农业机械学报

作者：王斌，杨宏贤，冯杰，郭中原，郭彦文

单位：东北农业大学,东北农业大学,淮安市水利勘测设计研究院有限公司,黑龙江省水利科学研究院,庆安县北方绿洲稻作研究所,

关键词：水稻品种参数;DSSAT;PSO;GLUE参数估计器

基金：黑龙江省自然科学基金项目(LH2021E009)

农业技术转移决策支持系统（DSSAT）在农业领域的应用越来越广泛，应用DSSAT的首要工作就是估计作物品种参数。GLUE参数估计器是DSSAT自带的参数估计工具，但GLUE参数估计器所估计的品种参数并不总有效，其估计参数的DSSAT模拟精度往往不高。本文利用4个品种水稻的田间实测产量数据，采用对比分析方法，以DSSAT自带的GLUE参数估计器运行结果为参照，将粒子群优化（PSO）的每个粒子视为一组水稻品种参数，在运行PSO算法过程中调用DSSAT模拟水稻产量，依据产量模拟误差和PSO的运行机制修改粒子，从而验证PSO优化DSSAT水稻品种参数的有效性及可行性。研究结果表明：两种算法均能较好识别DSSAT水稻品种参数，但GLUE参数估计器估计参数无效的频次较高；与GLUE参数估计器相比，PSO识别的参数均为有效参数，其优化参数的DSSAT模拟水稻产量的精度更高，标准化均方根误差（NRMSE）处于5.98%~8.78%之间，明显低于GLUE参数估计器的6.89%~18.06%，所模拟的水稻产量也更接近于实测产量。

来源：2023年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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