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《农业工程学报》 2012年14期
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粒子滤波同化方法在CERES-Wheat作物模型估产中的应用

姜志伟  陈仲新  任建强  周清波  
【摘要】:为验证粒子滤波同化算法在作物模型估产应用中的可行性和精度,应用该算法构建了CERES-Wheat(crop environment resource synthesis for wheat)作物模型同化系统,并应用地面观测数据研究了同化系统的估产能力以及粒子扰动维数和方差对同化结果和效率的影响。研究结果表明,构建的作物模型同化系统能够利用作物关键生育期内观测LAI数据,较好地校正模型状态轨迹,显著提高作物产量模拟预测精度。同化前后冬小麦产量模拟结果与实测产量间的决定系数由0.68增加为0.83,归一化均方根误差由4.93%减小为3.4%,相对误差由4.15%减小为2.93%。粒子扰动维数和方差同化试验结果显示,粒子维数由50增加为250时,同化估产精度无显著改善,但计算代价增加5倍;随粒子扰动方差增加,估产归一化均方根误差和相对误差均呈增加趋势,两者的平均增加幅度分别为0.32%和0.26%。因此,作物模型同化系统业务化应用时需折中考虑估产精度和计算代价设置合适的粒子扰动维数和方差。该文为进一步利用多源卫星遥感数据监测区域作物长势和估算产量等同化研究和应用提供参考。
【作者单位】农业部农业信息技术重点实验室;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;
【关键词】遥感 作物 模型 粒子滤波 数据同化 叶面积指数 估产
【基金】:农业部“948计划”项目(2011-G6,2010-S2) 科技部国际科技合作项目(2010DFB10030) 国家自然科学基金(40971218) 国家高技术研究发展计划(863计划)课题“全球大宗作物遥感定量监测关键技术”(2012AA12A307)
【分类号】:S127;TP873
【正文快照】:
0引言作物生长模型研究起步于20世纪60年代,是随着对作物生理生态过程机理认识的不断深入和计算机技术的迅猛发展而兴起的[1-2]。经过多年的发展和完善,各种机理作物生长模型[3-8]在区域作物产量评估、气候变化对产量影响[9-11]、作物长势监测[12]、生产潜力评价[13]、作物生

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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