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。     

利用交叉信息熵模拟东北地区水稻种植面积空间分布

作物时空分布变化是农业研究的重要内容。近30a来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,进一步丰富和完善作物空间分布信息获取方法,研究作物空间分布对包括气候变化在内的多种影响因素的响应关系,该研究综合80年代以来的作物面积与产量统计数据、耕地数据、农业灌溉数据以及作物生长适宜性分布等多源数据,利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(spatial production allocation model,SPAM)构建了针对中国作物分布特点的SPAM-China模型,模拟了中国东北地区1980-2008年像元尺度上水稻空间分布信息。结果表明,模拟结果能较好地反映出东北地区水稻主要种植区域,近30a东北地区水稻种植时空变化特征显著,水稻种植区域向北向东扩展,种植重心北移了约1.76个纬度,中北部地区水稻种植面积增加且趋势明显,南部地区变化趋势不显著。     

多种格点作物模型对中国区域水稻产量模拟能力评估

基于部门间影响模型比较计划（The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project,ISIMIP）FAST-TRACK 轮模拟中由5种国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）全球气候资料驱动下的 6 种水稻格点作物模型模拟水稻产量的结果,评估了格点作物模型模拟中国区域水稻历史产量（1980-2004年）的时空分布模拟效果,并基于多种作物模型等权重集合平均（Multi-Crop Models Ensemble,MCME）对未来（2020-2099 年）4 种不同典型浓度路径（Recommended Concentration Pathways,RCPs）情景下的中国区域水稻产量进行预估。结果表明：相对于单种水稻模型模拟的结果,采用MCME可以有效提高水稻模型在中国区域的模拟能力。MCME 模拟中国区域水稻历史年平均产量相关系数R和RMSE分别为0.798和1540.6kg·hm^-2,在空间上对东北和西南地区模拟效果较好,其它地区模拟效果一般,模拟水稻产量的空间变率较大。未来随着气温和CO₂浓度的上升,水稻产量呈增加趋势,在RCP8.5 情景下中国区域平均水稻产量在21世纪末增加最多,达到22%,RCP6.0情景下约增产15%,RCP2.6和RCP4.5情景下水稻产量在 21世纪上半叶增产,21世纪下半叶产量保持稳定甚至略有下滑,在21世纪末分别增产约4%和10%,在空间上东北和西南地区水稻增产较多,可达 40%以上,其它水稻主产区如长江中下游地区和华南地区增产较小。     

基于时间序列叶面积指数傅里叶变换的作物种植区域提取

为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要农作物冬小麦、玉米和棉花种植区域进行识别和提取,并对不同作物的识别精度进行验证。结果表明,基于Savitzky-Golay滤波重构的LAI能够去除由云、大气等因素造成的LAI骤降的影响,重构LAI曲线平滑且符合作物的生长规律特征。研究区域2014—2016年作物识别的总体精度均大于80.00%,2015年达到87.08%,冬小麦-夏玉米、春玉米、棉花和单季夏玉米的识别精度分别为92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一阶差分法能够准确提取研究区域一年一季和一年两季作物种植区域。结合傅里叶变换方法和作物物候信息能够有效地识别不同作物的种植区域,进而获取研究区域主要农作物的分布信息。该研究可为研究区域主要作物的长势监测及产量估测预测提供参考。     

东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测

以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODISNDVI数据,利用差值模型,通过与近5 a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。     

基于多时相遥感影像的作物种植信息提取

为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。     

基于遥感和作物生长模型的作物产量差估测

传统的作物生长模型很难模拟大田的实际产量,因为大量的数据、复杂的数学运算以及误差传递限制了作物生长模拟模型的运用。目前为止实际产量仅能通过观测和实地调查获得。该文将NOAA-14 AVHRR遥感获取的冠层温度信息引入作物生长模型,利用冠气温差计算作物水分胁迫系数,可以近似地估计区域作物实际生长速率和产量,进而建立了遥感-作物模拟复合模型PS-X,提出了估算区域作物实际产量的方法。PS-X模型可在不同层次模拟作物的生长和产量,在PS-1、PS-2、PS-X水平计算的分别是作物的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量。利用该模型,论文分别模拟了邯郸地区1998年夏玉米的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量,并通过比较不同模拟水平下产量和农户调查产量进行区域产量差分析。结果表明：PS-1和PS-2水平之间的产量差主要由水分和土壤质地差异造成;PS-2与PS-X水平间的平均产量差异较大,占总产量差（PS-1与PS-X水平之差）的81.4%,主要由田间管理差异造成;对于平原地区,夏玉米产量估测精度可达90%以上;砂质土壤区估算冠层温度和水分胁迫系数比壤质、粘质土壤区要高,因此砂质土壤区模拟作物产量较低,这与PS-2计算结果、农户调查数据一致。研究证实,区域上应用遥感瞬时温度信息建立遥感-作物模拟复合模型进行估产是可行的。     

基于GIS的区域作物生长模拟模型

利用VB程序语言改写SUCROS作物生长模型,将其模块法并改进了水分平衡和作物系数算法。通过试验数据对参数的校验,模型可以较准确模拟主要作物生长变量和预测产量。以GIS与作物生长模拟模块紧密集成的方式,采用ArcGIS Engine控件开发了区域作物模拟模型(RCGM),可用以模拟区域作物生长和产量时空分布。建立空间数据库管理区域作物生长模拟所需空间数据。以河北省栾城县为例,应用RCGM进行县域冬小麦生长模拟和产量预测,模拟产量平均相对误差为12.51%,表明区域模型模拟也有较高准确性。     

基于光谱反射信息的作物单产估测模型研究进展

及时准确地估测区域作物单产信息,对于粮食安全预警、粮食贸易流通,以及农业可持续发展都具有非常重要的意义。基于光谱反射信息的遥感技术,能够实时获取作物和土壤在不同时间和空间尺度下的分布信息,为区域作物单产估测研究提供了新的机遇和挑战。在简单介绍作物反射光谱特性和作物单产影响因素的基础上,分经验模型、半经验半机理模型和机理模型三部分,详细论述了基于光谱反射信息的作物单产遥感估测模型的国内外研究进展,并指出基于作物生长机理模型与多时相遥感信息同化技术的研究,应该是未来区域作物单产估测的重要发展方向之一。今后应该重点加强作物冠层关键参数(如叶面积指数、叶绿素浓度、作物吸收光合有效辐射系数、植被覆盖率等)的定量反演研究,同时加强多源遥感数据替代和整合技术研究,以及作物模型与遥感信息同化关键技术研究,以进一步改善单产估测精度和提高系统可运行性。     

基于GIS的作物生产管理信息系统

在区域作物生产数据库支持下,以MapInfo5.5为系统开发平台,利用MapBasic和VB程序设计语言,建立区域作物生产管理地理信息系统(CPMGIS),CPMGIS包含信息查询、种植区划、系统预测和精确管理4个子系统,把与区域作物生产有关的农业信息与具体的实物地图相结合进行空间分析处理,并通过相关的模型运算进行作物气候区划、生长预测、栽培管理和作物精确管理方案设计等,并以地图或专题地图、数据表格、图形及文字论述3种形式进行结果输出。     

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。     

吉林省农作物虚拟水时间演化与空间重构研究

虚拟水从植物累计蒸发蒸腾量的角度对农作物耗水量进行测算,更贴近农业的实际耗水量。运用虚拟水理论、ArcGIS标准差椭圆分析方法和空间重构模型,对2000年、2005年、2010年、2017年吉林省县域地区6种主要农作物虚拟水空间布局及其特征进行了分析。从农业水-土资源空间匹配视角,提出了农业虚拟水空间重构的3种主要模式。结果表明:(1)2000年以来吉林省农作物虚拟水总量呈明显上升趋势,由147.46亿m³,上升到2017年的247.95亿m³;(2)吉林省单位面积农作物虚拟水由东到西呈逐渐增加趋势;(3)吉林省农业虚拟水和播种面积空间重心均位于长春市区,但虚拟水空间重心位于播种面积的西部;(4)吉林省农作物单位面积虚拟水由高到低,依次为水稻、葵花籽、玉米、烟叶、蔬菜、大豆。若要实现农业水、土资源的空间匹配,需结合区域自然气候条件,农作物耗水量区域差异等多方面因素,对吉林县域农作物种植结构与布局进行优化和调整。     

区域尺度作物生产力对全球变化响应的研究进展及展望

作物生产力对气候变化高度敏感,因而成为全球气候变化科学研究中的焦点问题之一。开发作物生产力的区域模型,与区域气候模式相耦合,有利于对作物生产力形成过程中的时间和空间变量进行分析,为针对各地不同的气候、土壤、作物与耕作管理条件制定适应性对策奠定基础。本文综述了作物生产力对CO2 增加和气候变化响应的研究方法,指出应用遥感、地理信息技术与作物模拟技术、高分辨率的区域气候变化模式相结合,研究区域尺度上的作物生产力及其气候变化响应是未来研究的热点和发展方向     

气候变化对中国轮作系统影响的研究进展

轮作耕作方式在提高土地利用率和单位面积作物产量方面发挥了不可替代的作用,加强气候变化对轮作系统影响的理解,揭示其对气候变化的响应规律,是促进轮作生产体系有效应对和适应气候变化的关键。本文梳理了气候变化对轮作系统影响的研究成果和不足,总结当前常用研究手段(作物模型、统计和试验方法)的优缺点,从作物生长发育、种植布局、种植效益、种植风险4个方面阐述了气候变化对轮作系统产生的影响,并对现有的适应性措施以及今后研究重点进行分析,以期为全面深入评估气候变化对轮作系统的影响,以及未来轮作系统的研究和发展提供一定参考和借鉴。已有研究结果表明,气候变化已经影响,而且还将继续影响轮作系统。尽管因研究的时空尺度、方法及轮作模式的不同,研究结果还存在一定差异,但大部分研究表明,在宏观层面上,气候变暖,热量资源增加,使得研究区轮作系统种植界限发生明显北移,导致不同轮作系统的作物布局及种植面积发生改变。微观角度上,气温升高加快了轮作系统内部作物生育进程,导致作物产量下降,也为系统内品种更换提供了可能。热量资源的变化,还导致轮作系统内部所遭遇的气象灾害规律发生变化,传统意义上的低温灾害事件将减少,但是种植界限变动的敏感区内新的低温灾害事件以及极端高温事件则有增加的趋势,从而增加了轮作系统高产、稳产及可持续发展的风险。生产中,通过改变作物布局,选用生育期更长的品种,以及优化管理措施等,可以在一定程度上减缓气候变化对轮作系统的不利影响。但是,由于气候变化和轮作系统的复杂性和多样性,目前研究还存在一定的不足,今后还需结合多种研究手段,开展气候变化对轮作系统影响的机理性、综合性以及系统性研究,提高研究的深度、广度、精度和准确度,以促进和保障其可持续发展。     

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。     

Modeling crop yield potential of Eastern Anatolia by using geographically weighted regression

Wheat is a very important cereal crop in Eastern Anatolia in terms of acreage and production. It is a staple food and plays an important role in people's livelihood. Drought often occurs in the region and it dramatically influences wheat yield. The yield also depends upon prevailing climatic conditions, rainfall, temperature and humidity. Crop-modeling studies to forecast crop yield are important not only for people now but for planning studies and precautionary measures for the future. Traditional decision support systems based on crop simulation models are normally site-specific. In order to address the effect of spatial variability of weather variables on crop production, we modeled wheat yield potential on certain climatic conditions by using Geographically Weighted Regression and Geographical Information Systems in Eastern Anatolia in Turkey.     

阿勒泰地区参考作物蒸散量时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961—2012年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算了逐日参考作物蒸散量,运用Mann-Kendall非参数检验法、小波分析法,并结合ArcGIS软件对作物参考蒸散量的时空变化特征进行了研究。结果表明:阿勒泰年和春季作物参考蒸散量呈增加趋势,而夏季、秋季和冬季作物参考蒸散量呈减少趋势。年和夏季的作物参考蒸散量分别在1994年、1992年发生突变,而春季、秋季和冬季的作物参考蒸散量则没有发生突变。年和四季的作物参考蒸散量都存在27 a的周期。空间分布上,年、春季、夏季和秋季的平均作物参考蒸散量呈自阿勒泰市南部和福海县西北部向东部、南部和西部逐渐递减的变化趋势。而冬季作物潜在蒸散量大致呈现自西向东逐渐递减。变化趋势上,春季潜在蒸散量在空间上都呈增加趋势,而年、夏季、秋季和冬季的潜在蒸散量在阿勒泰的东部呈增加趋势,在西部则呈减少趋势。     

基于波谱分析技术的遥感作物分类方法

为获取东北三省作物类型分布信息,精确地进行粮食估产,该文以250mMODIS时间序列NDVI数据为主要数据源,以东北三省主要粮食作物水稻、玉米、大豆、小麦为研究对象,利用波谱分析方法对东北三省作物类型的空间分布进行研究。研究结果表明,大豆的遥感反演面积和统计面积的相关性最好(R2=0.770),其次是玉米(R2=0.710),水稻(R2=0.686)。该文使用的作物分类方法适用于试验条件有限,实测数据较难获得并以遥感数据为主要数据源且研究区域较大、作物类型单一、种植面积广的情况。     

水稻格点作物模型在中国区域的不确定性评估

作物模型是评估气候变化对农业生产影响的主要手段之一,但中国对格点作物模型间的比较研究尚处于初始阶段。为全面评估不同作物模型在中国不同区域对水稻产量模拟的有效性,利用联合国粮农组织（FAO）和中国农业农村部种植业管理司（SYB）水稻年平均产量统计资料,对由2种气候资料（AgMERRA和WFDEI-GPCC）和 3种不同种植管理情景（Default、Fullharm和Harmnon情景）驱动的7种全球格点作物模型（CGMS-WOFOST、CLM-CROP、EPIC-BOKU、GEPIC、LPJML、PDSSAT和PEPIC模型）模拟的中国水稻产量进行了对比分析。结果表明：不同格点作物模型之间的模拟结果差异较大,在不同区域不同格点作物模型的模拟效果差异显著,不同格点作物模型对气候变化和种植管理情景的响应和敏感性不同,大部分模拟结果低估了水稻产量。使用不同水稻统计产量数据会对评估结果产生一定的影响。格点作物模型能够一定程度上模拟出水稻产量的年际变化和气候变化对产量的影响,但对于统计水稻产量上升的趋势较难模拟。通过综合分析产量在时间和空间上的波动情况,并利用2种评分方法对模拟表现打分,发现LPJML和PDSSAT在7种格点作物模型中模拟效果最好,同时也对不同气候数据和种植管理情景的变化最敏感,CLM-CROP的模拟效果最差。对不同种植管理情景,Default情景下的模拟效果显著高于Fullharm和Harmnon情景。多种格点作物模型集合平均（MME）可以降低单个格点作物模型模拟的误差,但需对MME中的集合模型进行挑选。