國產(chǎn)氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)與作物生長模型同化的冬小麥估產(chǎn)方法研究.pdf

1、農(nóng)作物估產(chǎn)對于國家糧食安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要指導(dǎo)意義。如何提高農(nóng)作物估產(chǎn)精度是近年全球研究的熱點(diǎn)。本文利用風(fēng)云3號MERSI數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)同化技術(shù)將衛(wèi)星遙感技術(shù)具有大尺度監(jiān)測農(nóng)作物長勢的優(yōu)點(diǎn)與WOFOST作物生長模型具有模擬作物生長季內(nèi)在機(jī)理變化和產(chǎn)量形成的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,對河北太行山前平原冬小麥種植區(qū)進(jìn)行產(chǎn)量估算研究。主要研究工作如下:
　　(1)利用2013年冬小麥生長季多幅250米分辨率MERSI數(shù)據(jù),采用分層分類法,提取了太行

2、山前平原冬小麥種植區(qū);接著,用重采樣后的全球陸地覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證,得出總體分類精度高到86.41％,Kappa系數(shù)為0.8109;然后,掩膜生成冬小麥種植區(qū)MERSI-NDVI數(shù)據(jù)。最后,利用2013年生長季在中國氣象局河北固城農(nóng)業(yè)示范試驗(yàn)基地觀測獲取的冬小麥光譜數(shù)據(jù)、實(shí)測葉面積指數(shù)、MERSI-NDVI數(shù)據(jù),構(gòu)建了冬小麥NDVI-LAI指數(shù)模型,反演生成了MERSI-LAI數(shù)據(jù)。
　　(2)利用EFAST全局敏感性分析法結(jié)合

3、中國氣象局河北固城農(nóng)業(yè)示范試驗(yàn)基地冬小麥生長季生物物理數(shù)據(jù)、田間管理數(shù)據(jù),按照對冬小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的貢獻(xiàn)度,對WOFOST作物模型的作物參數(shù)、土壤與管理參數(shù)進(jìn)行敏感性分析和模型標(biāo)定,并選取了出苗日期IDEM、初始干物質(zhì)重TDWI、初始土壤有效含水量WAV,作為同化參數(shù);接著,按照模型輸入要求,利用克里金插值法對氣象數(shù)據(jù)、作物參數(shù)、土壤與管理參數(shù)進(jìn)行了模型參數(shù)區(qū)域化處理。
　　(3)利用S-G濾波算法對MERSI-LAI、MO

4、DIS-LAI時間序列曲線進(jìn)行平滑處理,并以LAI為變量構(gòu)建了與WOFOST作物模型模擬LAI的最小代價函數(shù)。通過SCE優(yōu)化算法逐像元調(diào)整同化參數(shù)即出苗日期、初始干物質(zhì)重、初始土壤有效含水量,使 LAI目標(biāo)函數(shù)滿足初始設(shè)定值,估算出冬小麥產(chǎn)量信息,并結(jié)合同化前估產(chǎn)結(jié)果和產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明,與統(tǒng)計數(shù)據(jù)相比,同化MODIS-LAI數(shù)據(jù)比同化前,估產(chǎn)精度更低, RMSE增加了513.86kg/ha;同化MERSI-LAI數(shù)據(jù)比