干旱條件下基于WOFOST模型與遙感數(shù)據(jù)同化的玉米產(chǎn)量模擬改進(jìn)研究

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1、摘要摘要我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，干旱是對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響最大的自然災(zāi)害之一，嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致絕收，對(duì)國(guó)家糧食安全與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展造成了巨大的威脅。然而土壤干旱對(duì)作物的脅迫是一個(gè)復(fù)雜的過程，尤其在極端干旱的條件下，作物生長(zhǎng)模型并不能夠很好模擬作物生長(zhǎng)，從而導(dǎo)致產(chǎn)量模擬結(jié)果的不準(zhǔn)確。因此有必要改進(jìn)作物生長(zhǎng)模型，以期能更好的模擬干旱條件下作物的產(chǎn)量。本研究以通遼市玉米為研究對(duì)象，基于作物生長(zhǎng)模型和遙感數(shù)據(jù)同化，從模型的機(jī)理補(bǔ)充、借鑒其他模型對(duì)干旱的響應(yīng)方法以及模型算法改進(jìn)等三個(gè)平行的角度出發(fā)，旨在補(bǔ)充描述模型在干旱條件下模

2、擬作物產(chǎn)量的不足之處，提高產(chǎn)量模擬的精度。因此本研究使用WOFOST模型，在地塊尺度使用高分一號(hào)WFV數(shù)據(jù)，市縣尺度使用HJ-1A/B數(shù)據(jù)，使用設(shè)置膨脹系數(shù)、調(diào)節(jié)因子等參數(shù)改進(jìn)后的集合卡爾曼濾波同化算法將遙感數(shù)據(jù)同化到模型中，使模型可以進(jìn)行區(qū)域范圍的產(chǎn)量模擬；同時(shí)對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，分別使用統(tǒng)計(jì)資料、遙感反演等方法標(biāo)定模型中的參數(shù)。然后分別使用基于面向田塊的模型生育期改進(jìn)的產(chǎn)量模擬、基于雙脅迫因子的產(chǎn)量模擬改進(jìn)以及基于雙作物系數(shù)法的WOFOST模型產(chǎn)量模擬等三種方法對(duì)研究區(qū)的玉米進(jìn)行模擬計(jì)算，最后

3、從田塊和市縣兩個(gè)尺度評(píng)價(jià)模擬結(jié)果，主要結(jié)論有：1)對(duì)于基于面向田塊的模型生育期改進(jìn)的產(chǎn)量模擬方法，在干旱條件下模擬結(jié)果的精度要優(yōu)于原模型，且提升了地塊之間的空間異質(zhì)性。與原模型相比，2R提高到0.71，RMSE降低到1335.91kg/ha，同時(shí)變異系數(shù)從0.213提高到0.254。2)對(duì)于基于雙脅迫因子的產(chǎn)量模擬改進(jìn)的方法，在田塊尺度上提高了模擬結(jié)果的精度和空間異質(zhì)性，但在市縣尺度上與統(tǒng)計(jì)結(jié)果仍有一定的差距。在田塊尺度上產(chǎn)量分布范圍和地塊平均單產(chǎn)略低于原模型的產(chǎn)量模擬結(jié)果，與實(shí)測(cè)2產(chǎn)量更為接近，模擬結(jié)果R

4、提高到0.588，RMSE降低到1906.49kg/ha，但是該方法依然沒有很好的模擬絕收地塊的產(chǎn)量狀況。在市縣尺度上，使用該方法的模擬結(jié)果表明科爾沁左翼后旗受災(zāi)較為嚴(yán)重，對(duì)通遼市的玉米總產(chǎn)量高I干旱條件下基于WOFOST模型與遙感數(shù)據(jù)同化的玉米產(chǎn)量模擬改進(jìn)研究估166.47萬噸，平均單產(chǎn)高估723.03kg/ha。3)對(duì)于基于雙作物系數(shù)法的WOFOST模型產(chǎn)量模擬的方法，取得了較為理想的結(jié)果。在地塊尺度上該方法在保持RMSE略優(yōu)的情況下，大幅提升了模擬結(jié)2果的精度，與原模型相比R提高了18.46%，但是仍

5、然沒有很好的描述由于極端干旱造成的作物絕收的現(xiàn)象，此外低估了高產(chǎn)量地塊的玉米產(chǎn)量。在市縣尺度上，模擬結(jié)果表明通遼市西南部玉米產(chǎn)量受災(zāi)較為嚴(yán)重，總產(chǎn)量略有高估，但是平均單產(chǎn)有所降低。關(guān)鍵詞作物模型，干旱，單產(chǎn)，遙感，數(shù)據(jù)同化IIAbstractAbstractAgricultureiscrucialtoChina.Soildroughtisthemostseriousnaturaldisasterthataffectsagriculturalproduction,andevenleadstonoharvest

6、,soitcanthreatentonationalfoodsecurityandsustainableagriculturaldevelopment.However,theimpactofsoildroughtoncropsisacomplexprocess,andcropgrowthmodelscannotrespondwelltoitinmanycases,especiallyunderextremelydrought.Asaresult,theproductionforecastisinaccura

7、teunderthiscircumstance.Therefore,itisnecessarytoimprovethecropgrowthmodelsothatitcanforecastcropyieldbetterunderdroughtcondition.Thisstudytakescornsastheresearchobjectandaimstoimprovetheaccuracyofestimatedproductionbasedonthecropgrowthmodelanddataassimila

8、tionalgorithmfromthreedifferentideas:mechanismsupplement,learningfromothermodelsandalgorithmimprovement.Accordingly,weselectedWOFOSTmodelasthemainmodeltosimulatewater-limitedgrowth,GF1-WFVandHJ-1A/Btodrivemod