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文檔簡介
1、作物生長模型能夠模擬作物生長發(fā)育和產(chǎn)量形成過程,及其對(duì)環(huán)境的響應(yīng),從而為農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供了一種有效的方法。本研究利用陜西楊凌(2014和2015)、合陽(2009和2011)、長武(2010和2011)的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及各站點(diǎn)的多年歷史氣象數(shù)據(jù),嘗試建立基于玉米生長模擬模型CERES-Maize和歷史氣象數(shù)據(jù)的玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法,并對(duì)方法的可靠性和精度進(jìn)行分析。研究將全生育期內(nèi)玉米生長模擬所需的氣象數(shù)據(jù)分為已知?dú)庀髷?shù)據(jù)和未知?dú)庀髷?shù)據(jù)2個(gè)
2、部分,其中已知?dú)庀髷?shù)據(jù)來自當(dāng)?shù)氐臍庀笳荆粗獨(dú)庀髷?shù)據(jù)分別用試驗(yàn)地的多年歷史同期氣象數(shù)據(jù)代替,對(duì)應(yīng)生成多個(gè)完整的氣象數(shù)據(jù)序列,再利用這些氣象數(shù)據(jù)序列運(yùn)行CERES-Maize模型預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的玉米產(chǎn)量。隨著玉米生育期的推進(jìn),逐日在氣象數(shù)據(jù)序列中融入目標(biāo)年實(shí)際測(cè)得的氣象數(shù)據(jù),從播種至收獲逐日動(dòng)態(tài)模擬玉米產(chǎn)量。此外,為減少預(yù)測(cè)過程的運(yùn)算次數(shù)并降低預(yù)測(cè)的不確定性,該研究對(duì)比分析了歷史年份和目標(biāo)年份的逐日氣象數(shù)據(jù)(包括最高溫度Tmax最低溫度T
3、min、降雨rainfall、太陽輻射SRAD),然后使用一般K-NN(K nearest neighbor)算法和改進(jìn)的K-NN算法從歷史氣象年份中篩選目標(biāo)年的氣象相似年份,即相似年型,再使用相似年份的氣象數(shù)據(jù)替代玉米生育期內(nèi)未知的氣象數(shù)據(jù)生成氣象數(shù)據(jù)序列并進(jìn)行玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)。此外,根據(jù)該產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法在生育期內(nèi)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)產(chǎn)量的分布趨勢(shì)進(jìn)行灌溉決策,對(duì)逐日模擬的多個(gè)產(chǎn)量的中位數(shù)進(jìn)行線性擬合,擬合直線的斜率連續(xù)下降若干天作為灌溉觸發(fā)條件實(shí)施灌
4、溉。研究發(fā)現(xiàn):
(1)玉米抽雄后(大約距收獲前45~60 d),每日預(yù)測(cè)的多個(gè)產(chǎn)量的分布開始收斂并逐漸趨于實(shí)測(cè)值,不確定性迅速下降,變異系數(shù)(CV)和平均絕對(duì)相對(duì)誤差(MARE)小于15%,即根據(jù)該方法可以在玉米生育期內(nèi)進(jìn)行較高精度的產(chǎn)量預(yù)測(cè)。
(2)利用普通K-NN算法對(duì)比逐日氣象數(shù)據(jù)篩選相似年份并使用其氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)精度并未如預(yù)期得到顯著提高,總體精度較差;利用改進(jìn)的K-NN算法對(duì)比7d內(nèi)氣象數(shù)據(jù)的
5、均值來篩選相似年份,并利用其氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí)精度得到顯著提高,同時(shí)模型運(yùn)算次數(shù)減少、預(yù)測(cè)所需時(shí)間縮短。
(3)基于逐日預(yù)測(cè)產(chǎn)量的分布趨勢(shì)建立灌溉決策方法,該方法能夠根據(jù)人為設(shè)定的灌溉緊迫程度準(zhǔn)確捕捉生育期內(nèi)模擬產(chǎn)量整體連續(xù)下降階段,觸發(fā)灌溉事件,并根據(jù)設(shè)定的單次灌水量自動(dòng)修改CERES-maize模型試驗(yàn)文件,自動(dòng)進(jìn)行灌溉。
(4)由于大多數(shù)氣象站點(diǎn)有實(shí)測(cè)歷史氣象數(shù)據(jù)的年份相對(duì)較少,結(jié)合生育期實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)僅能生
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