基于遥感与作物模型同化的区域棉花产量对灌溉量的响应机制研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41901349
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    刘桂林
  • 依托单位：
    华南师范大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The shortage of water resources in the arid zones of northwest China affects the growth process of cotton while the rational irrigation scheme can ensure cotton production. Currently, the response mechanism of the cotton growth process and yield formation on the regional irrigation amount is not clear, which affects the implementation of large-scale precision agriculture and the allocation of regional water resources. Therefore, this project aims to study the mechanism of irrigation amount on cotton growth process and yield by employing assimilation of remote sensing data and crop growth models at the regional scale. Based on multi-year field observations, the crop growth model was calibrated to accurately simulate the cotton growth process and yield at the field scale. Regional leaf area index (LAI) derived from Landsat-8 and Sentinel-2 optical remote sensing data reveals spatial and temporal features of cotton growth process. During the vegetative and reproductive growth period of cotton, the assimilation models coupling multi-source remote sensing data and crop growth model were respectively employed to estimate regional cotton yield by adjusting sowing density and irrigation amount in the crop model. Both sowing density and irrigation amount are critical factors affecting LAI dynamics of cotton. Then the response mechanism of regional cotton yield to irrigation amount was elaborated based on the assimilation model. Moreover, the spatial relationship between them was also revealed based on spatial analysis methods. Research findings can propose a suitable irrigation scheme for regional cotton growth management and also provide scientific evidence for the regional water resources allocation.
西北干旱区水资源短缺，影响到棉花的生长过程，合理灌溉则是保证棉花产量的关键措施之一。目前区域尺度棉花生长过程及产量对灌溉量的响应机制尚不明确，影响到精准农业的实施及区域水资源的配置。因此，本项目利用遥感数据与作物生长模型同化的方法，研究区域尺度灌溉量对棉花生长过程及产量的影响机制。基于多年的田间观测数据，校正作物生长模型，准确模拟田块尺度棉花生长过程及产量；利用Landsat-8与Sentinel-2光学遥感数据反演区域尺度棉花冠层叶面积指数（LAI），揭示棉花冠层生长过程的时空特征；在棉花营养生长及生殖生长阶段内，通过调整影响LAI变化的两个关键农艺参数：播种密度与灌溉量，分阶段同化多源遥感数据与作物模型，估算区域尺度棉花产量；通过同化模型与空间分析方法，阐述区域尺度棉花产量对灌溉量的响应机制，并揭示其空间关系，探索区域尺度适宜的灌溉模式，为精准农业发展及区域水资源分配提供科学依据。

结项摘要

在区域尺度上厘清灌溉等农艺管理影响棉花产量的时空差异，有利于干旱区棉花精准管理。同化遥感数据与作物生长模型，是促进区域作物估产及农艺管理模拟的关键技术。本项目以区域棉花估产及灌溉模拟为研究目标，选择新疆阿拉尔棉花垦区为试验区,以作物生长模型来模拟棉花叶面积指数LAI动态及估算产量；同时，利用覆盖棉花完整物候期的时序遥感数据反演LAI，采用粒子群优化等同化算法将遥感反演的LAI数据在营养生长及生殖生长两个阶段内来优化作物模型参数及更新状态变量，实现区域棉花产量估算及农艺管理。主要研究成果如下：（1）实现作物模型参数等对棉花产量及LAI的敏感性分析，并选择关键参数，并基于连续多年实测数据，实现作物模型参数本地化来适用于研究区棉花产量估算。（2）基于2014–2018年遥感数据生成时序EVI数据并通过对其进行平滑，构建棉花等作物EVI时间序列曲线，基于时序EVI及作物物候信息选择最优特征波段，利用随机森林分类算法获取逐年棉花等作物类型图。（3）基于棉花完整生长季内的时序遥感数据获取植被指数，与同步观测的覆盖研究区多个棉田的LAI实测数据，建立线性回归模型，并验证该遥感反演模型的准确度，基于该模型及时序遥感影像并耦合遥感识别的棉花种植格局数据，来获取区域棉田的生长季内LAI时序数据。（4）利用粒子群优化等同化算法同化遥感数据与AquaCrop模型模拟2014–2018年棉花产量，发现同化模型模拟产量与实测产量接近（RMSE=0.08 ton/ha）。另外，同化遥感与APSIM模型产量模拟值也接近于实测值，表明不同作物模型与遥感同化均能模拟精准的产量。分别在棉花的营养生长、生殖生长两个阶段内，根据 LAI 发展及产量形成的机理差异，构建棉花生育期内的作物模型与光学遥感的同化模型，实现区域尺度棉花产量估算，并发现不同灌溉量及尿素施肥量的组合对产量的影响有所差异。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于1998-2017年夜间灯光数据的粤港澳大湾区核心区城市建成区时空动态研究
  • DOI：
    10.19741/j.issn.1673-4831.2020.0429
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    生态与农村环境学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陆永权;冼宇阳;刘桂林
  • 通讯作者：
    刘桂林
Anthropogenic footprints are invading global habitats of Indo-Pacific humpback dolphins
人为足迹正在入侵印度太平洋座头海豚的全球栖息地
  • DOI：
    10.1016/j.geosus.2022.12.001
  • 发表时间：
    2022-12
  • 期刊：
    Geography and Sustainability
  • 影响因子：
    9.7
  • 作者：
    Yongquan Lu;Guilin Liu;William W.L. Cheung;Yuyang Xian;Weijia Chen;D;an Yu
  • 通讯作者：
    an Yu
Is climate change threatening or beneficial to the habitat distribution of global pangolin species? Evidence from species distribution modeling
气候变化对全球穿山甲物种的栖息地分布是威胁还是有利？
  • DOI：
    10.1016/j.scitotenv.2021.151385
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Science of The Total Environment
  • 影响因子：
    9.8
  • 作者：
    Yuyang Xian;Yongquan Lu;Guilin Liu
  • 通讯作者：
    Guilin Liu
A Novel Approach to Bridging Physical, Cultural, and Socioeconomic Indicators with Spatial Distributions of Agricultural Heritage Systems (AHS) in China
将自然、文化和社会经济指标与中国农业遗产系统 (AHS) 空间分布联系起来的新方法
  • DOI：
    10.3390/su12176921
  • 发表时间：
    2020-09-01
  • 期刊：
    SUSTAINABILITY
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Liu, Guilin;Doronzo, Domenico M.
  • 通讯作者：
    Doronzo, Domenico M.
Toward a Simple and Generic Approach for Identifying Multi-Year Cotton Cropping Patterns Using Landsat and Sentinel-2 Time Series
使用 Landsat 和 Sentinel-2 时间序列确定多年棉花种植模式的简单通用方法
  • DOI：
    10.3390/rs13245183
  • 发表时间：
    2021-12
  • 期刊：
    REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Li Qiqi;Liu Guilin;Chen Weijia
  • 通讯作者：
    Chen Weijia

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其他文献

Study on the improvement of p-type multi-crystalline silicon material for solar cells by the hydrogenation with electron injection
电子注入氢化改进太阳能电池用p型多晶硅材料的研究
  • DOI：
    10.1007/s12034-020-2054-3
  • 发表时间：
    2020-04
  • 期刊：
    BULLETIN OF MATERIALS SCIENCE
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    李少敏;邵剑波;席曦;刘桂林;彭若莹;陈如龙;陈丽萍;姜岩峰;顾晓峰
  • 通讯作者：
    顾晓峰
Hydrogenation efficiency promotion through manipulating temperature-raising time for multi-crystalline silicon PERC solar cells
通过控制升温时间提高多晶硅PERC太阳能电池的氢化效率
  • DOI：
    10.1016/j.spmi.2021.106839
  • 发表时间：
    2021-03
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    邵剑波;席曦;刘桂林;李少敏;彭若莹;姜勇飞;陈国庆;孙建刚
  • 通讯作者：
    孙建刚
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  • DOI：
    10.16483/j.issn.1005-9865.2017.04.017
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    2017
  • 期刊：
    海洋工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘德辅;史宏达;刘桂林;王风清
  • 通讯作者：
    王风清
小波分析在鄱阳湖水位序列多时间尺度分析中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    水力发电
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘桂林;吴永明;王晓龙;姜加虎
  • 通讯作者：
    姜加虎
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    OPTOELECTRONICS AND ADVANCED MATERIALS – RAPID COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭若莹;席曦;邵剑波;刘桂林;李少敏;路忠林;徐建华;黄智;张向阳
  • 通讯作者：
    张向阳

其他文献

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刘桂林的其他基金

同化光学遥感与作物模型的棉花多年种植模式对产量的影响机制研究
  • 批准号：
    42271346
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    50 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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