基于WheatGrow和CERES模型的区域小麦生育期预测与评价

【目的】研究小麦生长模型在区域应用中的关键技术,并利用WheatGrow和CERES-Wheat两套模型模拟区域小麦生育期,以检验和评价模型区域应用方法的有效性。【方法】首先利用薄盘样条法（thin plate spline,TPS）对各站点逐日气象数据进行空间插值,得到研究区域气象要素表面数据;其次利用TPS方法对各站点历史多年小麦播种期进行空间插值,并将插值后的结果进行多年平均得到研究区域播种期表面数据;进一步将Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法与生长模型相结合,利用典型站点历史多年小麦生育期实测数据,估算出典型站点的品种参数,并将其作为各省份的代表性生态型品种参数;最后将生成的气象要素和播种期表面数据以及生态型品种参数等输入到WheatGrow和CERES-Wheat模型中,并以栅格为单元进行研究区域小麦生育期的模拟,进一步结合不同站点历史年份的生育期观测资料,检验和评价模型区域应用方法的有效性,并量化区域生育期模拟结果的不确定性。【结果】两个模型在区域尺度上的生育期预测效果均较好,区域尺度上拔节期、抽穗期、成熟期的预测值和观测值之间的R2分别为0.85、0.87和0.86（WheatGrow）,0.87、0.85和0.82（CERES）;RMSE分别为9.6、7.2和6.3 d（WheatGrow）,9.4、7.8和6.6 d（CERES）。另外,WheatGrow模型对抽穗期和成熟期区域预测的准确度略高于CERES-Wheat,但由品种参数导致的区域模拟结果的不确定性也相对较高。【结论】通过气象数据和小麦播期数据的TPS插值技术结合MCMC方法的品种参数估计技术,将基于机理的生育期模型拓展到区域尺度,较好地预测区域小麦生育期,量化了由品种参数导致模拟结果的不确定性,研究结果可为进一步量化中国小麦主产区的区域生产力提供技术支撑。     

基于HYDRUS-2D软件的土壤水力特征参数反演及间接地下滴灌的土壤水分运动模拟

间接地下滴灌是一种能有效减少地表蒸发、提高水分运输效率的新型滴灌方式。虽然土壤水分运动模拟已成为优化滴灌的重要工具,但由于土壤水力特征参数难以确定,模拟结果往往不够精确。为此,基于室内间接地下滴灌实验数据,利用HYDRUS-2D软件对土壤水力特征参数进行反演尝试,并探究边界均匀出水时,不同规格(直径、高度)的间接地下滴灌导水装置下形成的土壤水分分布差异。结果表明,HYDRUS-2D软件能有效地反演土壤水力特征参数,用反演参数模拟的土壤含水量和湿润距离与实测值吻合良好,基于3个反演参数和4个反演参数的模拟效果差异不大,计算模型的纳什效率系数分别为0.716和0.714。灌溉时不同直径、相同透水边界高度的装置对侧边和底部的含水量分布影响不大,而相同直径、不同透水边界高度的装置对侧边和底部的含水量分布影响较大。研究结果可为间接地下灌溉时导水装置规格的选取与农业水分精准管理提供科学依据。     

基于先验知识的MCMC在混合像元分解中的应用研究

MCMC方法是一种动态的参数估计方法,研究MCMC方法在遥感影像混合像元分解中的应用。传统的混合像元分解一般是基于固定端元的,而实际上影像中像元并不都是由完全相同的端元组成。基于MCMC方法提出了一种端元可变的像元分解算法,并且充分利用了端元的累计先验知识。算法将端元选取和丰度反演合为一个步骤,抽象成一个估计参数的随机过程,在端元数目可变的前提下,基于可逆的跳跃式MCMC方法估计参数。在状态转移过程中,加入端元的累计先验知识,提高算法效率。这种算法不需要人工干预,能够实现自动化像元分解,并且具有较高的精度。结果表明,基于修正MCMC的端元可变的自动化解混算法在分解精度和稳定性方面均优于基于固定端元的混合像元分解方法。     

基于HYDRUS-2D的土壤水力特征参数反演及其时空变异性研究

为研究田间尺度灌溉条件下土壤水力特征参数的时空变异性，基于甘肃省武威市石羊河试验站葡萄园内土壤含水率数据，采用HYDRUS-2D模型反演估计不同生育期不同深度的土壤水力特征参数，评估反演参数的土壤含水率模拟效果，分析其时空变异性。结果表明：田间尺度下采用反演参数模拟不同深度土壤含水率的变化的效果优于同种情况下Rosetta模型预测参数的模拟效果；反演参数在果实膨大期和转色期的模拟效果好于其它生育期，反演的拟合优度R²值由Rosetta模型的0.4～0.5提高到了0.7～0.8,均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE值由Rosetta模型的0.04～0.05 cm³/cm³和0.03～0.04 cm³/cm³分别降低到了0.03～0.04 cm³/cm³和0.02～0.03 cm³/cm³;此外，反演出的土壤水力学特征参数只适用于参与反演过程类似条件下的模拟，应用于有明显差异的情景时，模拟精度...     

基于误差修正的电线覆冰厚度贝叶斯模型及分析

通过对已有的电线覆冰厚度数据进行分析，建立了电线覆冰厚度时间序列模型，对覆冰厚度进行贝叶斯统计推断，然后运用基于Gibbs抽样的MCMC方法对推断模型进行参数估计，并对MCMC模型进行误差修正.在此基础上，运用WINBUGS软件，对Gibbs抽样得到的预测结果与极大似然估计的预测结果进行比较.比较分析结果表明：通过误差修正的贝叶斯推断方法在电线覆冰厚度预测上具有更高的准确性.     

寒冷干旱区土壤水力特性参数的模拟估算

测量非饱和带水力特性参数,诸如:饱和含水率、田间持水率等系数,即耗时、费力又难以保证试验精度.但利用实测的土壤基本物化特征参数,颗粒级配、土壤容重等,通过土壤传递函数(PTFs)可以较准确地内插估算出土壤水力特性参数.本研究利用国家自然基金重点项目区--内蒙古太仆寺旗试验断面的实测资料,引入对数平均粒径和对数标准偏差,通过人工神经网络方法建立了太仆寺旗研究区的BP-PTFs函数模型和BP-PTFs-log函数模型,用误差分析理论分析评价了两函数模型的有效性、适用性和精度,并通过两种函数模型的外推预测结果的分析检验比较,结果表明,所建立的BP-PTFs-log函数模型要优于BP-PTFs模型.     

层状土壤中一维非饱和土壤水分运动的随机模拟

在田块尺度条件下的层状土壤中，土壤水力特性及土壤水分变量在空间上的分布可以看作是一维随机空间函数的实现。利用AR（1），MVAR（1）和NNM等3种随机生成模型分别生成饱和水力传导度、孔隙大小分布参数和容水度的随机样本，在此基础上利用随机模拟法对一维非饱和土壤水分运动进行了随机模拟。结果表明：不同的土壤参数的空间变异对非饱和土壤水分运动的影响是不同的，土壤参数的方差越大，对非饱和土壤水分运动的影响越大；土壤参数的空间变异尺度越大，对非饱和土壤水分运动的影响越大；随机模拟计算所得的水分变量的一阶矩与大尺度模型计算结果甚相一致。     

寒冷干旱区土壤水力特性参数的模拟估算

测量非饱和带水力特性参数，诸如：饱和含水率、田间持水率等系数，即耗时、费力又难以保证试验精度。但利用实测的土壤基本物化特征参数，颗粒级配、土壤容重等，通过土壤传递函数(PTFs)可以较准确地内插估算出土壤水力特性参数。本研究利用国家自然基金重点项目区——内蒙古太仆寺旗试验断面的实测资料，引入对数平均粒径和对数标准偏差，通过人工神经网络方法建立了太仆寺旗研究区的BP-PTFs函数模型和BP-PTFs-log函数模型，用误差分析理论分析评价了两函数模型的有效性、适用性和精度，并通过两种函数模型的外推预测结果的分析检验比较，结果表明，所建立的BP-PTFs-log函数模型要优于BP-PTFs模型。     

基于不同建模方法的土壤pH值无人机遥感影像反演

土壤pH值是土壤形成过程和熟化陪肥过程的一个指标。为了实现对农田土壤酸碱度状况的量化判别,提高模型预测精度,以江苏省南京市江宁区淳化街道农田土壤pH值为研究对象,采用棋盘式布点法选取60个点位进行土壤pH值测定,采用无人机搭载多光谱传感器获取土壤光谱信息,分别建立多元逐步线性回归（MLSR）、BP神经网络（BPNN）、LASSO回归模型,并采用R²、RMSE、VIF指标评价3种模型精度。结果表明,LASSO回归方法较其他回归方法在多光谱与土壤pH值反演中表现较好,R²=0.618,RMSE=0.430,可以平衡MLSR的共线性问题以及BPNN样本容量较少、验证集精度较差等问题。采用LASSO回归模型进行反演及分类制图,发现研究区内92.6%的土壤呈中性,以期为无人机多光谱反演土壤pH值提供理论参考。     

样本不确定性对基于SPI干旱评估的影响

【目的】分析样本不确定性对干旱评估结果的影响,为防旱减灾工作中干旱的准确评估提供支持。【方法】分别采用参数Bootstrap与非参数Bootstrap抽样方法得到黄河上游（龙羊峡以上区域）1960-2013年共53年的系列标准化降水指数(SPI)值,并通过方差和置信区间宽度2种不确定性量化指标,研究样本不确定性对SPI干旱评估结果的影响。【结果】样本不确定性对SPI评估结果影响显著,其大小随SPI值发生规律性变化,当SPI接近0值时,样本不确定性对SPI评估结果的影响较小;当SPI值减小或增大时,样本不确定性的影响均逐步增大,SPI评估结果的可靠性变差;在降水样本容量相同的条件下,一般基于参数Bootstrap重采样方法的SPI表现为较小的方差和较窄的置信区间宽度。【结论】在应用SPI评估区域干旱状况时,应充分考虑样本不确定性对评估结果的影响;为了减少SPI值的不确定性,宜采用基于非参数Bootstrap的重抽样方法,特别是针对极端事件;若降水样本存在异常值,宜采用基于参数Bootstrap的抽样方法。     

土壤pH值和全钾含量高光谱反演方法比较

为了预测土壤pH值和全钾含量,采集111个土壤样本的高光谱信息,采用小波变换后去包络的方法对原始光谱信息进行预处理,利用相关性分析法选择土壤光谱特征波段,进行偏最小二乘法回归(PLSR)、主成分分析回归(PCR)、支持向量回归(SVR)3种方法的土壤pH值和全钾含量高光谱反演精度的比较研究。结果显示,在水稻土和紫色土全钾含量和水稻土pH值的反演中,SVR方法都取得了比PLSR方法和PCR方法更好的反演效果。在紫色土pH值反演中,PLSR方法和PCR方法反演效果均优于SVR方法。比较不同类型土壤和不同土壤参数的反演效果发现,水稻土土壤pH值和全钾含量的反演效果均强于紫色土,全钾含量的反演效果优于pH值。本研究结果说明高光谱快速反演土壤pH值和全钾含量具有可行性。     

实测拟合Mironov介电常数的SMOS对土壤水分反演精度的优化

为对农业干旱预测方法和提高SMOS的反演精度参考,介于Mironov介电常数与土壤水分的变异趋势呈相似规律,尝试利用区域性实测数据非线性拟合二者的量化关系,进而由SMOS L2介电常数直接反求土壤水分、快速改善其反演精度。结果表明:在不考虑空间异质性的情况下,该方法将绝对误差由0.095~0.112降低至0.071~0.072。说明,以真实观测作为先验辅助信息,采用优化参数的方式能够有效提升SMOS对土壤水分的整体反演精度。     

反演法确定田间尺度水分运动参数的研究

在广泛开展的灌溉试验过程中,积累了大量的田间土壤含水率测试数据。充分利用这些资料,运用参数反演法求取或者改善土壤水分运动参数对于土壤墒情的监测预报和农田水循环研究具有重要意义。本文以天津农学院农田水循环试验基地2009年度冬小麦返青到收获期实测的土壤含水率为依据,以土壤含水率模拟值与实测值相对误差平方和最小化为目标函数,以文献中获取的土壤水分运动参数变化范围为约束条件,建立了参数反演模型,采用内点法求得了适合于该试验基地土壤特性的水分运动参数。研究结果表明,参数反演可明显提高田间土壤水分模拟精度,合理选择优化初始值和步长缩放因子有助于改善参数的优化结果,比较以相对值误差平方和最小化目标函数和以绝对值误差平方和最小化目标函数,前者可以提高表层土壤含水率模拟精度。     

基于水位恢复试验数据估计含水层参数的模糊线性回归法

【目的】通过分析含水层水位恢复试验数据进行含水层参数估计,为地下水含水层参数估计提供方法支持。【方法】以现有的直线拟合法为基础,应用模糊数学知识,在考虑了地下水系统本身存在的不确定性的基础上,借助正态模糊线性回归推求各含水层参数对应的正态模糊数,通过相应的隶属函数最终给出了在不同置信水平下含水层参数的取值区间,并与其他方法的含水层参数估计结果进行了比较。【结果】基于含水层水位恢复试验数据,通过模糊线性回归,得到了不同置信水平下含水层参数的取值区间,且随着置信水平的增大,参数取值区间不断缩小;实例验证及不同方法估计结果的比较表明,应用正态模糊线性回归法求解含水层参数的方法不仅是可行的,而且更符合实际情况。【结论】用基于水位恢复试验数据的模糊线性回归法估计含水层参数,因充分考虑了含水层参数的不确定性,故估计结果更为准确可靠。     

一种遥感和站点观测结合反演土壤水分的方法

获取日内准确的最大温差是利用表观热惯量反演土壤湿度成败的关键。本文根据表观热惯量的物理意义,利用MODIS数据获取地表反照率,利用站点观测数据获取最大温差,建立了一种遥感和站点观测结合反演土壤水分的方法。在"渤海粮仓"山东项目区雷集镇进行了实验验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该方法优于传统的反演方法,能够有效提高土壤水分的反演精度。     

基于ACRM模型与敏感波段的农作物LAI与LCC反演

【目的】面向现代农业生产和管理的数据需求,基于ACRM 冠层反射率模型,探索适 于冬小麦叶面积指数（LAI）和叶片叶绿素含量（LCC）反演的波段选择方案。【方法】文章 考虑高光谱数据降维和CR 模型模拟误差,选出覆盖蓝、绿、红与近红外的5 个波段（波段 选择方案B1）,开展LAI 与LCC 同步反演。然后分别选择LAI 和LCC 的敏感波段,开展对 应参数的反演试验。【结果】（1）基于B1,能够在多数田块实现较为准确的LAI 与LCC 同 步反演（LAI 反演值与实测值间决定系数（R2）为0.860 4,均方根误差（RMSE）为0.963; LCC 反演的R2 为0.814 1,RMSE 为0.069）。（2）仅利用LAI 或LCC 敏感波段反演结果的R2 与RMSE 同时略有升高,但与基于B1 的反演结果相比,无明显差异。【结论】通过该研究与 利用相同数据的前期研究对比发现,旨在高光谱数据降维与限制CR 模型模拟误差的波段选 择,对LAI 反演精度改进作用较为显著。相较而言,仅选用单一目标参数（LAI 或LCC）的 敏感波段,对反演精度改进并不明显。由此,一方面证实了常规反演方法与面向对象反演法 不强调选用单一目标参数敏感波段的合理性;另一方面,并不否定多阶段目标决策（MSDT） 反演法以及一些相关研究提出的,仅采用单一目标参数敏感波段来开展反演的合理性。     

南小河沟流域土壤水力特性参数的试验研究及特征分析

【目的】研究土壤水力特性参数及其特征,为土壤水力特性参数的选取和确定及水分运动和污染物迁移的预测奠定基础。【方法】对甘肃省南小河沟流域不同地貌、不同土地利用方式的土壤进行分层取样,采用离心机法测定各地类的土壤水分特征曲线,运用Gardner模型对试验结果进行分析。【结果】Gardner模型的对数形式能较好地反映各地类的土壤水分特征曲线。对全流域及划分地类后得到的模型参数的关系分析表明,它们具有较好的线性关系,因此可将模型进一步简化为单一参数模型。对单一参数模型参数统计特征的分析表明,单一参数A随着地貌类型的变化而表现出一定的变化特征,可以作为土壤水分特征曲线空间变异的变异系数。【结论】可以用参数A作为反映地貌类型的指标,并可应用于区域土壤水分特征曲线的估计。     

流域水文模型参数不确定性量化技术研究进展

流域水文模型参数存在不确定性，不确定性对模型模拟与预测的精度产生显著影响。如何科学量化参数不确定性并分析其产生的不良影响是水文模拟中亟待解决的重要难题。为了研究这一问题，回顾和归纳了不确定性量化研究领域涉及的方法与技术，讨论了不确定性研究各环节中的成熟成果与亟待解决的问题。最后，对流域水文模型参数不确定性量化技术的应用前景进行了展望。     

基于原位土壤观测的SWAT关键参数及模拟优化分析

利用现场观测土壤属性数据,对基于传统数据库的率定值和监测数据的参数计算值进行模拟结果对比分析。以三江平原阿布胶河流域的现场观测数据,通过物理机制中公式或模型,计算得到SWAT模型关键土壤属性参数的值,再进行两次SWAT模型的模拟。先运用基于土壤数据库参数率定值模拟,再用观测数据计算的参数值替换掉部分率定的参数值;与已经率定好的模型进行对比,评价参数计算的结果。结果表明,SOL_AWC、SOL_K、SOL_BD和USLE_K等4个参数在基于数据库的率定值和观测数据计算值之间有显著性差异,而SOL_CRK的率定值和基于观测数据的计算值之间无显著性差异。两种模拟结果相比,发现基于观测数据的农业面源负荷在数值上不存在显著性差异,且在年尺度和月尺度上具有相同的变化规律。结果表明基于观测数据的SWAT模型能够很好地模拟农业面源负荷在时间尺度上的变化规律。     

SMOS土壤介电常数可靠性研究

[目的]研究SMOS土壤介电常数的可靠性及对SMOS反演土壤水分精度的影响。[方法]针对美国大陆地区,基于USCRN实测数据计算Mironov介电常数,验证SMOS-Mironov介电常数。[结果]Mironov介电常数对土壤水分参数敏感,与土壤温度的量化关系不显著;在0~23.5、0~0.4 m~3/m~3,SMOS-Mironov介电常数和土壤水分与USCRN的总体相关系数分别为0.49、0.54,但总体仍较USCRN偏低,SMOS反演的个别数据异常突出;东西部分异与地表覆被类型有一定的空间相似性,SMOS反演建模及辅助信息的采用需针对特定的地类做进一步优化;在空间分布上,各站点数据量和数值呈显著的东西部分异特征,各站点数据量与降水量的相关系数为-0.02,初步证实降水对各站点的数据量无显著影响,但会影响反演精度。[结论]该研究为我国土壤水分变化监测及农业干旱预测提供数据支持。