东北玉米根系生物量模型的构建

S513; 开展根系生物量的观测和研究,建立通用性的根系生物量模型对于开展生态系统生物量的监测和评估具有重要意义.为得到根系生物量的实时信息,2016年9月末利用挖土法和根系扫描系统,获取玉米根系的生物量及生态指标,分析了玉米根系生物量的垂直分布特征并建立了根系生物量与根系生态指标之间的模拟方程.结果表明:玉米根系生物量主要集中于0~30 cm,占玉米根系垂直分布量的94.44%.利用普通最小二乘法建立根系生物量模型均存在异方差问题,增加根长作为自变量建立的根系生物量模型显著提高了模拟精度,决定系数(R2)达0.91以上.采用对数转换消除方程的异方差及比较不同的模拟方程后发现,玉米根系生物量与...

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Veröffentlicht in:中国生态农业学报(中英文) 2019-04, Vol.27 (4), p.572-580
Hauptverfasser: 吕国红, 谢艳兵, 温日红, 王笑影, 贾庆宇
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:S513; 开展根系生物量的观测和研究,建立通用性的根系生物量模型对于开展生态系统生物量的监测和评估具有重要意义.为得到根系生物量的实时信息,2016年9月末利用挖土法和根系扫描系统,获取玉米根系的生物量及生态指标,分析了玉米根系生物量的垂直分布特征并建立了根系生物量与根系生态指标之间的模拟方程.结果表明:玉米根系生物量主要集中于0~30 cm,占玉米根系垂直分布量的94.44%.利用普通最小二乘法建立根系生物量模型均存在异方差问题,增加根长作为自变量建立的根系生物量模型显著提高了模拟精度,决定系数(R2)达0.91以上.采用对数转换消除方程的异方差及比较不同的模拟方程后发现,玉米根系生物量与根径和根长的组合变量(D2H)建立的指数函数是模拟玉米根系生物量的最优方程,决定系数(R2)最高,为0.90,平均绝对误差(MAE)、估计值的标准误差(SEE)、平均预估误差(MPE)均最小,满足了模拟方程的精度要求.对该方程进一步验证发现,模拟值和实测值之间的相关系数为0.92,说明此模型能较好地模拟根系生物量.利用根系生物量模型结合微根管法,可解决根系生物量实时观测难的问题.
ISSN:1671-3990
DOI:10.13930/j.cnki.cjea.180115