基于不同空间尺度的作物产量集成预报——以江苏一季稻为例          下载免费PDF全文

刘维  宋迎波 《气象科学》2021,41(6):828-834

基于1981-2016年江苏省不同区域一季稻产量序列,计算站点尺度的气温、降水、日照适宜度以及综合气候适宜度,在此基础上构建基于气候适宜指数的作物产量预报模型,开展不同空间尺度的一季稻产量精细化预报。同时,以各主产地市、县一季稻种植面积百分比为权重,加权集成省级产量,开展基于不同空间尺度一季稻产量序列的大区域尺度产量预测。结果表明:(1)江苏省不同区域一季稻气象产量与不同时段气候适宜指数之间存在较高的相关性,基于气候适宜指数的预报方法适用于江苏省不同区域一季稻单产预报。(2)2012-2016年省级尺度模型预报平均准确率高于97.5%,主产地市、县模型平均预报准确率低于省级尺度预报模型,主产县预报准确率年际间波动较大,表明预报区域越小,预报的难度提升。(3)基于气候适宜指数模型的江苏省级、主产地市集成,主产县集成模型预报准确率大部在95%以上,整体上看主产县集成优于主产地市集成,主产地市集成优于省级尺度模型。由此,开展地市级和县级尺度的精细化产量预报可提升省级尺度预报准确率,同时提高县级作物产量预报能力。  相似文献   

ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图   总被引：7，自引：1，他引：6       下载免费PDF全文

杨沈斌  申双和  李秉柏  谭炳香  李增元 《遥感学报》2009,13(2):282-290

提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.  相似文献