基于DNDC模型与遥感信息数据同化的枣树估产研究

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作物模型作为能在机理性描述作物生长过程能量物质状态的数字模型,存在着输入数据难以获取及区域化使用较难的问题。而遥感信息能够获取时空上的连续数据,却只能反映作物的瞬时冠层信息。因此利用数据同化方法将两者进行耦合,能各取所长,充分利用两者的优势,从而提高作物模型在产量预测方面的精度。本研究以新疆昆玉市第十四师生产建设兵团224团管辖的部分地区的枣园为研究区,针对2015-2019年的枣树为研究对象,选择状态变量叶面积指数,将采用模拟退火算法对遥感反演的叶面积指数和DNDC模型模拟的叶面积指数进行同化,进而用于枣树的产量模拟研究。具体的研究工作及结果如下:(1)利用哨兵二号遥感数据进行数据的预处理,并利用最大似然法对图像进行分类,进而计算枣树的植被指数,通过统计回归方法确定归一化植被指数和实测叶面积指数的关系,最终反演叶面积指数。将反演叶面积指数与实测叶面积指数进行对比分析,通过决定系数和均方根误差两个指标可知反演精度较高。(2)针对DNDC模型参数和预测问题,本文采用可扩展傅里叶振幅敏感分析法(EFAST)和蒙特卡罗法研究了DNDC模型输入参数敏感特性和预测产量的不确定性问题。结果表明:作物参数中全株生物量果实比例、最大作物产量等指标敏感度最高,土壤参数中田间持水率和孔隙度等指标敏感度最高,田间管理参数中灌溉量、施肥量等指标敏感度为最高;针对2018年典型年份模拟可知,随着参数的波动范围由±5%增大到±10%,预测产量正态分布的相关一致性系数增大,模型的平稳性增加。利用分析结果,调整参数优化模型,并对2015-2019年各年份进行产量模拟,预测产量结果相对误差降低至±8%,提高了模型预测产量的精度,表明红枣产量预测模型参数调整、优化趋于合理。(3)以LAI叶面积指数作为同化参数,利用模拟退火算法对遥感反演LAI和模型模拟的LAI进行数据同化,通过目标函数确定是否达到最优同化结果,不断调整模型的敏感参数得到新的模型模拟叶面积指数,利用同化算法不断迭代,直至满足目标函数最小后,确定最优LAI和最优输入参数。基于上述算法,利用优化后的最优参数进行2015-2020年产量模拟,最终模拟的结果较未同化前有显著提高。说明利用数据同化算法将遥感信息与DNDC模型进行耦合,能够提高模型模拟预测枣树产量的精度。
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