魏远莉[1]2004年在《冬小麦水分生产函数建模方法研究》文中研究说明冬小麦是我国北方地区的主要作物之一,冬小麦产量-水-肥关系研究对于发展节水高效农业具有重要意义。本论文在田间试验基础上对冬小麦产量-水-肥关系进行了研究,利用不同方法建立了冬小麦水分生产函数 Jensen 模型,对结果进行了比较、分析;将遗传算法(GA)和反向传播算法(BPA)相结合,建立了反映冬小麦产量-水-肥关系的人工神经网络(ANN)模型。 论文的研究工作以北京永乐店试验站和山西潇河灌溉试验站的冬小麦田间试验为基础。在北京永乐店田间水量平衡分析基础上,利用双因素方差分析和多项式回归方法对冬小麦产量-水-肥关系做了初步的分析,认为在该试验中施肥对冬小麦产量无显着影响。 利用普通最小二乘回归(OLSR)、偏最小二乘回归(PLSR)、GA 和EXCEL 规划求解工具分别对山西潇河冬小麦 Jensen 模型和北京永乐店不同施肥水平冬小麦 Jensen 模型参数进行了求解。结果表明阶段腾发量之间的多重相关性对各种方法的适用性影响较大。存在多重相关性时,宜采用偏最小二乘回归方法;否则,宜采用普通最小二乘回归方法、GA 和 EXCEL 规划求解方法等。根据偏最小二乘回归方法的常数项,提出产量修正系数概念,进行产量修正后得到的 Jensen模型具有更好的拟合效果。根据 Jensen模型特点,针对重复少、精度低的田间试验,论文提出了“变基准样本”相对数据生成方法,并用于北京永乐店不同施肥水平 Jensen 模型的建模,较“定基准样本”方法更为有效。 论文构造了反映冬小麦产量-水-肥关系的 ANN 模型,并将 GA 和 BPA相结合,用于 ANN 网络的训练。在 ANN 模型基础上,对山西潇河冬小麦产量-水关系、北京永乐店冬小麦产量-水-肥关系进行了模拟,该模型所反映的冬小麦产量-水-肥关系与前面 Jensen 模型较为一致。
宋翔[2]2008年在《黄土旱塬冬小麦产量与水氮及其耦合关系模型的研究》文中提出水和养分是农业生产中密不可分的两个重要因子,合理的水肥对促进旱地作物生长具有显着的正交互作用。气候干旱是影响旱作农业持续发展的主要因素,在土壤水分不足情况下,通过协调土壤水分和养分关系,能有效提高作物产量和实现水分高效利用。本试验采用田间长期定位实验,在6个施氮水平(不施氮;75kg纯N/hm~2;150kg纯N/hm~2;225kg纯N/hm~2;300kg纯N/hm~2;375kg纯N/hm~2)基础上,设置不同灌水制度(按冬小麦不同生育期灌75mm水递增,共设W0(不灌水);W1(75mm);W2(150mm);W3(225mm);W4(300mm);W5(375mm)等6个处理),研究作物水-肥-产量关系,建立作物水分生产函数(二次水分生产函数和水分生产函数综合模型)以及作物肥料效应方程与作物水氮生产函数;分析不同灌水与施氮量下作物气体交换特性指标与环境因子的关系,分析深层土壤水分特征与水分生产效率的关系;并对CropSyst模型在黄土旱塬的适用性进行探索。研究获得以下主要结论:1.作物产量—水分关系显示,冬小麦耗水量与产量之间呈二次抛物线关系,即在中、低产水平下,随耗水量增加,作物产量增加;当耗水量达到一定数值时,产量上升速度减慢;当耗水量达到作物需水量值时,产量达最高值。黄土旱塬冬小麦对水分缺乏敏感期排序为:播种～返青期>拔节～抽穗期>抽穗～灌浆期,因此,底墒对作物产量具有不可替代的作用。2.作物产量—施肥量关系显示,氮肥增产效果发挥与农田水分状况关系十分密切,整体上,肥效随灌水量增加而提高。但在不同农田水分状况时,相同施肥量下所获得的产量不相:高、中供水水平时,小麦产量、增产量及增产率均随氮肥用量增加而增加;低供水水平时,肥料增产效益比较显着,但氮肥增产贡献率和氮肥利用效率有随施氮量增加而递减的趋势。在不同供水条件下,氮肥合理施用量差异显着。因此为了最有效利用氮素,必须根据灌溉状况(灌水量)确定氮肥施用量。3.作物水—肥—产量关系结果显示,氮素营养可有效改变作物气体交换生理指标对环境因子响应的灵敏度。水肥条件改善均可显着提高冬小麦产量,且水的作用大于肥,水肥耦合效应明显。在不同供水条件下,N3(225kg纯N/hm~2)施肥处理可获得最高水分生产效率和水肥耦合效果;其后顺序分别为N2(150kg纯N/hm~2)>N4(300kg纯N/hm~2)>N5(375kg纯N/hm~2)>N1(75kg纯N/hm~2)>N0(不施N)。N3W4水肥组合产量最高,为11087.7kg/hm~2,消耗量也最大,为7441.4m~3/hm~2,水分利用效率为1.49kg/hm~2;比较不同处理看,水分利用效率最大值为1.72Kg/hm~2,此时耗水量为4157.3m~3/hm~2,而产量为7150.6kg/hm~2,说明水分利用效率最大时产量并不一定最高。4.随灌水量增加,水分边际效益递减,4个生育期均灌水时的水分利用率较其他灌溉方式降低,2个生育期灌水比1个生育期灌水、3个生育期灌水比2个生育期灌水的水分利用率高,且不减产;但灌四水比灌叁水的水分边际效益降低。当灌水定额为75mm时,冬小麦水分边际效益达到最大,当灌水定额为225mm时,冬小麦产量达到最大,因此该地区最经济灌水定额应在75～225mm范围内。5.不同水肥条件与冬小麦生长关系结果显示,产量构成因素成穗率、粒数、千粒重等均随水分条件改善而增加,而养分调节效果不明显;水肥互作效果因各构成因素而异,如对成穗率和粒数有显着促进作用,而千粒重却明显降低。根系主要分布在0～60cm内,约占总量70%左右,不灌水或少灌水可以促进根系下扎,对深层土壤水分吸收能力增加从而提高深层土壤水分的利用率;以150cm根深为准,冬小麦根系总量随着开花前的土壤干旱程度(灌水次数)的增加而增加。6.冬小麦全生育期日需水量变化很大,冬小麦生育期需水曲线形成两个峰,第一个峰出现在冬前分蘖期,峰值较小;第二个峰出现在孕穗至抽穗扬花期,峰值较大,所需水量约占全生育期的66%,为冬小麦需水临界期。7.CropSys模型可有效模拟作物经济产量和地上生物量,模拟精度较高,且能较精确地描述光、温、水状况,对作物生长发育的影响,较通常的公式概算法精确度高、操作方便。经过修正和校准后的CropSys模型可用于进行广大黄土旱塬地区作物生产力的模拟、作物品种引进和最佳农艺措施选择等。8.得到黄土旱塬的综合水分生产函数为:
邵颖[3]2017年在《陕西泾惠渠灌区冬小麦水分生产函数及节水灌溉制度研究》文中指出泾惠渠灌区是陕西省关中平原地区里重要的粮食种植产地,近几年由于种植结构的调整和农业机械化程度的提高,灌区用水制度就显得不近合理,导致水资源供需矛盾突出,水资源利用率低下等情况。本文在泾惠渠灌区进行了3年的大田冬小麦灌溉制度试验,试验设置8个灌水处理,每个处理重复2次。通过试验分析了冬小麦不同生育期不同灌水处理,对其生理形态、需水强度规律、产量及水分利用效率的影响;并根据叁年的试验数据,进行了水分生产函数的选取,利用动态规划法建立了优化灌溉制度模型并求解。得到以下结论:(1)不同生育期灌水对冬小麦作物植株形态的影响主要表现在分蘖数与株高上。分蘖数在变化趋势上主要表现出到达两次高峰值,分别在分蘖前期(处于播种期)和返青前期,故在这两个阶段保持水分不亏缺,对冬小麦分蘖发育及后期产量都是有利的。株高的差异主要表现在返青期与拔节期上,这两个生育阶段出现水分亏缺会导致株高降低。(2)基于不同生育期灌水处理,对冬小麦的产量及水分利用效率的影响,确定了不同降雨年型冬小麦的适宜灌溉制度。研究结果表明:在一定灌溉定额内,灌水期及灌水量对冬小麦的产量影响显着,生育前期出现旱象的情况下,冬灌是冬小麦丰产的基本保证;拔节期和抽穗期间,土壤水分对冬小麦生长影响较大,是其生长发育需水关键期。2013-2014年降雨年型(75%水平年),最优灌溉制度为播种灌+冬灌+返青灌全生育期,灌水3次组合,灌溉定额315mm;2014-2015年与2015-2016年降雨年型相似,属50%水平年,最优灌溉制度为冬灌+拔节灌+抽穗灌浆灌全生育期,灌水3次组合,灌溉定额341mm。(3)应用冬小麦灌溉设计试验资料和气象资料,选取Blank、Stewart、Minhas、Jensen模型,确定了每个模型相应地敏感系数,并对模型进行验证,最终确定Jensen模型为最适宜泾惠渠灌区的冬小麦水分生产函数模型。(4)利用动态规划法建立优化了冬小麦灌溉制度模型,以相对产量最大值为目标函数,以可用灌溉水量、土壤含水量及蒸发蒸腾量为约束条件,进行优化建模计算,并针对不同降水保证率水平,给出了冬小麦的优化灌溉制度。
王璞[4]2018年在《不同深度灌水条件下冬小麦生长与根系吸水模型研究》文中指出冬小麦是我国北方地区的主要作物之一,冬小麦的人工灌水研究对于发展节水高效农业具有重要意义。本文采用结合各层土壤含水量的深层灌溉方式,于2016年10月至2017年6月在山西水利职业技术学院进行试验研究,采用PVC管土柱法,设置五个灌水控制因子,分别为地面灌溉(T1)、灌水深度为根系分布深度的40%(T2)、60%(T3)、75%(T4)、90%(T5)的冬小麦试验研究。得到不同灌水深度条件下冬小麦生长及耗水规律,分析比较灌水深度对冬小麦生长、产量及吸水特性的影响,寻求合理的水分调控方案使冬小麦达到高产稳产,为我国干旱半干旱地区冬小麦的合理灌溉、变被动抗旱为主动抗旱提供理论依据。研究结果表明:(1)冬小麦的土壤水分随生育期的推进在不同深度处的变化不同。0-20cm土层含水量在生育期内波动很大,灌水后各处理含水量增幅不同,增幅基本为T1>T2>T3>T4>T5;20cm以下土层土壤含水量波动幅度相对较小。各生育期土壤水分垂向分布整体规律各处理具有一致性,各时期土壤含水量在垂向上随深度的增加呈现缓慢增大的“双峰”趋势。两个峰值的出现范围大致为40-60cm和220-280cm。0-40cm土层,各处理的含水率随灌水深度的增加而减小;拔节期和抽穗期140cm以下土层,灌浆期和成熟期60cm以下土层土壤含水量大小关系为T5>T4>T3>T2>T1,灌水深度的增加,增加了下层土壤含水量。(2)不同处理冬小麦的阶段耗水量随时间的变化规律大体一致,表现为拔节期后,阶段耗水量随生育期的推进不断减小,拔节期阶段耗水量最大。各处理冬小麦的阶段耗水量也具有一定差异性,抽穗期和成熟期,冬小麦的阶段耗水量表现为随灌水深度的增大不断减小。各处理冬小麦日耗水量在生育期内各时期的大小关系为抽穗期>灌浆期>拔节期>成熟期,抽穗和灌浆期对水分的需求量及敏感度相对较高;抽穗期后,各处理冬小麦的日耗水量均表现为T1>T2>T3>T4>T5,灌水深度的增加,显着减小了地面蒸发,降低了日耗水量。(3)不同灌水深度下,冬小麦的农艺性状及干物质积累具有一定的差异性。各时期深层灌水处理下叶面积指数均大于地面灌处理,深层灌水能提高冬小麦的株高和叶面积。拔节期到灌浆期,各处理株高大小关系为:T5>T4>T3>T2>T1;成熟期,各处理的株高大小关系为:T4>T5>T3>T2>T1。拔节期到抽穗期,冬小麦叶、茎、根干重及总干重均随灌水深度的增加而增大,即T5>T4>T3>T2>T1;灌浆期到成熟期,冬小麦的叶、茎、根干重及总干重均随灌水深度的增加先增大后减小,T4处理下值最大。(4)不同灌水深度下,冬小麦的产量也具有一定差异性。随着灌水深度的增大,柱产量、亩产量均呈现先增大后减小的趋势,T4处理下冬小麦的产量最大;穗粒数、千粒重、柱生物量呈现先增大后减小的趋势,T4处理下产量最大。Blank、Stewart、Jensen、Rao水分生产函数模型下各时期冬小麦的需水敏感指数规律相近,均表现为:返青期、抽穗期、灌浆期敏感指数较大,且均在抽穗期达到最大,越冬期和成熟期敏感指数较小。水分生产函数模型Stewart和Rao模型可以较好的拟合深层灌水条件下冬小麦的水分敏感指数。(5)不同灌水深度下,冬小麦的根系生长及吸水能力具有一定差异性。拔节期随灌水深度的增加,冬小麦总根长呈增加趋势,各处理较地面灌总根长增量显着,且随灌水深度的增大,增幅越大;抽穗期后,随灌水深度的增加,冬小麦总根长呈现先增加后减小的趋势,T4处理下总根长最大。(6)根据不同灌水深度冬小麦根系分布特性,建立了不同灌水深度条件下冬小麦根系吸水模型,并对抽穗期(4月1日)和灌浆期(4月26日)土壤水分进行模型验证。验证结果显示,各处理模拟值与实测值平均相对误差在10%以内,R~2值在0.9以上。表明本文所建立的不同深度下冬小麦一维垂向根系吸水模型基本能够反映该灌水条件下冬小麦的根系吸水状况,可用于模拟该灌水条件下冬小麦的根系吸水模拟。
于芷婧[5]2014年在《冬小麦—夏玉米轮作农田灌溉制度模拟优化方法及应用》文中研究指明华北地区以冬小麦-夏玉米轮作种植模式为主，实现轮作农田全周期作物灌溉制度优化对区域农业具有十分重要的意义。本文是关于轮作农田多作物全周期灌溉制度优化建模方法与应用的研究。论文分析了北京降水和参考作物腾发量序列的变化趋势与两者的相关性，构建了两者的联合概率分布模型，用以确定不同水平年。应用北京永乐店灌溉试验数据，以农田水量平衡模型对土壤含水量动态变化及作物田间蒸腾过程进行模拟，利用作物水分生产函数对作物产量进行估算，分别建立了单一作物灌溉制度优化模型、冬小麦-夏玉米轮作农田灌溉制度多目标优化模型。两种模型以灌溉日期和每次灌水量作为决策变量，分别采用遗传算法（GA）和改进非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）进行求解。灌溉制度优化结果与土壤水量平衡分析显示：冬小麦的灌水关键期在拔节~抽穗期，夏玉米的灌水关键期在拔节~抽雄期；作物的产量随着灌水的增加呈对数递增，灌水的边际效益随着灌水的增加呈对数递减；作物的实际腾发量随着灌水的增加而增加，作物对土壤水的利用量则随灌水的增加而减小。本文依据目标与约束的不同，将多目标优化模型分为两类求解问题：第一类以两种作物产量分别最大化为目标；第二类以作物总产值最大、灌水量最小为目标。第一类多目标模型应用动态罚函数对灌溉定额进行约束，采用理想点法进行决策。优化结果表明：不同灌溉定额下，两者得到的作物总产值、总产量相当，灌水日期分布时段相近；在水量不足时，第二类模型因价格差异因素导致作物间配水不均匀，无法兼顾两种作物的利益。相比之下，推荐第一类求解模型。冬小麦-夏玉米轮作农田灌溉多目标优化模型考虑了作物种植时序的先后性，兼顾两种作物间的配水，实现了冬小麦-夏玉米轮作农田全周期灌溉制度的优化，确定了不同灌溉定额下的灌溉日期与水量，对农田灌溉实践具有较强的指导意义。
孙健[6]2015年在《日光温室青椒节水灌溉制度优化与评价》文中研究说明蔬菜作为人们每日必不可少的食材,为满足人们对新鲜蔬菜需求,特别是在春冬季节对反季节新鲜蔬菜的大量需求,近年来在我国很多地区都已经出现了规模庞大的日光温室群,日光温室的迅速发展,在给蔬菜种植户带来了丰厚收入的同时,也缓解了北方地区对蔬菜的需求压力。然而蔬菜是需水量较大的作物,因日光温室中土壤耕层无法直接利用自然降雨,只能依靠人为灌溉来进行补充水分,在当前种植户普遍粗放的灌溉模式下,温室蔬菜的灌溉水量要比裸地蔬菜大的多,这不仅造成了水资源的浪费,而且会导致日光温室内环境的恶化,从而导致病虫害发生和作物品质产量的下降。在当前水资源日益紧缺的大背景下,制定一种适宜的温室蔬菜节水灌溉制度,提高日光温室中的水分利用效率,就显得尤为重要。青椒作为人们生活中最常见的蔬菜,种植区域十分广泛,种植面积非常大,本文以青椒为研究对象,在沈阳农业大学水利学院综合试验基地的节能日光温室中进行试验研究,青椒品种为35-619,于2012年9月中旬开始。试验采用桶栽的方式,灌溉方式采用目前最为流行的滴灌,试验共设13个处理,其中一个为充水对照处理,每个处理3次重复。试验将青椒的生育期划分为苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期4个阶段。通过对不同土壤水分状况下温室青椒产量、品质及水分利用效率进行了系统的观察研究,并应用灰色关联分析、动态规划法、遗传算法、自由搜索算法等方法对温室青椒的水分敏感时期及敏感指数,对温室青椒各生育期最适宜土壤含水率范围、青椒各生育期最适宜灌水量及其灌溉制度优化进行了系统的研究。主要研究结论如下：(1)基于试验实测数据,对不同水分处理对青椒产量、VC含量及水分利用效率的影响进行了分析,得出了合理的水分分配对青椒产量、VC含量及水分利用效率的提高有显着的影响。利用线性和非线性的相关分析方法找出了青椒产量及品质对水分最为敏感和主要敏感的时期,得出了青椒的产量及品质与青椒各生育期灌水量的关联程度,青椒产量与各生育期灌水量关联度从大到小依次为：开花着果期、结果盛期、苗期、结果后期；青椒Vc含量与各生育期灌水量关联度从大到小依次为：结果盛期、苗期、开花着果期、结果后期。可以看出在不同的水分处理条件下青椒果实品质和产量与开花结果期、结果盛期的灌水量关系密切,为日光温室青椒水分生产函数的建立及各生育期灌水量的优化提供了理论基础。(2)建立了温室青椒水分生产函数,基于2012年实测数据资料,选用了大家所熟知的加法模型中的Sudar模型、Blank模型、Singh模型和乘法模型中的Jensen模型、Rao模型,采用SPSS软件分别对5种模型进行求解,得出了5个模型的敏感指数,并对结果进行了检验及比较分析,最终结果表明,Jensen模型在描述温室青椒水量与产量方面更合理准确。基于确定的温室青椒水分生产函数,利用2013年实测数据对温室青椒水分生产函数Jensen模型的适应性进行了检验,结果显示产量预测相对误差较小,平均误差约10%。(3)在日光温室滴灌条件下,基于遗传算法以青椒水分生产函数为目标函数,以灌水量和青椒各生育阶段末的土壤储水量为决策变量,对土壤储水量进行优化,得出了青椒各生育期最适宜的土壤含水率范围分别为：苗期为62.5%-99.5%、开花着果期为72.5%-99.9%、结果盛期为62.5%-65%、结果后期为72.5%。基于2012年、2013年实测数据对该优化结果进行验证讨论,得到符合上述土壤含水率范围的水分胁迫试验处理均为各自年度实测数据产量及水分利用率最高,从结果可以看出基于遗传算法对温室青椒适宜土壤含水率范围优化是比较符合实际的,为温室青椒各生育阶段灌水量的确定提供了理论基础。(4)分别采用动态规划法、遗传算法及自由搜索算法对青椒各生育期的灌水量进行了优化,得出了基于动态规划格点法温室青椒生育期内灌溉水量以285mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为30mm、60mm、105mm、 90mm;基于动态规划逐次渐近法温室青椒生育期内作物灌溉水量以240mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为30mm、45mm、90mm、75mm；基于遗传算法温室青椒生育期内灌溉水量以285mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为27mm、7mm、109.5mm、70.5mm;基于自由搜索法温室青椒生育期内灌溉水量以270mm为最佳,其对应苗期、开花着果期、结果盛期、结果后期的灌水量分别为23mm、65mm、100mm、82mm。(5)对3种优化算法结果进行的对比分析结果表明：动态规划逐次渐近法的灌溉水量最小,为240mm,自由搜索法的相对产量最大,为0.9608,遗传算法与动态规划格点法的最佳灌水量相同,均为285mm。(6)确定温室青椒全生育期的灌水量为285mm,最终得出温室青椒的灌溉制度为：灌溉定额为285mm,苗期的灌水量为30mm、开花着果期的灌水量为90mm、结果盛期的灌水量为105mm、结果后期的灌水量为60mm,灌水定额为15mm,苗期灌水2次,开花着果期灌水6次、结果盛期灌水7次、结果后期灌水4次。
王子申[7]2016年在《基于作物模型的陕西关中地区冬小麦灌溉制度优化研究》文中指出为了研究陕西关中地区冬小麦需水规律及干物质积累和产量的水分效应,进行了2a的冬小麦小区控水试验,利用小区试验的实测数据,对SIMDualKc模型和CERES-Wheat模型进行参数校正和验证。用SIMDualKc模型估算冬小麦蒸散量和土壤蒸发量,并基于通径分析方法研究气象因子(最低气温、最高气温、平均相对湿度、2 m处风速、太阳辐射量)和作物因子(地面覆盖度)与土壤蒸发比例的关系。用干物质和产量数据分析不同水分处理对冬小麦干物质积累与转运和产量形成的影响,求解冬小麦水分生产函数。用CERES-Wheat模型进行不同灌水上限和灌水下限组合的模拟试验,从高产和节水出发,评价了不同的灌溉制度,为关中地区冬小麦农田节水和灌溉决策提供一定的基础。研究得出以下主要结论:(1)SIMDualKc模型可以较好地模拟陕西关中地区不同灌溉制度下冬小麦蒸散量和土壤蒸发量的变化过程,且在模拟长时段累积值时具有较高精度;拔节—灌浆期是冬小麦的需水关键期,冬小麦全生育期土壤蒸发比例呈现出生长中期<生长后期<快速生长后期<生长初期的规律;灌水仅在短时间内影响土壤蒸发,地面覆盖度是影响土壤蒸发的最主要因子;在实测数据不充足的情况下,可以将地面覆盖度和蒸散量作为输入变量,计算土壤蒸发量,该模型在不同水分条件下均表现出较高的计算精度,决定系数在0.721~0.902之间,可以作为计算土壤蒸发量的简便方法。(2)返青期和拔节期的连续干旱会抑制冬小麦的干物质积累过程,由于冬小麦在返青前要经历较长时间的越冬过程,越冬期灌水会直接影响返青期开始时的土壤水分状况,因此越冬水对保证冬小麦干物质的积累,有着重要的作用;开花前的连续干旱会显着抑制冬小麦花前干物质向籽粒的转运过程,抽穗—灌浆期的干旱会导致冬小麦开花后干物质积累量的降低;有效穗数对本地区冬小麦产量影响最大,其对冬小麦产量的决策系数可达0.348;在制定灌溉制度时,要保证冬小麦返青期和拔节期的水分供应,以保证有效穗数的形成;拔节—抽穗、返青—拔节、灌浆—成熟的水分敏感指数在冬小麦各个生育阶段居于前3位,返青期和拔节期的水分状况主要影响冬小麦的干物质积累及有效穗数的形成。灌浆期的水分状况主要影响冬小麦籽粒的形成,保证千粒重。(3)经遗传参数校验的CERES-Wheat模型对本地区冬小麦的关键生育期(开花期和成熟期)、干物质、籽粒产量的模拟结果较好,相对误差的绝对值15%以内。为了保证模型模拟的准确度,针对不同的水分处理,春化周期系数P1V需要重新估计;CERES-Wheat模型可较准确地模拟本地区冬小麦蒸散量、干物质和土壤含水率的动态变化过程,水分胁迫因子对作物生长的动态模拟影响较大,针对特定的水分处理,模型设定的水分胁迫因子仍需改进。(4)灌水下限对冬小麦灌水次数、灌水量、籽粒产量和籽粒灌溉水利用效率的影响显着,较高的灌水下限有利于较高的籽粒产量的获得,但同时也会造成灌水频繁及灌水量偏大,不利于籽粒灌溉水利用效率的提高,为避免严重减产,冬小麦适宜的灌水下限应设定为田间持水量的60%~65%;灌水上限对冬小麦灌水次数、灌水量、籽粒产量和籽粒灌溉水利用效率的影响程度与对应的灌水下限有关,较高的灌水下限使得冬小麦长期处于水分充足的状态,会造成灌水上限对各指标的影响不显着;在冬小麦的越冬—返青、拔节—抽穗和抽穗—灌浆等需水关键期保证灌水上限为田间持水量的90%以上,可促进产量的形成,并有助于提高籽粒灌溉水利用效率;经模拟优化,控水条件下,冬小麦高产节水的灌水方案为,灌水下限60%,苗期—越冬、越冬—返青、返青—拔节、拔节—抽穗、抽穗—灌浆、灌浆—成熟的灌水上限分别为90%、95%、85%、100%、90%和80%(均为占田间持水量的百分数)。
曹秀清[8]2011年在《江淮丘陵区冬小麦水分生产函数模型初步分析》文中提出根据肥东八斗灌溉试验重点站冬小麦灌溉试验资料,采用多元回归分析方法,计算Jensen、Minhas、Blank、Stewart及Singh模型的敏感指数(系数),采用F检验法及复相关系数检验法对敏感指标进行分析,得出江淮丘陵区适宜的冬小麦水分生产函数,并探讨模型的空间变化特征。
葛慧玲[9]2013年在《水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建》文中进行了进一步梳理大豆是重要的油料作物之一，对水分需求敏感，系统的研究水分胁迫历时、灌溉水平对大豆生长发育及产量的影响，对科学合理的设计灌溉，提高大豆产量，节水抗旱具有重要的理论和现实意义。本试验于2010-2012年进行，采用框栽方法，在玻璃防雨棚内进行灌溉，灌溉量以哈尔滨市1995-2009年大豆生长季平均降雨量为参照，试验品种为绥农14、嫩丰18、合农60、黑农48。建立土壤含水量的时间序列模型及统计模型；同时研究阶段性水分胁迫及不同灌溉水平对大豆株高、干物质与氮磷钾元素积累及产量的影响。结果表明：土壤含水量变化受灌溉量与水分胁迫历时的影响。灌溉量影响土壤含水量峰值，呈阻滞增长模型关系，随着灌溉量的增加，土壤含水量逐渐趋近于峰值37%左右。水分胁迫历时影响土壤含水量走势，呈指数衰减函数关系，当水分胁迫历时为24天时，土壤含水量平均下降7%左右，随着水分胁迫历时的增加，土壤含水量继续下降并趋近于13%，逐渐达到平稳状态。建立了土壤含水量时间序列模型、灌溉量对土壤含水量峰值的影响模型、灌溉量及水分胁迫历时对土壤含水量影响的二元统计模型，模型拟合效果良好。（1）土壤含水量的时间序列模型为指数衰减模型，利用时差相关分析对土壤含水量数据进行拼接，得到模型表达式为S=23.786e~(0.041T)+13， T∈[T0,T0+ΔT]，模型检验结果显着，拟合程度良好。该模型可以预测水分胁迫历时T天之后的土壤含水量，可以利用该模型判断降水或灌溉后土壤含水量的变化趋势，并对土壤含水量进行预测，从而为水分胁迫一定时间之后是否需要灌溉提供决策参考。（2）土壤含水量峰值与灌溉量的函数关系为阻滞增长模型，得到模型表达式为S0=37/1+1.48e~(0.60W)，模型的拟合程度良好。该模型可预测某一降雨量或灌溉量下的土壤含水量峰值，并与灌溉初始时刻的计算函数T=1/0.041In S-13/23.476、土壤含水量的时间序列模型相结合，构建灌溉量、水分胁迫历时对土壤含水量的回归模型，从而根据降水量或灌溉量对灌溉T天之后的土壤含水量进行预测。（3）构建了水分胁迫历时对土壤含水量影响的统计模型，灌溉量与土壤含水量峰值之间的关系可以表示为相关系数为0.485的二维正态分布。根据以上两个统计模型，可以对降水量或灌溉量为W，水分胁迫历时T天之后的土壤含水量达到某一数值的概率进行计算，统计模型的计算结果比确定性模型更加有效。水分胁迫对大豆株高有明显的影响。苗期和花荚期长时间的水分胁迫均抑制绥农14株高的生长，轻度的水分胁迫不会影响株高。苗期长时间水分胁迫抑制大豆第5-8节的生长发育，花荚期长时间水分胁迫抑制大豆第6-15节的生长发育。灌溉水平对大豆株高的影响因品种而异，绥农14、嫩丰18均表现为较低的灌溉水平抑制株高的生长，合农60大豆株高对灌溉水平不敏感。水分胁迫对大豆干物质积累和氮磷钾元素积累有很大的影响。苗期、花荚期和结荚鼓粒期长时间的水分胁迫均抑制大豆干物质和氮磷钾的积累。不同灌溉水平对绥农14、嫩丰18、合农60的干物质和氮磷钾的积累影响规律相同，均表现为灌溉水平越高，大豆干物质和氮磷钾积累量越高；花荚期与结荚鼓粒期水分胁迫历时越长、同时灌溉水平越低，大豆的干物质和氮磷钾积累量越低。水分胁迫对产量的影响因不同生育阶段而异。苗期水分胁迫处理对绥农14和黑农48大豆产量的影响表现为轻度的水分亏缺不会使其减产，但长时间水分胁迫造成了大豆产量的降低。绥农14花荚期水分胁迫大豆产量随水分胁迫天数的增加呈单峰曲线变化，黑农48产量随水分胁迫天数的增加呈递减趋势，中度和重度水分胁迫处理的产量显着降低。结荚鼓粒期水分胁迫处理的绥农14和黑农48产量随水分胁迫时间的延长呈下降趋势，绥农14的18天和24天水分胁迫处理的产量显着降低；在大豆的结荚鼓粒期，灌溉水平越低，水分胁迫处理历时越长，对产量的影响越大，中度和重度水分胁迫处理显着降低大豆的产量。
周鑫洋[10]2015年在《非充分供水条件下灌溉预报方法研究》文中研究说明节水灌溉对我国农业水资源的可持续利用具有重要意义。非充分灌溉是在水资源有限的情况下，提高水分利用效率，使总体的产量和效益达到最优。灌溉预报有利于指导灌区合理分配水资源。本研究是在山西省临汾市灌溉试验站开展冬小麦灌溉预报的非充分灌溉试验的基础上，利用研究区域的试验资料建立了灌溉预报模型。（1）土壤水分动态模型的建立与验证：根据冬小麦全生育期2年的土壤水分实测资料，利用水量平衡原理建立了冬小麦土壤含水量动态模拟模型。并利用第3年的冬小麦全生育期的土壤水分实测值对该模型的参数进行了检验。表明所建立的土壤含水量动态模拟模型具有可行性。（2）确定灌溉制度：根据山西省临汾市长系列的降雨量历史资料，利用频率分析法确定了15个水文典型年，以此作为灌溉制度优化的依据。以经济效益最大为目标进行灌溉制度优化，共确定2种灌溉制度，即15个水文典型年一起进行优化确定灌溉制度和逐年优化确定的灌溉制度。（3）确定动态灌水下限值的方法：以产量最大为目标对逐个典型年进行灌溉制度优化，即可确定不同灌溉供水量条件下灌水前的土壤含水率以及与灌水日期对应的作物生长天数和供水量。以此建立以土壤含水率为因变量、作物生长天数和供水量为自变量的多元线性回归方程即动态灌水下限值方程。该部分为本研究的创新点。（4）灌溉预报：假设灌溉预报的年份为平水年P50%，利用水量平衡原理对冬小麦全生育期内的土壤水分进行灌溉预报。根据动态灌水下限值方程计算出预报期内逐日的土壤含水率下限值下，将该值与模拟的土壤含水率进行比较，如果下〉，则灌溉，否则，不灌溉。结果表明：该预报方法具有一定的增产效益。
参考文献：
[1]. 冬小麦水分生产函数建模方法研究[D]. 魏远莉. 清华大学. 2004
[2]. 黄土旱塬冬小麦产量与水氮及其耦合关系模型的研究[D]. 宋翔. 西北农林科技大学. 2008
[3]. 陕西泾惠渠灌区冬小麦水分生产函数及节水灌溉制度研究[D]. 邵颖. 西北农林科技大学. 2017
[4]. 不同深度灌水条件下冬小麦生长与根系吸水模型研究[D]. 王璞. 太原理工大学. 2018
[5]. 冬小麦—夏玉米轮作农田灌溉制度模拟优化方法及应用[D]. 于芷婧. 清华大学. 2014
[6]. 日光温室青椒节水灌溉制度优化与评价[D]. 孙健. 沈阳农业大学. 2015
[7]. 基于作物模型的陕西关中地区冬小麦灌溉制度优化研究[D]. 王子申. 西北农林科技大学. 2016
[8]. 江淮丘陵区冬小麦水分生产函数模型初步分析[J]. 曹秀清. 水利水电技术. 2011
[9]. 水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建[D]. 葛慧玲. 东北农业大学. 2013
[10]. 非充分供水条件下灌溉预报方法研究[D]. 周鑫洋. 天津农学院. 2015