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

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。     

SCE标定结合EnKF同化遥感和WOFOST模型模拟冬小麦时序LAI

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。     

基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较

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。     

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

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。     

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

卫星遥感和积温-辐射模型预测区域冬小麦成熟期

准确预测区域尺度的小麦成熟期,指挥麦收机械化作业有序开展,具有十分重要的社会和经济效益。该文针对目前区域冬小麦成熟期预测中时效性差、缺乏空间分布以及缺少定量描述等突出问题,选择华北地区河北、河南和山东3省冬小麦为研究对象,首先基于S-G滤波后的2013年冬小麦生育期时间序列MODIS LAI,采用动态阈值法获取抽穗期具体日期,即叶面积指数(LAI)达到峰值时的具体日期;然后基于由2008-2012年农业气象资料与地面气象资料构建的抽穗-成熟期有效积温模型和总辐射模型,逐个栅格单元计算MODIS LAI获取的抽穗期具体日期到当前日期的积温、太阳辐射总量,并结合全球多模式集合预报(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,TIGGE)资料对当前日期(5月10号至6月8号)之后的16 d冬小麦成熟期进行逐日动态预测以得到全部区域的成熟期预测值;最后采用农业气象站点的成熟期观测值对预测结果进行验证,结果表明:冬小麦成熟期预测值与观测值的决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE约为3 d,两者具有良好的相关性。该研究方法对其他大区域的农作物成熟期预测具有借鉴价值。     

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟

利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点.该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在区域尺度利用全局优化的复合形混合演化( SCE-UA)算法进行了遥感反演LAI信息同化EPIC (environmental policy integra...     

基于集合卡尔曼滤波的PyWOFOST模型在东北玉米估产中的适用性验证

以叶面积指数(LAI)为结合点,引入基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的作物模型-遥感信息耦合模型PyWOFOST,利用气象数据、农业气象记录观测表数据及MODIS LAI数据检验PyWOFOST模型在东北玉米种植区的适用性,并选取在研究区内均匀分布、覆盖所有玉米品种且具有有效MODIS LAI数据的16个玉米农气站点,模拟该模型在不同的TSUM1(出苗-开花期积温)不确定性水平下各站点的玉米产量及LAI。结果表明,与WOFOST模型相比,PyWOFOST模型对LAI和产量的模拟能力都有极大提高。当TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时,PyWOFOST模拟的产量平均误差分别为10.32%、9.25%、7.31%和8.49%,均较未同化LAI观测数据的WOFOST模拟的产量平均误差(10.55%)低;同化后模拟LAI与同化前模拟LAI相比,其轨迹更接近实测值,更符合玉米的生长发育趋势,表明基于EnKF的PyWOFOST模型在东北玉米种植区有较好的适用性。     

基于作物模型与叶面积指数遥感影像同化的区域单产估测研究

通过对作物光合、呼吸、蒸腾、营养等一系列生理生化过程的定量模拟，作物生长模型已经被成功应用于田间尺度的作物单产研究。为了进一步将作物模型扩展应用于区域尺度，提高区域作物单产的模拟精度，该文探讨了将作物模型与多时相叶面积指数(LAI)遥感影像同化以改善区域单产估测的方法。研究首先通过地理信息系统将美国农业部开发的“考虑气候的作物环境决策模型”——EPIC模型，扩展为空间模型。然后，通过基于Landsat TM影像差值植被指数DVI与田间观测叶面积指数构建的最优回归模型，反演了研究区域的多时相叶面积指数影像。最后通过优化算法实现了空间EPIC模型与影像信息的同化，并将系统应用于河北石家庄地区2004年冬小麦的单产估测。结果表明，通过数据同化校正部分关键参数后的空间作物模型的单产模拟精度得到有效提高，但要达到业务运行精度仍有待进一步改善。     

基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测

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。     

基于小麦模型算法集成平台的三种水分胁迫算法比较

准确模拟水分胁迫并揭示其对作物生长发育过程的影响,是作物模型应用于田间研究和干旱影响评估的关键。该研究将3种主流水分胁迫算法整合到一个标准平台中,组成土壤含水率模型(average Soil Water Content,SWC)、土壤水分供需比模型(Water Supply to Demand ratio,WS/WD)和相对蒸腾模型(Actual to Potential Transpiration ratio,AT/PT)共3种水分胁迫模拟模型。利用河北吴桥2017—2019年冬小麦水分试验田间观测数据结合2008—2009和2013—2016年水分试验文献资料对模型平台进行参数校准与验证。结果表明,3种模型的模拟结果与实测值均吻合良好,地上部生物量、土壤含水率和产量的归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)分别为14.0%～16.5%、5.1%～8.8%和5.4%～7.7%。3种水分胁迫模型模拟的生长季水分亏缺出现的时间和严重程度不同,但模拟的水分胁迫因子年际间变化一致。雨养条件下,生长季降水量分别决定了SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟的年际间水分胁迫因子变异的56%、56%和39%。灌水对产量具有促进作用,但灌水量增加会导致灌水利用效率下降。SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟枯水年灌四水(底墒水+起身水+孕穗水+开花水)处理的产量较不灌水分别高163%、132%和92%,灌四水处理的灌水利用效率较灌一水(底墒水)处理分别低26.8%、12.3%和40.0%。在吴桥县冬小麦水分管理决策中,WS/WD模型最优,SWC模型次之,AP/TP模型较差。研究结果可为提升作物模型在冬小麦干旱影响评估和水分管理方面的可信度提供参考。     

小麦模型算法集成平台在华北平原区的适应性评价

为评价小麦模型算法集成平台（wheat model algorithms integration platform, WMAIP）在华北平原区的适应性,该研究利用华北平原区4个典型试验站多年试验数据,对WMAIP组成的16个模型进行调参和验证,并利用归一化均方根误差（normalized root mean squared error, NRMSE）选择最优模型,最后评价WMAIP集成模型在华北平原区的适应性。WMAIP中组合的16个模型均能有效地模拟土壤水分动态和冬小麦生长发育指标。发育期模拟误差小于4.2%;2 m土层土壤贮水量模拟误差小于7.0%;生物量和产量模拟误差分别在17.3%～23.7%和10.8%～20.8%之间。单个模型的模拟性能不稳定,调参与验证结果的最优模型存在差异。模型集成可降低华北平原区冬小麦产量的模拟误差,用于集成的模型数量越多,模拟误差越小,选择6个模型进行集成就可获得近似田间试验的模拟误差。以16个组合模型模拟结果的均值作为集成模型的结果,得到生物量和产量的模拟误差分别为18.7%和11.8%。结果表明,WMAIP在华北平原区有较好的适应性,可用于华北平...     

针对华北小麦越冬的WOFOST模型改进

华北冬小麦生育期间存在较长的越冬休眠期，利用作物模型准确模拟冬小麦越冬过程有利于改善模型的模拟效果。本文针对华北地区气候特征和冬小麦品种生态类型，从冬小麦越冬、返青的气象指标出发对WOFOST模型进行了参数调整，从而实现了该模型对越冬物候期的模拟。根据返青后实际观测资料对返青期生物量的重新初始化，使WOFOST模型可以模拟出华北冬小麦的越冬损耗现象，并使模拟整个生育期地上生物量的平均拟合优度和关键发育期生物量的相对误差有所降低，为WOFOST模型适应华北冬小麦生长发育的模拟及区域应用奠定了基础。     

粒子滤波同化方法在CERES-Wheat作物模型估产中的应用

为验证粒子滤波同化算法在作物模型估产应用中的可行性和精度,应用该算法构建了CERES-Wheat(crop environment resource synthesis for wheat)作物模型同化系统,并应用地面观测数据研究了同化系统的估产能力以及粒子扰动维数和方差对同化结果和效率的影响。研究结果表明,构建的作物模型同化系统能够利用作物关键生育期内观测LAI数据,较好地校正模型状态轨迹,显著提高作物产量模拟预测精度。同化前后冬小麦产量模拟结果与实测产量间的决定系数由0.68增加为0.83,归一化均方根误差由4.93%减小为3.4%,相对误差由4.15%减小为2.93%。粒子扰动维数和方差同化试验结果显示,粒子维数由50增加为250时,同化估产精度无显著改善,但计算代价增加5倍;随粒子扰动方差增加,估产归一化均方根误差和相对误差均呈增加趋势,两者的平均增加幅度分别为0.32%和0.26%。因此,作物模型同化系统业务化应用时需折中考虑估产精度和计算代价设置合适的粒子扰动维数和方差。该文为进一步利用多源卫星遥感数据监测区域作物长势和估算产量等同化研究和应用提供参考。     

基于MCMC方法的WOFOST模型参数标定与不确定性分析

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。