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基于农田气候实时监测的玉米产量性能模拟研究

侯玉虹

   作物高产理论的发展和栽培技术创新是作物产量提高的主要途径,也是作物高产研究的重要方向。本研究利用自动气象站获取农田实时生态信息,以作物产量性能方程(MNAR×MLAI×D×HI=EN×GN×GW)为基础进行分析,以高产春玉米为研究对象,对高产作物群体进行实时模拟及对产量形成的生态条件进行定量化分析,取得以下主要结果: (1)结合田间试验及模型模拟,通过数据归一化处理,建立了玉米相对净同化率(NAR)动态模型。对NAR及播种至成熟天数进行归一化处理,即分别将最大NAR(NAR_(max))、和全生育期(出苗至成熟)天数定为1,以作物生育期内各时期的NAR值及该时期距播种期的天数分别除以NAR_(max)和全生育期天数,得到各时期相应相对NAR(取值范围[0,1])和相对时间(取值范围[0,1])。以相对NAR(y)和相对时间(x)为参数进行模拟,得到相对NAR动态模型y=a+bx+cx~2+dx~3+ex~4。对NAR积分得到叶面增长率(LGR),LGR与相对时间相除可得到任意时间段的MNAR=(ax+(b/2)×x~2+(c/3)×x~3+(d/4)×x~4+(e/5)×x~5)/t,与直接计算(MNAR=1/T_t~*∑((NAR_i+NAR_(i+1))/2).t)以及通过“产量性能等式方程”计算得到的MNAR显著正相关。同时,根据相同的方法建立了归一化干物质积累(DMA)动态变化模型。NAR、DMA以及本试验室人员建立的LAI模拟模型,为作物产量“三合结构”定量方程的参数的确定奠定了基础。 (2)以吉林桦甸春玉米超高产归一化模型(DMA、LAI和NAR)为基础,通过地区间生态因子(辐射、日照时数、温度以及水分)间差异确定修正参数,将校正参数值与超高产模型相乘得到其他地区的模拟模型。本文温度系数的校正利用了龙斯玉温度效能系数模型,P_T=y(T)/y(T_0)=(1+(T-T_0)/(T_0-T_(min)))~(λ_1)×(1-(T-T_0)/(T_(max)-T_0))~(λ_2)。借鉴其思路,确定了日照时数与降雨量校正参数模型,P_S=y(S)/y(S_0)=(1+(S-S_0)/(S_0-S_(min)))~(y_1)×(1-(S-S_0)/(S_(max)-S_0))~(y_2),P_R=y(R)/y(R_0)=(1+(R-R_0)/(R_0-R_(min)))~(φ_1)×(1-(R-R_0)/(R_(max)-R_0))~(φ_2),同时确定了温度、日照时数和降雨量的三基点数值。通过以上生态因子校正模型对新疆、内蒙古、河南、河北、陕西、山东、沈阳以及廊坊等地进行验证,其中新疆2002年的校正参数最高为1.7451,而陕西2003年校正参数最低,仅为0.4216。模型参数在不同地区、同一地区不同年份而不同以及同一年份不同播期而不同。其中干物质积累校正模型对于低密、晚播、早熟品种模拟的准确度较高,叶面积指数校正模型对高密、晚播、中晚熟品种模拟的准确度较高,净同化率校正模型对于高密、晚播、早熟品种的模拟准确度较高。该校正模型的建立为模型模拟研究提供了新的思路与简便方法。 (3)研究确立了基于光热资源状况和高产年份光热资源利用效率的作物超高产理论产量指标。根据作物高产区的光热资源气象数据,计算得到了各地区作物生长季的光合生产潜力和光温生产潜力。并根据各地区高产年份的产量水平及其相应的RPP和TPP,提出了表征高产年份光热资源利用效率高低的作物光合生产潜力当量和光温生产潜力当量。同时根据不同产量层次(光温生产潜力、超高产产量、区试产量以及各地区平均产量)提出了我国近期以及中期产量提高的潜力,为我国粮食安全提供理论依据。 (4)根据叶面积指数与日照时数、温度和降雨量的关系,确立了玉米获得超高产的生态因子分配特点。文章以相对生长天数、相对有效积温、相对日照时数和相对降雨量为自变量的建立相对化叶面积指数动态变化模型y=(a+bx)/(1+cx+dx~2),并对其求导得到超高产(15499.86 kg·hm~(-2))生态因子资源量在吐丝前后的比值分别为:生长天数1.43、有效积温1.41、降雨量1.44、日照时数1.40,即生态因子在吐丝前后分配比例均约为1.4时,可获得高产、超高产。该指标为玉米高产、超高产栽培,合理开发和利用气候资源,挖掘作物生产潜力提供科学依据。 (5)系统、全面地研究了影响产量高低的主要生态因子。按照产量性能方程构成因子,将吉林桦甸三年数据按照平均叶面积指数(Y_1)、生长天数(Y_2)、平均净同化率(Y_3)、收获指数(Y_4)以及产量构成因素穗粒数(Y_5)、千粒重(Y_6)分别与全生育期的有效积温(X_1)、总降雨量(X_2)、总日照时数(X_3)、日均温(X_4)、日均降雨(X_5)、均日照(X_6)、日均湿度(X_7)、最高温度平均值(X_8)、日最低平均温度(X_9)、7月积温(X_(10))、7月日照(X_(11))、7月日均温(X_(12))、7月均日照(X_(13))、7月日均湿度(X_(14))、7月日最平均高温度(X_(15))、7月日最低平均温度(X_(16))、≥30天数(X_(17))、吐丝前后生育天数比值(X_(18))、吐丝前后积温比值(X_(19))、吐丝前后降雨量比值(X_(20))、吐丝前后日照时数比值(X_(21))等21个光、温、湿等气候生态因子进行回归分析,明确定了产量性能方程构成指标与气候生态因子之间的关系。同时得出有效积温、日平均温度、日平均最低温度、七月日平均最高温度以及吐丝前后生长天数、温度、降雨量以及日照时数等指标的分配比例对产量的影响最大。可以总结为温度相关指标以及吐丝前后生态资源量的分配比率对作物生长发与的影响较大,为作物栽培提供理论指导。 (6)试验室自主研发的“农业气象站”第3代产品已经完成,仪器具有多功能、高稳定性、高精度等特点。利用传感器技术能够定位进行光合有效辐射(PAR)、空气温度(Ta)和相对湿度(RH)、风速、风向、降雨量以及土壤含水量等指标的采集,同时利用SD卡以及GSM技术实现数据的实时存储和通讯。根据“农田自动生态采集仪”采集的气象信息以及作物生长信息建立了农业信息管理与决策支持,该系统以气候、土壤、品种、生产条件、作物长势等信息为基础,以栽培知识模型为管理决策的技术支撑,通过数字化模型构建,实现了集农情信息管理、作物生长监测、模拟预测、管理决策为一体的数字化作物栽培决策。……   
[关键词]:农田气候;玉米;高产模拟;三合结构;产量性能方程
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:沈阳农业大学2009年
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