农业机械学报

作者：王鹏新，胡亚京，李俐，许连香

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,

关键词：玉米;估产;集合卡尔曼滤波;叶面积指数;随机森林回归

基金：国家重点研发计划项目（2016YFD030060303-3）

为了提高玉米的估产精度，以河北省中部平原为研究区域，采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数（LAI），将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合，通过集合卡尔曼滤波（EnKF）同化算法实现2013—2018年玉米主要生育时期旬尺度LAI的同化，运用随机森林回归法计算同化和未同化的LAI权重，进而建立玉米单产估测模型，对2015年53个县（区）的玉米进行单产估测和精度评价，并分析2013—2018年玉米的单产时空分布特征。结果表明，采用EnKF算法对8个研究样点进行单点同化，同化LAI更符合玉米实际生长情况；将样点LAI同化值从单点尺度扩展到区域尺度，同化LAI图像减少了相邻像素间LAI陡升陡降的现象，其效果优于遥感反演的LAI；与未同化LAI构建的估测模型相比，应用同化的LAI所建的估测模型精度明显提高，R2提高了0.0245；在2015年河北中部平原53个县（区）估产结果中，总体平均相对误差为12.11%，RMSE为371kg/hm2，NRMSE为6.18%；河北中部平原玉米单产估测结果呈现个别年份波动、总体呈先减少后增加的年际变化特点，并呈现西部地区最高、北部和南部地区次之、东部地区最低的空间分布特征。

来源：2020年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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