基于4D-VAR和条件植被温度指数的冬小麦单产估测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、作物估产等提供科学依据。为了提高VTCI的区域估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,将遥感反演的VTCI与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层含水率相结合,通过四维变分(4D-VAR)同化算法实现2008—2014年冬小麦主要生育期旬尺度VTCI的同化。将同化和未同化的VTCI分别运用改进的层次分析法、熵值法及两者组合赋权法建立冬小麦单产估测模型,选择最优估测模型对2011年关中平原各县(区)进行单产估测和精度评价,并分析2008—2014年关中平原冬小麦单产的时空分布特征,结果表明:无论是在单点尺度还是区域尺度,同化的VTCI均能更好地响应外部观测数据,区域VTCI纹理性更好,更符合VTCI的先验知识。与未同化VTCI构建的估测模型相比,应用同化的VTCI所建的估测模型的估测精度明显提高,相关系数达到0.784(P0.001)。应用最优估测模型对2011年关中平原29个县(区)估产结果中,有16个县(区)的估测单产相对误差小于10%,28个县(区)的估测单产相对误差小于15%,总体平均相对误差为8.68%,均方根误差为421.9 kg/hm~2。近年来关中平原的冬小麦单产呈现个别年份波动、总体增长的年际变化规律,且呈现出中部单产最高、西部次之、东部最低的空间分布特征,与实际情况符合。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——I.因子权重排序法和熵值法组合赋权

选取关中平原冬小麦越冬后2002—2009年每年3—5月共9旬的条件植被温度指数（VTCI）遥感干旱监测结果,将冬小麦越冬后分为四个主要生育时期,分别运用因子权重排序法、熵值法及组合赋权法确定各生育时期干旱对产量的影 响权重,计算关中平原各市冬小麦每年的加权VTCI,并建立加权VTCI与冬小麦单产间的一元线性回归模型。结果表明,关中平原大部分地区的加权VTCI与小麦单产密切相关。其中,熵值法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;因子权重排序法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,咸阳、宝鸡及西安的R²值接近或高于0.6,渭南接近 0.5,铜川较差。且组合赋权法的结果中宝鸡和西安的R²值接近0.7,优于因子权重排序法和熵值法的结果。     

基于条件植被温度指数的冬小麦产量预测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。     

基于遥感多参数和IPSO-WNN的冬小麦单产估测

冬小麦是我国的主要粮食作物之一。为进一步准确地估测冬小麦产量,以陕西省关中平原为研究区域,选取冬小麦主要生育期与水分胁迫和光合作用等密切相关的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感特征参数,采用改进的粒子群算法优化小波神经网络（IPSO-WNN）以改善梯度下降方法易陷入局部最优的缺陷,并构建冬小麦产量估测模型。结果表明,IPSO-WNN模型的决定系数R2为0.66,平均绝对百分比误差（MAPE）为7.59%,相比于BPNN（R2=0.46,MAPE为11.80%）与WNN（R2=0.52,MAPE为9.80%）,IPSO-WNN能够进一步提高模型的精度、增强模型的鲁棒性。采用灵敏度分析的方法探究对冬小麦产量影响较大的输入参数,结果发现,抽穗-灌浆期的FPAR对冬小麦产量影响最大,其次拔节期的VTCI、抽穗-灌浆期和乳熟期的LAI以及返青期和拔节期的FPAR对冬小麦产量的影响较大。通过IPSO-WNN输出获取冬小麦综合监测指数I,构建I与统计单产之间的估产模型以估测关中平原冬小麦单产,结果显示,估测单产与统计单产之间的R2为0.63,均方根误差（RMSE）为505.50kg/hm2,相比于前人的研究较好地解决了估产模型存在的“低产高估”的问题,因此,本文基于IPSO-WNN构建的估产模型能够较准确地估测关中平原冬小麦产量。     

陕西红富士苹果气候品质指标及认证技术

利用2016年和2017年陕西红富士主栽县11个定点采样果园物候及品质调查数据,采用多元逐步回归法和加权求和法,建立苹果单项气候品质指标模型、果品气候品质分级指标及果品气候品质评价指数,以期为开展陕西红富士苹果气候品质认证提供科学依据。结果表明:陕西红富士苹果单果重、硬度、可溶性固形物和可滴定酸含量与膨大期降水量、幼果期日较差、着色成熟期平均最低气温及着色成熟期降水量呈显著正相关关系(P0.05),果径与全生长季平均气温呈显著负相关关系(P0.05);特优级红富士苹果的气候品质指标为幼果期日较差7.9℃,膨大期降水量≥134.9mm,着色成熟期平均最低气温≥6.1℃,着色成熟期降水量≤79mm,全生长季平均气温≤17.5℃;陕西红富士苹果气候品质评价指数CQEI的预测准确率为86.7%,可用于实际认证业务。     

基于非线性特征的干旱影响评估研究

客观地认识干旱的非线性特征是干旱影响评估的关键,对制定抗旱减灾策略具有重要指导意义。以陕西省关中平原为研究区域,以核函数方法为非线性算法,基于核主成分分析方法(KPCA),将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)映射到高维特征空间下对其进行特征提取,并结合Copula函数构建主成分间的联合分布模型,确定2008—2013年冬小麦主要生育期的综合VTCI;构建综合VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对冬小麦产量的影响。结果表明,相比于传统的主成分分析方法(PCA),KPCA能有效地提取干旱的非线性特征,且降维效果更好。与PCA-Copula方法构建的回归模型相比,应用KPCA-Copula方法所建综合VTCI与单产间的回归模型的拟合度明显提高,决定系数达到0.608(p0.001),对应模型的估测单产与实测单产之间的均方根误差(RMSE)为298.1 kg/hm2,相比于PCA-Copula的结果降低了60.1 kg/hm2,且KPCA-Copula获取的综合VTCI更符合关中平原实际的干旱特征。这表明KPCA-Copula方法能够较好地体现干旱的非线性特征,更加适用于干旱影响评估研究。     

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。     

基于LAI和VTCI及Copula函数的冬小麦单产估测

受全球变暖影响,近年来干旱事件发生的频率和强度均呈显著增加的趋势,严重影响了农作物的产量。因此,选择合适的监测指标、构建准确的产量估测模型,对保障国家粮食安全具有十分重要的意义。以关中平原为研究区域,基于与作物长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）和叶面积指数（LAI）,采用主成分分析法（PCA）结合Copula函数分别构建县域尺度单变量（VTCI或LAI）、双变量（VTCI和LAI）的冬小麦单产估测模型。结果表明,基于PCA-Copula构建的综合LAI与冬小麦的单产模型精度最高（R2=0.567,P<0.001）,但综合VTCI和LAI与冬小麦间的单产模型（R2=0.524,P<0.001）用于研究区域2012—2017年各县（区）的冬小麦单产估测时误差分布更为集中、最大误差更小,比基于综合VTCI、综合LAI建立的估产模型的估测结果更可靠,表明应用PCA-Copula构建的双变量估产模型更适合大范围的冬小麦单产估测。     

MODIS植被指数在关中农作物长势监测评估中的应用

利用2004、2005年M OD IS-NDV I序列数据,通过提取NDV I曲线特征参数,结合地面气象观测资料,对关中水地和旱地农作物长势进行了动态监测,分析了关中农作物的物候变化规律和长势评价指标,提出了利用M OD IS资料进行农作物长势监测、评价方法,并估算了LA I。