基于遙感和作物模型的東北水稻低溫冷害監(jiān)測(cè)評(píng)估
發(fā)布時(shí)間:2024-05-30 06:03
研究表明,低溫冷害仍然是影響東北地區(qū)單季稻生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一。全球氣候變暖已經(jīng)成為共識(shí),在這樣的背景下,2000-2010年?yáng)|北地區(qū)水稻延遲型冷害和障礙型冷害總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但是隨著種植格局改變水稻生產(chǎn)遭受低溫冷害的風(fēng)險(xiǎn)仍然存在,極端低溫事件也時(shí)有發(fā)生。為此,有必要深入研究如何快速有效地監(jiān)測(cè)東北地區(qū)水稻低溫冷害的發(fā)生情況以及如何評(píng)估冷害對(duì)水稻產(chǎn)量的影響。本文將從遙感監(jiān)測(cè)和模型模擬兩個(gè)方面著手,重點(diǎn)針對(duì)東北稻區(qū)延遲型冷害提出監(jiān)測(cè)方案,同時(shí)在模型改進(jìn)的基礎(chǔ)上,建立障礙型冷害影響評(píng)估方法。首先,分析低溫冷害影響下稻田的光譜特征,構(gòu)建用于表征生育期延遲的CVI指標(biāo)變量;選用2001-2015年MODIS光譜反射率產(chǎn)品,提取東北地區(qū)水稻種植區(qū)并識(shí)別水稻關(guān)鍵生育期;基于CVI指標(biāo)變量構(gòu)建延遲型冷害遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)。然后,以O(shè)RYZA2000作物模型為藍(lán)本,耦合基于氣象指標(biāo)的水稻低溫冷害監(jiān)測(cè)模塊和產(chǎn)量要素模擬模塊(包括莖蘗動(dòng)態(tài)、空殼率、秕谷率、千粒重),并利用東北地區(qū)水稻大田試驗(yàn)資料,改進(jìn)ORYZA2000模型生育期模塊;根據(jù)東北地區(qū)34個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站2001-2...
【文章頁(yè)數(shù)】:87 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 作物低溫冷害監(jiān)測(cè)評(píng)估研究現(xiàn)狀
1.2.1 低溫冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)研究
1.2.2 基于作物模型的冷害監(jiān)測(cè)研究
1.2.3 基于遙感的冷害監(jiān)測(cè)研究
1.3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線
第二章 數(shù)據(jù)和方法
2.1 研究區(qū)概況
2.2 農(nóng)業(yè)氣象資料
2.3 遙感影像
2.4 田間試驗(yàn)
2.5 模型簡(jiǎn)介
第三章 基于遙感植被指數(shù)的延遲型冷害監(jiān)測(cè)
3.1 水稻種植區(qū)遙感識(shí)別
3.1.1 水稻種植區(qū)提取方法
3.1.2 水稻種植區(qū)提取結(jié)果及效果驗(yàn)證
3.2 水稻生育期遙感識(shí)別
3.3 水稻遙感指數(shù)
3.4 構(gòu)建延遲型冷害遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)
3.5 遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 作物模型改進(jìn)和參數(shù)本地化
4.1 基于氣象指標(biāo)的低溫冷害監(jiān)測(cè)模塊
4.2 產(chǎn)量要素模擬模塊
4.2.1 莖蘗動(dòng)態(tài)模擬模塊
4.2.2 空殼率模擬模塊
4.2.3 秕谷率模擬模塊
4.2.4 千粒重模擬模塊
4.3 ORYZA2000模型參數(shù)本地化
4.3.1 參數(shù)定標(biāo)方法
4.3.2 實(shí)施定標(biāo)
4.3.3 驗(yàn)證結(jié)果
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于改進(jìn)模型的低溫冷害監(jiān)測(cè)
5.1 監(jiān)測(cè)方案
5.2 延遲型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果及驗(yàn)證
5.3 延遲型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果分析
5.4 障礙型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果
5.5 基于產(chǎn)量要素模擬的低溫冷害災(zāi)損評(píng)估
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 主要結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
6.3 問(wèn)題與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝
本文編號(hào):3984656
【文章頁(yè)數(shù)】:87 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 作物低溫冷害監(jiān)測(cè)評(píng)估研究現(xiàn)狀
1.2.1 低溫冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)研究
1.2.2 基于作物模型的冷害監(jiān)測(cè)研究
1.2.3 基于遙感的冷害監(jiān)測(cè)研究
1.3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線
第二章 數(shù)據(jù)和方法
2.1 研究區(qū)概況
2.2 農(nóng)業(yè)氣象資料
2.3 遙感影像
2.4 田間試驗(yàn)
2.5 模型簡(jiǎn)介
第三章 基于遙感植被指數(shù)的延遲型冷害監(jiān)測(cè)
3.1 水稻種植區(qū)遙感識(shí)別
3.1.1 水稻種植區(qū)提取方法
3.1.2 水稻種植區(qū)提取結(jié)果及效果驗(yàn)證
3.2 水稻生育期遙感識(shí)別
3.3 水稻遙感指數(shù)
3.4 構(gòu)建延遲型冷害遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)
3.5 遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 作物模型改進(jìn)和參數(shù)本地化
4.1 基于氣象指標(biāo)的低溫冷害監(jiān)測(cè)模塊
4.2 產(chǎn)量要素模擬模塊
4.2.1 莖蘗動(dòng)態(tài)模擬模塊
4.2.2 空殼率模擬模塊
4.2.3 秕谷率模擬模塊
4.2.4 千粒重模擬模塊
4.3 ORYZA2000模型參數(shù)本地化
4.3.1 參數(shù)定標(biāo)方法
4.3.2 實(shí)施定標(biāo)
4.3.3 驗(yàn)證結(jié)果
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于改進(jìn)模型的低溫冷害監(jiān)測(cè)
5.1 監(jiān)測(cè)方案
5.2 延遲型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果及驗(yàn)證
5.3 延遲型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果分析
5.4 障礙型冷害模型監(jiān)測(cè)結(jié)果
5.5 基于產(chǎn)量要素模擬的低溫冷害災(zāi)損評(píng)估
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 主要結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
6.3 問(wèn)題與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝
本文編號(hào):3984656
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