水稻生长模拟与决策支持系统的研究

水稻生长模拟模型与稻作管理决策支持系统的研究开发有助于实现水稻生长系统的动态预测及生产系统的管理决策，对于稻作系统的信息化和数字化具有重要的理论意义和应用前景。本研究旨在运用系统学方法和动态模拟技术，创建基于水稻—环境关系的籽粒品质指标预测模型，以及基于生理生态过程的籽粒品质形成模拟模型；采用面向对象的程序设计和软构件技术，构建符合COM标准的生长模型组件及基于模型组件集成的综合性水稻生长模拟系统；进一步应用决策支持技术和网络技术，研制基于生长模型和Web应用的稻作管理决策支持系统，分别实现单机和网络环境下水稻生长系统的动态预测和管理决策功能。研究成果将为不同条件下水稻生长与产品形成的预测预报及稻作管理决策的定量化和数字化奠定基础。 在中国、日本、泰国不同生态环境下进行多品种籼型和粳型水稻（Oryzo sativa）的区域种植试验，通过分析水稻籽粒蛋白质含量、直链淀粉含量以及稻米垩白度与纬度、海拔、抽穗后温度和太阳辐射等气候生态因子的相互关系，确立了影响这些籽粒品质指标的主要气候生态因子函数，并使用权重系数来进一步修订各气候生态因子对籽粒品质指标的作用，构建出基于生态效应（主要气候生态因子函数）的籽粒品质指标预测模型。利用不同年份、不同生态点、不同品种类型的试验资料对所建模型进行了检验，籽粒蛋白质含量、直链淀粉含量以及稻米垩白度的预测误差RMSE平均分别为0.25％、0.45％和0.98％，表明模型总体上具有较好的预测性和实用性。 通过不同品种与不同氮肥水平的试验研究，结合已有水稻生长模拟模型，在解析和综合籽粒淀粉和蛋白质形成过程的基本规律及其与环境因子关系的基础上，采用生理发育时间作为定量生育进程的尺度，构建了花前植株非结构性碳水化合物成的模拟模型、氮吸收模拟模型以及基于碳氮流动态的水稻籽粒淀粉和蛋白质形成模拟模型；进一步依据淀粉和蛋白质含量在枝梗间分配的不均衡性，提出了枝梗穗淀粉和蛋白质的空间分布模型。利用不同生态区域、不同品种类型、不同肥水管理条件下的试验资料对籽粒品质形成模拟模型进行了检验，结果表明籽粒淀粉和蛋白质含量的模拟值与观测值之间具有较好的拟合度，均方差根分别为1.51％-2.75％和0.22％-0.26％，显示本模型具有较好的预测性和适用性。 以气候：土壤：品种—技术—生长的动态关系为主线，采用面向对象的程序设计