导读:本文包含了作物生长模拟论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粉煤灰复垦,重构模式,水分运移与作物生长模拟,管理措施
作物生长模拟论文文献综述
葛畅[1]（2019）在《不同重构模式下土壤水分运移与作物生长联合模拟与管理优化》一文中研究指出我国粉煤灰排放量呈逐年上升趋势,粉煤灰的长期堆放,会占用大量土地,扬尘污染周围生态环境,危害人类健康。粉煤灰作为充填基质进行土地复垦能够有效解决粉煤灰堆放带来的环境问题,同时增加土地面积。但粉煤灰充填重构土壤有别于正常土壤,土壤性质、剖面分布特征以及作物产量和品质均与正常土壤存在差异,且不同重构模式间也不相同。因此加强粉煤灰充填复垦土壤基础性研究对于重构土壤科学管理利用,指导农业生产,提升作物产量与品质有重要意义。本文以淮南平圩电厂粉煤灰堆场复垦区为研究区,通过田间试验、采样调查与室内化验相结合的方法,获取不同重构模式下土壤容重、含水量、有机质、颗粒组成等土壤理化性质,基于WHCNS模型,建立不同重构模式下土壤水分运移与作物生长联合模拟模型,进行土壤水分运移与作物生长联合模拟。设置不同管理水平和方式组合,基于模拟结果,优化粉煤灰充填重构土壤管理模式。研究结果表明:各重构模式下均表现为覆土层土壤容重大于粉煤灰充填层,土壤含水量普遍低于粉煤灰充填层,土灰交界处存在土壤水分聚集现象。土壤紧实度随土壤深度的增加呈先增加后稳定的趋势。随着土壤深度的增加,土壤硝态氮呈先降低后增加的趋势,土壤铵态氮与土壤有机质均呈逐渐降低的趋势。土壤水分特征曲线变化显示,相同土壤含水量条件下,各重构模式下粉煤灰充填层与过渡层土壤基质势明显高于覆土层,但不同模式下粉煤灰充填层与过渡层两者之间无明显规律。基于WHCNS模型,建立并验证了不同重构模式下土壤水分运移与作物生长联合模拟模型,土壤水分运移与作物生长模拟结果均具有较小的均方根误差(RMSE)与较高的一致性指数(d),模型能够很好地模拟不同重构模式土壤水分运移及作物生长。不同重构模式表层土壤含水量变化幅度均大于底层,覆土层越厚,各层土壤含水量变化幅度越小,土层间差异越小。各重构模式玉米产量与水分利用效率均很低,随着覆土厚度的增加,玉米籽粒干物质重逐渐增加,水分利用效率也越大。各管理水平和方式组合对玉米增产与水分利用效率均有一定的促进作用。灌溉+倍施氮肥+施有机肥组合增产和水分利用率提升效果最好,其次为灌溉+倍施氮肥组合,这两种组合增产比例在50%左右,水分利用效率提升比例在45%左右。综合考虑产量、水分利用率提升效果与投入产出比例情况,认为粉煤灰充填重构土壤下灌溉+倍施氮肥组合为最优。图[24]表[13]参[115](本文来源于《安徽理工大学》期刊2019-06-05）
王浩,王仰仁,郑志伟,李泳霖,范欣瑞[2]（2019）在《基于作物生长模拟的温室西红柿经济灌水下限研究》一文中研究指出在日光温室条件下,以西红柿为试验材料,采用膜下滴灌,以地上部干物质量的模拟值与实测值误差平方和最小为目标,率定出了温度胁迫指数、水分胁迫指数和干物质转化因子等3个作物生长模型参数。以单位面积经济效益最大为目标,确定了西红柿的经济灌溉制度,并将经济灌溉制度中每次灌水前的土壤含水率作为作物经济灌水下限值。结果表明:经济灌水下限值在作物生长期内可以近似地看作一个常数,西红柿的经济灌水下限值为0.250,占田间持水率的83.9%,其变差系数为0.76%。按照此灌水下限值灌水,与实际灌水相比,灌溉用水量虽增加了6.5%,但产量和纯收益均增加了7.8%,显示出明显的增产增收效果。(本文来源于《天津农学院学报》期刊2019年01期）
诸叶平,李世娟,李书钦[3]（2019）在《作物生长过程模拟模型与形态叁维可视化关键技术研究》一文中研究指出针对作物产量形成、品种适应性分析的数字化解析和可视化表达需求,以提高作物模拟模型的时效性、协同性和真实感为目标,结合物联网技术与作物模拟模型,进行了田间数据实时采集;应用多智能体技术进行了作物协同模拟方法研究与框架设计;开展了作物生长过程模拟模型及基于作物模型的形态叁维可视化关键技术研究,以小麦作物为例,进行了田间试验,阐述了小麦叁维形态模拟可视化系统的设计实现并进行了试验验证;构建了Logistic方程模拟小麦叶长、最大叶宽、叶片高度、株高等的生长变化,采用基于曲线、曲面的参数化建模方法和3D图形库OpenGL构造了小麦器官几何模型。结果表明小麦叶长、最大叶宽、叶片高度和株高模拟模型R2值在0.772～0.999之间,回归方程的F值在10.153～4359.236之间,且Sig.小于显着水平0.05,模型显着性较好,模型的拟合度较高。本研究将作物模拟模型结果和形态结构模型有效结合,实现了以小麦为代表的作物在不同管理措施条件下的生长过程形态叁维可视化表达,为作物生产数字化系统应用提供了更有效的途径,该技术体系与方法同样适用于玉米、水稻等作物。(本文来源于《智慧农业》期刊2019年01期）
周超,王振龙[4]（2018）在《砂姜黑土区有无作物生长潜水蒸发规律模拟实验》一文中研究指出利用五道沟水文实验站大型原状土地中蒸渗仪1991—2015年历年观测资料,分析对砂姜黑土区有无作物生长条件下潜水蒸发年内随时间和埋深变化的过程线,对砂姜黑土区裸地和小麦潜水蒸发量进行拟合。结果表明,裸地采用指数函数形式拟合最好,小麦返青前采用逆函数形式拟合最好;返青后采用对数函数形式拟合最好。考虑到裸地潜水蒸发的拟合优度不是特别高,于是对裸地潜水蒸发系数进行曲线拟合,裸地潜水蒸发系数用指数曲线形式拟合的R2大于0.8,效果较好。(本文来源于《安徽农学通报》期刊2018年24期）
张超[5]（2018）在《基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究》一文中研究指出准确的获取作物长势信息、产量预报以及需水量等对于农田生产管理、农业灌溉决策和保障粮食安全具有重要的意义。基于遥感数据与作物模型的同化框架系统,能够在两者进行优势互补的基础上,一方面能够提供作物信息“真值”以辅助修正模拟偏差,也有效的降低模型在初始条件和模型参数上区域性获取的难度。另一方面综合考虑到了作物生长发育过程中的内在机理性,是目前作物生长监测发展的重要方向。本研究以冬小麦为研究对象,以连续两生长季度不同灌溉场景试验为依托,全面分析了光谱特征参量、植被指数、偏最小二乘法和两种机器学习方法对叶面积指数的反演能力,建立了叶面积指数估算模型;对原SAFY-FAO模型水分胁迫响应过程进行了改进,并利用扩展傅里叶幅度法(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test,EFAST)对模型中关键参数对叶面积指数变化影响进行敏感性分析,筛选敏感性参数作为待优化参数。通过SCE-UA(Shuffled Complex Evolution)优化算法同化冠层光谱反演叶面积指数和作物模型,确定参数最优值,建立田间尺度的光学遥感与作物模型的同化系统框架。利用两个生长季冬小麦实测数据验证与评价同化系统对于叶面积指数、干物质累积量、产量、蒸发蒸腾量以及土壤水分含量等指标在不同灌水场景和全局条件下的准确性、可靠性和鲁棒性。主要研究内容和取得的结论如下:(1)系统性地评价了23种光谱特征参量、12种植被指数、偏最小二乘法、人工神经网络和支持向量机对叶面积指数的估算与反演能力。结果表明,在光谱特征参量中,红谷反射率(ρ_(rb))对叶面积指数的估算和预测精度最高(RMSE=0.744);在植被指数中,MTVI2拥有较高预测精度的同时也具有较强的抗饱和性(RMSE=0.683);在偏最小二乘法回归中,通过交叉验证选定前10个主成分因子时模型具有最高精度(RMSE=0.450);在利用人工神经网络时,构建叁层神经网络并通过试错法确定隐含层节点为9个时,模型精度较高(RMSE=0.476);基于高斯核函数的支持向量回归机对叶面积指数估算的精度为RMSE=0.499。综合分析,偏最小二乘回归法具有最高的叶面积指数估算精度,适合作为叶面积指数反演的首选方法。(2)研究引入了新的非线性水分胁迫过程方程代替了原始SAFY-FAO模型中的简单线性胁迫方程,并同时引入叁个水分胁迫参数(p_u、p_l和f)使得模型能够对不同作物、品种对水分胁迫响应的敏感性得到调整与调节。同时利用与作物生长发育密切相关的8个参数Pl_a、Pl_b、S_(TT)、R_s、LUE、p_u、p_l和f对5种叶面积指数和干物质的表征量进行了全局性敏感性分析。对于叶面积指数最大值、最大值出现的时间、生育期内平均值以及最大干物质量指标,全局敏感性指数较高的参数为Pl_a和Pl_b。综合考虑各参数的作用及其敏感性,确定需要优化的参数为Pl_a、Pl_b、S_(TT)、R_s和LUE。(3)以冠层光谱反演的叶面积指数为同化目标变量,通过SCE-UA优化算法调整与优化所确定的5个重要的参数值以实现光谱反演叶面积指数值和模型模拟叶面积指数值之间代价函数的全局最小化。结果表明,SCE-UA优化算法能够实现参数优化与调整,但参数解的组合并不唯一。采用多次重复的优化过程,通过分析各参数最优解的分布和出现的频次,可以有效避免因最优化过程可能陷入局部最优解和最优解不唯一对模型模拟结果带来的不确定性。(4)基于所构建同化耦合系统,模拟9种灌溉场景下冬小麦的叶面积指数、干物质累积量、籽粒产量的动态变化规律和蒸发蒸腾量,以及各水分场景下土壤表层含水量和根区可利用储水量动态变化规律特征。利用田间实测数据验证模型在不同灌水场景下以及全局条件下的准确性和适用性。结果表明,同化系统能够很好的模拟中后期亏水条件下叶面积指数动态变化(RRMSE<10%);重度水分亏缺场景下干物质量模拟结果较差,RRMSE值均大于30%;两季度冬小麦籽粒产量模拟综合结果优秀(RMSE=0.48 t?ha~(-1),RRMSE=9.5%,MRE=8.4%);土壤表层20cm土层含水量在两年生长季节内各灌水处理的模拟结果与实测结果一致,模拟精度良好(RRMSE<20%);土壤1-m土层深度土壤储水量模拟结果总体精度良好(RRMSE<20%),但从拔节期开始表现出可见的低估偏差特征;模拟两年生长季内累积蒸发蒸腾量值均基本高于实测值,总体模拟精度良好(RMSE=43.4mm,RRMSE=17.1%,MRE=17.9%),能够基本适用于区域性冬小麦需水量的估算和预报。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2018-12-01）
侯英雨,何亮,靳宁,郑昌玲,刘维[6]（2018）在《中国作物生长模拟监测系统构建及应用》一文中研究指出该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统(CropGrowthSimulatingandMonitoringSysteminChina,CGMS-China)的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年21期）
柏文恋,张梦瑶,任家兵,汤利,郑毅[7]（2018）在《小麦/蚕豆间作作物生长曲线的模拟及种间互作分析》一文中研究指出物种间的相互作用与间作产量优势的形成密切相关,但很少有人注意到种间互作动态.本研究通过2年田间定位试验,运用Logistic分析模拟了不同种植模式(小麦单作、蚕豆单作和小麦/蚕豆间作)和不同磷水平下[P_0,施磷量(P_2O_5)为0 kg·hm~(-2)(对照); P1,施磷量(P_2O_5)为45 kg·hm~(-2); P2,施磷量(P_2O_5)为90 kg·hm~(-2)]单间作小麦、蚕豆的生长模型,分析了作物种间互作的动态变化.结果表明:小麦/蚕豆间作使小麦产量提高了10.5%～18.6%,蚕豆产量却降低了4.8%～12.3%,但间作系统仍具有产量优势,土地当量比(LER)和相对拥挤系数(K)分别为1.01～1.15和1.12～3.20.小麦和蚕豆的产量及关键生长参数均受磷水平调控,但LER和K并不受磷水平影响.与单作相比,间作小麦的最大生长速率(R_(max))和最初生长速率(r)分别提高21.8%～38.7%和20.7%～38.9%,但间作对蚕豆的关键生长参数无影响.在小麦、蚕豆的生长初期,不同磷水平下,单间作作物的生长曲线无差异;间作群体以种间竞争为主,无间作生物量优势(LER<1,K<1).当蚕豆达到最大生长速率(T_(max))后,间作显着提高了小麦的生长速率,降低了小麦的种内竞争压力,表现出间作生物量和产量优势(LER>1,K>1).总之,在不同的生长发育阶段,小麦、蚕豆的相互作用不同,间作提高了中后期小麦的生长速率,为间作优势的形成奠定了基础.(本文来源于《应用生态学报》期刊2018年12期）
张宁,张庆国,于海敬,程梦笛,董世杰[8]（2018）在《作物生长模拟模型的参数敏感性分析》一文中研究指出对小麦作物模型WOFOST(world food studies)的参数进行辨析,并利用OAT(one-at-a-time)分析方法对WOFOST模型的作物和土壤参数进行敏感性分析,同时对小麦生长模拟结果进行解析。结果表明,从出苗到开花的积温(TSUM1)、根干物质分配系数(FRTB)、储存器官的同物质转换效率(CVO)、茎的同化物转换效率(CVS)、初始发展阶段因子(DVSI)、在35℃时叶的生命周期(SPAN)、生育期的比叶面积(SLATB)参数的相对敏感度都大于0.5,表现为强敏感性,对模型模拟结果影响较大。基于不同产量指标和不同生产水平条件下对WOFOST模型影响较大的参数基本一致,其相对敏感度差异不大。小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)的模拟结果表明,小麦从播种到开花的时间为137 d,而从开花到成熟的时间为66 d,与实际情况基本吻合。本研究结果可为WOFOST模型的应用和模型调参提供依据。(本文来源于《浙江大学学报(农业与生命科学版)》期刊2018年01期）
王莉欢[9]（2017）在《基于作物生长模型的水稻适宜播期模拟研究》一文中研究指出水稻(Oryza sativa L.)是我国最重要的粮食作物之一,全国有65%以上的人口以稻米为主食,因此因地制宜制定适宜当地生产的栽培管理方案对于保障国家粮食安全起着关键作用。播期是最简单有效的栽培措施,它直接决定着水稻生长季内温光资源能否得到较好的利用,是水稻高产、优质的基础。适宜播期可以有效利用温光资源,充分发挥水稻品种的产量潜力。因此,选择适宜的播种时期将能有效并高效的利用当地的温光资源,充分发挥品种产量潜力,进而达到提高水稻产量的目的。播期有什么作用;本研究运用实验室已有水稻生长模型RiceGrow以及目前国际上水稻模拟研究最常见的ORYZA2000与CERES-Rice作为研究工具,研究了我国单、双季稻区不同生态点播期对水稻生育进程及产量的影响,以及未来气候条件下最适播期的变化趋势。首先,本研究获取了我国单、双季稻主产区水稻自1981至2011年多年田间试验资料,并且筛选得到2000年至2011年种植次数超过6次的单、双季稻品种各34个、24个(早稻)和20个(晚稻),运用水稻生长模型RiceGrow、ORYZA2000与CERES-Rice对所选品种生育期及产量参数进行调试与检验;其次,对单季稻区326与双季稻区183个生态点,通过设置不同的播期进行播期模拟,分析不同播期对单、双季稻水稻生育期和产量的影响;同时,采用CMIP5中的HadGEM2-ES气候模式生成的未来的气候资料结合水稻生长模型结合对2030年代(2020-2040年),2050年代(2041-2060年)及2070年代(2061-2080年)单季稻、早稻与晚稻进行播期模拟,研究分析未来气候条件下最适播期的变化规律。利用单、双季稻区筛选水稻品种2000-2011年不同年份、不同生态点的田间试验数据,对水稻生长模型RiceGrow、ORYZA2000与CERES-Rice进行检验和评价。结果表明RiceGrow模型单季稻区开花期RMSE(根均方差)与NRMSE(标准根均方差)分别为2.91d和1.32%;成熟期的RMSE与NRMSE分别为2.94d和1.13%;产量的RMSE与NRMSE分别为675.60 kg ha-1和7.81%;双季早稻与晚稻开花期的RMSE与NRMSE分别为2.14d,1.24%和3.25d,1.24%,成熟期早稻与晚稻的RMSE与NRMSE分别为2.80d,1.40%和2.79d,0.94%,早稻产量的RMSE为 522.14kgha-1,NRMSE为6.75%;晚稻产量的RMSE为542.814 kg ha-1 NRMSE为8.54%。综上,水稻生长模型RiceGrow、ORYZA2000与CERES-Rice对我国单季稻区与双季稻区不同生态点、不同年份、不同品种以及不同播期条件下水稻生产模拟效果较好。利用我国单季稻水稻区254个气象站点的逐日气象资料,利用水稻生长模型(RiceGrow模型、ORYZA2000模型和CERES-Rice模型),对单季稻区316个站点1981-2011年进行播期模拟,最终确定我国单季稻区不同生态点的最适播期和适宜播期范围。进一步采用CMIP5中的HadGEM2-ES气候模式生成的未来的气候资料结合水稻生长模型结合对2030年代(2020-2040年),2050年代(2041-2060年)及2070年代(2061-2080年)未来气候条件下最适播期进行模拟预测。结果表明,由于温度及辐射量差异的原因,最适播期呈现由南至北,由西向东逐渐推迟的变化规律。滇南河谷盆地单季稻亚区(Ⅰ2),长江中下游平原单、双季稻亚区(Ⅱ1),川陕盆地单季稻两熟地亚区(Ⅱ2),黔东湘西高原山地单、双季稻亚区(Ⅲ1),滇川高原岭谷单季稻两熟亚区(Ⅲ2)黑吉平原河谷特早熟亚区(V1),辽河沿海平原早熟亚区(Ⅴ2)各个亚区最适播期叁个模型模拟平均值分别为:3月10日、5月8日、3月21日、4月2日、3月30日、4月15日和4月10日。相应的各亚区最适播期产量平均值分别为:10600.6kgha-1、10641.8 kgha-1、11183.6 kg ha-1、9599.7kgha-1、10726.8 kgha-1、10484.9 kg ha-1和109892 kg ha-1;相比实际播期模拟产量分别增产30.5%、12.0%、17.5%、19.9%、24.5%、13.7%和 22.5%。另外,HadGEM2-ES 全球气候模式下 2030s、2050s、2070s年代各个亚区播期分别提前:Ⅰ 2亚区3.5天、5.8天和8.4天;Ⅱ1亚区6.7天、12.5天和18.6天;Ⅱ2亚区0.5天、2.7天和4.9天;Ⅲ1亚区2.3天、4.8天和7.6天;Ⅲ2亚区1.32天、2.80天和5.01天;V1亚区1.3天、2.8天和5.0天;V2亚区2.3天、3.9天和6.7天。与各个亚区实际播期相对比,模拟所得最适播期较实际播期不同程度提前,仅在部分地区最适播期较实际播期晚,比较实际播期模拟产量与最适播期模拟产量发现,通过调整播期可以达到提高产量的目的,在不同的生态点增产潜力不同。利用1981-2011年双季稻区126个气象站点的逐日气象数据,运用水稻生长模型(RiceGrow模型、ORYZA2000模型、CERES-Rice模型)模拟了早稻与晚稻各183个站点1981-2011年不同播期对早稻和晚稻生育期及产量的影响。进一步分析确定了在不同生态点早稻和晚稻播种的最适播期及适宜播期范围。最后采用CMIP5中的HadGEM2-ES气候模式生成的未来的气候资料就未来气候变化对早稻和晚稻最适播期影响进行了模拟研究。结果表明,由于温度及辐射量差异的原因,早稻最适播期呈现由南至北逐渐推迟的变化规律。Ⅰ,与Ⅱ3各个亚区最适播期叁个模型模拟平均值分别为:3月2日、3月1日、2月28日与3月21日、3月20日、3月25日;对晚稻而言,最适播期则是南至北逐渐提前的变化规律。Ⅱ1与Ⅱ3各个亚区最适播期叁个模型模拟平均值分别为:7月9日、7月8日、7月11日与6月23日、6月22日、6月24日。相应的各亚区早稻最适播期产量平均值分别为:9885.0 kg ha-1和10024.3 kg ha-1;相比实际播期模拟产量分别增产35.4%和20.1%;各亚区晚稻最适播期产量平均值分别为:8971.8 kg ha-1与9408.0 kg ha-1;相比实际播期模拟产量分别增产30.2%和17.9%。另外,HadGEM2-ES全球气候模式下2030s、2050s、2070s年代各个亚区早稻与晚稻播期分别提前:1.3天、3.5天、5.6天和4.2天、7.1天、10.1天;2.1天、4.2天、6.4天、5.1天、7.4天、9.8天。研究结果将对各品种的推广应用和其他品种适宜播期的确定具有一定的指导和借鉴意义。(本文来源于《南京农业大学》期刊2017-06-01）
付微,张兴义,赵军,杜书立,侯美亭[10]（2017）在《模拟增温对东北黑土农田作物生长季土壤呼吸的影响》一文中研究指出东北地区是我国乃至全球对气候变化响应比较敏感的地区之一,土壤呼吸的温度敏感性对该地区农田生态系统碳循环与全球气候变化之间的反馈关系产生重要影响。本文采用红外辐射加热装置模拟土壤增温,研究了模拟增温对黑土农田大豆生长季土壤呼吸作用的影响。结果表明:1)模拟增温导致10 cm深处平均土壤温度显着提高了2.76℃。2)在大豆生长期间,土壤呼吸速率呈现显着的季节性变化规律,峰值出现在开花-结荚期。3)模拟增温后,黑土农田大豆生长季的土壤呼吸速率(3.20μmol·m~(-2)·s~(-1))略高于对照处理(2.96μmol·m~(-2)·s~(-1)),但差异未达到显着水平,并且增温未显着影响大豆各生育期的土壤呼吸水平。4)虽然增温处理显着增加了大豆地上生物量,但未显着改变根系生物量和土壤含水量,说明根系生物量和土壤含水量是调控土壤呼吸对增温响应的主导因子。连续两年增温对黑土农田大豆生长季土壤呼吸没有明显的促进作用,表明土壤呼吸作用对增温环境产生了一定的适应性。(本文来源于《生态学杂志》期刊2017年03期）
作物生长模拟论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在日光温室条件下,以西红柿为试验材料,采用膜下滴灌,以地上部干物质量的模拟值与实测值误差平方和最小为目标,率定出了温度胁迫指数、水分胁迫指数和干物质转化因子等3个作物生长模型参数。以单位面积经济效益最大为目标,确定了西红柿的经济灌溉制度,并将经济灌溉制度中每次灌水前的土壤含水率作为作物经济灌水下限值。结果表明:经济灌水下限值在作物生长期内可以近似地看作一个常数,西红柿的经济灌水下限值为0.250,占田间持水率的83.9%,其变差系数为0.76%。按照此灌水下限值灌水,与实际灌水相比,灌溉用水量虽增加了6.5%,但产量和纯收益均增加了7.8%,显示出明显的增产增收效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
作物生长模拟论文参考文献
[1].葛畅.不同重构模式下土壤水分运移与作物生长联合模拟与管理优化[D].安徽理工大学.2019
[2].王浩,王仰仁,郑志伟,李泳霖,范欣瑞.基于作物生长模拟的温室西红柿经济灌水下限研究[J].天津农学院学报.2019
[3].诸叶平,李世娟,李书钦.作物生长过程模拟模型与形态叁维可视化关键技术研究[J].智慧农业.2019
[4].周超,王振龙.砂姜黑土区有无作物生长潜水蒸发规律模拟实验[J].安徽农学通报.2018
[5].张超.基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究[D].西北农林科技大学.2018
[6].侯英雨,何亮,靳宁,郑昌玲,刘维.中国作物生长模拟监测系统构建及应用[J].农业工程学报.2018
[7].柏文恋,张梦瑶,任家兵,汤利,郑毅.小麦/蚕豆间作作物生长曲线的模拟及种间互作分析[J].应用生态学报.2018
[8].张宁,张庆国,于海敬,程梦笛,董世杰.作物生长模拟模型的参数敏感性分析[J].浙江大学学报(农业与生命科学版).2018
[9].王莉欢.基于作物生长模型的水稻适宜播期模拟研究[D].南京农业大学.2017
[10].付微,张兴义,赵军,杜书立,侯美亭.模拟增温对东北黑土农田作物生长季土壤呼吸的影响[J].生态学杂志.2017
标签：粉煤灰复垦; 重构模式; 水分运移与作物生长模拟; 管理措施;