[发明专利]同化卫星荧光数据与作物生长模型的区域冬小麦估产方法

摘要

本发明实施例提供一种同化卫星荧光数据与作物生长模型的区域冬小麦估产方法，包括：模型参数敏感性分析以及模型参数标定；在SIF数据同化系统的外层，根据参数标定结果将SIF卫星遥感数据与SCOPE模型进行同化，由同化后的模型得到日累积GPP；在SIF数据同化系统的内层，同化该系统外层所得的日累积GPP与WOFOST模型模拟的日累积GPP；耦合数值天气预报数据获得WOFOST模型输出的待估产区域的冬小麦产量预报结果。本发明实施例将SIF卫星遥感数据引入到过程模型，从光合作用的角度建立与产量的机理性联系，从优化农作物光合作用过程开展区域产量预报。

主权项

1.一种同化卫星荧光数据与作物生长模型的区域冬小麦估产方法，其特征在于，包括：将冬小麦种植区域划分为多个格网，选择冬小麦面积占比大于设定比例的格网作为待估产区域；根据环境指标数据将所述待估产区域划分为多个种植分区，获取种植分区的设定分辨率的日光诱导叶绿素荧光SIF遥感数据；对WOFOST模型进行全局敏感性分析，获得对GPP、产量敏感的参数集；对SCOPE模型进行全局敏感性分析，获得对SIF、GPP的敏感的参数集；按照种植分区对所述敏感参数集中的敏感参数进行参数标定和不确定性评估；在SIF数据同化系统的外层，将SIF遥感数据与参数标定后的SCOPE模型进行同化，由同化后的SCOPE模型得到日累积GPP；在SIF数据同化系统的内层，同化所述系统外层所得的日累积GPP与WOFOST模型模拟的日累积GPP，得到同化后的日累积GPP；基于同化后的GPP，以气象预报数据驱动WOFOST模型，获得WOFOST模型输出的所述待估产区域的冬小麦产量预报结果。