基于冬小麥農業氣候分區的WOFOST模型參數標定

作者：李穎,趙國強,陳懷亮,余衛東,蘇偉,程耀達

摘要：以1981—2010年河南省113個氣象觀測站影響冬小麥生長及產量形成的主要氣象因素為區劃指標,利用K均值聚類算法,將河南省劃分為5個農業氣候生態區。根據2013—2017年地面農業氣象觀測數據,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分區選擇總敏感指數大于0.01的作物參數,得到9種敏感參數。以產量與葉面積指數為代價函數,采用差分進化馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法對敏感參數進行分區標定,并使用2018—2019年觀測數據進行驗證。結果表明:分區進行參數標定時,葉面積指數動態模擬精度和產量模擬精度均顯著優于使用默認參數或整個研究區使用同一套優化參數時的精度,其中,使用分區調參后驗平均值模擬關鍵生育期葉面積指數的總均方根誤差為0.655,其模擬產量的均方根誤差為672.016 kg·hm-2。該方法將農業氣候學知識與差分進化馬爾科夫鏈蒙特卡洛優化算法相結合,通過合理、高效地分區域標定作物模型參數,可為作物模型區域應用和模型參數調整優化提供科學依據。

發文機構：中國氣象局·河南省農業氣象保障與應用技術重點實驗室 河南省氣象科學研究所 河南省氣象局 哈爾濱市氣象局 中國農業大學土地科學與技術學院 鄭州大學生態與環境學院

關鍵詞：K均值聚類農業氣候區劃全局敏感性分析參數標定K-means analysisagro-climatic zoningglobal sensitivity analysisparameter calibration

分類號： S51[農業科學—作物學]