【摘 要】
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对农作物产量进行精准预测是真正关系到国计民生的现实问题,尤其是在目前全球新冠肺炎疫情形势严峻,气候变化影响日益加剧的大背景下,能够准确地提供农作物产量信息显得愈发重要。大豆不仅是我国重要的粮油兼用作物,同时也是我国在国际贸易中最为重要的进口粮食之一,美国则是我国大豆的主要进口来源国。因此,及时准确地了解美国大豆产量情况对我国大豆进出口贸易以及国民经济发展有着极为重要的作用。本文以美国大豆为研究对象
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对农作物产量进行精准预测是真正关系到国计民生的现实问题,尤其是在目前全球新冠肺炎疫情形势严峻,气候变化影响日益加剧的大背景下,能够准确地提供农作物产量信息显得愈发重要。大豆不仅是我国重要的粮油兼用作物,同时也是我国在国际贸易中最为重要的进口粮食之一,美国则是我国大豆的主要进口来源国。因此,及时准确地了解美国大豆产量情况对我国大豆进出口贸易以及国民经济发展有着极为重要的作用。本文以美国大豆为研究对象,面向州级和县级两个尺度,基于气象模型,遥感模型以及基于同化算法的APSIM模型,利用多元回归分析、逐步回归分析和神经网络的方法来建立大豆估产模型,并对各个模型的估产结果进行对比分析,筛选出不同空间尺度上预测精度最优的模型。主要结论如下:（1）在气象估产模型中,选取旬平均温度和旬降水量作为气象因子,分别建立多元回归估产模型、逐步回归估产模型和神经网络估产模型。结果显示在州级尺度下,多元回归估产模型的预测精度最高为98.87%,最低为84.28%;逐步回归估产模型的预测精度最高为97.67%,最低为89.21%;神经网络估产模型的预测精度最高为97.88%,最低为90.54%。在县级尺度下,多元回归估产模型的预测精度最高为98.33%,最低为90.33%;逐步回归估产模型的预测精度最高为97.39%,最低为87.64%;神经网络估产模型的预测精度最高为97.23%,最低为89.99%。从预测结果精度来看,气象估产模型会受到恶劣天气条件的影响,使得预测精度不稳定。（2）在遥感估产模型中,选取MODIS-NDVI数据和Landsat-NDVI数据作为州级尺度和县级尺度的分析参数,分别建立多元回归估产模型、逐步回归估产模型和神经网络估产模型。结果表明,在州级尺度下三种估产模型的平均相对误差分别为6.91%,9.06%,4.90%;在县级尺度下的平均相对误差分别为6.26%,7.73%,4.01%。结果显示,遥感估产模型的预测效果并不理想,估产精度还有待进一步提高。（3）在基于同化算法的估产模型中,采用粒子滤波算法同化遥感LAI（leaf area index）和APSIM（The Agricultural Production Systems s IMulator）模型模拟LAI得到同化的LAI,并分别建立多元回归估产模型、逐步回归估产模型和神经网络估产模型。结果表明,在州级尺度下三种估产模型的平均相对误差分别为4.34%,6.46%,2.76%;在县级尺度下的平均相对误差分别为3.93%,3.27%,1.30%。其中,神经网络估产模型在州级尺度的预测精度最高为99.28%,最低为95.46%;在县级尺度的预测精度最高为99.70%,最低为97.41%。说明该模型的估产效果是所有估产模型中最优的,稳定性也是最好的,能最大程度满足大豆估产服务的需要。
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