基于历史气象资料和WOFOST模型的区域产量集合预报

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。     

基于MODIS与WOFOST模型同化的区域冬小麦成熟期预测

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。     

基于柑橘叶面积指数和产量的WOFOST模型关键参数校正

为进一步分析不同水肥管理条件对柑橘产量的影响使其更广泛的应用于不同区域,并探明WOFOST模型参数针对柑橘果树生长模拟时的参数敏感性结果和取值情况,开展2021-2022年柑橘不同生育期滴灌水肥控制试验,采用EFAST方法对WOFOST模型模拟叶面积指数(LAI)和产量所需的叶片生长、CO₂同化、同化物转换和叶片营养物质等25个参数进行了敏感性分析,使用PEST软件完成高敏感参数的优化,并利用田间试验观测数据对模型模拟的LAI和产量进行验证。结果表明,模型模拟LAI和产量的敏感参数相似,均包括叶面积指数的最大相对增长率、比叶面积、单叶片CO₂同化效率,叶片同化物转换效率,初始根长,区别为LAI模拟对茎同化物转换效率,积温等参数敏感,而产量模拟对叶片干物质最大钾浓度敏感;基于2021年数据校正后最优参数模型模拟的不同灌溉管理下LAI最大值(LAI_m)模拟值与实测值之间R²=0.580 0,NRMSE=15.10%,产量模拟值与实测值之间R²=0.647 1,NRMSE=6.81%...     

基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测

研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明：运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数（R2）有明显的提高,并且相对均方根误差（RRMSE     

冬小麦生物量和产量的AquaCrop模型预测

以华北地区冬小麦为研究对象,将AquaCrop作物生长模型应用到滴灌、喷灌、漫灌中,对模型主要参数如气象、土壤、作物特性等进行调整,并对作物产量和生物量模拟的有效方法进行了研究。模拟结果表明,产量和收获时地上部分生物量的模拟值与实测值较为接近且略高于实测值,模型性能指数均高于0.95。产量模拟效果优于生物量,滴灌模拟效果最好。     

一种基于气象资料的灌溉决策和评价模型

本文较详细地介绍了一种基于气象资料的作物灌溉管理和评价模型的原理和方法，并通过在河南安阳的应用和验证，分别对ＣＲＯＰＷＡＴ和ＩＳＡＲＥＧ二个同类模型在中国棉花灌溉管理和灌溉制度评价的应用效果和推广应用前景等方面进行了分析和评价。     

一种基于气象资料的灌溉决策和评价模型

本文较详细地介绍了一种基于气象资料的作物灌溉管理和评价模型的原理和方法，并通过在河南安阳的应用和验证，分别对ＣＲＯＰＷＡＴ和ＩＳ－ＡＲＥＧ二个同类模型在中国棉花灌溉管理和灌溉制度评价的应用效果和推广应用前景等方面进行了分析和评价。     

基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义.本研究以冬小麦主产区(河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省)为研究区域,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型,并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报.为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问...     

基于全局敏感性分析的WOFOST模型参数优化

敏感性分析是模型参数优化的基础,同时也是作物生长模型本地化过程的重要环节。以中国水利水电科学研究院大兴试验基地2015-2016的夏玉米为研究对象,运用全局敏感性分析方法 EFAST对WOFOST模型的49个作物参数进行分析,在此基础上运用PEST软件对产量、干物质量、叶面积指数的敏感参数进行优化。结果表明:(1)对产量(WSO)敏感的参数主要有二氧化碳(CO2)同化率在12℃下的矫正因子、最大光合速率在30℃下的校正因子、开花到成熟之间的积温等;(2)对干物质量(TAGP)敏感的参数主要有CO2同化率在12℃下的矫正因子、在35℃时叶面积的生命周期、生育期为0时的比叶面积等;(3)对叶面积指数(LAI)敏感的参数主要有根的同化物转换效率、生育期为0时的比叶面积、CO2同化率在12℃下的矫正因子等;(4)参数优化后,WOFOST模型对夏玉米的模拟效果较好,相对误差RE小于5%,一致性指数d均大于0.9,标准均方根误差nRMSE均小于20%。优化后的参数对于北京地区的夏玉米模拟效果良好。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

基于NDWI和卷积神经网络的冬小麦产量估测方法

为进一步提高冬小麦单产估测的效率和准确性,利于宏观指导农业生产、制定冬小麦整个生长期的精准管理决策,针对目前已有的县域冬小麦单产估测方法存在时效性差、准确度低、成本高等问题,以中分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)为数据源,分别提取不...     

基于校正WOFOST模型的枣树生长模拟与水分利用评价

为实现定量化分析温、光和水资源对果树生长的影响,本研究以成龄骏枣树为研究对象,提出了基于校正WOFOST模型的枣树生长和水分运移模拟方法.利用2016和2017年的田间试验观测数据,重点校正WOFOST模型的物候学发育、初始化、绿叶、CO2同化、干物质分配、呼吸作用和水分利用参数.在田间尺度,完成总地上生物量(TAGP...     

基于SMS的冬小麦产量分布图生成技术

研究了美国CASE IH公司AFS谷物测产系统的基本组成,对Ag Leader公司SMSbasic 3．0农田空间管理系统的主要功能进行分析和介绍,其基本功能有：数据处理,文件输入、输出,产量图绘制,文档图表显示等。对AFS系统使用过程中的设置与标定作了描述,并利用SMS生成了一块具有空间分布的冬小麦产量图、含水率分布图和地块高程图。     

基于EFAST的不同生产水平下WOFOST模型参数敏感性分析

为探讨参数敏感性分析结果在区域尺度上表现出的不确定性问题,在温带季风气候类型黄淮海平原旱作区不同积温区内选取黄骅、商丘和驻马店3个站点,基于气象和作物生育期数据以及土壤实测数据,采用EFAST（Extended Fourier amplitude sensitivity test）方法,对WOFOST模型冬小麦和夏玉米参数进行全局敏感性分析,并对2种作物在不同生产水平和不同气候条件下的参数敏感性排序进行一致性检验。结果表明：冬小麦产量在潜在生产水平下主要敏感参数有叶龄的低温阈值（TBASE）、储存器官同化物转化效率（CVO）、总同化速率在低温3℃时的校正因子（TMNFTB3）等,在水分限制生产水平下主要敏感参数有蒸散速率修正因子（CFET）和储存器官同化物转化效率（CVO）等;夏玉米在2种生产水平下产量敏感参数差异不大,主要为总同化速率低温10℃时的校正因子（TMNFTB10）、每日温度为40℃时单叶片同化CO2的初始光能利用效率（EFFTB40）、35℃时叶片生命周期（SPAN）等;冬小麦、夏玉米在不同生产水平下的TDCC系数（Top down concordance coefficient）分别为0.82和0.98,P均小于0.01,参数敏感性排序的一致性均较高;冬小麦和夏玉米在不同气候条件下潜在生产水平TDCC系数分别为0.92和0.98,P均小于0.01,一致性较高,水分限制生产水平TDCC系数分别为0.61和0.86,P均小于0.01,一致性较差。WOFOST模型不同作物间参数敏感性差异明显,不同生产水平对参数敏感性的影响较小,但受水分胁迫程度的影响,不同气候条件对参数敏感性影响较大,且对不同生产水平下参数敏感性的影响不同,这主要与不同时空下的气候条件差异有关。     

区域地下水的具有时变特性的预报模型

提出了一种用于描述和分析具有趋势性、周期性、时变性的时间序列的新的组合模型时变ＡＲ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）组合模型,该模型由确定性和随机性两部分组成。在建模中,将原序列分解为幂函数趋势部分、周期项和残差随机序列,其中,残差随机序列用时变ＡＲ模型（自回归模型）建模。采用这种新的组合模型对区域地下水位动态进行了预报,结果表明预测效果较好。并且在该模型所用的计算软件中利用ＶＢ（ＶＩＳＵＡＬＢＡＳＩＣ）提供的丰富界面来管理建模原始数据所在的数据库,从而使输入原始建模数据变得简便准确,避免了以往的计算机软件中输入数据的繁琐和不准确性。     

基于SE-UNet的冬小麦种植区域提取方法

传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查,存在工作量大、效率低、成本高等问题,而遥感技术具有准确、快速和动态等优点,已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据,藁城区增村镇影像为测试数据,并分别选取分辨率8m的高分六号（GF-6）以及分辨率10m的哨兵二号（Sentinel-2）作为对比验证数据,提出了一种改进U-Net网络的冬小麦种植区域提取方法。首先,对Landsat-8遥感影像进行预处理,标注小麦区域制作标签集,其次,在U-Net网络中添加Squeeze and excitation(SE)注意力机制模块融入特征通道间信息,并利用Batch normalization(BN)层抑制过拟合问题;最后,经过Softmax分类器得到分类结果。选择SegNet、Deeplabv3+、U-Net作为对比模型,分别利用GF-6、Sentinel-2和Landsat-8 3种数据构建预测模型。结果表明,SE-UNet网络在基于Landsat-8数据预测模型下测试数据集表现最优,MPA和MIoU分别达到89.88%和81.44%。本方法可为大范围冬小麦种植区提取提供参考。     

区域农业灌溉用水量长期预报模型研究

农业灌溉用水是一动态、非平衡随机过程,其水量预报中存在灰色不确定信息。如何通过大面积农业灌溉用水量的长期预报,指导灌区用水实时管理,则是水利工程规划管理和农业高效用水中待研究的重要问题。本文基于时间序列分析方法,建立了区域农业灌溉用水量长期预报分解模型,给出了灰色ＧＭ（１,１）趋势预测、方差周期分析以及ＡＲＭＡ（２ｎ,２ｎ－１）随机分析相结合的模型求解方法,并编制了相应模型软件支持系统。该系统具有     

基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型估算气象资料短缺地区ET_0

为准确估算气象资料短缺地区参考作物腾发量,构建了一种基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型,并利用新疆和田气象站2000—2009年单日数据做训练、双日数据做验证。结果表明,该模型估算ET0方法明显优于常规的PSO-LSSVM和GRNN,预测精度较二者分别提高了15.7%~85.6%和15.8%~93.7%;该方法预测ET0的气象要素重要性为RsTmaxTminRHWn,利用该方法对气象要素组合为Tmax/Tmin/RH/Wn、Tmax/RH/Wn、Tmin/Wn、Wn条件下的ET0预测,MSE分别为0.407、0.185、0.149、0.135,说明该方法可以很好地估算资料缺失地区ET0。     

区域农业灌溉用水量长期预报模型研究

农业灌溉用水是一动态、非平衡随机过程,其水量预报中存在灰色不确定信息。如何通过大面积农业灌溉用水量的长期预报,指导灌区用水实时管理,则是水利工程规划管理和农业高效用水中待研究的重要问题。本文基于时间序列分析方法,建立了区域农业灌溉用水量长期预报分解模型,给出了灰色ＧＭ（１,１）趋势预测、方差周期分析以及ＡＲＭＡ（２ｎ,２ｎ－１）随机分析相结合的模型求解方法,并编制了相应模型软件支持系统。该系统具有自动进行模型特性检验、结构识别、参数优选及拟合预测计算等优点。应用所提模型,对南水北调中线进行农业灌溉用水量的年预报研究,取得了满意结果,由此表明所提模型与方法是合理可行的。