盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，包括如下步骤：根据作物在不同盐分以及生长周期内的根长分布情况，构建作物的根长分布模型；根据不同盐分及生长周期下的各土层中根长实测数据对根长分布模型中的参数进行率定获得率定后的根长分布模型；将步骤2率定后的根长分布模型与SWAP模型耦合得到SWAP

【技术实现步骤摘要】
盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法


[0001]本专利技术属于作物生长研究的
，具体涉及一种盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法。

技术介绍

[0002]土壤盐渍化是制约我国耕地生产力的重要因素，严重影响了农业的可持续发展。我国目前具有可利用的盐渍地达5.5亿亩，其中具有良好的种植开发价值与改善利用潜力的面积超1亿亩，以内蒙古河套灌区为例，盐渍化面积约有500万亩，占总耕地面积的63.8％，土壤盐渍化已成为限制当地耕地资源扩展和生态文明建设亟待解决的问题。逐步把永久基本农田建成高标准农田的实施方案，助力高标准农田建设的加速推进，为耕地保护开辟出新天地。
[0003]根系作为作物从土壤汲取水分和养分的重要器官，是农田水肥管理、作物生长模拟关注的重点。盐渍农田常采用大水漫灌的方式，根据“盐随水来，盐随水去”原理，淋洗土壤中的盐分。但在作物生长阶段进行大水漫灌，水分会带着盐分向下迁移并导致田间发生深层渗漏，提高地下水位埋深。这会促使地下水中的盐分将随毛管水向上运移，使得根区土壤盐分逐渐累积，引发次生盐渍化问题。土壤水盐状态的改变不仅会激发作物根系向水和避盐生长，从而改变根系的空间分布，而且会影响作物光合同化和生物量分配。与此同时，由于根系吸水效应，根系分布也会影响土壤水盐的运移过程，二者在作物生育期内相互影响。因此，探究盐渍农田下的根系形态分布，对作物地上生长响应机制和土壤水盐运移的研究具有重要现实意义。
[0004]为量化根系指标的空间分布，学者们尝试利用关于根系深度的数学函数对特定深度的根系指标或者累积根系指标(CRD)进行表征(当RD模型的土层深度趋于无穷小，可表示为CRD模型的梯度)。而不论是RD或是CRD模型，研究表明模型的参数除了与土壤水盐环境相关，还受生育阶段、作物遗传信息和气候的影响。多数研究虽提出模型与环境变量的定性关系，但很少有研究考虑模型和生育期内环境动态变化的定量关系。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，该方法在构建模型时考虑了作物整个生育周期内，根系分布受土壤水盐变化和随生育期推进变化的情况，构建的模型能够模拟作物实际的根系生长情况，从而更加准确地模拟作物地下和地上部分的生长。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1、根据作物在不同盐分以及生长周期内的根长分布情况，构建作物的根长分布模型；
[0009]步骤2、根据不同盐分及生长周期下的各土层中根长实测数据对步骤1中构建的根
长分布模型中的参数进行率定获得率定后的根长分布模型；
[0010]步骤3、将步骤2率定后的根长分布模型与SWAP模型耦合得到SWAP
‑
LRDG模型，对耦合的SWAP
‑
LRDG模型进行参数率定，最后采用率定后的SWAP
‑
LRDG模型模拟作物生长。
[0011]进一步地，步骤1中采用大田试验构建根长分布模型。
[0012]进一步地，步骤1中采用微根管法观测作物在不同土层中根长分布情况。
[0013]进一步地，步骤3中，步骤1中构建的根长分布模型的函数表达式为：
[0014][0015]式中，z为土壤深度，Y(z)为由地表至z深度处的根长累积占比；α和β为根系分布函数的参数。
[0016]进一步地，步骤2中，采用积温AT对作物生长周期进行表征。
[0017]进一步地，根据实测数据拟合参数α与土壤水盐分浓度和积温之间的定量关系以及参数β与土壤水盐分浓度和积温之间的定量关系，从而得到不同盐分条件和生长周期条件下的根长分布情况。
[0018]进一步地，步骤2中对参数α进行拟合时，根据参数α的曲线呈现的先上升后下降的趋势，利用y＝xe
‑
x
函数对参数α与积温AT和土壤水盐分浓度CML进行拟合，求得参数α的最佳拟合量化函数。
[0019]进一步地，步骤2中对参数β进行拟合时，根据参数β的曲线呈现的持续下降的趋势，采用线性函数、以常数e为底的指数函数、幂函数、自然对数与线性函数相结合和幂函数与线性函数相结合的方程对参数β与积温AT和土壤水盐分浓度CML进行拟合，求得参数β的最佳拟合量化函数。
[0020]进一步地，在对参数α和β进行拟合时，以表层0
‑
10cm深的土壤水盐分浓度为变量进行拟合。
[0021]进一步地，步骤3中根据作物生长的实测数据对耦合的SWAP
‑
LRDG模型的作物参数、土壤水盐运移参数和水盐胁迫参数进行率定
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术探究了根系分布与生育期和土壤水盐的定性关系并给予植物生理学上的解释，为建立定量模型提供物理解释基础；本专利技术首先建立了土层深度与累积根长之间的函数关系，再将该函数中的形状参数α和β分别与土壤水盐和积温建立定量关系，因此，本专利技术得到了可以描述在不同盐分水平下考虑土壤水盐变化作物全生育期根系分布的变化过程的根长分布模型，该根长分布模型充分考虑了作物根系分布受不同盐分水平影响的情况，且能反映根系在各土层中同水盐变化的生长情况；再将该动态根系分布函数与作物生长模型对接，使得作物根系模块成为动态结构，与环境因素和地上指标等动态结构相耦合，耦合的模型能以天为步长单位，考虑土壤水盐对根系分布以及根系分布对土壤水盐运移相互影响的根系生长情况，得到更精确的根系吸水量和地上部分生长的模拟结果，因此对在盐渍农田种植的作物有较高的指导意义。
附图说明
[0023]图1为本专利技术实施2016
‑
2017年不同盐分田块各土层作物根长动态变化；
[0024]图2为本专利技术实施例2016
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2017年不同盐分田块各土层作物根长占比变化；
[0025]图3为本专利技术实施例Logistic模型在2016
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2017年不同盐分田块在不同生育阶段的模拟结果；
[0026]图4为本专利技术实施例Logistic模型α和β参数在2016年不同盐分田块的动态变化；
[0027]图5为运用本专利技术实例LRDG模型参数在2017年的量化验证结构；
[0028]图6为运用本专利技术实例SWAP
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LRDG耦合模型在2017年不同盐分田块土壤体积含水率动态变化的模拟结果比较；
[0029]图7为运用本专利技术实例SWAP
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LRDG耦合模型在2017年不同盐分田块土壤电导率动态变化的模拟结果比较；
[0030]图8为运用本专利技术实例SWAP
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LRDG耦合模型在2017年不同盐分田块叶面积指数和累积干物质的动态变化以及产量的模拟结果比较；
[0031]图9为运用本专利技术实例SWAP
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据作物在不同盐分以及生长周期内的根长分布情况，构建作物的根长分布模型；步骤2、根据不同盐分及生长周期下的各土层中根长实测数据对步骤1中构建的根长分布模型中的参数进行率定获得率定后的根长分布模型；步骤3、将步骤2率定后的根长分布模型与SWAP模型耦合得到SWAP
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LRDG模型，对耦合的SWAP
‑
LRDG模型进行参数率定，最后采用率定后的SWAP
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LRDG模型模拟作物生长。2.根据权利要求1所述的盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，其特征在于，步骤1中采用大田试验构建根长分布模型。3.根据权利要求1所述的盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，其特征在于，步骤1中采用微根管法观测作物在不同土层中根长分布情况。4.根据权利要求1所述的盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，其特征在于，步骤3中，步骤1中构建的根长分布模型的函数表达式为：式中，z为土壤深度，Y(z)为由地表至z深度处的根长累积占比；α和β为根系分布函数的参数。5.根据权利要求1或4所述的盐渍土壤考虑根系动态分布的作物生长模拟方法，其特征在于，步骤2中，采用积温AT对作物生长周期进行表征。6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷国庆，何良伟，曾文治，敖畅，邵欣欣，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：