本文關鍵詞：耦合遙感信息與作物生長模型的區(qū)域低溫影響監(jiān)測、預警與估產

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【摘要】：我國氣候資源豐富多樣,但糧食生產也承受一定的風險,保障糧食安全關乎到國家社會和發(fā)展的穩(wěn)定。在國家農業(yè)生產發(fā)展需求催生下、農業(yè)遙感與信息技術成熟度較高的雙重背景下的,推動我國農業(yè)災害遙感監(jiān)測、評估與預警技術的廣泛應用,以提高我國農業(yè)災害信息服務能力,為各級領導部門科學地規(guī)劃和指導農業(yè)生產、合理調整農業(yè)結構和布局,制定適合農業(yè)發(fā)展的各項經濟技術措施具有重要的意義。農業(yè)災害遙感監(jiān)測是一個涉及農業(yè)科學、災害學、遙感科學、地理信息科學等多學科的系統(tǒng)工程,本文以農業(yè)低溫冷害監(jiān)測、評估為切入點,借助遙感信息技術與作物生長模型,面向陜西關中平原雙季作物低溫影響的監(jiān)測、風險評估研究開展了幾項重要工作,形成了基于遙感與作物生長模型的區(qū)域產量估測和災害評價框架,取得的成果主要如下：1.利用時間序列遙感數(shù)據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)據精確地提取作物物候信息,研究中提出了采用較高時間、空間分辨率的國產環(huán)境衛(wèi)星HJ-1 A/B數(shù)據用于構建植被指數(shù)時間序列。提出了針對該數(shù)據而開發(fā)了構建時間序列的流程方法、信號濾波和逐日的影像插補系統(tǒng),從而能夠利用HJ-1 A/B時間序列NDVI進行分析和物候期提取。重點對楊凌地區(qū)2011-2013年的冬小麥和夏玉米主要物候期進行遙感監(jiān)測,結果與當?shù)氐奈锖蚱趨⒖細v表基本吻合。研究中對HJ-1 A/B時間序列濾波方法進行過對比測試,并與MODIS NDVI提取的物候期進行對比評價。雖然通過遙感監(jiān)測提取了作物生長發(fā)育信息,但低溫影響評估利用物候期監(jiān)測還有一定的困難,在一個區(qū)域內體現(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.利用作物生長模型對低溫氣候影響分析為了彌補田間試驗研究的不足,利用作物生長模型對關中平原雙季作物種植制度下探討低溫冷害風險預警、災損評估和農事措施調整的可能性。采用了DSSAT作物系統(tǒng)CERES模型對咸陽農業(yè)氣象試驗站2008-2013年間的冬小麥和夏玉米栽培資料進行模擬,研究中提出對作物模型參數(shù)校準的多目標優(yōu)化方法；引入全局敏感性分析方法幫助認識模型輸入變量對模擬結果的影響；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產量的影響；以及局部生育期階段受低溫過程的影響。模擬結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的可能性,減產視乎不同氣候年景和播種／收獲期而不同；若生長季節(jié)長度不變,積溫減少會對雙季作物造成減產,冬小麥受低溫影響不如夏玉米明顯：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,而對于冬小麥氣溫驟降減產并不明顯。此外,在較低溫的氣候年景下,為維持當?shù)匾荒甓斓母髦贫群彤a量水平,研究中通過模型模擬農事活動在時間上的安排措施以規(guī)避低溫帶來的影響,說明播種/收獲期“不誤農時”的重要性,旨在為農業(yè)生產的穩(wěn)定提供建設性的建議。3.利用遙感監(jiān)測物候信息驅動作物模型區(qū)域化運行研究中利用HJ-1A/B遙感數(shù)據獲取的物候信息驅動作物模型區(qū)域化運行,對在楊凌地區(qū)的2011-2013年間冬小麥和夏玉米進行了區(qū)域產量估測,評估了低溫情景下作物產量損失發(fā)生的范圍和程度,并揭示與之關聯(lián)的農事活動時空上安排情況。區(qū)域化的研究結果表明該氣候區(qū)雙季作物耕作制度在低溫影響下存在減產的可能性,減產視乎不同氣候年景和田間農事活動安排而不同,夏玉米受低溫影響減產的程度比冬小麥高。研究結果幫助在空間上認識到播種/收獲期對產量的影響,其空間分析結果也證實了在低溫氣候情景下,對冬小麥適時晚收,對夏玉米適時早播,有助于抵御低溫氣候而穩(wěn)定產量。4.同化作物長勢遙感監(jiān)測信息與作物模型實現(xiàn)區(qū)域估產遙感觀測資料具有實時、宏觀的優(yōu)勢,提供了真實的作物區(qū)域和物候現(xiàn)象；作物生長模型表征了其所在氣候、土壤與栽培管理措施的綜合結果下對生長發(fā)育與產量模擬具有很強的機理性。時間序列遙感數(shù)據獲取的作物參數(shù)LAI提供作物生長過程信息,利用數(shù)據同化將觀測和模擬的變量融合能提高模擬的真實性。研究中構建了適用于DSSAT模型的數(shù)據同化框架,利用MODIS-NDVI時間序列在關中平原提取的物候信息驅動模型運行；采用了GLASS-LAI定量遙感產品與模型模擬的LAI建立代價函數(shù),逐像元優(yōu)化模型參數(shù),從而實現(xiàn)遙感觀測資料與作物模型同化的區(qū)域產量估測。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S127

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