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创新团队开展了针对油料作物大豆、油菜的通用作物模型估产新方法研究，相关研究成果发表在农林一区期刊《Computers and Electronics in Agriculture》和《Plant Phenomics》上。
作物产量准确估算对于确保国家粮食安全和可持续发展至关重要。作物生长模型是估算产量的主要方法之一，已被广泛应用于作物生长发育、产量形成模拟、环境因素影响分析中。但当前许多相关研究都集中在禾本科作物上，如小麦、水稻和玉米，缺乏对油菜和大豆估产研究。禾本科作物冠层主要由叶片组成，但叶片并不是作物唯一可进行光合作用的器官。作物的茎、角果、荚果甚至未成熟的果实均可进行光合作用。对于非叶绿色器官活跃的油菜和大豆，忽视非叶绿色器官基于叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）的参数校准方法不能满足上述作物的高精度估产需求。
研究团队提出了一种新的通用作物模型参数校准方法进行油菜和大豆产量估算。该方法考虑非叶片绿色器官和作物光合器官演替过程，构建了总光合面积指数（Total Photosynthetic Area Index, PAI）。并以油菜和大豆为研究对象，利用所提模型校准方法进行产量模拟。研究结果表明，与基于LAI的作物模型校准方法相比，基于TPAI的WOFOST模型参数校准方法提高了作物产量模拟精度。大豆校准点和验证点TWSO（穗重）模拟R2分别为0.741和0.926；油菜TWSO模拟精度R2从0.73（使用LAI）提高到0.90以上（使用TPAI），校准点和验证点TWSO模拟R2分别为0.910和0.922，上述结果验证了所提参数校准方法的可行性和有效性。因此，本研究所提通用作物模型校准方法对于准确估算具有活跃非叶片绿色器官的大豆油菜产量，促进通用作物模型在不同类型作物上的应用，实现高精度作物产量估算具有重要意义。
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区划研究所2024级博士生曹红和中北大学信息与通信工程学院2022级硕士生阮世伟为共同第一作者，吴尚蓉副研究员为论文通讯作者。研究得到北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目以及中国雷竞技ap官网入口
科学院青年创新专项等项目的资助。
原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169924007531
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0253
