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

• 作者: 申双和 赵艳霞 陈思宁
• 来源期刊: 中国农业气象
• 学科: 农学
• 关键词: 数据同化 集合卡尔曼滤波(EnKF) MODIS LAI PyWOFOST
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 作物气候
• 页码范围: 245-253
• 分类号: S127
• 字数: 6666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6362.2012.02.015

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申双和	南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室	241	4376	34.0	52.0
2	赵艳霞		49	2002	25.0	44.0
3	陈思宁	南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室	10	90	6.0	9.0