农业机械学报

作者：王鹏新，胡亚京，李俐，乔琛

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：夏玉米;估产;粒子滤波;叶面积指数;条件植被温度指数;随机森林

基金：国家重点研发计划项目（2016YFD030060303-3）

为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性，采用粒子滤波算法同化CERES-Maize模型模拟和MODIS数据反演的叶面积指数（Leaf area index，LAI）、条件植被温度指数（Vegetation temperature condition index， VTCI），应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期LAI和VTCI的权重，构建单产估测模型。结果表明，无论是单点尺度还是区域尺度，同化的LAI和VTCI均能较好地响应外部观测数据，同化LAI可减缓CERES-Maize模型模拟LAI的剧烈变化；同化VTCI结合模型模拟和遥感观测，更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性。利用2015年河北省中部平原各县（区）夏玉米产量对较优估产模型进行精度验证，结果表明，同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由12.71%下降到10.50%，平均相对误差由12.57%下降到8.43%，说明基于同化LAI和VTCI构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测。

来源：2021年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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