【摘 要】
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利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点。该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在
【机 构】
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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国科学院青藏高原研究所
【基金项目】
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科技部国际科技合作项目(2010DFB10030);农业部“948计划”项目(2009-Z31,2011-G6)农业部“全国农情遥感监测业务化运行”项目资助;欧盟FP7计划E-Agri项目(资助编号270351);中国农业科学院农业资源与农业区划研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(IARRP-2009-27,IARRP-2011-42);
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利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点。该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在区域尺度利用全局优化的复合形混合演化(SCE-UA)算法进行了遥感反演LAI信息同化EPIC(environmental policy integrated climate)模型的夏玉米作物单产模拟研究,最后进行区域作物单产模拟精度验证。结果表明,整合SCE-UA全局优化算法的EPIC模型通过同化遥感反演的LAI进行夏玉米单产模拟的平均相对误差为4.37%,RMSE为0.44t/hm2。同时,通过与实际调查数据对比可知,模型模拟的夏玉米播种日期、种植密度和纯氮施用量的均方根误差(RMSE)分别为4.16d、1.0株/m2和40.64kg/hm2,模拟的夏玉米播种日期的绝对误差为3d,模拟的夏玉米种植密度和纯氮施用量的平均相对误差分别为-7.78%和-10.60%。上述误差可满足大范围农作物单产模拟的要求,证明了利用SCE-UA全局优化算法的EPIC模型同化遥感反演LAI数据进行区域作物单产模拟的可行性。
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