第6章农业气象模式简介

第六章农业气象模式简介主要内容§1概述§2农业气象模式的研究方法§3作物气象模式简介本章重点：

●农业气象模式的概念与分类

●农业气象系统的特征

●农业气象模式的研究方法本章重点与难点§1概述主要内容：

●农业气象模式的定义

●农业气象模式的意义和作用

●农业气象模式的分类●农业模型研究的发展历程

一、农业气象模式的定义1、模式或模型●模式是对实体特征及变化规律的一种定量的抽象，而且是对所研究的特定特征的定量抽象，模式的重要特征可能是比真实的系统更便于理解或叙述的更充分。因此，模式一般是真实系统的简化，即：对客观事物（系统）的过程或关系的数学表达。

2、农业气象模式

●农业气象模式为表征农业气象系统各种复杂过程特征及其变化规律的文字或数学表达式，是农业气象系统的高度抽象和简化。

●农业气象模拟就是把农业气象系统中的各种问题模型化。

二、农业气象模式的意义和作用1、模式可定量地表示农业气象研究中的各种关系，描述农业气象系统中各种复杂过程的特征，认识和解释各种农业气象规律。2、建立模式有助于进一步判断研究所缺乏的知识和数据，能够激起新的研究思路和方法。3、建立模式可以缩减不必要的试验，能够更好地利用数据，并可以汇集不同的资料和结果得出综合性的概念。4、模式可以给出内插、外推和预测结果，给人们以决策的依据。

三、农业气象模式分类

1、按表达形式分类（1）文字（图解）模式

事实上，文字模式是农业气象模式建立的准备工作。

单纯文字模式有困难，特别是在定义一些复杂的关系或表达一些复杂的过程时有困难。（2）数学模式与文字模式相比，数学模式的特征是可以提供符号逻辑，可以表达最复杂的思想和关系，可以保持简单和最少的表达式。

●

数学模式的优点是准确精炼，用逻辑方法传递信息，并可准确地做出预报。

●

数学模式的缺点是有时候会歪曲实际情况，歪曲的东西是不合适的要素。

因此，在农业气象工作中也要正确地对待其实用性特别是经验统计模式，要注意分析其物理意义和生物学意义是否明确。2、按考虑时间因子的状态分类

可分为静态模式和动态模式。

●静态模式

式中，y为作为时间t函数的产量；为生育期或所选时段的平均农业气象条件的特征值。

●动态模式式中，xi(t)为作为时间函数研究的农业气象条件的特征值。

上述两式的差异主要表现在：

第一式中时间因子间接考虑，且平均值平滑掉了许多有用的信息；

第二式则反映出了不同情况下的不同变化，即考虑了当时作物的基础和当时（前期）条件以及农业气象条件的时间变化对作物的影响，物理意义和生物学意义明显。

因此，农业气象条件的动态模拟是当前农业气象模式研究中的主要方向。水分限制下作物生长模型框架3、按考虑物理和生理机制的程度分类

按考虑物理和生理机制的程度不同分为：

●

经验统计模式

应用统计学方法建立的回归模式。

●

理论统计模式

实质上是统计模式。是在回归统计模式中更充分地考虑到影响作物生长发育和产量形成的物理和生理机理，属半理论、半经验模式。

●

理论模式

主要是依据物理学和生物学规律，模拟作物最重要的生命过程比如光合作用、呼吸作用、蒸腾作用和营养物质输送、分配等，由此而确定作物生产系统的生产力水平。

概括地说，就是模拟作物群体的能量和物质转化过程。四、农业模型研究的发展历程准备阶段创始阶段奠基阶段发展阶段（1）准备阶段（18世纪起）积温学说：法国科学家Reaumur1735年提出，认为植物完成其发育期的逐日平均温度的累积之和为一常数。蒸发力：Penman1948年提出，用于计算水面蒸发或植物覆盖农田的蒸散速率。光合作用：Rabinowitch1951年提出光合作用对光通量密度与CO2浓度响应模型。群体光分布：Monsi1953年提出植物群体内光分布的计算公式。（2）创始阶段（20世纪60年代）deWit(1924-1993)：农业计算机模型的创始人。1969年提出作物生长过程中碳素平衡的计算机模拟模型：ELCROS(ElementaryCropSimulation)Duncan：1967年发表“玉米叶面积与叶片角度对群体光合作用影响的模拟”，是美国最早的作物计算机模拟学术论文。（3）奠基阶段（20世纪70-80年代）一些最重要的农业与作物模式和学术著作都诞生在这一时期。Thornley关于呼吸过程Chanter关于生长曲线Charles-Edwards关于干物质分配Ritchie关于土壤蒸发各种作物模式相继开发1974年11月，联合国召开世界粮食大会，建议FAO建立粮食生产农业信息早期预警系统；1977年WMO农业气象委员会决定成立农业气象模式及其在发展中国家应用工作组典型模式CERES(CropEnvironmentResourceSynthesis),Ritchie指导（1976-84）SIMCOT(SimulatorofCotton，Duncan，1972）BACROS(Basiccropsimulator,deWit，1978)（4）发展阶段（20世纪90年代-）机理性：Evans、Farquhar光合作用模拟研究；气孔阻力模拟广泛性：从作物的广泛性发展到领域的广泛性应用性：CCSODS(Cropcultivationalsimulationoptimizationdecision-makingsystem)综合性：从单一作物、单一功能到农业生态系统模拟高科技应用：RS、GIS和GPS的应用§2农业气象模式的研究方法主要内容：

●农业气象系统分析

●农业气象模式的建立一、农业气象系统分析

1、农业气象系统的特征（1）系统和外界环境的复杂性系统的复杂性主要体现在两个方面。一是在系统的中心环节农业群落中，活的组织可以分为几级：生物圈、生物地理群落、有机体、器官、细胞和亚细胞等等，其结构的复杂性显而易见。在低等级向高等级过渡时，某些特征变得比较复杂，而某些特征又会变得不太复杂和较少变化。

二是系统内的无生命成分即土壤和大气同样也有其复杂的内部结构。

系统所处的外界环境的复杂性，首先体现在系统是受环境的多因子性（多维性）制约的。

一般而言，外界环境因子对农业群落的作用不是累加的，而是由于其影响的单优势性、协同作用、拮抗作用、相关性等现象而复杂化。其次是外界环境的很多因子具有活动性，这种特性极端复杂，如时间变化特性等。

（2）系统的非定常性

非定常性是指系统对外界环境条件作用做出反应的性质在时间上的变化。系统的非定常性是由作物的生长发育造成的。

在个体发育的过程中，作物对外界环境条件的要求和对外界环境条件影响的反应呈现规律性的变化。在发育期间，其重要生理过程的基本点不是固定不变的。

作物的生长过程是以下列方式决定着系统的非定常性的：

一是系统内部环境范围的增大，即向上界和下界的延伸。

二是生物量（叶片、茎杆、根系）在充满环境时，环境本身的特性也发生变化。

这些变化同样会改变作物对外界环境条件作用所做出的反应。（3）系统的惯性除了日常的气象条件之外，农业群落生物量的增长是由许多惯性特征—叶面积、根系大小、土壤根层含水量等所决定的。而另一些生物学惯性因素—有效分蘖数、每穗小穗数、小穗籽粒数也在很大程度上决定着籽粒的产量水平。（4）系统的非线性性决定着作物生产力的所有生物学过程与外界环境因子的关系是非线性的。

（5）系统的适应性

系统的重要特征是行为的适应性。现代生物学把生物有机体看成是一个开放的自动调节和自我建设的动态系统，对正在变化的情况具有适应性，而且只有生物才具备这种特性。

个体发育过程中起作用的调节原则有二。一是按照遗传因子即发育的内部因子进行发育；二是发育与外界环境状况相适应，即以外界因子为转移。

生长过程中生物量积累的自动调节涉及到各种水平的植物组织。

而调节生物量积累速度的基本原则是：将可塑性物质分配（甚至再分配）至处于最困难条件下的那个器官，以改善其供应能力。

了解和掌握农业气象系统的这些特征是非常重要的，它可使我们所建的模式更加完善，更准确的表述这个系统内的机制、状态和过程的相互关系，更深入的揭示农业气象规律。

2、系统分析

农业气象系统是一个复杂的系统。系统的思想就是所说的系统观点。

主要论点是：一个系统无论如何复杂庞大，总可以细分为一些单位，最后总是由若干简单的单元（或元素、元件）组成，而这些单元是相互联系相互影响的。在研究某一专题时，总有其明确的目标，即系统内各单元之间的关系是为了达到统一的目标而分工合作的关系。

按照系统的思想来分析问题就是系统分析。

系统分析不仅要研究清楚系统与环境之间、系统与其它系统之间、系统内部各部分之间定性和定量的关系，并且要用一个适当的表达方式来表示这种关系。这样处理自有不少方案，而用系统的观点，可求得一个最佳方案。最后，这个最佳方案拿到实验中去验证，检验是否达到预期效果。当然，必须注意，最佳方案是辩证的，是在一定时间、地点等具体条件下的产物。

二、农业气象模式的建立1、建立模式的步骤

●明确建立模式的目的和要解决的问题；

●收集和整理有关资料和数据；

●形成概念模式；

●以设想的函数为基础，建立具体的模式；

●形成一个合乎逻辑的算法；

●核对算法；

●编程；●用系统资料估算必要的参数；●调试程序；●检验模式对各种参数和因素的敏感性；●设计并进行模式试验，检查其结果；●分析实验数据，验证模式；●用模式解决实际问题。2、建立模式应考虑的因素

●输入变量与系统内部状态无关，是作用于系统的外因。

●输出变量是输入变量对系统状态变量的作用而产生的。

●状态变量是表示系统特征状态变量，能直接引起输出变量的变化。

●比率变量是由各种变量变化所引起的各种反应的比率，比率变量常称为参数。

§3作物气象模式简介

一、经验统计模式

二、理论统计模式

三、理论模式

一、经验统计模式

早在农业气象学研究之始，统计学方法即在实际应用中得到重视，苏联Y．M·奥布霍夫和美国R·费希尔(Fisher)的工作具有奠基的性质。奥布霍夫首先广泛地应用多元回归法分析气象条件对作物产量的影响，其线性回归模式如下：式中，Y为估测产量，a为常数项，Bi(i到n)为系数，Xi为n个影响产量的因子。这些因子包括气象因子、作物的某些生育状况（如高度、密度、叶面积等）以及农业技术措施。

R·费希尔提出积分回归方法用以研究气象条件对小麦产量的影响。多元积分回归的模式为：二、理论统计模式

为了克服经验统计模式的缺点，从七十年代以来，许多学者提出一些新的模式。这类模式的特点是在回归统计模式中更充分地考虑到影响作物生育和产量形成的物理和生理上的机理，实质上形成了半理论半经验模式。

贝尔的作物产量形成的阶乘模式就是一例。假定作物产量主要依赖于三个农业气象变量：能量，温度和土壤湿度(或蒸散)。这三个变量可以相互改变化，但在其生活周期中任一天都对其最终产量有正或负的影响，因此，作物-天气分析模式的基本方程为：

从生物气象时间t=0到t=m每日V值的总和V1、V2、V3为所选自变量的函数。每个V函数的一般形式：

这类半理论半经验模式有许多。如：水稻空壳率与光、温关系模式：式中：s为处理期间每天实际平均日照时数，Ps为在s小时日照条件下的空壳率，t为处理期间的平均温度，P0为完全遮光下的最大空壳率，a，b，c为统计参数。

冬小麦越冬死苗率(y)