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基于流依赖背景误差同化系统的冬小麦估产研究

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摘要

受气象、土壤及田间管理等因素影响,作物产量空间相关是非均匀、各向异性的,而现存大部分作物生长模型与遥感数据同化系统中常将背景误差设为均匀各向同性,不能满足高精度作物长势监测和产量估算的应用需求。因此,本研究在作物生长模型与遥感数据同化系统中构造均匀各向异性的背景误差,即流依赖背景误差,以提高作物估产精度和同化系统计算效率,为及时、准确、大范围的作物长势监测和产量预测提供技术支撑。 本研究以构造和实现基于流依赖背景误差同化方案的冬小麦同化估产系统为研究核心,从冬小麦LAI反演、作物模型参数敏感性分析、流依赖背景误差同化方案构建以及区域冬小麦估产等方面展开研究和讨论。 (1)使用PROSAIL辐射传输模型,基于多光谱遥感数据生成由模型参数和波段反射率组成的查找表,并反演区域冬小麦LAI。反演结果表明,在冬小麦4个生育期LAI反演值与实测值间的决定系数和均方根误差分别为0.967和0.369。冬小麦LAI反演结果符合衡水地区冬小麦实际生长状况,且反演结果满足数据同化对于输入数据的精度要求。 (2)根据黄淮海地区冬小麦生长情况和形态特征,研究基于雷达遥感的冬小麦LAI反演模型。基于Radarsat-2遥感影像的LAI反演结果表明,在冬小麦3个生育期LAI反演值与实测值间的决定系数和均方根误差分别为0.918和0.675,证明了所提冬小麦LAI反演模型具有一定可行性和适用性,且反演结果满足数据同化对于输入数据的精度要求。 (3)使用Sobol'敏感性分析法对WOFOST作物生长模型参数进行敏感性分析,结合地面观测和相关文献调整作物参数并模拟冬小麦产量。经参数调整后,冬小麦单产模拟值与实测值间的决定系数和均方根误差分别为0.430和229.8kg·ha-1,证明了该模型在冬小麦产量模拟中的可行性和有效性。 (4)设计流依赖背景误差同化方案并应用于冬小麦估产系统中,以典型试验区地面观测冬小麦LAI和产量为验证,讨论和分析同化方案可行性及参数设置。研究结果表明,基于DFD-4DVar的冬小麦产量模拟值与实测值间的决定系数和均方根误差分别为0.706和167.8kg·ha-1;基于DFD-EnSRF的冬小麦产量模拟值与实测值间的决定系数和均方根误差分别为0.711和173.6kg·ha-1。可见,DFD-4DVar和DFD-EnSRF对提高冬小麦估产精度具有明显效果。 (5)以冬小麦LAI为遥感信息与作物生长模型结合点,实现基于流依赖背景误差同化方案的区域冬小麦产量模拟并评价估产精度。基于DFD-EnSRF的衡水地区冬小麦产量模拟值均值为6910kg·ha-1,与官方统计值间的均方根误差为6.46%,进一步证明了基于流依赖背景误差的作物生长模型与遥感数据同化系统在区域尺度上的可行性和有效性。

著录项

  • 作者

    吴尚蓉;

  • 作者单位

    中国农业科学院;

  • 授予单位 中国农业科学院;
  • 学科 农业遥感
  • 授予学位 博士
  • 导师姓名 陈仲新;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 天气预报;动力气象学;
  • 关键词

    误差; 同化系统;

  • 入库时间 2022-08-17 10:21:23

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