为此,科学家们尝试建立一种更好的兼具空间连续性和时间连续性的数据同化新算法。吴尚蓉介绍,此次发表的研究成果是在兼顾作物生长模型和遥感数据二者优势基础上,一定程度上弥补了常用同化算法的不足。其中,主要兼顾了两方面的优势,第一,融入了作物生长模型的机理性及其对作物生长过程变化连续模拟的能力,第二,结合卫星遥感数据,利用了卫星遥感数据空间连续性较强的特点。最终,科学家们提出了遥感信息与作物生长模型数据同化新算法,并成功构建了作物估产同化系统。
在此前的实验中,科学家们在河北衡水全域范围内,以冬小麦为对象,进行区域冬小麦产量定量模拟和估算,作物估产同化系统在单点尺度和区域尺度作物单产模拟中都达到较高精度水平,证明了所提数据同化新算法及同化系统在大范围作物单产定量模拟中具有一定可行性和有效性。其中,区域作物单产的估产准确度可达到95%以上,且弥补了常用遥感统计估产模型无法对作物生长变化过程和产量形成进行定量化解释的不足。
据介绍,该估产同化系统,是对国际现有遥感与作物生长模型数据同化算法和同化系统的有益补充,对提高遥感与作物生长模型数据同化的作物产量模拟估算精度和水平都具有重要的科学意义,对开展大范围作物产量模拟预测、区域作物生长监测评价和保障国家粮食安全等,也具有重要应用价值。
该研究得到国家自然科学基金(创新研究群体)、中国科协青年人才托举工程和中国农科院科技创新工程等项目共同资助。
新京报记者周怀宗
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