基于过程作物模型与遥感数据同化的夏玉米产量动态预测框架构建及精度评估

本研究针对区域尺度作物产量预测精度不足的问题，开发了集成集合卡尔曼滤波(EnKF)和四维变分(4DVar)同化技术的夏玉米产量预测框架。通过将遥感反演的叶面积指数(LAI)动态同化至作物模型，显著提升了V6生育期后的预测精度（r提升0.17-0.29，NRMSE降低8.4-11.54%），其中VT期预测较开放循环R3期提前25天且精度更高（r=0.6 vs 0.54）。研究为平衡预测时效性与准确性提供了创新方案，对保障粮食安全具有重要意义。

　　

在全球气候变化加剧和粮食安全形势日益严峻的背景下，区域尺度作物产量预测面临两大核心挑战：传统统计模型难以捕捉作物生长动态过程，而过程作物模型又存在参数获取困难、区域扩展性差等问题。黄淮海平原作为中国最重要的夏玉米生产基地，其产量波动直接影响国家粮食安全战略。现有研究虽尝试将遥感数据与作物模型结合，但同化方法的选择、实施时机与预测精度的关系尚未系统阐明。

针对这一科学问题，中国农业科学院等机构的研究团队在《Agricultural and Forest Meteorology》发表创新成果。研究以夏玉米为对象，构建了集成WOFOST作物模型与多源遥感数据的同化框架，首次系统比较了EnKF和4DVar两种主流同化方法在不同预测时段的性能差异。关键技术包括：基于向量角法的气象预测数据生成、生育期关键参数校准（V6=第6叶期，DOY=185；VT=抽雄期，DOY=218）、LAI遥感反演与动态同化、以及开放循环(open loop)对照实验设计。

研究结果
气象预测数据对比
通过向量角法生成的四组气象预测序列与2015-2020年实测数据高度吻合（R²

0.9），验证了历史相似年气象数据用于产量预测的可靠性。

同化方法性能比较
EnKF在VT期即展现最优预测性能（r=0.6，NRMSE=20.3%），较开放循环R3期（乳熟期，DOY=243）提前25天且精度更高。4DVar则随预测日期推迟和同化数据量增加逐渐超越EnKF，在R3期NRMSE降至18.7%。

生育期动态响应
同化效果呈现明显阶段特异性：V6-VT期精度提升最显著（NRMSE降幅达11.54%），这与玉米生殖生长关键期对LAI敏感性高度相关。开放循环模型仅在V6-VT和BF（商业预报期，DOY=227）-R3期有自然精度提升。

讨论与结论
该研究突破性地揭示了同化方法性能与作物生育期的耦合规律：EnKF凭借实时更新特性在生长中期（VT）即可实现可靠预测，而4DVar通过全局优化在生长后期（R3）展现后发优势。提出的"VT期EnKF同化+后期4DVar修正"的混合策略，为区域产量预测提供了时效性与精度平衡的最佳实践。研究不仅证实遥感数据同化可弥补过程模型区域应用的参数化缺陷，更创新性地建立了生育期导向的同化方法选择标准，对智慧农业决策支持系统开发具有重要指导价值。成果为应对气候变化下的粮食安全挑战提供了可推广的技术范式，尤其适合在发展中国家主要农区应用。