【摘要】：準(zhǔn)確地作物產(chǎn)量預(yù)測信息對于一個國家或地區(qū)的糧食安全預(yù)警、糧食流通貿(mào)易、管理部門決策具有至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)常規(guī)區(qū)域農(nóng)情信息統(tǒng)計調(diào)查與監(jiān)測估測手段存在時效性、經(jīng)濟(jì)成本和準(zhǔn)確性等方面的不足,不能表明作物生長發(fā)育的內(nèi)在機(jī)理,并且難以描述氣候、土壤、環(huán)境對作物生長發(fā)育的狀況。利用遙感數(shù)據(jù)對作物生長模型進(jìn)行同化,通過遙感信息獲取作物時間上連續(xù)的變化狀況,對作物生長模型進(jìn)行敏感性參數(shù)的調(diào)整與分析,提高作物模型預(yù)測產(chǎn)量及其他方面的精度。本文以江蘇省的昆山市、淮安市、徐州市2001-2010年的冬小麥為研究對象,以葉面積指數(shù)(LAI)為結(jié)合點(diǎn),利用模擬退火算法對WOFOST(World Food Study)模型模擬的葉面積指數(shù)(LAI)和遙感葉面積指數(shù)(MODIS-LAI)進(jìn)行同化,開展同化遙感信息和作物模型進(jìn)行研究區(qū)域的冬小麥模擬分析。具體工作如下：(1)由于遙感數(shù)據(jù)常受到大氣、云污染等影響,會導(dǎo)致MODIS數(shù)據(jù)存在數(shù)值過低及異常值,本研究運(yùn)用Savitzky-Golay(S-G)濾波方法處理遙感數(shù)據(jù),平滑時間序列曲線,并通過來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)的研究區(qū)域的實(shí)測葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)資料(LAI)修正MODIS-LAI.在運(yùn)用S-G濾波平滑MODIS-LAI時間序列曲線過后,再通過Logistic曲線進(jìn)一步修正MODIS-LAI數(shù)據(jù),使得修正過的MODIS-LAI時間序列曲線更加符合冬小麥的實(shí)際生長發(fā)育狀況。(2)為實(shí)現(xiàn)WOFOST作物模型模擬的實(shí)際應(yīng)用,針對遙感影像中實(shí)際存在的混合像元問題,本文做了如下探究：采用2013年1月1日-2014年12月19日的46景MODIS-NDVI時間序列數(shù)據(jù)、MOD09A1反射率影像及Landsat數(shù)據(jù),開展基于決策樹分類方法和混合像元分解方法,提取了江蘇省2013年冬小麥種植面積的研究,給出其空間分布圖,精度評價結(jié)果表明,效果顯著。(3)利用有關(guān)數(shù)據(jù)資料,包括氣象數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)、作物參數(shù)等,采用研究區(qū)域氣象站點(diǎn)2001-2011年的氣象數(shù)據(jù),通過對作物生長發(fā)育參數(shù)的不斷調(diào)整,并借鑒前人的研究,調(diào)整冬小麥的生長發(fā)育參數(shù),建立了以昆山、淮安、徐州為代表站點(diǎn)的冬小麥生長模型的有關(guān)遺傳參數(shù),使得WOFOST模型基本能符合江蘇省冬小麥的生長發(fā)育模擬的需要。(4)通過WOFOST模型作物參數(shù)的敏感性分析,確定了影響冬小麥生長發(fā)育的關(guān)鍵性作物參數(shù),最終確定作物播種日期(Sowing Date)、比葉面積(SLATB)、最大C02同化速率(AMAXTB)作為作物模型WOFOST的同化參數(shù),為運(yùn)用模擬退火算法同化模型作物參數(shù)做準(zhǔn)備。并運(yùn)用昆山、淮安、徐州3個站點(diǎn)2001-2010年冬小麥的產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)與徐州站點(diǎn)2001-2010的冬小麥生育期資料對模型本地化的適應(yīng)性進(jìn)行驗(yàn)證。(5)在作物模型本地化的基礎(chǔ)上,運(yùn)用模擬退火算法并基于MODIS-LAI同化作物模型WOFOST,通過對敏感性參數(shù)作物播種日期(Sowing Date)、比葉面積(SLATB)、最大C02同化速率(AMAXTB)進(jìn)行調(diào)整與修正,并進(jìn)行兩組不同LAI數(shù)據(jù)對比實(shí)驗(yàn),使得模型模擬的LAI與MODIS-LAI差值最小,選取合適的同化數(shù)據(jù)同化模型,結(jié)果表明,第2組實(shí)驗(yàn)同化數(shù)據(jù)(播種日期=290,比葉面積=0.00219,最大C02同化速率=35.96)能更好地反映研究區(qū)域冬小麥實(shí)際的生長發(fā)育狀況,同化后的作物模型模擬效果良好,提高了WOFOST作物模型模擬江蘇省冬小麥的精度。
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【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S512.11;S127
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本文編號：2300505