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基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测 总被引：21，自引：13，他引：8
区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。 相似文献
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基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算 总被引：11，自引：7，他引：4
为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。 相似文献
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WOFOST(world food studies)模型可用于模拟冬小麦全生育期内的时序叶面积指数(leaf area index, LAI),各器官生物量以及最终产量,对冬小麦的长势监测与产量预估有着重要意义。但将WOFOST模型用于中国具体区域的冬小麦生长模拟时,存在着参数定标困难、模拟结果不够准确等严重问题。目前对该模型的定标大多依靠研究者的经验进行,虽已总结出了一套从标定到模拟应用的研究方法,但在区域模拟时仍然存在很多问题。为此,该文以较易获取的LAI为参考指标,结合潜在生长水平模式下的WOFOST模型在衡水地区的应用,提出了一种"区域优化标定,像元同化修正"的研究方法:首先在区域尺度上对WOFOST模型进行优化标定,利用扩展傅里叶幅度灵敏度检验法(extend fourier amplitude sensitivity test, EFAST)分析模型各个参数的敏感性,在此基础上选择了可以迅速找到全局最优解的SCE(shuffled complex evolution)算法对总敏感度最高的5个参数进行优化,并将优化前后的时序LAI曲线进行对比;其次运用第一步确定的模型最优参数,在对区域内每个像元进行模拟时,结合Sentinel-2卫星数据反演所得的各个像元LAI,利用集合卡尔曼滤波(ensemble kalman filter, EnKF)在像元尺度上对LAI进行同化修正,并结合采样点的2次实测LAI数据对同化所得结果进行验证。试验发现,优化标定后的WOFOST模型模拟所得LAI曲线更接近所给的LAI真值,在此基础上结合数据同化模拟得出的衡水地区每个像元LAI的R2达到0.87,RMSE仅为0.62。因此,与原来只能通过经验进行定标的方法相比,该方法有效地解决了WOFOST模型在具体应用中亟待解决的复杂标定问题,并且结合同化修正有效地提高了模型在各个像元的模拟精度,R2由0.70～0.83提升至了0.87,RMSE由0.89～1.36降低至了0.62。同时该文也提供了从模型标定到具体模拟整个过程中各个环节的思路与方法,有利于促进WOFOST模型在区域尺度上的应用。 相似文献
4.
基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟 总被引：7，自引：4，他引：3
大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。 相似文献
5.
基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测 总被引：5，自引：2，他引：3
农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。 相似文献
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基于Downhill-Simplex算法的观测数据与作物生长模型同化方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以夏玉米叶面积指数（LAI）、贮存器官干重（WSO）、地上总干重（TAGP）以及土壤水分含量（SM）为结合点,建立了基于Downhill—Simplex算法的作物生长模型WOFOST同化多种地面观测数据的一般方法或流程：开展观测数据与作物生长模型同化方法的正确性验证→利用Downhill—Simplex算法进行WOFOST模型的敏感性分析一选择敏感参数组合→通过优化效果确定待优化参数→利用新的观测数据对待优化参数进行优化,从而实现了观测数据与作物生长模型的同化,提升了模型的模拟能力。同化过程中遴选出的WOFOST模型的待优化参数主要包括比叶面积、最大CO2同化速率、初始地上部总干物重、根深最大日增量和初始土壤有效水等。 相似文献
7.
基于WOFOST模型的玉米干旱损失评估:以北京为例 总被引：3，自引：0，他引：3
以北京市山区春玉米和平原区夏玉米产量作为研究对象,利用气候资料和统计资料驱动,就WOFOST模型对北京地区玉米产量模拟的适用性进行评估,并基于模型开展北京地区玉米干旱灾害损失评估研究。结果表明:(1)山区春玉米和平原区夏玉米的产量模拟值与统计年鉴统计值的符合度指数均达0.9以上,模拟结果平均误差小于10%,说明WOFOST模型在北京地区春玉米和夏玉米的产量模拟方面具备较强的适用性;(2)在本文定义的干旱指数体系下,初夏旱对春玉米的产量影响较大,其中初夏轻旱导致春玉米减产率达15.91%,初夏重旱使春玉米减产率达22.99%;春旱和伏旱对春玉米、初夏旱和伏旱对夏玉米产量影响均较小,减产率均在10%以下。研究结果可为北京地区玉米生产和抗旱减灾提供科学依据。 相似文献
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基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较 总被引：5，自引：8，他引：5
为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。 相似文献
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基于观测数据和作物模型相同化的田块尺度作物生长监测,对于农田精准管理具有重要意义。为构建能准确模拟旱区春小麦长势和产量的同化模拟模型,该研究利用SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集合平滑器算法(iterative ensemble smoother,IES),构建了适合旱区春小麦的SWAP-IES同化模拟系统,并利用2019—2020年田间观测试验数据,评估了同化叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤水分(soil water content,SW)及其组合在旱区春小麦生长模拟和估产中的作用。结果表明,相较于无同化情景,在吸收6次土壤水分观测数据后,模型对土壤水分模拟的R2从0.48提升到0.87。同化LAI时,各水分胁迫处理下LAI的模拟精度均最高,R2从无同化的0.35～0.62提升到0.76～0.96。同化LAI+SW时,各处理对生物量模拟的精度均最高,R2从无同化的0.40～0.67提升到0.73～0.96。轻度水分胁迫处理(T4～T5)下,仅同化LA... 相似文献
10.
基于MCMC方法的WOFOST模型参数标定与不确定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为探究作物生长模型参数的自动标定技术及其不确定性分析方法,该研究以郑州农业气象试验站为试验点,利用融入了snooker更新(snooker update)的DE-MC(differential evolution Markov chain,差分进化马尔科夫链)方法实现对WOFOST(world food studies)作物生长模型的参数标定和不确定性定量评价。snooker更新增加了DE-MC算法中候选样本的多样性,从而实现利用更少的并行链对多维参数空间进行有效采样,较适合于WOFOST模型参数众多的特性。结果表明:相比于模型默认值,采用MCMC(Markov chain Monte Carlo,马尔科夫链-蒙特卡洛)标定后的参数,叶面积指数(leaf area index,LAI)模拟精度可提高51.40%~53.07%,产量模拟精度提高8.25%~8.88%。标定参数中,SPAN、SLATB070、SLATB040、AMAXTB130和SLATB00的后验分布可近似为高斯分布,其中SPAN的不确定性最低。带入后验参数集合进行模型,LAI在三叶期至返青期之间以及拔节期至抽穗期之间模拟的不确定性较大;产量模拟的不确定性随时间不断增大,至乳熟期前后达到稳定。该方法能够实现对多参数复杂作物生长模型的参数标定和不确定性分析,对作物模型参数估计及提高模拟精度具有重要作用。 相似文献
11.
基于植被指数的宁夏灌区春小麦叶面积指数模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用宁夏灌区典型代表站（永宁站）2005-2008年连续4a的大田春小麦叶面积观测资料和同期MODIS/Terra资料,对LAI（叶面积指数）与10种植被指数（MODIS-VI）间的相关性进行了分析。得出,抽穗-乳熟期所有植被指数与LAI的相关性均不显著,三叶-拔节期和三叶-抽穗期归一化差异光谱指数（NDSI）、再次归一化光谱指数（RDSI）与LAI相关性不显著外,其他指数与LAI均显著相关,因此,用分段函数模拟全生育期LAI才能达到最佳效果。经检验,模拟值与实测值之间直线方程的决定系数（R2）为0.9759,均方根误差（RMSE）为0.5519,准确度（Accuracy）为1.0745,说明模型具有较好的可靠性和适用性,可为今后开展基于LAI参数的春小麦长势监测、遥感估产及作物模型中参数的动态修订等提供参考。 相似文献
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基于WOFOST模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用内蒙古河套灌区玉米生长发育观测资料,结合已有研究成果,对WOFOST模型进行本地化及适应性检验;利用研究区内12站1961-2010年逐日气象资料,分区作物参数,模拟玉米生长发育过程,确定抽雄期延迟日数、灌浆指数为玉米低温冷害指标,贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标,对历史低温冷害年及减产情况进行分析。结果表明：本地化的WOFOST模型在内蒙古河套灌区的应用效果较好,可以用于该地区玉米生长的模拟;WOFOST模型能够较好地模拟玉米发育程度对低温冷害的响应,以抽雄期延迟日数和灌浆指数为冷害指标评估的历史冷害发生状况基本符合实际情况,1961-2010年研究区12个站点共发生不同程度低温冷害260站次,其中重度冷害占37.3%,轻中度占62.7%,在发生严重冷害的年份中,84.7%的年份表现为减产的趋势。本文结论与传统方法相比,玉米低温冷害评价的生物学意义更加明确,本地化的WOFOST模型可以在河套灌区玉米低温冷害监测、评估等业务中应用。 相似文献
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Potential performances of remotely sensed LAI assimilation in WOFOST model based on an OSS Experiment 总被引：3，自引：0，他引：3
Yannick Curnel Allard J.W. de WitGrégory Duveiller Pierre Defourny 《Agricultural and Forest Meteorology》2011,151(12):1843-1855
An Observing System Simulation Experiment (OSSE) has been defined to assess the potentialities of assimilating winter wheat leaf area index (LAI) estimations derived from remote sensing into the crop growth model WOFOST. Two assimilation strategies are considered: one based on Ensemble Kalman Filter (EnKF) and the second on recalibration/re-initialisation of uncertain model parameters and initial state conditions. The main objective of the OSS Experiment is to estimate the requisites for the remotely sensed LAI, in terms of accuracy and sampling frequency, to reach target of either 25 or 50% reduction of errors on the final estimation of grain yields.Our results demonstrate that EnKF is not suitable for assimilating LAI in WOFOST as the average error on final grain yields estimation globally increases. These poor results can be explained by the possible differences of phenological development existing between assimilated and modelled LAI values (difference called “phenological shift” in our study) which is not corrected by the EnKF-based assimilation strategy.On the contrary, a recalibration-based assimilation approach globally improves the estimation of final grain yields in a significant way. On average, such improvement can reach up to approximately 65% when observations are available all along the growing season. Improvements on the order of 20% can be already be attained early in the season, which is of great interest in a crop yield forecasting perspective. If the first objective (25%) of error reduction on final grain yields can be reached in a quite high number of assimilated LAI observations availabilities and uncertainty levels, the field of possibilities is significantly restricted for the second objective (50%) and implies to have LAI observations available all along the growing season, at least on a weekly basis and with an uncertainty level equal or ideally lower than 10%. These requirements are not currently met from neither a technological nor an operational point of view but the results presented here can provide guidelines for future missions dedicated to crop growth monitoring. 相似文献
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基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测 总被引：1，自引：5，他引：1
为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。 相似文献
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内蒙古地区玉米低温冷害动态监测指标的建立 总被引：2，自引：0，他引：2
利用内蒙古主要玉米种植区36个站点1981-2010年的气象和玉米产量资料,10个农业气象观测站的发育期资料及玉米品比试验资料,分析了5种熟性玉米品种正常年份的热量需求,确定各品种主要发育期平均出现日期和标准活动积温下限.采用相对活动积温距平（TXJ）计算方法,统计了近30a各站主要发育期的TXJ,以TXJ负值和减产率的关联性为基础,确定各品种一般低温冷害和严重低温冷害的TXJ阈值监测指标. 36个站近30a的回代检验和24个典型年分析表明：冷害发生与减产的吻合率随生育进程呈增加的趋势,在吐丝-乳熟期最高,达到69％,乳熟-成熟期次之,为67.1％;晚熟品种吻合率高于偏早熟品种,严重冷害（76.6％）高于一般冷害（57.2％）;典型年判断准确率平均为95.8％,吐丝期以后达到100％;吐丝-乳熟期是冷害发生最敏感的时期.该指标综合反映了生长季各阶段低温累积效应和高温补偿效益,农学和生物学意义明确,可在内蒙古低温冷害监测业务中推广应用. 相似文献
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利用1981-2010年东北三省农业灾情统计数据和粮食产量数据,应用多元回归方法分析粮食气候减产量与灾情的关系,并构建基于灾情数据的粮食产量估算模型;在粮食因灾减产量估算的基础上,应用灰色关联法评价干旱、洪涝、低温和风雹4种灾害在受灾率、成灾率及绝收率水平上对粮食减产量的影响。结果表明,东北三省粮食气候减产量与农业灾情统计数据存在极显著（P〈0.01）相关关系,回归模型决定系数（R2）分别为0.76（黑龙江省）、0.78（吉林省）和0.87（辽宁省）,各模型估算的粮食产量模拟值与实际值间的平均相对误差分别为-0.06%、-0.32%和-0.20%。可见在气象灾害发生时历史农业灾情统计资料对区域粮食灾损量和粮食产量具有较强的指示作用,能为以粮食作物为主的地区提供可靠的粮食产量估算和农业气象灾害评价依据。对粮食因灾减产量与灾情的灰色关联度的分析表明,在受灾水平上,干旱的关联度在三省均为最高;在成灾、绝收水平上,风雹的关联度均位列第1;低温灾害在受灾、成灾和绝收水平上的关联度都不是最高的。由此可见,造成东北三省粮食减产的主要气象灾害是以程度轻、范围广的干旱及程度重、局地性强的风雹为主,而东北地区作为气候变暖趋势最明显的地区之一,低温不再是当地首要的农业气象灾害。 相似文献