农业机械学报

作者：张悦，王鹏新，陈弛，刘峻明，李红梅

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,

关键词：冬小麦;估产;数据同化;交叉小波变换;条件植被温度指数;叶面积指数

基金：国家自然科学基金项目（41871336、42171332）

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度，利用集合卡尔曼滤波算法（EnKF）将CERES-Wheat模型模拟的0~20cm土壤含水率和叶面积指数（LAI）与遥感观测的条件植被温度指数（VTCI）和LAI进行同化，同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期，通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重，进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明，在样点尺度，经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势；在区域尺度，无论是否同化，经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期，同时发现，同化有助于对关键生育时期的特征提取；相较于未同化构建的估产模型，经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%，决定系数为0.50，平均相对误差为10.58%，精度略有提升，且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致，因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高，可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。

来源：2023年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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