發(fā)布時(shí)間：2017-12-11 01:00

  本文關(guān)鍵詞：耦合遙感信息與作物生長(zhǎng)模型的區(qū)域低溫影響監(jiān)測(cè)、預(yù)警與估產(chǎn)

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【摘要】：我國(guó)氣候資源豐富多樣,但糧食生產(chǎn)也承受一定的風(fēng)險(xiǎn),保障糧食安全關(guān)乎到國(guó)家社會(huì)和發(fā)展的穩(wěn)定。在國(guó)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(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)、評(píng)估與預(yù)警技術(shù)的廣泛應(yīng)用,以提高我國(guó)農(nóng)業(yè)災(zāi)害信息服務(wù)能力,為各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)部門科學(xué)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(xiàng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)措施具有重要的意義。農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)是一個(gè)涉及農(nóng)業(yè)科學(xué)、災(zāi)害學(xué)、遙感科學(xué)、地理信息科學(xué)等多學(xué)科的系統(tǒng)工程,本文以農(nóng)業(yè)低溫冷害監(jiān)測(cè)、評(píng)估為切入點(diǎn),借助遙感信息技術(shù)與作物生長(zhǎng)模型,面向陜西關(guān)中平原雙季作物低溫影響的監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究開展了幾項(xiàng)重要工作,形成了基于遙感與作物生長(zhǎng)模型的區(qū)域產(chǎn)量估測(cè)和災(zāi)害評(píng)價(jià)框架,取得的成果主要如下：1.利用時(shí)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(shí)間、空間分辨率的國(guó)產(chǎn)環(huán)境衛(wèi)星HJ-1 A/B數(shù)據(jù)用于構(gòu)建植被指數(shù)時(shí)間序列。提出了針對(duì)該數(shù)據(jù)而開發(fā)了構(gòu)建時(shí)間序列的流程方法、信號(hào)濾波和逐日的影像插補(bǔ)系統(tǒng),從而能夠利用HJ-1 A/B時(shí)間序列NDVI進(jìn)行分析和物候期提取。重點(diǎn)對(duì)楊凌地區(qū)2011-2013年的冬小麥和夏玉米主要物候期進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè),結(jié)果與當(dāng)?shù)氐奈锖蚱趨⒖細(xì)v表基本吻合。研究中對(duì)HJ-1 A/B時(shí)間序列濾波方法進(jìn)行過(guò)對(duì)比測(cè)試,并與MODIS NDVI提取的物候期進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。雖然通過(guò)遙感監(jiān)測(cè)提取了作物生長(zhǎng)發(fā)育信息,但低溫影響評(píng)估利用物候期監(jiān)測(cè)還有一定的困難,在一個(gè)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(zhǎng)模型對(duì)低溫氣候影響分析為了彌補(bǔ)田間試驗(yàn)研究的不足,利用作物生長(zhǎng)模型對(duì)關(guān)中平原雙季作物種植制度下探討低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、災(zāi)損評(píng)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(duì)咸陽(yáng)農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站2008-2013年間的冬小麥和夏玉米栽培資料進(jìn)行模擬,研究中提出對(duì)作物模型參數(shù)校準(zhǔn)的多目標(biāo)優(yōu)化方法；引入全局敏感性分析方法幫助認(rèn)識(shí)模型輸入變量對(duì)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(duì)產(chǎn)量的影響；以及局部生育期階段受低溫過(guò)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(zhǎng)季節(jié)長(zhǎng)度不變,積溫減少會(huì)對(duì)雙季作物造成減產(chǎn),冬小麥?zhǔn)艿蜏赜绊懖蝗缦挠衩酌黠@：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的減產(chǎn),而對(duì)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(dāng)?shù)匾荒甓�熟的耕作制度和產(chǎn)量水平,研究中通過(guò)模型模擬農(nóng)事活動(dòng)在時(shí)間上的安排措施以規(guī)避低溫帶來(lái)的影響,說(shuō)明播種/收獲期“不誤農(nóng)時(shí)”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(cè)物候信息驅(qū)動(dòng)作物模型區(qū)域化運(yùn)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(dòng)作物模型區(qū)域化運(yùn)行,對(duì)在楊凌地區(qū)的2011-2013年間冬小麥和夏玉米進(jìn)行了區(qū)域產(chǎn)量估測(cè),評(píng)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(dòng)時(shí)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(dòng)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(rèn)識(shí)到播種/收獲期對(duì)產(chǎn)量的影響,其空間分析結(jié)果也證實(shí)了在低溫氣候情景下,對(duì)冬小麥適時(shí)晚收,對(duì)夏玉米適時(shí)早播,有助于抵御低溫氣候而穩(wěn)定產(chǎn)量。4.同化作物長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)信息與作物模型實(shí)現(xiàn)區(qū)域估產(chǎn)遙感觀測(cè)資料具有實(shí)時(shí)、宏觀的優(yōu)勢(shì),提供了真實(shí)的作物區(qū)域和物候現(xiàn)象；作物生長(zhǎng)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(duì)生長(zhǎng)發(fā)育與產(chǎn)量模擬具有很強(qiáng)的機(jī)理性。時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)獲取的作物參數(shù)LAI提供作物生長(zhǎng)過(guò)程信息,利用數(shù)據(jù)同化將觀測(cè)和模擬的變量融合能提高模擬的真實(shí)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(shí)間序列在關(guān)中平原提取的物候信息驅(qū)動(dòng)模型運(yùn)行；采用了GLASS-LAI定量遙感產(chǎn)品與模型模擬的LAI建立代價(jià)函數(shù),逐像元優(yōu)化模型參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)遙感觀測(cè)資料與作物模型同化的區(qū)域產(chǎn)量估測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S127

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本文編號(hào)：1276536