基于模型的作物生长特性模拟及应用专题

Please wait a minute... 选择: 导出引用 EndNote Ris BibTeX 显示/隐藏图片 Select 1. 基于AquaCrop 模型的芝麻作物参数敏感性分析及模型适用性评价 李梦瑶, 关皓月, 张建涛, 黄明, 李丰, 戎亚思, 李友军, 李国强 河南农业科学    2024, 53 (7): 149-159.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2024.07.017 摘要 （652）      PDF （3280KB）（110）    可视化    收藏 为探明AquaCrop模型芝麻作物参数校准方法，验证模型适用性，以2022—2023年试验数据为基础，通过查阅文献资料，确定芝麻参数初始值和取值范围，采用EFAST方法对AquaCrop模型53个作物参数进行全局敏感性分析、模拟结果的不确定分析并进行参数校准验证。结果表明，对各处理最大生物量均敏感的参数有27个，其中全局敏感性指数（ TS i）均大于0.3的参数有CDM、CDSE、POFE、RSWT、PSENSP、PSTOSP、RSWB和ECSW；对各处理籽粒产量均敏感的参数有14个，其中 TSi均大于0.2的参数有POHX、RSWT、CDSE、DMCON、PSTO和PSTOSP。校准验证过程中冠层覆盖度和地上部生物量模拟值和实测值决定系数（ R 2）分别介于0.875~0.954、0.951~0.970；标准均方根误差（ NRMSE）分别介于11.5%~18.1%、18.9%~27.7%；纳什效率系数（ NSE）分别介于0.873~0.940、0.930~0.959。籽粒产量模拟值与实测值相对误差介于0.03~0.07。本地化后的AquaCrop模型能够较好地模拟芝麻生长发育过程，可用于芝麻优化管理或未来产量预测。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 2. 河南省芝麻种植气候适宜度时空变化研究 胡峰, 张建涛, 张杰, 高桐梅, 赵巧丽, 郑国清, 李国强, 刘立杰 河南农业科学    2023, 52 (8): 56-68.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.08.007 摘要 （920）      PDF （3493KB）（199）    可视化    收藏 为明确河南省芝麻气候适宜度时空分布特点，指导芝麻生产布局，根据芝麻光温水需求规律，采用模糊数学方法，构建芝麻生长发育气候适宜度模型，并利用河南省15个气象监测站点1961—2019年逐日气象数据，计算芝麻温度、光照、降水适宜度和综合气候适宜度。结果表明，15个站点芝麻温度适宜度（0.938~0.956）>光照适宜度（0.568~0.657）>降水适宜度（0.492~0.595），综合气候适宜度为0.641~0.712。1961—2019年，河南省芝麻光照适宜度和综合气候适宜度呈显著下降趋势，每10 a分别下降0.032和0.012；温度适宜度和降水适宜度变化趋势不显著。光照、降水适宜度和综合气候适宜度从北往南逐渐降低，而温度适宜度从西北往东南逐渐增加。可见，河南省芝麻温度适宜度较高，热量资源丰富；光照适宜度随年份降低，光照资源逐渐不利于芝麻生长；降水适宜度较低，降水是限制河南芝麻生产的主要气象因子。在河南芝麻生产中，巩固豫东南驻马店、周口等芝麻传统产区的优势，扩大气候适宜度高值区域豫北、豫东的种植范围，同时完善排灌配套设施，对提高芝麻气候资源利用率，保证河南芝麻稳产增产具有重要意义。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 3. 基于水稻三维模型的表型参数提取及生物量估测 程志强, 方圣辉 河南农业科学    2023, 52 (7): 144-153.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.07.015 摘要 （1088）      PDF （6848KB）（367）    可视化    收藏 基于二维图像的水稻表型检测方法缺乏空间维度信息，难以提取全面的水稻表型参数，因此建立水稻三维模型进而提取全面的水稻表型参数具有重要意义。体积是指示水稻生长状况的重要参数，如何在不破坏水稻植株的前提下获取水稻体积参数是当下研究中仍有待解决的问题。基于上述考虑，提出一种基于水稻三维模型的表型参数提取及生物量估测方法，实现在不破坏水稻植株的前提下提取水稻体积参数并估测水稻生物量。以盆栽水稻为对象，首先利用Alpha-shape算法重建其三维模型，然后提取并评估水稻株高、茎粗、植被覆盖度、体积参数，并基于体积参数估测水稻生物量。结果表明，空间雕刻方法可以重建高精度的水稻三维模型，并准确测算水稻表型参数及生物量，其中水稻株高、茎粗、单株植被覆盖度均方根误差（ RMSE）和平均绝对百分比误差（ MAPE）分别为63.27 mm、4.01 mm、5.04%和7.15%、14.91%、12.59%，水稻生物量RMSE 和MAPE 分别为62.44 g、19.25%，均优于现有三维重建软件的测算结果。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 4. 温度和含水率对烟叶热物理特性的影响及其预测模型建立 陈家鼎, 何蓉, 肖庆礼, 袁明, 谭奇忠, 彭奎, 魏硕, 李生春 河南农业科学    2023, 52 (6): 172-180.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.06.018 摘要 （1044）      PDF （3074KB）（366）    可视化    收藏 为全面了解烟叶不同组分的热物理特性，为烘烤、回潮和复烤等热加工工艺设计提供参考，采用热探针法分别测定10~70℃、含水率5%~30%的烤后烟叶叶片及主脉热扩散系数、导热系数、比热容，并分析变化规律，借助MATLAB软件以指数函数形式拟合温度、含水率与烟叶热物理特性参数值之间的相关性，构建烟叶热物理特性参数的经验数学模型，并通过试验进行验证。结果显示：（1）叶片和主脉的密度随含水率的增大而增大，含水率在5%~30% 时，叶片密度为562.79~684.84 kg/m 3，主脉密度为908.83~1 045.51 kg/m 3；（2）温度和含水率的提高都会使叶片和主脉热扩散系数增大，且含水率贡献率更大，叶片热扩散系数为0.092 33~0.219 00 mm 2/s，主脉热扩散系数为0.088 67~0.149 00 mm 2/s；（3）叶片和主脉导热系数随温度和含水率的增大而增大，叶片导热系数为0.088 13~0.435 37 W（/m·K），主脉导热系数为0.160 70~0.388 83 W（/m·K）；（4）叶片和主脉比热容主要与含水率呈正相关，叶片比热容为1 520.623 44~3 123.569 52 J（/kg·K），主脉比热容为1 618.828 08~2 563.703 20 J（/kg·K）；（5）对拟合经验模型进行验证，决定系数（ R 2）介于0.93~0.99。综上，叶片和主脉的热物理特性差异较大，拟合的指数函数可以作为计算叶片和主脉对应热物理特性参数的经验数学模型。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 5. 基于无人机多光谱的不同施硒水平荞麦冠层叶绿素估测模型研究 马纬, 武志明, 余科松 河南农业科学    2023, 52 (3): 161-172.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.03.018 摘要 （872）      PDF （3820KB）（101）    可视化    收藏 为验证采用低空无人机（UAV）搭载多光谱相机进行荞麦冠层叶绿素含量估测的可能性，同时探索硒元素（Se）对荞麦冠层叶绿素及光谱特征的影响规律，以晋荞6号甜荞和晋荞9号苦荞为研究对象，在山西省晋中市太谷区开展了试验研究。通过无人机搭载多光谱相机采集了不同施硒水平下荞麦冠层的多光谱图像，并同步在田间测得叶绿素相对含量，首先分析了不同施硒水平下2种荞麦冠层叶绿素含量的变化规律，其次通过提取多光谱图像的光谱信息获得荞麦5个波段下的光谱信息，在此基础上分析了荞麦在盛花期与灌浆期的光谱特征规律，运用5个波段下的反射率构建了11种植被指数，将16个光谱变量与实测冠层叶片叶绿素含量进行了皮尔逊相关性分析，采用偏最小二乘法回归（PLSR）、主成分回归（PCR）、支持向量机回归（SVR）、反向传播神经网络（BPNN）构建了多光谱波段反射率-植被指数的荞麦叶绿素含量遥感监测模型，并通过精度检验确定最优估算模型。结果表明，适量喷施硒肥可增加荞麦叶绿素含量，过量施加会抑制叶绿素含量。5个波段中，蓝、红、红边、近红外均表现出较强的相关性，其中近红外波段相关性高且较为稳定；植被指数方面，标准化降水指数（SPI）、绿色叶绿素指数（GCI）、绿色归一化差异植被指数（GNDVI）、归一化绿光指数（NGI）、转换优化土壤调节植被指数（TOSAVI）、转换叶绿素吸收比指数（TCARI）、三角植被指数（TVI）这7种植被指数的| r|为0.50~0.91，存在较好的相关性。在盛花期，运用BPNN的预测效果最好，预测集相关系数 R 2 P达0.97，预测集均方根误差RMSE 为0.95；在灌浆期，运用SVR的预测效果优于其他模型，预测集 R 2 P为0.96， RMSE为0.45；在开花期—灌浆期，PLSR表现最好，预测集R2P 为0.98， RMSE为0.28。而就模型而言，SVR相较于其他模型表现出更高的稳定性和准确性，预测集 R 2 P在0.94~0.96，RMSE 在0.45~0.82， RPD均大于3.00。表明无人机低空遥感可实现田间荞麦冠层叶绿素含量的快速监测，为无人机低空预测荞麦叶绿素含量的模型算法优化提供了参考。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 6. 基于AquaCrop 模型的河南省冬小麦灌溉制度优化研究 戎亚思, 李国强, 张杰, 张建涛, 王猛, 郑国清, 冯伟 河南农业科学    2023, 52 (2): 151-161.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.02.017 摘要 （985）      PDF （1465KB）（83）    可视化    收藏 为验证AquaCrop模型在河南省的适用性，并探讨冬小麦最优灌溉制度，分别于2016—2018年和2019—2020年，在河南周口进行冬小麦不同灌水频次田间试验，先后校准AquaCrop模型参数和独立验证模型模拟效果，并利用验证后的AquaCrop模型，分析不同降雨年型条件下16种灌溉情景对冬小麦耗水量、蒸腾量、籽粒产量、水分利用效率和灌溉水利用效率的影响。结果表明，冬小麦冠层覆盖度模拟 值与实测值的决定系数（ R 2）介于0.84~0.94，一致性指数（d）介于0.93~0.98，均方根误差（RMSE）介于4.7%~9.4%。冬小麦生物量模拟值与实测值的R2 介于0.94~0.95， d介于0.93~0.98， RMSE介于2.1~2.2 t/hm 2。冬小麦籽粒产量、水分利用效率模拟值与实测值的相对误差（ RE）均在10%以内。以籽粒产量和水分利用效率最高为目标，冬小麦的最优灌溉方案为：于干旱年拔节期、开花期和灌浆期，每次灌水75 mm；于平水年拔节期和开花期，每次灌水75 mm；于丰水年拔节期灌水75 mm。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 7. 基于改进YOLOX模型的芝麻蒴果检测方法研究 王川, 赵恒滨, 李国强, 张建涛, 高桐梅, 赵巧丽, 郑国清 河南农业科学    2022, 51 (11): 155-162.   DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2022.11.018 摘要 （817）      PDF （7366KB）（81）    可视化    收藏 为实现密集条件下芝麻蒴果的准确检测，提出基于YOLOX模型的芝麻蒴果检测定位方法（CEYOLOX模型）。该模型以CSPDarknet-53作为主干特征提取网络，在路径聚合网络PANet中增加104×104大尺度特征层，增强对目标细粒度特征信息的获取；通过引入注意力机制模块获取目标重要的轮廓特征和空间位置信息；将传统的NMS替换为更有利于重叠目标检测的Soft-NMS算法来降低漏检情况。结果表明，在IoU阈值为0.5时，CE-YOLOX模型在全部测试集上的调和均值（F 1）、召回率、平均精度分别为0.99、98.65%、99.71%，与原模型YOLOX相比，该模型分别提升了0.05、6.27个百分点、3.28个百分点。通过蒴果计数试验，CE-YOLOX模型计数准确率为96.84%，比YOLOX模型提高了5.28个百分点。改进后的模型CE-YOLOX适用于密集条件下芝麻蒴果检测。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价