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摘要:
小麦生长模型WheatSM是针对中国不同冬小麦品种类型研发的,已在科研和业务中得到应用.将遥感信息与作物生长模型耦合,进行区域大范围作物长势监测与估产具有重要的应用价值.以位于中国冬小麦主产区的河南省鹤壁市为研究区,分别利用SCE-UA优化同化法和EnKF同化法,将经优化重建的2013-2017年MODIS LAI时间序列数据和小麦生长模型WheatSM进行耦合,在站点和区域两种尺度开展冬小麦估产研究.结果 表明:单站点运行时,在小麦模型参数严格标定的前提下,引入本身带有不确定性的遥感数据,并不能提高模型模拟结果的精度;遥感观测数据的质量对EnKF算法同化结果的影响大于对SCE-UA优化算法同化结果的影响;在区域尺度运行时,SCE-UA优化同化和EnKF同化模拟单产精度较同化前均有明显提高,分县模拟单产与统计单产相比,RMSE由2036.0kg·hm-2分别降低到1641.6 kg·hm-2和1587.7 kg·hm-2,分别降低19.4%和22.0%,且EnKF同化法的运行效率显著优于SCE-UA优化同化法.研究结果可为WheatSM小麦生长模型与遥感信息同化策略的选择提供依据.
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文献信息
篇名 同化遥感信息与WheatSM模型的冬小麦估产
来源期刊 生态学杂志 学科
关键词 MODIS LAI WheatSM EnKF同化法 SCE-UA优化同化法 产量估算
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 方法与技术
研究方向 页码范围 2258-2264
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13292/j.1000-4890.201907.039
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研究主题发展历程
节点文献
MODIS LAI
WheatSM
EnKF同化法
SCE-UA优化同化法
产量估算
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生态学杂志
月刊
1000-4890
21-1148/Q
大16开
沈阳市文化路72号
8-161
1982
chi
出版文献量(篇)
7755
总下载数(次)
30
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