基于WOFOST模型与多源数据同化的区域烟草生长模拟优化研究

本研究针对区域烟草生长模拟精度不足的问题，创新性地将WOFOST作物模型与卫星遥感数据结合，系统评估了4种4D变分同化算法（4DVAs）和4种序贯同化算法（SDAs）的性能，并首次提出模拟退火-粒子滤波（SA-PF）耦合算法。结果显示，SA-PF在生物量、茎质量和叶质量模拟中R2分别达0.89/0.86/0.81，NRMSE低于0.12，为作物模型与遥感同化提供了方法论参考。

　　

在全球烟草产业年产值逼近万亿规模的背景下，中国作为最大生产国却面临区域生长模拟精度不足的瓶颈。传统作物模型难以捕捉空间异质性，而新兴的遥感数据同化技术又缺乏针对烟草的算法优化。河南省农业科学院的研究团队通过整合WOFOST作物模型与多源卫星数据，在渑池县建立实验区，首次系统比较了8种主流数据同化算法在烟草生长模拟中的表现。

研究采用"三步走"策略：首先基于田间数据校准WOFOST模型敏感参数；其次利用一元线性回归构建LAI-植被指数反演模型（最优NDRE模型R=0.8025）；最后创新性地将4D变分同化（4DVAs）与序贯同化（SDAs）耦合，开发出SA-PF混合算法。关键技术包括：1）基于PSO/SA/SCE-UA/GWO的约束同算法（CDAs）优化；2）EnKF/EnVar/EnSRF/PF等序贯同化实现；3）多时间窗口的LAI动态同化框架。

【研究区域】选择暖温带季风气候的渑池县（111.94°E,34.64°N），年均降水662.4mm，典型烟草种植区。
【LAI反演】通过RVI/OSAVI/GNDVI/EVI/NDRE五种植被指数比较，确定NDRE-LAI模型最优（LAI=10.019*NDRE-0.8609）。
【算法性能】4DVAs中SA表现最佳（NRMSE降低23%），SDAs中PF误差最小；耦合算法SA-PF使生物量模拟R²提升至0.89，显著优于单一算法。
【机制分析】SA的全局优化能力与PF的非高斯处理特性形成互补，解决了作物模型参数敏感性与遥感数据时空不匹配的双重挑战。

该研究突破性地证明：传统算法耦合可产生"1+1>2"效应，SA-PF在保持计算效率的同时，将烟草关键生长参数模拟误差控制在10%以内。相较于新型算法如VW-4DEnSRF和ABT-4DVar，这种组合方案更适用于非开源作物模型，为小尺度特色作物模拟提供了普适性框架。研究结果直接支撑中国烟草主产区的精准农情监测，其方法论对小麦、玉米等主粮作物的模型同化也具有启示意义。论文发表在农林科学TOP期刊《Computers and Electronics in Agriculture》，为首次系统评估烟草模型同化算法的标杆性研究。