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为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。 相似文献
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我国农业气象业务引入作物生长模型的前景 总被引:5,自引:1,他引:5
国外作物生长模型已广泛应用于农业生产及其相关领域。我国作物生长模型的应用研究也日益成熟。目前,正从研究阶段向业务应用推广阶段转变。为了阐述作物生长模型在农业气象业务中的应用前景,以WOFOST模型为例,简要介绍了国外作物生长模型的核心模块、主要功能和应用现状。在此基础上,分析了我国现行气象业务可为开展作物生长模型应用提供的数据支持,存在的问题以及解决方案。指出作物生长模型在拓展当前我国农业气象业务领域和提升农业气象服务水平等方面前景广阔。 相似文献
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针对干旱灾害频发的辽西地区, 以春玉米为研究对象, 选取WOFOST作物模型, 利用干旱胁迫控制试验数据、田间试验数据和气象数据驱动模型, 进行典型旱年的模型适用性及不同播期的干旱损失评估研究。结果表明: 经过参数校准后的WOFOST模型能够较好的模拟辽西地区典型旱年春玉米产量及损失。辽西地区不同播期受干旱的影响程度不同, 因旱减产风险随播期推迟而减小, 2015年(中旱)干旱导致的平均减产率可达59%—61%, 2018年(轻旱)可达20%—39%, 2020年(中旱)可达36%—62%。不同生育期内干旱对产量的影响程度不同, 总体上拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期持续重旱对产量的影响最大, 其次是抽雄期—乳熟期、拔节期—抽雄期。玉米各生育期受干旱影响程度, 朝阳站最大, 其次是黑山站和阜新站。辽西地区在旱年, 拔节期—抽雄期发生中旱和重旱风险随播期推迟而增加, 抽雄期—乳熟期发生中旱和重旱风险随播期推迟而减少, 当拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期连续发生重旱, 干旱灾损程度随播期推迟而加重, 减产率可高达46%—84%。 相似文献
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全球气候变暖已经成为一个不争的事实,开展气候变化对冬小麦产量影响的数值模拟对制定农业政策以适应气候变化具有重要意义。本文使用荷兰瓦赫宁根大学开发的WOFOST模型,利用太谷2000年和2001年的数据对WOFOST模型进行验证,确定该模型在山西太谷地区的适用性。文章分析了太谷地区气温变化趋势,假定以1985年-2007年的变暖趋势增温,假设其它条件不变,从而构建了100年内每10a的时间间隔的气象情形。以这些气象情形驱动验证好的模型模拟100年内每10a的时间间隔气候变暖对冬小麦产量的影响。模拟结果表明,气温变化对冬小麦产量的影响不是单一的,未来冬小麦的产量是波动变化的。 相似文献
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WOFOST模型是利用计算机技术对不同生产水平下一年生作物的生长发育和产量形成进行定量分析的模拟模型,学者在WOFOST模型以及模型应用方面做了大量研究,总结WOFOST模型在我国的应用研究成果,可为保障粮食安全和农业的可持续发展提供技术支撑。本文采用分类归纳法,简要阐述了WOFOST模型在我国的应用研究历程及进展,应用研究主要涉及对WOFOST模型参数的敏感性分析、模型的适用性分析、模型的改进以及对模型的应用等4个方面。针对模型应用中存在的薄弱环节及发展所需,加强对模型参数的敏感性分析、加强对模型的本地化应用或改进、加强对模型参数的升尺度研究、加强模型与多学科多技术融合4个方面将是今后WOFOST模型的研究重点。 相似文献
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基于吉林省观测土壤水分的WOFOST模型模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用吉林省白城站试验数据进行模型参数调整,通过独立的观测资料对生育期、叶面积指数、地上部分各器官生物量进行模拟验证与评价。以白城站和榆树站代表吉林省西部玉米种植区和中部黄金玉米带参数,利用农业气象观测站发育期资料、气象资料和经过质量控制后的逐日土壤水分自动站观测数据进行模拟。为了提高WOFOST模型模拟精度,将由模型通过降水量计算的土壤体积含水量替换为实测土壤水分计算的体积含水量,采用替换后的土壤体积含水量参与模型下一步运算,以此来模拟2001—2016年春玉米穗生物量变化状况,构建玉米土壤体积含水量改善率(PD)指标,来表征降水驱动和土壤水分驱动对作物模型模拟结果的影响。结果表明:(1)模型对白城站春玉米生育期、叶面积、地上部分总生物量和叶生物量较准确,而穗生物量模拟效果一般。(2)从代表站白城来看,穗生物量模拟值与降水量存在明显正相关,降水偏少的年份土壤模拟效果明显优于降水驱动。(3)从区域来看,以盐碱土为主的地区或降水量偏少的年型下土壤水分驱动效果优于降水驱动;在以黑土为主的区域或降水偏多的年型下,两者模拟效果基本接近。(4)总体来说,利用观测土壤水分替换降水量参与模型能够显著提高模型模拟精度。 相似文献
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SONG Yanling Elisabeth SIMELTON CHEN Deliang DONG Wenjie 《Acta Meteorologica Sinica》2005,19(4):501-510
1. IntroductionChinese agriculture has undergone tremendousstructural changes over the last decades. The averagestaple crop productivity has doubled in 25 yr while thepopulation increased by 25 % [China Statistical Year-book (CSY), 2003]. Winter wheat is one of China'smost important staple food crops, with a total farm-ing area of nearly 24 million hectares and a produc-tion exceeding 92 million ton in 2002 (CSY, 2003).Although China has been the world's largest wheatproducer since 1983 (… 相似文献
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为研究WOFOST模型对于云南烤烟的适用性,使用2010—2011年在云南烟区玉溪、昭通的烤烟田间实验数据,应用WOFOST模型对云南烤烟潜在生长进行了模拟和验证.用昭通2010年的实验数据作参数校正,得到云南本地化的参数,再用其余实验数据验证.结果显示:WOFOST模型可以较好模拟云南烤烟的潜在生长过程,目前烤烟的产量水平仅相当于其生产潜力的88%左右,仍有提升的空间. 相似文献
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同化叶面积指数和蒸散发双变量的冬小麦产量估测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
同化遥感信息到作物生长过程模拟模型,是估测区域作物产量的重要方法之一。同化变量的选取对同化结果精度至关重要。本文在标定WOFOST作物模型参数的基础上,优化了WOFOST模型的默认灌溉参数。利用ET和LAI作为同化变量,分别构建了时间序列趋势信息的代价函数和四维变分代价函数;采用SCE-UA算法最小化代价函数, 重新初始化WOFOST模型初始参数——作物初始干物质重、作物35 ℃生命期和灌溉量。最后利用MODIS LAI产品(MCD15A3)、MODIS ET产品(MOD16A2),同化到作物模型估测产量,并对比分析了水分胁迫模式下同化单变量(ET或LAI)和同化双变量(ET和LAI)的估产精度。结果表明:同化双变量ET和LAI的策略,优于同化单变量LAI或ET,双变量策略的冬小麦产量估测精度为R2=0.432,RMSE=721 kg/hm2;单独同化高精度LAI对提高估产精度具有重要作用,其冬小麦产量估测精度为R2=0.408,RMSE=925 kg/hm2;单独同化ET的趋势信息改善了WOFOST模型模拟水分平衡的参数,但是,产量估测精度(R2=0.013,RMSE=1134 kg/hm2)与模型模拟估测产量精度(R2=0.006,RMSE=1210 kg/hm2)相比改善效果有限。本研究为其他区域的遥感数据与作物模型的双变量数据同化的作物产量估测研究提供了参考价值。 相似文献