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作 者:王宇玲 徐春霞[2] 毕亚琪 范军 郭瑞佳 王晶 番兴明[2] WANG Yu-ling;XU Chun-xia;BI Ya-qi;FAN Jun;GUO Rui-jia;WANG Jing;FAN Xing-ming(Institute of Resource Plants,Yunnan University,Kunming 650504,China;Food Crops Research Institute,Yunnan Academy of Agricultural Sciences,Kunming 650205)
机构地区:[1]云南大学资源植物研究院,昆明650504 [2]云南省农业科学院粮食作物研究所,昆明650205
出 处:《中国农业气象》2023年第6期492-501,共10页Chinese Journal of Agrometeorology
基 金:云南省院士专家工作站(202205AF150028);云南省高端外国专家专项。
摘 要:作物模型在模拟、评估、预测玉米作物生产等方面发挥着关键作用。本文采用文献综述的方法,系统归纳了DSSAT-CSM模型在中国的发展和应用,总结了DSSAT-CSM模型的组成、发展及不足,概述了利用作物模型模拟关键因素影响玉米生长的过程及结果,为作物模型实现作物品种参数调整、温度变化、氮肥措施、灌溉制度及土壤关键因子对玉米生长及产量的优化提供参考和技术支撑。目前作物模型的不确定性及不足是限制模拟精度和效率的关键因素,因此,规范数据收集、耦合多类型作物模型、优化动态管理过程,以及修正和优化模型是未来作物模型的发展趋势。Crop models play an important role in the simulation,evaluation and prediction of maize production.Through literature review,the authors systematically summarized the development and application of DSSAT-CSM model in China;the composition,development and shortcomings of DSSAT-CSM model;and the process and results of using crop model to simulate the key factors affecting maize growth.It provided reference and technical support for crop model to optimize maize growth and yield by adjusting crop variety parameters,temperature variation,nitrogen fertilizer measures,irrigation system and key soil factors.Uncertainty and deficiencies of current crop models were the key factors that limited simulation accuracy and efficiency.Therefore,standardizing data collection,coupling multiple types of crop models,optimizing dynamic management processes,and modifying and optimizing models are the future trends of crop models.
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