遥感同化WOFOST模型动态监测水稻重金属污染胁迫

• 作者: 丁超 刘湘南 刘烽 夏小鹏 裴松伟 赵利婷
• 来源期刊: 农业环境科学学报
• 关键词: 重金属胁迫 遥感 水稻根重 WOFOST模型 数据同化
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 248-256
• 页数: 9页
• 分类号: X503.231
• 语种: 中文
• DOI: 10.11654/jaes.2015.02.007

摘要

为研究土壤重金属污染对作物生长尤其是根系生长的影响，探讨了利用遥感与作物生长模型同化方法获取水稻根重WRT （Weight of Root）的变化，进而动态监测水稻重金属污染胁迫的可行性。以吉林省长春市两块不同污染水平的水稻种植区为研究对象，以叶面积指数LAI（Leaf Area Index）为结合点，使用灰色关联度分析选择与根重关联度最高的作物参数CVR（干物质转化为根重的效率，Efficiency of Conversion into Roots），通过粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）优化CVR，实现作物生长模型WOFOST（World Food Studies）与CCD遥感数据的同化，并用同化后的WOFOST模型模拟WRT进行水稻重金属污染胁迫状况分析，最后对研究区水稻重金属污染胁迫进行了分级评价。结果表明，整个生长期污染严重区域水稻根重比污染较轻区的水稻根重低，二者比值范围为0.894~0.972，均值为0.922，在水稻分蘖期比值最低达到0.894。可见根重的变化是监测水稻重金属污染胁迫的有效指标，该方法能够在水稻生长的早期（分蘖期）就监测到重金属污染胁迫。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘湘南	中国地质大学北京信息工程学院	26	309	10.0	17.0
2	赵利婷	中国地质大学北京信息工程学院	1	6	1.0	1.0
3	丁超	中国地质大学北京信息工程学院	1	6	1.0	1.0
4	刘烽	中国地质大学北京信息工程学院	1	6	1.0	1.0
5	裴松伟	中国地质大学北京能源学院	1	6	1.0	1.0
6	夏小鹏	中国地质大学北京信息工程学院	1	6	1.0	1.0