耦合作物模型与水文模型的农业干旱评估方法研究

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基本信息

  • 批准号：
    51779071
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    吴志勇
  • 依托单位：
    河海大学
  • 学科分类：
    E0901.工程水文与水资源利用
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Agricultural drought has the essential feature of crop water shortage. How to obtain the crop water variation datasets with high spatial-temporal resolution, and how to construct the crop water stress index, are the key issues for the efficient assessment of agricultural drought. In this project, crops water demand under the suitable condition and water consumption under the actual condition will be simulated through coupling crop model with hydrologic model. A drought index will be built and the quantitative assessment method of regional agricultural drought will be studied. Specifically, the optimized crops parameters will be determined using the remote sensing data. A coupling method of crop model with hydrologic model will be conducted. Based on the assimilation datasets of the multi-source soil moisture, the remote sensing of evapotranspiration and leaf area index, the dynamic process of regional crops water demand and consumption with high spatial-temporal resolution will be simulated. Finally, quantitative assessment method of regional agricultural drought will be presented with the constructed improved crop water stress index (ICWSI). The research will improve the comprehensive understanding of drought spatial-temporal evolution characteristics. It is critical for the precise assessment of agricultural drought and can provide theoretical principle and technical support for effective prevention and mitigation of drought disaster.
农作物水分亏缺是农业干旱的本质特征，获取高时空分辨率作物水分变化过程数据，构建作物水分亏缺指数是有效评估农业干旱的关键。本项目将通过耦合作物模型与水文模型，模拟适宜条件下作物需水量与实际条件下作物耗水量，构建干旱指数，研究区域农业干旱定量评估方法。项目将利用地面遥感反演数据优化作物模型参数，并对作物模型与水文模型进行耦合，在同化多源土壤含水量数据、遥感反演蒸散发与叶面积指数的基础上，模拟区域尺度高时空分辨率的农作物生长需水和耗水变化过程。构建改进的作物缺水指数（ICWSI），据此提出区域农业干旱定量评估方法。研究成果对认识农业干旱时空演变规律，准确评估农业旱情意义重大，可为抗旱减灾提供重要的理论基础和技术支撑。

结项摘要

基于模拟土壤含水量构建的干旱指数已被广泛用于大范围农业干旱评估中。当前模拟用于干旱评估的土壤含水量时，常采用水文模型进行模拟。然而，水文模型常过于简化甚至缺少作物模拟方案，无法模拟作物需水量，仅仅基于土壤含水量构建的土壤干旱指数因忽略作物需水而难以准确评估实际的农业干旱情况。为此，项目构建了水文-作物耦合模型VIC-EPIC，提出了基于VIC-EPIC模拟作物需耗水过程的作物缺水距平指数CWAPI（Crop Water Anomaly Percentage Index），开展了区域农业干旱评估方法研究。项目主要内容和结论如下：.在提出灌溉过程对作物蒸散发影响的参数化方案的基础上，构建了VIC-EPIC模型，基于水分胁迫方法改进了耦合模型中的蒸散发模块，模拟区域流量、土壤含水量和蒸散量变化过程。在江苏北部青口河流域的验证结果表明，验证期VIC-EPIC模型的日流量纳什效率系数为0.76，高于VIC模型的0.64；VIC-EPIC模型的蒸散发模块模拟效果好于VIC和EPIC模型。可见，模型适用于流域水文过程和作物耗水量的模拟。.基于VIC-EPIC模拟作物需耗水过程构建了CWAPI并提出相应的农业干旱评估方法。在青口河流域验证结果表明，VIC-EPIC模拟得到的作物需耗水量可反映不同轮作方式下作物水量的变化过程，较大的缺水量与当年因旱成灾面积的较大统计值相吻合。在此基础上，基于因旱成灾面积统计数据验证分析表明，构建的CWAPI能够直接反映作物的缺水状态和缺水对作物生长的累积影响，CWAPI能够较SMAPI（Soil Moisture Anomaly Percentage Index）更客观地反映区域作物旱情。.基于CWAPI干旱指数研究了江苏省农业干旱时空变化特征，揭示了土壤水分亏缺与作物水分亏缺对农业干旱形成的影响规律。结合实际旱情记录和SMAPI对CWAPI结果进行验证：发现受旱面积统计数据与CWAPI模拟的轻旱面积的相关系数为0.79，CWAPI表征的干旱特征值对记载的较严重干旱事件能够较好地吻合；因为CWAPI直接考虑了作物休耕、作物需水、灌溉条件等因素的影响，CWAPI在评估农业干旱方面相比SMAPI更具合理性。

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
An Integration Approach for Mapping Field Capacity of China Based on Multi-Source Soil Datasets
基于多源土壤数据集的中国田间能力测绘一体化方法
  • DOI：
    10.3390/w10060728
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Water
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Wu Xiaotao;Lu Guihua;Wu Zhiyong;He Hai;Zhou Jianhong;Liu Zhenchen
  • 通讯作者：
    Liu Zhenchen
A triple collocation-based 2D soil moisture merging methodology considering spatial and temporal non-stationary errors
考虑时空非平稳误差的基于三重配置的二维土壤水分合并方法
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2021.112509
  • 发表时间：
    2021-09
  • 期刊：
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Zhou Jianhong;Crow Wade T.;Wu Zhiyong;Dong Jianzhi;He Hai;Feng Huihui
  • 通讯作者：
    Feng Huihui
Evaluating the accuracy of MSWEP V2.1 and its performance for drought monitoring over mainland China
评估MSWEP V2.1的准确性及其对中国大陆干旱监测的性能
  • DOI：
    10.1016/j.atmosres.2019.04.008
  • 发表时间：
    2019-09
  • 期刊：
    Atmospheric Research
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Xu Zhengguang;Wu Zhiyong;He Hai;Wu Xiaotao;Zhou Jianhong;Zhang Yuliang;Guo Xiao
  • 通讯作者：
    Guo Xiao
综合干旱指数研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    水资源保护
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴志勇;程丹丹;何海;李源;周建宏
  • 通讯作者：
    周建宏
Deterministic and Probabilistic Evaluation of Sub-Seasonal Precipitation Forecasts at Various Spatiotemporal Scales over China during the Boreal Summer Monsoon
北方夏季风期间中国不同时空尺度次季节降水预报的确定性和概率评估
  • DOI：
    10.3390/atmos12081049
  • 发表时间：
    2021-08
  • 期刊：
    ATMOSPHERE
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Li Yuan;Wu Zhiyong;He Hai;Lu Guihua
  • 通讯作者：
    Lu Guihua

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其他文献

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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    陆桂华
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    刘涛;吴志勇;刘斌;张微微;石金泽
  • 通讯作者：
    石金泽

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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