潘洁[1]2005年在《小麦生长模拟与决策支持系统的研究》文中研究说明作物生长模拟模型和管理决策支持系统是信息农业和数字农业研究与应用的核心与作物生长模拟模型和管理决策支持系统是信息农业和数字农业研究与应用的核心与典范。作物生长模拟模型具有系统综合和动态预测的功能,但至今尚缺乏对作物品质形成过程的定量模拟。基于模拟模型的作物管理决策支持系统能够通过模拟试验,实现系统管理的策略分析和方案评估。本研究以小麦为研究对象,在本实验室已有小麦生长发育和产量形成模拟模型的基础上,运用系统分析原理和数学建模技术,综合小麦植株碳、氮流动态规律及其与环境因素的动态关系,建立了基于生理生态过程的小麦籽粒品质形成模拟模型以及基于气候生态效应的籽粒品质指标预测模型;然后,应用面向对象的程序设计与软构件技术,在Visual C++平台上构建了综合性与构件化的小麦生长发育和产量品质形成的模拟系统;进一步运用决策支持技术,结合基于不同目标的模拟试验与策略分析,研制了具有辅助决策功能的基于生长模型的小麦管理决策支持系统;最后结合Web应用技术,在C#.net平台上研制和实现基于生长模型和Web应用的网络化小麦管理决策支持系统。研究结果为数字农作系统的开发提供了基本框架,也为建立其它作物管理决策支持系统提供了开发模式。具体研究结果如下。 本研究在充分理解和分析小麦主要品质性状(蛋白质含量与淀粉含量)随生态环境变化的时空规律及定量关系的基础上,结合已有的研究资料与必要的试验支持,建立了具有广适性和通用性的小麦籽粒蛋白质与淀粉含量生态预测模型。通过籽粒淀粉及蛋白质含量与气候因子的相关分析及逐步回归分析,确定了显着影响籽粒淀粉与蛋白质含量的主要气象因子,并通过各气象效应因子与籽粒淀粉与蛋白质含量的曲线关系建立预测模型。以小麦面筋含量、沉降值与籽粒蛋白质含量间,降落值与淀粉含量间的相关关系,建立了面筋含量、沉降值与降落值的预测模型。运用不同生态点、不同品种与不同播期试验数据对模型进行了检验,结果表明,本模型能够可靠地预测不同小麦品种在不同环境条件下的籽粒淀粉含量、蛋白质含量、面筋含量、沉降值与降落值。 通过模拟单籽粒氮积累速率与每日可获得氮源以及温度、水分及氮素影响因子的动态关系,建立了基于植株氮流动态的小麦籽粒蛋白质积累的模拟模型。籽粒每日可获得氮源决定于每日氮的吸收与营养器官中氮的再运转,其中,花后氮的吸收与籽粒重及开花期植株氮积累量呈现负指数量化关系,灌浆期叶、茎鞘与穗部营养体中氮浓
王向东[2]2003年在《小麦产量和品质形成的模拟模型研究》文中研究说明本文参考了国内外对小麦生长发育、产量和品质形成的研究，利用2001～2002两年度全国小麦品质生态研究河北试验区试验数据，构建了小麦产量和品质形成的计算机模拟模型。本模型包括天气数据模型；氮素吸收、分配与品质形成模型；子粒产量形成模型；碳素(碳水化合物)物质分配模型；光合物质生产模型；叶面积指数动态模型和小麦主茎叶龄发育动态模型共七个子模型。 天气数据模型包括记录资料输入和自动生成两个可选择的数据录入方式。对于气象资料完整的地区，本模型支持实际气象资料的输入；自动生成系统借鉴了美国加州大学耿旭的天气数据生成系统，能够自动生成模型运行所要求的全部气象数据。氮素吸收、分配与品质形成模型考虑了土壤氮素和基因型差异对小麦氮素吸收、分配与品质形成的影响，描述了土壤氮素的变化动态，模拟了氮素在小麦一生中各个器官间的分配动态、氮素循环情况及对小麦子粒品质形成的影响。引入了潜在最大含氮量的概念作为品种参数以调节不同品种与氮素吸收、分配的关系，建立了氮素再分配因子与氮素影响因子的关系。子粒产量形成模型和碳素物质分配模型没有考虑小麦各器官的形态和数量的变化，以小麦碳素(碳水化合物)分配为主线，引入分配指数模拟小麦各器官的碳水化合物变化动态。碳水化合物分配按照小麦净同化物累积量优先供应生长中心的原则，以不同分配指数为基础，有序地向各器官中分配。引入了生理发育时间的概念，采用恒定的生理尺度来模拟小麦生育进程。本模型给出了计算生理发育时间的一种简单直观的方法，增加了模型的适用程度。光合物质生产模型中引入了温度、氮素、CO_2影响因子修正实际光合速率。叶面积指数动态模型引入了比叶重的概念，进一步量化了模型。 模型的有效性检验和灵敏性分析表明，本模型能较好地预测地上部各器官干重、含氮量、产量及子粒蛋白质含量，而且各预测值对不同基因型和环境条件敏感。
段艳娟[3]2010年在《小麦生产力的基因型与气候效应模拟》文中研究指明利用小麦生长模型分析不同基因型、气候对小麦粮食生产的影响,为保障国家粮食安全,促进农业现代化具有重要现实意义。本研究以小麦生长模型为工具,首先,通过不同生态点的小麦田间试验,对小麦生长模型WheatGrow进行检验；其次,设置不同品种参数组合,分析不同遗传参数对小麦生育期与生产力的影响；然后,利用WheatGrow模型分析5个生态点1951-2009年小麦不同生育阶段气候要素变化规律；最后,分析了5个生态点1951-2009年以及未来气候变化情景下小麦生育期与生产力的变化趋势。研究成果将为小麦生产管理与调控、品种设计与选育以及保障国家粮食安全等具有重要意义。利用南京、徐州、淮安及郑州4个生态点的不同品种、氮素的试验资料,对小麦生长模型WheatGrow进行了校正与验证。不同基因型和不同试验处理下生育期、产量观测值与模拟值RMSE (根均方差)分别为5d、247kg·ha-1, NRMSE(标准根均方差)分别为2.84%、3.45%,结果表明模型对各生态点均具有较好的模拟效果。通过设计与生育期预测相关的不同品种遗传参数组合,研究生育期参数对小麦生产力的定量影响。以WheatGrow模型为工具,通过设置光周期敏感性(PS)、基本早熟性(IE)、温度敏感性(TS)、生理春化时间(PVT)以及灌浆期因子(FDF)5个品种参数的取值范围及变化步长,来量化分析单一品种参数及PS-IE、PS-TS、IE-TS及PS-IE-TS-PVT等参数组合在南京、徐州、郑州、泰安、保定5个不同生态点对小麦生产力的影响。结果表明,PS、IE、TS以及PVT对各生态点小麦产量和生育期的影响均达到极显着水平；增加IE显着缩短小麦生育期,而增加TS和PS则可以延长小麦生育期；将参数PS、TS和IE在各自的有效范围内进行两两组合,结果显示各组合的生育期模拟结果较对照的变化幅度在-17%-35%之间,产量变化范围为3444 kg ha-1-13324kgha-1。PS-IE-TS-PVT四个参数组合的模拟结果显示,不同参数组合的生育期和产量存在显着的差异；在小麦主产区各生态点对照品种遗传参数的基础上,分别将上述4个参数增加或减小10%、20%、30%,其生育期和产量变化在各生态点趋于一致,但参数之间差异较大。在各生态点进行优化品种设计发现参数组合是不一致的。研究结果对小麦种质资源创新和优良品种的设计与评价等具有一定的指导意义。基于南京、徐州、郑州、泰安及保定5个生态点1951-2009年的气象资料,分析小麦整个生育期及分阶段生育期(播种-开花、开花-成熟)内的气象要素(日平均温度、日最高温度、日最低温度、日照时数、降雨量)变化趋势；然后,利用小麦生长模型WheatGrow,模拟小麦不同品种的生育期和产量59年的变化趋势；最后,分析了未来2020年、2030年、2050年气候情景条件下小麦生育期和产量的变化趋势。结果表明,南京、徐州、郑州、泰安、保定五个生态点全生育期内平均温度均增加且达极显着水平；而最高温变化平缓,仅泰安极显着,南京显着,徐州、保定有下降趋势；最低温仅南京达显着水平,其他各生态点达极显着增加；小麦生育期内的日照时数均减小,且南京、保定的变化趋势达极显着水平；小麦生育期内的降雨量均有增加的趋势但未达显着水平。播种-开花期的气候要素变化明显大于开花-成熟阶段的气候要素。小麦播种-开花的生育期和全生育期在南京、徐州、郑州、泰安及保定都有显着缩短的趋势,且均达到了显着水平；气候变化对产量的影响因为各生态点的生育期缩短,南京、徐州、郑州、泰安及保定的产量都是减小的趋势,但均未达显着水平。2020年、2030年、2050年小麦生育期变化分别缩短了5-14天、10-20天以及13-25天,产量变化率分别为-5.7%-3.8%,-11.5%-5.5%,-14%-9.5%。研究结果将为小麦生产管理和粮食安全预报预警提供依据。
陈兵林[4]2006年在《棉花生长模拟与决策支持系统研究》文中提出作物生长模拟模型和管理决策支持系统是信息农业和数字农业研究与应用的核心与典范。作物生长模拟模型具有系统综合和动态预测的功能，但至今尚缺乏对作物品质形成过程的定量模拟，基于模拟模型的作物管理决策支持系统能够通过模拟试验，实现系统管理的策略分析和方案评估。本研究以棉花为研究对象，在本实验室已有棉花生长发育和产量品质形成模拟模型的基础上，运用系统分析原理和数学建模技术，综合了棉花器官建成与蕾铃脱落、棉铃干物质积累分配、纤维品质的形成与环境因子的动态关系，建立了基于棉花生理发育时间(PDT)的生育期模拟模型、基于生理生态过程的棉花器官建成和蕾铃脱落模拟模型、单铃干物质积累分配模拟模型、纤维品质时空分布模拟模型。应用面向对象的程序设计与软构件技术，在Visual C++平台上构建了综合性与构件化的棉花生长发育和产量品质形成的模拟系统；进一步运用决策支持技术，结合基于不同目标的模拟试验与策略分析，研制了具有辅助决策功能的基于生长模型的棉花管理决策支持系统。研究结果为当今数字化农作系统的开发提供了基本框架，也为建立其它作物管理决策支持系统提供了开发模式。具体研究结果如下：(1)系统分析了不同肥料、不同密度试验棉花生育与环境因素之间的动态关系，综合考虑了热效应(RTE)、光周期效应(RPE)、品种早熟性(VE)，建立了以PDT为驱动变量的棉花生育期模拟模型；在充分考虑氮素营养、土壤水分胁迫、DPC调控等对棉花生育的影响基础上，构建了棉花器官建成和蕾铃脱落模拟模型。利用不同年份、品种和播期的试验资料对上述模型进行了检验。结果表明，棉花生育期模拟值与观测值间的均方差根(RMSE)为0.80～1.65，吻合度较好，精度较高；叶片数、株高、果枝数、果节数、脱落数、成铃数的模拟值与观察值间的RMSE值分别为0.36叶、1.11cm、0.57台、2.87个、1.00个、0.59个，模拟误差小于3％，具有较高的模拟精度，适应性较好。(2)在系统分析不同基因型、施肥量、开花期棉铃干物质积累与分配动态规律的基础上，以RTE为驱动变量，在综合考虑了氮素营养、水分胁迫、同化物供需比等对棉铃的生长发育主要影响因子的前提下，建立了基于RTE的棉花单铃干物质积累分配的分期动态模型；模拟检验结果显示，棉花四桃(伏前桃、伏桃、早秋桃、晚秋桃)单铃、籽棉、纤维干物质积累的RMSE值分别为0.1767～0.5659、0.0725～0.5279、0.0613～0.2634g，而单一综合模拟模型的RMSE值超过或接近分期模拟模型相对应的RMSE值的上限。因此，分期模拟棉铃干物质的积累与分配比单一综合模拟模型预测效果要准确、可靠。(3)在系统分析棉花花铃期的温度、光照、水分胁迫、氮素营养等主要因子对棉花纤维品质影响的基础上，量化了棉花品种、棉株空间不同枝节和花铃期的日均温、光照长度、土壤含水量、棉株含氮率对棉花纤维品质指标形成的影响，并结合已有的棉花纤维品质指标的生态模型，构建了机理性较强的预测纤维长度、比强度、麦克隆值、长度整齐度的单一纤维品质指标的时空分布模型和综合模型，利用不同年份、品种类型、生态区域、肥水管理条件下的试验资料对棉花纤维品质指标的时空分布模型进行了检验。检验结果表明，纤维长度、比强度、麦克隆值、长度整齐度的RMSE值，在时间分布模型中分别为0.15mm、0.29cN·tex~(-1)、0.18和0.36，在空间分布模型中分别为0.22mm、0.60cN·tex~(-1)和0.15和0.86，与实际观察值间的误差皆小于5％，说明模型具有较好的预测性、通用性和准确性。(4)以棉花生长发育为主线，采用面向对象的程序设计和软构件技术，结合气象数据生成模型和品种参数调试模型，构建了机理性和解释性较强的棉花生长模拟模型(CottonGrow)及棉花生长模拟系统(CGSS)。该系统主要包括生育进程、器官建成及形态发生、光合生产、物质分配、水分和养分平衡、产量与品质形成等模块，可以定量预测不同生态环境、生产条件和品种类型下的棉花生长发育过程和生产力形成动态。(5)在构建棉花生长模拟系统的基础上，结合基于不同目标的模拟试验及基于模型结果的策略分析评价模型，并充分利用软构件的语言无关性、可重性、简便快捷的系统维护机制等特点，在VC++与VB平台上构建了机理性、通用性、应用性等较强的棉花管理决策支持系统(GMDSSCM)，实现了模型的预测功能、决策支持功能和人机交互技术的有机耦合，可以为不同生态环境、生产条件和品种类型推荐适宜的棉花生产管理方案。GMDSSCM成功的研制，为今后数字棉作系统的研制奠定了基础。
孟兆江[5]2008年在《调亏灌溉对作物产量形成和品质性状及水分利用效率的影响》文中研究指明调亏灌溉(Regulated Deficit Irrigation, RDI)是国际上20世纪70年代中期在传统的灌溉原理与方法的基础上,提出的一种新的灌溉策略。其基本概念是：根据作物的遗传和生态生理特性,在其生育期内的某一(些)阶段(时期)人为主动地施加一定程度的水分胁迫(亏缺),调控地上和地下生长动态,促进生殖生长,控制营养生长,调节其光合产物向不同组织器官的分配,从而提高经济产量,达到节水高效,高产优质和增加灌溉面积的目的。调亏灌溉方法关键在于从作物的生理角度出发,根据其需水特性进行主动地水分调亏处理,因而可以说调亏灌溉开辟了一条最佳调控水一土一植物一环境关系的有效途径,不失为一种科学、有效的新的灌水策略。因此,在黄淮海平原等水资源不足地区开展调亏灌溉研究具有重要理论价值和实践意义。本项研究选用冬小麦、夏玉米和棉花等3种代表性作物为试验材料开展调亏灌溉研究,提高了研究结果的通用性,拓展了调亏灌溉研究与应用领域。首先,探讨了作物调亏灌溉的理论依据和生态生理机制,采用系统分析的方法,不仅研究水分调亏时段内作物的生态生理适应性,更侧重于系统研究水分调亏的正效应、后效性和复水后的作物生态生理补偿效应；在此基础上,考虑作物水分散失与光合作用的耦合关系,在提高水分利用效率和光合产物向籽粒转化效率的目标下,寻求最优调亏灌溉指标,建立调亏灌溉模式；进而对调亏灌溉与营养调节结合及其数学模型进行了试验研究,提高了调亏灌溉的科学性、实用性和可操作性。在国内较少如此系统地对冬小麦、夏玉米和棉花调亏灌溉问题进行研究,因而为作物水分胁迫研究由长期以来的单纯实验性质发展成为一门既有丰富理论基础又有具体操作方法的科学提供了理论依据和技术参数,丰富和充实了农田灌溉学科。本项研究以粮食作物冬小麦(Triticum aestivum L.)、夏玉米(Zea mays L.)和经济作物棉花(Gossypium hirsutum L.)为试验材料,实行防雨棚下盆栽、筒栽和测坑栽培等人工控制性试验相结合,定性研究与定量研究相结合,常规方法与先进技术相结合,借助一系列先进仪器和设备的有力支持,取得了第一手试验数据,为研究结果的可靠性提供了实验技术上的保证。试验研究内容和主要结论概括如下：1.以冬小麦、夏玉米和棉花为试验材料,采用防雨棚下筒栽土培方法,研究了调亏灌溉对作物根冠生长及其关系的影响。结果表明,RDI对作物根冠生长及其关系的影响因不同作物、不同水分调亏阶段和不同水分调亏度而有所不同。冬小麦在拔节-抽穗期,夏玉米在拔节-抽雄期施加中度水分调亏(调亏度为50%～55%FC),可有效抑制株高生长,促进植株健壮生长,防止后期倒伏并提高经济产量；轻、中、重度水分调亏条件下棉花株高最终均无显着降低。冬小麦在拔节前水分调亏期间根系生长受到强烈抑制,复水后根系具有“补偿生长效应”或“超补偿生长效应”；玉米生长中、后期水分调亏具有促进根系发育和减缓根系衰亡的“双重效应”；水分调亏不改变棉花根系生长的原有基本趋势,但对根系生长速率具有促进作用。冬小麦水分调亏均增大根/冠比(R/S),且随水分调亏度加重,R/S呈明显增大趋势；玉米在拔节-抽雄期水分调亏期间能显着增大R/S值,复水后分配到冠部与根部的物质较平衡,维持较为适宜的R/S值；棉花各生育阶段的中度水分调亏(调亏度为50%～55%FC),在调亏期间对根系生长有明显促进效应或维持较高的根重值,复水后又有不同程度的根系补偿生长效应或延缓根系衰亡作用,后期仍保持较高的R/S值。2.在移动式防雨棚条件下,采用盆栽土培法,以冬小麦、夏玉米和棉花为试验材料进行了RDI对作物光合特性及其产物积累与分配的影响研究。结果表明,适时适度的水分调亏复水后作物光合速率具有补偿或超补偿效应,光合产物具有补偿或超补偿积累,并且有利于向籽粒或籽棉运转与分配。冬小麦RDI的适宜阶段为拔节期及其以前各生育阶段,调亏度为50%～65%FC；夏玉米以拔节前中度调亏(50%～55%FC)或拔节—抽雄阶段的轻度调亏(60%～65%FC)为宜；棉花以苗期或吐絮期实施RDI较为适宜,苗期轻、中度调亏,调亏度为60%～65%FC或50%～55%FC；吐絮期中度调亏,调亏度为50%～55%FC。3.在移动式防雨棚条件下,采用盆栽土培法,以冬小麦、夏玉米和棉花为试验材料,就RDI对作物经济产量和水分利用的影响进行了试验研究。研究发现,适时适度的水分调亏可抑制作物“奢侈蒸腾”,显着减少水分散失；作物耗水量随水分调亏度加重而降低,二者呈二次曲线关系；适时适度的水分调亏可增加作物经济产量,冬小麦在返青前、夏玉米在拔节前、棉花在苗期实施水分调亏既增产又节水；冬小麦、夏玉米在拔节期及其以前水分调亏最有利于提高WUE,冬小麦适宜的水分调亏度为50%～55%FC,夏玉米适宜的水分调亏度为60%～65%FC；棉花苗期调亏WUE显着提高,适宜水分调亏度为50%～60%FC。据此提出了作物RDI指标与模式,可供因地制宜灵活选用。4.在大型启闭式防雨棚和移动式防雨棚条件下,采用筒栽和盆栽土培法,以优质冬小麦为试验材料,就RDI对作物经济产品品质性状的影响进行了试验研究。研究提出小麦籽粒蛋白质含量与土壤相对含水量并非总是呈负相关关系,不同生育阶段控水对蛋白质含量的影响存在明显差异性,即“时段性”的观点,对“蛋白质与土壤水分关系”理论作了重要补充。优质小麦籽粒蛋白质含量仅与拔节-抽穗期土壤含水量呈负相关关系。无论在哪个生育阶段适度的水分调亏均可提高氨基酸含量,而且在抽穗期以前,无论水分调亏度如何,随着调亏阶段的推迟氨基酸含量呈增加趋势；其中,氨基酸含量对拔节-抽穗期的水分调亏反应最为敏感,其次是灌浆期。在小麦拔节以前施加轻(60%-65%FC)、中(50%-55%FC)度水分调亏,籽粒产量、蛋白质产量和氨基酸产量等不会显着降低(降低幅度分别为0.3%-11.1%、4.6%-14.6%和2.7%-13.3%)甚或略有增产；拔节以后的水分调亏会导致严重减产(减产幅度分别为24.2%-70.1%、19.8%-68.2%和15.5%-65.7%),尤其是拔节-抽穗期,即使是轻度调亏也会导致显着减产(分别减产24.2%、19.8%和15.5%)；但灌浆期轻度调亏不会导致籽粒和蛋白质产量显着减少(分别减少1.7%和6.6%),而氨基酸产量略有增加(1.1%),并且节水效果显着(31.4%)5.在上述试验中,研究提出小麦产量与蛋白质含量并非总是存在显着的负相关性,在一定条件下可以减弱或改变这种关系；小麦产量与品质性状间的关系在不同阶段RDI条件下存在显着差异性。据此认为,高产与优质的矛盾并非不可协调。本研究结果初步证实了RDI改善优质小麦籽粒品质效应的真实存在和在优质小麦生产中“以水调质”的可行性。这一结论对“作物产量与品质关系”理论作了重要修正。6.在移动式防雨棚条件下,采用测坑试验和多因子正交旋转组合设计,分别以冬小麦、夏玉米和棉花为试验材料,就RDI与营养调节的结合及其数学模型进行了试验研究。根据试验资料,分别建立了3种作物经济产量(Y)和水分利用效率(WUE)两个不同目标函数数学模型。对模型解析结果表明,当实施RDI时,可适当提高作物群体指标,并与营养调节优化组合,可以补偿RDI的负面效应。对模型进行双目标联合仿真寻优,获得不同决策目标下的RDI与营养调节等农艺技术因素结合的优化方案,适合不同水肥条件下的生产决策需要。综上所述,大田粮食作物冬小麦和夏玉米、经济作物棉花实施调亏灌溉是可行的,可同时实现节水、高产、优质和高效目标。其主要生态生理机制是：调亏灌溉减少了棵间蒸发,水分调亏时段内显着降低蒸腾速率,抑制“奢侈蒸腾”现象,而光合速率下降不明显,复水后光合作用具有补偿或超补偿效应,光合产物具有补偿或超补偿积累,而且有利于向籽粒(籽棉)运转与分配；适时适度的水分调亏,抑制营养冗余生长,促进生殖生长,并使作物根／冠生长关系协调,因而提高了根系的吸收效率和植株体内的物质转化效率。这为调亏灌溉的实施提供了理论依据。
梁骏[6]2008年在《南京酸雨对土壤和作物产量品质形成的影响研究》文中提出本文在研究南京江北降水酸性、离子浓度分布、月际变化特征的基础上,通过大田喷淋和土柱淋溶试验,研究不同pH模拟酸雨对土壤酸化和土壤盐基淋失的影响作用,研究双低油菜和弱筋专用小麦等优质粮油作物产量品质形成过程中酸雨对其产生的胁迫效应,研究不同肥力条件下对酸雨胁迫的调节作用,为农业区农田生态环境的改善,农作物优质丰产栽培以及农产品品质效益提高提供科学的参考依据。主要研究结果如下:1.南京酸雨主要分布特征为:酸雨影响郊区重于市区,酸雨出现时间有所提前,雨水中离子浓度高,电导值大。2.南京江北区酸雨频率为49.2%,酸雨存在秋高春低的明显季节变化;降水pH值4.17～8.34之间;成分中主要阴离子有SO_4~(2-)、NO_3~-,主要阳离子有NH_4~+、Ca~(2+);Pb、Cd、Cr、Cu、Hg等重金属含量均超标。影响的主要气象因子有风向风速和降水量。酸雨频率随风速增大而升高,东北偏东风和东南偏东风容易出现酸雨。3.土壤缓冲有助于减缓土壤酸化。酸雨pH≤3.5,土壤主要受酸雨酸度控制,胁迫起主要作用,土壤酸化加强;酸雨pH＞3.5,土壤缓冲起主要作用,土壤pH呈高稳状态,生态环境有所恢复。酸雨pH≤3.5,土壤盐基溶出曲线呈线性变化;酸雨pH＞3.5,盐基溶出曲线呈对数变化,由此建立了一个新的酸雨淋溶土壤盐基解吸模式。4.酸雨胁迫下作物株高、叶面积、单叶面鲜重下降,叶片外观出现受害症状;花受害百分率增加,花序顶端萎缩,花瓣折皱,有效角果数减少,落花落果增加;作物细胞质膜透性、MDA和POD活性升高,SOD、CAT活性产生明显波动,生理生化特性发生明显变化。5.酸雨胁迫导致作物叶绿素含量和光合速率降低,干物质累积量和籽粒产量明显下降。产品粗脂肪含量降低,可溶性糖和还原糖的合成受抑,总游离氨基酸和可溶性蛋白质含量明显减少。6.酸雨可使双低油菜硫苷和芥酸含量增加,品质质量下降。酸雨降低了弱筋专用小麦蛋白质和氨基酸含量,前者对专用小麦品质形成有利,而后者则对品质形成不利,影响机理和指标阈值还有待进一步研究。
徐寿军[7]2007年在《大麦生长发育及品质形成的模拟研究》文中指出在生长发育与环境因素关系研究的基础上,系统地构建了大麦顶端发育阶段和物候期的预测模型、节间生长和穗部伸长动态模型、光合生产、干物质积累与分配及产量形成的模型、大麦氮素吸收与转移的模型、啤酒大麦品质形成模拟模型。并在不同品种、播期、氮肥处理和种植地域间进行了检验。对大麦生育热效应Beta模型的特殊形式的模型特征和参数意义进行了系统分析,认为该模型满足关于温度效应函数符合温度对作物发育影响的叁基点规律、较好反映发育速率对温度变化的响应特征、温度叁基点在模型中应比较明确的叁个规范性要求,具有较强的变化特征表达能力,可以近似表达二次函数、高斯函数、正弦函数等函数的变化。当k≤1、P<1或当k > 1时, P<1/k时,函数为凸变化,分析了Beta模型与积温法计算结果的关系,指出参数P取值范围。利用生理发育时间恒定的原理,建立了系统预测大麦顶端发育阶段和物候期的预测模型。引入温度敏感性、生理春化时间、光周期敏感性、基本早熟性和灌浆因子5个遗传参数,用生理发育时间来确定大麦一生的各个发育阶段,从而建立了衡量大麦发育阶段的统一标准,模型考虑了氮素效应的影响。检验结果表明,扬州地区2004～2006年各生育阶段的绝对预测误差一般小于6 d,RMSE为0.9～2.9 d。连云港地区2004～2006年各物候期的绝对预测误差均小于5 d,RMSE为1.0～2.8 d。模型表现出较好的机理性、解释性和预测性。通过对不同株型大麦的生长过程的连续观测和定量分析,在探明生理发育时间(PDT)与大麦穗和茎秆生长关系的基础上,运用Richards方程,以生理发育日为时间步长,构建了大麦穗增长、节间伸长和节间增粗的动态模型。模型以生理发育日衡量穗和茎秆的生长进程与生长次序,考虑了氮素、温度和光照等环境因素对大麦生长发育的影响,将机理性和经验性有机地结合起来。检验结果表明,不同品种、播期和氮肥处理大麦穗长模拟值与观测值的绝对预测误差为0.05～1.66 cm, RMSE为0.28～0.75 cm。节间长度模拟值与观测值的绝对预测误差为0.03～6.08cm, RMSE为0.23～4.43 cm。节间粗度观测值与模拟值的绝对预测误差为0.002～0.112 cm,RMSE为0.016～0.048 cm。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;在借鉴小麦光合生产模型的基础上,构建了大麦光合生产模拟模型;以PDT为尺度,构建了大麦绿叶、茎鞘、穗和籽粒等器官的分配指数模型,在籽粒分配指数模型中,引入了籽粒分配指数最大值作为遗传参数,从而体现了不同品种籽粒的不同灌浆特性。不同品种、氮肥处理、播期以及不同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。植株地上部干物质积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.002～0.264 kg·m~(-2),RMSE为0.019～0.206 kg·m~(-2)。叶重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.001～0.199 kg·m~(-2),RMSE为0.013～0.060 kg·m~(-2)。茎鞘重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.001～0.689 kg·m~(-2),RMSE为0.006～0.227 kg·m~(-2)。穗重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.001～0.056 kg·m~(-2),RMSE为0.004～0.018 kg·m~(-2)。籽粒重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.000～0.178 kg·m~(-2),RMSE为0.007～0.090 kg·m~(-2)。对大麦氮积累过程做了如下假设。(1)抽穗开花前,大麦从土壤吸收的氮素按一定比例分配到各器官(叶、茎鞘和穗)中去。(2)抽穗后,大麦从土壤中吸收的氮素都被用来供籽粒蛋白质的形成。(3)从抽穗起,储存于叶、茎鞘、穗的氮素开始向籽粒转移。基于上述假设,在干物质积累与氮素积累关系研究的基础上,建立了大麦花前氮素积累的动态模型。模型简化了氮素开花前在大麦体内运转的复杂过程,从而避免了复杂的计算。引用了土壤氮素供应因子来反映氮素供应的满足程度,确立以土壤硝态氮和铵态氮浓度为氮素供应状态基础,在养分吸收的计算中,避免对与根系有关的计算。在所测试验数据的基础上,构建了氮素养分分配指数随生理发育时间的动态变化模型,模拟了开花前氮素在大麦各器官的分配状态。不同品种、播期、氮素处理和种植地域间检验结果表明,植株体氮素积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.030～3.300 g·m~(-2),RMSE为0.330～1.586 g·m-2。叶片氮素积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.015～1.839 g·m~(-2),RMSE为0.190～0.871 g·m~(-2)。茎鞘氮素积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.004～1.732g·m~(-2),RMSE为0.197～0.676 g·m~(-2)。穗氮素积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.007～0.782 g·m~(-2),RMSE为0.053～0.191 g·m~(-2)。表明模型具有较好的预测性和实用性。本研究假定在大麦籽粒灌浆过程中,籽粒氮素积累有趋于最大化的倾向,所需氮素由营养器官贮藏的氮和土壤供给,其中营养器官转移的氮包括绿叶、茎鞘和穗转移的氮。从土壤中吸收的氮,全部用来供应籽粒蛋白质的形成。氮素供应不足时,则从营养器官中获取较多的氮。在此基础上建立了大麦花后氮素吸收转移模型,其中,叶片氮的转移与叶面积指数呈指数关系。茎鞘和穗部的氮转移与其氮浓度的降低呈非线性函数关系,籽粒从土壤中吸收的氮量则随干物重呈指数增加。模型将经验性与机理性有机结合,综合反映了籽粒氮素积累、营养器官氮素输出以及与温度效应之间的关系。以生理发育时间为尺度,构建了大麦千粒重的预测模型。模型除了考虑温度、氮素对千粒重的影响外,还引入了光照因子。不同品种、氮肥水平、播期和种植地域检验结果表明,大麦籽粒氮积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.004～2.529 g·m~(-2),RMSE为0.664～1.343 g·m~(-2)。籽粒增重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.01～6.00 g,RMSE为0.266~3.800 g。成熟期籽粒蛋白质含量模拟值与观测值的绝对预测误差为0.06%~3.23%,RMSE为0.51%~1.57%。千粒重模拟值与观测值的绝对预测误差为0.04~6.00 g,RMSE为3.08 ~3.80 g。
陈昱利[8]2012年在《设施番茄植株氮素积累与分配及产量形成模拟研究》文中提出中国是设施园艺生产大国,设施园艺总面积居世界第一位,蔬菜是中国设施栽培的最主要作物。随着农业结构调整步伐加快,中国采用钢架大棚进行蔬菜保护地栽培的面积迅速扩大,基于塑料大棚的保护地栽培已成为农业生产产业化新技术革命的方向。园艺作物模型是作物模型研究领域的重要组成部分,是对作物模型研究的不断完善。本研究在综合国内外研究成果的基础上,以设施番茄为研究对象,基于2009年7月-11月和2010年3月-7月品种和施肥试验以及2011年7月-11月品种和水分试验,运用作物生理生态与系统分析原理和数学建模技术,综合番茄植株氮素积累与分配、生长发育、产量及蛋白质含量形成与环境因子以及生物量之间的定量关系,根据设施番茄植株氮素积累与分配规律和产量形成原理,构建了基于温光积的植株氮素积累与分配模型以及基于产量构成法和基于经济系数法的产量形成模型。主要研究结果如下：1.建立了主要效应因子模型运用数学建模方法,构建了温光积、氮素和水分等效应因子模型,该系列效应因子模型能较好解释和响应各因子对设施番茄生长发育的影响。2.建立了设施番茄植株氮素积累与分配及果实蛋白质含量模型基于2009和2010年品种和施肥田间试验和2011年品种和水分田间试验,根据番茄生长特性,构建了基于分配指数和温光积的设施番茄氮素积累与分配及果实蛋白质含量模拟模型。经独立试验资料检验,植株地上部和地下部氮素积累量模拟值与实测值的RMSE、Xde和R2分别为：0.546g·m-2(n=36)、0.447g·m-2和0.956；0.041g·m-2(n=36)、0.033g·m-2和0.942。植株茎、叶和果氮素积累量模拟值与实测值的RMSE、Xde和R2分别为：0.165g·m-2(n=36)、0.132g·m-2和0.839；0.146g·m-2(n=36)、0.099g.m"2和0.945；0.246g·m-2(n=27)、0.166g·m-2和0.845。果实蛋白质积累量实测值与模拟值的RMSE、Xde和R2分别为：2.476%(n=27)、2.103%和0.922。实测值与模拟值的吻合程度较好。说明模型可较好模拟不同品种、水分和施肥水平设施番茄植株氮素积累与分配及果实蛋白质含量。3.建立了设施番茄植株蕾、花和果数模型基于2009和2010年品种和施肥田间试验和2011年品种和水分田间试验,根据果实形成规律,通过分析不同品种、水分与施肥水平设施番茄单株现蕾数、开花数、花脱落数、坐果数及果实脱落数与环境因子的关系,建立了设施番茄单株现蕾数、开花数和成果数模拟模型。经独立试验资料检验,设施番茄品种B1、B2和B3平均单株累积现蕾数实测值与模拟值的根均方差(RMSE)、平均绝对误差(Xde)和决定系数(R2)分别为2.458个(n=24)、1.858个和0.972；1.827个(n=24)、1.426个和0.943；1.854个(n=24)、1.470个和0.941。设施番茄单株开花数实测值与模拟值的RMSE、Xde和R2分别为0.437个(n=7)、3.173个和0.864。设施番茄单株成果数实测值与模拟值的RMSE、Xde和R2分别为：0.846个(n=27)、0.717个和0.928,实测值与模拟值的吻合程度较好。说明模型可较好模拟不同品种、水分和施肥水平设施番茄单株蕾、花和果实数量形成。4.建立了设施番茄干物质生产和产量形成模型基于2009和2010年品种和施肥田间试验和2011年品种和水分田间试验,根据产量形成原理,通过分析不同品种、水分和施氮水平设施番茄产量与坐果数和平均单果重,产量与采收期单株生物量和单株经济系数以及平均单果重和单株经济系数与生物量的关系,建立了设施番茄干物质生产和产量形成模拟模型。经独立试验资料检验,设施番茄群体干物质生产模拟值与实测值的RMSE、Xde和R2分别为363.135kg/hm2(n=63)、218.825kg/hm2和0.900；利用基于产量构成因素的模型时,产量模拟值与实测值的RMSE、Xde和R2分别为164.595g/plant (n=27)、135.605g/plant和0.726；利用基于单株经济系数的模型时,产量模拟值与实测值的RMSE、Xde和R2分别为248.238g/plant (n=27)、199.448g/plant和0.622。说明本文所建模型均可较好模拟不同品种、水分和氮素水平设施番茄群体干物质生产和产量形成。
李文峰[9]2009年在《基于生理生态过程的棉籽品质模拟模型研究》文中提出本文综合国内外棉铃发育和棉籽品质形成的生理生态研究成果,基于2006-2007年在江苏南京进行的不同熟性棉花品种与施氮量试验和2005年在长江流域下游棉区和黄河流域黄淮棉区多个试点同时进行的异地分期播种试验,在统计分析基础上,确定影响棉籽品质的主要生态因子,并建立棉籽品质的生态预测模型。运用作物模型学原理和系统分析法,综合量化棉铃发育和棉籽品质形成过程及其与环境因子间的动态关系,并在此基础上构建基于生理发育时间(PDT)的棉花铃期模拟模型和基于生理生态过程的棉籽干物质积累与品质形成模拟模型。利用不同熟性棉花品种多试点分播期的试验资料对模型的预测精度和广适性进行了检验。1.棉花铃期模拟模型基于不同熟性棉花品种和施氮量试验,综合量化品种特性、主要气象条件(温度、太阳辐射)和栽培措施(施氮量)对棉花铃期的影响,在作物生育期模拟研究基础上,改进温度效应的计算方法,增加太阳辐射和氮素效应函数,以生理发育时间(PDT)作为尺度,建立棉花铃期模拟模型。利用田间试验资料对模型进行检验的结果表明：铃期模拟模型对德夏棉1号、科棉1号和美棉33B铃期预测值与实测值的根均方差(RMSE)分别为2.25 d、2.61 d和2.75 d,说明铃期模拟模型预测精度高,机理性强,模型实现了棉铃发育进程的逐日模拟和棉花铃期的准确预测,可为棉籽生长和品质形成的模拟模型提供时间变量。2.棉籽干物质积累模拟模型基于不同熟性棉花品种的异地分期播种试验,综合量化棉籽干物质积累过程及其对品种特性、主要气象条件(温度、太阳辐射)和栽培措施(施氮量)的响应,基于棉籽干物质积累的“库限制”假设,结合棉花铃期模拟模型,建立基于生理生态过程的棉籽干物质积累与籽指形成的模拟模型。通过量化铃期棉铃对位叶氮浓度的变化,为模型构建氮素效应函数。利用不同生态点分品种、播期和施氮量的田间试验资料对模型进行检验的结果表明：科棉1号和美棉33B的棉籽干重模拟值与实测值的根均方差(RMSE)分别为9.5 mg·seed-1和8.2 mg·seed-1。模型预测精度高,机理性强,实现了棉籽干物质重、棉铃对位叶氮浓度的逐日模拟,为进一步模拟棉籽品质的形成过程奠定了基础。3.棉籽蛋白质和油分含量的生态因子效应研究基于不同熟性棉花品种的异地分期播种和施氮量试验,综合分析品种特性、主要气象条件和栽培措施对棉籽蛋白质和油分含量的影响,确定了影响棉籽品质的主要因子：基因型、日均温、太阳辐射量和施氮量。除品种因素外,铃期温度对棉籽品质影响最大,棉籽蛋白质和油分形成的最适宜铃期日均温分别为26.1℃和25.7℃；较高的太阳辐射降低了棉籽蛋白质和油分含量；增加施氮量提高棉籽蛋白质含量,降低油分含量。在统计分析基础上,综合棉籽品质的主要影响因子,建立了棉籽蛋白质和油分含量的生态预测模型。利用不同生态点分品种、播期和施氮量的田间试验资料对模型进行检验的结果表明：棉籽蛋白质含量和油分含量预测值与实测值的根均方差(RMSE)分别为2.03%和2.54%,模型具有综合性强、预测精度高、简便易行等特点,较好地描述了品种因素、主要气象条件和栽培措施与棉籽蛋白质和油分含量的关系。4.棉籽蛋白质形成的模拟模型基于不同熟性棉花品种的异地分期播种和施氮量试验,综合量化棉籽蛋白质形成过程及其对品种特性、主要气象条件(温度、太阳辐射)和栽培措施(施氮量)的响应,在棉花铃期模型、棉籽干物质积累的模拟模型和棉籽品质生态模型基础上,运用农业模型学原理,通过模拟棉籽氮素吸收、结构蛋白和储藏蛋白的合成,建立基于过程的棉籽蛋白质形成模拟模型,实现了不同生态条件下棉籽蛋白质积累及含量变化的模拟预测。利用不同生态点分品种、播期和施氮量的田间试验资料对模型进行检验的结果表明：供试品种科棉1号和美棉33B棉籽蛋白质积累的模拟值与实测值的根均方差(RMSE)分别为2.5mg·seed-1和1.8 mg·seed-1,蛋白质含量预测的RMSE分别为2.05%和2.33%。5.棉籽油分形成的模拟模型基于不同熟性棉花品种的异地分期播种试验,综合量化品种特性、主要气象条件(温度、太阳辐射)和栽培措施(施氮量)对棉籽油分形成的影响,在棉籽油分形成的生理生态研究基础上,建立基于生理生态过程的棉籽油分形成模拟模型。模型与棉花铃期模型和棉籽干物质积累模型结合,通过模拟棉籽油分合成过程及其对品种和环境因子的响应,实现了棉籽生长过程中棉籽油分积累和油分含量的逐日模拟。利用不同生态点分品种、播期和施氮量的田间试验资料对模型进行检验的结果表明：供试品种科棉1号和美棉33B棉籽的油分积累量模拟值与实测值的根均方差(RMSE)分别为1.9 mg·seed-1和2.0 mg·seed-1,棉籽油分含量模拟值与实测值的RMSE分别为2.45%和2.95%。本研究系统模拟了棉铃和棉籽的发育、棉铃对位叶氮浓度变化、棉籽干物质积累、氮素吸收、蛋白质和油分合成等生理过程以及棉籽品质的温度效应、太阳辐射效应、氮素效应等生态过程。模型通过棉铃发育进程(生理发育时间PDT)将各子模块紧密结合,应用面向对象的程序设计与软构建技术在Visual Basic平台上构建棉花铃期模型系统和棉籽生长与品质形成模型系统,系统主要用于气象数据的统计分析、模型参数调试以及模型的运行、应用和检验。本研究是对棉花生长模型的补充完善,填补了国内外在该领域的研究空白,为进一步进行棉籽产量、棉籽蛋白质和油分产量的预测及其形成过程的模拟研究奠定了基础,为棉花生产的辅助调控提供了技术支撑。
成林[10]2008年在《基于DSSAT的河南省冬小麦灌溉管理决策及气候变化响应研究》文中研究指明本文选取河南省种植面积最广的五个冬小麦品种,在收集整理17个小麦主产区历史大田观测资料、逐日气象资料、主要土壤参数资料的基础上,对美国农业技术转移决策支持系统DSSAT(Decision Support System for Agrotechnoloy Transfer)支持下的CERES-Wheat模型进行参数调试,并进行了适用性验证和敏感性分析。利用验证后的模型分析了河南省冬小麦光温生产潜力与水分增产潜力空间分布,并在水分增产潜力较高的郑州地区开展100mm以内限量灌溉模拟试验,评价了干旱年型和正常年型限量灌溉对冬小麦产量、产量构成及水分利用效率等的影响,并对未来气候变化两种情景下河南省13个地区冬小麦产量及水分利用状况的变化进行了分析,结果表明:模型对河南省冬小麦产量模拟的相关系数(R~2)和相对误差(NRMSE)分别为:0.82和13.04%,发育期模拟R~2:0.88,NRMSE:2.30%,均比较理想;对生物量累积的模拟以茎生物量最优,其次为地上部总生物量,对绿叶生物量和LAI模拟值偏小,误差较大。河南省拥有丰富的光热资源,全省冬小麦光温生产潜力10年平均值在5732～10751kg/ha之间,低于公式概算值,空间分布表现为豫北大部和漯河、平顶山地区潜力较大,西部山区最小;全省冬小麦仍有较大的增产空间,水分增产潜力值为2502～8598 kg/ha,豫北大部、豫中及豫东部分地区增产潜力大,西部山区较小,南部最小。限量灌溉试验表明:越冬水可促进保苗,拔节水则显着增加有效小穗数,灌浆水有利于促进干物质在子粒部分的累积,其中拔节期是限量灌溉的最佳时期。冬小麦增产率总体表现为灌二水＞灌叁水＞灌一水＞不灌水,水分利用效率干旱年型灌二水＞灌叁水＞灌一水,拔节期灌溉水利用效率最高;降水正常年型少量多灌的方式可获得较高的水分利用效率,其次为灌二水和灌一水,拔节期加灌浆期灌溉水利用效率最高。气候变化对河南省冬小麦影响较为复杂,若考虑CO_2的直接施肥效应,到2050s小麦产量各情景平均全面提高8%左右,需水量降低,水分利用效率提高;无CO_2直接生理效应时,除豫东北个别地区,全省冬小麦产量比现有水平降低7%左右,而需水量维持现状甚至略有增加。
参考文献：
[1]. 小麦生长模拟与决策支持系统的研究[D]. 潘洁. 南京农业大学. 2005
[2]. 小麦产量和品质形成的模拟模型研究[D]. 王向东. 河北农业大学. 2003
[3]. 小麦生产力的基因型与气候效应模拟[D]. 段艳娟. 南京农业大学. 2010
[4]. 棉花生长模拟与决策支持系统研究[D]. 陈兵林. 南京农业大学. 2006
[5]. 调亏灌溉对作物产量形成和品质性状及水分利用效率的影响[D]. 孟兆江. 南京农业大学. 2008
[6]. 南京酸雨对土壤和作物产量品质形成的影响研究[D]. 梁骏. 南京信息工程大学. 2008
[7]. 大麦生长发育及品质形成的模拟研究[D]. 徐寿军. 扬州大学. 2007
[8]. 设施番茄植株氮素积累与分配及产量形成模拟研究[D]. 陈昱利. 南京农业大学. 2012
[9]. 基于生理生态过程的棉籽品质模拟模型研究[D]. 李文峰. 南京农业大学. 2009
[10]. 基于DSSAT的河南省冬小麦灌溉管理决策及气候变化响应研究[D]. 成林. 南京信息工程大学. 2008
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