基于线性生长假设的作物积温模型稳定性比较

发布时间：2021-02-21 01:59

　　利用山西省2个冬小麦观测站、3个春玉米观测站和3个夏玉米观测站长时间序列的作物生育期观测资料和地面气象观测资料,基于4种作物生长发育速率线性假设,建立了作物不同生育阶段的活动积温（Aa）和4种有效积温模型,并对各积温模型的稳定性进行统计分析与检验。结果表明:以变异系数为指标检验各模型稳定性时,活动积温模型最稳定,考虑作物三基点温度的有效积温模型（Ae4）次之,仅考虑作物下限温度的有效积温模型（Ae1）及考虑作物上、下限温度的有效积温模型（Ae2和Ae3）最不稳定。以生育期模拟偏差和生育期模拟准确率为指标检验各模型稳定性时,Aa模型对作物生育期的模拟效果最好,稳定性最高;4种有效积温模型中,Ae1、Ae2和Ae3模型模拟效果无显著差异,准确率和稳定性高于Ae4模型。各积温模型在春玉米和夏玉米出苗-抽雄期和抽雄-成熟期的稳定性表现一致,出苗-抽雄期各积温模型的稳定性高于抽雄-成熟期;冬小麦在出苗-抽穗期和抽穗-成熟期各积温模型的稳定性表现因地区不同而有所差异。因此,在实际应用中,还需根据作物种植区域、品种类型以及生育期选取合适的基点温度,综合分析多种积温模型稳定性,选取稳定性更高的积温模型... 

【文章来源】：中国农业气象. 2020,41(11)北大核心

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 资料及其来源
    1.2 积温模型及计算方法
        1.2.1 日平均气温
        1.2.2 线性生长假设下的作物积温
        1.2.3 主要作物的三基点温度
        1.2.4 稳定性检验指标
2 结果与分析
    2.1 代表作物生育期各积温模型的变异系数分析
        2.1.1 冬小麦
        2.1.2 春玉米
        2.1.3 夏玉米
    2.2 各积温模型模拟代表作物主要生育期的偏差分析
        2.2.1 生育期模拟
        2.2.2 模拟偏差
        2.2.3 模拟准确率
3 结论与讨论
    3.1 结论
    3.2 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化生长假设利用极端温度计算日积温的方法[J]. 姜会飞,温德永.  中国农业大学学报. 2013(02)
[2]基于线性生长假设利用极端温度计算日积温的方法[J]. 姜会飞,温德永.  中国农业大学学报. 2013(01)
[3]浅谈作物积温的稳定性及其预报的准确性[J]. 徐善玲,黄兴国,黄琼,李娜.  江西气象科技. 2005(03)
[4]对预测作物发育的积温法的评价[J]. 殷新佑.  作物学报. 1999(04)
[5]水稻发育温度效应的非线性模型及其应用[J]. 殷新佑.  作物学报. 1994(06)
[6]夏玉米发育进程分析和生育期预报[J]. 刘长民.  陕西气象. 1994(03)
[7]积温学说的不稳定性和修正式的评价[J]. 李有,董中强,宋贤明.  华北农学报. 1993(S1)
[8]水稻计算机模拟模型及其应用之一 水稻钟模型——水稻发育动态的计算机模型[J]. 高亮之,金之庆,黄耀,张立中.  中国农业气象. 1989(03)
[9]活动积温与有效积温的概念及计算方法[J]. 武晓梅.  山西农业科学. 1985(04)
[10]中国不同类型水稻生育期的气象生态模式及其应用[J]. 高亮之,金之庆,李林.  农业气象. 1982(02)

硕士论文
[1]东北春玉米积温稳定性影响因素与积温模型的改进[D]. 李蕊.中国气象科学研究院 2018
[2]不同积温模型的稳定性评估[D]. 赵倩.中国气象科学研究院 2016



本文编号：3043678