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摘要:
模型参数的敏感性分析是模型本地化、区域化过程中不可或缺的重要环节.局部敏感性分析忽略了参数间的相互耦合作用对模型结果的间接影响,从而导致敏感参数选取具有一定的片面性.该研究以河北衡水冬小麦试验区为研究区,使用全局敏感性分析方法分析EPIC模型在冬小麦产量模拟中的敏感参数.研究表明:收获指数(HI)、生长季峰值点(DLAI)、潜在热量单位(PHU)、最大作物高度(HMX)是影响模型本地化最为关键的参数(总敏感指数>0.1);作物的播种日期、收获日期及种植密度是影响区域尺度的作物产量估计最为敏感参数(总敏感指数>0.1).研究同时表明全局敏感性分析方法可用于作物生长模型本地化、区域化研究,且优于传统局部敏感性分析方法.
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文献信息
篇名 基于EPIC模型的冬小麦生长模拟参数全局敏感性分析
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 EPIC模型 生长 作物 模型本地化 区域化 全局敏感性分析
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 136-142
页数 7页 分类号 S165+.27
字数 6291字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.07.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈晋 环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院 7 600 6.0 7.0
2 陈仲新 22 1348 17.0 22.0
3 吴锦 环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院 1 82 1.0 1.0
4 余福水 1 82 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
EPIC模型
生长
作物
模型本地化
区域化
全局敏感性分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导