本发明专利技术涉及一种基于APSIM促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，包括以下步骤：S1确定实施对象；S2获取子区域的历史气象数据、土壤数据以及农田试验数据；利用子区域验证农业系统模型APSIM，模拟不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境影响；S3采用APSIM模型与基于机器学习的APSIM输出模拟器相结合的混合方法，获取重现APSIM的输出；S4获得最优管理实践组合；S5进行多目标优化；S6评估未来气候变化对空间和时间上管理、作物产量、土壤有机碳和净温室气体排放的时空动态的影响，并确定控制因素。本发明专利技术可实现最大产量和最小净温室气体排放的最佳管理实践组合，进而实现气候智能作物生产。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业，尤其涉及基于apsim促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法。
技术介绍
1、由于黄土高原地区气候多变，地形复杂，气候、土壤和作物管理条件在空间和时间上的高度变化，在以往采用当地农民的实践和基于田间实验这种方法是无法全面考虑作物生长、土壤水分和养分循环等多个过程的相互作用。而农业生产系统模型apsim是一个综合型的模型，能够模拟作物生长、土壤水分和养分循环等多个农业生态过程，非常适合于黄土高原这样复杂的农业生态系统。
2、apsim能够根据不同地区的土壤类型、气候条件和作物种类进行模拟，适应性强；通过模拟不同管理策略对作物产量的影响，apsim可以为农民和决策者提供科学依据，优化种植方案和田间管理措施；黄土高原水资源紧缺，apsim可以模拟不同灌溉策略对作物生长的影响，评估节水潜力，为实施节水灌溉提供技术支持；apsim还可以模拟未来气候情景下作物的生长情况，有助于评估气候变化对农业生产的影响，为制定适应气候变化的策略提供科学依据。因此有必要利用一种先进的农业系统模拟器apsim应用在黄土高原地区，以实现气候智能作物生产，提高农业生产的科学性和效率，促进农业可持续发展。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种实现最大产量和最小净温室气体排放的基于apsim促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法。
2、为解决上述问题，本专利技术所述的基于apsim促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，包括以下步骤：
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p>3、s1 确定实施对象：4、将黄土高原作为目标区域范围，将该目标区域划分为多个子区域；根据目标区域内的不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境，依次确定多个区段管理实践的划分点；以区段划分点为分界点，将目标区域划分为多个区段；根据区段的不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境，将该区段划分为多个子区段；在每个子区段中查找子区域，并将该子区域确定为实施对象；
5、s2 获取子区域的历史气象数据、土壤数据以及农田试验数据；根据历史气象数据、土壤数据以及农田试验数据，利用子区域验证农业系统模型apsim，并模拟不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境影响；
6、s3 采用apsim模型与基于机器学习的apsim输出模拟器相结合的混合方法，分别求取子区域不同管理实践下的作物优化产量、土壤有机碳（soc）动态变化和温室气体（ghg）排放，进而获取重现apsim的输出；
7、s4 选择最佳机器学习模型，并将其与进化式多目标优化器结合，以得出最优管理实践组合；
8、s5 在子区域的历史参考期、近期和远期共计三个时间段内进行多目标优化，以实现至少90%的最大产量和最小净温室气体（ghg）排放；
9、s6 利用子区域来评估未来气候变化对空间和时间上管理、作物产量、土壤有机碳（soc）和净温室气体（ghg）排放的时空动态的影响，并确定控制因素。
10、所述步骤s1中子区域划分为6000个网格。
11、所述步骤s2中apsim模型模拟不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境影响的具体过程如下：
12、⑴apsim模型模拟作物的生长和发育过程：
13、apsim模型对种植作物从播种到成熟的物候发育过程进行模拟；并利用受温度、水和氮有效性约束的植物发育阶段相关的辐射利用效率来模拟植物的日常生长；
14、⑵apsim模型模拟土壤有机物分解和碳循环：
15、apsim模型将土壤有机物划分为四个不同的池，分别为新鲜有机物（fom）池、微生物生物量池、腐殖质池和惰性有机物池；通过温度、湿度和营养素的可用性对新鲜有机物（fom）、微生物生物量和腐殖质的分解进行模拟，产生co2释放到大气中，并将已分解的碳转移到其他池中；然后根据碳计算不同池之间的流量；
16、⑶apsim模型通过模拟硝化和反硝化过程来模拟氮转化和氧化亚氮排放过程：
17、使用michaelis-menten动力学模型将土壤铵作为底物，估计硝化过程中生成的硝化氮的分数，并计算硝化产生的n2o排放量；然后采用daycent模型，通过将反硝化速率乘以从反硝化排放中排放的n2与n2o的比例来计算由反硝化引起的n2o排放量。
18、所述步骤s3中温室气体（ghg）排放通过如下方法获得：
19、①计算资源投入供应链造成的温室气体（ghg）总排放量ghgemission；
20、ghgemission= inputemission+ n2oemission
21、inputemission=ninput×efninput+ irr ×9.2 × efirr+ sr × (efchopping+efincorporation)
22、式中：inputemission是农业投入的温室气体（ghg）排放量，包括氮肥生产、灌溉用电、秸秆切割和合并；n2oemission是氮肥施用造成的直接n2o排放，kg co2-eq ha-1；efninput为氮肥生产的温室气体（ghg）排放因子；ninput为氮肥的氮输入量，kg n ha−1；irr为灌溉量，mm；efirr为灌溉发电的温室气体（ghg）排放系数；sr为作物残茬留存率，%；efchopping和efincorporation是因作物残茬切割和玉米掺入而产生的温室气体（ghg）排放；9.2为单位灌溉需水量耗电量，kwh–1mm–1；
23、②计算氮肥施用造成的直接和间接n2o排放；
24、n2oemission= n2odirectemission+ n2oindirectemission
25、n2odirectemission= n2oapsim× 44/28 × gwp
26、n2oindirectemission=(ninput×0.1×efnvol_n2o+ninput×0.3×efnleach_n2o)×44/28×gwp
27、式中：n2odirectemission是氮肥施用造成的直接n2o排放，kg co2-eq ha-1；n2oapsim是由硝化和反硝化作用产生且apsim预测的n2o年累积排放量，kg co2-eq ha–1；gwp是100年全球变暖潜能值n2o，在政府间气候变化专门委员会（ipcc）中是265；n2oindirectemission是氮肥施用造成的间接n2o排放，kg co2-eq ha-1；efnvol_n2o和efnleach_n2o分别为氮挥发和淋溶诱导的n2o排放因子；0.1和0.3分别是挥发和浸出n的分数；
28、③计算土壤有机碳（soc）变化δsoc；
29、cemission=-δsoc × 44/12
30、net ghgemission= total ghgemision+ cemis本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于APSIM促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于APSIM促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，其特征在于：所述步骤S1中子区域划分为6000个网格。
3.如权利要求1所述的基于APSIM促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，其特征在于：所述步骤S2中APSIM模型模拟不同气候、土壤和管理条件下的作物生产力和环境影响的具体过程如下：
4.如权利要求1所述的基于APSIM促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，其特征在于：所述步骤S3中温室气体排放通过如下方法获得：
【技术特征摘要】
1.基于apsim促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于apsim促进黄土高原农业实现气候智能作物生产的方法，其特征在于：所述步骤s1中子区域划分为6000个网格。
3.如权利要求1所述的基于apsim促进黄土高原农...
【专利技术属性】
技术研发人员：贠汉伯，袁文斌，邵明，李华，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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