利用过程模式和遥测技术解释作物产量的空间异质性.PDFVIP

國 立 台 灣 大 學 農 藝 系 四 年 級 專 題 討 論 利用過程模式和遙測技術解釋 作物產量的空間異質性 Interpreting spatial heterogeneity of crop yield with a process model and remote sensing 作者 :Hu Shi, Mo Xingguo 出處:Ecological Modelling 222 (2011) 2530– 2541 主講學生：黃家康 指導教授：彭雲明教授 時間： 2011年12月 22日上午 10 ：55 地點：農藝系館 112R 1 摘要 在華北平原利用遙測技術所建構的過程本位的 作物生長模型（植被界面過程（ VIP） 模型）可以 來估計作物產量 ，空間趨勢中最重要的參數就是 Rubisco酵素的最大 催化能力 (Vcmax) ，該參數是由Terra-MODIS衛星所記錄的 植生指數(NDVI ， Normalized Difference of VegetationIndex)與統計產量回報得來的。在 2001-2005的地區模擬中，冬小麥的模擬產量與實際縣級普查的產量 結果是一致 2 的 (判定系數 R在 0.41-0.5) ，灌溉地區的 光合作用能力與產量的空間變異主要 受氮肥施用的影響，而沿海地區受到土壤鹽化的影響光合作用的能力降至 50 μ -2 -1 -1 mol Cm s ;產量也降至 3000 kg ha ，相對於非鹽化的地區的 光合作用能力則是 -2 -1; -1 -1 84.5 μmol Cm s 產量 5700 kg ha 。灌溉地區預測的產量介於4000-7800 kg ha -1 與看天田系統(rainfed的預測產量) 1500-3000 kg ha 有顯著的差異。根據路徑 系數分析(path coefficient analysis的結果，氮肥顯著的影響了產量，而水) 分利用則是間接的影響，水分對產量的影響在某種程度上是受光合作用能力與氮 肥施用所限制的，透過遙測回報的光合作用參數與過程本位的作物生長模型可以 有效的 針對地區的作物產量進行預測。 1.前言 由於人口增加與農地面積減少，糧食安全面臨了迫切的情況，因此要設法提高 主要農業區域(如華北平原 )作物的單位面積產量， 而先決條件就是要調查目前糧 食生產的限制因子以及改善方式。 儘管過程本位的作物生長模式可以模擬在不同環境和不同操作條件下作物的 產量，但仍然存在著一個很大的問題，就是要如何確切的掌控空間環境的不確定 性與作物產量在空間與時間上的變異，近幾年來，因為遙測技術的高度時空密集 性，已經廣泛的應用在蒐集環境資料上。利用過往的經驗函數，遙測資料的數據 和模式中的主要參數的關係是相同的，最常被取用到的資料有兩類 :一類是 地 表 氣候的資料，主要包含了氣溫、溼度、降雨及輻射量；另一類是與營養相關的資 訊包含獨立環境因子 (如 :地表溫度、土壤濕度…等 )和營養生長指數 (LAI，Vcmax) ， 後者通常是模式當中的主要參數，但空間 分布的情況卻不容易取得。 由於遙測 技術的應用， 收集營養相關資訊就容易了許多，而模式符合的程度也 會提高 。Ottle 、Vidal-Madjar (1994) 、Gillies 等人利用地表溫度以改進模 擬能量平衡組成要素 ，Burke則是利用微波資料取得的地表土壤濕度來更新裸地 的模式適合度， Matsushita 和 Tamura運用遙測技術分析葉面積指數 (LAI ，leaf area index)模擬淨初級產量。但是到目前為止仍然沒有運用遙測技術直接收集 光合作用能力模式的報告