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基于EFAST的不同生產(chǎn)水平下WOFOST模型參數(shù)敏感性分析

發(fā)布時(shí)間:2021-02-23 08:44
  為探討參數(shù)敏感性分析結(jié)果在區(qū)域尺度上表現(xiàn)出的不確定性問題,在溫帶季風(fēng)氣候類型黃淮海平原旱作區(qū)不同積溫區(qū)內(nèi)選取黃驊、商丘和駐馬店3個(gè)站點(diǎn),基于氣象和作物生育期數(shù)據(jù)以及土壤實(shí)測數(shù)據(jù),采用EFAST(Extended Fourier amplitude sensitivity test)方法,對(duì)WOFOST模型冬小麥和夏玉米參數(shù)進(jìn)行全局敏感性分析,并對(duì)2種作物在不同生產(chǎn)水平和不同氣候條件下的參數(shù)敏感性排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。結(jié)果表明:冬小麥產(chǎn)量在潛在生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有葉齡的低溫閾值(TBASE)、儲(chǔ)存器官同化物轉(zhuǎn)化效率(CVO)、總同化速率在低溫3℃時(shí)的校正因子(TMNFTB3)等,在水分限制生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有蒸散速率修正因子(CFET)和儲(chǔ)存器官同化物轉(zhuǎn)化效率(CVO)等;夏玉米在2種生產(chǎn)水平下產(chǎn)量敏感參數(shù)差異不大,主要為總同化速率低溫10℃時(shí)的校正因子(TMNFTB10)、每日溫度為40℃時(shí)單葉片同化CO2的初始光能利用效率(EFFTB40)、35℃時(shí)葉片生命周期(SPAN)等;冬小麥、夏玉米... 

【文章來源】:農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(02)北大核心

【文章頁數(shù)】:11 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 WOFOST模型
    1.3 研究方法
        1.3.1 參數(shù)選取及取值范圍
        1.3.2 敏感性分析方法
        1.3.3 敏感性分析方案
        1.3.4 一致性檢驗(yàn)方法
2 結(jié)果分析
    2.1 冬小麥-夏玉米參數(shù)敏感性
        2.1.1 冬小麥參數(shù)敏感性
        2.1.2 夏玉米參數(shù)敏感性
    2.2 冬小麥-夏玉米參數(shù)敏感性排序一致性
        2.2.1 不同生產(chǎn)水平
        2.2.2 不同氣候條件
    2.3 不同氣候條件下水分限制生產(chǎn)水平參數(shù)敏感性差異
3 討論
    3.1 參數(shù)全局敏感性
    3.2 參數(shù)敏感性一致性檢驗(yàn)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]作物生長模型的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 孫揚(yáng)越,申雙和.  中國農(nóng)業(yè)氣象. 2019(07)
[2]旱作區(qū)土壤有機(jī)碳密度空間分布特征與其驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 孫忠祥,李勇,趙云澤,黃元仿,郭孝理,曹夢.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]基于歷史氣象資料和WOFOST模型的區(qū)域產(chǎn)量集合預(yù)報(bào)[J]. 馬鴻元,黃健熙,黃海,張曉東,朱德海.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(09)
[4]基于MCMC方法的WOFOST模型參數(shù)標(biāo)定與不確定性分析[J]. 黃健熙,黃海,馬鴻元,李穎,侯英雨,何亮,朱德海.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(16)
[5]氣候變化影響下作物模型的不確定性[J]. 楊偉才,毛曉敏.  排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(09)
[6]基于EFAST方法的WOFOST作物模型參數(shù)敏感性分析[J]. 陳艷玲,顧曉鶴,宮阿都.  河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[7]作物模型參數(shù)敏感性分析現(xiàn)狀與展望[J]. 王連喜,張陽,李琪,胡正華,任景全,盧媛媛,王田.  氣象科技. 2018(02)
[8]東北旱作區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展與權(quán)衡分析[J]. 卓志清,興安,孫忠祥,黃元仿,曹夢,李貞,張世文.  中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2018(06)
[9]基于SCE-UA算法的小麥穗分化期模擬模型參數(shù)優(yōu)化[J]. 劉峻明,潘佩珠,王鵬新,崔珍珍,胡新.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]基于WOFOST模型的中國主產(chǎn)區(qū)冬小麥生長過程動(dòng)態(tài)模擬[J]. 黃健熙,賈世靈,馬鴻元,侯英雨,何亮.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(10)

博士論文
[1]作物模型參數(shù)敏感性和不確定性分析方法研究[D]. 譚君位.武漢大學(xué) 2017



本文編號(hào):3047318

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