耦合遙感信息與作物生長模型的區(qū)域低溫影響監(jiān)測、預(yù)警與估產(chǎn).pdf

1、我國氣候資源豐富多樣，但糧食生產(chǎn)也承受一定的風險，保障糧食安全關(guān)乎到國家社會和發(fā)展的穩(wěn)定。在國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展需求催生下、農(nóng)業(yè)遙感與信息技術(shù)成熟度較高的雙重背景下的，推動我國農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測、評估與預(yù)警技術(shù)的廣泛應(yīng)用，以提高我國農(nóng)業(yè)災(zāi)害信息服務(wù)能力，為各級領(lǐng)導(dǎo)部門科學地規(guī)劃和指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、合理調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局，制定適合農(nóng)業(yè)發(fā)展的各項經(jīng)濟技術(shù)措施具有重要的意義。農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測是一個涉及農(nóng)業(yè)科學、災(zāi)害學、遙感科學、地理信息科學等多學科的系

2、統(tǒng)工程，本文以農(nóng)業(yè)低溫冷害監(jiān)測、評估為切入點，借助遙感信息技術(shù)與作物生長模型，面向陜西關(guān)中平原雙季作物低溫影響的監(jiān)測、風險評估研究開展了幾項重要工作，形成了基于遙感與作物生長模型的區(qū)域產(chǎn)量估測和災(zāi)害評價框架，取得的成果主要如下：
　　1.利用時間序列遙感數(shù)據(jù)提取作物物候信息
　　作物物候期年際變化是氣候年景差異的指示，為利用遙感數(shù)據(jù)精確地提取作物物候信息，研究中提出了采用較高時間、空間分辨率的國產(chǎn)環(huán)境衛(wèi)星HJ-1 A/B數(shù)據(jù)

3、用于構(gòu)建植被指數(shù)時間序列。提出了針對該數(shù)據(jù)而開發(fā)了構(gòu)建時間序列的流程方法、信號濾波和逐日的影像插補系統(tǒng)，從而能夠利用HJ-1 A/B時間序列NDVI進行分析和物候期提取。重點對楊凌地區(qū)2011-2013年的冬小麥和夏玉米主要物候期進行遙感監(jiān)測，結(jié)果與當?shù)氐奈锖蚱趨⒖細v表基本吻合。研究中對HJ-1 A/B時間序列濾波方法進行過對比測試，并與MODIS NDVI提取的物候期進行對比評價。雖然通過遙感監(jiān)測提取了作物生長發(fā)育信息，但低溫影響評估

4、利用物候期監(jiān)測還有一定的困難，在一個區(qū)域內(nèi)體現(xiàn)的作物物候期空間差異有可能是氣候因素，更重要的是人為因素。
　　2.利用作物生長模型對低溫氣候影響分析
　　為了彌補田間試驗研究的不足，利用作物生長模型對關(guān)中平原雙季作物種植制度下探討低溫冷害風險預(yù)警、災(zāi)損評估和農(nóng)事措施調(diào)整的可能性。采用了DSSAT作物系統(tǒng)CERES模型對咸陽農(nóng)業(yè)氣象試驗站2008-2013年間的冬小麥和夏玉米栽培資料進行模擬，研究中提出對作物模型參數(shù)校準的多目

5、標優(yōu)化方法;引入全局敏感性分析方法幫助認識模型輸入變量對模擬結(jié)果的影響;研究中定量化地分析了冬小麥和夏玉米全生育期不同降溫情景對產(chǎn)量的影響;以及局部生育期階段受低溫過程的影響。模擬結(jié)果總體上表明該氣候區(qū)雙季作物耕作制度在低溫影響下存在減產(chǎn)的可能性，減產(chǎn)視乎不同氣候年景和播種/收獲期而不同;若生長季節(jié)長度不變，積溫減少會對雙季作物造成減產(chǎn)，冬小麥受低溫影響不如夏玉米明顯;在不同生育期連續(xù)5天氣溫驟降5和10℃情景下，夏玉米都造成了不同程度

6、的減產(chǎn)，而對于冬小麥氣溫驟降減產(chǎn)并不明顯。此外，在較低溫的氣候年景下，為維持當?shù)匾荒甓斓母髦贫群彤a(chǎn)量水平，研究中通過模型模擬農(nóng)事活動在時間上的安排措施以規(guī)避低溫帶來的影響，說明播種/收獲期“不誤農(nóng)時”的重要性，旨在為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定提供建設(shè)性的建議。
　　3.利用遙感監(jiān)測物候信息驅(qū)動作物模型區(qū)域化運行
　　研究中利用HJ-1A/B遙感數(shù)據(jù)獲取的物候信息驅(qū)動作物模型區(qū)域化運行，對在楊凌地區(qū)的2011-2013年間冬小麥和夏玉

7、米進行了區(qū)域產(chǎn)量估測，評估了低溫情景下作物產(chǎn)量損失發(fā)生的范圍和程度，并揭示與之關(guān)聯(lián)的農(nóng)事活動時空上安排情況。區(qū)域化的研究結(jié)果表明該氣候區(qū)雙季作物耕作制度在低溫影響下存在減產(chǎn)的可能性，減產(chǎn)視乎不同氣候年景和田間農(nóng)事活動安排而不同，夏玉米受低溫影響減產(chǎn)的程度比冬小麥高。研究結(jié)果幫助在空間上認識到播種/收獲期對產(chǎn)量的影響，其空間分析結(jié)果也證實了在低溫氣候情景下，對冬小麥適時晚收，對夏玉米適時早播，有助于抵御低溫氣候而穩(wěn)定產(chǎn)量。
　　4.

8、同化作物長勢遙感監(jiān)測信息與作物模型實現(xiàn)區(qū)域估產(chǎn)
　　遙感觀測資料具有實時、宏觀的優(yōu)勢，提供了真實的作物區(qū)域和物候現(xiàn)象;作物生長模型表征了其所在氣候、土壤與栽培管理措施的綜合結(jié)果下對生長發(fā)育與產(chǎn)量模擬具有很強的機理性。時間序列遙感數(shù)據(jù)獲取的作物參數(shù)LAI提供作物生長過程信息，利用數(shù)據(jù)同化將觀測和模擬的變量融合能提高模擬的真實性。研究中構(gòu)建了適用于DSSAT模型的數(shù)據(jù)同化框架，利用MODIS-NDVI時間序列在關(guān)中平原提取的物候信息驅(qū)