Application of a rice simulation model in high temperature sensitivity study

以调试校正较高精度的ORYZA2000模型参数及高温敏感性模拟验证为目的, 为模型适应性和本地化提供依据, 利用江苏省9个试验点5个水稻(Oryza sativa)品种的田间观测数据及当地逐日气象数据, 采用ORYZA2000最新版本(V2.13)水稻生长模型, 首先挑选出5个试验点3个品种的观测数据进行模型参数适应性调试校正, 确定了水稻发育生长阶段的各项参数, 然后用该参数对独立样本的4个试验点2个水稻品种地上部分各器官生物量、叶面积指数动态变化过程及最终产量进行了动态模拟。通过t检验和质量评价指标对模拟结果进行了显著性检验。利用通过检验的模型及其参数在假设环境温度不同时间段的持续升高条件下, 开展了高温对水稻生物量及产量影响的模拟研究, 模拟结果的影响幅度与实际高温处理结果的影响幅度进行了比较。结果表明: 1)经过调试校正获得较高精度的水稻发育阶段各参数, 较准确地模拟了水稻生物量和叶面积指数的动态累积过程, 模拟值与观测值基本一致, 说明校正后参数的合理性和有效性; 2)调整参数后高温敏感性模拟结果表明, 孕穗期到开花期温度连续3天、5天、7天升高到35 ℃时, 总生物量、穗生物量和总产量与对照(CK)相比分别下降了12%-25%; 不同时间段连续升高到38 ℃时下降18%-31%; 不同时间段升高到41 ℃时, 各生物量与对照相比分别下降了20%-38%。模型模拟值与控制试验室的观测数据的下降幅度基本一致, 表明经过参数校正的ORYZA2000可以应用于水稻对气温升高响应的预测。     

水稻模型ORYZA2000在湖南双季稻区的验证与适应性评价

校准与验证水稻生长模型ORYZA2000,为模型本地化、区域化研究应用提供依据。本文采用湖南双季稻区作物田间观测数据,结合栽培管理措施、土壤以及同期逐日气象数据等资料对ORYZA2000进行参数校正,调试确定了早稻、晚稻有代表性品种的作物参数;利用独立的数据资料,对双季稻生育期、叶面积指数、生物量、产量等指标的模拟结果进行了详细地验证与适应性评价。结果表明：模型对双季稻品种的生育期模拟较好,开花期和成熟期的相对模拟误差为1—2d;早稻和晚稻叶面积指数的归一化均方根误差（NRMSE）均为24%,地上部总生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的NRMSE值分别为18%、22%、22%、24%和19%、24%、28%、28%,产量的NRMSE值分别为11%和16%。校验的作物参数反映了湖南早稻和晚稻品种的生物学特性,参数值合理、有效。通过校准作物参数,ORYZA2000可较为准确地模拟双季稻生长发育及其生物量的动态累积过程,适应性较强,能够应用于双季稻生产。     

APSIM模型对华北平原小麦-玉米连作系统的适用性

利用中国科学院禹城试验站1999—2001年大田试验及2002—2003年水分池处理数据进行APSIM模型参数的调试及验证,检验其对华北地区冬小麦-夏玉米连作系统的适用性.模型调试和验证结果表明:禹城1999—2000年大田试验的作物叶面积指数、生物量和土壤含水量模拟结果的平均误差分别为27.61%、24.59%和7.68%,2000—2001年分别为32.65%、35.95%和10.26%;2002—2003年高水分处理的作物叶面积指数和生物量模拟结果的平均误差分别为26.65%和14.52%,低水分处理分别为23.91%和27.93%.叶面积指数、生物量的模拟值和实测值拟合较好,除2000—2001年叶面积指数的决定系数为0.78外,其他处理均大于0.85.表明APSIM模型在模拟华北地区小麦-玉米连作系统的作物生物量和土壤水分方面具有较好的准确性,对叶面积指数模拟误差稍大.     

灌溉水稻生长发育和潜力产量的模拟模型

本文提出的HDRICE模型是灌溉水稻生长的生理生态模型,它由相互衍接的水稻形态发育、干物质积累和叶面积发育三模块组成。形态发育模块用以模拟逐日温度和日长对水稻发育的影响,其参数可反映水稻品种的基本营养性、感温性和感光性;干物质积累模块用以模拟冠层CO_2同化、作物的维持呼吸和生长呼吸及干物质分配等过程;叶面积发育模块用以模拟叶面积指数的动态。本文还讨论了模型的输入参数和模型检验。模型可应用于模拟水稻的生长发育,预测水稻品种潜在产量及为取得潜在产量所必需的群体数量指标。     

WOFOST模型在内蒙古河套灌区模拟玉米生长全程的适应性

在河套灌区引入成熟的作物模型并进行适应性验证,可为进一步开展玉米生长监测及估产提供依据和基础。本文利用河套灌区巴彦淖尔农业气象试验站2012年玉米观测数据,结合当地气象、土壤资料对荷兰瓦赫宁根大学开发的WOFOST模型进行参数校准,并利用2013年玉米观测数据和2001—2011年农业气象观测资料对模型的区域适用性进行验证,获得了玉米的基本作物参数,包括各发育阶段比叶面积、最大CO2同化率、单叶光能利用率等。结果表明:通过校准作物参数,WOFOST模型可以较好地模拟LAI扩展、生物量的动态积累过程,LAI、各器官生物量及最终产量的模拟值与实测值吻合较好;独立样本检验中,模型模拟LAI的绝对偏差平均值为0.75,叶生物量、茎生物量、贮存器官生物量、地上部总生物量、产量的归一化均方根误差分别为33%、26%、17%、18%和13%;模拟2001—2011年玉米产量的归一化均方根误差为7.5%。参数校准后的模型对LAI、各器官生物量、产量的模拟结果较为符合实际,WOFOST模型能够适用于河套地区玉米生产过程生理、生态因子诊断、评估等。     

APSIM模型在西南地区的适应性评价——以重庆冬小麦为例

利用重庆市4个代表性站点的小麦田间观测数据和同期逐日气象数据对APSIM模型在重庆小麦产区的适应性进行研究,确定了12个小麦品种的作物参数.结果表明:模拟小麦的播种至出苗、开花和成熟各阶段天数与实测值具有较好的一致性,其均方根误差值分别为0~3、1~8和0~8 d;模拟的12个小麦品种中,模拟与实测地上部分生物量的归一化均方根误差(NRMSE)均低于30%,10个品种模拟与实测产量的NRMSE均低于30%,作物生育期、地上部分生物量和产量的模拟结果均在可接受范围内波动.说明APSIM模型对不同品种冬小麦的生育期、地上部分生物量和产量模拟效果较好,该模型在重庆地区具有较好的适应性,为后续基于模型评估该地区小麦生产提供了基础支撑.     

大麦叶面积指数模拟模型

准确模拟叶面积指数是作物生长模拟模型预测作物生长和产量的关键.本文通过系统分析扬州和武汉地区不同大麦品种高产群体叶面积指数变化动态,建立了大麦群体的叶面积指数模拟模型.大麦叶面积指数是品种叶面积指数扩展的遗传参数和气温日较差、日照时数、辐射量等气候因子及水肥丰缺因子的函数.孕穗抽穗期最大叶面积指数与该期最适叶面积指数是不同的概念,二者之间存在着极显著差异.利用扬州、南京和昆明地区不同品种的播期试验及氮肥试验资料对模型进行了检验,结果表明,模型对大麦叶面积指数的模拟效果较好,模拟值与观测值吻合度高,根均方差RMSE介于0.742～2.865,平均值为1.348.对模拟值与观测值进行y=x的线性回归分析,相关系数R2介于0.511～0.954,均呈极显著正相关.     

基于器官生物量构建植株形态的玉米虚拟模型

探讨了基于玉米器官生物量模拟其形态的方法,并应用2000年田间试验数据提取了玉米节间、叶鞘和叶片的形态构建参数。基于玉米虚拟模型生物量分配模块模拟的器官生物量积累和建立的形态构建方法与提取的参数,模拟了2001年玉米不同生长阶段的器官形态,模拟结果与田间试验数据吻合较好。应用本模型实现了玉米生长过程中植株各个器官形态变化以及植株高度、叶面积动态的模拟,并实现了植株形态的可视化。     

三种光温模型在模拟水稻生育期中的应用与比较

为准确模拟水稻发育进程,本研究根据水稻发育对光温的反应,以双季早稻‘五优157’及双季晚稻‘优选10号’为试材,于2012—2013年在南京信息工程大学农业气象试验站设计水稻大田分期播种试验,同时收集江西省南昌站点2002—2008年双季早稻‘G98-202’以及南康站点2002—2008年双季晚稻‘金优207’的生育期观测数据及同期气象数据,校正光温效应模型、水稻钟模型和有效积温模型以获取模型参数,用独立数据对模型进行检验。结果表明:光温效应模型在模拟水稻播种期-拔节期、拔节期-抽穗期、抽穗期-灌浆期、灌浆期-成熟期的预测值与实测值基于1-1线的决定系数(R2)分别为0.994、0.994、0.988、0.989,且标准回归估计误差(RMSE)均小于4 d;光温效应模型对水稻品种‘五优157’、‘G98-202’、‘优选10号’、‘金优207’从播种期-成熟期的模拟精度比有效积温分别提高了2.42%、4.55%、8.74%和3.16%。研究认为,光温效应模型在模拟江西早稻和晚稻的生育期精度略高于水稻钟模型,有效积温模型精度最差,本研究结果为水稻生育期预测方法的选择提供了参考。     

基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟

 充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型, 是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一。该研究以2003~2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础, 利用马尔可夫链-蒙特卡罗方法对陆地生态系统模型的关键参数(即碳滞留时间)进行了反演, 进而预测了长白山阔叶红松林生态系统碳库、碳通量及其不确定性。反演结果表明, 长白山阔叶红松林叶凋落物和微生物碳的平均滞留时间最短, 为2~6个月; 其次是叶和细根生物量碳, 二者的平均滞留时间为1~2 a; 慢性土壤有机碳的平均滞留时间为8~16 a; 碳在木质生物量和惰性土壤有机质库中的滞留时间最长, 平均滞留时间分别为77~109 a和409~1 879 a。模拟结果显示, 碳库和累积碳通量模拟值的不确定性将随着模拟时间的延长而增大。当气温升高10%和20%时, 长白山阔叶红松林总初级生产力年总量将分别增加6.5%和9.9%, 净生态系统生产力(NEP)年总量的变化取决于土壤温度的变化。若土壤温度保持不变, NEP年总量将分别增加11.4%~21.9%和17.6%~33.1%; 若土壤温度也相应升高10%和20%, NEP年总量的增幅反而下降甚至低于原来的水平。假设气候和植被保持在2003~2005年的状态, 2020年长白山阔叶红松林NEP年总量为(163±12) g C·m^–2·a^–1, 土壤呼吸年总量为(721±14) g C·m^–2·a^–1。马尔可夫链-蒙特卡罗方法是反演模型参数、优化模拟结果和评估模拟结果不确定性的有效方法, 但今后仍需在惰性土壤碳滞留时间的估计、驱动数据和模型结构的不确定性分析、模型数据融合方法方面进行深入研究, 以进一步提高碳循环模拟的准确性。