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基于wofost模型的烟叶灌溉方案及生长预测与评估研究

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基于WOFOST模型的烟叶灌溉方案及生长预测与评估研究

作者：郭彩云南京信息工程大学

学位级别：硕士

烟草是我国财政增税的重要来源,地位举足轻重。而河南许昌是烟草主产区之一,以种植面积大、分布广,远销国内外而闻名。近年来,数字农业发展迅猛,作物模型为其核心技术之一,国内外已将作物生长模型广泛应用于多种农作物的产量预报、田间... 详细信息

烟草是我国财政增税的重要来源,地位举足轻重。而河南许昌是烟草主产区之一,以种植面积大、分布广,远销国内外而闻名。近年来,数字农业发展迅猛,作物模型为其核心技术之一,国内外已将作物生长模型广泛应用于多种农作物的产量预报、田间管理指导以及精准农业等方面,但目前国内烟草模型的研究和应用尚属少见。鉴于生长模拟模型的应用优势以及其在国内较少开展,本文利用wofost模型开展了烟草气象服务相关研究。本研究旨在基于烟草作物生长模拟模型利用气象资料,开展许昌烟草气象服务产品开发探索。本文首先利用许昌辖区两个重要种植区（以下简称许昌和襄城）的历史种植数据以及2021年田间试验的气象、土壤以及作物数据对wofost模型进行参数的校正与验证;在模型本地化的基础上,通过建立多种灌溉方案,确定最优灌溉,为烟草灌溉管理提出指导意见;将历史气象数据、观测实况、天气预报等气象数据驱动wofost烟草模型,利用模拟结果开展了生长发育的预测与评估等,分析预报时效内烟草生长状况的预测模拟效果。主要结论如下:（1）通过试验数据对烟草作物参数的校正和验证,wofost模型可以较好的模拟许昌烟草的生长发育过程,实现了wofost模型烟草模拟的本地化。利用襄城2021年的烟草试验观测数据对参数做出校正,并利用襄城历史种植资料以及许昌田间试验数据进行验证。参数校正后的wofost模型通过了适应性验证,适合许昌烟草主产区的生长模拟,可以用于进一步的研究应用。（2）利用本地化的wofost烟草模型分析了烟叶生长随灌溉时间、灌溉量、灌溉次数的变化,获取了最优方案,提升水分利用效率取得更好的经济效益。通过30年历史降水数据划分三种年型,模型模拟结果显示丰水年、平水年灌溉效益较低,而缺水年是灌溉研究的重点。对于缺水年,若采用单次灌溉,于现蕾后10d左右灌溉120mm最优;两次灌溉总体效果明显优于单次灌溉,在不考虑水资源的制约时,在现蕾前10d-20d、现蕾后20d-30d各灌溉120mm,则产量提升最多;同样两次灌溉,如考虑节水,当灌溉量降为60mm,可挽救较多的产量损失,获得较高的灌溉贡献率,是最优的灌溉方案。（3）构建多种气候情景,利用wofost烟草模型实现对烟草生长状况进行定量预测、比较以及评估。结合历史气象数据、前期观测实况、后期天气预报等构建多种气候情景驱动本地化模型,模拟结果进行比较分析,可给出当前烟草生长状况与历史状况的优略评估,也可得到后期烟草生长发育的预测预报,并可给出产量预报;相比较当前的烟草服务材料以定性为主,本研究提供了数值化、定量化、可滚动更新的烟草气象服务产品。本研究提高了烟草气象服务手段、提升了烟草气象服务质量,可为烟草生产实现数字农业发展提供技术支撑。研究表明历史气象数据均值评估误差较小,可以较为准确的定量模拟出未来20d的烟草生长,但由于该方法系统误差会导致不同年份间差异减小,对气候较为敏感的烟草发育阶段预测误差较大。而数值预报评估可以较为准确定量模拟未来10d烟草生长,相对历史均值评估法总体误差较大,因此两种方法需根据实际数据掌握情况结合应用于生产指导。本论文可为烟草管理和生产部门开发数值化、定量化滚动气象服务产品提供技术支撑,从而提高了烟草气象服务手段、提升烟草气象服务质量。

关键词：许昌烟草 wofost模型灌溉生长状况评估

基于wofost模型的高温热害对江苏省水稻生长及产量的影响模拟

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基于WOFOST模型的高温热害对江苏省水稻生长及产量的影响模拟

作者：许小路南京信息工程大学

学位级别：硕士

水稻是我国三大主要粮食作物之一,近年来全球气温上升趋势加剧,而高温热害是影响水稻生产的主要气象灾害之一,因此通过作物模型从机理上定量描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系,及时准确的评估气象灾害对农业的影响,对防灾减灾... 详细信息

水稻是我国三大主要粮食作物之一,近年来全球气温上升趋势加剧,而高温热害是影响水稻生产的主要气象灾害之一,因此通过作物模型从机理上定量描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系,及时准确的评估气象灾害对农业的影响,对防灾减灾具有重要的现实意义。本研究基于wofost作物模型,通过对水稻不同生育时期进行高温胁迫处理模拟,分析不同的高温条件对江苏省水稻生长发育和产量的影响。得到的初步结论如下：利用wofost模型结合徐州、赣榆、淮阴站点10年的气象观测数据模拟水稻的生育期和产量,实测值和模拟值拟合较好,表明模型在时间和空间上具有较好的模拟能力。对江苏省近50年的气候资源时空变化规律分析结果显示近年来气温持续增暖,昼夜温差逐渐减小,除此之外南北温差逐渐增大。江苏省年日照时数呈现北多南少,整体均呈减少趋势,近30年日照时数减少趋势较明显。降水量整体均在平均值上下波动变化。在水稻不同生育期受到高温胁迫会影响水稻的光合作用速率、呼吸速率等,从而对水稻的生育期长短和产量产生影响。高温强度和持续时间增加,水稻生育期随之缩短,产量也呈现不同程度的减产,总体上抽穗期对高温最为敏感,其次是孕穗期,拔节期最小,且多个生育期同时高温比单个生育期的影响更严重。高温强度一定时,高温持续日数越长,水稻减产越严重;当高温持续日数一定时,温度越高对水稻造成的危害越重。通过对江苏省13个站点的水稻产量变化分析看出,射阳地区水稻对高温的敏感性较强,吕泗较弱,可能与当地的气象环境有关系。高温对水稻生长过程的影响分析结果显示,温度过高时水稻蒸腾速率和呼吸速率均高于标准值,总同化速率、干物质积累速率降低,叶面积指数和贮存器官干物重也在高温影响下均有所衰减。

关键词： wofost模型高温热害水稻产量模拟

基于遥感与wofost模型耦合的大庆市玉米产量预测研究

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基于遥感与WOFOST模型耦合的大庆市玉米产量预测研究

作者：马梓臻黑龙江大学

学位级别：硕士

在农业生产中粮食安全问题占据着其中心位置也关乎国家经济发展,作物估产的精确度对一个地区的粮食安全和政策的制定有很大的意义。随着遥感技术和各种作物模型的不断发展使得估产研究也变得愈加重要,虽然单独使用遥感技术或模型也可以... 详细信息

在农业生产中粮食安全问题占据着其中心位置也关乎国家经济发展,作物估产的精确度对一个地区的粮食安全和政策的制定有很大的意义。随着遥感技术和各种作物模型的不断发展使得估产研究也变得愈加重要,虽然单独使用遥感技术或模型也可以进行估产研究,但随着技术的快速发展和优化,以及对两者结合研究的提出,使得估产的方法也有所改变,并且还能很好地提高精度。遥感信息相较于传统的调查方法而言具有快速、客观和覆盖范围大的优势,但是也只是通过外在来反映作物状态。当下学者们更多地选择将其与模型结合来提高精度。并且在结合方法的选择上大都选用同化算法。本文通过搜集遥感信息及相关反演方法和对作物模型的了解上,最终采用的遥感影像有HJ-CCD影像数据和MODIS LAI数据,指数有叶面积指数LAI和不同的植被指数,使用的模型为wofost作物模型,用到的方法有植被指数反演法、OAT(One-At-a-Time)敏感性分析方法和查找表优化算法,最终预测区域玉米单产水平。论文研究的主要工作及结论如下:(1)本文经过对黑龙江省大庆市不同时期遥感影像的对比,最终选取了2018年7月28日和9月15日两个关键生育期并且获得准同步卫星影像。该日期最多只需要拼接两幅影像,而且云覆盖率为0。本文选择MODIS LAI数据代表实际测量的LAI。影像数据都通过ENVI软件处理。(2)通过对各种植被指数的了解,最终选取了表征玉米群体特性能力较强的以及应用最多的4种植被指数。将其与LAI值分别建立线性回归反演模型。结果表明:比值植被指数(RVI)所建立的模型能力最强(抽雄吐丝期R=0.7796,成熟期R=0.7456)。最终本文用来反演LAI的指数选定为RVI。(3)wofost中的参数对其敏感性分析时采用OAT方法,通过相关公式计算参数的相对敏感度,把值高于0.10的确定为敏感因子,最终确定了最大CO同化速率(AMAXTB)、叶片的同化物转换率(CVL)、储存器官的同物质转换效率(CVO)、根的维持呼吸作用相对速率(RMR)、茎同化物转换效率(CVS)、根干物质分配系数(FRTB)、茎的维持呼吸作用速率(RMS)、在35℃时叶面积的生命周期(SPAN)、生育期的比叶面积(SLATB)、出苗到开花的积温(TSMU1)、叶维持呼吸作用速率(RML)为待优化参数。(4)将遥感获得的与模型模拟的LAI同化,使用查找表优化算法获得模拟LAI的参数最优集。得到模拟2018年大庆市玉米的最优产量,实现两者同化的目的,完成了单产模拟。研究得到的最终结果表明了两者的结合,并选择一种合适的优化算法并与其进行融合后可以提高模型模拟玉米单产的精度。

关键词：叶面积指数遥感 wofost模型同化玉米估产

基于wofost模型与遥感数据的油菜产量估测

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基于WOFOST模型与遥感数据的油菜产量估测

作者：郭涛南昌大学

学位级别：硕士

遥感技术兴起于上世纪六十年代,随着时代的发展遥感技术也在逐步发展和完善。卫星所获取的数据也在不断的更新,现今遥感卫星数据有着很高的精准度,这高精度的数据使得遥感技术能够在农业、水域、环境、资源保护、水文、气候、地质等领... 详细信息

遥感技术兴起于上世纪六十年代,随着时代的发展遥感技术也在逐步发展和完善。卫星所获取的数据也在不断的更新,现今遥感卫星数据有着很高的精准度,这高精度的数据使得遥感技术能够在农业、水域、环境、资源保护、水文、气候、地质等领域开花,进一步的推动着我国的发展。粮食是一个国家的重要资源,纵观我国历史,我国从古自今一直是一个农业大国。我国南部有着世界三大流域之一的长江,得天独厚的地理条件是国的粮食种植生产的良好基础。我国的粮食产量虽然高,但由于我国的人口众多,粮食问题依然是我国的一个重要问题。所以针对粮食的产量预测就显得非常重要。准确的预测粮食的产量对我国的粮食安全、作物种植的结构化调整、粮食的进出口贸易对策制定都有这十分重要的意义。就目前来说,对于大尺度区域产量估测主要依靠的遥感技术。遥感卫星数据容易被气候环境所影响,图像数据质量会受云层和其他因素的影响,使得多数数据无法使用。所以现今的大多数估产方法都是基于单时期的遥感数据,单时期的遥感数据无法对作物的生长状态进行一个完整反映,估产方法存在一定的局限性。本文是基于遥感数据与wofost(World Food Studies)模型(植被生长模型)对多时期湖北省油菜进行产量估测的研究,内容如下:(1)油菜产量估测实现的重要基础是产量模型的建立。本实验为获得较为精准的产量模型,对华中农业大学作物实验基地的实验实测数据进行数据分析建模,获得了油菜LAI与产量的关系建模。(2)油菜生长过程LAI的变化有着较强的依赖性,但油菜时序LAI(叶面积指数)数据获取难度较大。本实验采用wofost模型结合日值气象数据同化模拟获得油菜生长过程中的LAI,模拟的LAI时序与modis LAI进行拟合比对,保证模拟LAI时序曲线与modis LAI时序曲线变化曲线一致。通过遥感数据对模型进行同化能使的油菜模拟结果与实际油菜生长数据保持一致。(3)大尺度区域的产量估测能实现最终依靠的是高精度的遥感数据。大尺度区域产量估测的实现是基于产量估测模型以及遥感数据与作物生长状态相关模型,本实验使用遥感数据是高分一号卫星数据。通过对多时期高分数据与多时期LAI结合建模得出GF-1数据估测油菜LAI模型。(4)油菜LAI的提前预测有利于作物的产量的预测,以及对油菜种植策略的调整,提高生产量。为实现对油菜LAI的提前预测,在此我们使用了长短记忆神经网络(LSTM)模型对其进行LAI时序曲线进行模拟进而预测某一时间段后20天的LAI。通过提前获取的LAI可以进一步的提前对油菜产量进行预测。

关键词： wofost模型 MODIS LAI时序曲线 GF-1 油菜产量估测 LSTM

应用wofost模型模拟低温与干旱对玉米产量的综合影响

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中国农业气象 2007年第4期28卷 440-442,445页

作者：陈振林张建平王春乙郑江平中国科学院地球环境研究所西安710075 重庆市气象科学研究所中国气象科学研究院中国气象局办公室

在玉米苗期和抽雄期利用人工气候箱对不同水分条件下的玉米植株分别进行低温处理,通过控制试验分析了低温、干旱以及二者合并对玉米生产的影响,在此基础上应用wofost作物模型模拟分析了低温、干旱以及二者合并对东北地区玉米产量的影响... 详细信息

在玉米苗期和抽雄期利用人工气候箱对不同水分条件下的玉米植株分别进行低温处理,通过控制试验分析了低温、干旱以及二者合并对玉米生产的影响,在此基础上应用wofost作物模型模拟分析了低温、干旱以及二者合并对东北地区玉米产量的影响。试验与模拟结果均表明,低温、干旱以及低温和干旱并发都会使玉米的产量下降,而且低温和干旱并发的影响都要比单一灾害发生条件下大,减产幅度在34.5%左右。同时也很好地验证了wofost作物模型应用于低温和干旱对玉米产量影响的适应性。

关键词： wofost模型低温干旱低温和干旱并发玉米

基于遥感与wofost模型数据同化的阿拉尔垦区棉花产量估测研究

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基于遥感与WOFOST模型数据同化的阿拉尔垦区棉花产量估测研究

作者：韩建文塔里木大学

学位级别：硕士

棉花是关系国计民生的重要战略物资,也是仅次于粮食的第二大农作物。在全球气候变化和农业生产压力日益增大的背景下,精确估测棉花产量对于农业资源管理和决策制定具有重要意义。然而,传统的产量估测方法往往受到数据获取困难和精度限... 详细信息

棉花是关系国计民生的重要战略物资,也是仅次于粮食的第二大农作物。在全球气候变化和农业生产压力日益增大的背景下,精确估测棉花产量对于农业资源管理和决策制定具有重要意义。然而,传统的产量估测方法往往受到数据获取困难和精度限制等问题的影响。遥感技术不仅提供了大范围的作物监测能力,还能够以非接触、无损伤的方式获取作物的生长参数、健康状况信息。作物生长模型可以模拟出作物的生长状态、生理过程和产量等信息。数据同化技术可以结合遥感观测数据和作物生长模型,提高模型的预测精度和可靠性,为精准农业管理和产量预测提供了更强有力的技术支持。新疆阿拉尔垦区作为我国重要的棉花种植区,其棉花产量受到广泛关注。本研究选取新疆阿拉尔垦区为研究区,以wofost模型作为研究工具,通过敏感性分析方法对模型参数进行调整校正。使用Landsat-8遥感数据作为数据源,并结合地面实测LAI数据,对阿拉尔垦区棉花LAI进行区域尺度反演。基于集合卡尔曼滤波算法将遥感数据和wofost模型进行同化,对阿拉尔垦区棉花产量进行模拟,校正模拟结果,得到区域棉花产量。主要研究结果如下:（1）wofost模型及参数校正。模型输入参数对目标变量的影响程度在一阶敏感性参数（S1）和全局敏感性参数（ST）两个维度下得到了详细的评估。从一阶敏感性参数来看,TSUMEM和TSUM1对目标变量的影响最为显著,分别为0.58和0.35。在全局敏感性参数的分析中,TSUMEM和TSUM1仍然保持着对目标变量的最大影响,其值分别为0.62和0.40。参数校正后,模型对整个生长季LAI模拟结果的线性拟合模拟情况较好,R2值从0.71到0.78,在9月24日有所下降到0.74,模型预测的准确度整体上随时间变化呈现出升高的趋势。（2）棉花LAI反演研究。RF模型为本研究中的最佳模型,具有最高的R2值和最低的RMSE值,在2021年8月7日,RF模型在建模集上的R2值达到0.88,同时期的PLSR模型和CNN模型分别为0.80和0.84。且随着时间的推移,三种模型的性能都有所波动,模型在建模集和验证集上的表现呈现先升高后降低的趋势。最后对通过模型对研究区LAI进行反演制图,从研究区的LAI反演结果来看,研究区LAI的反演结果符合棉花的生长规律,呈现出与生长阶段相关的动态变化。反演结果可以作为同化变量在wofost模型模拟棉花生长过程中起到矫正作用。（3）遥感信息与作物模型同化研究。经过EnKF同化后,模拟LAI的R2值在0.78到0.88之间,模拟结果的RMSE值在0.26到0.49之间。明显高于未同化的模拟LAI精度。未经过数据同化的作物生长模型模拟的棉花产量R2为0.63。RMSE为369.54kg/ha。经过EnKF同化后的预测模型产量与实际产量的R2值为0.82,RMSE为299.21kg/ha,预测精度增加、误差减少。经过对比,基于EnKF同化方案的产量估算更准确。

关键词：棉花遥感估产 wofost模型数据同化

基于wofost模型和支持向量机的粮食产量预测模型的研究与实现

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基于WOFOST模型和支持向量机的粮食产量预测模型的研究与实现

作者：陈帅吉林大学

学位级别：硕士

农业是人类的母亲行业,不管是在较为落后的发展中国家还是科技与经济都较为发达的发达国家,国家政府与人民最为关注和重视的就是农业的发展。粮食是社会进步的根本和经济发展的命脉,关系到国家的富强、人民的生活和社会的稳定。随着科... 详细信息

农业是人类的母亲行业,不管是在较为落后的发展中国家还是科技与经济都较为发达的发达国家,国家政府与人民最为关注和重视的就是农业的发展。粮食是社会进步的根本和经济发展的命脉,关系到国家的富强、人民的生活和社会的稳定。随着科技的不断发展,国家实力不断提升,传统的农耕逐渐被机械化农业所取代,曾经的靠天吃饭的农作思维也逐渐变成了科学新农业,我国的农业现代化迎来了新的时代。粮食产量预测也由曾经的经验预测变成了现在的科学推断,准确的粮食产量预测可以帮助政府对粮食生产中的方案和策略进行调整,有利于提高粮食生产的效率,大大加快科学新农业的发展。因此,国内外专家学者将研究和关注的重点聚焦在如何合理准确的对粮食产量进行预测,以获得对未来粮食生产发展趋势的宏观把控。支持向量机是基于统计学理论基础发展起来的一种学习方法,它在分类和回归问题上都有较好的表现,特别是利用结构最小化原则来解决小样本问题,得到了全世界的专家学者们的高度认可。因此,可以很好的解决粮食产量预测这一小样本回归问题。wofost作物生长模拟模型是一种一年生作物生长和产量的定量分析模型,经过国内外无数专家学者的研究,已经确定在全球范围内得到了普遍验证和应用,该模型在玉米、小麦、水稻等根茎作物上有很好的模拟效果,应用领域也愈加广泛。本文首先全面介绍了粮食产量预测的背景与意义,并阐述了wofost作物生长模型和支持向量机的研究现状。然后对wofost作物生长模型的原理和支持向量机的理论基础进行了详细讲解。进而,在一些已有的研究基础上将支持向量机回归法与wofost模型相结合构建SVR-wofost模型,通过wofost模型对气象因素、土壤因素和作物本身性质进行分析,再通过支持向量机回归进行回归预测。并在选择影响因子问题上,使用灰色关联分析法,作为选择的影响因子可靠的佐证。最终,选择长春市作为实验区域,玉米产量作为实验对象,进行实证实验。本文结合wofost作物生长模型和支持向量机算法提出一种新的粮食产量预测模型SVR-wofost,本模型不仅应用了支持向量机回归的方法,还利用了wofost模型的特性,在标准支持向量机预测模型的基础上加入了自然影响因素,提高模型的准确性。在实际应用上,可以结合气候预测所得到的未来三个月的逐日气象数据,在年中对当年的粮食产量进行预测,更符合实际应用并且更利于推广。特别是对于极端天气情况下的预测更加准确可靠。通过针对长春市玉米产量进行实证实验,对比该模型与标准支持向量机模型的准确性。实验结果表明,结合wofost模型的支持向量机在玉米产量预测方面有很好的表现,特别是在灾害年份相对于标准支持向量机更加准确。

关键词：粮食产量预测 wofost模型支持向量机核函数

遥感同化wofost模型监测水稻重金属胁迫方法研究

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遥感同化WOFOST模型监测水稻重金属胁迫方法研究

作者：赵利婷中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

农田重金属污染是目前世界上主要的环境污染类型之一,重金属污染物通过各种途径(生活垃圾、污水灌溉、化肥使用和大气沉降等)进入农田,导致土壤重金属元素含量升高,影响作物生长,进而危害人类健康。利用遥感方法监测农田重金属污染已被... 详细信息

农田重金属污染是目前世界上主要的环境污染类型之一,重金属污染物通过各种途径(生活垃圾、污水灌溉、化肥使用和大气沉降等)进入农田,导致土壤重金属元素含量升高,影响作物生长,进而危害人类健康。利用遥感方法监测农田重金属污染已被证明是可行的,但目前还存在监测时间不连续、监测精度不高等问题。在遥感监测农田重金属胁迫研究中引入作物生长模型wofost(World Food Studies),可以很好地解决遥感监测时间不连续的问题,同时将遥感观测值与wofost模型模拟值结合,使遥感监测时域更广、精度更高。作物根系是重金属污染最直接的胁迫对象,本文以湖南省株洲市3块不同污染水平的水稻种植区为实验区,利用遥感信息同化wofost模型的方法获取水稻根重WRT (Weight of Root)的时空变化。使用灰色关联度分析法提取出与WRT关联度最高的wofost模型参数CVR(干物质转化为根重的效率),然后利用改进的植被指数GBNDVI反演水稻叶面积指数LAI (Leaf Area Index),以LAI为结合点,选择三种不同参数(重金属污染胁迫因子F. CVR及二者的结合CVR&F)为优化对象,利用粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)分别对其进行优化,并对比三者同化wofost模型的精度。利用优化后的wofost模型得到WRT信息,进而进行水稻重金属胁迫分析,并对研究区水稻重金属胁迫进行了分级评价。主要结论有以下三点：(1)wofost模型参数中CVR与WRT的关联度最高。在各类作物参数中,地下参数根重WRT对水稻重金属胁迫的敏感性最高,比地上参数叶绿素和LAI能够更加精确、直接地表征重金属胁迫状况。(2)在水稻的整个生长期重金属对WRT的胁迫一直存在,利用研究区C和A的WRT比值表征污染最严重区域C区污染胁迫程度,其变化范围为(0.691,0.972),其变化趋势为：分蘖期抽穗扬花期>成熟期。(3)利用遥感信息同化作物生长模型的过程中,同时优化CVR和F后的wofost模型精度高于单独优化其中任何一个。

关键词： CCD数据重金属胁迫水稻根重 wofost模型数据同化

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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