基于過程的大麥生長發(fā)育模擬模型.pdf

1、作物生長模型的研究和應(yīng)用對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的信息化和數(shù)學(xué)化具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本研究借鑒國際上先進的建模理論和本實驗室形成的作物模擬方法體系和基本框架，運用系統(tǒng)分析原理和動態(tài)建模技術(shù)，通過實施不同生態(tài)點、不同類型品種的播期和氮素處理試驗，對大麥生長發(fā)育的基本規(guī)律及其與環(huán)境因子之間的關(guān)系予以定量解析和綜合，構(gòu)建了基于生理生態(tài)過程的大麥生長發(fā)育模擬模型（BarleyGrow），為數(shù)學(xué)化麥作系統(tǒng)的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)。
　　 以揚州地區(qū)

2、5個大麥品種春播條件下的頂端發(fā)育和物候發(fā)育觀測資料和歷史資料為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于生理發(fā)育時間的頂端發(fā)育和物候期機理模型。模型量化了熱效應(yīng)、光周期、春化效應(yīng)對大麥發(fā)育的影響，引入了播種到出苗所需的有效積溫、灌漿期發(fā)育基點溫度、生理春化時間、臨界日長、光周期反應(yīng)起始點、最短苗穩(wěn)期、最短灌漿期7個品種生物學(xué)參數(shù)。模型將每日生理發(fā)育時間的增量除以水肥豐缺因子來表現(xiàn)水肥對大麥發(fā)育的影響，客觀體現(xiàn)了大麥在水肥豐缺條件下的發(fā)育延遲或提早現(xiàn)象；用非線性函

3、數(shù)來表達春化效應(yīng)和相對熱效應(yīng)，確立了不同品種相對春化效應(yīng)和相對熱效應(yīng)的曲線族；用正弦函數(shù)來表達不同品種光周期效應(yīng)。經(jīng)測算，各大麥品種到達單棱期、二棱期、雌雄蕊分化期、藥隔形成期、雌蕊柱頭二裂分叉期、雌蕊柱頭毛狀突起期等頂端發(fā)育階段的生理發(fā)育時間分別為2.6、5.6、11.3、13.1、15.3、18.2、28.7d，到達出苗期、拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期和成熟期等主要物候期的生理發(fā)育時間為0、13.1、28.7、32.8、51.5d，從而形

4、成了不同大麥品種在不同氣候和栽培條件下統(tǒng)一的衡量發(fā)育的定量尺度。
　　 BarleyGrow模型中利用遺傳-模擬退火算法來確定各品種的生物學(xué)參數(shù)，提高了應(yīng)用程序求算參數(shù)的精度。采用4個生態(tài)區(qū)（南京、揚州、武漢、昆明）、10個大麥品種在不同播期下的頂端發(fā)育和物候期資料，對BarleyGrow進行了檢驗和評價，并將其模擬效果與YDmodel和SUCROS模型進行了對比分析。結(jié)果表明，BarleyGrow對不同地區(qū)、不同播期、不同品種

5、各頂端發(fā)育和物候期預(yù)測準確而穩(wěn)定，其均方根差RMSE在1.06～7.94d之間，而YDmodel為6.26～13.35d，SUCROS為11.22～20.28d。各參試品種對BarleyGrow模型中灌漿期基點溫度、生理春化時間、臨界日長、最短苗穗期4個參數(shù)反應(yīng)敏感。BarleyGrow模型對中國廣大地區(qū)不同溫光條件下的大麥頂端發(fā)育和物候發(fā)育均具有較好的預(yù)測效果，尤其對藥隔期、二裂期、毛狀期、抽穗期、灌漿期、成熟期的模擬精度高而穩(wěn)定，表

6、現(xiàn)出較強的機理性以及較好的預(yù)測性。
　　 準確模擬葉面積指數(shù)是作物生長模擬模型可靠預(yù)測作物生長和產(chǎn)量的關(guān)鍵。通過系統(tǒng)分析揚州和武漢地區(qū)不同大麥品種高產(chǎn)群體葉面積指數(shù)變化動態(tài)，建立了高產(chǎn)群體葉面積指數(shù)與生理發(fā)育時間、每日光合有效輻射累積量和孕穗期最適葉面積指數(shù)之間的關(guān)系模型，并通過水肥豐缺因子的修訂得到實際條件下葉面積指數(shù)動態(tài)。模型較為全面地考慮了影響大麥品種葉面積變化的內(nèi)外因素，內(nèi)因主要體現(xiàn)為品種葉面積指數(shù)擴展的遺傳特性，外因主

7、要包括溫度日較差、日照時數(shù)、輻射量和水肥豐缺因子。利用揚州、南京和昆明地區(qū)不同品種的播期試驗及氮肥試驗資料對模型進行了檢驗，結(jié)果表明模型能較好地模擬不同地區(qū)、不同氣候、不同栽培管理條件下大麥葉面積指數(shù)的變化動態(tài)。
　　 在綜合已有作物模擬模型優(yōu)點的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于生態(tài)生理過程的大麥光合生產(chǎn)與干物質(zhì)積累模擬模型。模型將一天均分為96個時間點，分別計算各時間點的光合有效輻射，以復(fù)化辛普森積分計算每日冠層光合同化量，并采用高斯積分法

8、與辛普森積分法對昆明和武漢試驗區(qū)地上部干重進行了對比檢驗。結(jié)果表明辛普森積分法模型具有更優(yōu)的預(yù)測效果，模擬值與觀測值吻合度高。因此，辛普森積分法進行光合作用模擬可以作為大田環(huán)境中精確模擬作物生長的新方法。
　　 通過系統(tǒng)分析南京和揚州地區(qū)不同處理下大麥品種干物質(zhì)分配的變化動態(tài)，建立了高產(chǎn)大麥群體物質(zhì)分配指數(shù)與生理發(fā)育時間、每日光合有效輻射累積量及生物學(xué)參數(shù)（收獲指數(shù)和綠葉分配指數(shù)的遺傳差異）之間的關(guān)系模型，并通過水肥豐缺因子的修

9、訂得到實際條件下大麥物質(zhì)分配指數(shù)動態(tài)。各器官重量為該器官物質(zhì)分配指數(shù)與生物量的乘積。利用昆明和武漢地區(qū)不同品種不同播期的試驗資料對本模型進行了檢驗與評價，并將其模擬效果與Ydmodel進行了對比分析，結(jié)果表明，本模型對大麥各器官間的物質(zhì)分配及各器官干重的模擬效果較好，模擬值與觀測值吻合度高，能較好地模擬不同地區(qū)、不同氣候、不同栽培管理下大麥物質(zhì)分配和器官生長動態(tài)。
　　 通過產(chǎn)量構(gòu)成法構(gòu)建了大麥產(chǎn)量預(yù)測模型。以南京、昆明、武漢3

10、個地區(qū)各試驗處理中不同大麥品種最適條件下的產(chǎn)量因素為基礎(chǔ)，建立了最適條件下每株穗數(shù)相對值、每穗粒數(shù)相對值、千粒重相對值與累積光合有效輻射之間的的回歸方程，構(gòu)建了實際條件下不同大麥品種每株穗數(shù)、每穗粒數(shù)、千粒重與最適條件下三指標潛在值及水肥豐缺因子之間的函數(shù)關(guān)系。模型較為全面地考慮了大麥產(chǎn)量形成的內(nèi)外因素，內(nèi)因主要體現(xiàn)為品種遺傳特性（潛在的每株穗數(shù)、潛在的每穗粒數(shù)、潛在的千粒重和灌漿期因子），外因包括光合有效輻射和水肥豐缺因子。運用武漢、