【摘 要】
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作物模型参数的敏感性分析、标定和验证可以提高模型的效率和精准度,进而为模型应用做好准备工作。该研究结合参数全局敏感性分析方法以及贝叶斯后验估计理论的马尔科夫蒙特
【机 构】
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国家气象中心,德国波恩大学作物科学研究组,中国气象科学研究院,中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室,澳大利亚悉尼科技大学生命科学学院
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作物模型参数的敏感性分析、标定和验证可以提高模型的效率和精准度,进而为模型应用做好准备工作。该研究结合参数全局敏感性分析方法以及贝叶斯后验估计理论的马尔科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法,以华北栾城站三年的冬小麦观测数据（叶面积和地上生物量）为参照,对WOFOST模型的55个品种参数进行了敏感性分析、筛选和优化。发现：1）对叶面积影响较大的参数为：生育期为0、0.5、0.6和0.75时的比叶面积、生育期为1.5时的最大光合速率、叶面积指数最大增长率;对地上干物质
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