检索结果-南通市图书馆

基于柑橘叶面积指数和产量的WOFOST模型关键参数校正

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

节水灌溉 2023年第8期 70-79,88页

作者：陈潇宇崔宁博姜守政何清燕邢立文郭立张文江赵璐四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院成都610065 四川省农业机械研究设计院成都610066

为进一步分析不同水肥管理条件对柑橘产量的影响使其更广泛的应用于不同区域,并探明WOFOST模型参数针对柑橘果树生长模拟时的参数敏感性结果和取值情况,开展2021-2022年柑橘不同生育期滴灌水肥控制试验,采用EFAST方法对WOFOST模型模拟... 详细信息

为进一步分析不同水肥管理条件对柑橘产量的影响使其更广泛的应用于不同区域,并探明WOFOST模型参数针对柑橘果树生长模拟时的参数敏感性结果和取值情况,开展2021-2022年柑橘不同生育期滴灌水肥控制试验,采用EFAST方法对WOFOST模型模拟叶面积指数(LAI)和产量所需的叶片生长、CO_(2)同化、同化物转换和叶片营养物质等25个参数进行了敏感性分析,使用PEST软件完成高敏感参数的优化,并利用田间试验观测数据对模型模拟的LAI和产量进行验证。结果表明,模型模拟LAI和产量的敏感参数相似,均包括叶面积指数的最大相对增长率、比叶面积、单叶片CO_(2)同化效率,叶片同化物转换效率,初始根长,区别为LAI模拟对茎同化物转换效率,积温等参数敏感,而产量模拟对叶片干物质最大钾浓度敏感;基于2021年数据校正后最优参数模型模拟的不同灌溉管理下LAI最大值(LAI_(m))模拟值与实测值之间R2=0.5800,NRMSE=15.10%,产量模拟值与实测值之间R^(2)=0.6471,NRMSE=6.81%;2022年数据验证表明模拟果实膨大期进行HWMF处理的果树模拟精度最高,果实膨大期各处理LAIm模拟值与实测值之间R^(2)=0.4726~0.8492,NRMSE=13.09%~15.26%,产量模拟值与实测值之间R^(2)=0.4063~0.7022,NRMSE=6.33%~11.33%。研究表明,校正后的WOFOST模型在田间尺度取得了较高的模拟精度,可以开展不同灌溉管理方式对柑橘生长影响的定量化分析。

关键词： WOFOST模型柑橘水肥处理 EFAST敏感性分析叶面积指数产量

基于WOFOST模型的冬小麦产量动态预报方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

干旱地区农业研究 2022年第6期40卷 242-250,267页

作者：郑昌玲张蕾侯英雨宋迎波国家气象中心北京100081

为了确定基于wofost作物模型的冬小麦产量动态预报方法及产量预报业务应用效果,利用全国冬小麦主产区内174个农业气象站冬小麦生育期、叶面积指数和土壤湿度等观测资料以及15个农业气象试验站冬小麦生物量观测资料,完成wofost冬小麦模... 详细信息

为了确定基于wofost作物模型的冬小麦产量动态预报方法及产量预报业务应用效果,利用全国冬小麦主产区内174个农业气象站冬小麦生育期、叶面积指数和土壤湿度等观测资料以及15个农业气象试验站冬小麦生物量观测资料,完成wofost冬小麦模型参数本地化和区域化。利用全国冬小麦主产区约1200个气象观测站起报日前的逐日气象资料及起报日后30 a平均气候值组成的冬小麦全生育期气象数据驱动模型,模拟得到冬小麦地上总生物量和穗干重,站点和县级尺度的冬小麦单产直接采用穗干重来进行产量预报,省级和全国区域冬小麦平均单产根据模拟值2 a间的变化幅度进行产量预报。根据不同空间尺度的历史年预报冬小麦单产与实际产量数据的对比,进行基于WOFOST模型的冬小麦产量预报方法效果检验。结果表明:(1)2014—2019年期间295个农业气象站次冬小麦产量估测平均准确率为81.8%,220个次县冬小麦单产估测平均准确率为84.3%,预报结果具有可用性;(2)12个主产省(市、区)冬小麦单产2003—2019年平均预报准确率为88.2%~96.4%,全国冬小麦单产预报准确率为93.9%~95.9%,总体预报准确率较高,说明基于WOFOST模型的冬小麦产量动态预报方法具有可行性;(3)基于WOFOST模型与统计方法的冬小麦平均单产估产结果准确率略偏低,但预报的时效性和动态性具有更好的优势,能满足作物产量预报业务需求。基于WOFOST模型的不同空间尺度冬小麦单产动态产量估测的准确率验证,说明wofost在作物产量预报业务应用具有可行性;利用作物模型进行基于站点尺度的产量预报能够提高作物产量预报时空精细化能力,也能扩展到大尺度区域应用以达到对农业决策和宏观调控的目的。

关键词：冬小麦产量动态预报准确率 WOFOST模型

基于EFAST的不同生产水平下WOFOST模型参数敏感性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2020年第2期51卷 161-171页

作者：兴安卓志清赵云泽李勇黄元仿中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 自然资源部农用地质量与监控重点实验室北京100035

为探讨参数敏感性分析结果在区域尺度上表现出的不确定性问题,在温带季风气候类型黄淮海平原旱作区不同积温区内选取黄骅、商丘和驻马店3个站点,基于气象和作物生育期数据以及土壤实测数据,采用EFAST(Extended Fourier amplitude sensit... 详细信息

为探讨参数敏感性分析结果在区域尺度上表现出的不确定性问题,在温带季风气候类型黄淮海平原旱作区不同积温区内选取黄骅、商丘和驻马店3个站点,基于气象和作物生育期数据以及土壤实测数据,采用EFAST(Extended Fourier amplitude sensitivity test)方法,对WOFOST模型冬小麦和夏玉米参数进行全局敏感性分析,并对2种作物在不同生产水平和不同气候条件下的参数敏感性排序进行一致性检验。结果表明:冬小麦产量在潜在生产水平下主要敏感参数有叶龄的低温阈值(TBASE)、储存器官同化物转化效率(CVO)、总同化速率在低温3℃时的校正因子(TMNFTB 3)等,在水分限制生产水平下主要敏感参数有蒸散速率修正因子(CFET)和储存器官同化物转化效率(CVO)等;夏玉米在2种生产水平下产量敏感参数差异不大,主要为总同化速率低温10℃时的校正因子(TMNFTB 10)、每日温度为40℃时单叶片同化CO 2的初始光能利用效率(EFFTB 40)、35℃时叶片生命周期(SPAN)等;冬小麦、夏玉米在不同生产水平下的TDCC系数(Top-down concordance coefficient)分别为0.82和0.98,P均小于0.01,参数敏感性排序的一致性均较高;冬小麦和夏玉米在不同气候条件下潜在生产水平TDCC系数分别为0.92和0.98,P均小于0.01,一致性较高,水分限制生产水平TDCC系数分别为0.61和0.86,P均小于0.01,一致性较差。WOFOST模型不同作物间参数敏感性差异明显,不同生产水平对参数敏感性的影响较小,但受水分胁迫程度的影响,不同气候条件对参数敏感性影响较大,且对不同生产水平下参数敏感性的影响不同,这主要与不同时空下的气候条件差异有关。

关键词： WOFOST模型全局敏感性分析生产水平气候条件一致性检验

基于MODIS与WOFOST模型同化的区域冬小麦成熟期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2019年第9期50卷 186-193页

作者：黄健熙高欣然黄海马鸿元苏伟朱德海中国农业大学土地科学与技术学院北京100083 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017—2018... 详细信息

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017—2018年实时气象数据以及气象预报数据,以2018年5月1日为预报时间节点,构建LAI归一化代价函数,采用复合形混合演化算法(Shuffled complex evolution University of Arizona, SCE UA)最小化代价函数,优化wofost作物模型的输入参数,用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程,得到研究区冬小麦成熟期的预测结果,并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证。结果表明,冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2.10、2.48 d,预测精度较高。该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础。

关键词：冬小麦 WOFOST模型数据同化成熟期预测叶面积指数

基于WOFOST模型的河南省冬小麦产量差的时空特征分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

江苏农业科学 2022年第5期50卷 191-198页

作者：秦雅倩孙嘉玥王岩张志勇马新明时雷河南农业大学信息与管理科学学院河南郑州450046 河南粮食作物协同创新中心河南郑州450046

利用气候资料、农业气象站作物资料和统计年鉴资料,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,使用WOFOST模型模拟河南省冬小麦主要种植区18个代表性站点2015—2019年不同水平产量潜力,结合实际产量量化冬小麦产量差,并分析其时空分布特征。研... 详细信息

利用气候资料、农业气象站作物资料和统计年鉴资料,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,使用WOFOST模型模拟河南省冬小麦主要种植区18个代表性站点2015—2019年不同水平产量潜力,结合实际产量量化冬小麦产量差,并分析其时空分布特征。研究结果表明,2015—2019年河南省冬小麦光温生产潜力平均值为6608~10525 kg/hm^(2),呈现北高南低、东高西低的空间分布特征;气象生产潜力为3094~6383 kg/hm^(2),空间呈现南高北低分布趋势;各区域冬小麦增产潜力的排序为豫北种植区>豫西浅山丘陵较适宜种植区>豫南稻茬麦区>南阳盆地-淮北平原适宜气候区>豫中种植区>豫东种植区。

关键词： WOFOST模型冬小麦生产潜力产量差时空分布河南省

基于MCMC方法的WOFOST模型参数标定与不确定性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2018年第16期34卷 113-119页

作者：黄健熙黄海马鸿元李颖侯英雨何亮朱德海中国农业大学土地科学与技术学院北京100083 农业部农业灾害遥感重点实验室北京100083 中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003 中国气象局国家气象中心北京100081

为探究作物生长模型参数的自动标定技术及其不确定性分析方法,该研究以郑州农业气象试验站为试验点,利用融入了snooker更新(snooker update)的DE-MC(differential evolution Markov chain,差分进化马尔科夫链)方法实现对wofost(world fo... 详细信息

为探究作物生长模型参数的自动标定技术及其不确定性分析方法,该研究以郑州农业气象试验站为试验点,利用融入了snooker更新(snooker update)的DE-MC(differential evolution Markov chain,差分进化马尔科夫链)方法实现对wofost(world food studies)作物生长模型的参数标定和不确定性定量评价。snooker更新增加了DE-MC算法中候选样本的多样性,从而实现利用更少的并行链对多维参数空间进行有效采样,较适合于WOFOST模型参数众多的特性。结果表明:相比于模型默认值,采用MCMC(Markov chain Monte Carlo,马尔科夫链-蒙特卡洛)标定后的参数,叶面积指数(leaf area index,LAI)模拟精度可提高51.40%~53.07%,产量模拟精度提高8.25%~8.88%。标定参数中,SPAN、SLATB070、SLATB040、AMAXTB130和SLATB00的后验分布可近似为高斯分布,其中SPAN的不确定性最低。带入后验参数集合进行模型,LAI在三叶期至返青期之间以及拔节期至抽穗期之间模拟的不确定性较大;产量模拟的不确定性随时间不断增大,至乳熟期前后达到稳定。该方法能够实现对多参数复杂作物生长模型的参数标定和不确定性分析,对作物模型参数估计及提高模拟精度具有重要作用。

关键词：气象模型作物 MCMC方法 WOFOST模型参数标定不确定性分析

WOFOST模型与遥感数据同化的土壤速效养分反演

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感学报 2018年第4期22卷 546-558页

作者：蒙继华程志强王一明中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求... 详细信息

土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求。当前的主要土壤速效养分遥感监测方法在监测精度、稳定性、成本控制和可推广性依然存在一定不足,甚至限制对变量施肥的指导作用。本文针对传统土壤速效养分估算方法的不足,提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,该思路以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计了土壤速效养分反演算法,实现速效养分含量信息的有效获取。设计地面观测实验并利用地面观测数据对反演精度进行评价,结果表明该方法可以对土壤中的速效养分进行实时、高精度的稳定反演,3种主要的速效养分速效氮、有效磷和速效钾的R2分别达到了0.68、0.74和0.52,平均相对误差分别为7.45%、6.17%和9.97%。

关键词： WOFOST模型数据同化遥感反演土壤速效养分

基于WOFOST模型分析不同气候情景对辽宁典型雨养春玉米产量的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业气象 2021年第11期42卷 939-950页

作者：马兆骏帅艳民邵聪颖曲歌田艳君吴昊万华伟彭秀媛肖万欣张书萍辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 中国科学院新疆生态与地理研究所乌鲁木齐830011 中国科学院中亚生态与环境研究中心乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 生态环境部卫星环境应用中心北京100094 辽宁省农业科学院信息研究所沈阳110161 辽宁省农业科学院玉米研究所沈阳110161

气温、降水和辐射是农作物生长发育必需的基本气候要素,其大小、波动及空间分布决定局部地区的种植结构和农产品产量增减,具有喜温喜水特性的玉米其生长发育对气候变化的响应更为敏感。本研究基于辽宁省新民和朝阳地区近40a气象数据分... 详细信息

气温、降水和辐射是农作物生长发育必需的基本气候要素,其大小、波动及空间分布决定局部地区的种植结构和农产品产量增减,具有喜温喜水特性的玉米其生长发育对气候变化的响应更为敏感。本研究基于辽宁省新民和朝阳地区近40a气象数据分析各气候要素变化特征,根据局地气候暖干化趋势耦合气温、降水、辐射三要素构建不同气候情景,利用田间实测数据对WOFOST模型进行校准和适用性检验,并将该模型用于模拟不同气候情景下辽宁典型雨养春玉米产量变化。结果表明:(1)验证后的WOFOST模型能较好地模拟两站点春玉米产量,其模拟值与实测值的相对均方根误差分别为8.78%和5.96%,一致性系数分别为0.82和0.96。(2)新民和朝阳两地在设定的气候要素变化范围内春玉米产量与气温呈负相关,与降水呈正相关。在气温增加,降水减少,辐射增强的不同梯度气候情景下,新民(气温+1.2℃,降水量−25%,辐射+4%)和朝阳(气温+1.4℃,降水量−25%,辐射+3%)减产幅度分别达92.5%和85.9%,接近雨养春玉米绝产的警戒气候情景。(3)新民春玉米产量受降水影响显著,朝阳则对气温变化响应敏感,而两地产量对给定比例的辐射变化均未表现出明显波动。

关键词：春玉米气候变化情景 WOFOST模型产量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于修改WOFOST模型的梨树生长模拟

基于修改WOFOST模型的梨树生长模拟

作者：王城坤塔里木大学

学位级别：硕士

梨是世界上最广泛种植的水果作物之一,具有重要的经济价值与营养价值。预测梨的产量对地区经济发展具有重要意义。使用作物生长模型对作物产量进行预测在世界范围广泛应用,但是大多集中于小麦、棉花、水稻、马铃薯等一年生作物,对于果... 详细信息

梨是世界上最广泛种植的水果作物之一,具有重要的经济价值与营养价值。预测梨的产量对地区经济发展具有重要意义。使用作物生长模型对作物产量进行预测在世界范围广泛应用,但是大多集中于小麦、棉花、水稻、马铃薯等一年生作物,对于果树类作物研究较少。在新疆南部阿克苏地区的两处梨园进行试验,以八年生的细长纺锤型的库尔勒香梨为试验对象,基于WOFOST模型,通过引入梨树真实的发育物候期,考虑夏季修剪对梨树的影响,改进了WOFOST模型,使用田间数据对模型进行了校准验证,模拟梨树季节性动态生长过程,预测梨树的最终产量。主要研究结论如下:(1)WOFOST模型的改进。通过借鉴现有的作物生长模型理论,进行梨树生长模拟,并解决现有作物模型没有考虑的修剪问题。选择应用时间较长、应用范围较广的wofost作物模型作为目标模型进行考虑夏季修剪的适应性修改。通过分析简化夏季修剪的过程,主要考虑夏季修剪对叶面积指数(LAI)与果实产量的影响,对WOFOST模型中的作物生长子模块进行修改,模拟夏季修剪过程。(2)WOFOST模型参数的校准与验证。用于改进前后WOFOST模型校准和验证的实验数据来自阿拉尔市与阿瓦提县的两处梨园。利用2021年在阿拉尔市梨园采集到的梨树生长生理参数,使用现场测量值、数值计算和试错法对模型的参数进行校准,通过调整输入作物参数,获得了较好的生物量和叶面积指数输出,模拟了梨树的生长。利用阿瓦提县梨园采集到的数据来验证校准后模型的模拟精度。结果表明,校准后的梨树生长参数对矮化密植的库尔勒香梨模拟精度较高,模拟结果与实际值的吻合度较好。(3)改进前后WOFOST模型的模拟结果对比。模型改进前由于无法模拟夏季修剪过程,故在六月上旬夏季修剪后,叶面积指数模拟精度大幅降低,产量模拟结果也较差,模型表现一般。改进后的模型在发生夏季修剪时能够较好的做出反应,叶面积指数的模拟曲线与实际情况一致,产量模拟结果精度略有提升,模型模拟表现较好。TWSO的R值在0.899～0.976之间,LAI的R值在0.849～0.924之间。修正后的模型也表现出较高的精度,与归一化根均方误差(NRMSE)范围为12.19%至26.11%的TWSO,和叶面积指数的NRMSE值小于10%。修正后的模型对8种修剪强度下的土壤含水量(SM)也有较好的模拟效果,一致性较好(0.703≤R≤0.878),误差较小(NRMSE≤7.47%)。故改进后的模型能够模拟夏季修剪过程,模拟结果更接近实际梨园管理的梨树生长情况。(4)不同修剪强度对梨树生长和产量的影响。在两处梨园进行同样的修剪强度梯度设置。实验结果表明,两处梨园在不同夏季修剪强度下,叶面积指数随着修剪强度的提升呈降低趋势,梨树产量随着修剪强度的增加先是升高后降低,梨树在修剪强度为20%左右时产量最高,总干物质随着修剪强度的增加而降低。模型模拟结果与实际测量数据及观测结果保持一致。

关键词：梨夏季修剪 WOFOST模型产量评估生长模拟