ArchiCrop: Crop model dynamics downscaled to 3D+t plant architecture
Oriane Braud · Rémi Vezy · Thomas Arsouze 等 6 人
提出ArchiCrop，将作物模型动态降尺度为3D+t植株结构，生成功能等价的多种形态型。
参数化3D禾本科架构模型，结合作物模型动态与协调规则，用Caribu辐射模型对比
仅叶片着生角和叶数两个性状变异，就使高粱季末累积截光量变化达27%。
可基于该框架构建作物模型过程的元模型，并用于模型不确定性分析、表型辅助与理想株型设计。
提出作物模型与功能-结构模型耦合的3D+t株型降尺度方法，量化叶夹角与叶数对光截获达27%的变异，方法新颖、结论可靠，对作物模型不确定性与理想株型设计有实质参考价值。
不断演变的农业实践与背景促使我们重新思考作物与植物模型如何表征农业生态系统过程。作物模型假设空间均质性，这降低了对结构异质性系统预测的可信度，而功能-结构植物模型（FSPM）的复杂性限制了其在田块尺度或更大尺度研究中的应用。为兼取两类方法的优势，我们提出ArchiCrop——一种谷类作物的参数化三维构型模型，其生成的植株几何形态受作物模型动态过程与协调规则的约束。受等效终局性（equifinality）概念的启发，ArchiCrop生成一个由构型多样的形态型组成的形态空间，这些形态型在作物尺度上于叶面积指数（LAI）和株高方面保持功能等效。这种多尺度方法使得能够在小麦、水稻、玉米和高粱上，对不同尺度所计算的过程进行模型间比较。我们通过在小高粱单作中，以基于叶片解析的辐射度模型Caribu作为三维比较参考模拟，评估STICS土壤-作物模型中Beer定律光截获形式体系，来展示其应用。结果表明，仅考虑两个植株构型性状——叶着生角度和叶片数——的变异性，就会使生长季末的累积截获光量产生高达27%的变异性。该结果严格适用于单茎谷类作物，如密植高粱或玉米。该方法的一个可能成果是为作物模型过程定义元模型（metamodel），如Beer定律消光系数的示例所示。ArchiCrop可支持一系列应用，包括作物模型不确定性分析、模型辅助表型分析和理想型设计。