基于wofost模型在县规模的冬小麦产量模拟外文翻译资料

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基于wofost模型在县规模的冬小麦产量模拟

摘要：冬小麦主要种植在如北方中国和西北地区的缺水地区。作为一个关键的田间管理措施，灌溉在冬小麦生产中起着重要作用。本文重点介绍在作物生长模型中，通过调整作物生长模型中的灌溉管理措施，来改进县域区域冬小麦产量估算技术。WOFOST模型被用来把整体县划分为一批EMUs（基本的地图单元），然后运行每个单位的模型顺序。运行时，测量土壤水分和LAI用于评估灌溉参数，最后校准灌溉参数用于再次运行模型。结果表明模拟冬小麦生长过程正常。整体来说冬小麦生长期，土壤时间序列变化趋势水分和LAI基本与测量值一致。模拟产量精度为87.26％~98.68%，精度平均值为94.56％。冬小麦产量良好，可满足在全县范围内冬小麦产量估计需求。本研究可为通过使用作物生长模型在区域产量给估算作物提供依据。

关键词：WOFOST·灌溉参数·冬小麦产量

1介绍

冬小麦是中国北方主要作物之一，主要种植在水中短缺地区，如华北和西北地区。 作为重点管理，灌溉在冬小麦生产中起着重要的作用。 基于光，温，水，土等环境变量，作物生长动态模型可以每天模拟光合作用，呼吸，蒸腾作用和作物生长期的蒸发过程，以及它们与气象条件土壤等环境条件的关系，并可以定量描述作物生长，发育和产量信息的动态过程。WOFOST模型起基于世界粮食安全的跨学科研究框架、世界粮食研究中心在合作社的潜在世界粮食生产与瓦赫宁根农业大学的研究^[1]。WOFOST是一种机制模式，并已成功的在欧盟应用于农业气象的日常业务监测和产量预测^[2]。同时，WOFOST也广泛使用如下范围。吴等^[3]评估了华北平原WOFOST的适用性。文霞等^[4]根据华北地区冬小麦品种气候特征及生态类型等，利用WOFOST进行浙江省水稻的潜在增长模拟和验证^[1]。调整了WOFOST的参数，并模拟了该地区越冬时期的物候期。Chen等^[5]模拟了低温和干旱对玉米产量的影响。上述应用大田的规模。结合GIS技术，WOFOST的应用可以是扩大应用的区域规模。Ma等^[6]在华北平原通过放大WOFOST模型模拟了冬小麦区域生长。Li等^[7]评估了中国东北部玉米生长期气象条件适宜性。Li等^[8]，Gao等^[9，10]，Du等^[11]分别在黑龙江省使用WOFOST进行模拟水稻，小麦，玉米，大豆，甜菜，马铃薯等的的生长。Huang等^[12]基于冬小麦返青阶段的LAI和MODIS LAI，同化模拟优化WOFOST参数，从而估计区域冬小麦产量。但是，有关于使用测量的LAI和土壤水分来福及模型的灌溉参数，并在区域内模拟作物生长指数，的这种方法的报道很少。

在本文中，研究区是河北省缺水地区玉田县。使用测量的LAI和土壤水分评价灌溉参数。调整灌溉参数用于运行模拟冬小麦生长进程和估算县里冬小麦的产量。使用作物生长模型，这些都将为区域作物产量提供依据估计。

2.材料和方法

2.1基本信息

玉田县位于117°31E- 117°56E和39°30N- 39°58N之间，在雁山以南河北平原中心。县地形从东北向西南倾斜，北面高度约为50-400m，中心和南部是25m以下，形成了北部山丘，中部平原的景色，南部低洼地带的格局。根据第二次全国土地调查，该县有4种土壤类型，9个亚型。主要有5种亚型，淋溶褐土、潮褐土，沼泽冲积土，冲积土，盐渍冲积物，大约占95％。该县属温暖半湿润的东部季风地区，年平均降雨量为655.4毫米，平均气温11.60，年无霜期196天。主要的作物包括冬小麦，春玉米，夏玉米。冬小麦主要品种是京东8号和轮选987，平均产量水平3750-6000 kg/hm²。

2.2测量数据

根据冬小麦的环境状况和空间分布情况，在2012年选择36个地点测量地面参数。为了确保遥感图像像素的纯度，冬小麦面积每个场地必须不少于200米times;200米。

图1. 实验地点和土壤类型的空间分布

站点分布如图1所示，该图具有代表性和同质性。根据冬小麦的物候期，选择从绿化到成熟的一些关键阶段来测量土壤水分LAI等作物参数。产量的三个要素，包括每公顷穗数、千粒重和穗粒数，从而估计从抽穗器到成熟期的产量。日期分别为4月9日至12日返青期，5月2 - 6日拔节期，5月16日至19日抽穗期，6月4-6日灌浆期，6月13日至17日成熟期。在籽粒灌浆期只测量土壤水分，成熟期只测量作物参数。

LAI测量方法如下。三个分区每个约20m²，在每个站点均匀选择。来自不同地点的LAI的五个值每个子区域由美国LI-COR公司生产的LAI2000测量。五个值的平均值作为子区域的LAI值进行读，三个子区域的平均值写入站点的平均值。测量上午9时至17时之间进行。
土壤水分的测量方法如下。在LAI测量站点的站，满足500mtimes;500m以上的冬小麦面积被选为十五个典型的土壤水分测定点。由中国农业大学生产的TSC-I土壤水分测量仪器测量出冬小麦田土壤体积水分分别在0-10，10-20，20-40，40-60cm。

冬小麦产量方法被称为三农农业计算方法，该方法从每公顷穗数，每公顷参量和1000粒重量获得^[13，14]。详细步骤如下：在每个站点中，随机选择了三个1平方米的矩形区域。分别李璐抽穗期到灌浆阶段每个矩形区域的穗数。两个阶段的三个矩形的穗数的平均值就是该站点的每公顷的穗数。在成熟阶段，每个站点每个矩形内随机抽取50-80个穗作为样本。干燥后脱粒，计数，称重，穗粒重，计算千粒重。

2.3研究的思路

图2.技术流程图

根据空间离散化和灌溉参数，估计冬小麦产量的目的是在县规模利WOFOST模型实现的。图2为显示步骤。首先，覆盖县边界和土壤类型空间分布的地图，将整个县划分为几组，整合气象和土壤类型是均匀的。然后，天气参数、土壤、作物、现场管理措施包括最初的灌溉管理措施，在每个单元都准备一致。在那之后，模型运行。地面站点每个单元选择、实测LAI和土壤水分在这些网站平均的单位。在LAI测量和土壤水分的帮助下，最初的灌溉操作精准。最后，校准灌溉参数被用来再次运行模型。

2.4 WOFOST

模型本地化.WOFOST需要参数的气象、土壤、作物、人为管理等等。每日和每月的气象参数可以通过模型得到^[15]。每日气象参数的格式是CABO，包含最大和最小温(°C)、降水(毫米)，平均水平风速(m/s)， 凌晨水的蒸汽压(kPa)，太阳辐射(MJ/m2d)。每日测量气象数据从2010年1月1日到2012年6月30日，包括最大和最小温度、降水和日照时间，从玉田气象局(117°44rsquo;E， 39°53rsquo;N，海拔高度14.4米)。期间有两年的冬小麦，2010/2011，2011/2012小麦的生长阶段。从邻近的唐山气象观测站实测数据(118°9rsquo;E， 39°40rsquo;N)，从1957年1月1日到2012年6月30日，包括每日平均水平大气压力、最大大气压力、最小大气压力，平均温度、最高温度、最低温度、平均相对的湿度、最小相对湿度、降水、平均风速、阳光持续时间等等，也在网上下载额外的信息^[16]。风速模型所需的参数可以从唐山被观察到的数据所取代。所需的其他参数，水蒸气压力和太阳辐射，没有观测数据，但是可以计算。水蒸气是由相对湿度增加饱和蒸气压计算得到。饱和蒸汽压力的公式由中国气象政府推荐的计算出^[17]。太阳辐射是由日照时间计算，最高和最低温度计算得到^[18、19]。第二次全国土地调查世界土壤数据库联合国粮食和农业组织^[20]的数据也被收集。土壤空间分布的地图从土壤粮农组织数据库得到。肉桂土壤分布在非耕地的北部山区，首先就被淘汰了。较小的土壤类型在耕地面积比例结合到邻近的更大的类型。主要有五种类型，土壤淋溶肉桂，草甸土肉桂，沼泽冲积土、冲积土、盐渍冲积土终于提取。模型中最重要的物理和化学性质和重要的参数，如田间容纳量，饱和含水量，萎蔫系数，被通过利用纹理有机物计算，从粮农组织^[21]获得的数据库。一些作物参数如温度和从播种出现(TSUMEM)，温度从出现到开花期(TSUM1)，和温度从开花到成熟(TSUM2)，计算了温度时间序列观测数据在唐山和从开花期到成熟期中间的冬小麦在当地的重要性。作物经的其他参数查阅论文和文章 (1、3、15，22、23)或模型来确定。详细的作物参数表1中列出详见下表。

表1。作物参数设置WOFOST模型

田间管理来自当地冬小麦的种植和管理习惯。一般来说，冬小麦播种在10月初，收获在6月第二十到三十天之间。所以，当运行时，变量播种日期被选中最早10月1日和最新的10月10日，收获日期自动计算。数学模型和最长持续时间少于300天。

评级灌溉参数。灌溉的参数，包括灌溉日期和灌溉量，最初设定的基础上测量当地的灌溉条件。一般来说，冬小麦生长时期有4次灌溉，灌溉深度每次大约是50 – 100mm。第一次灌溉经常在12月初越冬期前。第二次的灌溉在后年返青后3月中间十天。第三次灌溉可能发生在拔节期之前，在4月中间或4月底。第四次灌溉将在五月开花阶段中完成。灌溉次数根据实际天气情况可以被简化为三次。在本文中，灌溉参数4次，每次70毫米，日期的分别在11月30日，第二年3月14日，4月14日，5月14日日。

最初用假定的灌溉参数来运行模型。运行时，模型参数利用试错的方法与LAI和土壤水分有关。最初的灌溉深度最为中心，10mm的步长、灌溉深度调整为50 -100mm。最初的灌溉日期被确定为中心，步长为1天。不考虑雨天，灌溉日期改变从-5到5天。模拟和测量误差最小、灌溉最少和土壤水分最小的参数为最佳参数。考虑土壤类型的地图分布和边界，将整个县分为5个类型，

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