作物生长监测和生理参数测定是灌溉决策中非常重要的一部分,可以通过这些数据来修正作物模型参数,从而得到作物生长发育模拟模型,也叫数字孪生模型,更好地制定灌溉决策方案。更多内容详见《作物模型的参数》,《智慧灌溉决策问题及其解决方案-作物参数修正》,以下是对作物模型参数修正和灌溉决策的帮助:
作物生长监测和生理参数测定是灌溉决策中非常重要的一部分,可以通过这些数据来修正作物模型参数,从而得到作物生长发育模拟模型,也叫数字孪生模型,更好地制定灌溉决策方案。更多内容详见《作物模型的参数》,《智慧灌溉决策问题及其解决方案-作物参数修正》,以下是对作物模型参数修正和灌溉决策的帮助:
1. 干物质测定:干物质是指作物在生长过程中累积的干重,通常以干重与湿重的比值来表示。通过定期测量作物的干物质,可以了解作物的生长速度和生物量积累情况。这些数据可以通过对比模型输出数据和测定数据的差异,用 MCMC 方法,修正作物模型中的影响参数,以更准确地模拟作物的生长过程。在灌溉决策中,都是通过修正后得到作物的孪生模型,帮助判断作物的水分需求,以及进行灌溉决策的。
2. LAI测定:LAI(叶面积指数)是指单位地表面积上的叶片面积总和。通过测量作物的LAI,可以了解作物的光合能力和光合产物积累情况。这些数据可以用于修正作物模型中的光合速率参数,以更准确地模拟作物的光合作用和生长过程。在灌溉决策中,LAI 用于修正作物模型中的影响参数,以更准确地模拟作物的生长过程。得到作物的孪生模型,最终进行灌溉决策的。
总之,作物模型是一种数学模型,用于模拟作物的生长和发育过程。模型参数的准确性对于模拟结果的可靠性至关重要。通过监测和测定作物的生长和生理参数,特别是干物质和LAI等数据,可以修正作物模型中的相关参数,使模型更准确地反映实际情况。这样,农民可以根据模型的预测结果来制定更科学、精确的灌溉决策。
综上,作物生长监测和生理参数测定对于修正作物模型参数、指导灌溉决策非常重要。通过准确测量和监测作物的干物质和LAI等数据,可以得到更好地模拟作物的生长和水分需求的数字孪生模型,从而制定合理的灌溉决策方案,提高水资源利用效率,最大限度地提高农作物的产量和质量。
植物生长监测和作物生理参数测定是作物数字孪生模型修正的重要应用。下面将介绍几种常见的植物生长监测和作物生理参数测定的方法和技术。
干物质测定
作物干物质测定是评估作物生长和生物量积累的重要方法之一。以下是一些常用的作物干物质测定方法:
1. 烘干法:这是最常用的作物干物质测定方法之一。它涉及将采集的作物样品放入烘箱或烘干器中,以高温和低湿度的环境下进行烘干。烘干的时间和温度取决于作物类型和样品的大小。一旦样品完全干燥,将其称重并记录干重。通过湿重和干重的比例,可以计算出作物的干物质含量。
2. 燃烧法:这是一种较为粗略的干物质测定方法,适用于大量样品的快速测定。它涉及将作物样品在高温下完全燃烧,使其转化为灰烬。然后将灰烬称重并记录。通过湿重和灰烬重的比例,可以计算出作物的干物质含量。