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】：冬小麥是華北地區(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,首先利用國家精準農(nóng)業(yè)示范基地小湯山2014與2015年兩次田間冬小麥實驗數(shù)據(jù),應(yīng)用EFAST方法對Aqua Crop作物生長模型進行敏感性分析,分析模型對冬小麥的生物量、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,對北京地區(qū)冬小麥的生物量和產(chǎn)量進行模擬;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,來計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Aqua Crop作物生長模型中的全部作物參數(shù),利用EFAST方法進行敏感性分析,分析表明:在作物模型參數(shù)校準的過程中,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)的最小生長度日stbio(0.14)、作物系數(shù)cc(0.13)等參數(shù)為對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)等是為對產(chǎn)量具有較強影響的敏感性參數(shù)。(2)利用2014/2015年的田間試驗數(shù)據(jù),利用試錯法對Aqua Crop模型的敏感參數(shù)進行本地化調(diào)整,得到了本地化的Aqua Crop模型,該模型對冠層覆蓋度的模擬絕對系數(shù)R~2為0.96、均方根誤差RMSE為4.8%;對生物量的模擬絕對系數(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)來反演小湯山地上部生物量,選取歸一化植被指數(shù)NDVI、增強型植被指數(shù)EVI、三角植被指數(shù)TVI等5個植被指數(shù),利用偏最小二乘法建立回歸模型,通過地面實測點對模型的驗證,可知建模精度R~2為0.8073、RMSE為1.66 t/ha,驗證精度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模型同化的狀態(tài)變量,即通過影像的生物量驅(qū)動作物模型,反饋作物模型的實時灌溉信息,從而得到小湯山小麥獲取當前生物量所對應(yīng)的灌溉信息,并與最優(yōu)生物量進行對比,計算小麥所需補充的灌溉量,為小麥的灌溉決策提供輔助參考。
【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內(nèi)外研究進展10-15
• 1.2.1 AquaCrop模型應(yīng)用研究進展10-11
• 1.2.2 作物模型敏感性分析研究進展11-12
• 1.2.3 作物模型與遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合研究進展12-13
• 1.2.4 冬小麥需水量遙感估算研究進展13-15
• 1.3 研究內(nèi)容15-16
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線16-18
• 2 研究區(qū)概況與實驗設(shè)計18-24
• 2.1 研究區(qū)概況18-19
• 2.2 試驗設(shè)計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)分數(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24-26
• 3.1.2 模型的運行及輸出26-27
• 3.1.3 模型的后臺調(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)對冬小麥生物量的敏感性分析29-34
• 3.4 AquaCrop參數(shù)對冬小麥產(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 冬小麥水分脅迫計算50-51
• 4.4.3 冬小麥需水量計算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 問題與不足56-57
• 參考文獻57-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文67

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：444186