科技论文写作课程论文

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研究作物生产潜力的现状与发展

摘要：文章介绍了当前研究中常用的几种方法，探讨了研究中存在的问题及今后的发展方向，认为作物动态生长模型与地理信息系统的结合将成为研究作物生产潜力的发展方向。介绍了国内外作物生产潜力的概念、作物生产潜力从光合潜力到光温潜力、再到气候潜力和土地潜力的发展历史、研究历史、发展现状及一些常用的生产潜力估算方法了对作物生产潜力的研究现状进行了评述，

关键词：研究历史；发展方向作；物生产潜力

在中国中国粮食生产一直是困扰国计民生的大问题。为解决此问题，除严格控制人口增长和非农业占用耕地外，关键是利用现有耕地并提高耕地的生产力。而提高耕地生产力只有适当扩大复种指数和提高单产两条途径。生产潜力的估算是客观分析、定量表达在一定的气候、土壤及农业技术水平下农业生产或具体作物可能达到的生产能力。其结果为土地人口承载力估算、制定国家或地区农业发展规划，以及确定投资方向提供了科学依据。因此，生产潜力估算在理论和实践上都有十分重要的意义。

1 生产潜力的发展概况

1．1 国外作物生产潜力的研究生产潜力的研究

一般认为始于1840年德国化学家J·利比西提出最小因子法则，在单因子基础上，定性的分析环境因子对作物产量的影响，是后来作物生产潜力研究的基础[1]。19世纪20年代初，随着对植物光合作用机制研究的深入，一些学者开始考虑使用辐射、反射、漏射、呼吸消耗等来计算作物光合生产潜力。但由于未考虑其它因子对生产潜力的影响，使得计算结果远远高于实际产量（2）。

后来许多学者又鉴于温度对生产潜力的影响，用温度影响函数对光合生产潜力进行订正。其中联合国粮农组织(FAO)的农业生态区域(AEz)法为其中的典范[3-4]。其思路和框架被世界不同区域采用。此后，学者们又考虑了水分对生产潜力的影响，即综合考虑光照、温度、降水等因素来探讨作物生产潜力，从而转向对气候生产潜力的研究。如Hanks等从作物生产与水分有效利用的关系提出各种计算模型，归纳起来大致有两类：一类是采用降水量与作物需水量比较，其结果为光温水气候生产潜力；另一类是从农田实际蒸散量与作物需水量比较来反映水与产量关系的实际状况，分析光温水生产潜力[5]。鉴于水分因素与作物生产力关系的复杂性，以及相关参数获得的难度与精确性等问题，气候生产潜力的研究在总体思路上虽已成型，但研究成果的差异性比较以及可靠性程度尚存在诸多问题。

此后的生产潜力研究未有突破性进展，只是在原有模型基础上做进一步的补充和完善。在此期间。人们在对粮食作物生产潜力进行大量研究的同时，还提出了许多经验性的模型和方法，其中迈阿密(MiafIli)模型、桑斯维特(rIIonWaite)模型，格里纳一里思(Gessner_Lieth)模型较具影响力。

1．2国内作物生产潜力的研究

以农业生产力为基础来估算土地承载力，标志着我国对粮食生产潜力研究的开始。竺可桢从气候角度和作物生理角度对作物生产潜力进行探讨[6]；黄秉维在国内首次提出了光合潜力的概念，即在温度降水等其它条件均适宜情况下，作物所能达到的最高产量，并对LoDmis和WilIiams所提出的光合潜力计算公式进行修改，得出了更为简便的生产潜力计算式[7]；后来陈明荣在此基础上，利用长谷川史郎资料，首次将温度系数引入生产潜力估算[8]；此后粱荣欣等又考虑了作物叶面积动态对作物产量的影响[9]。

而李世奎进一步在喜温和喜凉两大类中分别给出各种主要农作物具体的温度订正函数[10]；江爱良等则考虑了灾害因子[11]；

2生产潜力计算方法简介

土地生产潜力研究己经有150多年的历史，在这期间，尤其在近几十年，众多学者从不同角度对土地生产潜力进行了研究，相继提出了大量有价值的计算模型和方法，可归纳为三大类：机制法(潜力递减法)、经验公式法和趋势外推法。

2．1经验法

是通过对历史资料进行统计分析，得出某种因子与产量的关系而建立相关公式得到的，主要用于计算气候生产潜力。用经验法确定土地生产潜力的方法有很多，其中较著名的有迈阿密模型(Miami)(用降水量和平均温度估算)，格里纳一里思(Gess—ner-Lieth)模型(用生物产量与生长长度之间的相关)，桑斯维特(Thortwaite)模型(用蒸发散量模拟植物产量)等。它们虽然操作简单，适用性广泛，但准确率较低。

2．2回归分析预测法

回归分析是以相关关系原理为基础的预测方法。通过研究分析预测对象与有关因素的相关关系，建立适当的预测模型来估算土地生产能力。回归分析有单因素的一元陋1归，如建立日照、气温或降水等某种气候因素和土地生产能力间的相关关系；也有多因素的多元回归，即同时建立土地生产能力与日照、气温和降水间的相关关系。回归分析法是预测土地生产能力的一种重要方法。它可以建立多种相关关系来估算土地生产能力。但应注意在利用回归分析预测法时，任何一组数据都可求得回归模型，只有其达到密切相关的程度时，运用此模型进行分析预测才有实用价值[12]。

2．3趋势外推法

即以历年粮食产量的统计数据为基础，得出历史发展规律，并利用指数平滑、自然增长，Logistic曲线等模型进行延伸外推。此种方法不强调各种因子对粮食产量的影响，而是直接根据诸因子对产量的综合影响来推出粮食产量的增长趋势，因而操作简单，不需详尽的基础资料，为许多人所应用。但此方法一般仅用于短期产量估算，对于中长期产量估算，效果并不理想。

3作物生产潜力研究进展及趋势

从1970年荷兰科学家De wit研制出第一个作物计算机模拟模型EL—CROS以来，随着计算机技术的迅速发展，欧美等国已经开始普遍采用数值方法探讨生产力分布状况。作物生长模拟模型是从物质、能量转换，能量平衡的观点出发，借助于系统分析方法，以环境因子为输入变量，用数学模型模拟，再现作物生长和发育的基本生理生态机理和过程及其与环境条件关系的研究方法。作物生长模拟模型理论性强、机理明确，使作物与气象关系的研究转为从主观到客观、从定性到定量、从简单相关到基本生理过程的研究。这样便使生长模型具有了通用性，适用于任何地点、时间和品种，不受地区、时间、品种与栽培技术差异的限制，因而在资源生产潜力评价中应用广泛。早期基本的生长模型有ELCROS、SPAM和岩木模式。以后逐渐发展了BACROS、ARIDCROP、SUCPOS及CERES模式等。但由于作物模拟模型是基于单点的系统，即以假设单位流域面积内环境条件在水平方向上一致为前提，大部分输入数据是针对具体地点的。因此较适于小面积的作物生产潜力估算。而当作物模拟模型应用于更大空间尺度和更高级系统水平时，由于受到作物遗传特性、环境变量、社会经济条件等多种因素及其季节性变化的影响，其估算结果并不理

想。因此需要与作物估产区划、空间数据库及空间信息技术相结合。如地理信息系统