耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产

摘要

我国气候资源丰富多样，但粮食生产也承受一定的风险，保障粮食安全关乎到国家社会和发展的稳定。在国家农业生产发展需求催生下、农业遥感与信息技术成熟度较高的双重背景下的，推动我国农业灾害遥感监测、评估与预警技术的广泛应用，以提高我国农业灾害信息服务能力，为各级领导部门科学地规划和指导农业生产、合理调整农业结构和布局，制定适合农业发展的各项经济技术措施具有重要的意义。农业灾害遥感监测是一个涉及农业科学、灾害学、遥感科学、地理信息科学等多学科的系统工程，本文以农业低温冷害监测、评估为切入点，借助遥感信息技术与作物生长模型，面向陕西关中平原双季作物低温影响的监测、风险评估研究开展了几项重要工作，形成了基于遥感与作物生长模型的区域产量估测和灾害评价框架，取得的成果主要如下：
　　1.利用时间序列遥感数据提取作物物候信息
　　作物物候期年际变化是气候年景差异的指示，为利用遥感数据精确地提取作物物候信息，研究中提出了采用较高时间、空间分辨率的国产环境卫星HJ-1 A/B数据用于构建植被指数时间序列。提出了针对该数据而开发了构建时间序列的流程方法、信号滤波和逐日的影像插补系统，从而能够利用HJ-1 A/B时间序列NDVI进行分析和物候期提取。重点对杨凌地区2011-2013年的冬小麦和夏玉米主要物候期进行遥感监测，结果与当地的物候期参考历表基本吻合。研究中对HJ-1 A/B时间序列滤波方法进行过对比测试，并与MODIS NDVI提取的物候期进行对比评价。虽然通过遥感监测提取了作物生长发育信息，但低温影响评估利用物候期监测还有一定的困难，在一个区域内体现的作物物候期空间差异有可能是气候因素，更重要的是人为因素。
　　2.利用作物生长模型对低温气候影响分析
　　为了弥补田间试验研究的不足，利用作物生长模型对关中平原双季作物种植制度下探讨低温冷害风险预警、灾损评估和农事措施调整的可能性。采用了DSSAT作物系统CERES模型对咸阳农业气象试验站2008-2013年间的冬小麦和夏玉米栽培资料进行模拟，研究中提出对作物模型参数校准的多目标优化方法;引入全局敏感性分析方法帮助认识模型输入变量对模拟结果的影响;研究中定量化地分析了冬小麦和夏玉米全生育期不同降温情景对产量的影响;以及局部生育期阶段受低温过程的影响。模拟结果总体上表明该气候区双季作物耕作制度在低温影响下存在减产的可能性，减产视乎不同气候年景和播种/收获期而不同;若生长季节长度不变，积温减少会对双季作物造成减产，冬小麦受低温影响不如夏玉米明显;在不同生育期连续5天气温骤降5和10℃情景下，夏玉米都造成了不同程度的减产，而对于冬小麦气温骤降减产并不明显。此外，在较低温的气候年景下，为维持当地一年二熟的耕作制度和产量水平，研究中通过模型模拟农事活动在时间上的安排措施以规避低温带来的影响，说明播种/收获期“不误农时”的重要性，旨在为农业生产的稳定提供建设性的建议。
　　3.利用遥感监测物候信息驱动作物模型区域化运行
　　研究中利用HJ-1A/B遥感数据获取的物候信息驱动作物模型区域化运行，对在杨凌地区的2011-2013年间冬小麦和夏玉米进行了区域产量估测，评估了低温情景下作物产量损失发生的范围和程度，并揭示与之关联的农事活动时空上安排情况。区域化的研究结果表明该气候区双季作物耕作制度在低温影响下存在减产的可能性，减产视乎不同气候年景和田间农事活动安排而不同，夏玉米受低温影响减产的程度比冬小麦高。研究结果帮助在空间上认识到播种/收获期对产量的影响，其空间分析结果也证实了在低温气候情景下，对冬小麦适时晚收，对夏玉米适时早播，有助于抵御低温气候而稳定产量。
　　4.同化作物长势遥感监测信息与作物模型实现区域估产
　　遥感观测资料具有实时、宏观的优势，提供了真实的作物区域和物候现象;作物生长模型表征了其所在气候、土壤与栽培管理措施的综合结果下对生长发育与产量模拟具有很强的机理性。时间序列遥感数据获取的作物参数LAI提供作物生长过程信息，利用数据同化将观测和模拟的变量融合能提高模拟的真实性。研究中构建了适用于DSSAT模型的数据同化框架，利用MODIS-NDVI时间序列在关中平原提取的物候信息驱动模型运行;采用了GLASS-LAI定量遥感产品与模型模拟的LAI建立代价函数，逐像元优化模型参数，从而实现遥感观测资料与作物模型同化的区域产量估测。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 农业灾害遥感监测进展

1．3 低温冷害的定义及监测方法

1．3．1 低温冷害的概念和作物生理特征

1．3．2 低温冷害监测方法

1．4 作物生长模型

1．5 遥感与作物模型结合的方法概述

1．6 研究区概况

1．7 研究内容

1．7．1 基于环境卫星HJ-1 A／B NDVI时间序列的作物生长季信息提取

1．7．2 基于DSSAT模型的关中平原作物低温影响模拟与风险分析

1．7．3 遥感信息与作物模型结合的区域低温影响模拟与产量估测

第2章 基于时间序列遥感数据的作物物候期监测

2．1 研究综述

2．2 数据源介绍及影像数据处理

2．3 HJ-1 A／B NDVI时间序列的重构

2．3．1 NDVI时间序列滤波

2．3．2 NDVI时间序列空间插补

2．3．3 小结

2．4 作物物候期识别

2．4．1 NDVI动态阈值法

2．4．2 作物生长季信息提取

2．4．3 与MODIS NDVI数据对比

2．5 讨论与研究展望

第3章 基于DSSAT模型的低温影响模拟及其适应性措施

3．1 模型介绍与数据源

3．1．1 DSSAT-CERES模型

3．1．2 模型输入资料准备

3．2 作物模型参数优化方法

3．2．1 作物模型品种／生态型参数对产量的全局敏感性分析

3．2．2 模型参数校准的多目标优化方法

3．3 低温影响情景模拟

3．3．1 低温天气对产量的影响分析

3．3．2 低温影响下农事活动调整措施

3．4 本章讨论、结论与展望

第4章 遥感与作物模型结合的区域低温影响模拟

4．1 作物模型区域化运行概述

4．2 研究方法

4．2．1 DSSAT模型空间化运行

4．2．2 区域尺度低温影响评估

4．3 结论与讨论

第5章 遥感信息与作物模型同化在区域估产的应用

5．1 概述

5．2 数据准备

5．2．1 GLASS-LAI数据

5．2．2 MODIS物候数据

5．2．3 模型资料准备

5．3 数据同化方案与优化算法设计

5．4 同化试验

5．5 区域产量估测

5．6 小结、讨论与展望

第6章 研究取得主要成果与工作展望

6．1 主要结论

6．2 主要创新点

6．3 存在问题与展望

参考文献

攻读博士学位期间主要的研究成果

致谢

作者简历