农业机械学报

作者：黄健熙,高欣然,黄海,马鸿元,苏伟,朱德海

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：冬小麦;WOFOST模型;数据同化;成熟期预测;叶面积指数

基金：国家自然科学基金项目(41671418、41471342、41371326）

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题，引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数（LAI）作为耦合变量，以MODIS LAI（MCD15A3H产品）作为遥感数据源，结合2017—2018年实时气象数据以及气象预报数据，以2018年5月1日为预报时间节点，构建LAI归一化代价函数，采用复合形混合演化算法（Shuffled complex evolution-University of Arizona, SCE-UA）最小化代价函数，优化WOFOST作物模型的输入参数，用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程，得到研究区冬小麦成熟期的预测结果，并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证。结果表明，冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2.10、2.48d，预测精度较高。该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础。

来源：2019年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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