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11.
基于历史气象资料和WOFOST模型的区域产量集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.563,平均绝对误差(MAE)最低为458 kg/hm~2。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。 相似文献
12.
针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017—2018年实时气象数据以及气象预报数据,以2018年5月1日为预报时间节点,构建LAI归一化代价函数,采用复合形混合演化算法(Shuffled complex evolution-University of Arizona,SCE-UA)最小化代价函数,优化WOFOST作物模型的输入参数,用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程,得到研究区冬小麦成熟期的预测结果,并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证。结果表明,冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2. 10、2. 48 d,预测精度较高。该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础。 相似文献
13.
基于遥感DSI指数的干旱与冬小麦产量相关性分析 总被引：5，自引：0，他引：5
利用2000—2012年MODIS ET/PET和NDVI数据集构建干旱指数(DSI),监测山东省和河南省冬小麦主产区的农业干旱,并在地级市尺度上进一步评估冬小麦关键生育期干旱对冬小麦产量的影响。结果表明:2010年9月—2011年2月山东省特大干旱过程显示的DSI不仅能监测气象干旱,还能较好地反映农业干旱在空间上的差异性以及时间上的演变。不同冬小麦生育期干旱对冬小麦产量影响不同,灌浆期干旱对冬小麦产量的影响最大,干旱致使土壤水分亏缺,影响了作物正常的灌浆强度,进而导致作物减产;其次是拔节期;返青期干旱对产量基本没有影响。 相似文献
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顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。 相似文献