CN116050188A - 一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 - Google Patents
一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116050188A CN116050188A CN202310329206.8A CN202310329206A CN116050188A CN 116050188 A CN116050188 A CN 116050188A CN 202310329206 A CN202310329206 A CN 202310329206A CN 116050188 A CN116050188 A CN 116050188A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- canopy
- wheat
- interaction
- drought
- 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.)
- Granted
Links
- 241000209140 Triticum Species 0.000 title claims abstract description 64
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 55
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 44
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 39
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 32
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 32
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 27
- 230000035882 stress Effects 0.000 claims description 22
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 20
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 14
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 claims description 14
- 230000005068 transpiration Effects 0.000 claims description 13
- 230000008641 drought stress Effects 0.000 claims description 10
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 6
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 6
- 239000012636 effector Substances 0.000 claims description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 4
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 claims description 4
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 3
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 claims description 3
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 claims description 3
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 2
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims description 2
- 230000024346 drought recovery Effects 0.000 description 4
- 230000000243 photosynthetic effect Effects 0.000 description 4
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000012272 crop production Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Cultivation Of Plants (AREA)
Abstract
本发明提供了一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置，包括如下步骤：获取与小麦生长相关的试验数据；根据相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；根据冠层尺度的气孔导度和相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。本发明能够对相关影响因子进行整合，从而对预测模型进行优化，提高了预测结果的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明属于农业信息化技术领域，具体涉及一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置。
背景技术
IPCC评估报告表明，自工业革命以来，由人类活动引起的全球气候变化非常明显，主要表现为气温的升高、温室气体和CO2浓度增加和降雨模式的改变等。与此同时，气候变化还导致气候波动增加，从而带来极端气候事件频发，导致作物生育期内干旱少雨、阴雨寡照、花后高温、春季低温等越来越趋于常态化，进一步加剧了作物生产系统的不稳定性。
作物生长模拟模型由于机理性、动态性、预测性等特点，是当前评估全球气候变化对作物生产影响的有效工具。无论是全球范围内还是在我国，高温与干旱复合胁迫发生的频率都较大。但前人对高温与干旱胁迫的模拟研究多着重于单因子胁迫，特别是对高温胁迫下的模拟，而对高温干旱互作效应的模拟研究则鲜有涉及。
气孔作为蒸腾作用的主要通道，通过直接控制植物与大气之间的气体和能量交换来影响作物的生长。因此，准确估算作物的蒸散量和气孔导度是量化高温干旱胁迫对作物生长发育影响的关键。作为典型的经验性气孔导度模型，Jarvis模型因其简单性而受到广泛的应用，它是将太阳辐射、温度、VPD、干旱胁迫等影响因子的修正来量化环境对气孔导度的影响，但模型中各因子都是独立的，计算中也仅是进行了简单相乘，致使最终的预测结果并不严谨可靠，因此需要一种可量化高温干旱互作效应的算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置，能够对相关影响因子进行整合，从而对模拟模型进行优化，提高了预测结果的准确性和可靠性。
本发明是这样实现的：一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，包括如下步骤：
获取与小麦生长相关的试验数据；
根据试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；
根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；
根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；
利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；
利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；
根据冠层尺度的气孔导度和试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。
进一步地，获取与小麦生长相关的试验数据包括如下步骤：
选取对高温和干旱耐性均不同的若干小麦品种作为供试品种；
分别在小麦开花期和灌浆期进行高温干旱胁迫处理，其中每个处理时期分别设定4个不同温度水平的对照温度，每个温度水平下设置3个不同含水量水平的干旱胁迫处理，胁迫处理的时间为预设值并且相同；
利用相关设备记录与小麦生长相关的数据。
进一步地，根据试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子包括如下步骤：
温度影响因子的计算公式为：
，
其中，T为空气温度，T 0 为小麦生长发育的最适温度，T 1 为小麦生长发育的最低温度，T h 为小麦生长发育的最高温度；
水分影响因子的计算公式为：
，
其中，θ为土壤水分含量，θ W 为萎蔫系数，θ F 为田间持水量。
进一步地，高温干旱互作因子的计算公式为：
其中，α为花后小麦气孔导度变化曲线上某点的切线与y轴的夹角；W T 和W θ 分别为温度影响因子和水分影响因子所占的权重，其由试验实测值计算得到，其计算公式为：
其中，T j 为水分充足时不同温度处理下的空气温度，T opt 为最适环境下的空气温度，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度，g sTj 为水分充足时不同温度处理下的气孔导度，θ j 为最适温度时不同水分处理下的土壤含水量，θ opt 为最适环境下的土壤含水量，g sθj 为最适温度时不同水分处理下的气孔导度。
进一步地，可量化胁迫恢复的效应因子的计算公式为：
其中，r为品种参数。
进一步地，高温干旱互作下的气孔导度模拟模型的表达式为：
其中，
，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度，PAR为光合有效辐射，VPD为蒸汽压差，β 1 和β 2 为拟合参数。
进一步地，冠层尺度的气孔导度的计算公式为：
其中，LAI e 为有效叶面积指数，其计算公式为：
，LAI为叶面积指数。
进一步地，高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型的表达式为：
其中，λ为汽化潜热，AET为冠层蒸散量，Δ为饱和蒸汽压差曲线的斜率，R n 为作物表面净辐射，G为土壤热通量，ρ a 为空气密度，C p 为干燥空气在恒压下的比热，e s 为饱和蒸气压，e a 为实际蒸气压，γ为温度计常数，g c 为冠层尺度的气孔导度，r a 为空气阻力，其表达式为：
式中，Z为参考高度，H c 为作物的高度，k为Karman常数，u为参考高度处的风速，d为零平面位移，Z 0 为相对于动量传递的作物的粗糙度长度。
本发明还公开了一种小麦花后冠层蒸散建模的系统，包括：
数据获取模块，用于获取与小麦生长相关的试验数据；
影响因子计算模块，用于根据试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；
互作因子计算模块，用于根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；
效应因子计算模块，用于根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；
气孔导度模拟模型模块，用于利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；
气孔导度预测模块，用于利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；
冠层蒸散模拟模型模块，用于根据冠层尺度的气孔导度和试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。
本发明还提供了一种小麦花后冠层蒸散建模的装置，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明带来的有益效果是：
1、本发明将温度影响因子和水分影响因子进行整合构建高温干旱互作因子，能够更加准确的估算出小麦花后遭受高温干旱互作胁迫时的气孔导度，为构建效应因子提供了有利条件。
2、本发明的方法通过构建效应因子，能够更加准确的估算出小麦花后高温干旱胁迫结束后气孔导度的恢复效应，为估算冠层气孔导度提供了有利条件。
3、本发明通过冠层气孔导度对Penman-Monteith模型进行优化，能够更加准确的模拟出小麦花后高温干旱互作下的冠层蒸散，为后续研究提供更加可靠的理论依据。
附图说明
图1是本发明中的方法流程图；
图2是本发明中小麦花后气孔导度的变化曲线；
图3是本发明中高温干旱互作因子示意图；
图4是扬麦23使用原模型对高温干旱处理期内旗叶气孔导度模拟值与实测值的1:1关系图；
图5是扬麦23使用本发明中的模型对高温干旱处理期内旗叶气孔导度模拟值与实测值的1:1关系图；
图6是扬麦23使用原模型对高温干旱恢复期内旗叶气孔导度模拟值与实测值的1:1关系图；
图7是扬麦23使用本发明中的模型对高温干旱恢复期内旗叶气孔导度模拟值与实测值的1:1关系图；
图8是扬麦23使用原模型对高温干旱处理期内冠层蒸散量模拟值与实测值的1:1关系图；
图9是扬麦23使用本发明中的模型对高温干旱处理期内冠层蒸散量模拟值与实测值的1:1关系图；
图10是扬麦23使用原模型对高温干旱恢复期内冠层蒸散量模拟值与实测值的1:1关系图；
图11是扬麦23使用本发明中的模型对高温干旱恢复期内冠层蒸散量模拟值与实测值的1:1关系图（图4-11中实线为模拟值和实测值的1:1线，虚线为本图中数据的拟合曲线，阴影表示95%置信区间，各符号含义见下表）；
实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，包括如下步骤：
S1、获取与小麦生长相关的试验数据。该步骤包括：
选取江淮地区广泛种植的扬麦23作为供试品种，分别在小麦开花期和灌浆期（花后10天开始）进行高温干旱胁迫处理。其中每个处理时期分别设定对照温度T1（17℃/27℃）、对照温度T2（21℃/31℃）、对照温度T3（25℃/35℃）、对照温度T4（29/39℃）共计4个不同温度水平。每个温度水平下设置3个干旱胁迫处理，分别为土壤含水量75%（正常）、50%（轻度干旱）和25%（重度干旱），胁迫处理时间为5天。
利用人工气候室的气象监测装置和EM50数据采集器自动记载各处理下的空气温度、相对湿度、土壤水分含量、风速、净辐射和光合有效辐射；破坏性取样后，使用LAI-3000叶面积仪获取叶面积指数；使用环刀法测定土壤田间持水量；使用WP4C露点水势仪测定土壤水势并绘制土壤水分特征曲线，土壤水势为-1.5MPa时对应的土壤含水量即为萎蔫系数；使用LI-6800光合测量系统测试旗叶光合性能指标（包括气孔导度），获取不同温度和水分水平下旗叶的气孔导度，同时记录叶室光合有效辐射、相对湿度和叶片温度；使用植物连续称重和蒸腾测量系统FieldScale测量小麦每日实际蒸散量，该系统可以对盆栽植物进行连续称重，根据称重期间的重量变化计算出该时间内小麦的群体蒸散量。
除上述数据外，干燥空气在恒压下的比热、温度计常数、小麦生长发育的最适温度、小麦生长发育的最低温度、小麦生长发育的最适温度、品种参数、参考高度、作物高度、零平面位移、相对于动量传递的作物的粗糙度长度均为预设值。
S2、根据试验数据中的相关数据计算温度影响因子f(T)和水分影响因子f(θ)。
温度影响因子f(T)的计算公式为：
，
其中，T为空气温度(℃)，T 0 为小麦生长发育的最适温度(℃)，本例中取值40，T 1 为小麦生长发育的最低温度(℃)，本例中取值8，T h 为小麦生长发育的最高温度(℃)，本例中取值26。
水分影响因子f(θ)的计算公式为：
，
其中，θ为土壤水分含量(cm3 cm−3)，θ W 为萎蔫系数(cm3 cm−3)，本例中取值0.14，θ F 为田间持水量(cm3 cm−3)，本例中取值0.30。
S3、根据平行四边形定责将温度影响因子f(T)和水分影响因子f(θ)计算高温干旱互作因子f(HD)。高温干旱互作因子f(HD)的计算公式为：
其中，α为花后小麦气孔导度变化曲线（如图2所示）上某点的切线与y轴的夹角；W T 和W θ 分别为温度影响因子和水分影响因子所占的权重，其由试验实测值计算得到，其计算公式为：
其中，T j 为水分充足时不同温度处理下的空气温度(℃)，T opt 为小麦生长发育的最适温度(℃)，g sTj 为水分充足时不同温度处理下的气孔导度(mol m-2 s-1)，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度(mol m-2 s-1)，θ j 为最适温度时不同水分处理下的土壤含水量(cm3 cm−3)，θ opt 为最适环境下的土壤含水量(cm3 cm−3)，g sθj 为最适温度时不同水分处理下的气孔导度(mol m-2 s-1)。如图3所示，本例中建立了温度和土壤含水量与高温干旱互作因子之间的关系。
S4、根据任意相邻两天的高温干旱互作因子f(HD)计算可量化胁迫恢复的效应因子f(HD)recover。可量化胁迫恢复的效应因子的计算公式为：
其中，f(HD) i 和f(HD) i-1分别为第i天与i-1天的高温干旱互作因子；r为品种参数，可以反映作物不同品种遭受胁迫后恢复能力的大小，本例中r取值分别为0.24。
S5、利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型。本步骤中，将Jarvis气孔导度模型中的f(T)和f(θ)替换为f(HD)recover。Jarvis气孔导度模型的表达式为：
。因此得到高温干旱互作下的气孔导度模拟模型的表达式为：
其中，g s 为叶片气孔导度(mol m-2 s-1)，f(T)、f(θ)、f(PAR)和f(VPD)的取值范围为（0,1），
，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度(mol m-2 s-1)，本例中扬麦23的g smax 实测值为0.35，PAR为光合有效辐射(μmolm-2 s-1)，VPD为蒸汽压差(kPa)，β 1 和β 2 为拟合参数，取值分别为0.0098和0.022。
使用步骤S1中获取的数据对该方法进行模拟检验，采用决定系数（R 2 ）和均方根误差（RMSE）来对参数调试结果进行评价，其计算方法如下：
其中，P k 为预测值，O k 为实测值，n为样本容量，
为实测值的平均值。
如图4至7所示，使用本方法分别对高温干旱处理期和恢复期的小麦旗叶的气孔导度进行模拟，结果表明，在高温干旱处理期内，原模型模拟扬麦23气孔导度的R 2 为0.87，RMSE为0.041mol m-2 s-1，改进后模型模拟扬麦23气孔导度的R 2 为0.89，RMSE为0.031mol m-2 s-1；在高温干旱结束后的恢复期内，原模型模拟扬麦23气孔导度的R 2 为0.67，RMSE为0.069mol m-2 s-1，改进后模型模拟扬麦23气孔导度的R 2 为0.79，RMSE为0.034mol m-2 s-1。可以看出，改进后的模型明显提高了气孔导度的模拟精度，尤其是恢复期气孔导度预测能力的提升更为明显。
S6、利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度。冠层尺度的气孔导度g c 的计算公式为：
其中，LAI e 为有效叶面积指数(cm2 cm−2)，其计算公式为：
S7、根据冠层尺度的气孔导度和试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型的表达式为：
其中，λ为汽化潜热(MJ kg−1)，AET为冠层蒸散量(mm d-1)，Δ为饱和蒸汽压差曲线的斜率(k Pa ℃-1)，R n 为净辐射(MJ m-2 d-1)，G为土壤热通量(MJ m-2 d-1)，以天为时间步长时取值为0，ρ a 为空气密度(kg m−3)，取值为1.29，C p 为干燥空气在恒压下的比热(MJ kg−1 K−1)，取值为0.00101，e s 为饱和蒸气压(kPa)，其计算公式为：
，e a 为实际蒸气压(kPa)，其计算公式为：
，RH为相对湿度，γ为温度计常数(kPa ℃-1)，g c 为冠层尺度的气孔导度(m s-1)，r a 为空气阻力(m s-1)，其表达式为：
式中，Z为参考高度(m)，本例中Z=2m，H c 为作物的高度(m)，本例中H c =1m，k为Karman常数，本例中k=0.41，u为参考高度处的风速(m s-1)，d为零平面位移(m)，本例中d=0.67H c ，Z 0 为相对于动量传递的作物的粗糙度长度(m)，本例中Z0=0.13H c 。根据本步骤得到的冠层蒸散模拟模型可以预测作物的冠层蒸散量。
使用步骤1中获取的试验数据对该方法进行模拟检验，采用决定系数（R 2 ）和均方根误差（RMSE）来对参数调试结果进行评价，其计算方法见S5。
如图8至11所示，使用本方法分别对高温干旱处理期和恢复期的小麦冠层蒸散进行模拟，结果表明，在高温干旱处理期内，原模型模拟扬麦23冠层蒸散的R 2 为0.68，RMSE为2.42mm/day，改进后模型模拟扬麦23冠层蒸散的R 2 为0.76，RMSE为1.61mm/day；在高温干旱结束后的恢复期内，原模型模拟扬麦23冠层蒸散的R 2 为0.89，RMSE为2.86mm/day，改进后模型模拟扬麦23冠层蒸散的R 2 为0.89，RMSE为1.49mm/day。可以看出，改进后的模型明显提高了冠层蒸散的模拟精度，尤其是恢复期冠层蒸散预测能力的提升更为明显。
本发明还公开了一种小麦花后冠层蒸散建模的系统，包括：
数据获取模块，用于获取与小麦生长相关的试验数据；
影响因子计算模块，用于根据试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；
互作因子计算模块，用于根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；
效应因子计算模块，用于根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；
气孔导度模拟模型模块，用于利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；
气孔导度预测模块，用于利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；
冠层蒸散模拟模型模块，用于根据冠层尺度的气孔导度和试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。
基于同样的发明构思，本发明还提供了一种小麦花后冠层蒸散建模的装置，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取与小麦生长相关的试验数据；
根据所述试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；
根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；
根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；
利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；
利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；
根据冠层尺度的气孔导度和所述试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。
2.根据权利要求1所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述获取与小麦生长相关的试验数据包括如下步骤：
选取对高温和干旱耐性均不同的若干小麦品种作为供试品种；
分别在小麦开花期和灌浆期进行高温干旱胁迫处理，其中每个处理时期分别设定4个不同温度水平的对照温度，每个温度水平下设置3个不同含水量水平的干旱胁迫处理，胁迫处理的时间为预设值并且相同；
利用相关设备记录与小麦生长相关的数据。
3.根据权利要求2所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述根据所述试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子包括如下步骤：
所述温度影响因子的计算公式为：
，
其中，T为空气温度，T 0 为小麦生长发育的最适温度，T 1 为小麦生长发育的最低温度，T h 为小麦生长发育的最高温度；
所述水分影响因子的计算公式为：
，
其中，θ为土壤水分含量，θ W 为萎蔫系数，θ F 为田间持水量。
4.根据权利要求3所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述高温干旱互作因子的计算公式为：
，
其中，α为花后小麦气孔导度变化曲线上某点的切线与y轴的夹角；W T 和W θ 分别为温度影响因子和水分影响因子所占的权重，其由试验实测值计算得到，其计算公式为：
其中，T j 为水分充足时不同温度处理下的空气温度，T opt 为最适环境下的空气温度，g sTj 为水分充足时不同温度处理下的气孔导度，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度，θ j 为最适温度时不同水分处理下的土壤含水量，θ opt 为最适环境下的土壤含水量，g sθj 为最适温度时不同水分处理下的气孔导度。
5.根据权利要求4所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述可量化胁迫恢复的效应因子的计算公式为：
其中，r为品种参数。
6.根据权利要求5所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述高温干旱互作下的气孔导度模拟模型的表达式为：
其中，
，g smax 为最佳环境条件下测试得到的叶片最大气孔导度，PAR为光合有效辐射，VPD为蒸汽压差，β 1 和β 2 为拟合参数。
7.根据权利要求6所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述冠层尺度的气孔导度的计算公式为：
其中，LAI e 为有效叶面积指数，其计算公式为：
，LAI为叶面积指数。
8.根据权利要求7所述的一种小麦花后冠层蒸散建模的方法，其特征在于，所述高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型的表达式为：
其中，λ为汽化潜热，AET为冠层蒸散量，Δ为饱和蒸汽压差曲线的斜率，R n 为作物表面净辐射，G为土壤热通量，ρ a 为空气密度，C p 为干燥空气在恒压下的比热，e s 为饱和蒸气压，e a 为实际蒸气压，γ为温度计常数，g c 为冠层尺度的气孔导度，r a 为空气阻力，其表达式为：
式中，Z为参考高度，H c 为作物的高度，k为Karman常数，u为参考高度处的风速，d为零平面位移，Z 0 为相对于动量传递的作物的粗糙度长度。
9.一种小麦花后冠层蒸散建模的系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取与小麦生长相关的试验数据；
影响因子计算模块，用于根据所述试验数据中的相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；
互作因子计算模块，用于根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；
效应因子计算模块，用于根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；
气孔导度模拟模型模块，用于利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；
气孔导度预测模块，用于利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；
冠层蒸散模拟模型模块，用于根据冠层尺度的气孔导度和所述试验数据中的相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。
10.一种小麦花后冠层蒸散建模的装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现如权利要求1所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310329206.8A CN116050188B (zh) | 2023-03-30 | 2023-03-30 | 一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310329206.8A CN116050188B (zh) | 2023-03-30 | 2023-03-30 | 一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116050188A true CN116050188A (zh) | 2023-05-02 |
| CN116050188B CN116050188B (zh) | 2023-06-09 |
Family
ID=86129907
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310329206.8A Active CN116050188B (zh) | 2023-03-30 | 2023-03-30 | 一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116050188B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118314971A (zh) * | 2024-06-07 | 2024-07-09 | 南京农业大学 | 一种水稻花后低温胁迫下光合作用的模拟方法、系统及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106354912A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-01-25 | 西北农林科技大学 | 基于三维数字化虚拟植物的冠层整体光合和蒸腾建模方法 |
| CN110059362A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-26 | 兰州大学 | 考虑植被动态变化的区域尺度双源蒸散发模型的构建方法 |
| CN112765808A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-07 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种生态干旱的监测与评估方法 |
| WO2021090324A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-14 | Migal Applied Research Ltd. | Remote measurement of crop stress |
| CN113514100A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-19 | 浙江农林大学暨阳学院 | 一种环境因子变化相互关系的研究方法 |
| CN113919146A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-11 | 河北地质大学 | 一种基于土壤速效水的农业干旱指数构建方法 |
| CN114510824A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-17 | 兰州大学 | 同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建方法 |
-
2023
- 2023-03-30 CN CN202310329206.8A patent/CN116050188B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106354912A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-01-25 | 西北农林科技大学 | 基于三维数字化虚拟植物的冠层整体光合和蒸腾建模方法 |
| CN110059362A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-26 | 兰州大学 | 考虑植被动态变化的区域尺度双源蒸散发模型的构建方法 |
| WO2021090324A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-14 | Migal Applied Research Ltd. | Remote measurement of crop stress |
| CN112765808A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-07 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种生态干旱的监测与评估方法 |
| CN113514100A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-19 | 浙江农林大学暨阳学院 | 一种环境因子变化相互关系的研究方法 |
| CN113919146A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-11 | 河北地质大学 | 一种基于土壤速效水的农业干旱指数构建方法 |
| CN114510824A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-17 | 兰州大学 | 同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王明娜;罗卫红;孙彦坤;朱建国;: "FACE条件下水稻冠层蒸散和水分利用率的模拟", 应用生态学报, no. 11 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118314971A (zh) * | 2024-06-07 | 2024-07-09 | 南京农业大学 | 一种水稻花后低温胁迫下光合作用的模拟方法、系统及装置 |
| CN118314971B (zh) * | 2024-06-07 | 2024-08-06 | 南京农业大学 | 一种水稻花后低温胁迫下光合作用的模拟方法、系统及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116050188B (zh) | 2023-06-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pereira et al. | Standard single and basal crop coefficients for vegetable crops, an update of FAO56 crop water requirements approach | |
| Chen et al. | Partitioning of daily evapotranspiration using a modified shuttleworth-wallace model, random Forest and support vector regression, for a cabbage farmland | |
| Du et al. | Sapflow characteristics and climatic responses in three forest species in the semiarid Loess Plateau region of China | |
| Ershadi et al. | Multi-site evaluation of terrestrial evaporation models using FLUXNET data | |
| Wang et al. | Water use efficiency of a rice paddy field in Liaohe Delta, Northeast China | |
| Zhang et al. | The dual crop coefficient approach to estimate and partitioning evapotranspiration of the winter wheat–summer maize crop sequence in North China Plain | |
| Dolman et al. | The carbon uptake of a mid latitude pine forest growing on sandy soil | |
| Grattan et al. | New crop coefficients estimate water use of vegetables, row crops | |
| Gong et al. | Comparison of ET partitioning and crop coefficients between partial plastic mulched and non-mulched maize fields | |
| Colaizzi et al. | Estimating soil moisture under low frequency surface irrigation using crop water stress index | |
| Ma et al. | Energy and water vapor exchange over a young plantation in northern China | |
| Chen et al. | Increased evapotranspiration from land cover changes intensified water crisis in an arid river basin in northwest China | |
| Prenger et al. | A comparison of four evapotranspiration models in a greenhouse environment | |
| Villalobos et al. | Evaporation and canopy conductance of citrus orchards | |
| Khoshravesh et al. | AquaCrop model simulation under different irrigation water and nitrogen strategies | |
| Zhang et al. | Estimation of cucumber evapotranspiration in solar greenhouse in Northeast China | |
| Shen et al. | Measurement and analysis of evapotranspiration and surface conductance of a wheat canopy | |
| CN116050188B (zh) | 一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置 | |
| CN112699621A (zh) | 一种考虑下垫面条件变化的潜在蒸散发估算方法 | |
| Chatterjee et al. | Water vapor flux in tropical lowland rice | |
| Wang et al. | Seasonal variation and controlling factors of evapotranspiration over dry semi-humid cropland in Guanzhong Plain, China | |
| CN114365682A (zh) | 一种设施栽培土壤水分预测方法、装置及电子设备 | |
| Zhang et al. | Energy fluxes and the Priestley–Taylor parameter over winter wheat and maize in the North China Plain | |
| 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 | |
| Walker et al. | Stress Measurement Using Foliage Temperatures 1 |
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 |