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基于模型的水稻高温热害风险评估与动态预警
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作者 江敏 王广伦 +3 位作者 李明璐 苗波 李明煊 石春林 《中国水稻科学》 北大核心 2025年第1期128-142,共15页
【目的】通过构建水稻高温热害预警系统与灾害风险评估体系,提高水稻高温热害灾损评估水平和防灾减灾能力。【方法】挑选福建省4个代表性水稻品种,在当地水稻易受高温热害的四个关键发育期进行高温控制试验,测定不同高温胁迫处理下水稻... 【目的】通过构建水稻高温热害预警系统与灾害风险评估体系,提高水稻高温热害灾损评估水平和防灾减灾能力。【方法】挑选福建省4个代表性水稻品种,在当地水稻易受高温热害的四个关键发育期进行高温控制试验,测定不同高温胁迫处理下水稻产量及其构成因素的变化。结合水稻发育期模型计算高温热害灾损率,进而构建水稻高温热害风险评估和预警系统。结合福建省近50年的气象资料,利用研发的系统计算水稻高温热害灾损率,划分出各稻区水稻关键发育期的热害风险等级。利用逐日气象数据进行水稻高温热害的单点和区域动态预警模拟,并利用种植样点的区域试验资料和气象产量计算出实际灾损,对模拟预警结果进行验证。【结果】福建省水稻高温热害风险评估结果显示,闽东南双季稻区的早稻以低风险为主,并且主要出现在早稻开花期,近50年热害发生频率小于30%;闽西北双季稻区的早稻以高风险和次高风险为主,其中开花期热害发生频率为68%~80%,灌浆期为62%~80%。闽西北山地单季稻区中稻发生高温热害低风险区分布最广,其中减数分裂期热害的发生频率小于38%,开花期小于26%。2020年12个代表性品种在福建省水稻高温热害单点动态预警系统中模拟,结果显示,闽东南双季稻区早稻发生重度高温热害的概率较高,灾损率为51.1%~55.4%;闽西北双季稻区早稻则遭遇轻度和中度高温热害,灾损率为12.1%~26.8%;闽西北山地单季稻区中稻发生中度热害概率较高,灾损率为18.2%~29.4%。2020年福建省区域预警模拟结果显示,种植早稻“T78优2155”的两个稻区内,重度热害地区主要集中在安溪、南安、同安、龙海等闽东南县区,灾损率为30.8%~41.6%,闽西北仅有将乐地区为重度热害,灾损率为31.0%;种植中稻“II优3301”的闽西北山地单季稻区内,光泽、政和、明溪、永安等地遭遇中度热害,灾损率为15.1%~21.7%。【结论】闽西北水稻种植区的早稻遭遇热害的风险均较闽东南地区更为严重。无论在空间还是时间变化上,系统模拟的灾损率与当地实际水稻生产的灾损率以及气象产量变化相契合,预警效果较好。 展开更多
关键词 水稻 模拟模型 灾损评估 风险区划 高温预警
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ORYZA(V3)模型对珠三角地区双季稻参数的模拟效果及验证分析
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作者 叶树春 王广伦 +3 位作者 钟珑 曾繁威 陈元哲 孔正圆 《湖北农业科学》 2025年第2期64-68,74,共6页
以珠三角地区为研究区,基于2018—2020年不同播期双季稻的生长发育观测数据以及当地气象和土壤数据,利用2018—2019年的数据对ORYZA(V3)模型进行校准,以调整和确定作物的基本参数,使用2020年双季稻的生育期、叶面积指数和生物量等数据... 以珠三角地区为研究区,基于2018—2020年不同播期双季稻的生长发育观测数据以及当地气象和土壤数据,利用2018—2019年的数据对ORYZA(V3)模型进行校准,以调整和确定作物的基本参数,使用2020年双季稻的生育期、叶面积指数和生物量等数据对模型进行验证。结果表明,ORYZA(V3)模型对珠三角双季稻的生育期具有较高的模拟精度,与实测值相比误差范围为0~3 d。ORYZA(V3)模型对2020年早稻和晚稻叶面积指数动态变化的模拟准确率高,模拟值的平均线性回归系数(α值)接近于1,相关系数(R^(2))分别为0.670 4和0.766 0,t检验结果显示,模拟值与实测值之间没有显著差异(P>0.05)。ORYZA(V3)模型对水稻地上部各器官生物量的模拟误差较大,但从统计学角度来看但仍在合理范围内,且对晚稻的模拟效果优于早稻。由此可知,通过校准作物参数,ORYZA(V3)模型能准确地模拟水稻的生长情况,可以应用于珠三角地区的水稻生产。 展开更多
关键词 ORYZA(V3)模型 双季稻 模型校准 模拟效果 验证 珠三角地区
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基于图像识别的植物物候期自动观测系统平台设计与实现 被引量：2
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作者 朱怀卫 卢焕萍 +2 位作者 黄光民 王广伦 冯国安 《热带农业科学》 2022年第9期76-80,共5页
为解决人工观测植物物候期费时费力、人手不足的问题,文章以珠三角地区特色果树和观花树为观测对象,基于图像识别技术构建植物物候期自动识别模型,开发物候期自动识别系统平台。系统平台可实时拍摄采集观测植物全物候期视频和高清图像信... 为解决人工观测植物物候期费时费力、人手不足的问题,文章以珠三角地区特色果树和观花树为观测对象,基于图像识别技术构建植物物候期自动识别模型,开发物候期自动识别系统平台。系统平台可实时拍摄采集观测植物全物候期视频和高清图像信息,具备识别高清视频图像实时观测、自动识别结果展示、人工订正、植物科普信息展示等功能。经过一年半时间的调试和功能升级,目前应用平台前期设计功能基本实现。该系统自动化平台的研发减少观测工作量,提升农业气象服务水平,具有一定的业务应用价值。 展开更多
关键词 物候期 图像识别 自动观测 平台设计
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