一种作物性状动态形成过程评估品种的方法

摘要

本发明提出的一种作物性状动态形成过程评估品种的方法，包括以下步骤：步骤1，构建作物功能结构模型；步骤2，依据实际测量的环境数据和作物生长数据反求作物功能结构模型的源库相关参数，对作物功能结构模型进行校准；步骤3，通过所构建的作物功能结构模型，对同一种作物不同品种的各可测性状的动态形成过程进行模拟；步骤4，根据模拟的结果，分析不同品种作物的各可测性状的动态变化，明确不同品种作物产量差异形成的关键过程和造成不同品种作物产量差异性的因素。该方法通过计算机手段为育种学家选育优良品种提供指导，减少了育种的盲目性，从而提高育种效率。

权利要求

1.一种作物性状动态形成过程评估品种的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建作物功能结构模型；

步骤2，依据实际测量的环境数据和作物生长数据反求作物功能结构模型的源库相关参数，对作物功能结构模型进行校准；

步骤3，通过所构建的作物功能结构模型，对同一种作物不同品种的各可测性状的动态形成过程进行模拟；

步骤4，根据模拟的结果，分析不同品种作物的各可测性状的动态变化，明确不同品种作物产量差异形成的关键过程和造成不同品种作物产量差异性的因素；

所构建作物功能结构模型包括器官形成模块和器官扩展模块，器官扩展模块包括生物量生产模块、生物量分配模块和器官大小计算模块；

所述生物量产生模块，配置为根据光强及光分布计算单位面积叶片的光合产量，依据作物的几何拓扑结构分析光辐射在作物冠层内的空间分布，采用基于器官尺度的精确冠层光截获计算方法来计算作物冠层所截获的光的总和，得到每秒的作物冠层瞬时光合产量；

依据所得到每秒的作物冠层瞬时光合产量，计算每日累计的光合产量；

所述生物量分配模块，配置为根据作物各器官的库强对所述生物量生产模块产生的生物量进行分配；根据库强，计算作物各器官不同生长阶段获取的生物量，通过计算所有具有相同特性的单个器官的生物量之和得到某类器官的总生物量；通过作物功能结构模型计算不同类型器官的个数，进而计算所有器官库强的累加值，得到作物在某一生长周期的同化产物总需求。

2.据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物量生产模块中采用基于器官尺度的精确冠层光截获计算方法来计算作物冠层所截获的光的总和。

3.据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的环境数据包括温度、湿度、光照和二氧化碳浓度；作物生长数据包括作物的拓扑结构、几何结构数据、作物各器官，以及整株的生物量、器官大小和数量。

说明书

一种作物性状动态形成过程评估品种的方法

技术领域

[0001] 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于功能结构模型模拟的作物性状动态形成过程评估品种的方法，可以为育种提供理论指导。

背景技术

[0002] 传统育种通常采用比较试验方法找出适应某一地区生态环境和气候特点的高产优质品种。这种方法费时费力，通常采用统计方法，分析不同农艺性状(株高、分蘖数、穗数、粒重、单位产量等)在各品种上的差异和相关性，来判断品种的优劣。

[0003] 由于作物产量由若干性状决定，而这些性状不仅与遗传因素相关，也受环境及基因与环境互作的影响。因此，不能准确地进行遗传分析。目前，许多性状对产量的贡献不明确，比如叶片大小、植株高度等，只有通过大量实验对这些性状的影响进行相关性分析。此外，产量为复杂性状，是生长与发育等过程共同作用的结果。因此，通过静态的数据难以反映其形成过程，从而分析其影响因素。

[0004] 作物不同品种间的形态结构差异很大，其冠层结构决定植物对太阳辐射光的截获能力，而光辐射在作物冠层内的空间分布既影响植物的光合作用，也会引起其结构的变化。通过计算机模拟作物的动态生长过程，计算其冠层光截获与光合产量的产生及分配，从而动态地描述作物性状的形成过程，分析不同作物品种各性状的动态变化，以明确产量差异形成的关键过程,可以为优良品种选育提供一种计算机的辅助工具，从而大大提高了育种工作的成效。

发明内容

[0005] 为了实现上述目的，本发明提出了一种作物性状动态形成过程评估品种的方法，有效地通过计算机方法为育种提供理论指导，提高了育种工作的成效。

[0006] 本发明提出的一种作物性状动态形成过程评估品种的方法，包括以下步骤：

[0007] 步骤1，构建作物功能结构模型；

[0008] 步骤2，依据实际测量的环境数据和作物生长数据反求作物功能结构模型的源库相关参数，对作物功能结构模型进行校准；

[0009] 步骤3，通过所构建的作物功能结构模型，对同一种作物不同品种的各可测性状的动态形成过程进行模拟；

[0010] 步骤4，根据模拟的结果，分析不同品种作物的各可测性状的动态变化，明确不同品种作物产量差异形成的关键过程，评估造成不同品种作物产量差异性的因素。

[0011] 所构建作物功能结构模型包括器官形成模块和器官扩展模块，器官扩展模块包括生物量生产模块、生物量分配模块和器官大小计算模块；

[0012] 所述生物量生产模块中采用基于器官尺度的精确冠层光截获计算方法来计算作物冠层所截获的光的总和。

[0013] 所述的环境数据包括温度、湿度、光照和二氧化碳浓度。

[0014] 本发明通过构建功能结构模型，对同一种作物不同品种的各可测性状的动态形成过程进行分析，进而评估造成不同品种作物产量差异性的因素，明确产量差异形成的关键过程，从而为育种学家选育优良品种提供指导，减少育种的盲目性，从而提高育种效率。

附图说明

[0015] 图1是本发明流程示意图；

具体实施方式

[0016] 下面结合附图详细说明本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

[0017] 如图1所示，本发明的一种作物性状动态形成过程评估品种的方法，包括以下步骤：

[0018] 步骤1，构建作物功能结构模型，包括器官形成模块和器官扩展模块，器官扩展模块包括生物量生产模块、生物量分配模块和器官大小计算模块；该模型用于模拟不同阶段植株的器官形成、生物量产生、生物量分配、器官扩展、叶面积形成等过程。

[0019] 其中最主要的两个步骤为：

[0020] (1)生物量产生：基于环境数据(如光强、温度、湿度、二氧化碳等)，计算作物生长过程中作物冠层光截获与光合产量。根据光强及光分布计算单位面积叶片的光合产量，依据作物的几何拓扑结构分析光辐射在作物冠层内的空间分布，采用基于器官尺度的精确冠层光截获计算方法来计算作物冠层所截获的光的总和，得到每秒的作物冠层瞬时光合产量，进而对一天内的光合产量进行汇总，得到每日累计的光合产量，即每日累计产生的生物量。

[0021] (2)生物量分配：产生的生物量根据作物各器官的库强进行分配。根据库强，计算作物各器官不同生长阶段获取的生物量，通过计算所有具有相同特性的单个器官的生物量之和得到某类器官的总生物量。通过作物功能结构模型计算不同类型器官的个数，进而计算所有器官库强的累加值，得到作物在某一生长周期的同化产物总需求。

[0022] 步骤2，依据实际测量的环境数据和作物生长数据反求作物功能结构模型的源库相关参数，对作物功能结构模型进行校准；其中环境数据包括光强、温度、湿度、二氧化碳等，作物生长数据包括作物的拓扑结构、几何结构数据、作物各器官及整株的生物量、器官大小及数量等。

[0023] 步骤3，通过所构建的作物功能结构模型，对同一种作物不同品种的植株，从种子开始，以生长周期为单位，根据作物的生长发育规律，逐一对植株的生物量产生及生物量分配等生理过程进行模拟，从而对各可测性状在不同发育阶段的动态形成过程进行模拟，其中可测性状包括株高、茎粗、叶片大小及角度、果实数量及大小、分枝数量、穗数及穗粒数、单位产量等，生长周期是指从作物播种出苗到采收的整个过程，以有效积温的多少来计算。

[0024] 步骤4，根据模拟的结果，比较不同品种作物的植株在不同生长发育阶段反求的作物功能结构模型源库相关参数(包括各类型器官，如叶片、叶柄、节间及果等的库强参数及源库比等)的差异；作物功能结构模型的不同类型的源库相关参数可以反映作物的相对应的可测性状，从而可以通过作物功能结构模型动态地分析各可测性状在生长发育过程中的变化状态，以便明确不同品种作物产量差异形成的关键过程和造成不同品种作物产量差异性的因素。

[0025] 以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。