农业机械学报

作者：马鸿元,黄健熙,黄 海,张晓东,朱德海

单位：中国农业大学,中国农业大学;农业部农业灾害遥感重点实验室,中国农业大学,中国农业大学;农业部农业灾害遥感重点实验室,中国农业大学;农业部农业灾害遥感重点实验室,

关键词：冬小麦; 作物模型; 产量预报; 集合预报

基金：国家自然科学基金项目（41671418）和国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目（61661136006）

针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分反映，产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题，选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象，提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟，并通过实时更新不断向前滚动预报，从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明：基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报，抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期，预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数（PCC）最高为0.563，平均绝对误差（MAE）最低为458kg/hm2。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性，并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。

来源：2018年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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