SPAC系统中的水热CO2通量与光合作用的综合模型(Ⅰ)模型建立

本文建立了模拟农田SPAC(Soil-Plant-Atmosphere Continuum)系统中土壤水分动态，蒸发蒸腾、CO2通量和光合作用的模型。模型包括土壤水流子模型，根系吸水子模型，蒸发蒸腾子模型，冠层阻力-光合作用-CO2通量子模型几个组成部分。土壤水流子模型采用土壤水流的连续方程来描述；根系吸水子模型采用了根据Feddes模型改进得到的模型；蒸发蒸腾子模型采用Shuttleworth-Wallace公式；采用叶片水平的气孔阻力-光合作用模型，并将其扩展到冠层尺度来确定冠层阻力、光合作用速度以及叶片气孔下腔的CO2浓度，并进而确定冠层的CO2通量。本模型的特点是尽可能采用简便的处理方法来描述SPAC系统中的水、热、CO2传输过程与光合作用过程，同时各个子模型又具有较强的机理性。     

SPAC系统中的水热CO_2通量与光合作用的综合模型(Ⅰ)模型建立

本文建立了模拟农田SPAC (Soil Plant AtmosphereContinuum)系统中土壤水分动态 ,蒸发蒸腾、CO2 通量和光合作用的模型 .模型包括土壤水流子模型 ,根系吸水子模型 ,蒸发蒸腾子模型 ,冠层阻力 -光合作用 -CO2 通量子模型几个组成部分 .土壤水流子模型采用土壤水流的连续方程来描述 ;根系吸水子模型采用了根据Feddes模型改进得到的模型 ;蒸发蒸腾子模型采用Shuttleworth Wallace公式 ;采用叶片水平的气孔阻力 光合作用模型 ,并将其扩展到冠层尺度来确定冠层阻力、光合作用速度以及叶片气孔下腔的CO2 浓度 ,并进而确定冠层的CO2 通量 .本模型的特点是尽可能采用简便的处理方法来描述SPAC系统中的水、热、CO2 传输过程与光合作用过程 ,同时各个子模型又具有较强的机理性 .     

SPAC系统中的水热CO2通量与光合作用的综合模型 (Ⅰ)模型建立

本文建立了模拟农田SPAC(Soil-Plant-AtmosphereContinuum)系统中土壤水分动态，蒸发蒸腾、CO     

SPAC系统中水热CO2通量光合作用的综合模型（Ⅱ）：模型验证

本文利用禹城综合试验站土壤－植物－大气连续体系综合观测场冬小麦田实测资料，对“SPAC系统中水热、CO2通量与光合作用的综合模型（Ⅰ）模型建立”一文所建立的模型土壤水分动态、蒸发蒸腾和冠层CO2通量等功能进行了验证，利用波文比观测水汽通量结果、土壤水分剖面监测结果分别与对模拟计算腾发量和土壤水分剖面的验证结果表明，模拟计算的腾发量和土壤水分剖面是比较准确的；将模拟的光合作用过程中的CO2通量与实测值对比表明，模拟值与实测值的变化趋势是一致的，但是数据上存在一定的差异，模拟光合作用过程和强度符合一般规律，总体说明，所建立的系统模型在上述功能的模拟上是可行的。     

SPAC系统中水热CO2通量与光合作用的综合模型(Ⅱ)：模型验证

本文利用禹城综合试验站土壤-植物-大气连续体系统综合观测场冬小麦田间实测资料，对“SPAC系统中水热、CO2通量与光合作用的综合模型(Ⅰ)模型建立”一文所建立的模拟土壤水分动态、蒸发蒸腾和冠层CO2通量等功能进行了验证。利用波文比观测水汽通量结果、土壤水分剖面监测结果分别对模拟计算腾发量和土壤水分剖面的验证结果表明，模拟计算的腾发量和土壤水分剖面是比较准确的；将模拟的光合作用过程中的CO2通量与实测值对比表明，模拟值与实测值的变化趋势是一致的，但是数量上存在一定的差异。模拟光合作用过程和强度符合一般规律。总体说明，所建立的系统模型在上述功能的模拟上是可行的。     

SPAC系统中水热CO_2通量与光合作用的综合模型(Ⅱ):模型验证

本文利用禹城综合试验站土壤 -植物 -大气连续体系统综合观测场冬小麦田间实测资料 ,对“SPAC系统中水热、CO2 通量与光合作用的综合模型 (Ⅰ )模型建立”一文所建立的模拟土壤水分动态、蒸发蒸腾和冠层CO2 通量等功能进行了验证 .利用波文比观测水汽通量结果、土壤水分剖面监测结果分别对模拟计算腾发量和土壤水分剖面的验证结果表明 ,模拟计算的腾发量和土壤水分剖面是比较准确的 ;将模拟的光合作用过程中的CO2通量与实测值对比表明 ,模拟值与实测值的变化趋势是一致的 ,但是数量上存在一定的差异 .模拟光合作用过程和强度符合一般规律 .总体说明 ,所建立的系统模型在上述功能的模拟上是可行的     

利用精确的田间实验资料对几个常用根系吸水模型的评价与改进

本文利用大型蒸渗仪测得的作物腾发量、中子水分仪观测的土壤水分和准确测定的根系密度分布资料，对常用的几个宏观的权重因子类的根系吸水模型-Molz-Remson(1970)模型，Feddes(1978)模型，Selim-Iskan-dar(1978)模型以及作者对上述模型进行修正所得的几个根系吸水模型进行了验证和评价；利用修正的Feddes模型的计算结果对根系从不同土层吸水的分布进行了分析。结果表明，Molz-Remson(1970)模型、Feddes模型以及Selim-Iskandar模型模拟根系吸水所得的土壤水分剖面与实测值之间存在比较严重的偏差；利用Feddes模型中的土壤水势影响函数(Feddes reduction function)对Molz-Remson模型和Selim-Iskandar模型进行修正后结果没有得到改善；利用根系密度函数对Feddes模型进行修正后，计算结果与实测值吻合很好，总体偏差由修正前的24.7%降低为5.7%.     

灰色系统GM（2,1）模型的最优系数解及其在地下水系统动态预测中的初步应用

动态预测是人们对一个系统进行决策和控制的必要前提和依据。预测技术已为大家所重视,特别是回归预测技术常为工程技术人员所应用。众所周知,回归分析通常需要明确变量间的相关性,以及较大的样本容量,还要求反复抽样时试验条件不变。这些条件在工程地质系统中常难以满足。工程地质系统由于所处自然环境的复杂性及多变性(时变),其参数信息、内部结构信息、与外界环境交互作用信息往往不甚明确,或难以完全掌握,因而我们可以把它视为灰色系统。动态预测是灰色系统理论所研究的主要     

应用农业生产系统模型分析冬小麦-夏玉米轮作体系的农田水氮利用效率I：模型参数的灵敏度分析与标定

以采集的北京市海淀区东北旺试验站大量的田间实测数据为基础,对农业生产系统模型（Agricultural Production Systems Simulator,APSIM）进行详细的参数灵敏度分析与标定,结果显示：标定模拟的土壤剖面体积含水量动态的精度较高,平均相对误差为13.41%;标定模拟的土壤剖面硝态氮浓度动态的精度较低,平均的相对误差为29.69%;标定模拟的冬小麦叶面积指数、生物量和产量的平均相对误差分别为36.49%、24.18%和32.31%;标定模拟的夏玉米叶面积指数、生物量和产量的平均相对误差分别为31.76%、35.84%和26.44%。以上标定模拟的精度就田间实际情况而言,总体是可以接受的。经过详细的参数标定后的APSIM模型将为深入探讨不同农田管理措施下水氮利用效率的长期变化提供可靠的定量分析手段。