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基于WOFOST模型和遥感数据同化的区域夏玉米产量预测
被引量：
1
1
作者
吴韡
温华炜
+2 位作者
李俊博
朱子情
曹良中
《绿色科技》
2025年第2期271-278,共8页
以山东省德州市禹城市为研究区域,夏玉米为研究对象。首先利用Sobol方法对模型内的作物参数进行全局敏感性分析,筛选出关键的待优化参数,并通过DIRECT-L和SUBPLEX算法对这些参数进行标定。最终,通过集合卡尔曼滤波方法同化遥感信息与作...
以山东省德州市禹城市为研究区域,夏玉米为研究对象。首先利用Sobol方法对模型内的作物参数进行全局敏感性分析,筛选出关键的待优化参数,并通过DIRECT-L和SUBPLEX算法对这些参数进行标定。最终,通过集合卡尔曼滤波方法同化遥感信息与作物生长模型,准确预测了区域内夏玉米的单产水平。结果显示:应用DIRECT-L和SUBPLEX算法对选出的敏感性参数标定,标定结果的相对均方根误差(RRMSE)均低于10%,显示出模拟精度高,这表明调整后的模型能够有效地模拟本研究区域内夏玉米的生长状况。通过集合卡尔曼滤波同化GLASS-LAI数据与WOFOST模型,预测区域夏玉米产量,LAI均方根误差由0.23降至0.14,相对均方根误差从9.15%降至5.52%,表明该方法有效提高了产量预测精度。
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关键词
产量预测
WOFOST模型
集合卡尔曼滤波
数据同化
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职称材料
题名
基于WOFOST模型和遥感数据同化的区域夏玉米产量预测
被引量：
1
1
作者
吴韡
温华炜
李俊博
朱子情
曹良中
机构
九江职业大学农业经济技术学院
九江
学院
旅游与地理
学院
出处
《绿色科技》
2025年第2期271-278,共8页
基金
江西省教育厅科学技术研究项目(编号:GJJ21183)。
文摘
以山东省德州市禹城市为研究区域,夏玉米为研究对象。首先利用Sobol方法对模型内的作物参数进行全局敏感性分析,筛选出关键的待优化参数,并通过DIRECT-L和SUBPLEX算法对这些参数进行标定。最终,通过集合卡尔曼滤波方法同化遥感信息与作物生长模型,准确预测了区域内夏玉米的单产水平。结果显示:应用DIRECT-L和SUBPLEX算法对选出的敏感性参数标定,标定结果的相对均方根误差(RRMSE)均低于10%,显示出模拟精度高,这表明调整后的模型能够有效地模拟本研究区域内夏玉米的生长状况。通过集合卡尔曼滤波同化GLASS-LAI数据与WOFOST模型,预测区域夏玉米产量,LAI均方根误差由0.23降至0.14,相对均方根误差从9.15%降至5.52%,表明该方法有效提高了产量预测精度。
关键词
产量预测
WOFOST模型
集合卡尔曼滤波
数据同化
Keywords
yield prediction
WOFOST model
ensemble Kalman filter
data assimilation
分类号
S513 [农业科学—作物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WOFOST模型和遥感数据同化的区域夏玉米产量预测
吴韡
温华炜
李俊博
朱子情
曹良中
《绿色科技》
2025
1
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