針對傳統(tǒng)農業(yè)估產方法效率低、成本高的現(xiàn)狀,以山東省為研究區(qū),基于山東省10年表面反射率8 d合成產品MOD09A1、全球陸地蒸發(fā)蒸騰8 d合成產品MOD16A2數(shù)據和歷史產量數(shù)據,以增強型植被指數(shù)（EVI）、作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）和經過歷史產量分解得到的技術產量為輸入,利用最小二乘法構建了山東省級和市級尺度的冬小麥單產估算模型,并在監(jiān)測和預報兩種模式下進行了模型的應用和精度驗證。結果表明,在監(jiān)測模式下,省級估產精度為96.91%,各市監(jiān)測精度均不小于89.41%,其中菏澤市監(jiān)測精度最高,為99.31%,濟寧市監(jiān)測精度最低,為89.64%;在預報模式下,返青期結束（第89天）、拔節(jié)期結束（第121天）和乳熟期結束（第145天）時的省級小麥預報精度均不低于96.44%,各市預報精度均不小于89.41%,其中青島市預報精度最高,3次預報的平均精度為99.07%,濟寧市預報精度最低,3次預報的平均精度為89.81%。本文建立的估產模型對市級和省級作物單產估算均有較高的適用性,可以實現(xiàn)動態(tài)產量預報。本研究對及時了解冬小麥的生長狀況、制定科學有效的農業(yè)生產決策具有參考價值。 

【文章來源】：農業(yè)機械學報. 2020,51(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)域圖

本文的研究方案包括:(1)計算增強型植被指數(shù)(EVI)和作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)。利用山東省2007—2017年冬小麥生育期內的MODIS傳感器地表反射率產品(MOD09A1)計算各縣區(qū)平均累計增強型植被指數(shù)(EVI)，利用同時期蒸騰散發(fā)產品(MOD16A2)計算各縣區(qū)平均累計水分脅迫指數(shù)(CWSI)。(2)確定技術產量因子。技術產量反映了該地區(qū)的平均農業(yè)生產技術水平以及抗災能力。結合山東省2007—2017年縣級歷史產量統(tǒng)計數(shù)據，利用時間序列趨勢方法計算技術產量。(3)建立估產模型。使用最小二乘線性回歸法分別進行山東省市級尺度和省級尺度的冬小麥產量預測模型的構建。(4)模型的應用及精度驗證。分別在監(jiān)測模式和預報模式下進行估產模型的應用及精度驗證。技術路線見圖2。2.2 平均累計指數(shù)計算

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于時間序列MODISNDVI的冬小麥產量預測方法[J]. 黃健熙,羅倩,劉曉暄,張潔.  農業(yè)機械學報. 2016(02)
[2]基于遙感的國外作物長勢監(jiān)測與產量趨勢估計[J]. 錢永蘭,侯英雨,延昊,毛留喜,吳門新,何延波.  農業(yè)工程學報. 2012(13)
[3]冬小麥生物量和產量的AquaCrop模型預測[J]. 杜文勇,何雄奎,Shamaila Z,胡振方,曾愛軍,Muller J.  農業(yè)機械學報. 2011(04)
[4]用直線滑動均值法做作物趨勢產量預報[J]. 溫曉慧,溫桂清,薛敏.  黑龍江氣象. 1994(01)



本文編號：3385587