基于生理参数的水稻植株形态模型研究

摘要

虚拟作物作为农业科学与计算机信息技术相互渗透的新成果，是作物生长模拟模型更高层次的发展。虚拟作物研究使得作物生长过程更加直观和形象化，因此人们对作物的判断和认识会更加准确和全面。本研究通过连续观测不同类型水稻品种的形态结构变化规律，构建了基于生理参数的水稻植株形态结构模型，从而为实现作物虚拟生长奠定基础。
　　在2012和2013年浙江省富阳市黄田畈中国水稻研究所试验基地田间试验的基础上，通过连续观测和破坏性取样获取了不同类型水稻植株叶片形态指标相关数据，综合分析了四个供试材料水稻叶片形态指标随生育过程及生态环境的变化规律，并构建了水稻叶片生长过程的形态结构模型。结果表明:水稻叶片宽度与叶位的关系可用二次函数表达;水稻主茎剑叶和其他叶的叶长与叶宽关系均可用幂函数表达:水稻比叶重与叶位的关系可用二次函数表达。最后结合比叶重，构建了水稻叶片形态结构模型，并利用获取的独立田间试验资料对模型作了初步的检验。结果表明，所建立的模型对不同类型水稻品种的主茎不同叶位叶片的叶长、叶宽均具有较好的预测性，模拟值与观察值的根均方差(RMSE)分别为2.31cm和0.09cm。
　　抽穗期水稻顶部三张叶片的光合能力直接影响作物的结实率与千粒重，因此顶部3张叶片的研究具有非常重要的实践作用。通过连续性观察不同类型水稻品种顶部三张叶片的形态结构动态变化，本研究探讨了顶部三张叶片对每穗总粒数、叶片叶绿素含量及植株生物量的重要影响。本研究综合分析了水稻叶片叶绿素含量随生育进程的动态变化，进而构建了叶绿素动态变化模型，水稻叶绿素含量(SPAD)与生长度日(GDD)的关系可用二次函数表达。最后用独立的田间试验数据资料对叶绿素模型作了初步的检验。结果表明，本模型具有较好的预测性，倒一叶、倒二叶以及倒三叶叶片的叶绿素含量的模拟值与观察值的根均方差(RMSE)分别为1.00503、0.7396和0.6845。
　　此外，在连续观察不同类型水稻品种节间和叶鞘伸长过程的基础上，建立了水稻主茎节间和叶鞘生长过程的模拟模型。水稻节间相对长度与伸长节间序数的关系可用幂函数表达。水稻叶鞘长度随叶位呈现线性关系。水稻叶鞘长与叶片长度的关系可用线性关系式表达。水稻叶鞘长度与叶鞘干重的关系可用幂函数表达。用田间试验数据资料对所建模型作了初步的检验。结果表明，本模型对不同类型水稻品种的主茎不同叶位叶片的叶鞘长、节间长度均具有较好的预测性，模拟值与观察值的根均方差(RMSE)分别为3.401cm和0.6376cm。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．2．1 作物生长模拟

1．2．2 作物形态结构模型

1．3 水稻代表性模型

1．3．1 国外

1．3．2 国内

2．1．1 研究目的

2．1．2 研究内容

2．1．3 技术路线图

2．2 数据资料

2．2．1 试验材料

2．2．2 试验设计

2．2．3 资料获取

2．2．4 测量方法

2．2．5 气象资料

2．3 模型的建立与检验

2．3．1 模型建立

2．3．2 模型检验

第三章 水稻叶片形态模拟

3．1 数据分析与利用

3．2 叶片特征分析

3．2．1 叶宽动态模拟

3．2．2 叶形动态模拟

3．3 基于生物量的水稻叶片形态研究

3．3．1 比叶重与叶位关系

3．3．2 水稻形态结构模型

3．3．3 模型检验

3．4 小结

第四章 水稻顶部三张叶片形态模拟

4．1 数据分析与利用

4．2 抽穗期水稻顶部叶片特征分析

4．3 基于SPAD的水稻顶部3张叶片模拟

4．4 模型检验

4．5 小结

第五章 水稻茎秆和叶鞘的形态模拟

5．1 数据分析与利用

5．2 节间长度模拟

5．3 叶鞘长度分析

5．3．1 叶鞘长度与叶位

5．3．2 叶鞘长度与叶长

5．3．3 叶鞘长度与叶鞘干重

5．4 模型检验

5．5 小结

6．1 主要工作总结

6．2 未来工作展望

参考文献

附录

致谢

作者简历