FACE水稻生長發(fā)育模擬模型研究.pdf

1、利用農(nóng)田開放式空氣CO2濃度增高(FACE)技術平臺，設置大氣CO2濃度比對照高200μmol.mol-1的FACE處理和不同的施N量水平，以水稻鐘模型為基礎，構建了FACE水稻生育期模擬模型。通過不同年度試驗數(shù)據(jù)的檢驗，表明模型對CK及FACE條件下水稻不同生育期天數(shù)的預測性能好。不同生育期預測誤差的根均方差(RMSE)最大為2.64d，最小只有0.15d，且相關系數(shù)均達到了極顯著水平。說明FACE水稻生育期模型具有較高的預測性和適用

2、性。 借助目前我國唯一的農(nóng)田開放式空氣CO2濃度增高(FACE)技術平臺，以武香粳14為供試品種，設置不同施N量處理，研究大氣CO2濃度比對照高200μmol.mol-1的FACE處理對水稻莖蘗動態(tài)的影響，并建立了相應的模擬模型：Tt=A1/1+ea1-b1t-A2/1+ea2-b2t+C×(B1/1+ea3-b3t-B2/1+ea4-b4t)+D式中，Tt為移栽后t天水稻群體莖蘗數(shù)量；A1、A2分別為常規(guī)條件下由水稻品種特性決

3、定的群體莖蘗最大可能發(fā)生數(shù)量和最大必須死亡數(shù)量：B1、B2分別為FACE條件下水稻群體莖蘗潛在增加量和潛在死亡量；C為CO2濃度系數(shù)：D為水稻移栽后的基本莖蘗數(shù)：a1、a2、a3、a4、b1、b2、b3、b4均為曲線控制系數(shù)。模型以時間為驅動因子，描述了水稻莖蘗數(shù)隨移栽天數(shù)的動態(tài)變化過程，對常規(guī)及CO2濃度增加條件下水稻莖蘗的變化均有很好的擬合性。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的檢驗，結果表明模型的預測程度高，具有很好的適用性。 第

4、5章FACE水稻干物質積累與分配模型 借助我國唯一的FACE技術平臺，通過不同的N肥處理，對開放系統(tǒng)中CO2濃度增加后水稻地上部干物質積累與分配的動態(tài)進行了研究，并構建了相應的模擬模型。模型以移栽后天數(shù)為驅動因子，以CO2濃度為主要影響因子，同時引入N素影響因子調節(jié)干物質的積累與各器官分配指數(shù)。模擬的結果表明，隨著大氣CO2濃度的增加，水稻地上部總干物重顯著增加，葉干重分配指數(shù)下降，穗干重分配指數(shù)基本不變，莖干重分配指數(shù)前期增加

5、，后期持平。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的驗證，結果表明模型擬合程度高，具有較好的適應性和預測性。 第6章FACE水稻葉面積指數(shù)的模擬 借助目前我國唯一的農(nóng)田開放式空氣CO2濃度增高(FACE)技術平臺，以武香粳14為供試品種，設置不同施N量處理，對大氣CO2濃度增高后水稻LAI動態(tài)進行了研究，并構建了相應的模擬模型。模型以移栽后天數(shù)為驅動因子，以水稻葉片干物重(LDMW)及比葉重(SLW)為研究對象，確立了LAI隨LDM

6、W及SLW的動態(tài)變化過程。模擬結果表明，大氣CO2濃度增加后水稻葉片干物重隨之增加，而比葉重保持不變，因此LAI相應增加，施N量越大這種趨勢越明顯。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的驗證，結果表明模型擬合程度高，具有較好的適應性和預測性。 第7章FACE水稻氮素動態(tài)的模擬研究 借助目前我國唯一的農(nóng)田開放式空氣CO2濃度增高(FACE)技術平臺，以武香粳14為供試品種，設置不同施N量處理，研究大氣CO2濃度比對照高200

7、μmol.mol-1的FACE處理對水稻N素吸收利用動態(tài)的影響，結果表明：FACE處理使水稻各生育期N素累積量增加，而使含N率下降；增施N肥使FACE及CK條件下的N素累積量均有不同程度的增加。并在此基礎上建立了相應的模擬模型，模型以時間為驅動因子，描述了水稻N素累積量及含N率隨移栽天數(shù)的動態(tài)變化過程，對CO2濃度增加及常規(guī)條件下水稻N素的動態(tài)變化均有很好的擬合性。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的檢驗，結果表明模型的預測性能好，具有很好的適

8、用性。 大氣CO2濃度到本世紀末預計將達到650-780μmol.mol-1(IPCC，2000)。大氣CO2濃度升高不但影響氣候變化，更直接影響作物生長。水稻是我國最重要的糧食作物之一，其能否可持續(xù)發(fā)展對我國糧食安全有著舉足輕重的影響。本研究以武香粳14號為供試品種，利用目前我國唯一的農(nóng)田開放式空氣CO2濃度增高(FACE)研究平臺(2001-2003，無錫，31°37'N，120°28'E；2005，江都，32°35'N，1

9、19°42'E)，大氣CO2濃度設370μmol·mol-1(對照)和570μmol·mol-1(FACE)2個水平，施氮量2001年設150、250kg·hm-22個水平，2002和2003年設150、250、350kg·hm-23個水平，2005年設150、250kg·hm-22個水平，主要研究FACE對水稻的生育期、莖蘗動態(tài)、干物質積累與分配，葉面積動態(tài)以及N素吸收利用的影響及其模擬模型，以期為未來大氣CO2濃度倍增條件下水稻生長

10、發(fā)育及產(chǎn)量預測等提供依據(jù)。主要研究結果如下： 1、研究了開放系統(tǒng)中CO2濃度增高后水稻生育期的變化情況，結果表明，F(xiàn)ACE處理使水稻播種—抽穗期、抽穗—成熟期以及全生育期的平均天數(shù)比對照明顯縮短。增施N肥后可以減緩FACE對水稻不同生育時期的縮短程度。在此基礎上構建了FACE水稻生育期模擬模型，模型以“水稻鐘模型”為基礎，以生育期內的平均溫度作為主要驅動因子，同時引入CO2和N素影響因子，并分別用指數(shù)函數(shù)和二次曲線函數(shù)來定量描述

11、CO2和N素效應，以調節(jié)生育期的長短。通過不同年度試驗數(shù)據(jù)的檢驗，表明模型對CK及FACE條件下水稻不同生育期天數(shù)的預測性能好。不同生育期預測誤差的根均方差(RMSE)最大為2.64d，最小只有0.15d，且相關系數(shù)均達到了極顯著水平。說明FACE水稻生育期模型具有較高的預測性和適用性。 2、研究了開放系統(tǒng)中CO2濃度增高后水稻莖蘗動態(tài)的變化過程，結果表明，F(xiàn)ACE處理使水稻不同生育時期的莖蘗數(shù)顯著或極顯著增加，莖蘗變化過程呈正

12、反“S”套接型曲線，增加部分也有相同趨勢。因此將FACE水稻莖蘗動態(tài)分解為3部分，即常規(guī)條件下的莖蘗數(shù)、FACE處理增加的莖蘗數(shù)和基本莖蘗數(shù)?；厩o蘗數(shù)為一常數(shù)，本研究取值72個.m-2。常規(guī)條件及FACE處理的莖蘗動態(tài)以水稻莖蘗消長動力學模型為基礎，引入了4個參數(shù)，即常規(guī)條件下由水稻品種特性決定的群體莖蘗最大可能發(fā)生數(shù)量、常規(guī)條件下特定水稻品種群體莖蘗最大死亡數(shù)量、FACE條件下水稻群體莖蘗潛在增加數(shù)量和FACE條件下水稻群體莖蘗潛在

13、死亡數(shù)量，同時引入N素影響函數(shù)來調節(jié)4個參數(shù)。模型以時間為驅動因子，描述了水稻莖蘗數(shù)隨移栽天數(shù)的動態(tài)變化過程，對常規(guī)及CO2濃度增加條件下水稻莖蘗的變化均有很好的擬合性。不同處理預測根均方差(RMSE)最大為44.27個.m-2，最小為13.96個.m-2，且相關系數(shù)均達到了極顯著水平。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的檢驗，結果表明模型的預測效果好。 3、研究了開放系統(tǒng)中CO2濃度增高后水稻地上部干物質積累與分配的動態(tài)，并構建了相應

14、的模擬模型。模型以移栽后天數(shù)為驅動因子，常規(guī)條件下水稻地上部干物質積累過程呈典型的“S”型曲線，可以用Logistic方程描述，同時選用對數(shù)函數(shù)和二次曲線函數(shù)來描述CO2和N素效應。地上部各器官的干物質分配通過干物質分配指數(shù)進行動態(tài)模擬。水稻地上部各器官干物質分配指數(shù)可定義為某一時間綠葉、莖鞘(包括黃葉)及穗等的干物質積累量與地上部總干物質積累量的比值，分別用兩段函數(shù)、Logistic函數(shù)等進行表示，其大小也受到CO2濃度及N素水平的影

15、響。模擬的結果表明，隨著大氣CO2濃度的增加，水稻地上部總干物重顯著增加，葉干重分配指數(shù)下降，穗干重分配指數(shù)基本不變，莖干重分配指數(shù)前期增加，后期持平。通過不同年份試驗數(shù)據(jù)對模型的驗證，結果表明模型擬合程度高，具有較好的適應性和預測性。 4、研究了開放系統(tǒng)中CO2濃度增高后水稻葉面積指數(shù)數(shù)(LAI)的變化過程，結果表明，F(xiàn)ACE處理使水稻不同生育時期的LAI值增加，且施N量越大效果越顯著。模型以葉片比葉重(SLW)為基礎，以水稻

16、移栽后天數(shù)為驅動因子，確立了LAI隨水稻葉片干物重(LDMW)及SLW的動態(tài)變化過程。葉片干物重由干物質分配指數(shù)方程進行模擬。比葉重是水稻品種的遺傳參數(shù)，相對比較穩(wěn)定，受CO2濃度及N素水平的影響較小，可以用改進的Logistic方程表示。模擬結果表明，大氣CO2濃度增加后水稻葉片干物重隨之增加，而比葉重保持不變，因此LAI相應增加，施N量越大這種趨勢越明顯。通過不同年度試驗數(shù)據(jù)對模型的驗證，結果表明FACE條件下LAI的模擬值與實測值

17、之間的相對誤差較小，模型擬合程度高。 5、研究了開放系統(tǒng)中CO2濃度增高后水稻N素吸收利用的動態(tài)，結果表明：FACE處理使水稻各生育期N素累積量增加，而使含N率下降；增施N肥使FACE及CK條件下的N素累積量均有不同程度的增加。在此基礎上建立了FACE水稻N素動態(tài)模型。FACE及CK條件下水稻地上部N素累積量均呈Logistic曲線變化，同時選用對數(shù)函數(shù)和二次曲線函數(shù)來描述CO2和N素效應。水稻植株含N率可以表示為地上部分N素累