基于叶面积指数的河北中部平原夏玉米单产预测研究

摘要：

为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016-2018年夏玉米单产进行预测研究.基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测.基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016-2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果.结果 表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016-2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73％.

关键词：夏玉米、单产预测、叶面积指数、求和自回归移动平均模型、径向基神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFD0300603-3

在线出版日期：2020-08-07（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：198-208