为实现宁夏春小麦产量动态预报技术的业务化,需获得LAI（Leaf Area Index,叶面积指数）这一关键参数,依据1994-2009年宁夏永宁国家一级农业试验站大田观测数据,研究了宁夏引黄灌区春小麦的LAI变化规律。对比分析了3个指标（生理日数、...为实现宁夏春小麦产量动态预报技术的业务化,需获得LAI（Leaf Area Index,叶面积指数）这一关键参数,依据1994-2009年宁夏永宁国家一级农业试验站大田观测数据,研究了宁夏引黄灌区春小麦的LAI变化规律。对比分析了3个指标（生理日数、有效积温和日照时数）、3个阶段（三叶-抽穗、抽穗-乳熟、三叶-乳熟）、不同函数模拟宁夏春小麦LAI的动态变化过程。结果表明,对LAI和各指标变量归一化后,三叶-乳熟期用生理日数为指标变量的y=（a＋bx）/（1＋cx＋dx^2）模拟效果最好,常用的y=a/〔1＋exp（b＋cx＋dx^2）〕及Richard方程模拟效果并不理想;分阶段后的三叶-抽穗期模拟精度比三叶-乳熟期有明显提高,决定系数R2从0.90795提高到0.95796,均方根误差从0.10359提高到0.07612,精确度从0.9156提高到0.93351,准确度从0.9717提高到0.9848,且相关性都达到极显著水平（α=0.001）,这表明该方法可以很好地获得春小麦的LAI。展开更多
文摘为实现宁夏春小麦产量动态预报技术的业务化,需获得LAI（Leaf Area Index,叶面积指数）这一关键参数,依据1994-2009年宁夏永宁国家一级农业试验站大田观测数据,研究了宁夏引黄灌区春小麦的LAI变化规律。对比分析了3个指标（生理日数、有效积温和日照时数）、3个阶段（三叶-抽穗、抽穗-乳熟、三叶-乳熟）、不同函数模拟宁夏春小麦LAI的动态变化过程。结果表明,对LAI和各指标变量归一化后,三叶-乳熟期用生理日数为指标变量的y=（a＋bx）/（1＋cx＋dx^2）模拟效果最好,常用的y=a/〔1＋exp（b＋cx＋dx^2）〕及Richard方程模拟效果并不理想;分阶段后的三叶-抽穗期模拟精度比三叶-乳熟期有明显提高,决定系数R2从0.90795提高到0.95796,均方根误差从0.10359提高到0.07612,精确度从0.9156提高到0.93351,准确度从0.9717提高到0.9848,且相关性都达到极显著水平（α=0.001）,这表明该方法可以很好地获得春小麦的LAI。
