基于生物量的冬小麦越冬前植株地上部形态结构模型

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陈昱利¹, 杨平¹, 张文宇², 张伟欣², 诸叶平³, 李世娟³, 巩法江¹, 毕海滨¹, 岳霆¹, 曹宏鑫^2,^*

¹淄博市农业科学研究院, 山东淄博 255033

²江苏省农业科学院农业经济与信息研究所 / 数字农业工程技术研究中心, 江苏南京 210014

³中国农业科学院农业信息研究所, 北京 100081

^* 通讯作者(Corresponding author): 曹宏鑫, E-mail: caohongxin@hotmail.com 第一作者联系方式: E-mail: luckydogcyl@163.com
收稿日期:2015-08-12 接受日期:2016-03-02网络出版日期:2016-03-14基金:本研究由国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102305-1)资助

摘要越冬前植株地上部形态建成是冬小麦株型构建和可视化的重要基础。为定量分析冬小麦越冬前植株地上部形态结构参数与器官生物量的关系, 以济麦22、泰农18和鲁原502为材料, 于2013—2014和2014—2015年度开展品种和施氮试验。利用2013—2014年度越冬前植株地上部形态结构参数和器官生物量等数据构建了冬小麦越冬前植株地上部形态结构模型。经2014—2015年度数据检验, 除叶鞘长和叶弦长模型精度略低外, 叶长、最大叶宽、叶切角和叶弦角模型精度均较高, 所建模型可较好地模拟不同品种与各施氮水平冬小麦越冬前植株地上部形态结构。

关键词:冬小麦; 形态结构; 生物量; 植株地上部; 模型
Aboveground Architecture Model Based on Biomass of Winter Wheat before Overwintering
CHEN Yu-Li¹, YANG Ping¹, ZHANG Wen-Yu², ZHANG Wei-Xin², ZHU Ye-Ping³, LI Shi-Juan³, GONG Fa-Jiang¹, BI Hai-Bin¹, YUE Ting¹, CAO Hong-Xin^2,^*

¹Zibo Academy of Agricultural Sciences, Zibo 255033, China

² Institute of Agricultural Economics and Information / Engineering Research Center for Digital Agriculture, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing 210014, China

³ Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

Fund:This study was supported by the National High Technology Research and Development Program of China (2013AA102305-1)
AbstractThe aboveground morphogenesis is an important basis of plant morphological construction and visualization for winter wheat before overwintering. For quantitatively analyzing the relationship between the aboveground architectural parameters and organ biomass of winter wheat before overwintering, field experiments with different varieties (Jimai 22, Tainong 18, and Luyuan 502) and nitrogen levels were carried out in 2013-2014 and 2014-2015 wheat growth seasons. Simulation models for aboveground architectural of winter wheat before overwintering were built with the 2013-2014 dataset of aboveground architectural parameters before overwintering and organ biomass and validated by the 2014-2015 dataset, showing the models exhibited satisfactory predictions for leaf blade length, leaf maximum blade width, leaf blade tangent angle, and leaf blade bowstring angle, except for leaf sheath length and leaf bowstring length. The models built in this study are suitable to simulate the aboveground architecture of winter wheat varieties before overwintering under different nitrogen levels.

Keyword:Winter wheat; Morphological structure; Biomass; Aboveground plant; Model
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合理株型结构是小麦高产、稳产、优质的有效保证, 地上部形态结构是小麦生长发育过程与株型结构的全面展现, 而小麦生长模型与形态结构模型则是小麦生长发育过程与株型结构的定量表达。因此, 将小麦生长模型与形态模型有机结合, 建立基于生物量的小麦植株形态结构参数模型是功能-结构小麦模型研究的重要内容, 对小麦株型设计与栽培调控具有重要参考意义。
目前, 关于小麦形态结构模型的研究, 主要集中在小麦形态与环境因素的定量关系和小麦植株可视化方面。Evers等^{[1, 2]}通过分析群体密度和遮阴对春小麦生长发育的影响, 构建了春小麦形态参数模型, 并对小麦发育的三维结构模型ADEL-wheat参数进行了量化; Fournier等^[3]在ADEL-wheat模型基础上, 分析了冬、春小麦初始参数的差异。张文宇等^{[4, 5]}利用系统分析方法和动态建模技术, 以生长度• 日为尺度, 构建了小麦主茎叶片及茎鞘夹角动态模拟模型; 并通过分析小麦主茎叶型和茎型指标与环境因素的定量关系, 模拟分层叶面积、叶向值等株型指标动态变化规律。陈国庆等^[6]通过分析小麦茎鞘生长过程与环境因素的关系, 构建了小麦叶鞘和节间生长过程的动态模拟模型。Mabille等^[7]构建了小麦籽粒形态参数模型。伍艳莲等^[8]借助于OpenGL图形平台, 实现了小麦器官-个体-群体三层次的形态可视化; 谈峰等^[9]在构建基于形态特征参数的小麦根系三维形态模型基础上, 实现了根系生长可视化。雷晓俊等^[10]通过对小麦穗形态结构观测分析, 提出了基于形态特征参数的麦穗几何模型及可视化实现方法。上述研究中, 所建小麦形态模型大多未考虑同化物分配与小麦植株形态模型的定量关系, 缺乏冬小麦生长模型和形态模型的有效结合。
随着作物形态结构模型不断发展, 功能-结构小麦模型已成为小麦形态模型与可视化研究的一个重要方向^[11]。目前, 基于生物量的作物功能-结构模型已有研究, 主要是通过确定作物器官生物量与形态参数的定量关系和作物形态参数之间的内在联系, 进而建立形态结构参数模型和实现植株可视化^{[12, 13, 14, 15, 16]}, 而基于生物量的小麦植株地上部形态结构参数模型报道较少。本文在前人研究基础上, 以器官生物量为尺度, 通过分析冬小麦越冬前地上部植株形态参数与器官生物量的定量关系, 将冬小麦生长模型和形态模型结合, 建立冬小麦越冬前地上部植株形态结构模型。为冬小麦生长模型与植株地上部形态结构模型结合, 进而为建立功能— 结构小麦模型奠定基础。
1 材料与方法1.1 供试材料选取3个代表性小麦品种, 即济麦22 (株型紧凑, 山东省农业科学院作物研究所育成)、泰农18 (中间型, 泰安市泰山区瑞丰作物育种研究所、山东农业大学农学院育成)和鲁原502 (株型松散, 山东省农业科学院原子能农业应用研究所、中国农业科学院作物科学研究所育成)。
1.2 试验设计于2013年10月至2015年6月在山东省淄博市农业科学研究院试验农场开展品种与施氮试验, 设3个品种, 5个氮肥处理, 3次重复, 共计45个小区。土壤为褐土, 0~30 cm耕层含有机碳32.14g kg^-1、全氮1.62 g kg^-1、速效磷14.40 mg kg^-1、速效钾150.32 mg kg^-1、pH 8.16。采用裂区设计, 主区为品种(V), 即V1 (济麦22)、V2 (泰农18)和V3 (鲁原502), 副区为施氮水平(N)。小区面积10.0 m × 1.5 m = 15.0 m², 行道宽0.5 m。基施有机肥15 000 kg hm^-2、P₂O₅ 112.5 kg hm^-2、K₂O 112.5 kg hm^-2。其他管理同大田高产栽培管理。
2013年10月至2014年6月, 设N1 (0 kg hm^-2)、N2 (84.375 kg hm^-2)、N3 (168.75 kg hm^-2)、N4 (253.125 kg hm^-2)和N5 (337.5 kg hm^-2) 5个施氮水平。50%作基肥, 在播种前施入; 50%作追肥, 在拔节期施入。2013年10月7日播种, 基本苗225万hm^-2。2014年10月至2015年6月, 根据上年度试验结果, 为了更切合生产实际, 设N1 (0 kg hm^-2)、N2 (75 kg hm^-2)、N3 (150 kg hm^-2)、N4 (225 kg hm^-2)和N5 (300 kg hm^-2) 5个施氮水平。50%作基肥, 在播种前施入; 50%作追肥, 在拔节期施入。2014年10月12日播种, 基本苗225万 hm^-2。第1年试验数据用于建立模型, 第2年试验数据用于模型检验。
1.3 植株形态参数采集与分析自三叶期标记叶位, 每隔10 d选取每处理长势一致的植株5株, 用直尺、游标卡尺等测定主茎叶片长度、叶片最大宽度、叶鞘长、叶弦长、茎叶夹角(叶切角、叶弦角)(图1)等形态指标。然后, 分不同叶位将叶片、叶鞘等分装, 105℃下杀青30 min, 再80℃烘至恒重后称重。
图1
Fig. 1

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	图1 叶片角度结构示意图 OP代表主茎, L1、L2和L3代表主茎第一、第二和第三叶位叶片。Fig. 1 Schematic diagram of leaf blade angles Line OP stands for the main stem and L1, L2, and L3 stand for the 1st, 2nd, and 3rd leaf, respectively.

叶片长度为叶片伸直状态下自叶片基部至叶尖的直线距离; 叶片最大宽度为叶片的最大叶宽值, 一般在叶片中部; 叶弦长为叶片自然伸展状态下自叶片基部至叶尖的空间直线距离; 叶切角为叶片基部切线与主茎的夹角(?AOP, 图1); 叶弦角为叶弦与主茎的夹角(?BOP, 图1)。各参数均以3次测量取平均值。
采用Microsoft Excel 2007和Sigmaplot v10.0统计分析软件处理试验数据。
1.4 模型检验利用根均方差(RMSE)、平均绝对误差(d_a)和平均绝对误差与观察值平均数的比值(d_ap)统计量检验模型, 并绘制观测值与模拟值的1︰1关系图, 以检验模型。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中,

为实测值,

为实测值平均值, SIM_i为模拟值, d为绝对误差, n为样本容量。

2 结果与分析2.1 模型描述2.1.1 叶长模型生物量作为小麦叶片生长发育的物质基础, 是小麦叶片形态形成的关键。2013— 2014年试验数据表明, 越冬前冬小麦不同叶位叶片长度随其生物量增加呈线性增长的趋势, 品种间有较大差异(图2)。根据叶片伸长与叶片生物量变化的关系, 主茎叶片长度可由如下公式计算。

(5)

(6)

(7)

(8)

式中, j表示主茎叶位, i表示出苗后的天数, LL_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片长度(cm), DWLB_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片干生物量(g), RLW_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片长度和干生物量的比值(cm g^-1), CPLB_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片干生物量与单株地上部干生物量的比值(g g^-1), DW_SP(i)为出苗后第i天单株地上部干生物量(g), MDW_SP(i)为出苗后第i天单株地上部平均干生物量(g), SDW_SP(i)为出苗后第i天单株地上干生物量标准误差(g), DW_CP(i)为出苗后第i天单位面积植株地上部干生物量(g m^-2), DES为种植密度(m^-2)。
图2
Fig. 2

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	图2 2013-2014年不同处理叶片长度随叶片干重的变化趋势Fig. 2 Changes in the average single blade length by the average single blade dry weight for different treatments in 2013-2014

随着叶位的增加, 越冬前冬小麦主茎不同叶位RLW逐渐变小, 呈指数函数变化趋势, 品种间无显著差异(图3-A); 而越冬前主茎不同叶位CPLB先变大后变小, 在第3和第4叶位达到最大, 呈现二次曲线变化趋势, 品种间无显著差异(图3-B)。不同叶位叶片RLW和CPLB可用如下公式表示。

(9)

(10)

式中, RLW_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片长度和干生物量的比值(cm g^-1); CPLB_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片干生物量与单株地上部干生物量的比值(g g^-1); LP_ji为出苗后第i天主茎第j叶片的叶位; RL₀、RL₁、CP₀、CP₁、CP₂为模型参数, 由试验数据获得(表1)。
图3
Fig. 3

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图3 叶片长度与地上部干生物量比值(A)和叶片干生物量与单株地上部干生物量比值(B)随叶位的变化趋势(2013-2014)
V1、V2和V3分别表示品种济麦22、泰农18和鲁原502。Fig. 3 Changes in RLW(A) and CPLB (B) with the leaf rank on main stem (2013-2014)
V1, V2, and V3 represent varieties Jimai 22, Tainong 18, and Luyuan 502, respectively. RLW: ratio of blade length to leaf dry biomass; CPLB: ratio of leaf dry biomass to shoot dry biomass.

表1
Table 1
表1(Table 1)

表1 各模型参数值及其统计检验 Table 1 Parameters of various models and their statistical test

模型 Model		参数 Parameter	n	参数值 Value	t	F
叶片长度与地上部干物重比值 Ratio of blade length to leaf dry weight (RLW)		RL₀	18	1119.059	22.788^{* *}	247.340^{* *}
		RL₁	18	0.229	14.202^{* *}	247.340^{* *}
叶片干物重与单株地上部干物重比值 Ratio of leaf dry weight to shoot dry weight (CPLB)		CP₀	18	0.001	0.102	83.924^{* *}
		CP₁		0.095	12.351^{* *}
		CP₂		-0.014	-12.889^{* *}
最大叶宽 Maximum leaf blade width (LW)		LW₀	18	0.285	4.292^{* *}	11.121^{* *}
最大叶宽 Maximum leaf blade width (LW)		LW₁	18	0.020	3.335^{* *}	11.121^{* *}
叶鞘长 Leaf sheath length (LS)		LS₀	14	0.991	1.707	20.796^{* *}
叶鞘长 Leaf sheath length (LS)		LS₁	14	0.220	4.560^{* *}	20.796^{* *}
叶弦长 Leaf blade bowstring length (LBBL)		LB₀	18	0.217	0.745	1272.799^{* *}
叶弦长 Leaf blade bowstring length (LBBL)		LB₁	18	0.919	35.676^{* *}	1272.799^{* *}
叶片叶切角与叶片干物重的比值 Ratio of blade tangent angle to leaf dry weight (RTW)	V1, V2	RT₀	12	6098.942	11.803^{* *}	259.484^{* *}
	V1, V2	RT₁	12	0.534	10.967^{* *}	259.484^{* *}
	V3	RT₀	6	6443.036	6.305^{* *}	50.537^{* *}
	V3	RT₁	6	0.408	5.274^{* *}	50.537^{* *}
叶片叶弦角与叶片干物重的比值 Ratio of blade bowstring angle to leaf dry weight (RBW)	V1, V2	BT₀	12	8851.004	13.536^{* *}	364.711^{* *}
	V1, V2	BT₁	12	0.561	12.819^{* *}	364.711^{* *}
	V3	BT₀	6	10190.833	8.949^{* *}	112.039^{* *}
	V3	BT₁	6	0.445	7.752^{* *}	112.039^{* *}

V1, V2, and V3 represent varieties Jimai 22, Tainong 18, and Luyuan 502, respectively. ^* and ^{* *} indicate significance at P< 0.05 and P< 0.01, respectively.
V1、V2和V3分别表示品种济麦22、泰农18和鲁原502。^*和^{* *}分别表示在P< 0.05和P< 0.01水平显著。

表1 各模型参数值及其统计检验 Table 1 Parameters of various models and their statistical test

2.1.2 最大叶宽、叶鞘长和叶弦长模型越冬前冬小麦主茎不同叶位叶片最大叶宽、叶鞘长和叶弦长均随该叶位叶片伸长呈一次函数的增长趋势, 品种间无显著差异(图4)。

(11)

(12)

(13)

式中, LW_j(i)、LS_j(i)和LBBL_j(i)分别为出苗后第i天主茎第j叶片的最大叶宽(cm)、叶鞘长(cm)和叶弦长(cm); LL_j(i)为出苗后第i天主茎第j叶位叶片长度(cm); LP_ji为出苗后第i天主茎第j叶片的叶位; LW₀、LW₁、LS₀、LS₁、LB₀、LB₁为模型参数(表1)。
图4
Fig. 4

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	图4 最大叶宽(A)、叶鞘长(B)和叶弦长(C)随叶长的变化趋势(2013-2014) V1、V2和V3分别表示品种济麦22、泰农18和鲁原502。Fig. 4 Changes in the maximum single blade width (A), single sheath length (B), and single bowstring length (C) with the leaf blade length (2013-2014) V1, V2, and V3 represent varieties Jimai 22, Tainong 18, and Luyuan 502, respectively.

2.1.3 叶片角度模型叶片生物量是叶片角度形成的重要生理学和物理学基础^[10], 因此将某叶位叶片叶切角和叶弦角引入模型, 并计算该叶位叶片干生物量与叶切角和叶弦角的比值RTW_j(i)和RBW_j(i)。越冬前冬小麦主茎不同叶位叶片的RTW_j(i)和RBW_j(i)随叶位的增加而降低, 呈指数函数变化趋势(图5)。

(14)

(15)

(16)

(17)

式中, TA_j(i)和BA_j(i)分别为第j叶第i天的叶切角(° )和叶弦角(° ), DWLB_j(i)为出苗后第i天第j叶位叶片干生物量(g), RTW_j(i)和RBW_j(i)分别为第i天第j叶的叶切角和叶弦角与叶片干物重的比值(° g^-1), LP_ji为出苗后第i天主茎第j叶片的叶位, RT₀、RT₁、RB₀、RB₁为模型参数(表1)。
图5
Fig. 5

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图5 叶片叶切角与叶片干生物量比值(A)和叶弦角与叶片干生物量比值(B)随叶位的变化趋势(2013-2014)
V1、V2和V3分别表示品种济麦22、泰农18和鲁原502。Fig. 5 Changes in RTW (A) and RBW (B)with the leaf rank on main stem (2013-2014)
V1, V2, and V3 represent varieties Jimai 22, Tainong 18, and Luyuan 502, respectively. RTW: ratio of blade tangent angle to leaf dry biomass; RBW: ratio ofblade bowstring angle to leaf dry biomass.

2.2 模型检验采用独立试验资料对所建冬小麦越冬前植株形态参数模型进行检验, 结果冬小麦越冬前植株地上部主茎形态结构参数叶长、最大叶宽、叶鞘长、叶弦长、叶切角和叶弦角的实测值与模拟值的吻合程度较好(表2和图6), 各模型r值在0.708~0.998之间(P < 0.001)。叶长、最大叶宽、叶弦长以及叶切角模型的d_ap值在10%~20%之间, 表明模型精度较好, 而叶鞘长及叶弦角模型精度较低(d_ap> 20%), 表明模型有改进空间。
表2
Table 2
表2(Table 2)

表2 冬小麦越冬前植株地上部形态结构模型观察值与模拟值比较的统计参数 Table 2 Comparison of statistical parameters of simulation and observation in winter wheat aboveground architectural parameter models before overwintering

结构参数 Architectural parameter	RMSE	R²	d_a	d_ap(%)	n	r
叶长 Leaf blade length	2.162	0.520	1.861	19.650	46	0.721^{* * *}
最大叶宽 Leaf blade width	0.127	0.575	0.099	18.652	46	0.758^{* * *}
叶鞘长 Leaf sheath length	0.823	0.715	0.690	24.102	46	0.846^{* * *}
叶弦长 Leaf blade bowstring length	1.860	0.551	1.582	17.300	46	0.742^{* * *}
叶切角 Leaf blade tangent angle	6.269	0.875	5.108	18.409	46	0.937^{* * *}
叶弦角 Leaf blade bowstring angle	10.990	0.997	8.183	21.980	46	0.998^{* * *}

r_{0.001, 44}= 0.469. ^{* * *} represent significantly different at P < 0.001.
r_{0.001, 44}= 0.469, ^{* * *}表示在0.001水平上差异显著。

图6
Fig. 6

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	图6 实测值与模拟值比较(2014-2015)Fig. 6 Comparison between observed and simulated values (2014-2015)

3 讨论随着作物形态模型不断发展, 功能— 结构植物模型(functional-structural plant model, FSPM)已经成为作物形态模型与可视化研究的一个重要方向^[17]。FSPM是作物生长模型之功能与作物形态模型之结构的有机结合, 通过将作物生理过程描述与3D显示相结合, 不断强化对作物生理机制、品种基因型与环境响应研究^[11]。本研究通过分析小麦地上部植株形态参数与生物量的定量关系, 将小麦生长模型和形态模型结合, 建立了基于生物量的小麦植株地上部植株形态结构参数模型。生物量形成受小麦品种和环境因素(光、温度、水分、CO₂、施肥等)综合影响, 而生物量可通过小麦生长模型估算并响应品种和环境因素差异^[18]。目前, 针对小麦形态结构参数与环境因素的定量关系以及植株可视化已开展了较多形态结构模型方面的研究^{[19, 20, 21]}, 例如, 谭子辉^[19]通过分析小麦叶、茎、蘖、穗等形态建成与其生理发育时间的关系, 初步研究了小麦植株形态建的模拟模型。然而, 现有形态结构模型缺少与生长模型的结合, 而生物量作为小麦生长发育的一个重要指标, 对小麦植株形态建成具有重要作用, 是小麦生长模型和形态结构模型有机结合的桥梁。除生物量外, 本研究中在模型中引入了RLW、CPLB、RTW、RBW等参数, 均具有一定生物学意义。
本研究表明, 冬小麦叶片长度和生物量存在线性关系, 这与曹宏鑫等^[12]在水稻和张伟欣等^[18]在油菜上的研究结果相似。叶片角度是小麦株型结构的一个重要指标, 随着分蘖的发生, 叶鞘与主茎之间也会形成一定角度^[3], 使叶片角度发生变化, 故在叶片角度(叶切角和叶弦角)的模拟上存在一定误差。由于在越冬前, 小麦植株分蘖较小, 本文只涉及小麦单株主茎形态结构, 所建模型是否适合小麦分蘖, 还有待检验; 小麦植株形态结构除了受品种、氮素等因素影响外, 还受水分^[22]、播期^[23]、密度^[4]等多种因素影响。特别是播期和种植密度对小麦形态结构有较大影响^[24], 下一步拟将把播期和密度作为研究重点, 在不同种植密度下, 确定小麦不同叶位叶片干物质积累与分配的变化规律并建立相应的形态结构参数模型。此外, 叶形和叶曲线模型也是小麦叶片形态结构模型研究的重要内容^{[25, 26, 27, 28, 29]}, 本文尚未涉及。
冬小麦越冬前地上部植株形态结构指标主要包括数量指标和质量指标2个部分。本研究只考虑了冬小麦越冬前地上部植株形态数量指标与生物量的定量关系, 并未涉及冬小麦越冬前地上部植株形态质量指标(叶片含氮量、含水量、叶片厚度等)的差异。
4 结论在研究冬小麦植株地上部器官生物量分配的基础上, 通过分析冬小麦越冬前植株地上部各形态参数指标与生物量的定量关系及其各形态参数之间的内在联系, 建立了基于生物量的冬小麦越冬前植株地上部各形态参数模型。除叶鞘长和叶弦角模型精度较低外, 所建其他形态结构参数模型准确性均较高, 具有一定的机理性和普适性。
The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。The authors have declared that no competing interests exist.

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原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]	Evers J B, Vos J, Fournier C, Andrieu B, Chelle M, Struik P C. An architectural model of spring wheat: evaluation of the effects of population density and shading on model parameterization and performance. Ecol Model, 2007, 200: 308-320[本文引用:1]
[2]	Evers J B, Vos J, Fournier C, Andrieu B, Chelle M, Struik P C. Towards a generic architectural model of tillering in Gramineae, as exempliﬁed by spring wheat (Triticum aestivum). New Phytol, 2005, 166: 801-812[本文引用:1]
[3]	Fournier C, Andrieu B, Ljutovac S, Saint-Jean S. ADEL-wheat: a 3D architectural model of wheat development. In: Hu B G, Jaeger M, eds. 2003 International Symposium on Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization, and Their Applications. Beijing, Tsinghua University Press, 2003. pp 54-63[本文引用:2]
[4]	张文宇, 汤亮, 朱相成, 杨月, 曹卫星, 朱艳. 基于过程的小麦茎鞘夹角动态模拟. 应用生态学报, 2011, 22: 1765-1770 Zhang W Y, Tang L, Zhu X C, Yang Y, Cao W X, Zhu Y. Dynamic simulation of wheat stem-sheath angle based on process. Chin J Appl Ecol, 2011, 22: 1765-1770 (in Chinese with English abstract)[本文引用:2]
[5]	张文宇, 汤亮, 姚鑫锋, 杨月, 曹卫星, 朱艳. 基于过程的小麦株型指标动态模拟. 中国农业科学, 2012, 45: 2364-2374 Zhang W Y, Tang L, Yao X F, Yang Y, Cao W X, Zhu Y. Process-based simulation model for growth dynamics of plant type index in wheat. Sci Agric Sin, 2012, 45: 2364-2374 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[6]	陈国庆, 朱艳, 曹卫星. 小麦叶鞘和节间生长过程的模拟研究. 麦类作物学报, 2005, 25: 71-74 Chen G Q, Zhu Y, Cao W X. Modeling leaf sheath and internode growth dynamics in wheat. J Triticeae Crops, 2005, 25: 71-74 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[7]	Mabille F, Abecassis J. Parametric modelling of wheat grain morphology: a new perspective. J Cereal Sci, 2003, 37: 43-53[本文引用:1]
[8]	伍艳莲, 曹卫星, 汤亮, 朱艳, 刘慧. 基于OpenGL的小麦形态可视化技术. 农业工程学报, 2009, 25(1): 121-126 Wu Y L, Cao W X, Tang L, Zhu Y, Liu H. OpenGL-based visual technology for wheat morphology. Trans CSAE, 2009, 25(1): 121-126 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[9]	谈峰, 汤亮, 胡军成, 姜海燕, 曹卫星, 朱艳. 小麦根系三维形态建模及可视化. 应用生态学报, 2011, 22: 137-143 Tan F, Tang L, Hu J C, Jiang H Y, Cao W X, Zhu Y. Three-dimensional morphological modeling and visualization of wheat root system. Chin J Appl Ecol, 2011, 22: 137-143 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[10]	雷晓俊, 汤亮, 张永会, 姜海燕, 曹卫星, 朱艳. 小麦麦穗几何模型构建与可视化. 农业工程学报, 2011, 27(3): 179-184 Lei X J, Tang L, Zhang Y H, Jiang H Y, Cao W X, Zhu Y. Geometric model and visualization of wheat spike. Trans CSAE, 2011, 27(3): 179-184 (in Chinese with English abstract)[本文引用:2]
[11]	曹宏鑫, 赵锁劳, 葛道阔, 刘永霞, 刘岩, 孙金英, 岳延滨, 张智优, 陈昱利. 作物模型发展探讨. 中国农业科学, 2011, 44: 3520-3528 Cao H X, Zhao S L, Ge D K, Liu Y X, Liu Y, Sun J Y, Yue Y B, Zhang Z Y, Chen Y L. Discussion on development of crop models. Sci Agric Sin, 2011, 44: 3520-3528 (in Chinese with English abstract)[本文引用:2]
[12]	Cao H X, Liu Y, Liu Y X, Hanan J S, Yue Y B, Zhu D W, Lu J F, Sun J Y, Shi C L, Ge D K, Wei X F, Yao A Q, Tian P P, Bao T L. Biomass-based rice (Oryza sativa L. ) aboveground architectural parameter models. J Integr Agric, 2012, 11: 1621-1632[本文引用:2]
[13]	刘岩, 陆建飞, 曹宏鑫, 石春林, 刘永霞, 朱大威, 孙金英, 岳延滨, 魏秀芳, 田平平, 包太林. 基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型研究. 中国农业科学, 2009, 42: 4093-4099 Liu Y, Lu J F, Cao H X, Shi C L, Liu Y X, Zhu D W, Sun J Y, Yue Y B, Wei X F, Tian P P, Bao T L. Main geometrical parameter models of rice blade Based on biomass. Sci Agric Sin, 2009, 42: 4093-4099 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[14]	宋有洪, 郭焱, 李保国, de Reffye P. 基于器官生物量构建植株形态的玉米虚拟模型. 生态学报, 2003, 23: 2579-2586 Song Y H, Guo Y, Li B G, de Reffye P. Virtual maize model: II. Plant morphological constructing based on organ biomass accumulation. Acta Ecol Sin, 2003, 23: 2579-2586 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[15]	刘永霞, 岳延滨, 刘岩, 曹宏鑫, 葛道阔, 魏秀芳. 不同品种和氮肥条件下水稻根系主要几何参数动态的量化研究. 中国农业科学, 2010, 43: 1782-1790 Liu Y X, Yue Y B, Liu Y, Cao H X, Ge D K, Wei X F. Quantitative research of dynamic models of the main geometric parameters of rice root system of different varieties under different nitrogen conditions. Sci Agric Sin, 2010, 43: 1782-1790 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[16]	陈超, 潘学标, 张立祯, 庞艳梅. 棉花地上部生长的功能—结构模型研究. 作物学报, 2012, 38: 2237-2245 Chen C, Pan X B, Zhang L Z, Pang Y M. Functional and structural model for above-ground growth in cotton. Acta Agron Sin, 2012, 38: 2237-2245 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[17]	曹宏鑫, 石春林, 金之庆. 植物形态结构模拟与可视化研究进展. 中国农业科学, 2008, 41: 669-677 Cao H X, Shi C L, Jin Z Q. Advances in researches on plant morphological structure simulation and visualization. Sci Agric Sin, 2008, 41: 669-677 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[18]	张伟欣. 基于生物量的油菜植株地上部形态结构模型研究. 南京农业大学硕士学位论文, 江苏南京, 2013 Zhang W X. Study on Biomass-Based Rapeseed Aboveground Morphological Structure Model. MS Thesis of Nanjing Agricultural University, Nanjing, China, 2013 (in Chinese with English abstract)[本文引用:2]
[19]	谭子辉. 小麦植株形态建成的模拟模型研究. 南京农业大学硕士学位论文, 江苏南京, 2006 Tan Z H. Researches of Simulation Models for Wheat Plant Morphological Forming. MS Thesis of Nanjing Agricultural University, Nanjing, China, 2006 (in Chinese with English abstract)[本文引用:2]
[20]	刘炳成, 刘伟, 刘俐华, 金弋. 冬小麦根系生长的三维仿真模拟. 华中科技大学学报(自然科学版), 2005, 33(9): 65-67 Liu B C, Liu W, Liu L H, Jin G. Three-dimensional visual simulation of wheat root system growing. J Huazhong Univ Sci Technol (Nat Sci Edn), 2005, 33(9): 65-67 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[21]	赵春江, 王纪华, 吴华瑞, 黄文江, 郑文刚. 小麦叶形空间分布的模拟模型及推理系统. 农业工程学报, 2002, 18(5): 221-225 Zhao C J, Wang J H, Wu H R, Huang W J, Zheng W G. Simulation models and deduction system for interspace description of wheat leaf shape. Trans CSAE, 2002, 18(5): 221-225 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[22]	田梦雨, 李丹丹, 戴廷波, 姜东, 荆奇, 曹卫星. 水分胁迫下不同基因型小麦苗期的形态生理差异. 应用生态学报, 2010 , 21: 41-47 Tian M Y, Li D D, Dai T B, Jiang D, Jing Q, Cao W X. Morphological and physiological differences of wheat genotypes at seedling stage under water stress. Chin J Appl Ecol, 2010, 21: 41-47 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[23]	李存东, 曹卫星, 戴廷波, 严美春. 小麦不同品种和播期对发育阶段的效应. 应用生态学报, 2001, 12: 218-222 Li C D, Cao W X, Dai T B, Yan M C. Effects of different varieties and sowing dates on development stages of wheat. Chin J Appl Ecol, 2001, 12: 218-222 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[24]	赵志范. 冬小麦分蘖缺位产生原因及其控制的研究. 北京农业科学, 1984, (3): 34-40 Zhao Z F. Reason for tiller deficiency in winter wheat and its management. Beijing Agric Sci, 1984, (3): 34-40 (in Chinese)[本文引用:1]
[25]	郑文刚, 郭新宇, 赵春江, 王纪华. 玉米叶片几何造型研究. 农业工程学报, 2004, 20(1): 152-154 Zheng W G, Guo X Y, Zhao C J, Wang J H. Geometry modeling of the maize leaf canopy. Trans CSAE, 2004, 20(1): 152-154 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[26]	孟军, 郭新宇, 赵春江. 小麦地上部器官几何造型与可视化研究. 麦类作物学报, 2009, 29: 106-109 Meng J, Guo X Y, Zhao C J. Geometry modeling and visualization of above-ground organs of wheat. J Triticeae Crops, 2009, 29: 106-109 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[27]	赵春江, 郑文刚, 郭新宇, 王纪华. 玉米叶片三维形态的数学模拟研究. 生物数学学报, 2004, 19(4): 493-496 Zhao C J, Zheng W G, Guo X Y, Wang J H. The computer simulation of maize leaf. J Biomath, 2004, 19(4): 493-496 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[28]	邓旭阳, 郭新宇, 周淑秋, 郑文刚. 玉米叶片形态的几何造型研究. 中国图象图形学报, 2005, 10: 637-641 Deng X Y, Guo X Y, Zhou S Q, Zheng W G. Study on the geometry modeling of corn leaf morphological formation. J Image & Graphics, 2005, 10: 637-641 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]
[29]	石春林, 朱艳, 曹卫星. 水稻叶曲线特征的机理模型. 作物学报, 2006, 32: 656-660 Shi C L, Zhu Y, Cao W X. A quantitative analysis on leaf curvature characteristics in rice. Acta Agron Sin, 2006, 32: 656-660 (in Chinese with English abstract)[本文引用:1]