不同CO2浓度变化下干旱对冬小麦叶面积指数的影响差异

叶面积指数是作物生长状况的一个重要表征参数,也是研究陆地生态系统的一个重要的参数.当今世界温室气体排放逐年上升,气候变暖趋势明显,对气候变化敏感的农业将受到影响.在全球变化的背景下,采用农业技术转移决策支持系统(DSSAT)系统,通过在黄淮海平原典型站点模拟3种CO2浓度条件下冬小麦在水分充足和水分亏缺2种情境下的生长过程,分析不同CO2浓度下水分亏缺对冬小麦叶面积指数的影响差异.研究发现,CO2浓度升高对叶面积指数增长有促进作用,且在干旱情况下对叶面积指数的正效应比湿润情况下更为明显,在CO2浓度倍增条件下,发生水分亏缺的作物叶面积指数数倍增长.研究结论有助于分析CO2浓度变化对农作物生长过程的影响,为农田水分管理提供依据,又为估算叶面积指数提出了一种模型的方法.     

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.     

植被界面过程(VIP)模型的改进与验证

为了提高植被界面过程(VIP)模型的预报能力,对VIP模型的一些参数化方案进行了更新,包括基于相对生育期的根深动态、根系分布密度和比叶面积季节变化,使模型能从机理上更合理地描述作物同化物分配及土壤水分运动。将改进后的模型应用于河北栾城冬小麦生长季的叶面积指数、生物量和土壤水分模拟,并与相应时期的试验资料对比验证。结果表明,改进后的VIP模型对土壤水分动态和冬小麦叶面积指数的模拟效果更好,模型各状态变量模拟值与观测值的均方根误差和相关系数都得到明显提高。     

基于辐射和温度热效应的温室水果黄瓜叶面积模型

依据温室黄瓜(Cucumis sativus)叶片生长与温度和辐射的关系,构建了适合我国种植技术的黄瓜叶面积模拟模型,并利用不同品种、播期的试验资料对模型进行了检验。结果表明,该模型比传统的积温法和比叶面积法更准确地模拟温室水果黄瓜的叶面积。该模型对黄瓜叶面积指数的模拟结果与1∶1直线之间的决定系数R²和回归估计标准误差RMSE分别为0.879 2和0.398 0,比用积温法和比叶面积法模拟叶面积指数的精度分别提高了37%和74%。     

甘蓝型油菜生殖生长期叶片和角果光合与产量关系的研究

以11个不同适生区甘蓝型油菜品种为材料,研究了油菜生殖生长期植株叶片和角果的光合气体交换参数、光合色素含量、光合关键酶蛋白含量、主要农艺性状及其与产量的关系,探讨影响叶片(角果)光合效率及单株籽粒产量的主要因子,为油菜高产高光效品种的系统评价提供理论依据。结果显示:(1)油菜植株叶片与角果的净光合速率间相关性较小,但叶片净光合速率远大于角果。(2)叶片净光合速率与其叶绿素a+b含量及气孔导度呈不显著的正相关关系(相关系数较大),与其光合关键酶PEPC、RuBisCO蛋白含量相关系数较小或呈不显著负相关;角果(皮)净光合速率与其叶绿素a、b含量、类胡萝卜素含量及气孔导度相关性较强;光合色素含量是影响叶片、角果净光合速率的第一主因子。(3)单株叶面积、角果数及角果表面积与籽粒产量显著正相关关系,是影响籽粒产量的第一主因子;叶片净光合速率和角粒数是影响籽粒产量的第二主因子;单株生物学产量与叶面积呈显著正相关关系,角果表面积、叶面积及叶片净光合速率是影响生物学产量的第一、二主要因子。研究表明,油菜高产高光效品种的综合评价指标应首选单株角果数、叶片面积,其次选择叶片净光合速率、叶片和角果皮的叶绿素含量以及角粒数。     

大麦叶面积指数的模拟研究

在连续观测和定量分析的基础上,采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了大麦叶面积指数随生理发育时间（Physiological development time,PDT）变化的动态模型．模型将经验性和机理性有机结合,考虑了温度和氮素营养对叶片生长的影响,较好的解决了两段非线性方程的衔接问题;不同品种、氮肥处理、播期以及种植地域间检验结果表明,叶面积指数模拟值与观测值的绝对预测误差为0．007-1．486,RMSE为0．109-0．718．     

春玉米最大叶面积指数的确定方法及其应用

玉米叶面积指数达到最大时光合产物基本停止向营养器官分配,是玉米进入生殖生长阶段的标志.对锦州农田生态系统野外观测站2005-2011年多品种的春玉米大田试验资料分析发现春玉米最大叶面积指数出现于吐丝后2周左右,提出了春玉米叶面积指数达到最大时的积温指标,即播种至叶面积指数最大时的≥10℃有效积温为1085.3℃·d和(或)出苗至叶面积指数最大时的≥10℃有效积温为1010.4℃·d.在此基础上,采用修正的Logistic方程构建了春玉米相对叶面积指数动态普适模型.研究结果为准确模拟春玉米叶片生长及光合产物分配提供了依据.     

油菜地上部干物质分配与产量形成模拟模型

利用油菜器官生长与发育进程及环境因子之间的定量关系,构建了基于分配指数的油菜地上部器官干物质分配动态模拟模型.各器官干物质分配指数随着生理发育时间而变化,基因型、播期、氮素及水分水平影响各器官干物质在地上部分配的大小.其中,氮素营养水平对绿色叶片干物质分配影响最大,氮素营养水平越高,绿色叶片分配指数越大;播期影响角果分配指数,晚播的角果分配指数高于早播.模型引入氮素营养指数、水分及播期影响因子来定量油菜各器官在实际生产条件下的分配强度,同时考虑了品种遗传特性的影响.通过不同品种氮肥处理试验建立模型,利用不同品种播期试验资料对模型进行了初步检验,表明模型具有较好的预测性和适用性.     

暖温带地区3种森林群落叶面积指数和林冠开阔度的季节动态

以辽东栎(Quercus liaotungensis)为主的落叶阔叶林、华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)林和油松(Pinus tabulaeformis)林是暖温带林区具有代表性的森林群落类型。该研究应用国内外流行的半球图方法,通过对这3种森林群落叶面积指数和林冠开阔度的测定和综合比较,分析了叶面积指数和林冠开阔度的季节动态,揭示了暖温带地区不同类型森林群落叶面积指数和林冠开阔度的特征。研究结果表明,落叶阔叶林(优势种为辽东栎、棘皮桦(Betula dahurica)和五角枫(Acer mono))和华北落叶松林两种落叶森林群落的叶面积指数值均随生长季的到来而呈现增长的趋势,最大值出现在8月;林冠开阔度值随着生长季的到来而下降,最大值出现在11月。落叶阔叶林的叶面积指数和林冠开阔度的季节动态较之华北落叶松林明显。油松是常绿树种,其群落叶面积指数和林冠开阔度的变化程度均不明显,但林冠开阔度的变化趋势也是与叶面积指数的变化趋势相反。通过计算得出叶面积指数和林冠开阔度相关显著,并且呈现指数回归的关系。此研究结果为以遥感途径获取暖温带地区叶面积指数提供了地面校正依据,为研究该地区植被林冠的异质性及其造成的影响,以及进一步对该地区林分、景观和区域尺度上碳、水分和通量等方面的模拟提供了基础数据。     

中国区域植被叶面积指数时空分布——机理模型模拟与遥感反演比较

叶面积指数是表征植被冠层特征的重要参数,同时也是决定生态系统净初级生产力的重要因子,它对全球变化和生态系统碳循环研究具有重要意义。目前大范围的叶面积指数只能通过遥感反演和机理模型模拟获得,而通过这两种方法获取的叶面积指数都存在一定的不确定性。利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)在0.1°×0.1°经纬度网格上模拟产生了中国区域叶面积指数并与两套使用不同遥感反演方法生成的叶面积指数在空间分布和季节变化特征方面进行了比较。通过比较说明中国区域植被叶面积指数分布主要受水分条件限制,整体呈现东南部高西北部低的趋势。中国区域植被生长的季节变化受季风影响显著,与气温及地表太阳辐射的季节变化趋势相一致。中国区域叶面积指数整体呈现夏季高、春秋季次之而冬季低的趋势。     

油菜光合器官面积与导数光谱特征的相关关系

 运用导数光谱分析技术,研究了不同氮肥水平下不同品种油菜(Brassica napus)的 叶面积指数（Leaf area index, LAI）及角果皮面积指数 （Pod area index,PAI ）与冠层导数光谱及其衍生参数的定量关系。结果表明,油菜导数光谱与花前LAI和花后PAI均有良好的相关关系,在 750 nm附近相关关系最好,相关系数达到0.9左右。三边参数与油菜LAI和PAI的相关性顺序为：红边＞黄边＞蓝边,面积参数＞振幅参数＞位置 参数。油菜红边导数光谱的双峰现象降低了红边位置对油菜LAI和PAI的敏感程度,利用线性外推法拟合红边位置能 提高其对油菜LAI和PAI的敏 感程度。在三边参数及其衍生参数中,红边面积及其与蓝边面积的差与LAI及PAI的相关性最好,且适用于该研究中使用的不同品种。因此,750 nm 处的一阶导数光谱、红边面积及其与蓝边面积的差可用于有效地监测油菜的光合器官面积。     

基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测

生物量和叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数, 叶干重和LAI的实时动态监测对小麦(Triticum aestivum)生长诊断和管理调控具有重要意义。为分析多种高光谱参数估算小麦叶干重和LAI的效果, 建立小麦叶干重和LAI的定量监测模型, 该研究连续3年采用不同小麦品种进行不同施氮水平的大田试验, 于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片叶干重和LAI。试验结果显示, 小麦叶干重和LAI随施氮水平的提高而增加, 随生育进程呈单峰动态变化模式。小麦叶干重和LAI与光谱反射率间相关性较好的区域主要位于红光波段(590~710 nm, r<-0.60)和近红外波段(745~1 130 nm, r>0.69)。对于不同试验条件下的叶干重和LAI, 可以使用统一的光谱参数进行定量反演, 其中基于RVI (810, 560)、FD755、GM1、SARVI (MSS)和TC3等光谱参数的方程拟合效果较好。经不同年际独立试验数据的检验表明, 以参数RVI (810, 560)、GM1、SARVI (MSS)、PSSRb、(R_750-800/R_695-740) -1、VOG2和MSR705为变量建立的叶干重和LAI监测模型均给出较好的检验结果。因此, 利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片生长状况, 尤其是光谱参数RVI (810, 560)、GM1和SARVI (MSS)可以对不同条件下小麦叶干重和LAI进行准确可靠的监测。     

不同生态环境下水稻基因型产量形成与源库特性的比较研究

以日本和IRRI的9个水稻品种为材料,分别以武香粳9号和两优培九为对照,在江苏南京和云南丽江研究了不同水稻基因型干物质积累与源库形成特征及其在不同生态环境下的差异.结果表明,生态环境对水稻产量和干物质积累量影响显著.高产水稻品种积累了高额干物质量,且干物质生产优势在中后期.高产品种的总颖花量、LAI及群体生长速率(CGR)都较高.稻谷产量随干物质积累总量的增加而提高,与齐穗后干物质积累量、总颖花量和LAI呈极显著正相关,与粒叶比呈显著正相关.与云南丽江点相比,群体LAI、单位面积颖花量和抽穗后干物质积累量少及生长速率(CGR)低是南京点稻谷产量低的关键因素.     

玉米叶面积指数动态模拟的最适野外观测资料

基于锦州农田生态系统野外观测站2005-2011年多个品种的玉米大田试验资料,结合已经建立的玉米叶面积指数动态普适模型,探讨了准确模拟玉米叶面积指数动态所需的最适野外观测资料.结果表明: 准确模拟玉米叶面积指数动态至少需要3年的野外观测数据,且每年在生育期内至少需要进行4次观测.玉米生育期内的理想观测应为在出苗后20 d左右进行第1次观测,此后每月观测1次.
     

Simulation of leaf area development based on dry matter partitioning and specific leaf area for cut chrysanthemum

This work aims to predict time courses of leaf area index (LAI) based on dry matter partitioning into the leaves and on specific leaf area of newly formed leaf biomass (SLA(n)) for year-round cut chrysanthemum crops. In five glasshouse experiments, each consisting of several plant densities and planted throughout the year, periodic destructive measurements were conducted to develop empirical models for partitioning and for SLA(n). Dry matter partitioning into leaves, calculated as incremental leaf dry mass divided by incremental shoot dry mass between two destructive harvests, could be described accurately (R(2 )= 0.93) by a Gompertz function of relative time, R(t). R(t) is 0 at planting date, 1 at the start of short-days, and 2 at final harvest. SLA(n), calculated as the slope of a linear regression between periodic measurements of leaf dry mass (LDM) and LAI, showed a significant linear increase with the inverse of the daily incident photosynthetically active radiation (incident PAR, MJ m(-2 )d(-1)), averaged over the whole growing period, the average glasshouse temperature and plant density (R(2 )= 0.74). The models were validated by two independent experiments and with data from three commercial growers, each with four planting dates. Measured shoot dry mass increase, initial LAI and LDM, plant density, daily temperature and incident PAR were input into the model. Dynamics of LDM and LAI were predicted accurately by the model, although in the last part of the cultivation LAI was often overestimated. The slope of the linear regression of simulated against measured LDM varied between 0.95 and 1.09. For LAI this slope varied between 1.01 and 1.12. The models presented in this study are important for the development of a photosynthesis-driven crop growth model for cut chrysanthemum crops.     

Effects of Season and Successional Stage on Leaf Area Index and Spectral Vegetation Indices in Three Mesoamerican Tropical Dry Forests1

We compared plant area index (PAI) and canopy openness for different successional stages in three tropical dry forest sites: Chamela, Mexico; Santa Rosa, Costa Rica; and Palo Verde, Costa Rica, in the wet and dry seasons. We also compared leaf area index (LAI) for the Costa Rican sites during the wet and dry seasons. In addition, we examined differences in canopy structure to ascertain the most influential factors on PAI/LAI. Subsequently, we explored relationships between spectral vegetation indices derived from Landsat 7 ETM+ satellite imagery and PAI/LAI to create maps of PAI/LAI for the wet season for the three sites. Specific forest structure characteristics with the greatest influence on PAI/LAI varied among the sites and were linked to climatic differences. The differences in PAI/LAI and canopy openness among the sites were explained by both the past land‐use history and forest management practices. For all sites, the best‐fit regression model between the spectral vegetation indices and PAI/LAI was a Lorentzian Cumulative Function. Overall, this study aimed to further research linkages between PAI/LAI and remotely sensed data while exploring unique challenges posed by this ecosystem.     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI) 冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明： PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(C_ab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(C_w)>干物质含量(C_m),并以LAI、C_ab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI 冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究

 综合分析比较了几种常见光谱植被指数与水稻（Oryza sativa）叶面积指数的相关性及其预测力。结果表明,植被指数的预测力在水稻营养生长旺盛期间最好。植被指数的预测力主要依赖于叶面积指数(LAI)的整体变化范围。因此,综合不同生育时期和氮肥处理的试验资料,光谱植被指数能准确地预测LAI的变化。LAI与各植被指数均呈曲线相关,与比值植被指数(RVI)、再归一化植被指数(RDVI)和R810/R560显著幂相关,与归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)显著指数相关。其中,近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最佳。用不同移栽秧龄、不同密度、不同水分和氮肥处理的数据对R810/R560的表现进行了检验,结果表明估算精度平均为91.22%,估计的均方差根(RMSE)平均为0.480　5,平均相对误差为-0.013。表明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。