水率和产量的归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)分别为14.0%~16.5%、5.1%~8.8%和5.4%~7.7%。3种水分胁迫模型模拟的生长季水分亏缺出现的时间和严重程度不同,但模拟的水分胁迫因子年际间变化一致。雨养条件下,生长季降水量分别决定了SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟的年际间水分胁迫因子变异的56%、56%和39%。灌水对产量具有促进作用,但灌水量增加会导致灌水利用效率下降。SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟枯水年灌四水(底墒水+起身水+孕穗水+开花水)处理的产量较不灌水分别高163%、132%和92%,灌四水处理的灌水利用效率较灌一水(底墒水)处理分别低26.8%、12.3%和40.0%。在吴桥县冬小麦水分管理决策中,WS/WD模型最优,SWC模型次之,AP/TP模型较差。研究结果可为提升作物模型在冬小麦干旱影响评估和水分管理方面的可信度提供参考。  相似文献   
7.
播期和品种变化对马铃薯产量的耦合效应   总被引:3,自引:1,他引:2  
马铃薯作为北方农牧交错带的主栽作物,随着气候向暖干化发展,其产量的稳定对保证该地区粮食安全有重要意义。为探究播期和品种耦合对农牧交错带马铃薯产量的影响,基于分期播种和品种比较试验的生育期和产量数据对APSIM-Potato模型进行调参和验证,利用验证后的模型设置连续模拟情景,比较不同耦合方式的产量及保证率,分析农牧交错带雨养马铃薯的最佳播期和品种耦合方式。结果表明:APSIM-Potato模型可以较好地模拟不同熟性马铃薯品种的生育期和产量,不同品种生育期实测值和模拟值的均方根误差(RMSE)均小于6.3 d,不同品种产量实测值和模拟值的归一化均方根误差(NRMSE)均小于7.6%。雨养条件下,农牧交错带不同播期和品种耦合下马铃薯的多年平均鲜重产量为10 494 kg·hm-2;中熟品种‘克新一号’晚播(6月1日播种)的平均产量最高,为12 153 kg·hm-2,且可以保证在66.7%的年份产量高于不同耦合方式的平均值,较早播(4月26日播种)和中播(5月15日播种)的平均鲜重产量分别高16.3%和7.0%,较同一时期播种的早熟品种‘费乌瑞它’和晚熟品种‘底西芮’分别高18.7%和17.2%。本研究揭示了农牧交错带马铃薯播期、品种和环境存在显著的交互作用,播期推迟和选种中熟马铃薯品种是应对气候暖干化的重要方式,为该地区马铃薯适应气候变化和保证稳产高产提供了科学依据。  相似文献   
8.
基于APSIM模型分析播期和水氮耦合对油葵产量的影响   总被引:4,自引:3,他引:1  
播期调控和补充灌溉是保障北方农牧交错带油葵稳产和增产的有效措施,然而播期和水氮管理对油葵产量的耦合效应尚不明确。该文基于农牧交错带武川试验站2 a分期播种试验数据评估了APSIM-Sunflower模型的适应性,应用验证后的APSIM模型分析了播期和水氮耦合对油葵产量的影响。研究结果表明:油葵生育期模拟值与实测值均方根误差(RMSE)小于2.4 d,地上部干物质量和产量模拟的归一化均方根误差(NRMSE)分别为21.9%和5.5%,表明APSIM模型能够有效模拟油葵的生育期、地上部干物质量和产量。在有补充灌溉条件时,仅灌一水时在现蕾期补灌油葵产量最高,灌两水时在现蕾和灌浆期补灌产量最高。油葵最佳施氮量随着灌溉量的增加而上升;干旱年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为40、60、60和70 kg/hm~2,正常年分别为50、70、80和90 kg/hm~2,湿润年分别为50、80、80和90 kg/hm~2。在湿润年和正常年时雨养、灌一水和灌两水条件下播期在5月中旬较其他播期产量分别高6.9%和11.6%,9.3%和12.0%,9.3%和16.4%,灌一水的产量变异系数分别低41.9%和8.9%;灌两水的产量变异系数分别低38.5%和12.5%;灌三水条件下播期在5月上旬时产量最高。干旱年时早播可降低产量年际间变异,但调控播期对提高产量作用较小。研究结果可为北方农牧交错带油葵生产播期和水氮管理提供参考。  相似文献   
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