世界粮食研究模型在黑龙江省作物产量预报中的应用

在现有研究成果的基础上，提出世界粮食研究（WOFOST）模型在黑龙江省四大作物产量预报应用中的参数分区处理方法，运用WOFOST的模拟产量和趋势产量对黑龙江省四大作物产量进行了预测分析。研究表明：该方法效果理想、可行，具有理论研究和实际应用价值，克服了只用一组参数在复杂气候区域进行作物产量模拟的局限性，拓宽了WOFOST模型在复杂气候条件下的应用领域。     

基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计

国外重点产粮区的作物长势和产量增长趋势信息对于中国政府决策和制订合理的粮食政策具有重要意义,但由于地域的限制、生产方式的差异以及国外可获取的气象资料有限,气象模型和农学模型在国外估产方面尚存在不足,遥感以其便捷、快速、客观的优势已被越来越多地采用进行国外作物长势监测和产量估计。该文以美国玉米和印度水稻为例,探讨了基于1kmSPOT-VGT遥感资料进行作物长势监测和产量趋势估计的方法,并结合当地气象条件对其结果进行了分析。经检验,利用该方法得到的长势状况及空间分布与实际基本一致,产量增长趋势预测准确率为100%;在作物生长旺盛季节,植株覆盖密度较大时,EVI比NDVI能更真实地反映作物的长势状况。该研究可为国外作物长势遥感监测与产量估算业务应用提供参考。     

全国土壤水分及作物长势地面监测体系的初步构想

土壤水分和作物长势监测是农情监测系统中不可缺少的重要组成部分。土壤水分含量直接影响着作物生长,作物长势的好坏与作物产量有着密不可分的关系。该文从应用角度出发,通过分析自然环境及作物布局等区域特征,进行监测样点布设,明确了监测内容及评价指标,并构建网络信息化平台,建立大尺度的地面土壤水分及作物长势监测系统,实现数据网络化管理,同时结合遥感信息进行综合应用,及时为政府提供决策支持。     

基于双波段作物长势分析仪的东北水稻长势监测

为了实现水稻精细栽培和变量管理的目的,利用独立开发的双波段作物长势分析仪,进行了水稻生长监测的试验与分析。传感器分别在610与1220 nm处测量太阳光与作物冠层反射光的强度,进而计算光谱反射率。利用双波段作物长势分析仪于2008年在黑龙江省农垦总局建三江分局2处水稻试验田,在分蘖期与抽穗早期进行了氮肥胁迫试验,结果表明水稻叶片氮浓度及生物质干质量与RVI、NDVI都具有很高的相关性,但与NDVI的相关性比与RVI的更高。分蘖期的测量结果表明,NDVI与施肥量的相关性非常显著,R2大于0.94。但NDVI并不与施肥量成线性相关,过量的施氮量反而会引起NDVI值的降低。分蘖期、抽穗早期的NDVI值都与最终产量有着显著的相关,其中抽穗早期的NDVI与产量的决定系数（R2）达到了0.96。分析结果显示利用双波段作物长势分析仪监测水稻冠层,可达到控制投入和提高产量的目的,为水稻的精细栽培提供理论与技术支持。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

多时相归一化植被指数NDVI的时空特征提取与作物长势模型设计

目前国内外对作物长势遥感监测研究主要集中在发展具体指标及其定量化,忽略了作物长势的时空特征。作物长势是一个时空变化的过程,同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物在不同时相上存在差异。因此,时空特征的提取是进行大尺度作物长势监测的基础。该文讨论多时相归一化植被指数NDVI时空特征提取并反映为相关的特征参数,并讨论了作物长势监测模型的建立     

作物长势遥感监测指标的改进与比较分析

为改善归一化植被指数（NDVI）作为遥感监测作物长势指标的性能,该文分析了归一化植被指数的内在设计缺陷,在不增加额外波段的情况下,以近红外波段和红色波段为基础引入一种新的作物长势遥感监测指标——GRNDVI。通过在像素和区域层次上同其他4种指数进行比较发现：GRNDVI能够改善归一化植被指数在低植被覆盖度时期/地区容易受到作物冠层土壤背景的影响,而在高植被覆盖度时期/地区又容易发生饱和现象的设计缺陷,可以作为遥感监测作物长势过程中替代归一化植被指数的指标。     

国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现

作物长势监测是农情遥感监测的重要组成部分。为了建立稳定的作物长势监测业务系统,该文一方面选取NDVI时间序列提取的时空参数从不同侧面描述作物长势,建立作物长势监测的综合性模型,另一方面建立了一个覆盖全国主要农区、由200个县组成的地面调查网络,采集地面实况信息,并采用客户端/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）的混合结构开展系统设计,基于遥感和地面调查两个角度设计实现了国家级作物长势遥感监测业务系统,同时对由于作物种类和监测区域不同引起的长势评价标准不一致、模型定量化和业务系统架构仍需根据应用进一步分解完善等问题进行了讨论。以中国冬小麦主产区为例,进行了作物长势监测试验,取得较好的监测结果。目前该系统已在大尺度作物遥感监测中得到应用。     

农作物长势的定义与遥感监测

监测作物生长过程的状况与趋势,即长势监测是农业遥感更为重要的任务。其目的是：１）为田间管理提供及时的信息;２）早期估计产量。该文以冬小麦为例,根据实地调查与北方数省的资料,用作物的个体与群体特征定义作物长势,讨论了遥感监测的可能性,提出了基于植被指数与植被表面温度的长势遥感监测的评估模型与诊断模型的概念与算法。     

基于遥感技术监测作物收获指数(HI)的可行性分析

鉴于作物收获指数(HI)在遥感定量监测作物单产研究中的重要性,本文通过分析作物HI的形成机制和总结目前相关的遥感技术应用情况,探讨了利用遥感技术估算HI的可行性,认为结合遥感信息的时空特点,可以对HI的形成过程进行动态监测,进而建模估算最终的HI。通过分析,文中将遥感估算HI方法归纳为三类:(1)通过高时间分辨率的遥感数据对作物的整个生长过程进行监测,然后基于作物生长过程的遥感监测实现HI实时估算;(2)通过遥感技术手段获取影响HI形成的因素,然后基于环境影响因子的遥感监测进行HI的估算;(3)随着雷达、激光雷达数据获取和测量精度的提高,将可能基于作物结构参数的遥感监测来反演HI。并且分析了不同遥感数据的自身特点及其用于监测HI的缺陷和不足之处,指出遥感数据源的多元化趋势和新型传感器的出现必将推动遥感估算HI模型的改进和估算精度的提高;鉴于遥感信息的优势主要体现在空间差异化,认为遥感估算HI的结果验证应该以像元尺度为主,结合其他数据(区域统计数据等)对比分析为辅。     

作物生长模型的应用研究进展

作物生长模型不仅能够进行单点尺度上作物生长发育的动态模拟,而且能够从系统角度评价作物生长状态与环境要素的关系。本文通过梳理当前作物生长模型应用的诸多研究成果,剖析模型在气候变化对农业生产影响研究、作物生长模型区域应用中的关键问题,总结了当前以作物生长模型为核心的农业决策支持系统开发的研究情况,意在促进作物生长模型在生态、农业、区域气候资源和气候变化等研究中更广泛地应用。结果表明,作物生长模型在国内外的研究与应用广泛而深入,在气候变化背景下,应用作物生长模型进行历史时期气候条件和农业气象灾害对作物生产状况和产量的影响研究已相当广泛且相对成熟。利用全球气候模式（GCM）或区域气候模式（RCM）构建未来气候变化情景,再与作物生长模型耦合已发展成为评估未来气候变化对农业生产影响的重要手段。通过集成与整合多作物生长模型、多气候模式集合模拟、优化气候模拟数据订正方法可有效降低气候变化对农业生产影响评估的不确定性。遥感数据同化技术能够将站点模型运用到区域尺度上评价不同环境因子对农业生产的影响,拓宽了作物生长模型的应用尺度范围并有效提高作物产量估算的精度。以作物生长模型为核心的农业决策支持系统的研究与应用越来越多元化,是辅助农业生产管理和决策的重要工具。然而,由于作物生态系统的复杂性,作物生长模型模拟结果仍存在很大的不确定性,今后对作物生长机理及过程间耦合机制的探索还需加强,以便进一步完善和改进模型,促进作物生长模型更广泛地应用。     

黑龙江省森林NPP的遥感反演

以黑龙江省的森林分布区为研究区域,基于光能利用率模型,利用2006年1km分辨率的MODIS数据和82个气象站的日照资料,结合土地覆盖类型,估算出研究区森林的年NPP,实现了遥感数据驱动的黑龙江省森林NPP的反演尝试。结果表明:2006年黑龙江省森林NPP的年总量为120.4×1012g.a-1,年平均值为545.6g.m-2.a-1,NPP最高值为1669g.m-2.a-1。其时间分布特点表现为明显的季节性变化,变化曲线呈单峰型;空间分布特点表现为显著的纬向分布,南高北低,东高西低,其中大兴安岭的森林NPP最低,小兴安岭次之,老爷岭的最高,基本体现了生产力按地域的正常分布规律。     

农作物低温冷害监测评估及预报方法评述

对作物冷害指标、风险及损失评估、监测和预报,以及近年来业务化应用的研究成果进行总结和归纳,比较了这些领域新老研究方法的优缺点.重点介绍3S技术和作物模型在这些领域的应用.探讨了遥感温度反演与冷害监测相结合的可行途径,作物模型用于区域冷害损失评估所需的尺度转换及相应冷害模块添加等问题.明确了新技术与冷害研究相结合过程中需要重点考虑和解决的关键技术难题.可为冷害研究的技术革新提供参考.     

作物缺水指数新方法的验证

尝试用胶水涂抹叶片制成模拟叶片，在冬小麦主产区之一的河北栾城进行了6种水分处理的冬小麦田间试验，以进一步验证模拟叶片温度法估算CWSI的可行性。结果表明：Tcu（最高冠层温度）与Tp（模拟叶片温度）具有极显著相关性（r=0．977（n=31））；由Tp确定的CWSI与由Jackson模式确定的CWSI拟合程度很高（r=0．999（n=123））；由Tp确定的CWSI与土壤含水量、叶片水势间也存在相关关系，这些都说明CWSI可用来指示土壤和作物的水分状态。     

黑龙江省粮食生产对气候变化影响的脆弱性分析

将敏感性指数定义为气候产量与气候生产力之比、适应性指数定义为趋势产量与气候生产力之比、两者的比值定义为脆弱性指数,利用黑龙江省70个县（市）农业生产资料和21个气象台站1986-2000年的日气象资料,计算分析黑龙江省粮食生产对气候变化影响的脆弱性。结果显示,从多年平均来看,黑龙江省粮食生产的适应性指数整体都比较高,并且南部地区高于北部;大兴安岭山区和嫩江平原区的敏感性指数较高;脆弱性指数的空间布局与敏感性指数相似;从时间变化上来看,在研究时段内三个指数都有增加的趋势,但敏感性指数的增强幅度最大,脆弱性指数的增加幅度减小。研究结果对定量评价该省粮食生产对气候变化的响应程度具有重要意义,并且该方法简便可行,为此类研究提供一种新的思路和方法。     

黑龙江省热量资源变化及其对作物生产的影响

气候变暖背景下,热量资源变化势必对寒地农作物生产环境、生长发育及种植制度产生重要影响。本文利用黑龙江省1971—2014年67个观测站逐日气象资料,计算了≥10℃活动积温和≥0℃活动积温(以下简称积温)及无霜期等农业热量指标,采用线性倾向率、累计距平、M-K检验和经验正交函数(EOF)方法等统计方法,分析了热量资源变化特征及突变特征,以及对农业生产的可能影响。结果表明:≥10℃积温和≥0℃积温分别以86.7℃?d?(10a)-1和80.5℃?d?(10a)-1的速率显著增加,无霜期呈延长趋势[倾向率为3.8 d·(10a)-1];≥10℃积温和无霜期在1993年发生突变,突变后二者初日提前,终日延后。≥10℃积温和≥0℃积温的增加幅度西部大于东部,无霜期延长幅度中西部大于东北部,农业热量资源变化幅度大的地区亦是热量敏感区域。热量资源增加对农业的影响,表现在农作物适宜生育期延长;适宜水稻和玉米种植的区域向北、向西扩张,大豆种植重心北移;原适宜种植极早熟、早熟品种的区域逐步被中熟、中晚熟品种替换。热量增加使水稻、玉米和大豆三大作物产量的进一步提高成为可能。     

安徽省干旱灾害监测及决策支持系统应用

本文对利用NOAA气象卫星遥感监测资料和土壤水分人工观测资料开展安徽省干旱监测的指标进行了介绍.针对干旱灾害预警服务,重点阐述了干旱灾害决策支持系统（DSS）的组成、实现方法,尝试采用决策支持系统实现安徽省干旱灾害的推理诊断和决策服务.     

Potential performances of remotely sensed LAI assimilation in WOFOST model based on an OSS Experiment

An Observing System Simulation Experiment (OSSE) has been defined to assess the potentialities of assimilating winter wheat leaf area index (LAI) estimations derived from remote sensing into the crop growth model WOFOST. Two assimilation strategies are considered: one based on Ensemble Kalman Filter (EnKF) and the second on recalibration/re-initialisation of uncertain model parameters and initial state conditions. The main objective of the OSS Experiment is to estimate the requisites for the remotely sensed LAI, in terms of accuracy and sampling frequency, to reach target of either 25 or 50% reduction of errors on the final estimation of grain yields.Our results demonstrate that EnKF is not suitable for assimilating LAI in WOFOST as the average error on final grain yields estimation globally increases. These poor results can be explained by the possible differences of phenological development existing between assimilated and modelled LAI values (difference called “phenological shift” in our study) which is not corrected by the EnKF-based assimilation strategy.On the contrary, a recalibration-based assimilation approach globally improves the estimation of final grain yields in a significant way. On average, such improvement can reach up to approximately 65% when observations are available all along the growing season. Improvements on the order of 20% can be already be attained early in the season, which is of great interest in a crop yield forecasting perspective. If the first objective (25%) of error reduction on final grain yields can be reached in a quite high number of assimilated LAI observations availabilities and uncertainty levels, the field of possibilities is significantly restricted for the second objective (50%) and implies to have LAI observations available all along the growing season, at least on a weekly basis and with an uncertainty level equal or ideally lower than 10%. These requirements are not currently met from neither a technological nor an operational point of view but the results presented here can provide guidelines for future missions dedicated to crop growth monitoring.     

近50年黑龙江省作物生长季农业气候资源的变化分析

利用1961-2010年黑龙江省28个站点逐日气象资料,应用Mann-Kendall突变检测和线性趋势系数方法分析作物生长季(5-9月)农业气候资源的变化特征,并运用降水集中度和集中期对降水条件进行分析。结果表明,研究区近50a来日照时数平均每10a减少8.8h,稳定突变点在1980年;农业热量资源显著增加,平均气温增加趋势极显著(P<0.01),最低气温升高是增温的主要贡献者,作物生长季气温突变点在1996年,比全年平均气温突变点晚了10a左右,≥10℃积温和积温日数增加也极显著(P<0.01),但积温的初、终日年际间变化较大;农业水资源减少,总降水量平均每10a减少4mm,降水量级越大,降水分配的不均匀性越突出,中雨以下降水日数显著减少(P<0.01),而大雨和暴雨降水日数增加,平均增速分别为0.5和0.45d.10a-1;降水集中期在7月下旬,且降水量级越大,其集中度越大,大雨和暴雨以上降水的集中度分别为57.7%和68.7%,极端降雨过于集中,不利于被农作物有效利用,且容易出现局地洪涝。