基于同伸關(guān)系的水稻群體莖蘗和葉面積動(dòng)態(tài)模擬模型.pdf

1、作物生長(zhǎng)模擬模型的研究，對(duì)作物栽培管理系統(tǒng)的發(fā)展有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。本研究在總結(jié)、提煉和借鑒前人研究成果和建模理念的基礎(chǔ)上，通過(guò)不同生態(tài)地區(qū)、不同稻作方式、不同類型品種、不同播期、氮肥和密度等試驗(yàn)，對(duì)水稻主莖葉齡、群體莖蘗數(shù)和葉面積與環(huán)境因子之間的關(guān)系進(jìn)行了定量解析和綜合?；谒酒鞴俸托螒B(tài)發(fā)生的同伸規(guī)律，構(gòu)建了水稻群體莖蘗數(shù)和葉面積指數(shù)模擬模型。這些研究結(jié)果，為水稻栽培管理決策支持系統(tǒng)的研制奠定了基礎(chǔ)。
　　 為篩選出

2、適應(yīng)性較廣泛的水稻主莖出葉模型，本文利用南京和麗江兩個(gè)生態(tài)點(diǎn)，多個(gè)品種類型，多個(gè)播期的水稻出葉動(dòng)態(tài)和溫光條件資料，對(duì)前人提出的基于熱時(shí)間的線性模型(TTLM)和冪函數(shù)模型(TTPM)、基于輻熱指數(shù)的線性模型(PTILM)、基于時(shí)間和溫度的水稻鐘模型(RCM)和基于Beta方程的出葉模型(BBM)等5種有代表性的出葉模型進(jìn)行了比較和檢驗(yàn)。結(jié)果表明，BBM和RCM模型擬合精度高，模型參數(shù)在同一地區(qū)具有較好的通用性，但用于生態(tài)條件相差較大的不

3、同地區(qū)時(shí)需要重新訂正;而基于熱時(shí)間的TTPM模型，其參數(shù)對(duì)生態(tài)條件不敏感，同一組參數(shù)可以用于多種生態(tài)條件下同一品種水稻出葉動(dòng)態(tài)的模擬。
　　 為了解決基于葉蘗同伸規(guī)律的水稻群體莖蘗動(dòng)態(tài)模擬模型的高估問(wèn)題，本文提出了相對(duì)母莖分蘗發(fā)生率的概念，并依據(jù)葉蘗同伸原理，推導(dǎo)出了分蘗鞘發(fā)生分蘗品種和分蘗鞘不發(fā)生分蘗品種的莖蘗增長(zhǎng)模型和相對(duì)母莖分蘗發(fā)生率計(jì)算公式。根據(jù)田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立了相對(duì)母莖分蘗發(fā)生率與葉片氮含量和群體葉面積指數(shù)的定量關(guān)系

4、，進(jìn)而構(gòu)建了包含分蘗缺位后效應(yīng)的水稻莖蘗增長(zhǎng)過(guò)程模擬模型，用以預(yù)測(cè)水稻群體莖蘗數(shù)的增長(zhǎng)和主莖各葉齡期群體內(nèi)不同蘗齡分蘗的數(shù)量。通過(guò)分析拔節(jié)期不同LAI群體中不同蘗齡分蘗在齊穗期的存活狀況，初步建立了拔節(jié)期4葉及以下小分蘗的死亡率與拔節(jié)期LAI的定量關(guān)系，用以預(yù)測(cè)抽穗期的穗數(shù)。利用多個(gè)生態(tài)點(diǎn)和多種栽培條件下獲得的試驗(yàn)資料對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，根均方差（RMSE）均在32以下，模型能較好地模擬水稻莖蘗增長(zhǎng)和預(yù)測(cè)抽穗期的穗數(shù)。
　　 通過(guò)

5、盆栽條件下對(duì)水稻葉片尺寸的詳細(xì)觀察和分析，明確了水稻分蘗葉片與同伸的主莖葉片尺寸之間的定量關(guān)系，為依據(jù)主莖葉片尺寸估計(jì)分蘗葉片的尺寸和葉面積提供了途徑。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合主莖葉齡模型和莖蘗動(dòng)態(tài)模型，建立了以主莖葉片尺寸和群體莖蘗構(gòu)成為輸入的無(wú)衰亡條件下的葉面積指數(shù)模擬模型，再將該模型與前人提出的氮限制下的葉面積指數(shù)模型相結(jié)合，建立起了誤差相對(duì)較小的水稻葉面積指數(shù)模擬模型。初步的檢驗(yàn)結(jié)果表明，分蘗葉片與同伸的主莖葉片在尺寸上的相關(guān)性普遍存在

6、，且不受氮素水平的影響;用不同地區(qū)、不同品種、不同施氮水平和不同密度的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型整體的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)，RMSE均在0.4以下，表明模型具有較好的預(yù)測(cè)效果。
　　 最后，對(duì)本文篩選的水稻主莖葉齡模型，群體莖蘗和葉面積動(dòng)態(tài)模擬模型進(jìn)行了集成，并用多品種、多年、多點(diǎn)及多種稻作方式的大田生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了綜合檢驗(yàn)，結(jié)果表明，本文構(gòu)建的水稻群體葉蘗動(dòng)態(tài)模擬模型具有較好的預(yù)測(cè)效果，能夠應(yīng)用于各種品種和生態(tài)條件下水稻葉齡和群體葉蘗動(dòng)態(tài)