基于精确大田数据的玉米根系三维结构动态模型校验及植株土壤氮磷吸收时空特征的定量化
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41471235
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:82.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0710.土壤侵蚀与土壤肥力
- 结题年份:2018
- 批准年份:2014
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2015-01-01 至2018-12-31
- 项目参与者:吴茜; 吴劼; 段涛; 申琪; 胡鹏程;
- 关键词:
项目摘要
Improper use of nutrient resources leads to low nutrient use efficiency in China, and results in environmental problems including nonpoint source pollution. The input of nitrogen fertilizer can be significantly reduced using the model-driven integrated soil-crop system management approach, but root system-soil interaction is only simply considered in this approach. The coordination of the spatial-temporal distribution of root system and soil nutrients is a key factor in determing soil nutrient use efficiency.Because of lacking root architecture data collected in the field, the constructed three-dimensional (3D) root architecture models have not been well calibrated and validated, so the reliability of their simulation results are limited.We plan to conduct a field experiment using different maize cultivars in this project, and quantify the root system architecture of individual maize plants at different growth stages. We plan to adopt 3D digitizing method to collect the spatial coordinates of maize nodal roots in situ in the field, and use an integrated method to sample maize root systems of individual plants and quantify the archtecture of lateral roots.The collected data will be used to calibrate and validate a 3D dynamic model of maize root architecture.This root model will be combined with a 3D soil water and solute transport model to simulate nitrogen and phosphorus uptake of maize plants.A system for optimizing field nitrogen and phosphous nutrient management will be developed based on the combined 3D models.The study can provide useful tools for improving nutrient use efficiency and reducing environmental pollution derived from fertilizer application.
粗放的农田养分管理导致我国化肥养分利用率低,同时还带来了农业面源污染等问题。采用基于模型的土壤-作物系统的集成管理方法,可显著地降低化肥施用量,但此方法对根系-土壤互作的考虑较粗略。植物根系结构与土壤养分分布在时空上的协调性对养分利用率起着关键作用。已有的根系三维结构模型因缺乏大田数据校验,使得模型模拟结果难以准确地反映大田作物根系的特征,基于这些模型模拟根系养分吸收的可靠性有限。本项目拟采用申请人团队已建立的玉米根系主根三维结构的田间原位测定方法、田间根系取样集成系统以及侧根结构分析方法,对不同品种、不同生育期的玉米植株根系结构进行测定,构建精确反映大田玉米根系三维结构动态的模型并进行系统校验。将此模型与国际上广泛采用的土壤水分、养分运移模型耦合,构建基于根系生长动态的土壤氮磷吸收模型,并由此构建大田氮磷养分的优化管理系统,为提高农田养分利用率、减少农业污染提供定量化的工具。
结项摘要
采用基于模型的农田管理方法,可显著地降低化肥的施用量,从而减少农业面源污染。但所采用的模型中对根系分布特征进行了很大程度的简化,使得采用这些模型模拟土壤水分和养分吸收的精确性不高。本项目采用自行建立的测量方法和配套软件,获取了玉米根系三维结构信息并建模,所构建的根系三维结构模型能较真实地反映大田根系结构特征。在此基础上,基于国际上著名的R-SWMS模型模拟了土壤水分、养分在土壤中的运移、根系吸收。模拟结果表明,所建立的模型能够很好地反映养分吸收的空间特征。同时,采用Barber-Cushman模块,构建了模拟土壤磷吸收空间分布特征的模型。此外,对具有高度空间变异性的间作系统根系互作进行了建模。结果表明,三维模型能很好地反映根系在土壤水平和垂直方向上的互作关系。.大田根系分布具有高度的空间变异性。基于所构建的高精度根系三维结构模型,通过虚拟实验模拟了不同采样方案的根系参数估测精度,建立了一种基于面积权重的根长密度取样估测方法。结果表明,在大田取样时只需2钻就能获得较高精度的根长密度参数。本方法将为相关研究提供一个很实用的大田根系采样方法,因而具有很大的潜在应用价值。.要构建高精度的农田系统模型,需要有高精度的冠层模型,但这带来了巨大的计算量和存储量。我们对扫描获取的高精度叶片点云信息进行不同精简方法的评估。结果表明,合理简化叶曲面网格,对冠层光截获模拟没有显著影响。因而,建立能很好反映冠层器官三维形态模型而又不显著影响模型运算速度,是可行的。.本研究可为构建大田水分和氮磷养分的优化管理系统提供可靠的参比,从而为提高农田养分利用率、减少农业面源污染提供定量化的工具。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Optimizing soil-coring strategies to quantify root-length-density distribution in field-grown maize: virtual coring trials using 3-D root architecture models
优化土壤取芯策略以量化田间种植玉米的根长密度分布:使用 3D 根结构模型进行虚拟取芯试验
- DOI:10.1093/aob/mcx117
- 发表时间:2018
- 期刊:Annals of Botany
- 影响因子:4.2
- 作者:Qian Wu;Jie Wu;Bangyou Zheng;Yan Guo
- 通讯作者:Yan Guo
Simplification of leaf surfaces from scanned data: Effects of two algorithms on leaf morphology
根据扫描数据简化叶子表面:两种算法对叶子形态的影响
- DOI:10.1016/j.compag.2016.01.010
- 发表时间:2016
- 期刊:Computers and Electronics in Agriculture
- 影响因子:8.3
- 作者:Hou TY;Zheng BY;Xu ZL;Yang YH;Chen Y;Guo Y
- 通讯作者:Guo Y
Three-dimensional architecture of axile roots of field-grown maize
大田玉米轴根的三维结构
- DOI:10.1007/s11104-014-2307-2
- 发表时间:2015
- 期刊:Plant and Soil
- 影响因子:4.9
- 作者:Wu J;Pagès L;Wu Q;Yang B;Guo Y
- 通讯作者:Guo Y
Relationships between root diameter, root length and root branching along lateral roots in adult, field-grown maize
成年田间种植玉米的根直径、根长度和侧根根分枝之间的关系
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:Annals of Botany
- 影响因子:4.2
- 作者:Qian Wu;Loic Pages;Jie Wu
- 通讯作者:Jie Wu
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