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作物光能利用效率(RUE)和收获指数(HI)是揭示环境和气候变化条件下作物响应的两个重要指示因子,是基于光能利用效率模型的遥感估产算法中的两个基本输入参量,在作物生长评价及产量监测中非常重要。目前有关作物RUE和HI的变化规律及其区域定量评价的研究比较缺乏,导致其实际应用受到了很大限制。因此,探究变化条件下作物RUE和HI的变化规律,并寻求RUE和HI区域评估的可行性途径,对于理解作物对环境和气候变化的响应机制,提高作物产量遥感估测算法的精度非常关键。
本研究以冬小麦为例,综合运用站点试验观测、区域调查采样、遥感监测、借助相关职能部门等多种数据收集手段,围绕冬小麦RUE和HI的变异性、估算方法、区域空间分布信息提取及其在遥感估产中的实用性开展研究,涉及到点、面两种空间尺度。取得的主要进展和研究结论有如下几个方面:
(1)冬小麦RUE变异性及其估算方法。根据中国科学院禹城综合试验站2008-2009和2009-2010年2个冬小麦生长季内大量田间试验观测,分析了作物RUE在不同氮(N)水平下、不同生长阶段的变异性,并对RUE的估算方法开展了深入研究。其中RUE采用了多种定义,包括RUESR、RUEPAR、RUEIPAR、RUEAPAR和RUEgrain等。研究表明:以整个生育期为研究时段,各种形式的RUE均随施氮量的增加而增大,但过量地施用N肥反而导致RUE降低。发芽至返青阶段,氮肥通过改变作物冠层的光获取能力来影响作物生长,而RUEIPAR、RUEAPAR基本不受影响;返青至成熟阶段,氮肥施用不足或过量对作物生长的影响通过同时改变作物冠层的光获取能力和作物光合器官的光能转化效率这两项来实现。在作物自身生长和外界环境因素的影响下,作物RUEAPAR在发芽—返青、返青—拔节、拔节—孕穗、抽穗—开花、灌浆期和生育末期等不同阶段变化较大。作物RUEAPAR、RUEgrain与开花后NDVI累计量显著相关,表明冠层光谱数据具有估算RUEAPAR和RUEgrain的潜力。
(2)冬小麦HI变异性及其估算方法。利用中科院禹城站2008-2010年间2个冬小麦生长季的田间观测数据分析了作物HI在不同N水平下的变异性,并在对文献记载的各HI估算方法实施检验评价的基础上,研究了利用冠层光谱反射率信息估算作物HI的可行性。其中,共对9种常用植被指数的HI估算能力进行了探讨,包括NDVI、DVI、RVI、SAVI、MSAVI、TVI、Cigreen、RDVI、EVI等。研究表明:较高的HI与较高的施氮水平密切相联,但过量施氮会对作物干物质量向籽粒产量的转化过程产生不利影响。基于作物开花后蒸腾量占整个生育期的比例或作物开花后干物质积累量占整个生长季的比例来估算作物HI的方法在具体应用中存在局限性。作物HI与文献记载的冠层组合项“1-NDVIpost/NDVIpre”相关性显著,用其来估算HI较为合适;但受大气因素及作物生长早期土壤背景等干扰的影响,要获取该法所需要的整个生长季的NDVI数据序列存在困难。进一步研究表明,仅利用冬小麦开花至成熟期间的冠层光谱植被指数可以对作物HI进行有效估算,且达到较高的精度。
(3)潘庄灌区冬小麦RUE和HI的遥感估算。利用2008-2009生长季大批量MODIS遥感影像和同一生长季内多次野外采样调查获得的大量信息,基于GIS系统,对潘庄灌区冬小麦RUE和HI的空间分布进行了评估并实施了精度评价,以实例证实了利用开花至成熟期间的短序列作物冠层植被指数提取区域作物RUE和HI空间分布信息的可行性。研究表明:利用冬小麦生长季10月中旬、4月上旬和6月上旬3个不同时期的MODIS影像提取灌区冬小麦面积分布图可获得较高的精度。基于MODIS-NDVI数据估算的灌区RLIEAPAR、RUEgrain值与地面调查值之间的相对误差在绝大部分区域均小于10％,遥感估测的HI值在灌区大部分范围内与地面调查值的相对误差未超过5%,精度较高,表明利用冬小麦冠层NDVI数据来估算作物RUE和HI在实际区域应用中具有较强的可行性。
(4)基于光能利用效率模型的灌区冬小麦遥感估产。研究分别采用4种不同的RUE和HI处理方式对作物实施估产,并利用同一生长季灌区调查的产量数据对各种情况下的估产结果进行了精度评价,讨论了冬小麦RUE和HI变异性及其空间评估研究对于提高作物产量模拟精度的重要价值和意义。研究表明:获取区域RUE和HI的空间分布信息对于降低区域作物估产结果的不确定性,增强其可靠性,提高其精度非常重要。另外,利用RUEgrain一个参量来替代RUEAPAR和HI两个参量可在简化作物产量模拟程序的同时改善作物产量的模拟精度。本研究提出的利用冠层光谱信息来估算作物RUE和HI的方法作为一个有效的获取区域作物RUE和HI空间信息的手段,尽管还需要更多的数据、更多的应用实例来进一步检验和完善,不过仍希望能够为今后相关研究提供有价值的参考。