水稻生长模型参数的敏感性及其对产量遥感估测的不确定性

摘要：

采用全局敏感性分析方法探讨水稻生长模型与遥感数据耦合估产的不确定性问题.以实测数据为基准数据,当ORYZA2000模型的17个输入变量模拟导入可能误差时,模型的地上生物量(WAGT)、叶面积指数(LAI)、籽粒质量(WSO)和叶片氮含量(NFLV)等模拟输出结果显示较大的不确定性, LAI最大变幅超过20％,最终籽粒产量最大变幅超过10％.引起模型输出结果不确定性的输入变量中,水稻播种期的影响最大；模型的驱动变量温度和日照时数的误差对成熟期的产量影响较大；水稻干物质地上叶片质量分数(FLVTB)对所有关于叶片和籽粒生物量的输出结果都有较大的影响,因此,当利用生长模型和遥感数据进行耦合时,水稻播种期、模型的驱动变量如温度、日照时数、FLVTB等数据精度对估产结果有很大影响.比较LAI、NFLV单独或LAI+NFLV同时耦合ORYZA2000模拟中,LAI+NFLV的敏感性指数最高,其次是LAI,NFLV最差.模型耦合估测WSO、WAGT时,水稻移栽后70～80 d左右的遥感影像数据是最重要的,必须获得,此期前后20～30 d的2次数据也比较重要,而幼苗期和成熟期的遥感数据耦合生长模型对产量和生物量的估测意义不大.

关键词：遥感、敏感性分析、不确定性分析、生长、模型、水稻、估产

所属期刊栏目：28

分类号：S11(农业数学)

资助基金：国家自然科学基金40875070/D0509;国家"863"计划2012AA12A30703

在线出版日期：2013-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：119-129