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NDVI优化选择的土壤水分数据同化

时间序列上遥感观测数据的准确性会对同化结果有较大的影响.该文以宁夏回族自治区固原市为例,通过北方生产力生态模犁模拟2008年5-7月逐日的土壤湿度,按照不同日期的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)阈值,分别利用MODIS资料计算出基于红光和近红外波段的垂直含水量指数、改进的垂直干旱指数和基于近红外波段和短波红外波段的短波红外垂直水分胁迫指数,和宁夏中南部的气象站实测土壤水分建立关系,并用不同遥感指数反演的土壤水分作为观测值进行同化.结果表明,在作物的不同生长时期,垂直含水量指数、改进的垂直干旱指数和短波红外垂直水分胁迫指数的反演效果不同,基于NDVI优化遥感反演结果,选择准确性更高的反演结果作为同化观测值,能提高同化土壤水分的精度.该研究表明在不同时间段内使用更为准确的遥感监测结果作为观测值进行同化可以提高同化的精度.     

农田水盐运移与作物生长模型耦合及验证

合理定量描述土壤水盐动态及作物生长过程对于干旱灌区制定适宜的农业用水措施具有重要意义。该文以SWAP(soil water atmosphere plant)模型为基础,采用变活动节点法实现了对土壤融化期的水盐运移模拟,并在根系吸水计算中引入了基于S形函数的水盐胁迫计算方法,以修正原SWAP模型对根系吸水的模拟。进一步嵌入了参数与输入数据较少且可以模拟作物生长过程及实际产量的EPIC(environmental policy integrated calculator)作物生长模型,构建了改进的农田尺度土壤水盐动态与作物生长耦合模拟模型-SWAP-EPIC。分别采用宁夏惠农灌区春小麦和春玉米田间试验数据,对SWAP-EPIC模型田间适用性进行了检验。对比分析各层土壤水分与盐分浓度、作物生长指标(叶面积指数、地上部生物量)的模拟值与实测值,结果表明:春小麦和春玉米试验中土壤水分的平均相对误差MRE和均方根误差RMSE均接近于0且模型Nash效率系数NSE值趋近于1,水分模块模拟精度较高,盐分浓度模拟存在略微差异但总体上一致性较好,并且作物生长指标匹配良好;同时,模拟的产量和蒸散发均较为接近实际值,春小麦和春玉米产量模拟相对误差分别为4.9%和3.3%。综上,该文改进的SWAP-EPIC模型可良好地应用于寒旱区农田尺度土壤水盐运移与作物生长耦合模拟。     

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。     

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。     

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Downhill-Simplex算法的观测数据与作物生长模型同化方法研究

以夏玉米叶面积指数（LAI）、贮存器官干重（WSO）、地上总干重（TAGP）以及土壤水分含量（SM）为结合点,建立了基于Downhill—Simplex算法的作物生长模型WOFOST同化多种地面观测数据的一般方法或流程：开展观测数据与作物生长模型同化方法的正确性验证→利用Downhill—Simplex算法进行WOFOST模型的敏感性分析一选择敏感参数组合→通过优化效果确定待优化参数→利用新的观测数据对待优化参数进行优化,从而实现了观测数据与作物生长模型的同化,提升了模型的模拟能力。同化过程中遴选出的WOFOST模型的待优化参数主要包括比叶面积、最大CO2同化速率、初始地上部总干物重、根深最大日增量和初始土壤有效水等。     

集合卡尔曼滤波数据同化方法改进土壤水分模拟效果

陆面过程模型是连续模拟土壤水分的有效工具,然而输入数据及模型结构本身的不确定性会导致模拟误差在模型运行过程中不断积累。数据同化技术可以考虑模型不确定性,实时修正模型状态变量,进而提高土壤水分的模拟精度。本研究构建集合卡尔曼滤波(En KF,ensemble Kalman filter)数据同化方法,将其集成到水文强化陆面过程模型HELP(hydrologically-enhanced land process)中,对模型中土壤水分及表面温度等状态变量进行优化。模型选取山东位山生态水文观测站2006年的数据进行验证,采用未经同化的模型率定结果作为基准值。结果表明,数据同化后表层、根层、深层土壤水分模拟结果相比基准值均有提高,土壤含水量均方根误差减小30%~50%,证明采用数据同化方法能够有效提高土壤水分的模拟结果。     

旱区坡耕地土壤层析水流动态模拟研究

水分是旱区坡耕地作物生长的关键因素。依据土壤水动力学和守恒原理,建立土壤层析水流模拟模型并开发成计算机模拟模型,采用洛阳旱区坡耕地长期定位试验数据对其进行了验证,模拟值与实测值误差绝对值控制约在10%以内,表明该模型可以应用于旱区坡耕地土壤水分的动态变化研究中。     

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。     

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。     

基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测

为提高陕西省关中平原冬小麦的估产精度,该文通过粒子滤波算法同化Landsat遥感数据反演的状态量叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水量(0~20 cm)、地上干生物量数据和CERES-Wheat模型模拟的状态量数据,分析小麦不同生育期的LAI、土壤含水量及生物量同化值和实测单产的线性相关性,以构建同化估产模型。结果表明,在返青期土壤含水量同化值和实测单产的相关性高于LAI、生物量同化值和实测单产的相关性,选择土壤含水量作为最优变量;在拔节期和抽穗-灌浆期同时选择LAI、土壤含水量及生物量作为最优变量;在乳熟期选择生物量作为最优变量。在小麦各生育时期同化最优变量的估产精度(R2=0.85)高于同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度,同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度高于同时同化LAI和土壤含水量(或LAI和地上干生物量、或土壤含水量和地上干生物量)的估产精度,表明在作物不同生育时期同化与产量相关性较大的变量对提高估产精度有重要作用。     

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。     

基于半经验半机理建模的冬小麦LAI反演及长势评估

为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。     

蒸渗仪测定滴灌枣树不同时间尺度下腾发强度特征

为精确测定、准确模拟阿克苏地区滴灌枣树腾发过程,基于大型称重式蒸渗仪测定枣树全生育期逐时及逐日腾发强度（ET）,利用水量平衡方程、PM公式及经典统计原理,分析不同时间尺度下叶面积指数（LAI）、气象因素[温度（I）、风速（V）、净辐射（R_n）]、表层土壤含水率（W）与枣树腾发强度的相关关系并建立预测模型。结果表明：枣树日内腾发强度呈单峰型变化趋势,夜间变化幅度较小且腾发贡献率低。枣树全生育期逐日腾发强度变化呈先增大后减小的趋势,花期的腾发强度最大,为4.42 mm·d^-1;全生育期腾发总量为640.83 mm,其中花期和果实生长发育期耗水量占比较大,分别为38.61%和32.72%。在小时和日时间尺度上,影响腾发强度的主要因素不完全相同,且影响程度有所差异。综合考虑各影响因素,以萌芽期、花期、果实发育期为基础,分别建立以小时、日尺度下估算腾发强度的经验模型ET₁（h）=0.153+0.004T+0.012V+0.176R_n+0.002W+0.067LAI、ET₂（d）=-3.325+0.081T+0.163R_n+0.069W+2.089LAI,拟合度R²均在0.7以上,以果实发育期与成熟期数据对模型进行检验,纳什效率系数分别达0.63、0.80。经偏相关检验,冠层净辐射（R_n）对两种尺度的腾发强度均影响最显著,因此以枣树全生育期数据量为基础,仅建立冠层净辐射（R_n）与腾发强度的回归模型ET₁（h）=-0.063 3R_n²+0.361 2R_n—0.003 7、ET₂（d）=-0.018 3R_n²+0.684 7R_n–1.642 1,R²分别为0.704 7与0.743 6,可满足缺少数据支撑情况下的腾发过程估算。这些模型明确了阿克苏地区滴灌枣树腾发机制及影响程度,可为水分管理精准化提供计算基础。     

21000-2300nm波段的小麦冠层光谱特性与叶面积指数和叶片氮含量间的关系及其受叶片水分含量的影响

The effects of leaf water status in a wheat canopy on the accuracy of estimating leaf area index （LAI） and N were determined in this study using extracted spectral characteristics in the 2 000-2 300 nm region of the short wave infrared （SWI） band. A newly defined spectral index, relative adsorptive index in the 2 000-2 300 nm region （RAI2000-2300）, which can be calculated by RAI2000-2300 = （R2224 - R2054） （R2224 ＋ R2054）-1 with R being the reflectance at 2 224 or 2 054 nm, was utilized. This spectral index, RAI2000-2300, was significantly correlated （P 〈 0.01） with green LAI and leaf N concentration and proved to be potentially valuable for monitoring plant green LAI and leaf N at the field canopy scale. Moreover, plant LAI could be monitored more easily and more successfully than plant leaf N. The study also showed that leaf water had a strong masking effect on the 2 000-2 300 nm spectral characteristics and both the coefficient between RAI2000-2300 and green LAI and that between RAI2000-2300 and leaf N content decreased as leaf water content increased.     

融合无人机载激光雷达与多光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演

为了进一步挖掘无人机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)在农作物长势监测方面的潜力,探究机载LiDAR与多光谱遥感数据融合反演冬小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)的效果,以无人机载LiDAR和可见光-近红外多光谱为研究手段,获取试验区冬小麦孕穗期的无人机...     

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.     

基于红边参数的水浇地与旱地春小麦各生育期叶绿素最佳估测模型比较研究

通过分析水浇地与不同类型旱地春小麦红边参数变化规律,利用与春小麦叶绿素含量相关性最好的红边位置,分别建立水浇地与旱地春小麦叶绿素含量最佳估测模型。结果表明:春小麦的红边位置表现出水浇地阴坡旱地半阴/阳坡旱地阳坡旱地的特点。起身期到扬花期,各地类春小麦红边位置均偏向长波方向,扬花至乳熟期,又偏向短波。水浇地与阴坡旱地春小麦的红边在起身期和乳熟期存在"单峰"现象,而在其他各期均为"双峰";半阴/阳坡旱地在抽穗和扬花期"双峰"明显,在起身、拔节和乳熟期表现出"单峰"现象;阳坡地在各生育期均为"单峰"现象。整个生育期,水浇地春小麦的红边面积最大,阳坡地的最小。起身期至乳熟期,水浇地与旱地春小麦叶绿素含量线性模型的拟合R2和检验R2均大于0.81,RMSE均小于1.70,说明可以利用红边位置预测各地春小麦叶绿素含量。     

基于APSIM模型小麦-玉米不同灌溉制度作物产量和水分利用效率分析

针对海河平原地下水位持续下降和维持小麦—玉米两熟较高产量之间的矛盾,对不同降水年型小麦—玉米不同灌溉制度下产量和水分利用效率(WUE)进行模拟分析,结果对平衡该区域地下水可持续利用与粮食生产提供重要科学决策依据。利用研究区域站点长时间序列气象数据,以小麦不同水分处理地上部生物量、叶面积和周年土壤水分动态田间试验数据为基础,对APSIM小麦玉米遗传参数和土壤水分等相关参数进行了校准和验证。利用校准和验证的APSIM模型,对不同降水年型小麦—玉米不同生长阶段水分亏缺指数(CWDI)进行了分析,并模拟了8种不同灌溉制度情景下小麦玉米产量、水分利用效率和灌溉水利用效率(IWUE)。结果表明:不同降水年型小麦各生育阶段CWDI均较高,说明无论干旱、平水和湿润年份小麦需水量远大于降水量,尤其是拔节—成熟期水分严重亏缺,属极旱;玉米抽雄前基本不受干旱胁迫影响,但抽雄后的灌浆阶段处于中旱或重旱,对水分需求迫切。兼顾产量和水分利用效率的灌溉制度,干旱、平水及湿润年份全年灌溉3次,灌水量为225 mm(小麦播种75 mm+拔节期75 mm+开花期75 mm)时可获得较高的周年产量和最大WUE。不同降水年型周年产量和WUE在干旱年份分别为17 357.6 kg/hm~2和29.6 kg/(hm~2·mm),平水年份分别为18 827.9 kg/hm~2和25.9 kg/(hm~2·mm),湿润年份分别为19 685.2 kg/hm~2和25.8 kg/(hm~2·mm)。此灌溉制度下,小麦、玉米可获得较高的产量和水分利用效率,为该区域水—粮权衡的重要灌溉策略和措施。