全 文 ：玉米叶面积指数动态模拟的最适
野外观测资料*
麻雪艳摇 周广胜**
(中国气象科学研究院, 北京 100081)
摘摇 要摇 基于锦州农田生态系统野外观测站 2005—2011 年多个品种的玉米大田试验资料,
结合已经建立的玉米叶面积指数动态普适模型,探讨了准确模拟玉米叶面积指数动态所需的
最适野外观测资料.结果表明: 准确模拟玉米叶面积指数动态至少需要 3 年的野外观测数据,
且每年在生育期内至少需要进行 4 次观测.玉米生育期内的理想观测应为在出苗后 20 d左右
进行第 1 次观测,此后每月观测 1 次.
关键词摇 玉米摇 叶面积指数摇 最适野外观测资料
文章编号摇 1001-9332(2013)06-1579-07摇 中图分类号摇 S164摇 文献标识码摇 A
Optimum field observation data for simulating maize leaf area index. MA Xue鄄yan, ZHOU
Guang鄄sheng (Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China) . 鄄Chin. J. Ap鄄
pl. Ecol. ,2013,24(6): 1579-1585.
Abstract: Leaf area index is a key indicator of leaf area change of crop population, and also, an
important parameter for studying crop photosynthesis, transpiration, and biomass formation, etc.
How to establish an optimum leaf area index (LAI) dynamic model with the minimum field observa鄄
tion data is of great significance for accurately simulating crop growth and yield. Based on the field
experiment data of various spring maize varieties from the Jinzhou Agricultural Ecosystem Research
Station in Northeast China in 2005 -2011, in combination with the universal maize LAI dynamic
model, this paper discussed the optimum field observation data for accurately simulating the dynam鄄
ics of maize LAI. It was suggested that for the accurate simulation of the dynamics of maize LAI,
the field observation should be no less than 3 years, with at least 4 times observation during the
growth period each year. The proper four observation times during maize growth period were sugges鄄
ted as about 20 d after seedling emergence for the first observation, and monthly thereafter for the
other three observations. This study could provide reference for conducting an effective observation
on leaf area index and its dynamic modeling.
Key words: maize; leaf area index; optimum field observation data.
*国家重点基础研究发展计划项目(2010CB951303)、农业公益性行
业科研专项(200903003)和中国气象局地面观测经费资助.
**通讯作者. E鄄mail: gszhou@ cams. cma. gov. cn
2012鄄09鄄25 收稿,2013鄄03鄄21 接受.
摇 摇 叶片是作物与环境进行物质和能量交换的主要
场所[1] .作物通过叶片吸收光能和二氧化碳,进行
光合作用,并通过叶片的蒸腾作用产生拉力,促进水
分和矿物质在体内的运输. 叶片的大小及分布直接
影响植物对光能的截获[2],进而影响作物生产
力[3-5] .叶片的动态变化是作物生长模拟研究的重
要内容[5-7] .叶面积指数(LAI)是反映植物群体叶面
积变化的重要指标,已经成为土壤鄄植被鄄大气交换
(如光合、蒸腾等) [8-11]和植物生物量形成[12-14]研究
的重要参数.
玉米叶面积指数的变化通常要经历缓慢增长
期、迅速增长期、相对稳定期和缓慢下降期[15-16],其
动态可采用二次多项式[17]、Ratio模型[18-19]、修正的
Gaussian模型[20]、对数正态模型[21]、Beta 方程[22]、
Logistic方程[23]及修正的 Logistic 方程[24]等进行模
拟.其中,修正的 Logistic 方程具有较强的生态学意
义,可基于相对叶面积指数和由不同生育阶段积温
归一化得到的标准化生育期,实现对不同播种
期[25]、品种及种植密度的玉米叶面积指数动态的统
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 6 月摇 第 24 卷摇 第 6 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jun. 2013,24(6): 1579-1585
一模拟,且具有很高的拟合精度[15-16,26],已成为模
拟玉米叶面积指数动态的常用方法[12-13] . 但是,由
于现有研究多采用具体的生育期(如抽雄期[27]、吐
丝期[15-16]等)作为玉米生育阶段的划分依据,需要
确定该生育时期的日期及叶面积指数,而田间观测
的不连续性使得所需生育期的准确日期和相应的叶
面积指数难以获得[27-29],制约了叶面积指数动态模
拟的准确性.不同研究所用玉米叶面积指数资料的
观测年数、生育期内观测次数及观测时期不一
致[15-16,26-27],也会影响资料的代表性,进而可能导
致模拟结果的普适性不足.
本研究利用锦州农田生态系统野外观测站
2005—2011 年玉米大田试验资料,根据玉米叶面积
指数动态普适模型(由修正的 Logistic 方程与基于
积温的玉米最大叶面积指数确定方法发展而来),
探讨了准确模拟玉米叶面积指数动态所需的最适观
测资料,为有效开展叶面积指数的野外观测提供
依据.
1摇 材料与方法
1郾 1摇 资料来源
研究地点位于锦州农田生态系统野外观测站
(41毅9忆 N,121毅12忆 E,海拔 17. 0 m). 该区属暖温带
季风性气候,年均气温 9. 1 益,年均降水量 568. 8
mm,年无霜期 180 d,全年逸10 益活动积温 3700
益·d[30] . 主要作物为玉米. 本研究资料包括
2005—2011 年玉米叶面积指数观测资料和日均气
温.各年玉米品种及主要生育期见表 1.
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 叶面积指数的计算 摇 玉米生育期内,在锦州
农田生态系统野外观测站的玉米样地随机选取 3 个
取样点,每个取样点选取3个1m伊1m样方测定玉
表 1摇 供试玉米品种及主要生育期
Table 1摇 Maize varieties and their main growth periods
年份
Year
玉米品种
Maize varieties
播种日期
Seeding
date
出苗日期
Emergence
date
成熟日期
Mature
date
2005 运科 1 号 Yunke No. 1 05鄄01 05鄄14 09鄄26
2006 润科 206 Runke 206 05鄄07 05鄄24 10鄄04
2007 华丹 4 号 Huadan No. 4 05鄄03 05鄄10 09鄄24
2008 新科 10 号 Xinke No. 10 04鄄27 05鄄13 09鄄25
2009 中科 10 号 Zhongke No. 10 04鄄27 05鄄10 09鄄22
2010 象玉 268 Xiangyu 268 05鄄02 05鄄17 09鄄28
2011 丹玉 42 Danyu 42 05鄄03 05鄄15 09鄄26
米密度,同时选取 1 ~ 2 株玉米标准株,利用直尺量
取每株玉米全部叶片的长和宽,利用下式计算玉米
叶面积指数(LAI) [31]:
LAI = 0郾 75籽
移
m
i = 1
移
n
j = 1
Lij 伊 Wij
m (1)
式中:0. 75 为玉米叶面积的校正系数;籽 为植株密
度;m为测量株数;n 为第 i 株的叶片数;Lij和 Wij分
别为第 i株玉米、第 j片叶片的长度和最大宽度.
1郾 2郾 2 叶面积指数动态普适模型 摇 研究表明,玉米
从出苗至叶面积指数达到最大时,逸10 益有效积温
基本恒定在 1010. 4 益·d 左右[30] .因此,可以采用
玉米叶面积指数达到最大这一能够准确估计的时间
点对玉米生育阶段进行划分,从而避免具体生育期
日期观测的限制.据此,笔者[30]结合修正的 Logistic
方程发展了玉米叶面积指数动态普适模型:
RLAIi =
a
1 + exp(b + c 伊 DS + d 伊 DS2)
(2)
RLAIi = LAIi / LAImax (3)
DSi =
移
i
i = 1
驻Ti / 1010郾 4
1 + 移
i
i = Imax+1
驻Ti / 移
Iend
i = Imax+1
驻T
ì
î
í
ïï
ïï
i
摇
(i 臆 Imax)
(i > Imax)
(4)
驻Ti =
Ti - 10{0 摇
(Ti 逸10)
(Ti < 10)
(5)
式中:a、b、c、d 均为参数;RLAIi 和 LAIi 分别为出苗
后第 i天的相对叶面积指数和叶面积指数;LAImax为
当年玉米的最大叶面积指数,可通过查询具体品种
的资料或对逐日叶面积指数动态 Logistic 方程求导
而得,本文采用后者;DSi为出苗后第 i 天的标准化
生育期,其中,第一阶段的 DSi值为 0 ~ 1,第二阶段
的 DSi值为 1 ~ 2;Imax为叶面积指数达到最大时的天
数;Iend为成熟期天数;驻Ti 为逸10 益有效温度;Ti 为
日均气温.由于锦州地区日均温度极少高于 30 益,
所以上式没有考虑对无效高温的订正[32-33] .
1郾 2郾 3 模拟效果评价摇 利用决定系数(R2)、均方根
误差(RMSE)、距离相关分析和单因素方差分析
(one鄄way ANOVA)进行模拟效果的检验和评价.
R2 反映了模拟值与实测值的相关程度. R2 值越
大,说明拟合方程对实测值的解释率越高,模拟效果
越好.
R2=
移
n
i = 1
(xi- 軃x)(yi- 軃y)
移
n
i = 1
(xi- 軃x) 移
n
i = 1
(yi- 軃y
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
)
(6)
0851 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
式中:xi 为实测值;yi 为模拟值;n 为样本数;軃x 和 軃y
分别为实测值与模拟值的平均值.
RMSE反映了模拟值与实测值的平均近似程
度. RMSE值越小,表明模拟值与实测值越接近,模
拟效果越好.
RMSE = 1n移
n
i = 1
(xi - yi) 2 (7)
距离相关分析用于考察模拟值的拟合优度,包
括不相似性和相似性. 以两变量差值平方和的平方
根为距离(Euclidean distance)度量模拟值与实测值
的不相似性,所得值越大,说明模拟值与实测值的不
一致性越显著,即模拟效果越差;以 Pearson 相关系
数为距离(Pearson correlation)度量模拟值与实测值
的相似性,所得值越大,说明模拟值与实测值越接
近,即模拟效果越好.
Euclidean距离公式:
D= (xi-x j) 2 (8)
Pearson相关系数公式:
R =
移
n
i = 1
(xi- 軃x)(yi- 軃y)
移
n
i = 1
(xi- 軃x) 移
n
i = 1
(yi- 軃y)
(9)
单因素方差分析(one鄄way ANOVA)可用于考察
各拟合方程之间的差异. F 统计量越大 ( F =
SA / ( s-1)
SE / (n-s)
逸F琢( s-1,n-s)或 P<琢 时),说明组间方
差是主要方差来源,即各拟合方程差异越显著;反
之,说明随机方差是主要方差来源,即各拟合方程差
异越不显著[18] .
F =
SA / ( s - 1)
SE(n - s)
(10)
SA =移
s
j = 1
移
nj
i = 1
(x . j- 軈X) 2 (11)
SE =移
s
j = 1
移
nj
i = 1
(xij- 軈X . j) 2 (12)
式中:SA 为组间方差(亦称效应平方和);SE 为组内方
差(亦称误差平方和);s为拟合方程个数;n为拟合方
程得到的模拟值;琢为显著性水平,本文取 琢=0郾 05.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 玉米叶面积指数动态模拟的最适观测资料年数
分别利用单年、2 年、3 年、4 年和 7 年的数据,
按照式(2)进行模拟. 考虑到实际研究中多采用连
续年份的数据,故 2 年及以上的数据基本采用连续
年份数据拟合,同时考虑到由于数据获取的限制及
大田试验的不连续性造成研究数据的不连续性,也
相应设计了利用不连续年份数据进行拟合(表 2).
摇 摇 利用不同时间长度数据得到玉米叶面积指数动
态方程的模拟结果(表 3).其中,距离相关分析中的
相似性(不相似性)值为该时间长度各方程模拟值
与实测值相似性(不相似性)的平均值,结果表明,
随着观测资料年数的增加,各模拟结果与实测值的
不相似性呈减小趋势,而相似性呈增加趋势,3年和
表 2摇 不同时间长度数据的叶面积指数动态模拟结果
Table 2 摇 Leaf area index simulation results of different
time span data
年数
Time
span
年份
Year
方程参数 Parameters
a b c d
R2
单年 2005 1. 14 4. 38 -10. 42 4. 09 0. 94
Single 2006 1. 00 6. 17 -22. 29 9. 94 0. 80
year 2007 0. 96 6. 83 -17. 85 7. 23 0. 94
2008 1. 19 5. 47 -14. 90 7. 77 0. 70
2009 1. 78 8. 23 -17. 41 8. 90 0. 71
2010 0. 95 12. 04 -35. 88 15. 90 0. 81
2011 1. 40 6. 00 -14. 11 6. 95 0. 75
2 年 2005—2006 1. 09 4. 06 -10. 74 4. 31 0. 94
2 year 2006—2007 1. 05 4. 49 -12. 26 5. 02 0. 94
2007—2008 1. 01 5. 42 -14. 35 5. 84 0. 94
2008—2010 1. 00 5. 84 -16. 30 7. 09 0. 90
2009—2010 0. 97 7. 25 -17. 73 7. 42 0. 91
2009—2011 1. 35 6. 91 -15. 57 7. 60 0. 75
2010—2011 0. 94 9. 08 -25. 63 11. 17 0. 87
3 年 2005—2007 1. 06 4. 52 -11. 79 4. 76 0. 94
3 year 2006—2008 1. 03 4. 95 -13. 42 5. 50 0. 94
2007、2008、2010 1. 02 5. 22 -13. 85 5. 75 0. 94
2008、2010、2011 0. 98 6. 15 -17. 04 7. 39 0. 90
2009—2011 0. 96 6. 97 -17. 46 7. 36 0. 92
4 年 2005—2008 1. 05 4. 77 -12. 57 5. 08 0. 94
4 year 2006—2008、2010 1. 03 4. 96 -13. 46 5. 60 0. 94
2007、2008、2010、2011 0. 99 5. 57 -14. 88 6. 170 0. 94
2008—2011 0. 99 5. 85 -15. 23 6. 50 0. 92
7 年
7 year
2005—2011 1. 00 5. 23 -13. 63 5. 53 0. 95
表 3摇 不同时间长度数据的玉米叶面积指数动态模拟效果
Table 3摇 Leaf area index simulation effect of different time
span data
数据类型
Data type
距离相关分析
Distance correlation
analysis
不相似性
Dissimilarity
相似性
Similarity
单因素方差分析
One-way ANOVA
analysis
F P
单年 Single鄄year 1. 40 0. 90 2. 51 0郾 02
2 年 Two鄄year 0. 93 0. 95 1. 38 0郾 22
3 年 Three鄄year 0. 76 0. 96 0. 54 0郾 71
4 年 Four鄄year 0. 70 0. 97 0. 31 0郾 82
7 年 Seven鄄year 0. 63 0. 97 - -
18516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 麻雪艳等: 玉米叶面积指数动态模拟的最适野外观测资料摇 摇 摇 摇 摇 摇
4 年资料的模拟效果远优于单年和 2 年资料的模拟
效果,且与 7 年资料的模拟效果比较接近.
各时间长度的模拟结果均通过 0. 05 水平的方
差齐性检验,因此,可进一步进行方差分析,考察同
一时间长度各拟合方程模拟结果的差异,从而了解
该时间长度数据模拟效果的稳定性. 由表 3 可以看
出,利用单年数据得到的各模拟结果差异显著(F>
F琢(6郾 329)= 2. 10,P<0. 05),而利用 2 年及更多年
份资料得到的各模拟结果则差异不显著.
摇 摇 根据上述分析结果,并结合图 1 可以看出,构建
玉米叶面积指数动态普适模型至少需要 3 年的观测
资料.
2郾 2摇 叶面积指数动态模拟的最适年内观测资料
2005—2011 年,每年都有 5 次以上的玉米叶面
积指数观测数据.在进行叶面积指数野外观测时,至
少需要进行多少次测定才能反映玉米整个生育期的
叶面积指数变化特征呢?
玉米叶面积指数的变化需经历缓慢增长期、迅
速增长期、相对稳定期和缓慢下降期,理论上在各个
变化阶段至少需要 1 次观测;其次,叶面积指数的变
化符合修正的 Logistic方程,而该方程有 4 个参数,
从方程拟合角度考虑,至少需要进行 4 次观测.
以 2005—2008 年的实际观测资料为例,对上述
推论进行分析(图 2),虽然 2005、2007 和 2008 年各
有 9 次观测数据,但仅 2005 和 2007 年的拟合曲线
与 2005—2011 年的拟合曲线比较接近,而 2008 年
的拟合曲线则与 2005—2011 年相差较大.进一步分
析可知,2005 和 2007 年在 4 个关键变化期都有观
测数据,而 2008 年的观测主要集中在缓慢生长期、
迅速生长期和稳定生长期,在缓慢下降期没有观测,
因此不能反映整个生育期内的叶面积指数变化特
征. 2006 年虽然只有 5 次观测数据,但由于在每个
关键变化期均有观测,故拟合结果能较好地反映整
个生育期内的叶面积指数变化特征. 说明叶面积指
数的观测时期非常重要.在进行实际观测时,可在玉
米出苗后 20 d左右进行第 1 次观测,此后每月进行
1 次观测,即可保证在 4 个关键期均有观测.
摇 摇 为进一步验证该结论,从 2005—2007 年每年的
4 个关键变化期分别选择 1 个观测值(即最少的数
据)进行拟合,将所得结果与利用这 3 年的全部数
据及 2005—2011 年数据拟合的结果比较发现(表
4 ,图3) ,3组数据的拟合结果差异非常小,证实了
表 4摇 叶面积指数模拟的最适野外观测资料
Table 4摇 Oputimum field observation data for leaf area in鄄
dex simulation
年份
Year
决定系数
R2
均方根误差
RMSE
(% )
距离相关分析
Distance correlations
不相似性
Dissimilarity
相似性
Similarity
2005—2007 玉 0. 94 10. 1 0. 70 0. 97
域 0. 94 9. 6 0. 67 0. 97
2005—2011 域 0. 95 9. 0 0. 63 0. 97
玉:最少数据 Minimum data,每年的4 个关键变化期分别选择1 个观
测值 One observation was selected in 4 key change periods during 2005-
2007, respectively; 域:全部数据 Total data.
图 1摇 不同时间长度数据的玉米叶面积指数动态模拟结果
Fig. 1摇 Leaf area index simulation results of different time span data.
a)单年 Single鄄year; b) 2 年 Two鄄year; c) 3 年 Three鄄year; d) 4 年 Four鄄year.
2851 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
图 2摇 观测时期对叶面积指数模拟结果的影响
Fig. 2摇 Influence of observation time on leaf area index simulation result.
茵: 观测值 Observation;玉:拟合曲线 Simulation; 域:2005-2011.
图 3摇 叶面积指数模拟的最适野外观测资料
Fig. 3摇 Oputimum field observation data for leaf area index sim鄄
ulation.
玉:2005—2007 年最少数据 2005 -2007 minimum data; 域: 2005—
2007年全部数据 2005-2007 total data; 芋: 2005—2011 年全部数据
2005-2011 total data.
只要进行 4 次有效观测,就能反映整个生育期的玉
米叶面积指数变化特征,并且利用 3 年的观测数据
就可以得到较理想的叶面积指数动态普适模型.
3摇 讨摇 摇 论
叶面积指数是反映作物群体叶面积变化的重要
指标,也是作物光合、蒸腾及生物量形成等研究的重
要参数,准确描述叶面积指数动态对作物生长与产
量的模拟具有重要意义.修正的 Logistic方程具有较
强的生态学意义且具有很高的拟合精度,已成为模
拟玉米叶面积指数动态的常用方法.但是,受玉米品
种、播种期、种植密度、定苗和观测误差等影响,模拟
结果可能无法真实地反映生育期内叶面积指数的动
态变化.并且不同研究所用玉米叶面积指数资料的
时间长度、观测次数和观测时期不同,所得叶面积指
数动态可能存在较大差异,使拟合方程不具备普适
性.为此,本文以麻雪艳等[30]提出的叶面积指数动
态普适模型为基础,利用不同年数、年内不同观测次
数及观测时期的资料对其进行参数化,通过对参数
化的效果进行分析比较,探讨了准确模拟玉米叶面
积指数动态所需的最适野外观测资料. 该模型基于
修正的 Logistic方程,采用了相对叶面积指数和基于
积温的标准化生育期来反映叶面积指数的大小和发
育进程,可以有效地消除或减小玉米品种、播种期、
种植密度等的影响[26,30] . 与已有研究相比,该模型
采用叶面积指数达到最大作为玉米生育阶段的划分
标准,而非具体的生育期(如抽雄期、吐丝期等).因
为叶面积指数达到最大后,光合产物基本停止向营
养器官分配,是玉米进入生殖生长的标志[29-30] . 以
此为转折点将玉米生育期划分为两个阶段,通过各
阶段的积温归一化得到标准化生育期,既可以清楚
地体现玉米在不同生育阶段的叶面积变化规律,同
时也避免了具体生育期日期观测的限制.
通过分析发现,利用修正的 Logistic方程建立玉
米叶面积指数动态普适模型至少需要 3 年的观测数
据,且每年至少进行 4 次观测,理想观测时期应该
为:在出苗后 20 d 左右进行第 1 次观测,此后每月
38516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 麻雪艳等: 玉米叶面积指数动态模拟的最适野外观测资料摇 摇 摇 摇 摇 摇
进行 1 次观测.
本研究结论虽然是基于锦州一个地点的观测资
料所得,但所用资料的时间较长,涉及了多个玉米品
种,且在不同时间尺度上进行了分析,因此具有一定
的普遍意义,可以为玉米叶面积指数的模拟及观测
研究提供参考.
致谢摇 感谢中国科学院植物研究所全球变化与陆地生态系
统研究组及中国气象局锦州农业气象试验站提供相关资料.
参考文献
[1]摇 Huang M (黄 摇 玫), Ji J鄄J (季劲钧). The spatial鄄
temporal distribution of leaf area index in China: A com鄄
parison between ecosystem modeling and remote sensing
reversion. Acta Ecologica Sinica (生态学报), 2010,
30(11): 3057-3064 (in Chinese)
[2]摇 Nagler PL, Glenn EP, Thompson TL, et al. Leaf area
index and normalized difference vegetation index as pre鄄
dictors of canopy characteristics and light interception by
riparian species on the Lower Colorado River Lewis
Thompson. Agricultural and Forest Meteorology, 2004,
125: 1-17
[3]摇 Hao M鄄B (郝梦波), Wang K鄄J (王空军), Dong S鄄T
(董树亭), et al. Leaf redundancy of high鄄yielding
maize (Zea may L. ) and its effects on maize yield and
photosynthesis. Chinese Journal of Applied Ecology (应
用生态学报), 2010, 21(2): 344-350 (in Chinese)
[4]摇 Wang X鄄Q (王希群), Ma L鄄Y (马履一), Jia Z鄄K
(贾忠奎), et al. Research and application advances in
leaf area index (LAI). Chinese Journal of Ecology (生
态学杂志), 2005, 24(5): 537-541 (in Chinese)
[5]摇 Liu T鄄M (刘铁梅), Cao W鄄X (曹卫星), Luo W鄄H
(罗卫红), et al. Simulation on leaf area index in
wheat. Journal of Triticeae Crops (麦类作物学报),
2001, 21(2): 38-41 (in Chinese)
[6]摇 Lizaso JI, Batchelor WD, Westgate ME. A leaf area
model to simulate cultivar鄄specific expansion and senes鄄
cence of maize leaves. Field Crops Research, 2003, 80:
1-17
[7]摇 Dong Y鄄Y (董永义), Li G (李摇 刚), An D鄄S (安东
升), et al. Simulation model for predicting the effects of
substrate water potential on leaf area of cut lily. Trans鄄
actions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
(农业工程学报), 2012, 28(3): 191-196 ( in Chi鄄
nese)
[8]摇 Li Y鄄D (李艳大), Tang L (汤摇 亮), Zhang Y鄄P (张
玉屏), et al. Relationship of PAR interception of cano鄄
py to leaf area and yield in rice. Scientia Agricultura
Sinica (中国农业科学), 2010, 43(16): 3296-3305
(in Chinese)
[9]摇 Yu Q (于摇 强),Wang T鄄D (王天铎), Liu J鄄D (刘建
栋), et al. A mathematical study on crop architecture
and canopy photosynthesis: 1. Model. Acta Agronomica
Sinica (作物学报), 1998, 24 (1): 7 - 15 ( in Chi鄄
nese)
[10]摇 Steduto P, Hsiao TC. Maize canopies under two soil wa鄄
ter regimes: II. Seasonal trends of evapotranspiration,
carbon dioxide assimilation and canopy conductance,
and as related to leaf area index. Agricultural and Forest
Meteorology, 1998, 89: 185-200
[11]摇 Barr AG, Black TA, Hogg EH, et al. Inter鄄annual vari鄄
ability in the leaf area index of a boreal aspen鄄hazelnut
forest in relation to net ecosystem production. Agricultur鄄
al and Forest Meteorology, 2004, 121: 237-255
[12]摇 Gonz佗lez鄄Sanpedro MC, Toan TL, Moreno J, et al.
Seasonal variations of leaf area index of agricultural
fields retrieved from Landsat data. Remote Sensing of
Environment, 2008, 112: 810-824
[13] 摇 Jonckheere I, Fleck S, Nackaerts K, et al. Review of
methods for in situ leaf area index determination: Part I.
Theories, sensors and hemispherical photography. Agri鄄
cultural and Forest Meteorology, 2004, 121: 19-35
[14]摇 Bunce JA. Growth rate, photosynthesis and respiration
in relation to leaf area index. Annals of Botany, 1989,
63: 459-463
[15]摇 Wang L (王摇 玲), Xie D鄄T (谢德体), Liu H鄄L (刘
海隆), et al. A universal growth model for maize leaf
area index. Journal of Southwest Agricultural University
(Natural Science) (西南农业大学学报·自然科学
版), 2004, 26(3): 303-306 (in Chinese)
[16]摇 Lin Z鄄H (林忠辉), Xiang Y鄄Q (项月琴), Mo X鄄G
(莫兴国), et al. Normalized leaf area index model for
summer maize. Chinese Journal of Eco鄄Agriculture (中
国生态农业学报), 2003, 11(4): 74 -77 ( in Chi鄄
nese)
[17]摇 Cheng Y鄄N (程延年), Tong P鄄Y (佟屏亚). Study on
leaf area dynamic growth of maize in different plant
types. Beijing Agricultural Sciences (北京农业科学),
1994, 12(6): 1-4 (in Chinese)
[18]摇 Hou Y鄄H (侯玉虹), Chen C鄄Y (陈传永), Guo Z鄄Q
(郭志强), et al. Dynamic characteristics of leaf area
index and allocation characteristics of ecological re鄄
sources for different yielding spring maize populations.
Chinese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2009, 20(1): 135-142 (in Chinese)
[19]摇 Li X鄄L (李向岭), Zhao M (赵摇 明), Li C鄄F (李从
锋), et al. Dynamic characteristics of leaf area index in
maize and its model establishment based on accumulated
temperature. Acta Agronomica Sinica (作物学报),
2011, 37(2): 321-330 (in Chinese)
[20]摇 Tong P鄄Y (佟屏亚), Ling B鄄Y (凌碧莹), Guan Y鄄X
(关义新). Summer maize dry matter accumulation dy鄄
namic simulation. Beijing Agricultural Sciences (北京农
业科学), 1996, 14(5): 22-25 (in Chinese)
[21]摇 Wang R鄄J (王瑞军), Li S鄄Q (李世清), Wang J鄄Q
(王九全), et al. Evaluation of simulation models of
spring鄄maize leaf area and biomass in semi arid agro鄄
ecosystems. Chinese Journal of Eco鄄Agriculture (中国生
态农业学报), 2008, 16(1): 139-144 (in Chinese)
[22]摇 Yin XY, Kropff MJ, McLaren G, et al. A nonlinear
model for crop development as a function of temperature.
Agricultural and Forest Meteorology, 1995, 77: 1-16
4851 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
[23]摇 Zhan X鄄M (战秀梅), Yang X鄄R (杨晓日), Yang J鄄F
(杨劲峰), et al. Dynamics changes of dry matter accu鄄
mulation of maize as affected by different quantity of ni鄄
trogen and phosphorus and potassium. Chinese Journal
of Soil Science (土壤通报), 2007, 38(3): 495-499
(in Chinese)
[24]摇 Wang X鄄L (王信理). How to use the logistic equation
reasonably in the stimulation of dry matter accumulation
of crops. Chinese Journal of Agrometeorology (农业气
象), 1986(1): 14-19 (in Chinese)
[25]摇 Luo X鄄L (罗新兰), Chen X鄄L (陈祥兰), Yao Y鄄S (姚
运生), et al. Study on dynamic simulation model of leaf
area index of maize in Northeast China. Jiangsu Agricul鄄
tural Sciences (江苏农业科学), 2012, 40(1): 91-94
(in Chinese)
[26] 摇 Zhang X鄄D (张旭东), Cai H鄄J (蔡焕杰), Fu Y鄄J
(付玉娟), et al. Study on leaf area index of summer
maize in loess areas. Agricultural Research in the Arid
Areas (干旱地区农业研究), 2006, 24(2): 25 -29
(in Chinese)
[27]摇 Ping X鄄Y (平晓燕), Zhou G鄄S (周广胜), Sun J鄄S
(孙敬松), et al. Dynamic simulation of photosynthate
allocation in maize organs based on functional equilibri鄄
um hypothesis. Chinese Journal of Applied Ecology (应
用生态学报), 2010, 21(1): 129-135 (in Chinese)
[28]摇 Zheng G鄄Q (郑国清), Zhang R鄄L (张瑞玲), Gao L鄄Z
(高亮之). Progress and perspective in maize growth
simulation mode in China. Journal of Maize Sciences
(玉米科学), 2003, 11(2): 66-70 (in Chinese)
[29] 摇 Tong P鄄Y (佟屏亚), Cheng Y鄄N (程延年). Maize
Growth and Yield Model. Beijing: Chinese Agricultural
Science and Technology Press, 1997 (in Chinese)
[30]摇 Ma X鄄Y (麻雪艳), Zhou G鄄S (周广胜). Method of
determining the maximum leaf area index of spring maize
and its application. Acta Ecologica Sinica (生态学报),
2013, 33(8): 2596-2603 (in Chinese)
[31]摇 Qi H鄄Y (祁红彦), Zhou G鄄S (周广胜), Xu Z鄄Z (许
振柱). Vertical distribution characteristics of photosyn鄄
thetically active radiation in maize canopy and its con鄄
trolling factors. Journal of Meteorology and Environment
(气象与环境学报), 2008, 24(1): 22-26 ( in Chi鄄
nese)
[32]摇 Zhang Y鄄S (张银锁), Yu Z鄄R (宇振荣), Driessen
PM. Growing degree鄄days requirement for plant and leaf
development of maize (Zea mays L. ): An experimental
and simulation study. Chinese Journal of Applied Ecology
(应用生态学报), 2001, 12(4): 561-565 ( in Chi鄄
nese)
[33]摇 Sheng J (盛摇 聚), Xie S鄄Q (谢式千), Pan C鄄Y (潘
承毅). Probability Theory and Mathematical Statistics.
Beijing: Higher Education Press, 2007 (in Chinese)
作者简介摇 麻雪艳,女,1988 年生,硕士研究生.主要从事农
业气象研究,发表论文 1 篇. E鄄mail: Maxueyan88@ 126. com
责任编辑摇 杨摇 弘
58516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 麻雪艳等: 玉米叶面积指数动态模拟的最适野外观测资料摇 摇 摇 摇 摇 摇