CERES-Wheat作物模型參數(shù)全局敏感性分析.pdf

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1、第27卷第1期2362011年1月農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)TransactionsoftheCSAE、，01．27No．1Jan．2011CERES．Wheat作物模型參數(shù)全局敏感性分析姜志偉1，一，陳仲新1’2※，周清波1，一，任建強(qiáng)1，2(1．農(nóng)業(yè)部資源遙感與數(shù)字農(nóng)業(yè)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，北京100081；2．中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京100081)摘要：作物生長(zhǎng)模型廣泛應(yīng)用于區(qū)域作物估產(chǎn)研究與應(yīng)用之中，如何選擇最佳作物模型優(yōu)化參數(shù)是獲得較好模擬預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)鍵之一。研究選擇河南洛陽(yáng)為試驗(yàn)區(qū)，應(yīng)用擴(kuò)展傅里葉振幅靈敏度檢驗(yàn)(EFAST)法對(duì)CERES．Wheat模型作物參

2、數(shù)及田間管理參數(shù)進(jìn)行了全局敏感性分析。結(jié)果表明，完成一片葉牛長(zhǎng)所需積溫、最適溫度條件下通過(guò)春化階段所需天數(shù)、光周期參數(shù)、最佳條件下標(biāo)準(zhǔn)籽粒質(zhì)量參數(shù)、開(kāi)花期單位株冠質(zhì)量的籽粒數(shù)參數(shù)等指標(biāo)具有較高敏感性，系為模型參數(shù)“本地化”的關(guān)鍵參數(shù)。播種日期、播種密度、旆肥日期、播種深度、灌溉日期是模型區(qū)域化應(yīng)用的最佳優(yōu)化變量。研究表明，EFAST敏感性分析是模型參數(shù)“本地化”和選擇最佳“區(qū)域化”優(yōu)化變量的有效方法。關(guān)鍵詞：作物，敏感性分析，模型doi：10．3969／j．issn．1002—6819．2011．01．038中圖分類號(hào)：S165+．27文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1002—6

3、819(2011)一01-0236—07姜志偉，陳仲新，周清波，等．CERES．Wheat作物模型參數(shù)全局敏感性分析[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(1)：236--242．JiangZhiwei，ChelaZhongxin,ZhouQingbo，eta1．GlobalsensitivityanalysisofCERES—Wheatmodelparameters[J】．TransactionsoftheCSAE，2011，27(1)：236--242．(inChinesewithEnglishabstract)0引言作物生長(zhǎng)模型能夠較好地描述土壤．作物．大氣系統(tǒng)相互作

4、用機(jī)理和評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理措施對(duì)農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的影響，被廣泛應(yīng)用于作物生長(zhǎng)機(jī)理研究和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理中【1。31。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展和完善，作物模型主要形成了三大較為成熟的系列，即荷蘭瓦赫寧根(wageningen)、美國(guó)DSSAT(decisionsupportsystemforagrotechnologytransfer)及中國(guó)作物計(jì)算機(jī)模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)(cropcomputersimulation，optimization，decisionmakingsystem，CCSODS)作物模型系列。其中，DSSAT模型系列是美國(guó)IBSNAT(internationalbenchmar

5、ksitesnetworkforagrotcchnologytransfer)于1983年資助開(kāi)發(fā)的定量評(píng)價(jià)“氣候．土壤．作物．管理”系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型，自上世紀(jì)80年代中期開(kāi)始在世界范圍內(nèi)進(jìn)行廣泛驗(yàn)證，在作物估產(chǎn)、氣候變化影響評(píng)價(jià)、農(nóng)田水肥管理等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。DSSAT模型系列中最為成熟的子模型之一為著名的CERES模型(cropenvironmentresourcesynthesis)。CERES模型是針對(duì)不同禾谷類作物生長(zhǎng)發(fā)育特點(diǎn)而分別開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的，可分別應(yīng)用CERES．Wheat、CERES．Barley、收稿日期：2010-07．23修訂日期：20114)1

6、．16基金項(xiàng)目：農(nóng)業(yè)部“948計(jì)劃”項(xiàng)目(2009．Z31，2010．S2)；國(guó)際科技合作項(xiàng)目(2010DFBl0030)；國(guó)家自然科學(xué)基金(40971218)．作者簡(jiǎn)介：姜志偉(1981一)男，內(nèi)蒙古赤峰人，博士生，主要從事農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用研究．北京中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，100081．Email：zhiweijt@163．com※通信作者：陳仲新(1970一)男，河北唐山人，研究員，博士。博士生導(dǎo)師，主要從事GIS及農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用、信息農(nóng)業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)生態(tài)等方面研究。北京中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，100081．Email：zxchen@an

7、ail．caa8．net．cnCERES—Maize、CERES—Millct、CERES—Rice、CERES。Sorghum子模塊模擬小麥、大麥、玉米、谷子、水稻、高粱等禾谷類作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程，以及對(duì)氣候、土壤、管理等因子的響應(yīng)。近年來(lái)，基于作物生長(zhǎng)模型的遙感信息同化成為中外的研究熱點(diǎn)[4-91。它將作物模型的時(shí)間連續(xù)性、機(jī)理性與遙感信息的卒間連續(xù)性表達(dá)有機(jī)結(jié)合在一起，為區(qū)域作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)提供了新思路。作物模型與遙感信息耦合首先需要考慮模型“本地化”和“區(qū)域化”問(wèn)題，其中，最關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)就是模型參數(shù)的校正和優(yōu)化。模趔