針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)估產(chǎn)方法效率低、成本高的現(xiàn)狀,以山東省為研究區(qū),基于山東省10年表面反射率8 d合成產(chǎn)品MOD09A1、全球陸地蒸發(fā)蒸騰8 d合成產(chǎn)品MOD16A2數(shù)據(jù)和歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù),以增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）、作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）和經(jīng)過(guò)歷史產(chǎn)量分解得到的技術(shù)產(chǎn)量為輸入,利用最小二乘法構(gòu)建了山東省級(jí)和市級(jí)尺度的冬小麥單產(chǎn)估算模型,并在監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)兩種模式下進(jìn)行了模型的應(yīng)用和精度驗(yàn)證。結(jié)果表明,在監(jiān)測(cè)模式下,省級(jí)估產(chǎn)精度為96.91%,各市監(jiān)測(cè)精度均不小于89.41%,其中菏澤市監(jiān)測(cè)精度最高,為99.31%,濟(jì)寧市監(jiān)測(cè)精度最低,為89.64%;在預(yù)報(bào)模式下,返青期結(jié)束（第89天）、拔節(jié)期結(jié)束（第121天）和乳熟期結(jié)束（第145天）時(shí)的省級(jí)小麥預(yù)報(bào)精度均不低于96.44%,各市預(yù)報(bào)精度均不小于89.41%,其中青島市預(yù)報(bào)精度最高,3次預(yù)報(bào)的平均精度為99.07%,濟(jì)寧市預(yù)報(bào)精度最低,3次預(yù)報(bào)的平均精度為89.81%。本文建立的估產(chǎn)模型對(duì)市級(jí)和省級(jí)作物單產(chǎn)估算均有較高的適用性,可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)產(chǎn)量預(yù)報(bào)。本研究對(duì)及時(shí)了解冬小麥的生長(zhǎng)狀況、制定科學(xué)有效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策具有參考價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

研究區(qū)域圖

本文的研究方案包括:(1)計(jì)算增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)和作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)。利用山東省2007—2017年冬小麥生育期內(nèi)的MODIS傳感器地表反射率產(chǎn)品(MOD09A1)計(jì)算各縣區(qū)平均累計(jì)增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)，利用同時(shí)期蒸騰散發(fā)產(chǎn)品(MOD16A2)計(jì)算各縣區(qū)平均累計(jì)水分脅迫指數(shù)(CWSI)。(2)確定技術(shù)產(chǎn)量因子。技術(shù)產(chǎn)量反映了該地區(qū)的平均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平以及抗災(zāi)能力。結(jié)合山東省2007—2017年縣級(jí)歷史產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列趨勢(shì)方法計(jì)算技術(shù)產(chǎn)量。(3)建立估產(chǎn)模型。使用最小二乘線(xiàn)性回歸法分別進(jìn)行山東省市級(jí)尺度和省級(jí)尺度的冬小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。(4)模型的應(yīng)用及精度驗(yàn)證。分別在監(jiān)測(cè)模式和預(yù)報(bào)模式下進(jìn)行估產(chǎn)模型的應(yīng)用及精度驗(yàn)證。技術(shù)路線(xiàn)見(jiàn)圖2。2.2 平均累計(jì)指數(shù)計(jì)算

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3385587