基于模型與GIS的小麥精確栽培方案生成技術(shù)研究.pdf

1、小麥（Triticum aestivum L.）是我國最重要的糧食作物之一，在精確農(nóng)業(yè)迅猛發(fā)展的今天，如何結(jié)合空間信息獲取及分析技術(shù)，生成基于品種類型、生態(tài)環(huán)境、生產(chǎn)技術(shù)等差異的精確栽培方案，已成為國內(nèi)外精確農(nóng)作發(fā)展中迫切需要解決的重要技術(shù)。
　　 本研究基于江蘇省多年氣象數(shù)據(jù)，分析了小麥全生育期內(nèi)主要氣候資源的時空分布特征;綜合考慮土壤養(yǎng)分含量、地形屬性數(shù)據(jù)、遙感植被指數(shù)等輔助變量，應(yīng)用四種插值方法對縣域尺度土壤有機質(zhì)含量的空

2、間分布進行了預(yù)測研究;構(gòu)建了基于土壤、氣象、高程、植被指數(shù)等資料的空間管理分區(qū)方法，形成了適用于不同區(qū)域尺度下的小麥精確栽培方案生成技術(shù)體系。研究結(jié)果可為小麥精確管理提供技術(shù)支撐。
　　 基于江蘇省69個氣象站點1972-1979(1970s)、1980-1989(1980s)、1990-1999(1990s)、2000-2008(2000s)4個歷史時期的氣象數(shù)據(jù)，使用ANUSPLIN軟件包生成柵格化的逐日氣象要素表面值;然后

3、基于柵格逐年計算并比較了4個歷史時期小麥生育期內(nèi)主要氣候資源（總?cè)照諘r數(shù)、總有效積溫、總降水量、總降水天數(shù)、平均降水強度以及一月份平均溫度）的時空分布特征。結(jié)果表明，不同年代江蘇省小麥全生育期總?cè)照諘r數(shù)由北向南均呈逐漸減少的趨勢，≥0℃的總有效積溫呈現(xiàn)北部高于南部、西部高于東部的趨勢，總降水量由北向南均呈逐漸增加的趨勢，總降水天數(shù)由西北向東南呈逐漸增加的趨勢，平均降水強度呈現(xiàn)北部小于南部的趨勢;一月份平均溫度呈由北向南逐漸增加的趨勢。2

4、000s與1970s相比，江蘇省小麥生育期內(nèi)的平均總?cè)照諘r數(shù)減少了4.36％;≥0℃的平均總有效積溫均呈增加趨勢，增加幅度約為6％-22％;平均總降水量呈增加趨勢，但幅度不大，約為1.77％;平均總降水天數(shù)呈減少趨勢，但幅度很小，約為1％;平均降水強度呈增加趨勢，約為2.88％;一月份平均溫度呈增加趨勢，平均增加值約為0.8℃。研究結(jié)果將為江蘇省小麥生產(chǎn)管理決策提供支撐。
　　 以江蘇省如皋市為研究區(qū)域，對2005年全市604個

5、土壤樣點的養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，并由DEM獲取的地形屬性因子、遙感影像提取的植被指數(shù)、樣點距最近河網(wǎng)的距離等組成輔助變量，應(yīng)用普通克里格法(OK)、多元線性逐步回歸法(MLSR)、回歸克里格法(RK)、協(xié)同克里格法(CK)對全市土壤有機質(zhì)含量進行插值分析，并對不同插值方法進行評價。結(jié)果表明，RK法具有較準(zhǔn)確的預(yù)測能力，其標(biāo)準(zhǔn)化克里格方差值(MSDR=0.82)更接近1，模型的擬合效果更好。誤差分析結(jié)果顯示，與OK、MLSR及CK相比，R

6、K法對182個驗證點模擬結(jié)果與實測值的決定系數(shù)(R2)為0.711，分別提高了0.144、0.346和0.162，平均絕對誤差分別降低了0.25、0.69和0.28 g.kg-1，均方根誤差則分別降低了0.42、0.85和0.47 g.kg-1;從不同方法的插值結(jié)果圖來看，RK法能夠顯示更多的細節(jié)信息。表明結(jié)合多源輔助變量，運用回歸克里格法可以較好的預(yù)測縣域尺度的有機質(zhì)空間分布。
　　 基于已構(gòu)建的基于模型與GIS的小麥精確管理