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[IEEE 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 用于基础温度测量的紫外超稳光学振荡器传递

DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8871675 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 为提高作物模型在区域产量估算中的性能，本研究引入粒子滤波（PF）算法，基于作物环境资源综合模型（CERES-Wheat）构建数据同化策略。通过开展大田小区和区域尺度的冬小麦产量估算双试验，验证了基于PF的数据同化策略可行性，并分析了粒子滤波参数及观测数据时空尺度对作物模型同化效果的影响。显著的产量估算改进表明该同化方法具有可行性：大田小区冬小麦产量预测的确定系数（R2）达0.87，均方根误差（RMSE）为251 kg/ha，相对误差（RE）2.95%；县级尺度产量估算结果合理（R2=0.998，RMSE=9734 t，RE=4.29%）。最优产量估算效果高度依赖观测数据同化的合理时空分辨率——当粒子数设为50、采用中等空间分辨率（如1 km）叶面积指数图、同化间隔为20天时，可在区域应用中实现精度与效率的合理平衡。
作者： Zhiwei Jiang，Zhongxin Chen，Jin Chen，Jia Liu，Jianqiang Ren，Zongnan Li，Liang Sun，He Li
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过引入粒子滤波器（PF）并利用CERES-Wheat模型制定数据同化策略，以提高作物模型在区域作物产量估算中的性能。

研究成果

该研究表明，基于粒子滤波（PF）的作物模型数据同化技术在区域作物监测业务系统中的应用具有可行性与潜力。最优产量估算结果高度依赖于同化观测数据的合理时空分辨率——采用50个粒子规模、中等空间分辨率（如1公里）的叶面积指数（LAI）图，并以20天为同化间隔时，能在区域应用中实现精度与效率的合理平衡。

研究不足

该研究承认土壤、天气、区域田间管理信息、多源遥感观测数据以及可能具有未知分布的观测误差扰动存在不确定性，这些因素可能导致作物模型数据同化效果不佳。

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