小麦作物模型研究进展介绍及模型参数敏感性分析讲解

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1、小麦作物模型研究进展介绍及模型参数敏感性分 析 1. 作物模型概况及研究现状 2. 论文介绍 3. 几个典型作物模型简单介绍 1. 作物模型概况及研究现状 作物模型是以作物为研究对象，根据农业系统学和作物科学，定量化表达作 物生长发育过程与环境和经济因子之间的关系，分为：作物生长模型、作物形态 结构模型和作物结构功能模型，其研究经历了经验性模型到机理性模型，从理论 走向应用的发展过程。作物模型经历了幼年期（20世纪50-60年代），少年期( 20 世纪 70 80 年代) ，青春期（20世纪70-80年代）和成熟期（20世纪90年 代至今）。作物生长模型逐渐形成以美国农业技术转移决策支持系统、

2、荷兰 de Wit 学派、澳大利亚农业生产系统研究单位以及中国为代表的四大研究组。 1.1 小麦模型研究进展 小麦作物模型可以分为生长模型和形态结构模型。小麦生长模型对小麦生长 期管理调控、产量预测和经济效益分析等方面有重要的指导作用。目前为止国际 上已有数十种发展成熟的小麦生长模型，如CEES-Wheat、WOFOST、 APSIM-Wheat、 WCSODS、Wheat Crow、 APES、COPSYST、DAISY、 DSSAT、FASSET 和 HEMES等。小麦形态结构模型是在器官层次上描述植 物形态结构，因此能够表现小麦在不同环境下的结构差异以及在给定生长环境下 的结构动态变化，

3、为不同生产管理措施下的作物生长仿真、生长条件优化计算以 及理想植株培育等方面提供重要的理论和实践价值。 1.2 小麦生长模型研究的近况 小麦生长模型除了地区适应性研究、生长发育过程以及和环境关系方面的应 用外，近年来出现了一些新的研究热点。近年来对作物生长模型的参数敏感性和 不确定性分析成为一个研究热点，由于生长模型发展较为成熟，国内外可供选择 的模型也较多，因此对各模型在特定研究区域应用的比较研究是另一热点。随着 生长模型和 3S( S、GIS 和 GPS) 技术的发展，结合这两种技术进行区域估 产、区域作物管理和精准农业研究也成为一大应用热点。 1.3 小麦结构功能模型与可视化研究 小麦的

4、形态结构模型主要描述小麦的外观形态，根据研究器官的不同可以分 为根系和地上部的茎杆、叶片和麦穗的形态建成。 （1）小麦根系形态结构模型 根系是小麦的重要器官，对小麦的生长发育、生理功能和物质代谢过程产生重要 影响。小麦根系的形态结构建模的方法主要有 3 种: L 系统、分形理论和参考轴 技术。 （2）小麦茎杆形态结构模型 小麦茎杆结构简单，故用圆柱体来模拟，节间长度和粗度分别确定圆柱体的长度 和直径，从而建立小麦茎杆的几何模型。 （3）小麦叶片形态结构模型 目前对小麦叶片的形态构建主要通过田间实验或者图像扫描得到叶片的形 态变化特征，提取叶片的动态生长规律，从而模拟小麦叶片的形态结构变化。 （

5、4）小麦麦穗形态结构模型 由于麦穗沿穗长方向的穗宽和穗厚变化较小，故采用简化处理，用最大宽 度和最大厚度来描述麦穗的形态。麦穗的最大宽度可以用一元二次曲线模拟，而 最大厚度可用线性方程表示，参数都为相应蘖位上麦穗在相应时刻的长度。小麦 麦穗生长动态模型的构建为麦穗的形态模拟奠定了基础。 2. 存在问题及发展建议 国内外学者对小麦作物模型已有很多研究，在理论上和实践上也提出了较好 可行的功能结构模拟模型和形态结构模拟模型，但同时也存在一些问题，归纳为 以下几个方面。 在小麦生长模型方面，由于目前模型具有较强机理性，包含参数较多，参数 的获取和可靠性是影响模型应用的关键问题，而评估参数对模型结果的

6、影响方法 还不完善，还需要在保证模型准确性的前提下，对输入参数进行简化，同时进一 步研究有效的方法来评估参数对模型的影响。大多数模型是在田间尺度上建立和 检验的，将其扩展到区域尺度乃至全球尺度存在着困难，不同的区域气候、土 壤、作物和水文要素等不同，模型预测的准确性也不同，所以模型在异地推广存 在困难，可以考虑结合 3S 技术，同时结合空间和区域气候、土壤、作物和水文 要素等，在一定程度上可以提高模型的准确性。 生长模型发展较早，目前成熟的模型有数十种，如何从众多模型中选择最优也 是一大难点，可以考虑对现有的作物模型进行集成，建设一个统一的面向作物模 型开发的应用的理论框架和构建平台。 在小麦

7、形态结构模型方面，对于小麦个体形态的模拟主要是细节方面还不完 善，小麦叶片碰撞、遮挡和变形，麦穗和根系的模拟都有待加强，可以借助三维 扫描设备、核磁共振成像技术和微创技术等辅助实现较复杂的小麦个体形态; 针 对小麦群体的模拟较少且真实感不强，未考虑群体中个体的差异以及个体之间的 相互作用，对不同光照、水肥等环境条件下群体的模拟不足，可以将小麦形态结 构模型和小麦生长模型结合更真实地模拟小麦的生长过程。 2. 论文介绍 敏感性分析研究现状 模型校准是提高作物模型模拟结果可信度的关键一步，尤其是在区域乃至全 球等相对较大的范围内进行模拟时，模型的准确性显得尤为重要。综合以往的研 究，对模型校准的方

8、法主要有文献资料法、专家意见法、实际测量法、以及敏感 参数调整法。 文献资料法主要通过查閱文献和相关资料，获得先验知识，并根据资料对相 应参数进行调整。该方法简单高效，可直接获得相关参数或参考值，但在资料不 全的地区相关研究很难进行。专家意见法一般通过咨询等方式，得到专家意见， 并对模型进行校准，该方法准确高效，但一般只能在有先验知识的小范围区域内 进行研究。实际测量方法是根据模型需求，在田间直接测量模型模拟所必须的一 些参数值，这种方法获取的数据准确性很高，模拟效果好，但多用于单点研究， 且工作量巨大。敏感参数调整法即通过敏感性分析得到对模型结果影响较大的参 数，对这些参数进行逐步调整，该方

9、法可用于大区域大范围研究中，虽然该方法 计算量庞大，但随着计算机技术的快速发展，该方法具有较好的应用前景。敏感 参数调整法的关键在于敏感参数的确定，敏感性分析方法就是解决这一问题的有 效手段。在作物生长模型中不论是基于生长机理的模型还是基于过程的模型都是 相当复杂的。由于运行参数众多，很难实现对所有参数进行调整。尤其是在缺乏 先验知识的情况下，则尽量调整那些对模型模拟结果影响较大的参数，即作物敏 感参数。调整这些参数以期望模型模拟结果能够尽可能得符合当地实际的效果。 敏感性分析，也有一些学者将其翻译为灵敏度分析。国外一些学者对于敏感 性分析的定义为：敏感性分析是研究模型输入因子对于模型输出结果

10、的不确定性 的影响。也即研究模型输出结果的变化是如何分配到各个输入因子上的。国内对 于敏感性分析也有较多的研究，普遍认为敏感性分析就是模型输出结果随模型参 数的微小改变而变化的影响程度或敏感程度。 模型参数敏感性分析的方法主要有以下几类:一类是OAT(one factor at a time)即每次只改变其中1个参数,根据参数改变对模拟结果的影响程度进行筛选。 例如,Favis-Mortlock和Smith在进行EPIC模型敏感性分析时,将数据库中的参数值 增加或减少10%,然后分析这种变化导致模拟结果的变化。该类方法一定程度上 忽略了各参数之间的相互联系,但能快速确定那些敏感性较高的参数。另

11、一类方 法是建立在模拟值与观测值比较的基础上,如Ronnie等13在进行SORKAM模型 敏感性分析时,采用不同地区多年的实际值,找出气象条件和耕作条件相似的年份, 用这些年份的资料分析不同土壤背景下模型对土壤参数的敏感性。该类方法所得 到的模拟结果都有观测值进行对比分析,并可以分析模型在某一应用方面的敏感 程度,具有较高的可信度。 2.1 基于WOFOST作物生长模型的冬小麦干旱影响评估技术（模型应用） 先介绍了干旱灾害，引出干旱评估方法上多数采用统计学、天气学、气候 学等方法以及卫星遥感方法等，但是利用作物生长模型评估农业气象灾害评则鲜 有报道，如何科学、正确地辨识和评估干旱灾害，是当前热

12、点问题之一。鉴于此 ，本文采用作物模型模拟干旱对作物的影响，建立华北地区冬小麦干旱影响评估 模型，在此基础上构建干旱评估指标，既而实现区域干旱影响评估，以期能够拓 展和延伸农业气象灾害影响评估方法。 论文结构 研究区域概况 选择华北地区为研究区域，主要包括北京、天津两市以及河北、山东、河南 三省。 研究资料及来源 作物资料包括小麦品种类型及其熟性、小麦发育期资料以及田间生物量试验 资料等，均取自中国气象局国家气象信息中心气象资料室( 全国农业气象观测记 录报表、全国农业气象观测 AB 报资料) 。冬小麦发育期观测项目有播种、出 苗、三叶、分蘖、停止生长、返青、拔节、孕穗、抽穗、开花、乳熟、黄熟

13、、成 熟日期。冬小麦田间生物量观测资料取自 华北各地农业气象试验站。用于模型 研究的观测项目有地上部生物量、叶面积、产量因素、产量结构以及 0100cm 土壤水分含量。观测的田间管理措施包括播种量、灌溉量以及施肥量等。 研究方法 在引进国外作物生长模型 WOFOST 的基础上，首先根据生长作物参数和供 试品种遗传参数以及田间试验资料对作物模型进行本地化处理，确定模型参数， 进行模型参数区域化，建立区域评估模型，然后进行模型区域适宜性分析和干旱 灾害模拟检验，进而构建干旱灾害评估指标，在干旱灾害指标的基础上，建立冬 小麦干旱影响评估模型，最后对 19612006 年连续 46a 华北地区冬小麦干

14、旱 进行区域干旱影响评估并给出评估结果，区域影响评估包括历年典型干旱年份评 估和年代干旱影响评估。 小麦区域化评估模型的检验 区域上单点的检验 在研究区域选取长序列有实测值的单点进行检验，并 做定量化统计分析。选取冬小麦主要种植区、代表性强、站点分布相对均匀 10 个站点 19962005 连续 10a 的产量资料来进行验证。另外，还对各站点的模 拟值与实测值进行了统计分析: 相对误差小于 5% 的占 27% ，在 5% 10% 之 间的占68% ，在 10% 15% 的占 2% ，大于 15% 的 3% 。平均误差为 6% 。 可见，模拟值与实测值比较接近，且相对误差也在模型允许的误差范围之

15、内，说 明 WOFOST 模型可用于模拟华北区域小麦的生产。 区域上典型年份检验 华北冬小麦区土壤水分模拟检验 结果与分析 选取5 个典型干旱年份为例，对华北冬麦区进行了干旱模拟，并给出了影响 评估结果。 干旱年代际影响模拟 应用干旱评估指标，对华北冬麦区进行了连续 46a( 19612006 年) 的干旱 减产率分析和干旱等级划分，4 给出了华北地区冬小麦年代际干旱等级评估结 果。 结论 本文基于 WOFOST 作物生长模型，在模型适宜性分析及验证的基础上，通 过数值模拟的研究方法，以导致减产的气象因子及其量值作为华北冬麦区干旱灾 害评估指标，对华北地区冬小麦干旱进行了较为详细的模拟研究，并

16、给出干旱灾 害等级，得到以下基本结论。 2.2 ALMANCE作物模型参数的敏感性分析 主要内容:为了方便模型数据库的组建,降低模拟结果的不确定性,本文根据山 东禹城综合试验站2000- 2003年的田间试验资料,进行ALMANAC模型模拟冬小麦 和夏玉米的验证。在此基础上采用OTA(即每次只改变其中1个参数)方法,对模型 的土壤参数和作物参数进行敏感性分析。 材料和方法 试验布设作物小区,单一小区长6.0m,宽3.6m,南北行向。每个小区的角上留 有2m 2m的面积用于测产,其余面积用于动态取样。 其他的设计均为种植与田 间管理。冬小麦叶面积指数和干物质于返青后开始观测,冠层截获光合有效辐射 于拔节期开始观测。观测周期为10d,直到生育期结束。采集植株样本,用CI-203 叶面积仪测量绿叶面积并计算叶面积指数,用烘箱烘干样本并计算干物质量,整个 生育期共观测10次。冠层截光量采用Sunscan冠层分析仪观测,与叶面积指数同 日进行,整个生育期共观测9次。小麦成熟后每小区取1.8m 2样方,收获地上部分, 分别测定干鲜生物量、穗粒数、粒重、经济产量,