植物种群的模拟模型

1、 1、作物模拟模型的概念 2、作物模拟模型的分类 3、RS、GIS技术与作物模拟模型的结合作物模拟模型的概念 作物生长发育模型（简称作物模型）是指用数学概念表达作物的生长过程。着重利用系统分析方法和计算机模拟技术, 对作物生长发育过程及其与环境的动态关系进行定量描述和预测。美国的 DSSAT( 农业技术转移决策支持系统) 作物模拟模型荷兰 De Wit 学派的 Wageningen 作物模型系列澳大利亚的APSIM 模型我国CCSODS( 作物计算机模拟优化决策系统) 系列模型 这些作物模型能够综合考虑气象、 土壤、 作物品种、 作物种植因素对作物生长发育的影响，能够逐日连续地模拟生育期内作物

2、的生长发育状况。可以模拟农作物的各个生长阶段、模拟 不同管理灌溉措施、 气候变化对农作物产量的影响以及进行作物估产等。作物模拟模型的分类1.根据模型的研究层次或尺度方式分类 微观模型（组织、细胞或分子水平尺度） 宏观模型（植物整体或组织器官尺度）植株个体模型植被群体模型侧重于单株植物组织、器官的细节描述 2.根据模型的模拟功能方式分类 生长机模型（如光合作用模型、干物质积 累与分配模型、呼吸作用模型） 可视化模型（所谓生长机模型，是根据已知的植物体初始信息、数据及环境因素计算出植物生长过 程的各种参数或数据，因此可理解为形态发生+生理生态两个模型，前 者主要提供植物的形态信息，后者包括许多具体

3、的生长机理模型，如光合作用模型、干物 质积累与分配模型、呼吸作用模型等。二者的交互集成，组成生长机模型，具有可以计算 出植物在各个生长阶段的生长发育状况的功能） 3.根据建模方法分类 经验式模型 （也称描述式或统计式模型）（不能预测研究对象） 因果式模型 （ 可以预测研究对象）RS、GIS技术与作物模拟模型 1. RS 技术与作物模型结合 RS 能够即时获取大范围、 周期性的地球表面信息。RS 数据与常规试验或观测数据相比， 具有信息量大、 省时、 省力的优势。RS 与作物模拟模型相结合，可以在大范围尺度上较容易地获取宏观数据，更好地掌握大范围空间尺度上农作物的生长状况， 提升作物模型的应用尺

4、度。 如Delecolle 等使用 SPOT 卫星影像反演 LAI，依据地面观测获得的LAI 值建立 LAI 统计模式， 然后利用该统计模式内插得到LAI，使其满足作物模型的模拟步长，使得作物模型的产量预测能力明显提高。 2.技术与作物模拟模型结合GIS 是能够收集、 管理、 查询、 分析、 操作以及表现与地理相关的数据信息的计算机信息系统，能够为分析、 决策提供重要的支持平台，GIS 有独特的空间数据管理、 处理功能。 一些作物模型( 如 DSSAT 模型) 在单点尺度上得 到了很好的模拟、 校准、 验证，但应用在区域尺度上模拟会遇到很多问题。通过将作物模型和 GIS 相结合，能够发挥作物模型和 GIS 技术各自的优势， 从而使这些问题得以解决。 Lal 等将作物生长模型与 GIS 技术结合，分析了区域生产力，并提出优化的生产措施，如良种选择、 最佳播种日期确定、 灌溉计划制定等。 将作物模型和 GIS 相结合， 可以实现大范围、 大尺