时段划分对冬小麦作物水模型影响的研究

引入逻辑斯蒂函数描述水分敏感指数随时间的变化过程,对Jensen模型（模型一）进行了改进,使得改进后的作物水模型（模型二）的参数固定为4个,避免了模型一参数随时段数增加而增加的缺陷。采用山西水利职业技术学院试验基地2007年和2008年冬小麦田间试验资料,将冬小麦全生育期等间隔地划分为23、21、19、17、……、3共11个时段,利用非线性规划的方法求得了相应的模型参数,进行了比较分析。结果表明,采用模型一时,相对腾发量划分的时段数以5左右为宜,不宜超过7;采用模型二时,则不受时段数的限制;模型二的修正复相关系数Ra随时段数的增加略有增大的趋势,均在0.84以上,F值均在16以上,大于F0.001=12.56,达到极显著水平,能够用于模拟供水对产量的影响;模型二的标准误随时段数的增加上下波动,变化于0.100~0.108之间,小于模型一的标准误,模拟精度高于模型一;采用模型二模拟产量时宜尽量使用较大时段数的参数,且腾发量划分的时段数与参数的时段数应尽可能一致。

作物水模型参数与时段数关系的研究

时段划分是影响作物水模型参数求解和应用的一个重要因素。依据山西水利职业技术学院试验基地2007和2008年度冬小麦田间试验资料,将冬小麦全生育期等间隔地划分为不同时段,用非线性优化方法求得了不同时段数条件下的模型参数,分析研究了模型参数与时段数的关系,据此在水分敏感指数累积函数中引入了时段数,并与模型1(未引入时段数)进行了比较分析。结果表明,模型2(引入时段数)模拟产量的相对误差随时段数的增加而减小,当时段数大于13时,相对误差平均值和最大值即分别减小到11%和20%以下;与模型1比较,参数个数未增加,模拟精度未降低;可用于任意时段数条件下的产量模拟计算,更精确地反映了水分胁迫时间对作物产量影响的信息。

MATLAB稳健回归在作物水模型建模中的应用

本文讨论了作物水模型常规多元线性回归以及稳健回归的建立方法。基于内蒙古河套灌区曙光试验站玉米非充分灌溉试验资料,利用MATLAB中提供的稳健回归方法建立了Minhas型作物水模型,并与常规的多元线性回归方法进行了比较。结果表明采用稳健回归的方法比常规的多元线性回归可在一定程度上提高作物水模型的回归效果。

BP神经网络的春小麦作物水模型的初步研究

用内蒙古河套灌区春小麦非充分灌溉试验资料 ,建立了 BP神经网络的春小麦作物水模型。经模拟分析认为该模型能正确表达春小麦的产量与水分的关系并有某些独特的优点。与当地拟合效果较好的Minhas模型的比较表明 ,二个模型所表达的春小麦各生育阶段对水分的敏感性一致 ,产量预测结果接近。初步说明

考虑水分胁迫后效应的作物水模型

水分胁迫具有后效应,前期水分胁迫可以影响作物后期叶面积和需水量的增减。以Jensen作物 水模型为基础,引入了水分胁迫后效应影响系数,对原模型进行了修正。修正后的模型可以将阶段水分胁迫与前期胁迫后效应对产量的影响加以区分,避免了原模型中可能产生的虚缺水现象,并可对作物(以玉米为例)前期水分胁迫处理后,后期需水量增加以及苗期胁迫处理可维持较高产量的原因进行合理解释。通过田间试验结果分析,改进后模型的模拟结果符合实际,并具有较好的精度。对模型存在的问题和不足也进行了探讨。

黄土旱区作物-水分模型

本文依据田间试验数据 ,采用Jensen模式 ,研究了黄土旱区冬小麦、春玉米这两种优势作物的—水分模型 .研究结果表明 ,小麦在播种～返青期缺水敏感指数 (λ)最大 ,对缺水最为敏感 ;拔节～抽穗期次之 ,然后是抽穗～灌浆期 ,而灌浆～成熟期和返青～拔节期的敏感性最小 .总耗水量在 32 0～ 42 0mm之间 ,灌水量为 2 6 0～ 30 0mm左右、且分布在冬前和拔节～抽穗期是节水高产高效的灌水模式 .玉米拔节 -抽穗期和抽穗 -灌浆期对缺水最敏感 ,拔节前和灌浆 -成熟期敏感性小 .说明拔节后到抽穗期补水对产量作用最大 ,其次为抽穗 -灌浆期 .

基于作物-水模型的不同降雨年型苜蓿草田生长季地下滴灌灌溉制度研究

以不同降雨年型苜蓿草田生长季地下滴灌灌溉制度为研究目标,以地下滴灌不同土壤含水量下限控制试验为基础,通过对不同降雨年型苜蓿生长、水分利用及产量指标的系统分析,建立产量-耗水量-水分生产效率的作物-水模型,推求各茬苜蓿最优耗水量,结合典型年降雨在苜蓿生产各茬内的分布特点,提出宁夏引黄灌区苜蓿草田不同降雨年型地下滴灌灌溉制度。结果表明:不同降雨年型下,地下滴灌苜蓿土壤含水量≥50田间持水率时,各茬株高呈现先升高再下降的2段式变化过程;分枝数随收获茬次的延续逐步下降,茎叶比在丰水年型随灌溉定额增加而升高,在平水年型随收获茬次延续逐步下降;各处理干草产量在不同降雨年型均随收获茬次的延续逐步下降,且土壤含水量下限高于60田间持水率的各处理间产量差异达不到显著水平;苜蓿草田各茬灌水量通过影响耗水量而影响苜蓿茎叶比、株高和分枝数,进而影响干草产量,并据此建立了苜蓿草田产量-耗水量-水分生产效率间的作物水模型,计算苜蓿草田各茬兼顾产量和水分生产效率的最优耗水量,结合自然降雨分布特征,提出宁夏引黄灌区不同降雨年型苜蓿草田生长季地下滴灌灌溉制度:枯水年苜蓿地下滴灌灌溉定额为5000 m^3/hm^2,灌水20次;平水年苜蓿地下滴灌灌溉定额为4600 m^3/hm^2,灌水19次;丰水年苜蓿地下滴灌灌溉定额为4132 m^3/hm^2,灌水17次。

集雨补灌条件下的玉米作物-水模型

黄土高原半干旱区生态环境恶劣、水土流失严重、年内降雨分配极不平衡,集雨蓄水工程收集的雨水十分有限,每次补灌量仅为18mm。为探讨集雨补灌条件下,各生育期补充灌溉对产量的影响程度,找出玉米需水敏感期,该文建立了集雨补灌条件下能够反映产量和阶段水分关系的数学模型。该模型以ETmin/ETa为相对腾发量(以Jensen模型为基础进行了变形),采用相对产量和相对腾发量可以消除部分因素对模型的影响,因此,以相对腾发量和相对产量作为BP神经网络的输入样本和输出样本,经过反复训练分析比较,建立了基于集雨补灌条件下的BP神经网络作物-水模型,并用实测值和变形的Jensen模型与其进行了验证比较。结果表明:该模型模拟精度明显高于变形的Jensen模型,且能够反映出玉米各生育阶段需水的敏感程度并能较好地预测集雨补灌条件下的玉米产量。同时,也探讨了模型存在的问题和不足。

考虑缺水滞后效应的作物-水模型研究

本文依据作物生理学有限缺水理论，考虑作物不同生育阶段缺水对叶面积系数、腾发量变化及产量影响的滞后效应，假设这种滞后影响过程的现在阶段只与将来阶段有关，而将来阶段与过去阶段无关，经单阶段和多阶段缺水的两种田间灌溉试验，求得改进的加法模型即考虑缺水滞后效应的作物水模型（ＬＥＭＣＲＷ），与常见的３种国外ＭＣＲＷ比较具有较广泛的适应性和较好精度，只要正确选用不同的敏感指标，可供单阶段和多阶段缺水对产量影响的非充分灌溉模拟．

作物─水模型及其敏感指标的确认

本文用三步确认法较系统地研究了非充分灌溉作物─—水模型（ＭＣＲＷ）及其敏感指标的确认方法。对三种国外代表性ＭＣＲＷ即线性模型、乘法和加法模型及其敏感指标，在我国北方灌区的应用效果，应用中常遇到的某些重要问题及解决途径、各种代表性模型敏感指标的理论对应关系作了重点分析评估，有助于ＭＣＲＷ确认方法的完善及非充分灌溉模拟技术在水资源管理中应用。

干旱区作物——水模型的选择

作物———水模型的选择是制定节水灌溉制度的重要环节,也是实现水资源优化利用的主要依据。本文通过干旱区节水灌溉试验研究,介绍了干旱区作物———水模型的选择过程,并对原始模型进行了修正,从而为干旱区节水灌溉制度的制定提供了依据。

利用BP神经网络描述作物-水模型

研究了利用 BP神经网络描述作物 -水模型的方法。将各生育阶段的耗水量作为输入 ,将作物单产作为输出 ,构建了具有 1个隐含单元层的 BP神经网络结构。利用北京永乐店试验站 1998～ 1999年度的冬小麦灌溉试验资料作为样本进行训练和检验 ,得到了作物 -水模型的人工神经网络模型。结果表明 ,作物

西北干旱地区作物──水模型的确认

本文以西北严重干旱地区的阿拉善盟的小麦、玉米、高梁三种作物非充分灌溉试验资料为基础．对部分作物──水模型进行筛选、分析，结果表明在严重干旱及地下水埋藏较深地区Ｍｉｎｈａｓ和Ｊｅｎｓｅｎ相乘模型较好。另外，对第一阶段再缺水２５％、５０％和７５％及充分供水情况下，敏感度指标λｉ值的变化情况进行了探讨。

TURBO PASCAL计算软件在作物──水模型的选择及产量预报中的应用

在作物──水模型的选择、敏感度指标计算及产量预报中，采取了统一编程，结构化程序设计方法，用ＴＵＲＢＯＰＡＳＣＡＬ语言编写得出可执行程序。大大提高了工作效率，为快速整理资料提供了条件。经实际应用，效果良好。

非充分灌溉中作物——水模型的应用准则研究

根据半干旱地区东北通辽,并参照华北呼和浩特两地资料,对全生育期模型和阶段作物—水模型进行了系统的拟合检验。线性模型适应于全生育期相对蒸散和相对产量的关系,单阶段模型为对数和指数关系。FAO所给Ky值与试验拟合结果存在差别,所以Ky应用要以试验结果为准,FAO值可做参考。在半干旱地区,詹森,布兰克,若尔模型较好,本文提出了模型应用的5点指南。

作物水生产力评估方法研究

农业用水作为消耗水资源最多的部分,在全球和区域水资源消耗中占据很大比例.农业水生产力的评价对于改进区域农业水资源利用方式,促进农业经济发展具有重要意义,尤其是在水资源匮乏地区.首先阐述了作物水生产力的基本概念,分析了影响作物水生产力的核心要素;其次总结了作物水生产力的评价方法,将其分为收获方法、模型方法和集成遥感或GIS的模型方法,并分析了这三类方法优缺点;最后对作物水生产力研究发展趋势进行了展望,认为将RS或GIS与模型结合用来估算作物水生产力的方法,将是目前研究的发展方向.

用BP神经网络进行作物水分—产量预测研究

根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络用于描述作物水分产量关系可以取得较好的效果,其预测的准确性基本能满足生产实践的需求.

淠史杭灌区水稻水分生产函数与优化灌溉制度研究

依据2年的水稻水分生产函数专项试验和淠史杭灌区试验总站历年试验统计资料,结合面上调查和室内理论分析计算,建立了适合淠史杭灌区水稻的“作物—水模型”,确定了模型的结构形式和参数取值,在此基础上建立了水稻优化灌溉制度数学模型,并采用动态规划方法求出不同水文年型以产量为目标的优化灌溉制度,为淠史杭灌区水资源的优化配置提供依据。

干旱区高粱节水灌溉制度研究

根据非充分灌溉原理,结合内蒙古西部地区水资源现状,选用有代表性的几种作物-水模型,对干旱区高粱进行了非充分灌溉试验,通过敏感度指数的分析,选择了适合当地应用条件的Jensen模型并制定了节水灌溉制度,旨在为干旱区农业生产提供节水依据。

非均匀水势下作物根系吸水模型分析

根据土壤-根系统中水分守恒和水势对水分运输作用的原理, 建立了土壤中非均匀水势作物根系吸水模型。在该模型中, 分别对一次函数和指数函数两种不同的非均匀土壤水势的表达形式建立模型, 并对非均匀水势和均匀水势下模型的解析解之间的关系进行了探讨; 利用该模型讨论根系的吸收阻力和木质部传导阻力的比率对根吸水的影响; 运用阻力比率的合理生理范围确定根生长的优化长度。结果表明: 在特定情况下, 非均匀水势下的根系吸水模型可以用于均匀水势, 对Poiseuille公式进行修正后得到的根的优化长度接近实际值。