几种大田作物水分 产量模型及其应用
dssat模型原理
dssat模型原理
DSSAT模型（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）是一种基于过程的作物生长模拟模型，可以定量描述作物
生长发育和产量形成过程及其与气候因子、土壤环境、品种类型和技
术措施之间的关系。
该模型是现代农业系统研究的有力工具，为不同
条件下作物生长发育及产量预测、栽培管理、环境评价以及未来气候
变化评估等提供了定量化工具。
DSSAT模型的应用原理主要基于以下几个方面：
1. 土壤水分平衡模块：该模块用于模拟土壤水分动态变化过程，包括
土壤蒸发、作物蒸腾、降雨等作用。
通过输入气象数据和土壤参数，
模型可以预测土壤水分状况，进而影响作物生长和产量形成。
2. 氮素平衡模块：该模块用于模拟作物氮素吸收和土壤中氮素的动态
变化过程。
通过输入氮肥施用量、作物类型、土壤参数等数据，模型
可以预测作物生长过程中的氮素需求和土壤氮素平衡状况。
3. 物候发育模块：该模块用于模拟作物的生长发育过程，包括种子萌发、苗期、花期、成熟期等阶段。
通过输入气象数据和作物类型等参数，模型可以预测作物的生长速率、叶面积指数、干物质积累等指标。
4. 生长发育模块：该模块用于模拟作物生长过程中的形态发育和结构
变化，包括株高、茎粗、叶面积等指标。
通过输入气象数据、土壤参
数、作物类型等参数，模型可以预测作物的生长速率和形态发育过程。
《基于AquaCrop模型的天津滨海地区夏玉米产量模拟》
《基于AquaCrop模型的天津滨海地区夏玉米产量模拟》一、引言随着全球气候变化和人口增长，粮食安全问题日益突出。
作为我国的重要农业产区之一，天津滨海地区夏玉米的产量直接关系到国家的粮食安全和农民的收益。
为了更准确地预测和模拟天津滨海地区夏玉米的产量，本文采用了AquaCrop模型进行模拟研究。
二、AquaCrop模型简介AquaCrop模型是一种基于作物生长过程的模拟模型，能够根据气象、土壤和水资源等因素，对作物的生长、产量和水分利用等方面进行模拟和预测。
该模型具有较高的可靠性和准确性，已被广泛应用于国内外农业生产中。
三、研究区域与方法3.1 研究区域本研究选取了天津滨海地区作为研究对象。
该地区气候适宜，土壤肥沃，是夏玉米的主要产区之一。
3.2 研究方法本研究采用AquaCrop模型对天津滨海地区夏玉米的产量进行模拟。
首先，收集该地区的气象、土壤和水资源等数据；其次，根据AquaCrop模型的原理和要求，对数据进行处理和输入；最后，运行模型进行模拟和预测。
四、模型应用与结果分析4.1 模型应用在应用AquaCrop模型时，我们根据天津滨海地区的实际情况，设置了合适的参数和条件。
模型考虑了气象因素（如温度、降水、光照等）、土壤因素（如土壤类型、养分含量等）以及水分管理等因素对夏玉米生长的影响。
通过模型的运行，我们可以得到夏玉米的生长过程、产量以及水分利用情况等信息。
4.2 结果分析通过AquaCrop模型的模拟，我们得到了天津滨海地区夏玉米的产量数据。
与实际产量数据进行对比，我们发现模拟结果与实际结果具有较高的吻合度，证明了AquaCrop模型在天津滨海地区夏玉米产量模拟中的可靠性和准确性。
此外，我们还分析了不同因素对夏玉米产量的影响程度，为农业生产提供了有力的决策支持。
五、讨论与建议5.1 讨论在本次研究中，我们发现AquaCrop模型在天津滨海地区夏玉米产量模拟中具有较高的可靠性和准确性。
然而，模型的运行还需要大量的气象、土壤和水资源等数据支持，这些数据的准确性和可靠性对模拟结果具有重要影响。
数学模型在农业生产中的应用
数学模型在农业生产中的应用随着现代科技的发展，数学模型在各个领域中得到了广泛的应用，农业生产也不例外。
数学模型的运用使得农业生产更加科学、高效，有效地提高了农业产量和质量。
本文将从农业生产的不同环节，例如作物种植、灌溉管理、病虫害防控等方面，探讨数学模型在农业中的重要作用。
一、作物种植在作物种植领域，数学模型可以帮助农民更好地进行种植计划和决策。
比如，在确定作物的种植密度和种植面积时，可以利用数学模型分析土壤肥力、降雨情况、气温等因素对作物产量的影响，从而找到最佳的种植方案。
此外，数学模型还可以用于预测作物的生长情况和产量，帮助农民合理安排施肥、浇水和采收时间，提高作物品质和经济效益。
二、灌溉管理灌溉是农业生产中重要的环节之一，数学模型在灌溉管理中发挥着重要的作用。
通过建立数学模型，可以准确计算作物对水的需求量，并结合土壤水分监测数据，实现精准灌溉。
数学模型可以分析土壤的渗透性、蒸发散发量以及作物对水分的吸收能力等因素，从而确定灌溉水量和频次，实现节水用水和高效灌溉，帮助提高农田的产量和经济效益。
三、病虫害防控在病虫害防控方面，数学模型可以帮助农民预测病虫害的发生和传播趋势，并提供相应的防治策略。
通过分析病虫害传播的规律和影响因素，建立数学模型，可以预测病虫害的爆发期和危害程度，进而确定最佳的防治措施和药剂使用量。
此外，数学模型还可以用于评估不同防治措施的效果和成本，帮助农民在病虫害防控中做出科学的决策，保障作物的健康生长和产量。
综上所述，数学模型在农业生产中的应用是十分广泛和重要的。
通过运用数学模型，农民可以科学地制定种植计划、合理利用水资源、科学防治病虫害，提高农田的产量和质量，保障农业的可持续发展。
随着科技的不断进步，数学模型的应用将会进一步完善和推广，为农业生产提供更加精准和可靠的支持。
AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究
Abstract: Northeast black soil area is the production area of maize and soybean in China. In order to optimize the agricultural management and forecast crop yield with AquaCrop model, we use OAT (one factor at a time) method to analyze the sensitivity of the model parameters based on the experiment and field observation data, and to validate the model after calibrated the high sensitivity parameters. The results of sensitivity analysis showed that the yields of maize and soybean were both extremely sensitive to the reference harvest index (HI0) and the parameters of canopy growth and root growth. The difference was that maize was more sensitive to the canopy decline coefficient (CDC), while soybean was more sensitive to the shape factor for water stress coefficient for canopy expansion (Pexshp). Maize was more sensitive to the maximum effective rooting depth (Zx) because of its deep root, while soybean was more sensitive to the shape factor describing root zone expansion (Rexshp) because of its short roots. Maize was extremely sensitive to the crop coefficient before canopy formation and senescence (KcTr,x) and the normalized water productivity (WP*) due to the large water demand, while soybean was only generally sensitive. After calibrated the high sensitivity parameters with experiment data, the regression coefficient of simulated yield and measured yield of maize increased from 0.34 to
农田土壤水分监测技术的应用
农田土壤水分监测技术的应用农业生产中，农田土壤水分是一个至关重要的因素。
它直接影响着农作物的生长、发育和产量。
因此，准确、及时地监测农田土壤水分对于优化农业灌溉、提高水资源利用效率以及保障农作物的优质高产具有重要意义。
一、常见的农田土壤水分监测技术1、烘干法这是一种传统且较为准确的方法。
通过采集土壤样本，放入烘箱中烘干至恒重，然后根据烘干前后的重量差计算土壤水分含量。
但这种方法操作繁琐，耗时较长，难以实现大面积、实时的监测。
2、张力计法张力计是由陶土头、压力传感器和刻度表组成。
陶土头与土壤接触，能够感知土壤的水势。
根据测量的水势值，可以间接推算出土壤水分含量。
不过，张力计的测量范围有限，且对土壤质地有一定要求。
3、时域反射法（TDR）TDR 技术基于电磁波在土壤中的传播特性来测量土壤水分含量。
发射机向土壤中发射电磁波，接收机接收反射回来的电磁波，通过分析电磁波的传播时间和幅度来计算土壤水分含量。
TDR 具有测量精度高、速度快、可重复性好等优点，但设备成本相对较高。
4、频域反射法（FDR）FDR 原理是通过测量土壤电容来推算土壤水分含量。
仪器向土壤中发射一定频率的电磁波，电磁波在土壤中的传播频率会受到土壤介电常数的影响，而土壤介电常数又与土壤水分含量密切相关。
FDR 仪器相对简单、价格较低，适用于大面积的农田监测。
5、电阻法电阻法是利用土壤电阻与水分含量之间的关系来测量土壤水分。
将电极插入土壤中，测量电阻值，然后根据电阻与水分的对应关系计算出土壤水分含量。
但这种方法受土壤盐分和温度等因素的影响较大。
6、中子水分仪法中子水分仪通过测量慢中子的数量来确定土壤水分含量。
中子水分仪可以实现非破坏性测量，但由于涉及到放射性物质，使用时需要严格遵守安全规定。
二、农田土壤水分监测技术的应用场景1、精准灌溉决策通过实时监测土壤水分状况，农民可以根据作物的需水规律，精确地控制灌溉时间和灌溉量，避免过度灌溉或灌溉不足，从而提高水资源利用效率，降低农业生产成本。
数学与农业科学农作物种植模型
数学与农业科学农作物种植模型在农业科学领域，种植模型通过运用数学方法和模拟技术，帮助农业从业者更好地了解和管理农作物的生长和发展。
这些模型基于一系列数学方程和统计数据，可以预测和优化农田生产，并提供有关作物种植的决策依据。
1. 背景介绍农业是人类生存和发展的基础，而农作物的种植是农业生产的核心环节。
然而，在农业生产中，种植决策面临着许多挑战，如何最大化产量、减少病虫害的发生、合理利用资源等等。
数学在农业科学中的应用使得农民和研究人员能够更好地理解和管理农作物的生长过程，提高农业生产效率。
2. 农作物生长模型农作物生长模型是数学与农业科学交叉应用的重要领域之一。
它通过化学反应、物理规律和生物学过程等方面的数学建模，研究农作物从播种到收获的全过程。
农作物生长模型包括以下几个方面的内容： - 气象模型：气象因素对农作物的生长过程有着重要影响，例如温度、湿度、光照等。
数学模型可以将气象因素与农作物的生长关联起来，帮助农民根据气象条件调整种植策略。
- 生理模型：农作物的生理过程如光合作用、呼吸作用和传导作用等对农作物的生长和发展起着重要的作用。
生理模型通过数学方法刻画农作物的生理过程，为农民提供科学依据。
- 生态模型：农作物的生长受到环境因素的影响，例如土壤质量、水资源等。
生态模型综合考虑环境因素，预测和优化农作物的生长状况。
3. 农作物种植决策支持系统农作物种植决策支持系统是将数学建模与农作物生长模型相结合，为农民提供最佳的种植决策。
这种系统通常通过采集实时的农田数据，并结合气象数据、土壤信息等，对农作物的生长状况进行监测和分析，预测未来的发展趋势，并给出相关建议。
农作物种植决策支持系统可以帮助农民合理安排种植时间和区域，根据农作物的需求提供最佳的养分和灌溉策略，以及针对病虫害的防治提供相应的措施。
4. 数学模型的应用案例数学模型在农业科学中有着广泛的应用。
以作物种植为例，数学模型可以通过对统计数据和实验数据的分析，预测不同种植策略下的产量和品质。
作物需水规律-2
Rn Rns Rnl
Rns 1 a Rs
Rs (0.25 0.5n / N ) Ra
Rnl f T . f ed . f n / N
返回算例
ET0 CW .Rn 1 W . f u . ea ed
返回算例
ET0 CW .Rn 1 W . f u . ea ed
此式以能量转换为主,同时考虑到空气动力学等气象因素。
作物需水规律—需水量
ET0 CW .Rn 1 W . f u . ea ed
式中： ETo为参考作物蒸发蒸腾量(mm ／d)； C为补偿昼夜天气变化的修正系 数，与湿度、昼夜风速、到达 地面辐射量有关，可查表
W为与温度和海拔高度有关的权 重因子，可查表；
Ra
Rs=(0.25+0.5n/N)Ra
(mm/天)(查表1)
(mm/天)
16.4
9.43
Rns=(1-a)Rs
ed=11.7 f(T) f(ed) f(n/N) Rnl=f(T).f(ed).f(n/N) u昼/u夜=1 Rhmax=70% Rs=9.43 U夜=2.87m/s Rn=Rns - Rnl W w.Rn C ET0
ETC=KC* K *ET0
θ
20%
返回算例
上例中：
算例
资料：
某地，北纬39o20’，地面高程100m，
计算月份为5月，最高温度28oC，最低温度
12oC，平均温度20oC，最大相对湿度70%， 最小相对湿度30%，平均相对湿度50%，夜
晚风速u夜=2.9m/s，日间风速u昼=2.87m/s，
作物需水规律—需水量
3、作物需水量的确定 （1）影响因素分析 影响作物需水的因素很多，归纳 起来有自然和人为两大类。自 然因素包括气象、土壤、作物 几种，人为因素有灌排措施、 耕作措施等。 由于各种因素相互联系，错综复 杂，目前还难以从理论上进行 精确计算，但可以以一两种主 要因素建立模型计算。
作物需水量和灌溉用水量
– 与作物种类、生育阶段和土壤性质、 地下水位有关。
2〕土壤适宜含水率和最大、 最小含水率
• 与作物种类、土壤理化性质和土壤状况有关。
– 旱田灌溉中通常以田间持水量为最大含水率，作为 灌水上限。 – 盐碱地含水率应满足盐类溶液浓度要求的最小含水 率。 – 以允许含水率上下限控制，可以减少灌溉次数。
2、作物需水量
• A、旱田作物需水量: 植株蒸腾和棵间蒸发合称腾发量 (evapotranspiration),也称为作物需 水量(Water requirement of crops ) • 影响需水量的因素
• 田间耗水量: 腾发量与渗漏量之和. • 水田深层渗漏的两重性 • A 浪费水量肥料，污染地下水和提 高地下水位，对后期作物影响。 • B、改善土壤通气和氧化还原状况
3〕降雨入渗量
• 储存于计划湿润层内的雨量。 P０＝αΡ α－降雨入渗系数，
α与次降雨量、地形及土壤质地和覆盖有关。 超过计划湿润层田间持水量的降雨是无效水量。
4〕 地下水补给量
• 通过毛管上升到作物根系层而被作 物吸收的水量。
– K与地下水埋深、土壤质地、作物根 系分布、计划湿润层深度有关。
• （2）逐日计算水层变化。低于下限时灌溉，高 于雨后最大蓄水深度时排水至该值。
– 灌水至适宜水深上限，灌水定额一般取整数。适宜 上下限并非绝对不可改变。
4、计算实例
• 6月20日：初始水深18mm，日需水量5mm/d， 日渗漏量3mm/d,适宜水深10～30～50mm； • 6月22日降雨量100mm，此后无降雨，确定下次 灌水日期及灌水定额。 • 排水6月22，灌溉6月28日。
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1.2 生育阶段以蒸发蒸腾量为变量的水分生产函 数模型 作物产量不仅与全生育期的供水量或蒸发蒸腾
量有关, 更取决于供水量在全生育期内的分配。人 们最早于 1953 年发现玉米在吐丝或抽雄期水分亏 缺对产量的影响最大[16]。
1.2.1 相加模型
∑ Blank 模型:
Y Ym
=
i
n =1
λi
⎛ ⎜ ⎝
中国生态农业学报 2009 年 9 月 第 17 卷 第 5 期 Chinese Journal of Eco-Agriculture, Sept. 2009, 17(5): 997−1001
DOI: 10. 3724/SP.J.1011.2009.00997
几种大田作物水分−产量模型及其应用*
张恒嘉
ET ETm
⎞ ⎟ ⎠i
(6)
∑ Stewart 模型:
Y Ym
=1−
n
λi
⎛ ⎜1
−
i=1 ⎝
ET ETm
⎞ ⎟ ⎠i
(7)
∑ Singh 模型:
Y Ym
n
= 1− λi
i =1
⎡ ⎢1 − ⎢⎣
⎛ ⎜1 ⎝
−
ET ETm
⎞b0 ⎟ ⎠i
⎤ ⎥ ⎥⎦
(8)
式中, λi为生育阶段 i 作物对水分亏缺的敏感因子; b0
现出明显的非线性增加关系, 开始增加幅度较大,
以后逐渐减少, 直至 Y 达到最大值, 然后 Y 随 ET 增
加而逐渐减少, 与模型(4)的变化趋势较为相似, 但
模型(3)中 Y 随 ET 减少的速率很慢, 不符合抛物线模
型。然而作物产量与蒸发蒸腾量的关系若用相对产
量与相对蒸发蒸腾量的关系表示则具有较好的稳定
水分生产函数模型, 通过模型找到作物需水关键期 和灌水量与作物产量之间的最佳结合点, 这对有限 水资源条件下缓解区域资源性缺水和保证粮食安全 具有重要的现实意义。
1 模型分析
1.1 全生育期水分生产函数模型 1.1.1 以全生育期灌水量为变量的水分生产函数模
型[7−12]
抛物线模型: Y = a + bW + cW 2
(1)
非线性模型: Y = ( A + B / M + C / M 2 ) ⋅ e−DM (2)
式中, Y 为作物全生育期内的实际产量, W、M 为作 物全生育期内的实际灌水量, a、b、c、A、B、C、D
* 国家自然科学基金项目(40801044)和甘肃省高等学校研究生导师科研计划项目(0602-05)资助 张恒嘉(1974~), 男, 博士, 副教授, 研究方向为农业水土工程、节水农业及农业生态。E-mail: zhanghj_lijh@ 收稿日期: 2008-07-20 接受日期: 2008-12-20
性。模型(5)符合此特点, 适用于预测不同水分亏缺
产生的减产, 广泛应用于规划设计和宏观经济分析,
但仍不能揭示同一蒸发蒸腾量在不同时间分配产生
不同产量的结果。
以全生育期蒸发蒸腾量为变量的水分生产函数
模型类似于以全生育期灌水量为变量的水分生产函 数模型, 但用蒸发蒸腾量替代了灌水量, 较好地揭 示了作物产量与水分的宏观统计关系。
=
L2 z
(16)
⎪⎩ Ln1λ1 + Ln2λ2 + L + Lnnλn = Lnz
m
式中:
∑ Lik = Xij ⋅ X kj (k = 1, 2,L, n)
(17)
j =1
m
∑ Liz = Xij ⋅ Z j (i = 1, 2,L, n)
(18)
j =1
记
S
=
⎛ ⎜ ⎜
作物水分−产量模型(水分生产函数)是指农业 生产水平基本一致的条件下, 作物消耗的水资源量 与其产量之间的关系。目前采用的作物水分−产量模 型有两大类[1]: 一是作物全生育期水分生产函数模 型; 二是作物各生育阶段水分生产函数模型。由于 作物不同生育阶段缺水对产量影响的不同, 第一类 模型不能反映这一事实, 而第二类模型不仅表明了 水分供应量, 还表明了水分供应时间对产量的影 响。在我国这类模型最常用的形式主要有相加(Blank) 模式和相乘(Jensen)模式。一般认为相乘模式对构成 产量的目标反应比相加模式更敏感, 更符合实际 [2−6]。本文从上述两种角度解析了各种形式的模型, 并以这些模型为基础, 利用计算机模拟建立了各种
(14)
j =1
i =1
∑ ∑ 令 ∂θ
∂λi
=0,
即 ∂θ ∂λi
m
n
= −2 (Z j − λi Xij ) ⋅ Xij
j =1
i =1
=0
(15) 解此方程, 可得一组方程式:
⎧ L11λ1 + L12λ2 +L + L1nλn = L1z
⎪⎪⎨L21λ1 ⎪
+
L22 λ 2
+L+ M
L2n λ n
Field crop water-yield models and their applications
ZHANG Heng-Jia
(Department of Water Resources Engineering, School of Engineering, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China)
气候与土壤因素有关; K 为作物产量反应系数或敏
感系数; 其他同上。 大量研究表明[13−15], 直线模型(3)多数是在曲线
未达到最高点的情况下得出的, 因而是不完整的,
其局限性很大, 一般只适合于灌溉水源不足、管理
水平不高、农业生产资料未能充分发挥的低产灌区。
随着水源条件的改善和管理水平的提高, Y 与 ET 表
为自变量的幂指数(常数), 常取 2.0; 其他同上。
相加模型适合于半干旱和半湿润等地区的籽粒
产量计算, 也较适合干旱地区牧草和饲料作物的生 物学产量计算。不足之处是认为各生育阶段缺水对
产量的影响是相互独立的, 这与实际不符。事实上 作物在某个生育阶段缺水时, 不仅对本阶段内的生 长有影响, 还会影响到以后各阶段的生长, 最终 导致产量的降低。比如作物在任一阶段因缺水死
对本阶段产生影响, 且经过连乘式的数学关系反映
多阶段缺水对产量的总影响。相乘模型的特点在于
用相乘模型考虑多阶段的相互影响, 对总产量的反 应灵敏度高。一般认为相乘模型对构成产量的目标
第5期
张恒嘉: 几种大田作物水分−产量模型及其应用
999
图 1 模型参数的推求 Fig. 1 Calculating of the model parameters
(3)
抛物线模型: Y =a +bET +cET 2
(4)
Stewart(1977)模型: 1− Y = K (1− ET )
(5)
Ym
ETm
式中, Y、Ym 分别为作物全生育期内的实际产量和最
大产量; ET、ETm 分别为作物全生育期内的实际和最
大蒸发蒸腾量; a、b、c 为经验系数, 与不同地区的
Abstract In this paper, crop water-production functions, namely crop water-yield models, of wheat, maize and cotton were analyzed and intrinsic relations among the different models advanced. Models of water-production function of different crops were fitted based on least-square theory using field experimental data from various irrigation regions, with quadratic model used for the whole growth period and Jensen model for growth stages. Water sensitivity index resulting from the fitting shows a low-high-low trend during the growth period. The results could provide agricultural irrigation practice with vital reliable academic hits to optimize irrigation systems in water deficient regions. Key words Irrigation amount, Evapotranspiration, Water sensitivity index, Water-production function, Least-square theory, Field crop (Received July 20, 2008; accepted Dec. 20, 2008)
受气候条件、土壤类型、灌溉措施、作物种类及品
种等因素的影响, 式(2)中经验系数在不同地区差异
较大, 需由试验资料经回归分析确定。
以全生育期灌水量为变量的水分生产函数模型
采用灌水量作为水分的代表指标, 结入的生产效率,
在宏观经济分析中得到广泛应用。然而, 这一模型
(甘肃农业大学工学院水利系 兰州 730070)
摘 要 本文介绍了几种大田作物(小麦、玉米、棉花等)水分−产量模型(即水分生产函数)国内外研究现状, 阐 明了各种模型之间的本质区别与内在联系。依据部分灌区的田间试验数据, 在全生育期采用二次抛物线模型、 各生育阶段采用 Jensen 模型, 并且运用最小二乘法原理, 拟合了不同作物的水分生产函数, 得出作物不同生 育阶段的水分敏感指数, 发现不同作物敏感指数值呈前期小、中期大、后期又变小的变化趋势且与农业灌溉 实际相符, 这一结论可为资源性缺水区域制定优化灌溉制度提供理论依据。 关键词 灌水量 蒸发蒸腾量 水分敏感指数 水分生产函数 最小二乘法原理 大田作物 中图分类号: S181 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2009)05-0997-05