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国家自然科学基金(31271616)

作品数:3 被引量:42H指数:3
相关作者:刘小军刘蕾蕾朱艳曹卫星范雪梅更多>>
相关机构:南京农业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目国家科技支撑计划更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇农业科学

主题

  • 2篇生育
  • 2篇生育期
  • 2篇小麦
  • 2篇小麦生育
  • 2篇小麦生育期
  • 1篇SPATIA...
  • 1篇TPS
  • 1篇WINTER...
  • 1篇APSIM
  • 1篇IN_CHI...
  • 1篇不确定性
  • 1篇插值
  • 1篇插值方法
  • 1篇WHEAT

机构

  • 2篇南京农业大学

作者

  • 2篇曹卫星
  • 2篇朱艳
  • 2篇刘蕾蕾
  • 2篇刘小军
  • 1篇汤亮
  • 1篇吕尊富
  • 1篇杨月
  • 1篇刘兵
  • 1篇范雪梅

传媒

  • 1篇中国农业科学
  • 1篇南京农业大学...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2014
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
小麦生育期模拟模型的比较研究被引量:18
2014年
对国际上较知名的小麦生育期模型进行比较,为作物生育期模型的改进和完善提供参考。以CERES-Whem、APSIM-矾eat、WhetGrow中的生育期子模型为对象,从阶段划分、参数设置、模型算法和模拟效果等方面对其进行比较分析。结果表明:在阶段划分上,CERES.Whem和APSIM.Whe砒均以累积热时间为尺度;WhetGmw以生理发育时间为尺度,并提出以茎顶端发育为主线预测生育期。参数设置上,WhetGmw模型较CERES.Whem与APSIM.wheat模型增加了基本早熟性和温度敏感性参数。模型算法上,CERES-wheat和APSIM-Vir}leat均以折线型函数描述温度对发育速率的影响,WheatGrow则采用了正弦指数函数或余弦指数函数进行模拟;CERES-Whem和APSIM-Whem的春化效应因子是基于日平均温度的经验函数,而wheatGm、v是基于日平均温度的3段函数;3个模型对光周期效应的模拟均采用二次函数。利用不同生态点、播期、密度和高温处理的试验资料对上述3个模型模拟的小麦开花期和成熟期进行了检验,结果显示:在正常环境条件下3个模型模拟值和预测值之间的均方根误差(RMSE)为1~2d,但在生育后期极端高温条件下,3个模型对生育期的模拟效果均较差,RMSE为4~5d。3个模型在正常环境条件下对小麦生育期模拟均较为准确,其中CERES-矾eat模型对成熟期的预测效果最好,wheatGm、v模型对开花期的预测效果最好,但在极端高温下3个模型的模拟误差均较大,有待进一步改进和完善。
杨月刘兵刘小军刘蕾蕾范雪梅曹卫星朱艳
关键词:小麦
Quantifying the spatial variation in the potential productivity and yield gap of winter wheat in China被引量:11
2017年
Despite the improvement in cultivar characters and management practices, large gaps between the attainable and potential yields still exist in winter wheat of China. Quantifying the crop potential yield is essential for estimating the food production capacity and improving agricultural policies to ensure food security. Gradually descending models and geographic infor- mation system (GIS) technology were employed to characterize the spatial variability of potential yields and yield gaps in winter wheat across the main production region of China. The results showed that during 2000-2010, the average potential yield limited by thermal resource (YGT) was 23.2 Mg ha-1, with larger value in the northern area relative to the southern area. The potential yield limited by the water supply (YGw) generally decreased from north to south, with an average value of 1.9 Mg ha-1 across the entire study region. The highest YGw in the north sub-region (NS) implied that the irrigation and drainage conditions in this sub-region must be improved. The averaged yield loss of winter wheat from nutrient deficiency (YGH) varied between 2.1 and 3.1 Mg ha-1 in the study area, which was greater than the yield loss caused by water limitation. The potential decrease in yield from photo-thermal-water-nutrient-limited production to actual yield (YGo) was over 6.0 Mg ha-1, ranging from 4.9 to 8.3 Mg ha^-1 across the entire study region, and it was more obvious in the southern area than in the northern area. These findings suggest that across the main winter wheat production region, the highest yield gap was induced by thermal resources, followed by other factors, such as the level of farming technology, social policy and economic feasibility. Furthermore, there are opportunities to narrow the yield gaps by making full use of climatic resources and developing a reasonable production plan for winter wheat crops. Thus, meeting the challenges of food security and sustainability in the coming decades is possible but will require
ZHANG Shi-yuanZHANG Xiao-huQIU Xiao-leiTANG LiangZHU YanCAO Wei-xingLIU Lei-lei
基于WheatGrow和CERES模型的区域小麦生育期预测与评价被引量:15
2013年
【目的】研究小麦生长模型在区域应用中的关键技术,并利用WheatGrow和CERES-Wheat两套模型模拟区域小麦生育期,以检验和评价模型区域应用方法的有效性。【方法】首先利用薄盘样条法(thin plate spline,TPS)对各站点逐日气象数据进行空间插值,得到研究区域气象要素表面数据;其次利用TPS方法对各站点历史多年小麦播种期进行空间插值,并将插值后的结果进行多年平均得到研究区域播种期表面数据;进一步将MarkovChain Monte Carlo(MCMC)方法与生长模型相结合,利用典型站点历史多年小麦生育期实测数据,估算出典型站点的品种参数,并将其作为各省份的代表性生态型品种参数;最后将生成的气象要素和播种期表面数据以及生态型品种参数等输入到WheatGrow和CERES-Wheat模型中,并以栅格为单元进行研究区域小麦生育期的模拟,进一步结合不同站点历史年份的生育期观测资料,检验和评价模型区域应用方法的有效性,并量化区域生育期模拟结果的不确定性。【结果】两个模型在区域尺度上的生育期预测效果均较好,区域尺度上拔节期、抽穗期、成熟期的预测值和观测值之间的R2分别为0.85、0.87和0.86(WheatGrow),0.87、0.85和0.82(CERES);RMSE分别为9.6、7.2和6.3 d(WheatGrow),9.4、7.8和6.6 d(CERES)。另外,WheatGrow模型对抽穗期和成熟期区域预测的准确度略高于CERES-Wheat,但由品种参数导致的区域模拟结果的不确定性也相对较高。【结论】通过气象数据和小麦播期数据的TPS插值技术结合MCMC方法的品种参数估计技术,将基于机理的生育期模型拓展到区域尺度,较好地预测区域小麦生育期,量化了由品种参数导致模拟结果的不确定性,研究结果可为进一步量化中国小麦主产区的区域生产力提供技术支撑。
吕尊富刘小军汤亮刘蕾蕾曹卫星朱艳
关键词:小麦生育期不确定性
共1页<1>
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