水稻植株形態(tài)建成的模擬模型研究.pdf

1、水稻植株生長過程的動態(tài)模擬，對實現水稻生長的數字化和可視化表達具有重要的理論意義和應用價值。本研究基于水稻生長發(fā)育規(guī)律，以熱時間為主線，通過連續(xù)觀測不同氮素和水分水平下不同類型品種水稻地上部器官的形態(tài)特征，綜合研究了不同處理條件下水稻各器官生長發(fā)育的動力學過程及其受氮素和水分因子的影響，構建了水稻植株各器官形態(tài)建成的模擬模型，具有較好的解釋性和預測性，從而為進一步建立虛擬水稻生長系統奠定了基礎。 本研究以不同氮素和水分水平下不同

2、類型水稻品種的兩年田間試驗為基礎，通過連續(xù)觀測不同處理條件下水稻主莖和分蘗葉片形態(tài)指標(包括葉長、葉寬和葉形)，綜合分析了水稻葉片形態(tài)指標隨生育進程和環(huán)境條件的變化規(guī)律，并構建了水稻葉片生長過程的動態(tài)模擬模型。水稻葉片的伸長過程符合S型曲線，采用Logistic方程描述了水稻主莖及分蘗葉片隨生長度日(GDD)的動態(tài)伸長過程；采用一元二次方程描述了主莖葉長變化特征，并利用水稻分蘗與主莖同伸葉片葉長比值的二次曲線關系描述了分蘗葉長變化特征；

3、利用二次曲線描述了葉寬隨GDD的動態(tài)變化過程；分別用冪函數和一元二次方程描述了葉形(不同葉長處的葉寬)的動態(tài)變化過程；另外，以葉片含氮量和含水量分別描述了不同水氮水平對葉片形態(tài)建成過程的影響。然后，利用獨立的水稻田間試驗資料對所建模型進行了測試和檢驗，主莖及分蘗不同GDD時刻葉長、最終葉長的均方根差(RMSE)分別為0.75cm、0.96cm、0.82cm、0.88cm：主莖及分蘗不同葉長處葉寬預測的均方根差分別為0.71cm、0.79

4、cm。 基于不同處理條件下水稻主莖和分蘗不同葉位葉片莖葉夾角和葉曲線特征，通過定量分析水稻葉片夾角的動態(tài)變化規(guī)律和葉片的受力模式，建立了水稻莖葉夾角隨生育進程和環(huán)境條件的變化的動態(tài)模擬模型并推導了葉曲線方程，進行了影響系數的參數化和方程求解。另外，以葉片含氮量和含水量分別描述了不同水氮水平下夾角變化對葉曲線變化過程的影響。進一步利用三維數字化儀獲得的獨立的水稻田間試驗資料對莖葉夾角和葉曲線方程進行了模擬分析，結果表明所建方程可以

5、合理而可靠地定量描述水稻葉片夾角和葉曲線特征的動態(tài)變化規(guī)律。 通過連續(xù)觀測不同處理條件下水稻主莖和分蘗不同葉位葉片的SPAD，綜合分析了水稻葉片SPAD隨生育進程的變化規(guī)律及其與RGB的關系，并構建了基于SPAD的水稻葉色變化模擬模型。水稻葉片SPAD隨生育進程的變化在生長初期和生長衰老期符合冪函數和二次曲線的規(guī)律，葉片功能期SPAD保持均衡，且在不同氮素和水分處理之間均差異明顯。采用分段函數描述了葉片SPAD隨生育進程的動態(tài)變

6、化過程，并基于二次曲線方程分別描述了葉片含氮量和含水量對葉色變化過程的調控效應。在此基礎上，進一步建立了葉片SPAD值與葉色組分(RGB)值的關系模型。利用獨立的水稻田間試驗資料對所建模型進行了測試和檢驗，顯示主莖不同葉位葉色變化3個階段模擬值的均方根差分別為2.58、3.69和3.82，4個分蘗不同葉位葉色變化模擬值的均方根差分別為4.65、4.39、3.51和4.25；SPAD值與葉色組分間模擬值的均方根差分別為2.98和3.25。

7、通過對不同水分和氮素水平下不同類型水稻品種葉鞘和節(jié)間伸長過程的連續(xù)觀測和定量分析，構建了水稻主莖和分蘗葉鞘與節(jié)間生長過程的模擬模型。采用Logistic方程分別描述了主莖和分蘗葉鞘及節(jié)問的動態(tài)伸長過程；基于同伸葉鞘間的關系用二次曲線描述了分蘗葉鞘長度的變化；基于節(jié)間長度與直徑的線性關系描述了節(jié)間直徑的變化；另外，用葉片含氮量和含水量描述了不同水氮水平對葉鞘和節(jié)間生長過程的影響因子。利用獨立的水稻田間試驗資料對所建模型進行了測試和檢驗，主

8、莖和分蘗葉鞘(一級分蘗和二級分蘗)模擬值的均方根差(RMSE)分別為0.65cm、0.52cm和0.46cm；節(jié)間長度和直徑模擬值的均方根差(RMSE)分別為0.42cm、0.15cm。 通過連續(xù)觀察和定量分析不同處理條件下主莖和分蘗稻穗形態(tài)指標(包括穗長、一次枝梗和二次枝梗的長度與數量、枝梗上小穗數、枝梗節(jié)間長度、小枝梗長度)隨生育進程和環(huán)境因子的變化規(guī)律，構建了稻穗生長特征與形態(tài)建成的動態(tài)模擬模型。模型采用Logistic方

9、程描述了水稻主莖及分蘗稻穗穗長、一次枝梗和二次枝梗長度隨生長度日(GDD)的動態(tài)伸長過程；并且利用一次枝梗長與穗長比值及二次枝梗長與一次枝梗長比值的二次曲線關系描述了一次枝梗和二次枝梗定長后的變化特征；用二次曲線方程描述了二次枝梗數的變化模式；分別用線性方程及二次曲線方程描述了一次枝梗及二次枝梗上小穗數的變化規(guī)律；最后用冪函數描述了枝梗節(jié)間長度的變化特征。同時，根據穗軸受力平衡原理，推導了穗軸空間形態(tài)曲線。此外，以稻穗氮素和水分因子分別

10、描述了不同水氮水平對稻穗形態(tài)建成過程的定量影響。進一步利用獨立的水稻試驗資料對所建模型進行了測試和檢驗，主莖和分蘗穗長、二次枝?？倲怠⒍沃Ｉ闲∷霐?、枝梗節(jié)間長度的均方根差(RMSE)分別為0.68cm、0.60、1.18、0.81cm。 通過定量分析不同處理下水稻冠層形態(tài)指標之間的動態(tài)關系，構建了普適性的水稻冠層拓撲結構模型。水稻冠層結構的變化過程符合S型曲線，且在不同氮素和水分水平之間差異明顯?？梢圆捎肔ogistic曲線

11、模擬器官伸長過程，并結合葉齡與GDD的關系，確定各器官的初始仲長時間和最終所需生長時間，形成水稻植株冠層生長模型。同時，可以節(jié)間及其著生葉或穗為單位，將水稻植株分解成若干生長單元，來描述水稻植株的冠層拓撲結構。利用不同水稻品種的田間試驗資料對所建模型進行了測試和檢驗，顯示不同時刻預測值的均方根差(RMSE)為11.6cm。通過對不同水稻品種和水氮處理條件下主莖和分蘗單位葉片、莖鞘、稻穗的連續(xù)取樣觀測和定量分析，構建了水稻各單位器官干物質

12、分配指數的動態(tài)模擬模型，并進一步通過模擬單張葉片比葉重求出單張葉片的葉面積。模型采用線性方程和指數方程描述了葉片、莖鞘及用指數方程描述了稻穗單位器官分配指數隨GDD的動態(tài)變化過程；分別用指數方程描述了葉片、莖鞘及用一元二次方程描述了稻穗最大單位分配指數隨不同葉位、鞘位、主莖和分蘗稻穗穗位的動態(tài)變化過程；采用一元二次方程描述了水稻主莖及分蘗單位葉片比葉重、莖鞘干重及用冪函數描述了稻穗干重隨生長度日(GDD)的動態(tài)變化過程；另外，以葉片、莖