SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性研究

• 作者: 刘峻明 汪念 潘佩珠 王鹏新 胡新 黄健熙
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: SHAW模型 冬小麦 晚霜冻害 适用性 气温模拟
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 265-274
• 分类号: S165+.25
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.06.035

摘要

利用一维多层水热耦合SHAW(Simultaneous heat and water)模型,在2015年商丘田间实验基础上,模拟冬小麦拔节后晚霜冻敏感期幼穗层气温,并结合拔节后天数对晚霜冻害的发生及其程度进行监测,以研究SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性.结果表明,模型能准确模拟晚霜冻敏感期幼穗层20 ～ 60 cm高度垂直方向上的每小时气温变化,模拟值与实测值间的绝对误差低于1℃的占44.7％,低于2℃的占72.5％,且夜晚的模拟效果优于白天,相较于气象站日最低气温,SHAW模型模拟的幼穗层日最低气温和低温持续时间更能反映实际冻害发生时的低温环境.由于农田小气候的影响,气象站、农田上方2m高度和幼穗层气温具有较大差异性,当SHAW模型所需的农田上方2m高度气象数据缺乏时,将气象站数据转换为农田2m高度气象数据代入模型的模拟方法优于直接将气象站气象数据代入模型的模拟方法,前者模拟的幼穗层日最低气温与实测值更为接近,所确定的晚霜冻等级与实际情况更加符合.因此,利用SHAW模型对冬小麦晚霜冻害进行监测是可行且适用的,相较于传统的气象站日最低气温监测指标,可提高监测晚霜冻害发生情况和冻害程度的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡新	商丘市农林科学院小麦研究所	30	220	10.0	13.0
2	王鹏新	中国农业大学信息与电气工程学院	88	1238	19.0	31.0
3	黄健熙	中国农业大学信息与电气工程学院	43	474	13.0	20.0
4	刘峻明	中国农业大学信息与电气工程学院	46	520	13.0	20.0
5	汪念	中国农业大学信息与电气工程学院	1	4	1.0	1.0
6	潘佩珠	中国农业大学信息与电气工程学院	2	9	2.0	2.0