CN115545519B - 一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 - Google Patents
一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115545519B CN115545519B CN202211286070.9A CN202211286070A CN115545519B CN 115545519 B CN115545519 B CN 115545519B CN 202211286070 A CN202211286070 A CN 202211286070A CN 115545519 B CN115545519 B CN 115545519B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transpiration
- plant
- leaf
- leaves
- different
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000005068 transpiration Effects 0.000 title claims abstract description 131
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 31
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 239000002689 soil Substances 0.000 title claims abstract description 19
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title abstract description 8
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims abstract description 117
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 38
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 244000038559 crop plants Species 0.000 claims description 4
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000011148 porous material Substances 0.000 abstract description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 7
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 2
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 12
- 241001057636 Dracaena deremensis Species 0.000 description 10
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 10
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 9
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 230000001766 physiological effect Effects 0.000 description 3
- 238000013341 scale-up Methods 0.000 description 3
- 230000014634 leaf senescence Effects 0.000 description 2
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 244000020551 Helianthus annuus Species 0.000 description 1
- 235000003222 Helianthus annuus Nutrition 0.000 description 1
- 235000007688 Lycopersicon esculentum Nutrition 0.000 description 1
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 240000003768 Solanum lycopersicum Species 0.000 description 1
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 1
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 1
- 235000016383 Zea mays subsp huehuetenangensis Nutrition 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 235000009973 maize Nutrition 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/28—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0098—Plants or trees
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Botany (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Algebra (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
Abstract
本发明提供了一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,包括:利用便携式叶面积仪扫描观测植株所有叶片的面积;利用便携式气孔计测量测量植株冠层内部不同层位叶片蒸腾速率的日内变化;安装植物茎流计系统对观测植株的蒸腾速率进行定点连续测量;采用不同方法将叶片蒸腾速率升尺度得到整个植株的蒸腾;将升尺度结果与茎流计观测的植株蒸腾进行对比,评估不同升尺度方法的精度,确定适于观测植株的最佳升尺度方法。本发明揭示不同部位叶片气孔导度的变化,可用于量化评估各种下垫面条件下的作物蒸腾,避免了以往经验性升尺度方法的不确定性和定点观测的限制,对研究作物在不同水土环境条件下的气孔响应和蒸腾损失提供了重要技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于植被生理和植株与大气间水汽通量交换观测技术领域,特别涉及一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法。
背景技术
农田作物蒸腾对变化环境的响应强烈,呈现明显的季节和日内波动;一方面面与太阳辐射和温度等气象因素紧密相关,同时也受到作物生长和水土条件的影响。开展不同尺度植株蒸腾的观测为揭示作物生理活动和耗水量提供了重要手段,对气候变化和水资源短缺背景下农业水资源高效利用、干旱应对以及农业生产均具有重要意义。
作物蒸腾作为蒸散发的主要组成部分,准确测量和评估作物蒸腾损失成为农业水资源管理领域研究的关键。鉴于植被蒸腾对各气象要素的快速响应,已有研究采用气孔计和茎流计等多种仪器对各类作物如玉米、葵花和番茄等的蒸腾变化规律进行了观测和分析。其中,利用气孔计观测叶片尺度气孔导度和水汽交换过程,能反映叶片气孔对周围辐射、水汽和风速等环境因素的响应。比如中午阶段气孔在强辐射和高温时可能会关闭部分气孔,避免水分过多损失。但农田中种植密度相对较大的作物群体,作物冠层内下部叶片可能被上层叶片遮盖。此时不同部位叶片的气孔蒸腾和气孔行为会有明显差异。另外,利用茎流计观测作物的茎液流变化来表征整个植株的蒸腾损失是目前最常用的技术方法。植株蒸腾受到作物群体种植结构的影响,比如植株不同部位感光面积会受种植密度影响。整个植株的蒸腾是决定该作物长势和生产力的关键,反映了植株在群体中的分布特征,同时能反映作物是否受到水分等胁迫。但茎流计造价昂贵,需固定在植株茎秆处。安装时所需要的传感器对植株茎粗和高度有明确要求,如茎粗超过传感器适用范围时,需要更新传感器,增加经济负担。此外对植株茎秆进行长时间包裹式或插针式观测,测量结果可能会受到影响。
茎流计观测由于固定点位的限制,当作物在同样气象条件下受到非均质土壤水分和盐分胁迫时,对叶片气孔的响应以及作物蒸腾的变化都无法进行有效评估。而且农田作物叶片气孔蒸腾与植株蒸腾之间的定量关系还不明确。
因此,如何实现不同水土环境下植株蒸腾的测量和评估,是目前急需解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足,解决植株蒸腾观测中存在的限制,本发明提出了一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,实现不同点位植株蒸腾的测量和评估,同时获取植株叶片的气孔行为特征和蒸腾变化。本发明提供的作物蒸腾升尺度测量和评估方法,在动态测量作物冠层不同部位叶片气孔蒸腾基础上,通过升尺度量化整个植株的蒸腾损失,该方法对不同区域以及不同水土环境下的作物蒸腾评估提供了有效的方法和技术支撑。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,包括以下步骤:
步骤1,作物叶片参数测量:
在作物生长季不同生育阶段,选定观测植株,利用便携式叶面积仪扫描所述观测植株的所有叶片,获取包括叶片面积、周长、长度和宽度在内的叶片形状参数;
步骤2,叶片气孔蒸腾测量:
利用便携式植物气孔计对选定的观测植株不同部位叶片的气孔导度和叶片蒸腾速率进行测量,从而获得分层叶片气孔导度和叶片瞬时蒸腾速率的日内变化;
步骤3,作物植株蒸腾测量:
考虑所述观测植株茎秆的直径、选取适合的植物茎流计传感器,在作物生育期内安装植物茎流计系统,对整株观测植株的茎流速率进行连续观测;
步骤4,叶片蒸腾速率升尺度到整个植株蒸腾损失:
采用不同冠层分布方法将叶片蒸腾速率升尺度得到整个植株的蒸腾损失,所述冠层分布方法包括:
S41,假定观测植株的冠层上下一致均匀矩形分布,即将上、中、下三层叶片蒸腾速率的平均值乘以总叶面积,进而得到植株蒸腾速率;
S42,将观测植株的叶片上、中、层叶片受光面积比例设置为梯形分布,即自上至下等差递减;从而将各观测植株的总叶面积按分层比例划分并乘以各层的叶片蒸腾速率,进而求和得到梯形分布下升尺度的植株蒸腾速率;
S43,根据作物冠层内部叶片的分布特征和太阳高度变化,建立动态梯度分布下的升尺度方法,包括以下步骤:
动态梯度分布下观测植株的叶片上、中、下各层叶片受光照比例的计算公式为:
式中,h为太阳高度角;
将观测植株各层动态变化的叶片受光照比例与总叶面积相乘,并对各层结果求和得到基于动态梯形分布升尺度的植株蒸腾速率;
步骤5,升尺度方法精度的评价
选取步骤1和步骤2中观测叶片面积和叶片蒸腾速率对应日期下的步骤3茎流速率观测结果,与步骤4中各方法升尺度得到的植株蒸腾速率结果进行对比,评估步骤4不同升尺度方法的精度,从而确定适于所选定观测植株的最佳升尺度方法。
进一步的,步骤1所述作物叶片参数测量的具体操作方法为:
选定i株观测植物,并依次编号为植株1、2、……、i,在生长季不同生育阶段晴朗天气时,利用便携式叶面积仪(1)扫描每株作物所有叶片的面积,记录每次测量的总叶面积S1、S2、S3、……、Si。
进一步的,步骤2所述叶片气孔蒸腾测量的具体操作方法为:
在步骤1测量叶片参数的当日,进行叶片气孔蒸腾测量,测量时将各观测植株的叶片分为上、中、下三层,并每隔两小时测量一次,从而获得分层叶片瞬时蒸腾速率的日内变化。
进一步的,步骤4中S43所述太阳高度角h由地方时和太阳赤纬的变化进行计算,公式为:
太阳赤纬δ的计算公式为:
式中,n为观测日的日序数,取值范围为1-366。
进一步的,步骤5中不同升尺度方法精度的评价指标采用决定系数R2和均方根误差RMSE,其计算公式如下:
式中:m为数据序列长度,Obj为序列中j时刻茎流计观测得到的连续茎流速率,Sij表示将气孔计观测的叶片蒸腾通过不同方法升尺度得到的植株蒸腾速率,和/>分别是Obj和Sij对应序列的平均值,j为1-m序列中对应的各值。
本发明相比现有技术的有益效果为:
1、以往对农田作物叶片到植株(冠层)蒸腾的升尺度量化只以叶面积指数为依据,缺少对作物冠层内部不同部位叶片气孔特征的描述;本发明建立了一种将叶片蒸腾升尺度到整个植株蒸腾的测量和评估方法,在动态测量作物冠层不同部位叶片气孔蒸腾基础上,通过不同升尺度方法建立叶片蒸腾和植株蒸腾的定量关系,从而对作物蒸腾耗水进行准确评估,为研究不同区域以及不同水土环境下、作物从叶片到植株多尺度蒸腾损失的响应提供了重要技术支撑;
2、本发明所述方法,结合多点位便携式测量(便携式叶面积仪、便携式植物气孔计)和固定点位仪器测量(植物茎流计系统)等手段,以作物生长状况和气孔生理活动的动态变化为依据,能够克服定位观测的限制,不受仪器固定布置的限制,且减少购买更多昂贵仪器的经济成本;
2、本发明所述的作物蒸腾升尺度测量和评估方法,在量化变化环境下作物气孔行为以及植株蒸腾损失方面具有创新性,可拓展至多种作物类型,为研究作物蒸腾对气象要素以及水盐胁迫等变化环境的响应规律提供了科学技术支撑,在水资源管理、农业水文和作物生理生态学等领域具有重要的推广应用价值。
附图说明
下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。
图1为本发明实施例所述面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法的测量流程图;其中,1-便携式叶面积仪;2-便携式植物气孔计;3-植物茎流计系统;
图2为实施例作物生长季不同生育阶段冠层内部分层叶片蒸腾速率的日内变化;
图3为实施例叶片蒸腾升尺度结果与茎流计观测的植株蒸腾的日内变化;其中,点表示基于叶片蒸腾的升尺度结果,从上至下依次为三种方法的结果;线表示茎流计连续观测的植株蒸腾结果;S1、S2和S3分别为每次测量时对应植株的总叶面积;
图4为不同升尺度方法下植株冠层结构示意图以及升尺度结果与茎流计蒸腾测量结果的比较。
具体实施方式
在本文所披露的范围的端点和任何值都不限于该精确的范围或值,这些范围或值应当理解为包含接近这些范围或值的值。对于数值范围来说,各个范围的端点值之间、各个范围的端点值和单独的点值之间,以及单独的点值之间可以彼此组合而得到一个或多个新的数值范围,这些数值范围被视为在本文中具体公开。
以下将通过具体实施例对本发明进行详细描述。
以下实施例中,在没有特别说明的情况下,涉及到的实验仪器和原料均为市售品。
实验仪器,见表1。
表1实验仪器表
仪器 | 型号 | 来源 |
便携式叶面积仪 | Yaxin-1242 | 北京雅欣理仪科技有限公司 |
便携式植物气孔计 | Yaxin-1303 | 北京雅欣理仪科技有限公司 |
植物茎流计系统 | SapIP-DynagageSGBSensors | 美国DynamaxInc.公司 |
上述各仪器在本发明中发挥的作用为:
便携式叶面积仪可以扫描测量作物植株所有的叶片面积,在生育期不同阶段进行观测来描述作物生长状况的变化;便携式植物气孔计可以测量任意植株不同部位叶片瞬时的气孔蒸腾,反映作物群体分布影响下冠层内部叶片生理活动的变化特征;植物茎流计系统造价昂贵,作为定点观测植物蒸腾的有效手段,不考虑植株体内储水量变化,可以准确获取作物生育期内连续的蒸腾损失。
实施例
如图1所示,本实施例以玉米为例,提供了一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,包括以下步骤:
步骤1,作物叶片参数测量:
选定三株观测玉米植株,并编号为植株1、2、3,在玉米生长季不同生育阶段的晴朗天气时(8月7日、8月24日和9月17日),利用便携式叶面积仪1(Yaxin-1242)扫描每株观测玉米植株的所有叶片面积,并依序记录为S1、S2和S3(m2)。
同时所述便携式叶面积仪1还可获取叶片周长、长度和宽度在内的多种叶片形状参数,广泛用于常见作物如玉米、小麦和水稻等的测量。
步骤2,叶片气孔蒸腾测量:
在步骤1测量叶片面积的同一天(8月7日、8月24日和9月17日),利用便携式植物气孔计2(Yaxin-1303)对选定的观测玉米植株不同部位叶片的气孔导度和叶片蒸腾速率进行测量。
具体来说,便携式植物气孔计根据叶片内外蒸腾作用而引发的水气交换原理,采用气体交换法,测量叶室中相对湿度的变化,从而计算叶片蒸腾速率;并通过测定叶面温度后计算叶面与空气之间的水气梯度和水气传输的阻抗公式,计算叶片的气孔导度。考虑农田作物冠层特征和叶片衰老过程,比如玉米叶片衰老从植株顶端和底部向中部逐渐形成,一般将叶片分为上、中、下三层。每隔约两小时测量一次,从而获得分层叶片瞬时蒸腾速率的日内变化,如图2。
步骤3,作物植株蒸腾测量:
考虑所述观测玉米茎秆的直径(粗细)范围,选取适合的传感器,在作物生育期内安装植物茎流计系统3,安装时由于传感器本身长度较大,需要作物茎秆达到适宜的高度才能安装。
植物茎流计可分为包裹式和插针式,针对农田作物茎部直径较细的植物,如本实施例选用的玉米植株,采用包裹式茎流计。其利用能量平衡原理,通过计算植物蒸腾时带走的能量确定植物的茎流速率。作物生育期内安装植物茎流计系统3(SapIP-Dynagage SGBSensors),对前面步骤1中选定的三株观测玉米植株的茎流速率进行定点连续观测。
步骤4,叶片蒸腾速率升尺度到整个植株蒸腾损失:
采用不同冠层分布方法将叶片蒸腾速率升尺度得到整个植株的蒸腾损失,所述冠层分布方法包括三种,分别为:
S41,不考虑作物冠层结构分层特征,只将作物叶面积指数作为依据对叶片气孔蒸腾进行升尺度得到植株(冠层)蒸腾,该方法假定观测玉米植株的冠层上下一致均匀矩形分布,即取上、中、下三层叶片蒸腾速率的平均值作为整个植株的叶片蒸腾速率,将上、中、下三层叶片蒸腾速率的平均值乘以总叶面积,进而得到植株蒸腾速率。
S42,根据玉米冠层内部叶片的分布和受光特征,将方法二描述为考虑冠层结构的梯形分布。从上述步骤2获得的分层叶片的蒸腾变化可知,玉米上层叶片蒸腾速率总体显著大于下层叶片,表示玉米上层叶片受光照强度大于下层叶片,因此本实施例将观测玉米植株的叶片上、中、层叶片受光面积比例设置为梯形分布,即上、中、下三层叶片获得的光照强度逐层等差递减;从而将各观测玉米植株的总叶面积按分层按递减比例分配至上、中、下三层,将得到的每层叶片受光面积乘以各层的叶片蒸腾速率,进而求和得到按梯形分布下升尺度的植株蒸腾速率。
S43,根据作物冠层内部叶片的分布特征和太阳高度变化,建立动态梯度分布下的升尺度方法,具体到本实施例所选用的作物——玉米,其冠层内部上层叶片相比下层虽然受光照面积更大,但不同部位叶片受光面积一天内随太阳高度角的变化而变化。
所述动态梯度分布下的升尺度方法包括以下步骤:
根据梯形分布的变化,当太阳高度角为0°时光照微弱,上、中、下三层的受光面积一致,均为1/3,此时为特殊的矩形分布;当太阳高度角为90°时太阳辐射强度最大,认为达到特殊的梯形分布(等腰三角形),上、中、下三层的光照比例分别为2/3、1/3、0。因此,动态梯度分布下观测植株的叶片上、中、下各层叶片受光照比例的计算公式为:
式中,h为太阳高度角。
所述太阳高度角h由地方时和太阳赤纬的变化进行计算,公式为:
所述太阳赤纬δ的计算公式为:
式中,n为观测日的日序数,取值范围为1-366。
将所述观测玉米植株各层动态变化的叶片受光照比例与总叶面积相乘,并对各层结果求和得到基于动态梯形分布升尺度的植株蒸腾速率。
以上三种方法升尺度的植株蒸腾速率和茎流计观测的植株蒸腾速率的日内动态变化可见图3。
步骤5,升尺度方法精度的评价
选取步骤1和步骤2中观测叶片面积和叶片蒸腾速率对应日期下(8月7日、8月24日和9月17日)的步骤3茎流速率观测结果,与步骤4中三种方法升尺度得到的植株蒸腾速率结果进行对比,评估步骤4三种不同升尺度方法的精度,从而确定适于所述观测玉米植株的最佳升尺度方法。
不同升尺度方法精度的评价指标采用决定系数R2和均方根误差RMSE,其计算公式如下:
式中:m为数据序列长度,Obj为观测序列中j时刻茎流计观测得到的连续茎流速率,Sij表示将气孔计观测的叶片蒸腾通过不同方法升尺度得到的植株蒸腾速率,和/>分别是Obj和Sij对应序列的平均值,j为1-m序列中对应的各值。
评价结果如图4所示,按照S41所述叶片受光面积平均分布对叶片蒸腾速率进行升尺度,结果相比茎流计观测值明显偏低。这是因为农田玉米群体下层叶片受光照比例小于上层,同时下层叶片蒸腾速率明显小于上层叶片(图2)。按照S42所述方法,考虑下层叶片受光面积的遮挡,基于梯形分布升尺度的结果有效改善了低估现象。当进一步考虑太阳高度角动态变化导致不同部位叶片受光照比例发生变化时,基于动态梯形分布的升尺度结果(即按照S43所述方法),相比其他两种方法最接近茎流计观测的植株蒸腾。对比结果表明,动态梯度分布下的升尺度方法的R2和RMSE与梯形分布结果基本一致,同时线性拟合结果更接近1:1线,是适于所述观测玉米植株的最佳升尺度方法。
最后应说明的是,以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳布置方案对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1,作物叶片参数测量:
在作物生长季不同生育阶段,选定观测植株,利用便携式叶面积仪(1)扫描所述观测植株的所有叶片,获取包括叶片面积、周长、长度和宽度在内的叶片形状参数;
步骤2,叶片气孔蒸腾测量:
利用便携式植物气孔计(2)对选定的观测植株不同部位叶片的气孔导度和叶片蒸腾速率进行测量,从而获得分层叶片气孔导度和叶片瞬时蒸腾速率的日内变化;
步骤3,作物植株蒸腾测量:
考虑所述观测植株茎秆的直径、选取适合的植物茎流计传感器,在作物生育期内安装植物茎流计系统(3),对整株观测植株的茎流速率进行连续观测;
步骤4,叶片蒸腾速率升尺度到整个植株蒸腾损失:
采用不同冠层分布方法将叶片蒸腾速率升尺度得到整个植株的蒸腾损失,所述冠层分布方法包括:
S41,假定观测植株的冠层上下一致均匀矩形分布,即将上、中、下三层叶片蒸腾速率的平均值乘以总叶面积,进而得到植株蒸腾速率;
S42,将观测植株的叶片上、中、下三层叶片受光面积比例设置为梯形分布,即自上至下等差递减;从而将各观测植株的总叶面积按分层比例划分并乘以各层的叶片蒸腾速率,进而求和得到梯形分布下升尺度的植株蒸腾速率;
S43,根据作物冠层内部叶片的分布特征和太阳高度变化,建立动态梯度分布下的升尺度方法,包括以下步骤:
动态梯度分布下观测植株的叶片上、中、下各层叶片受光照比例的计算公式为:
式中,h为太阳高度角;
将观测植株各层动态变化的叶片受光照比例与总叶面积相乘,并对各层结果求和得到基于动态梯形分布升尺度的植株蒸腾速率;
步骤5,升尺度方法精度的评价
选取步骤1和步骤2中观测叶片面积和叶片蒸腾速率对应日期下的步骤3茎流速率观测结果,与步骤4中各方法升尺度得到的植株蒸腾速率结果进行对比,评估步骤4不同升尺度方法的精度,从而确定适于所选定观测植株的最佳升尺度方法。
2.根据权利要求1所述的面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,其特征在于,步骤1所述作物叶片参数测量的具体操作方法为:
选定i株观测植物,并依次编号为植株1、2、……、i,在生长季不同生育阶段晴朗天气时,利用便携式叶面积仪(1)扫描每株作物所有叶片的面积,记录每次测量的总叶面积S1、S2、S3、……、Si。
3.根据权利要求1所述的面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法,其特征在于,步骤2所述叶片气孔蒸腾测量的具体操作方法为:
在步骤1测量叶片参数的当日,进行叶片气孔蒸腾测量,测量时将各观测植株的叶片分为上、中、下三层,并每隔两小时测量一次,从而获得分层叶片瞬时蒸腾速率的日内变化。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211286070.9A CN115545519B (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211286070.9A CN115545519B (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115545519A CN115545519A (zh) | 2022-12-30 |
CN115545519B true CN115545519B (zh) | 2023-06-02 |
Family
ID=84736298
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211286070.9A Active CN115545519B (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115545519B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116087118B (zh) * | 2023-04-06 | 2023-06-09 | 黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所 | 一种高光谱遥感识别玉米大斑病的设备及其系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN206805206U (zh) * | 2017-04-05 | 2017-12-26 | 福建师范大学福清分校 | 一种基于ZigBee技术与Internet的远程闭环控制式植物监控系统 |
CN111413472A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-14 | 四川大学 | 果树冠层结构蒸腾速率的测定方法 |
CN113034302A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-25 | 中国水利水电科学研究院 | 一种农田尺度作物水分利用效率遥感评价方法 |
CN113966518A (zh) * | 2019-02-14 | 2022-01-21 | 欧司朗有限责任公司 | 受控农业系统和管理农业系统的方法 |
CN114186425A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-15 | 西安理工大学 | 一种冠层导度与气象变量相关性评估方法及系统 |
CN114578022A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-06-03 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于蒸散发分量的植物水分利用效率评价方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180132328A1 (en) * | 2011-01-31 | 2018-05-10 | Industrial Technology Research Institute | Multi-function lighting system |
-
2022
- 2022-10-20 CN CN202211286070.9A patent/CN115545519B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN206805206U (zh) * | 2017-04-05 | 2017-12-26 | 福建师范大学福清分校 | 一种基于ZigBee技术与Internet的远程闭环控制式植物监控系统 |
CN113966518A (zh) * | 2019-02-14 | 2022-01-21 | 欧司朗有限责任公司 | 受控农业系统和管理农业系统的方法 |
CN111413472A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-14 | 四川大学 | 果树冠层结构蒸腾速率的测定方法 |
CN113034302A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-25 | 中国水利水电科学研究院 | 一种农田尺度作物水分利用效率遥感评价方法 |
CN114186425A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-15 | 西安理工大学 | 一种冠层导度与气象变量相关性评估方法及系统 |
CN114578022A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-06-03 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于蒸散发分量的植物水分利用效率评价方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Obaid-ur-Rehman 等.UAV Assessment of Crop Evapo-transpiration Dynamics in Winter Wheat and Barley under Varying Pressures of Fungal Diseases.《 2021 Seventh International Conference on Aerospace Science and Engineering (ICASE)》.2021,第1-8页. * |
Takakura, T 等.Measurement of evapotranspiration rate in a single-span greenhouse using the energy-balance equation.《BIOSYSTEMS ENGINEERING》.2009,第102卷(第3期),第298-304页. * |
姜雪连.西北旱区制种玉米父本母本耗水特性及蒸发蒸腾量估算方法研究.《中国博士学位论文全文数据库 农业科技辑》.2016,(第8期),第D047-73页. * |
屈艳萍 等.植物蒸发蒸腾量测定方法述评.《水利水电科技进展》.2006,第26卷(第3期),第72-77页. * |
陈舒炜.单株枇杷冠层光合有效辐射分布模拟与光截获能力分析.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2020,(第3期),第C041-6页. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115545519A (zh) | 2022-12-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Anapalli et al. | Simulation of crop evapotranspiration and crop coefficients with data in weighing lysimeters | |
Wang et al. | Infrared canopy temperature of early-ripening peach trees under postharvest deficit irrigation | |
Grattan et al. | New crop coefficients estimate water use of vegetables, row crops | |
QU et al. | The impacts of climate change on wheat yield in the Huang-Huai-Hai Plain of China using DSSAT-CERES-Wheat model under different climate scenarios | |
Gong et al. | Comparison of ET partitioning and crop coefficients between partial plastic mulched and non-mulched maize fields | |
CN113049750B (zh) | 一种基于高通量气孔导度诊断植物水分胁迫的方法及系统 | |
CN115545519B (zh) | 一种面向不同水土环境下作物蒸腾升尺度测量和评估方法 | |
CN114128608A (zh) | 一种果园灌溉管理方法及系统 | |
CN110210142B (zh) | 一种南方大型灌区水稻实时需水量测算方法 | |
CN110826797A (zh) | 一种基于多目标综合评价体系确定研究区最佳农业种植系统的方法 | |
CN116401882A (zh) | 基于多因子胁迫的地表臭氧对冬小麦产量影响评估方法 | |
Singer et al. | Contrasting methods for estimating evapotranspiration in soybean | |
Trajkovic | Comparison of radial basis function networks and empirical equations for converting from pan evaporation to reference evapotranspiration | |
Liu et al. | An improved evapotranspiration model for an apple orchard in northwestern China | |
Ünlü et al. | Comparison of soybean evapotranspirations measured by weighing lysimeter and Bowen ratio-energy balance methods | |
CN114365682A (zh) | 一种设施栽培土壤水分预测方法、装置及电子设备 | |
CN105993720B (zh) | 一种日光温室基质袋培作物灌水量的模拟计算方法 | |
RU2379879C2 (ru) | Способ прогнозирования урожайности зерновых культур на основе данных космического мониторинга и моделирования биопродуктивности | |
Liang et al. | Single boll weight depends on photosynthetic function of boll–leaf system in field-grown cotton plants under water stress | |
Cui et al. | Inter-comparison of the Penman-Monteith type model in modeling the evapotranspiration and its components in an orchard plantation of Southwest China | |
Leach et al. | Photosynthesis, respiration and evaporation of a field‐grown potato crop | |
CN114186425A (zh) | 一种冠层导度与气象变量相关性评估方法及系统 | |
Zhang et al. | Modeling evapotranspiration and crop growth of irrigated and non-irrigated corn in the Texas High Plains using RZWQM | |
Facchi et al. | Evapotranspiration models for a maize agro-ecosystem in irrigated and rainfed conditions | |
Ying et al. | Calibration and validation of SiBcrop Model for simulating LAI and surface heat fluxes of winter wheat in the North China Plain |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |