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摘要
应用数据同化方法将遥感信息与作物生长模型融合,是估测区域作物产量的重要方法之一。以2008—2014年越冬后的冬小麦为研究对象,选择与作物长势、产量及水分胁迫信息密切相关的叶面积指数(LAI)和条件植被温度指数(VTCI),采用粒子滤波算法对CERES-Wheat模型模拟和遥感数据观测的LAI和VTCI实施同化,分别基于观测LAI和VTCI、同化LAI和VTCI构建冬小麦单产估测模型。结果表明,同化LAI变化趋势更加符合关中平原冬小麦的实际生长状况,同化VTCI能更好地反映冬小麦的水分胁迫程度。应用观测LAI和VTCI构建的估产模型决定系数为0.402,而单独应用LAI或VTCI单变量构建的估产模型决定系数分别为0.279和0.339,说明应用LAI和VTCI双变量构建的估产模型的精度优于单独应用LAI或VTCI单变量的精度。相比于观测LAI和VTCI构建的估产模型,基于同化LAI和VTCI构建的估产模型的决定系数从0.402提高到0.547。表明基于同化LAI和VTCI构建的估产模型的精度明显提高。
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单位中国农业大学; 陕西省气象局
