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《基于作物模型和gis的縣域水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要作物模型在幫助人們理解作物和氣象、土壤及栽培技術(shù)的相互關(guān)系方面有很大作用，并成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)定量評價(jià)的重要手段之一。采取一定的技術(shù)措施，將田塊尺度上研制的作物模型應(yīng)用于區(qū)域尺度上作物長勢和產(chǎn)量的模擬預(yù)測，是當(dāng)前作物模型應(yīng)用的重要趨勢之一，其意義一方面在于可以為農(nóng)業(yè)管理部門提供大面積作物生產(chǎn)狀況和發(fā)展趨勢等的信息，另一方面能夠?yàn)檎疀Q策部門進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的宏觀調(diào)控等提供必要的依據(jù)。本研究在學(xué)習(xí)前人關(guān)于作物模型的構(gòu)建和區(qū)域應(yīng)用研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索作物模型在區(qū)域作物產(chǎn)量預(yù)測上的應(yīng)用，建立了基于作物模型和GIS
2、的縣域水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測技術(shù)，為同類研究提供參考。具體結(jié)果如下：(1)水稻模型I配SODS的改進(jìn)研究首先，引入感溫性參數(shù)P與Q的關(guān)系以及P與基本生長期系數(shù)K之間的關(guān)系，對RCSODS的發(fā)育期模型參數(shù)進(jìn)行了簡化。簡化后的發(fā)育期模型有六個參數(shù)，分別是水稻在四個發(fā)育階段(播種．出苗、出苗．穗分化、穗分化至抽穗、抽穗．成熟)的基本生長期系數(shù)K以及出苗到穗分化階段的感光系數(shù)G和臨界日長D’。其次，從以下四個方面對RCSODS的光合生產(chǎn)模型進(jìn)行了改進(jìn)：一是利用葉面光強(qiáng)進(jìn)行群體光合生產(chǎn)模擬，修正了原有的日光合量算法，二是
3、引入溫度對光合反應(yīng)曲線參數(shù)的影響訂正，對原有的溫度影響日同化量算法進(jìn)行改進(jìn)，三是將逐時法計(jì)算日同化量引入模型，四是將光合生產(chǎn)參數(shù)簡化為4個：最大光合速率、最大比葉重、弱光光合效率參數(shù)和消光系數(shù)。最后，利用蘇州昆山和連云港贛榆國家一級農(nóng)業(yè)氣象觀測站的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對改進(jìn)后的模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明，發(fā)育期和產(chǎn)量模擬的RMSE分別為2．9d和1134kg／ha，NRMSE分別為1．3％和13．2％，說明改進(jìn)后的RCSODS能夠很好地模擬水稻發(fā)育期，較好地模擬水稻產(chǎn)量。(2)作物模型縣域應(yīng)用的尺度化技術(shù)研究采用距離平
4、方反比法分析了插值站點(diǎn)數(shù)對插值效果的影響，結(jié)果表明：隨著插值站點(diǎn)數(shù)的增加，插值誤差呈現(xiàn)先減小再增加的變化趨勢；適宜插值站點(diǎn)數(shù)隨空間有較大變化，即不存在適用于整個區(qū)域的最佳插值站點(diǎn)數(shù)；但存在插值精度相對較高的公共最遠(yuǎn)點(diǎn)權(quán)重，在區(qū)域插值時，把估值點(diǎn)周圍最遠(yuǎn)點(diǎn)的權(quán)重控制在這個值附近才是可靠的。利用空間歸并技術(shù)進(jìn)行了作物模型的品種、土壤和栽培措施等輸入資料的升尺度分析。并以蘇州和連云港各縣(區(qū))2000--2005年水稻產(chǎn)量模擬為例，進(jìn)行了該技術(shù)的效果檢驗(yàn)?？偟膩碚f，預(yù)測效果較好：蘇州地區(qū)模擬值的RMSE和NRM
5、SE分別為742kg／ha和8．7％，連云港地區(qū)模擬值的RMSE和NRMSE分別為975kg／ha和12．4％。說明該技術(shù)能夠較好地實(shí)現(xiàn)縣域水稻產(chǎn)量預(yù)測。(3)基于RCSODS和GIS的江蘇縣域水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測利用改進(jìn)后的RCSODS，結(jié)合已構(gòu)建的GIS數(shù)據(jù)庫資料和利用空間歸并技術(shù)得到的水稻模型縣域估產(chǎn)方案，進(jìn)行了江蘇縣域水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測，并與統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，除個別縣外，模擬誤差一般在10％以內(nèi)，總體預(yù)測效果較好，說明該技術(shù)能較好地實(shí)現(xiàn)縣域水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測。關(guān)鍵詞：作物模型，GIS，縣域，水
6、稻產(chǎn)量，動態(tài)預(yù)測Ⅱ，AbstractCropmodelshaveasignificantroleinhelpingpeopletounderstandtherelationshipamongcrops，meteorology,soilandcultivationtechniques，andhavebecomeoneoftheimportantmeansofquantitativeevaluationinagriculturalproduction．Itisoneoftheimportanttrendsin
7、currentcropmodelsapplicationhowthecropmodelsdevelopedonthefieldscalewillbeappliedtoregionalcropgrowthandyield’Ssimulationandforecast．Thesuccessfulapplicationsmayprovidetheinformationoflarge-scalecropproductionconditionsanddevelopmenttrendsforsupervisors，a
8、ndprovidedecision-makinggovernmentdepartments、Ⅳitllnecessaryfoundationintheirdoingagriculturalproduction’Smacro·controletc。Basedonpreviousreportsoncropmodelconstructionandre西onalapplications，Wefurtherexploredcropmod
