引入水稻“移栽时间效应”和光敏感性算法改进ORYZA模型并验证

  【目的】  水稻生长模型是实现水稻管理自动化的重要工具。现有水稻模型未充分体现水稻生长的“移栽时间效应”，模型参数较多，使用较复杂。基于这些问题改进和完善水稻生长模型，以提高模型的准确性和实用性。  【方法】  在ORYZA与RCSODS模型的基础上，结合已有水稻生育期时间节点计算方法及其对干物质积累与分配的影响权重，在模型中增加移栽时间效应和水稻动态消光系数方程。利用2003—2012年黑龙江省绥化市庆安县农业气象站的发育期、产量和气象数据，验证了改进后的水稻生长模型的模拟效果，对比分析改进前后的效果差异。  【结果】  改进后模拟的返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期与成熟期和实际发育期时间节点的残差均方根 (RMSE) 分别为1.17、1.41、1.00、2.23和2.12天，整个发育期模拟RMSE与RE (相对误差) 平均为1.6天与1.3%。试验点位多年产量范围在6495～8715 kg/hm2，模拟值为7230～8207 kg/hm2，其中产量模拟最小误差为210 kg/hm2，平均RMSE与RE分别为714 kg/hm2与9.2%，模型相对误差率保持在10%以内。移栽前有效积温与水稻完成基本营养生长期所需的有效积温呈显著正相关 (R2 = 0.7837，P = 0.003)，根据移栽时有效积温调整发育期模型第一阶段 (基本营养阶段)生长速率参数，使发育期的模拟误差缩小3倍，产量模拟误差缩小34%。  【结论】  引入移栽前有效积温与基本营养生长期发育速率之间关系的响应方程，极大地提升了发育期模型的模拟效果；引入动态水稻消光系数方程，小幅度地提升了产量的模拟效果。改进后的模型可以促进水稻模型的发展，并更加准确地指导水稻生产。     

太阳辐射强度与观测角度对冬小麦冠层反射高光谱的影响

掌握冠层反射光谱二向性反射特征,对提高遥感应用精度有重要意义。该文利用地面自动遥感平台对冬小麦冠层进行了连续观测,获取了大量的多角度高光谱遥感数据,分析了多种因素对冠层反射光谱的影响,并进行了NDVI与EVI的对比分析。结果表明:冠层反射光谱对天气有响应,随着太阳辐射增加冠层反射光谱增高,晴天变化更明显;观测角度的改变导致冠层反射光谱的差异,可用"热点效应"加"镜面反射"解释;与上述条件相适应,NDVI与EVI也表现出与冠层反射光谱相似变化;受红光和近红外波段的变化影响,NDVI与EVI之间的变化趋势较一致,两者相关系数R20.72,且P0.01,呈极显著相关。该研究结果可为遥感观测角度的选择设计和植被指数的应用提供理论参考。     

基于ORYZA2000模型的旱稻生长模拟及氮肥管理研究

以旱稻田间试验资料为基础，对水稻生长模拟模型ORYZA2000模拟旱稻生长进行参数校正和验证，图解和回归分析结果显示ORYZA2000模拟旱稻生物量、产量、作物吸氮量的模拟值与观测值基本呈线性关系，模拟效果良好，但对土壤水分的模拟效果欠佳，需做进一步研究。应用校正和验证的结果，结合肥料效应函数原理，对旱稻不同灌溉方式和密度管理下的氮肥经济最佳施肥量做了探讨，初步得出了该地区旱稻栽培氮肥经济最佳施肥量，丰富了作物模拟和节水农业的理论和实践，对以后旱稻发展及栽培管理有一定的参考价值。     

北方日光温室长季节番茄茎节生长模拟模型

以番茄器官生长发育的生理生态过程为基础,建立了北方日光温室长季节番茄茎节生长模拟模型,它是建立番茄叶片和果实生长模拟模型的基础。供试番茄品种为“卡鲁索”和“卡特琳娜”。确定了模型中的参数如节点最大出现速率等,并对模型进行了验证试验。结果表明：番茄茎节数模拟值与实测值的变化趋势一致,平均相对误差为0.7%～9%。用散点图法验证模拟值与实测值的相关系数达0.9964,截距为-8.8,每平方米模拟值比实测值平均偏低8.8个茎节。表明模型模拟结果较好。     

模拟酸雨对大豆的激光诱导荧光光谱和反射光谱的影响研究

在田间栽种大豆，在生长期内。配置不同ｐＨ值的模拟酸雨定期定量地分区喷酒，定期测量其生长状况并采样测试激光诱导荧光光谱和反射光谱。研究结果表明，酸雨对大豆的生长有明显的影响，并在其光谱特征上也有显的差异，与酸雨的酸度和喷酒的强度密切相关。本利用遥感技术探测酸雨及其对植被的危害程度提供了可靠的应用基础。     

温室作物生长对地面辐射的影响

针对北京地区常见日光温室,在建立辐射和作物生长模拟模型的基础上,分析叶面积指数变化对地面辐射的影响,并对模拟结果与实测值进行了比较验证。结果显示:叶面积指数达到3.5以上时,约90%辐射量被作物层吸收或反射;模拟值与实际值的平均绝对误差为22.17W.m-2,相关系数约为0.92;基于辐射模型和作物模型对地面辐射量动态变化进行模拟,具有较好的可行性。     

基于非线性参数优化的水稻花前生育期参数估计

水稻生育期模型为复杂的非线性模型,其参数的合理标定是模型应用的重要环节。本文采用两种不同温度响应函数的花前生育期模型（MBETA和MBILN）,利用基于GML（Gauss-Marquardt-Levenberg）算法的模型独立参数优化程序PEST（model-independent parameter estimation）对模型参数进行优化,并在优化中引入参数先验信息和参数初始值扰动方法,以提高参数优化结果的可靠性。结果显示,参数先验信息有效降低了待优化参数的不确定性。最优参数值的95%置信区间较初始值域显著缩小。在优化得到的参数相关系数矩阵中也未显现出高度相关的参数。从目标函数值（?）序列看,MBETA和MBILN的?值最终收敛至相当接近的最小值,分别为11.71和11.82。但该最小值下两个模型的温度、光周期效应等参数值存在一定差异。这种差异平衡了不同温度响应方程与模型其它方程对水稻生育期模拟误差的贡献。在最优参数值组合下,两个模型验证结果表现一致。其中,抽穗开花期模拟值与实测值的相关性均通过了0.01水平的显著性检验。模拟误差主要来自幼穗分化期,与缺少对水稻光周期敏感始期的观测有关。本文优化方法降低了待优化参数收敛于局部小值的几率,对稳定参数优化和提高优化结果的可靠性具有重要作用。     

杂交水稻再生力的遗传效应分析

采用增广NCII交配设计,利用3年的试验结果,研究了杂交水稻再生力的遗传规律。结果表明,1996年和1999年不符合加性—显性模型,存在显性效应和上位性效应,显性性质主要表现为超显性,显性方向在1996年为减效基因显性,1999年为双向显性;2001年符合加性—显性模型,但同样存在显性效应和上位性效应,显性性质为双向的部分显性。说明再生力特性的基因效应随亲本的遗传背景不同而有所差异。     

基于CERES-Rice模型的覆膜旱作稻田增温效应模拟

水稻覆膜旱作技术具有显著的节水、增温、防污和减排效应,是节水稻作技术体系的重要措施之一,将CERES-Rice模型用于覆膜旱作条件时,必须首先解决覆膜增温效应的准确模拟问题。该文拟应用热量传输理论及目前旱地作物生产系统中采用的覆膜增温效应模拟方法,来模拟水稻覆膜旱作生产体系中的增温效应,从而为完善CERES-Rice模型并使其能用于覆膜旱作水稻的生长模拟奠定基础。参数调校与模型检验验证通过2013、2014年在湖北房县开展的2 a水稻覆膜旱作田间试验来进行,共涉及淹水(对照)、覆膜湿润栽培和覆膜旱作共3个水分处理,分别对2个生长季、2个覆膜处理地表5 cm及地下10、20 cm处温度的变化过程进行了模拟,结果表明:经过参数调校后,所建立的覆膜增温模型可较好地模拟覆膜稻田地表和剖面上土壤温度的变化规律,地表5 cm处土壤温度模拟值与实测值的均方根差、相对均方根差分别低于1.8℃和10%,相关系数在0.89以上(P0.01);尽管地下10、20 cm处的模拟误差稍大,也基本可满足要求,相应的均方根误差3.2℃,相对均方根差15%,相关系数0.65(P0.01)。     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与叶片水势关系的研究

研究了不同水氮处理对水稻叶片水势及冠层光谱的影响，确立了叶片水势与冠层反射光谱的相关关系。结果表明，水稻叶水势随土壤含水量的升高而升高；在相同干旱胁迫下，低氮处理的叶水势高于高氮处理的叶水势。研究发现，比值指数与归一化指数的比值与水稻叶片水势、相对含水率呈良好的线性相关，从而获得了一种地面遥感监浏水稻全生育期叶片水势的定量方法。     

水稻遥感估产模拟模式比较

通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻抽穗后不同时期冠层的光谱反射率、叶面积指数及最后的理论产量和实际产量,模拟MSS、TM、SPOT、资源一号CCD相机、IKONOS、MODI S和高光谱的波段来构建光谱差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、差值归一化植被指数NDVI和绿度G,并模拟建立遥感估产模式.结果表明:单变量估产模式以差值植被指数DVI效果最好,蜡熟期估产效果要优于抽穗期和灌浆期;多时期复合估产模式估产效果要优于单一生育期;成熟期各种数据的DVI估产模式具有相近估产精度,达91%以上,其中MSS波段的估产精度最高.     

基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别

为进行水稻叶瘟病与养分缺失的区分、实现叶瘟病及时、准确的诊断,以大田试验为基础,利用高光谱成像仪获取2个品种的健康、缺氮、轻度感病和重度感病共4类水稻叶片的反射率光谱,对其光谱特性进行分析,并采用多种预处理方法、分别结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)和主成分加支持向量机(principle component analysis-support vector machine,PCA-SVM)方法构建水稻叶瘟病识别模型。试验结果显示6个判别模型都获得了较高的识别准确率,经标准正态变量(standard normal variate,SNV)变换预处理的PLS-DA模型获得了最佳的识别结果,预测准确率达100%,经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理的PCA-SVM模型的预测准确率也达到97.5%。本研究为水稻叶瘟病的判别和分级提供了新方法,也为稻瘟病大范围遥感监测提供了基础。     

水稻冠层光谱反射特征及其与叶面积指数关系研究

在水稻试验小区,通过人为控制的方法造成施N水平的差异,对水稻整个生长期内冠层光谱进行了比较系统、密集的测定,并测定了水稻几个重要生育期的叶面积指数。结果表明:随着施N水平的提高,水稻冠层光谱在各生育期呈现出一定的规律性,在近红外部分(760 ~ 1220 nm),冠层光谱反射率随着施N水平的提高而升高,而在可见光部分(460 ~ 710 nm),水稻冠层的光谱反射率反而逐渐降低。冠层光谱经差异显著性检验发现:水稻灌浆期以前,对施N水平最为敏感的波段是绿光(560 ~ 610 nm)和近红外(710 ~ 760 nm)部分;转换为归一化植被指数(NDVI)以后,差异最显著的是 (R760 - R560) / (R760 R560)。对叶面积指数与冠层光谱反射率的相关分析结果表明:在水稻抽穗期以前,叶面积与冠层光谱反射率相关性较差;而抽穗期以后,二者有较好的相关性。     

冬小麦红边参数各向异性特征分析

基于冬小麦冠层高光谱二向性反射波谱数据及其配套的非波谱参数，对可见光至近红外波段二向性反射特性和红边参数随观测角度的变化情况进行了分析。结果表明：冬小麦在太阳主平面呈现出强烈的各向异性反射特性。不同叶面积指数下，由于作物冠层的结构特征和其他组分参数发生较大变化，其二向性反射特性在强度和趋势上也有一定的变化。红边幅值及红边峰值面积随观测角度的变化而发生了变化，呈现为各向异性特征,而红边位置几乎不发生变化。鉴于以往采用垂直观测时的红边参数推算植物生化组分含量，该文指出应选取合理观测角度下的红边参数来精确反演其他相关参数。另外为了定量描述红边幅值随观测角度而变化，提出了红边幅值各向异性指数和红边幅值各向异性因子。     

Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination: Part II. Estimation of LAI,errors and sampling

The theoretical background of modeling the gap fraction and the leaf inclination distribution is presented and the different techniques used to derive leaf area index (LAI) and leaf inclination angle from gap fraction measurements are reviewed. Their associated assumptions and limitations are discussed, i.e., the clumping effect and the distinction between green and non-green elements within the canopy. Based on LAI measurements in various canopies (various crops and forests), sampling strategy is also discussed.     

基于鲜叶光谱估测氮素营养的新植被指数(英)

采用田间试验的方法开展利用鲜叶光谱反射率估测水稻氮素营养状况的研究.基于氮素在水稻不同功能叶片之间运转规律的机理,文章重点分析了第一和第三完全展开叶红边斜率和红边位置的变化,并基于红边位置和红边斜率构建了一个新的植被指数(命名为"红边曲线肩夹角植被指数",简称为RSAVI)监测水稻氮素营养状况.为了证明RSAVI在监测水稻氮素营养状况的可行性,分析了不同生育时期氮素含量和RSAVI之间的相关性.结果表明RSAVI和叶片氮素含量显著相关,相关系数介于0.867～0.938之间.并且RSAVI和氮素含量之间建立的回归模型以多项式模型效果最佳.决定系数介于0.7512～0.8796之间,模型均通过0.01水平检验.因此研究结果表明,在本次试验中使用RSAVI估测水稻氮素营养是可行的.     

采用叶片光谱反射率预测寒地水稻稻米蛋白质含量

为实现利用水稻叶片光谱指数实时预测稻米蛋白质含量，该研究采集了不同年份中氮素、品种差异下寒地水稻主要生育期（T1拔节期、T2齐穗期、T3结实期）顶部3片叶（L1、L2、L3）的叶片光谱反射率，探究其变化规律以及光谱指数与稻米蛋白质含量的关系，并用P-k、均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error，SMAPE）对模型精度进行验证。结果显示：施氮量多则稻米蛋白质含量高，蛋白质含量高的稻米食味值评分低。提高氮肥投入量，叶片反射率在可见光区域内呈降低趋势，而在近红外平台叶片反射率上升。随着生育期的推进，可见光区域内的叶片反射率逐渐上升，叶片反射率在近红外平台表现出先增加后降低的趋势，其变化规律与蛋白质营养转运有着密切联系。对光谱指标和稻米蛋白质含量进行相关分析，T2时期的L2的光谱指数与蛋白质含量的相关性优于其他时期的叶片，其中T2时期L1叶ARI1指标（(1/R550)-(1/R700)）、L2叶CTR1指标（(R695/R420)）以及T3时期L3 叶Rg指标（绿光范围510～560 nm内的最大波段反射率）显示出与蛋白质含量良好的拟合关系，指标验证的P-k分别为0.01、0.01、0.03，RMSE分别为0.19、0.11、0.14，SMAPE分别为1.56%、1.24%、1.44%，其中以T2时期L2叶CTR1指标表现最优，蛋白质含量拟合方程R2为0.75。综上，借助CTR1指标能够实现快捷、无损和实时预测稻米蛋白质含量的目的，达到按质收获以及品质实时监测的要求，促进优质寒地水稻的可持续发展。     

水稻冠层光合有效辐射的分布特征及其与叶面积指数的关系

采用冠层分析系统对不同株型水稻冠层的光合有效辐射(PAR)进行了观测,测得入射PAR、冠层反射PAR、透射PAR和水面反射PAR,计算求得冠层反射率、水面反射率、水稻冠层吸收的PAR(APAR)和PAR吸收系数(FAPAR),并研究了它们的变化规律。结果表明,水稻冠层中FAPAR与LAI的相关性达极显著水平,相关方程的估算精度达88.48%,可用于大尺度的全球变化研究中地面数据与卫星遥感数据的链接。     

土壤二向反射特性及水分含量对其影响研究

土壤二向反射特性的研究是进行地表温度、地表反照率等方面反演必须解决的问题,同时也是全球地面覆盖遥感研究所要考虑的背景因素,对定量遥感及土壤遥感技术本身的发展有着重要意义。论文在对不同类型土壤进行室内二向反射率测定的基础上,分析了其在可见光及近红外波段随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率均随着观测天顶角的增加而增加,在垂直主平面方向是对称的;并且在后向散射方向达到最高,在前向散射方向达到最低。研究利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在不同水分含量条件下的二向反射率进行了模拟并取得了较好的结果。此外,基于实测的土壤二向反射率对Hapke模型的主要参数进行反演并研究土壤水分含量对其影响,结果表明随着土壤逐渐变干,其单次散射反照率在整个波段均呈增加的趋势,并且单次散射反照率不受测量时条件的影响。因此,论文可以为利用单次散射反照率来反演土壤水分含量提供研究基础。     

基于多时相和多角度光谱信息的作物株型遥感识别初探

作物群体具有一定的冠层几何结构(株型)，对于不同株型的品种，在相同的叶面积指数时冠层反射光谱往往不同，使得利用冠层反射光谱来反演叶面积指数等生物物理和生物化学参数时存在不同株型产生的误差，该文定量研究了不同叶面积指数条件下，作物株型对冠层反射光谱的影响，并提出运用波长800 nm处起身期的冠层反射光谱与该波长处拔节期和起身期冠层反射光谱的比值，可以初步实现高密度披散型品种、低密度披散型品种、高密度中间型品种、低密度中间型品种、高密度直立型品种和低密度直立型品种的遥感识别，结合一定条件下选取的15°、30°和45°观测天顶角下，与可见光和近红外波段(波长)处的二向反射冠层反射光谱数值大小进行结合，可以初步实现作物株型的遥感识别。