基于冬小麦农业气候分区的WOFOST模型参数标定

作者：李颖,赵国强,陈怀亮,余卫东,苏伟,程耀达

摘要：以1981—2010年河南省113个气象观测站影响冬小麦生长及产量形成的主要气象因素为区划指标,利用K均值聚类算法,将河南省划分为5个农业气候生态区。根据2013—2017年地面农业气象观测数据,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分区选择总敏感指数大于0.01的作物参数,得到9种敏感参数。以产量与叶面积指数为代价函数,采用差分进化马尔科夫链蒙特卡洛方法对敏感参数进行分区标定,并使用2018—2019年观测数据进行验证。结果表明:分区进行参数标定时,叶面积指数动态模拟精度和产量模拟精度均显著优于使用默认参数或整个研究区使用同一套优化参数时的精度,其中,使用分区调参后验平均值模拟关键生育期叶面积指数的总均方根误差为0.655,其模拟产量的均方根误差为672.016 kg·hm-2。该方法将农业气候学知识与差分进化马尔科夫链蒙特卡洛优化算法相结合,通过合理、高效地分区域标定作物模型参数,可为作物模型区域应用和模型参数调整优化提供科学依据。

发文机构：中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点实验室 河南省气象科学研究所 河南省气象局 哈尔滨市气象局 中国农业大学土地科学与技术学院 郑州大学生态与环境学院

关键词：K均值聚类农业气候区划全局敏感性分析参数标定K-means analysisagro-climatic zoningglobal sensitivity analysisparameter calibration

分类号： S51[农业科学—作物学]