“黑土糧倉(cāng)”先導(dǎo)專項(xiàng)在半干旱黑土區(qū)春玉米生育階段干旱預(yù)測(cè)方面取得研究進(jìn)展
| 來源:黑土糧倉(cāng)科技會(huì)戰(zhàn)【字號(hào):大 中 小】
干旱是影響東北西部地區(qū)黑土地產(chǎn)能提升的首要自然災(zāi)害,干旱發(fā)生危害的頻次和程度是導(dǎo)致作物減產(chǎn)甚至失收的最重要因素,研究干旱發(fā)生規(guī)律和預(yù)測(cè)預(yù)警對(duì)于穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)、保障糧食安全意義重大。傳統(tǒng)的干旱預(yù)測(cè)往往以年、旬、月為周期進(jìn)行,忽略了作物不同生育階段抗旱能力和對(duì)水分的需求,研究結(jié)果對(duì)于指導(dǎo)作物抵御旱災(zāi)、節(jié)水灌溉等生產(chǎn)需求存在矛盾。因此,圍繞東北西部主要糧經(jīng)作物,開展針對(duì)不同生育階段的干旱預(yù)測(cè)方法研究,十分必要。
“大河灣黑土侵蝕退化阻控模式”研究人員利用東北西部典型半干旱區(qū)-阜新地區(qū)1965—2019年逐日氣象數(shù)據(jù),分析氣候特征及變化規(guī)律,結(jié)合春玉米生育階段耐旱和需水規(guī)律,試圖應(yīng)用支持向量機(jī)(SVM)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)、粒子群算法(PSO)等智能方法構(gòu)建可應(yīng)用的春玉米生育階段干旱預(yù)測(cè)模型,并指導(dǎo)玉米生產(chǎn)。
研究表明,玉米播種-出苗和抽雄-成熟階段干旱有加重的趨勢(shì),在出苗-拔節(jié)和拔節(jié)-抽雄階段有減弱趨勢(shì),年際間呈現(xiàn)波動(dòng)性。播種-出苗階段主要受相對(duì)濕度、最高溫度和降水等因素的影響,出苗-拔節(jié)階段則主要受風(fēng)速、降水和日照時(shí)數(shù)等因素的影響。構(gòu)建了SVM、BPNN、WNN、PSO-SVM、PSO-BPNN和PSO-WNN等六個(gè)預(yù)測(cè)模型,通過對(duì)比分析,粒子群優(yōu)化后的模型決定系數(shù)(R2)分別提高了98.9%、215.7%和10.6%,PSO-WNN模型預(yù)測(cè)水分虧缺指數(shù)的準(zhǔn)確度最高,能夠用于受干旱影響地區(qū)的春玉米水分虧缺預(yù)測(cè)(圖1)。當(dāng)輸入變量為水分虧缺指數(shù)和3個(gè)主要?dú)庀笠蜃尤绮シN-出苗階段的相對(duì)濕度、最高溫度、降水時(shí),平均相對(duì)誤差(MRE)和均方根誤差(RMSE)最小,MRE在1.58%-6.65%之間,RMSE在0.0174-0.0481之間,R2最大,在0.8502-0.9881之間,預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度高,與實(shí)際干旱等級(jí)相符(圖2)。該模型能夠應(yīng)用于東北西部黑土地春玉米不同生育階段的干旱情況準(zhǔn)確預(yù)測(cè),對(duì)于該區(qū)域春玉米抗旱生產(chǎn)具有較強(qiáng)指導(dǎo)作用和借鑒意義。
相關(guān)研究成果近期發(fā)表在農(nóng)林科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上。中國(guó)科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所碩士研究生曹秀佳為第一作者,尹光華研究員和谷健副研究員為共同通訊作者。研究工作得到中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA28120101、XDA28090202)等項(xiàng)目聯(lián)合資助。
圖1?不同模型觀測(cè)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)擬合結(jié)果
圖2?不同模型預(yù)測(cè)精度比較及優(yōu)化模型預(yù)測(cè)結(jié)果
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