本文關(guān)鍵詞：基于AquaCrop模型的冬小麥需水量遙感估算，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：冬小麥?zhǔn)侨A北地區(qū)的主要糧食作物,也是高耗水作物,解析冬小麥灌溉用水量與產(chǎn)量變化響應(yīng)間的關(guān)系,把握冬小麥節(jié)水灌溉與冬小麥穩(wěn)產(chǎn)增效間的平衡,是開展冬小麥科學(xué)合理灌溉決策的基礎(chǔ)。本文以北京地區(qū)冬小麥需水量遙感估算為例,首先利用國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地小湯山2014與2015年兩次田間冬小麥實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),應(yīng)用EFAST方法對(duì)Aqua Crop作物生長(zhǎng)模型進(jìn)行敏感性分析,分析模型對(duì)冬小麥的生物量、產(chǎn)量的敏感參數(shù),獲取模型控制生物量和產(chǎn)量的主要參數(shù)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)北京地區(qū)冬小麥的生物量和產(chǎn)量進(jìn)行模擬;然后,將作物模型與遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合,基于粒子群同化算法,以生物量為主要同化狀態(tài)變量,來(lái)計(jì)算冬小麥的有效灌溉量及需水量,以此為冬小麥田間灌溉決策提供空間信息服務(wù)支持。研究的主要內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)對(duì)Aqua Crop作物生長(zhǎng)模型中的全部作物參數(shù),利用EFAST方法進(jìn)行敏感性分析,分析表明:在作物模型參數(shù)校準(zhǔn)的過(guò)程中,歸一化水分生產(chǎn)力wp(敏感性指數(shù)為0.93)、衰老期的早晚sen(0.41)、全生物量生產(chǎn)的最小生長(zhǎng)度日stbio(0.14)、作物系數(shù)cc(0.13)等參數(shù)為對(duì)生物量最敏感的參數(shù);sen、開花期的早晚flo(0.45)、收獲系數(shù)hi(0.39)、成熟期的早晚mat(0.24)等是為對(duì)產(chǎn)量具有較強(qiáng)影響的敏感性參數(shù)。(2)利用2014/2015年的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù),利用試錯(cuò)法對(duì)Aqua Crop模型的敏感參數(shù)進(jìn)行本地化調(diào)整,得到了本地化的Aqua Crop模型,該模型對(duì)冠層覆蓋度的模擬絕對(duì)系數(shù)R~2為0.96、均方根誤差RMSE為4.8%;對(duì)生物量的模擬絕對(duì)系數(shù)R~2為0.95、均方根誤差RMSE為1.29 t/ha,因此,在北京地區(qū)具有較好的適用性。(3)利用2015年拔節(jié)、挑旗、開花和灌漿的4期GF-1WFV遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)反演小湯山地上部生物量,選取歸一化植被指數(shù)NDVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI、三角植被指數(shù)TVI等5個(gè)植被指數(shù),利用偏最小二乘法建立回歸模型,通過(guò)地面實(shí)測(cè)點(diǎn)對(duì)模型的驗(yàn)證,可知建模精度R~2為0.8073、RMSE為1.66 t/ha,驗(yàn)證精度R~2為0.5297、RMSE為3.02 t/ha,模擬效果較好。(4)基于粒子群算法,以生物量作為遙感影像與作物生長(zhǎng)模型同化的狀態(tài)變量,即通過(guò)影像的生物量驅(qū)動(dòng)作物模型,反饋?zhàn)魑锬Ｐ偷膶?shí)時(shí)灌溉信息,從而得到小湯山小麥獲取當(dāng)前生物量所對(duì)應(yīng)的灌溉信息,并與最優(yōu)生物量進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算小麥所需補(bǔ)充的灌溉量,為小麥的灌溉決策提供輔助參考。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S512.11;S127
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展10-15
• 1.2.1 AquaCrop模型應(yīng)用研究進(jìn)展10-11
• 1.2.2 作物模型敏感性分析研究進(jìn)展11-12
• 1.2.3 作物模型與遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合研究進(jìn)展12-13
• 1.2.4 冬小麥需水量遙感估算研究進(jìn)展13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線16-18
• 2 研究區(qū)概況與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)18-24
• 2.1 研究區(qū)概況18-19
• 2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)19-21
• 2.3 數(shù)據(jù)獲取21-23
• 2.3.1 氣象數(shù)據(jù)獲取21
• 2.3.2 作物數(shù)據(jù)獲取21
• 2.3.3 光譜數(shù)據(jù)獲取21-22
• 2.3.4 葉面積指數(shù)獲取22
• 2.3.5 田間管理數(shù)據(jù)22-23
• 2.3.6 土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)23
• 2.3.7 產(chǎn)量、品質(zhì)數(shù)據(jù)23
• 2.3.8 遙感影像數(shù)據(jù)獲取23
• 2.4 小結(jié)23-24
• 3 AquaCrop作物模型敏感性分析24-40
• 3.1 AquaCrop模型介紹24-28
• 3.1.1 模型的數(shù)據(jù)輸入和建庫(kù)24-26
• 3.1.2 模型的運(yùn)行及輸出26-27
• 3.1.3 模型的后臺(tái)調(diào)用模塊27-28
• 3.2 基于EFAST法的敏感性分析方法介紹28-29
• 3.3 AquaCrop參數(shù)對(duì)冬小麥生物量的敏感性分析29-34
• 3.4 AquaCrop參數(shù)對(duì)冬小麥產(chǎn)量的敏感性分析34-37
• 3.5 不同水分處理下AquaCrop模型的參數(shù)本地化37-39
• 3.6 小結(jié)39-40
• 4 基于粒子群算法的AquaCrop模型需水量估算40-55
• 4.1 粒子群算法研究40-42
• 4.2 地上部生物量的遙感反演42-46
• 4.2.1 植被指數(shù)獲取43
• 4.2.2 偏最小二乘回歸分析43-46
• 4.3 基于粒子群算法的作物生長(zhǎng)模型與遙感同化46-50
• 4.3.1 作物模型與遙感同化原理分析46-47
• 4.3.2 粒子群最優(yōu)適應(yīng)度值分析47-50
• 4.4 冬小麥需水量估算50-53
• 4.4.2 冬小麥水分脅迫計(jì)算50-51
• 4.4.3 冬小麥需水量計(jì)算51-53
• 4.5 小結(jié)53-55
• 5 結(jié)論與展望55-57
• 5.1 結(jié)論55-56
• 5.2 問(wèn)題與不足56-57
• 參考文獻(xiàn)57-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文67

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張靜瀟;蘇偉;;基于EFAST方法的CERES-Wheat作物模型參數(shù)敏感性分析[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2012年05期

2 鐘劍;費(fèi)建芳;黃思訓(xùn);杜華棟;;模式誤差弱約束四維變分同化研究[J];物理學(xué)報(bào);2012年14期

3 黃健熙;武思杰;劉興權(quán);馬冠南;馬鴻元;吳文斌;鄒金秋;;基于遙感信息與作物模型集合卡爾曼濾波同化的區(qū)域冬小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2012年04期

4 李子忠;徐洋;盧憲菊;胡克林;江麗華;徐鈺;;AquaCrop模型在大蔥生物量和土壤貯水量模擬中的應(yīng)用和驗(yàn)證[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年04期

5 李會(huì);劉鈺;蔡甲冰;毛曉敏;;AquaCrop模型的適用性及應(yīng)用初探[J];灌溉排水學(xué)報(bào);2011年03期

6 杜文勇;何雄奎;Shamaila Z;胡振方;曾愛軍;Muller J;;冬小麥生物量和產(chǎn)量的AquaCrop模型預(yù)測(cè)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2011年04期

7 吳錦;余福水;陳仲新;陳晉;;基于EPIC模型的冬小麥生長(zhǎng)模擬參數(shù)全局敏感性分析[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2009年07期

8 李春強(qiáng);洪克勤;李保國(guó);;河北省近35年(1965-1999年)參考作物蒸散量的時(shí)空變化[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象;2008年04期

9 劉曉英,林而達(dá);氣候變化對(duì)華北地區(qū)主要作物需水量的影響[J];水利學(xué)報(bào);2004年02期

10 鄭鳳英,彭少麟;植物生理生態(tài)指標(biāo)對(duì)大氣CO_2濃度倍增響應(yīng)的整合分析[J];植物學(xué)報(bào);2001年11期

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本文編號(hào)：444186