基于MODIS与WOFOST模型同化的区域冬小麦成熟期预测

• 作者: 朱德海 苏伟 马鸿元 高欣然 黄健熙 黄海
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 冬小麦 WOFOST模型 数据同化 成熟期预测 叶面积指数
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 186-193
• 页数: 8页
• 分类号: S127
• 字数: 7978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.09.021

摘要

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究.以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017-2018年实时气象数据以及气象预报数据,以2018年5月1日为预报时间节点,构建LAI归一化代价函数,采用复合形混合演化算法(Shuffled complex evolution-University of Arizona,SCE-UA)最小化代价函数,优化WOFOST作物模型的输入参数,用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程,得到研究区冬小麦成熟期的预测结果,并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证.结果 表明,冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2.10、2.48 d,预测精度较高.该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄健熙	中国农业大学土地科学与技术学院	43	474	13.0	20.0
3	马鸿元	中国农业大学土地科学与技术学院	13	216	7.0	13.0
4	苏伟	中国农业大学土地科学与技术学院	50	594	15.0	22.0
6	黄海	中国农业大学土地科学与技术学院	7	55	4.0	7.0
9	高欣然	中国农业大学土地科学与技术学院	1	0	0.0	0.0