基于模型和3S的數(shù)字稻作技術(shù)及系統(tǒng)研究.pdf

1、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)是復(fù)雜的多因子動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，影響因子（包括環(huán)境、作物、耕作制度、管理技術(shù)措施、農(nóng)產(chǎn)品社會(huì)需求等）具有較強(qiáng)的時(shí)空變異性、區(qū)域分散性、管理經(jīng)驗(yàn)性。而作物生長模擬模型可基于環(huán)境、作物和管理技術(shù)措施等對(duì)作物生長發(fā)育及生產(chǎn)力的形成進(jìn)行定量描述和動(dòng)態(tài)模擬，作物管理知識(shí)模型可基于作物、環(huán)境和管理水平生成作物精確管理方案或定量栽培模式，基于遙感的作物生長監(jiān)測(cè)模型可以快速反演、獲取作物長勢(shì)，地理信息系統(tǒng)(GIS)可對(duì)環(huán)境等因子進(jìn)行空間分析和管理，

2、因此，綜合利用上述關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建基于模型和3S的數(shù)字稻作系統(tǒng)，對(duì)于促進(jìn)信息農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本研究以水稻作物為對(duì)象，基于GIS平臺(tái)，探討基礎(chǔ)氣象要素的空間插值與柵格化方法，分析我國主要稻作區(qū)水稻生產(chǎn)氣候資源的時(shí)空分布特征，進(jìn)一步結(jié)合水稻管理知識(shí)模型中的層次生產(chǎn)潛力模型，研究我國主要稻作區(qū)不同層次水稻生產(chǎn)潛力的時(shí)空分布特征及增產(chǎn)潛力，并在本實(shí)驗(yàn)室已有水稻生長模擬模型、管理知識(shí)模型和生長監(jiān)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，耦合

3、集成3S技術(shù)，構(gòu)建基于模型和3S的數(shù)字稻作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)稻作系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和管理決策的數(shù)字化、精確化。
　　 針對(duì)作物模型區(qū)域化應(yīng)用的需求，采用距離反比權(quán)重法(IDW)、協(xié)克里格法(CK)和薄盤樣條法(TPS)3種不同的空間插值方法，對(duì)我國1951-2005年氣象數(shù)據(jù)完整的559個(gè)氣象站點(diǎn)逐月第15日的平均基本氣象要素（最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)和降水量）進(jìn)行了插值分析與評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:3種插值方法中，TPS法對(duì)最高氣溫和最低氣溫

4、插值的根均方差(RMSE)最?。?.02℃和1.12℃）、R2最大(0.9916和0.9913);不同季節(jié)中，TPS法對(duì)秋季最高氣溫、夏季最低氣溫進(jìn)行插值的RMSE均最小（0.83℃和0.86℃），R2均為秋季最高。對(duì)于日照時(shí)數(shù)和降水量而言，TPS法的RMSE最小（0.59h和1.01mm）、R2最大（0.9118和0.8135）;不同季節(jié)中，TPS法對(duì)冬季日照時(shí)數(shù)進(jìn)行插值的RMSE最小(0.49h)、R2最大(0.9293)，TPS法

5、對(duì)冬季降水量進(jìn)行插值的RMSE最?。?.33mm），IDW法對(duì)夏季降水量進(jìn)行插值的RMSE最?。?.01mm），CK法對(duì)春季降水量進(jìn)行插值的R2最大(0.8781)。TPS法可作為我國大量逐日基本氣象要素的最優(yōu)空間插值方法。
　　 基于中國主要稻作區(qū)333個(gè)氣象臺(tái)站1961年～1970年(1960s)和1996年～2005年(2000s)2個(gè)10年歷史時(shí)期的逐日氣象資料，使用ARCGIS軟件和ANUSPLIN軟件包，基于最佳空間

6、插值方法，得到了2個(gè)時(shí)期的逐日氣象要素表面值;進(jìn)一步逐年計(jì)算并比較了2個(gè)歷史時(shí)期水稻生育期內(nèi)主要?dú)夂蛸Y源（總?cè)照諘r(shí)數(shù)、總有效積溫、平均氣溫日較差、總降水量、總降水天數(shù)和平均降水強(qiáng)度）的時(shí)空分布特征。結(jié)果表明，同1960s相比，2000s中國主要稻作區(qū)水稻生育期內(nèi)的平均總?cè)照諘r(shí)數(shù)減少了11.93％，東北、西南地區(qū)減少的幅度小于中部和南方;平均總有效積溫增加了9.40％，東北和西南地區(qū)增加的幅度大于中部和南方，但是在中部和南方存在總有效積溫

7、減少的地區(qū);平均氣溫日較差減少了4.86％，東北和西南地區(qū)減少的幅度大于中部和南方，但在中部和南方地區(qū)亦存在部分增加的區(qū)域;總降水量增加了1.59％，平均降水強(qiáng)度增加了3.22％，平均降水強(qiáng)度的變化率在空間分布上與總降水量基本一致，東北地區(qū)和寧夏總降水量和平均降水強(qiáng)度呈降低的趨勢(shì)，而中部和南方大部分地區(qū)呈增加的趨勢(shì);平均總降水天數(shù)減少了1.60％，東北地區(qū)和中部地區(qū)的降低幅度要小于南方沿海地區(qū)。
　　 進(jìn)一步基于水稻管理知識(shí)模型

8、中的層次生產(chǎn)潛力模塊，逐年計(jì)算了中國主要稻作區(qū)1961年～1970年(1960s)和1996年～2005年(2000s)的水稻光合、光溫和氣候生產(chǎn)潛力，分析了2個(gè)時(shí)期水稻光合、光溫和氣候生產(chǎn)潛力的空間變化規(guī)律，并基于2000s的光溫和氣候生產(chǎn)潛力、以及中國主要稻作區(qū)的實(shí)際產(chǎn)量和高產(chǎn)目標(biāo)，計(jì)算了中國主要稻作區(qū)不同層次水稻增產(chǎn)潛力。結(jié)果表明，同1960s相比，2000s中國主要稻作區(qū)水稻平均光合生產(chǎn)潛力減少了5.40％，東北、西南地區(qū)減少的

9、幅度小于中部和南方地區(qū);平均光溫生產(chǎn)潛力減少了2.56％，但東北和西南地區(qū)處于增加的趨勢(shì);平均氣候生產(chǎn)潛力減少了7.44％，但在中部和南部的局部地區(qū)有增加的趨勢(shì)。水稻高產(chǎn)目標(biāo)對(duì)2000s平均產(chǎn)量的增產(chǎn)潛力結(jié)果表明，單季稻種植區(qū)大部分地區(qū)的增產(chǎn)潛力在2～6×103kg/ha之間，雙季稻種植區(qū)的增產(chǎn)潛力在6～12×103kg/ha之間。2000s水稻光溫生產(chǎn)潛力對(duì)高產(chǎn)目標(biāo)的增產(chǎn)潛力，在單季稻種植區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)小于10×103kg/ha，東北

10、和西南的局部地區(qū)光溫生產(chǎn)潛力小于高產(chǎn)目標(biāo);在雙季稻的大部分地區(qū)，增產(chǎn)潛力在10～30×103kg/ha之間，廣西、廣東以及海南等地區(qū)在30～40×103kg/ha之間。2000s的光溫生產(chǎn)潛力對(duì)氣候生產(chǎn)潛力的差值顯示，在單季稻種植區(qū)，灌溉對(duì)產(chǎn)量的貢獻(xiàn)在5～20×103kg/ha之間，在雙季稻種植區(qū)中的大部分地區(qū)，灌溉對(duì)產(chǎn)量的貢獻(xiàn)在20～40×103kg/ha之間;研究結(jié)果為進(jìn)一步分析中國不同區(qū)域水稻增產(chǎn)途徑及國家糧食安全生產(chǎn)提供了決策支