中国农业气象模式(CAMM1.0)构建与应用

为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式,基于国外作物生长模拟方法,通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新,建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0,CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式,利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式,通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式;自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台,主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造,便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好,但对土壤水分变化过程的拟合略差,模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。     

干旱环境下夏玉米各生育时期光响应特征

2011年6—9月在中国气象局河北固城生态试验站借助大型电动式防雨棚及人工灌溉, 开展水分影响夏玉米生长发育的田间试验。首先进行夏玉米叶片光合作用日变化和光合作用光响应曲线的观测,然后利用不同模型拟合光响应曲线确定最适模型并提取光合特征参数,探讨土壤水分条件对不同生育时期夏玉米叶片光合特性的影响规律。结果表明:土壤水份适宜时,玉米抽雄期的光合能力最强,重度干旱时,抽雄期的光合能力降低幅度也最大,其次为乳熟期、拔节期;直角双曲线修正模型最适合描述干旱环境下的玉米光合能力光响应过程,轻度干旱使各生育时期光饱和点及最大净光合速率下降,而对光补偿点量子效率和光补偿点的影响不明显; 重度干旱下各生育时期光饱和点、最大净光合速率较轻度干旱又进一步下降,同时各生育时期光补偿点量子效率也有明显下降,而光补偿点明显上升,表明玉米叶片的强光利用能力对干旱敏感,而它的弱光利用能力对干旱响应较迟钝。     

基于约束性分析的数据与作物模型同化方法

同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO₂同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程, 利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。     

作物发育模式重构及基于甘蔗的模拟检验

发育进程是作物的生理年龄,发育模式是作物生长模型的时间指针。但目前的发育模式只关注某时段（日）气象条件对作物发育的影响,其准确率也难以满足作物生长模拟的需求。根据作物发育速率不仅与气象条件有关、还与其所处发育期有关的理论假设,重构发育进程模式,并利用1980—2019年我国甘蔗发育实测数据进行模式适应性分析,比较传统模式与重构模式的模拟能力。结果表明:重构模式中,发育单位日序模式和温度日序模式对甘蔗发育进程的适应性均较好,尤其在后期温度不断降低的发育进程以及低温年型的模拟中,其适应能力明显优于传统模式。重构及传统模式模拟能力从强到弱依次为发育单位日序模式、温度日序模式、响应适应模式、发育单位模式、发育单位温度修正模式、热量单位模式,均方根误差计算的模拟能力值依次为4.3,3.9,3.7,3.3,3.0,2.8。