不同灌溉模式下青贮玉米叶面积指数动态的Logistic模型构建及产量优化策略

本研究针对干旱半干旱地区作物生长监测需求，来自伊朗Varamin地区的研究团队通过构建基于生长度日(GDD)的Logistic模型，创新性建立了适用于脉冲/连续灌溉模式（60%-100%需水量）的青贮玉米叶面积指数(LAI)预测体系。模型经R2、RMSE和NSE验证显著优于高斯模型，为缺水地区精准农业管理提供了可脱离GDD和株高的新型预测工具。

　　

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)作为作物生理生态的核心参数，直接调控着蒸腾作用、光能截获和光合效率等关键生理过程，最终决定谷物产量。这项聚焦伊朗Varamin干旱带的研究，巧妙运用生长度日(Growing Degree Days, GDD)驱动的Logistic模型，成功破解了青贮玉米在脉冲与连续灌溉模式下的LAI动态变化密码。

研究团队更突破性地开发出普适性方程，可跨60%、80%、100%需水量梯度实现LAI精准预测，且完全摆脱对GDD和株高的依赖。通过R²（决定系数）、RMSE（均方根误差）和NSE（纳什效率系数）三重验证，该模型在整个生育期展现惊人预测力，始终碾压传统高斯模型。这些发现不仅为作物长势监测装上"智能眼"，更为干旱区水资源优化配置提供了量化决策工具，彰显了现代农业模型技术在应对全球粮食安全挑战中的战略价值。