江蘇省冬小麥模型模擬優(yōu)化研究及應(yīng)用.pdf

1、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地掌握農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)情況以及對(duì)產(chǎn)量的精確預(yù)測(cè)有利于保障地區(qū)乃至國(guó)家的糧食安全，并對(duì)農(nóng)業(yè)的管理和可持續(xù)發(fā)展有著至關(guān)重要的意義。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具有客觀、覆蓋面積大、探測(cè)及時(shí)性等特點(diǎn)，可以為作物生長(zhǎng)模型在農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量估算方面提供新的解決思路，因此將二者結(jié)合能夠有效的發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，提高作物模型監(jiān)測(cè)長(zhǎng)勢(shì)和預(yù)測(cè)產(chǎn)量的精度。
　　本文以江蘇省冬小麥為研究對(duì)象，主要以遙感數(shù)據(jù)提取的物候期與模型模擬的物候期為連接點(diǎn)，采用SCE-UA(S

2、huffled Complex Evolution-University of Arizona)算法對(duì)WOFOST(World Food Study)作物模型中的有關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究分析，并將優(yōu)化后模擬結(jié)果與徐州、淮安、昆山三個(gè)氣象站點(diǎn)有關(guān)冬小麥的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，提高作物模型對(duì)冬小麥產(chǎn)量估算的精度以及對(duì)其生長(zhǎng)發(fā)育狀態(tài)進(jìn)行模擬監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。主要結(jié)果如下:
　　(1)遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理。研究采用的遙感數(shù)據(jù)為MODIS的地表反射率數(shù)據(jù)和葉

3、面積指數(shù)數(shù)據(jù)，由于星載傳感器容易受到云、氣溶膠、土壤背景等多種不可預(yù)測(cè)因素的影響，使得MODIS數(shù)據(jù)值會(huì)出現(xiàn)異常值，因此Savitzky-Golay濾波方法被用來(lái)處理本文中所使用的兩種數(shù)據(jù)值的時(shí)間序列曲線，達(dá)到平滑、去除異常值的目的，并結(jié)合研究區(qū)域葉面積指數(shù)的田間實(shí)測(cè)值與Logistic方程對(duì)MODIS-LAI數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整與修正，得到生育期內(nèi)連續(xù)的且更符合冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育實(shí)際情況的葉面積指數(shù)時(shí)序曲線，為優(yōu)化模型之后對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)從葉面積指數(shù)

4、角度進(jìn)行評(píng)估做好準(zhǔn)備。
　　(2)基于MODIS NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的冬小麥關(guān)鍵物候期獲取。運(yùn)用動(dòng)態(tài)閾值法對(duì)已經(jīng)過(guò)預(yù)處理的遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)冬小麥三個(gè)關(guān)鍵物候期（返青、抽穗和成熟期）的提取，得到江蘇省冬小麥的物候期空間分布圖，并使用徐州、淮安、興化、昆山四個(gè)站點(diǎn)的冬小麥生育期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，驗(yàn)證站點(diǎn)的返青期、抽穗期和成熟期的平均均方根誤差都在5、6天左右;并且從空間分布圖中可以看出，緯度越高，物候期也會(huì)隨之推后，與實(shí)

5、際規(guī)律相符。同時(shí)也為后文遙感及作物模型兩方面信息的結(jié)合打好基礎(chǔ)。
　　(3)WOFOST作物模型的本地化。利用江蘇省徐州、淮安、昆山三個(gè)代表站點(diǎn)2001-2010年的氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合對(duì)模型中各參數(shù)的敏感性分析結(jié)果，參考相關(guān)文獻(xiàn)資料，對(duì)WOFOST作物模型中主要的作物參數(shù)、土壤參數(shù)等進(jìn)行調(diào)整，建立了以江蘇省北部、中部、南部各一個(gè)代表站點(diǎn)的WOFOST作物模型模擬冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育情況的參數(shù)體系，并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明本地化后的模型

6、能夠基本滿足模擬江蘇省冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程的需求。
　　(4)在WOFOST作物模型本地化的基礎(chǔ)上，基于SCE-UA算法對(duì)作物模型進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)WOFOST作物模型的關(guān)鍵性作物參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的敏感性分析，最終將冬小麥的播種日期(Sowing Date)和低溫閾值(TMNFTB)這兩個(gè)參數(shù)作為調(diào)整目標(biāo)。對(duì)優(yōu)化結(jié)果運(yùn)用徐州、淮安和昆山2001-2010年的生育期觀測(cè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及生育期內(nèi)連續(xù)的經(jīng)過(guò)修正的MODIS-LAI數(shù)據(jù)對(duì)比驗(yàn)