基于GIS和牧草模型对四川省主栽牧草潜在产量的研究

发布时间：2017-05-18 13:22

  本文关键词：基于GIS和牧草模型对四川省主栽牧草潜在产量的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本项研究采用包括站点和空间数据收集、创建牧草产量模拟模型,比较两种模型模拟结果的方法,对四川省主栽品种一年生冷季型牧草多花黑麦草(Lolium multiflorum L.)和多年生暖季型牧草扁穗牛鞭草(Hemarthria compressa (L.f.) R.Br.)的潜在生产力进行估测。并将For-PASM的模拟结果与GIS空间插值绘图技术结合,绘制了两种牧草的空间潜在生产力分布图。通过准确的估测冷季型和暖季型牧草的季节性变化和年干草总产量,可以确保草地-家畜生产系统的平衡,有效的减少因过度利用而引起的人工草地退化。牧草产量的GIS空间分布图可以提高生产效率、优化种植模式和牧草区域规划,从宏观上辅助人工草地种植政策的制定。主要研究结果如下：(1)建立了牧草生产潜力模拟模型(For-PASM). For-PASM是基于生理过程的牧草生长模拟和产量形成的应用模型,它包括常年模拟和牧草品种参数调试两个系统。各系统包含生长周期,叶面积动态,收割期与收割次数,光合生产和产量形成等主要模块。牧草的生长发育是由气候因素决定的,依据积温来确定牧草生育期和收获期,禾本科以抽穗期为收获期,豆科牧草以初花期为收获期。模型的主要功能是模拟牧草的收获期、季节性产量以及年干草总产量。用四川省雅安市实验站多花黑麦草和扁穗牛鞭草的生产数据进行检验。For-PASM在模拟牧草收割期和牧草季节性产量动态中,总趋势与总产量的模拟均符合实际。年干草总产量模拟值与实际值显著相关,RMSE分别为1 240 kg/hm2和3 147 kg/hm2; NRMSE分别为7.9%和11.5%。说明模型有较强的机理性和拟合性。(2)介绍了DairyMod模型的结构和功能,应用模型中的刈割模式对多花黑麦草的生长速率、生长季干草总产量进行模拟和验证。在输入牧草实际生育期和调整品种生理参数的基础上,采用当地气象观测站长年气象数据作为驱动模拟。DairyMod模拟在雅安和洪雅两地的生长速率变化模拟值与实测值基本一致；干物质总产量决定系数R2分别为0.97和0.91,D值分别为0.94和0.58,RMSE分别为340 kg/hm2和1 132 kg/hm2; NRMSE分别为2.3%和7.5%。模拟平均值比实测平均值分别高估2.0%和4.5%。校准后的DairyMod在西南地区多花黑麦草的生产中适应性较好,可用于该地区牧草季节生产和总产量的预测中。(3)通过对For-PASM和DairyMod空间产量模拟的可行性比较,最终选择将For-PASM的模拟结果用ArcGIS空间插值的方法绘制两种牧草在四川的年产量分布图。多花黑麦草在川西南地区生长较好,成都平原次之,最高产量可达21500 kg/hm2,而在四川西部和北部等地长势较差。扁穗牛鞭草在成都平原地区生长较好,最高产量可达65500 kg/hm2,在川西北地区的长势较差。区域性的差异可能是由于地势影响水热条件的不同而造成的。本项研究还需要将产量预测图与当地牧草生产专家进行校正,通过专家建议和基于站点的产量数据进一步将牧草产量分布图进行验证和完善。
【关键词】：牧草生长模型 For-PASM模型 DairyMod模型 多花黑麦草 扁穗牛鞭草 GIS插值
【学位授予单位】：四川农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S812
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 文献综述10-18
• 1.1 四川省草地生产潜力10-11
• 1.1.1 四川省牧草资源10
• 1.1.2 草地潜在生产力10-11
• 1.2 产量估计方法简介11-17
• 1.2.1 统计模型的估产11-12
• 1.2.2 生长模型估产12-15
• 1.2.3 遥感和生长模型的估产15-17
• 1.3 研究目的及意义17-18
• 2. 研究内容与方法18-21
• 2.1 研究区概况18
• 2.2 调查指标18-20
• 2.3 研究方法20-21
• 2.3.1 软件开发与设计20
• 2.3.2 模型检验20-21
• 2.3.3 模型比较21
• 2.3.4 GIS技术支持21
• 3. 牧草生产潜力模拟模型(For-PASM)构建与验证21-29
• 3.1 模型概述21-22
• 3.2 模型的主要模块22-25
• 3.2.1 生长周期22-23
• 3.2.2 有效积温与收割期23
• 3.2.3 生长模拟与叶面动态23
• 3.2.4 光合作用23-24
• 3.2.5 呼吸作用24
• 3.2.6 干物质积累24-25
• 3.3 模型运行条件25-26
• 3.4 模型参数获取与验证26-27
• 3.4.1 模型主要参数27
• 3.4.2 参数调试与结果27
• 3.5 模拟结果与分析27-29
• 3.5.1 牧草收获期27-28
• 3.5.2 季节性产量28-29
• 3.5.3 年总产量29
• 4. 牧草生产模型DairyMod的验证与应用29-37
• 4.1 模型结构30
• 4.2 模型机理概述30-33
• 4.2.1 冠层总光合作用量31-32
• 4.2.2 呼吸作用32-33
• 4.2.3 吸收氮消耗的能量33
• 4.2.4 牧草净光合作用率33
• 4.3 模型运行条件33
• 4.4 牧草参数调整33-34
• 4.5 模拟结果与分析34-37
• 4.5.1 气候数据总结34-35
• 4.5.2 生长速率动态35-36
• 4.5.3 年总产量验证36-37
• 5. For-PASM与DairyMod模型的比较37-40
• 5.1 构建原理与目的37
• 5.2 模拟过程比较37-39
• 5.2.1 光合作用37-38
• 5.2.2 呼吸作用38
• 5.2.3 干物质积累38-39
• 5.3 模型参数比较39
• 5.4 输入输出和运行环境比较39
• 5.5 模拟结果准确性比较39-40
• 5.6 模型的局限性40
• 5.7 空间模拟可行性分析40
• 6. GIS牧草空间生产力绘图和验证40-43
• 6.1 牧草产量区划40-41
• 6.2 空间验证41-43
• 7. 结论和展望43-46
• 7.1 研究结果和讨论43-44
• 7.2 研究展望44-46
• 参考文献46-52
• 致谢52-53
• 附图53-54
• 硕士期间发表论文54

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  本文关键词：基于GIS和牧草模型对四川省主栽牧草潜在产量的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：376206