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传统的产量预测和灌溉决策依赖于大量的田间调查,方法费事费力,且预测时间和灌溉管理的时效性较差。本研究采用作物生长模拟模型DSSAT （Decision Support System for Agrotechnology Transfer）来模拟玉米生长,最终达到产量预测的目的。DSSAT是目前使用较为广泛的作物生长模型之一,可逐日模拟二十多种不同的作物的生长发育过程,计算各影响因子对其产量的影响。DSSAT 中专门用于玉米生长模拟的CERES-Maize 模型被广泛用于各种类型的农业研究。 使用作物生长模型进行模拟时,需要提供其生育期内完整的气象数据,但是产量预测需要在成熟之前进行,因此需要解决气象数据缺乏的问题。本研究采用生育季内实时气象数据与历史气象数据拼接的办法,动态生成气象数据时间序列,结合模型进行产量模拟及形成动态的灌溉决策建议。我国现有2808 个常规气象站、1725 个土壤水分自动观测站、653 个农业气象观测站以及70 个农业气象试验站,大部分气象站拥有1956 年至今的气象数据,该部分气象数据可以用于缺乏气象数据的补充。在作物实际生长的过程中,每一天均可获得当日实测的气象数据,生育期内缺乏的气象数据可以分别用该站点已有的历史各年同期气象数据补充,生成多个气象数据时间序列,结合CERES-Maize 模型模拟对应可以获得多个产量模拟值。整个生育季内的产量分布并没有随着已知气象数据占据比例的增加而收敛,营养生长阶段产量模拟值的分布较为分散,抽雄以后随着生育期的推进产量分布逐渐收敛。总之,通过分析玉米产量的构成以及DSSAT 模型的模拟特性,通过使用历史气象数据结合生育期内实时气象数据来生成模型所需的气象文件进行产量预测的方法,并进行实时的动态灌溉决策建议。
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