一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法技术

本发明专利技术涉及农作物预测产量技术领域，具体涉及一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法。获取作物生长的基础生态数据；设计作物种植试验地，获取试验地覆膜条件下的作物实测数据；结合所述基础生态数据以及所述作物实测数据建立DNDC模型；利用单施化肥处理所述基础数据对建立的DNDC模型进行校准；使用校准后的模型对目标区域抚摸条件下的作物产量进行模拟，获取目标区域覆膜条件下的作物产量。本发明专利技术结合冬小麦‑夏玉米田间试验和DNDC模型模拟，并考虑到未来气象数据，将全球增温潜势数据和碳排放强度数据引入模型中，能够提升模型的拟合准确度，对作物产量的估算结果更加精确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农作物预测产量，具体涉及一种基于dndc模型的覆膜条件下作物产量估算方法。

技术介绍

1、粮食生产是一个极其重要和紧迫的问题，在经济快速发展和城市空前扩张的背景下，如何提高现有耕地的粮食生产能力以满足人们日益增长的需求仍然是一个巨大的挑战；在全球范围内，由于化肥投入的增加和新技术的采用，作物产量稳步提高，粮食安全得到改善，然而虽然化肥用量不断提高，但是作物产量的提高却到了瓶颈期，肥料的利用率还很低，因此，学者们通过依靠田间试验来系统研究有机无机肥配施及覆膜对作物生长以及环境效应的时空变异，从而优化施肥量、调整施肥结构。

2、然而依靠有限年限的田间试验来系统研究有机无机肥配施及覆膜对作物生长以及环境效应的时空变异是很困难的，由于模型方法可以使复杂农田生态系统碳(carbon，c)、氮(nitrogen，n)循环过程简单化和数字化，使复杂的管理明确化并具有预见性，因此基于过程的机理模型逐渐成为研究复杂农业生态系统的有效工具。

3、反硝化分解(dndc)是研究土壤小气候与田间管理相互作用影响作物生长的重要模型之一，已被广泛用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于：所述基础生态数据包括：气候数据、土壤数据、作物参数数据和农田管理数据；

3.根据权利要求1所述的一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于：所述基础生态数据还包括：全球增温潜势数据和碳排放强度数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于DNDC模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于：设计作物种植试验地，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于DNDC模型的覆膜条件...

【技术特征摘要】

1.一种基于dndc模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于dndc模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于：所述基础生态数据包括：气候数据、土壤数据、作物参数数据和农田管理数据；

3.根据权利要求1所述的一种基于dndc模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特征在于：所述基础生态数据还包括：全球增温潜势数据和碳排放强度数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于dndc模型的覆膜条件下作物产量估算方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡亚瑾，马朋辉，孟庆香，李玲，杨知浩，
申请(专利权)人：河南农业大学，
类型：发明
国别省市：