遙感同化WOFOST模型動態監測水稻重金屬污染脅迫
更新時間：2015-05-26 13:51
來源：農業環境科學學報
作者:
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摘要:
為研究土壤重金屬污染對作物生長尤其是根系生長的影響,探討了利用遙感與作物生長模型同化方法獲取水稻根重WRT(WeightofRoot)的變化,進而動態監測水稻重金屬污染脅迫的可行性.以吉林省長春市兩塊不同污染水平的水稻種植區為研究對象,以葉面積指數LAI(LeafAreaIndex)為結合點,使用灰色關聯度分析選擇與根重關聯度最高的作物參數CVR(干物質轉化為根重的效率,EfficiencyofConversionintoRoots),通過粒子群優化算法PSO(ParticleSwarmOptimization)優化CVR,實現作物生長模型WOFOST(WorldFoodStudies)與CCD遙感數據的同化,并用同化后的WOFOST模型模擬WRT進行水稻重金屬污染脅迫狀況分析,最后對研究區水稻重金屬污染脅迫進行了分級評價.結果表明,整個生長期污染嚴重區域水稻根重比污染較輕區的水稻根重低,二者比值范圍為0.894~0.972,均值為0.922,在水稻分蘗期比值最低達到0.894.可見根重的變化是監測水稻重金屬污染脅迫的有效指標,該方法能夠在水稻生長的早期(分蘗期)就監測到重金屬污染脅迫.
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