近日，中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)遙感創(chuàng)新團隊和智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團隊在區(qū)域作物產(chǎn)量模擬的遙感數(shù)據(jù)同化技術(shù)研究方面取得了重要進展，提出了遙感信息與作物生長模型數(shù)據(jù)同化新算法，并成功構(gòu)建了作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)，實現(xiàn)了區(qū)域作物單產(chǎn)的高精度模擬。相關(guān)研究成果在線發(fā)表在《環(huán)境遙感（Remote Sensing of Environment）》上。
據(jù)吳尚蓉介紹，由于一般經(jīng)驗統(tǒng)計作物遙感估產(chǎn)方法不能對作物生長過程進行定量描述，為了充分發(fā)揮作物生長模型機理性強、時間連續(xù)、遙感數(shù)據(jù)空間連續(xù)等優(yōu)勢，進一步提高基于遙感信息與生長模型同化的區(qū)域作物單產(chǎn)定量模擬與估算精度，考慮到大范圍作物模型參數(shù)獲取和校正存在一定困難，常用的卡爾曼濾波同化算法存在不收斂、奇異值等不足，四維變分算法存在背景誤差為固定值等缺陷，所構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)不能完全滿足作物生長時空變異客觀存在所需的高精度模擬要求。該研究創(chuàng)新地提出了一種基于四維擴展和可變時間窗口的集合平方根濾波新同化算法VW-4DEnSRF，在對作物生長模型參數(shù)敏感性分析和參數(shù)校正基礎(chǔ)上，成功構(gòu)建了基于WOFOST作物生長模型和VW-4DEnSRF新算法的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)。最終，以河北省衡水市為研究區(qū)，以冬小麥為研究對象，將GF-1和HJ-1國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的葉面積指數(shù)信息作為外部遙感同化數(shù)據(jù)，在最優(yōu)尺度網(wǎng)格下利用構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)實現(xiàn)了區(qū)域冬小麥產(chǎn)量定量模擬和估算。研究結(jié)果表明，基于WOFOST模型和所提VW-4DEnSRF算法構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)在單點尺度和區(qū)域尺度作物單產(chǎn)模擬中都達到較高精度水平，證明了所提數(shù)據(jù)同化新算法及同化系統(tǒng)在大范圍作物單產(chǎn)定量模擬中具有一定可行性和有效性。
該研究提出的VW-4DEnSRF同化算法及構(gòu)建的估產(chǎn)同化系統(tǒng)是對國際現(xiàn)有遙感與作物生長模型數(shù)據(jù)同化算法和同化系統(tǒng)的有益補充，對提高遙感與作物生長模型數(shù)據(jù)同化的作物產(chǎn)量模擬估算精度和水平具有重要科學意義，對今后開展大范圍作物產(chǎn)量模擬預測、區(qū)域作物生長監(jiān)測評價和保障國家糧食安全等具有重要應用價值。
據(jù)吳尚蓉介紹，由于一般經(jīng)驗統(tǒng)計作物遙感估產(chǎn)方法不能對作物生長過程進行定量描述，為了充分發(fā)揮作物生長模型機理性強、時間連續(xù)、遙感數(shù)據(jù)空間連續(xù)等優(yōu)勢，進一步提高基于遙感信息與生長模型同化的區(qū)域作物單產(chǎn)定量模擬與估算精度，考慮到大范圍作物模型參數(shù)獲取和校正存在一定困難，常用的卡爾曼濾波同化算法存在不收斂、奇異值等不足，四維變分算法存在背景誤差為固定值等缺陷，所構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)不能完全滿足作物生長時空變異客觀存在所需的高精度模擬要求。該研究創(chuàng)新地提出了一種基于四維擴展和可變時間窗口的集合平方根濾波新同化算法VW-4DEnSRF，在對作物生長模型參數(shù)敏感性分析和參數(shù)校正基礎(chǔ)上，成功構(gòu)建了基于WOFOST作物生長模型和VW-4DEnSRF新算法的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)。最終，以河北省衡水市為研究區(qū)，以冬小麥為研究對象，將GF-1和HJ-1國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的葉面積指數(shù)信息作為外部遙感同化數(shù)據(jù)，在最優(yōu)尺度網(wǎng)格下利用構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)實現(xiàn)了區(qū)域冬小麥產(chǎn)量定量模擬和估算。研究結(jié)果表明，基于WOFOST模型和所提VW-4DEnSRF算法構(gòu)建的作物估產(chǎn)同化系統(tǒng)在單點尺度和區(qū)域尺度作物單產(chǎn)模擬中都達到較高精度水平，證明了所提數(shù)據(jù)同化新算法及同化系統(tǒng)在大范圍作物單產(chǎn)定量模擬中具有一定可行性和有效性。
該研究提出的VW-4DEnSRF同化算法及構(gòu)建的估產(chǎn)同化系統(tǒng)是對國際現(xiàn)有遙感與作物生長模型數(shù)據(jù)同化算法和同化系統(tǒng)的有益補充，對提高遙感與作物生長模型數(shù)據(jù)同化的作物產(chǎn)量模擬估算精度和水平具有重要科學意義，對今后開展大范圍作物產(chǎn)量模擬預測、區(qū)域作物生長監(jiān)測評價和保障國家糧食安全等具有重要應用價值。
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