基于贝叶斯推断的遥感与作物模型耦合框架在灌溉棉花产量预测中的应用研究

为解决美国棉花带北部边境地区缺乏观测数据的问题，研究人员结合遥感技术与AquaCrop模型，通过贝叶斯推断构建自动化校准框架，成功预测不同灌溉策略下的棉花产量。研究发现RGB波段VARI指数与棉花冠层覆盖度(CC)线性模型相关性最高(R2=0.83)，并利用GLUE算法实现参数优化。该研究为半干旱区棉花灌溉决策提供了可靠工具，对水资源管理具有重要意义。

　　

在美国中部高平原的堪萨斯州，奥加拉拉含水层的急剧枯竭正威胁着农业生产的可持续性。这片位于美国棉花带北缘的半干旱区域，近年来开始尝试种植耐旱作物棉花以替代高耗水的玉米和苜蓿。然而，作为棉花种植的新兴区域，堪萨斯面临着缺乏历史观测数据的困境，这使得传统作物模型的校准变得异常困难。与此同时，实施精确的灌溉管理策略需要大量田间试验，既耗时又耗资。

针对这一系列挑战，堪萨斯州立大学西南研究推广中心的研究团队开展了一项创新性研究。他们巧妙地将无人机遥感技术与作物模型相结合，通过贝叶斯统计方法构建了一个智能化的决策支持系统。这项发表在《Agricultural Water Management》上的研究，为解决新兴棉花种植区的灌溉策略优化问题提供了新思路。

研究人员主要采用了三项关键技术：首先利用配备MicaSense Altum多光谱相机的无人机获取高分辨率棉花生长季图像；其次通过QGIS软件计算8种植被指数(包括EVI、NDVI等)，并与地面实测冠层覆盖度建立回归模型；最后采用基于贝叶斯定理的广义似然不确定性估计(GLUE)算法，在R环境中对AquaCrop模型进行800,000次蒙特卡罗模拟，实现参数自动校准。

研究结果部分，在"遥感监测棉花冠层覆盖"中发现，简单的RGB波段可见光大气阻抗指数(VARI)与冠层覆盖度的线性模型表现出最优相关性(R²=0.83)，这一发现颠覆了传统认为必须依赖红边和近红外波段监测作物冠层的认知。而在"AquaCrop模型校准与验证"部分，模型对棉花生物量的模拟表现出色，特别是在70%和80%水分亏缺灌溉条件下误差最小(Pe=0.88%和-0.38%)。

值得注意的是，研究创建的贝叶斯框架成功将遥感数据与作物模型耦合，仅需一个生长季的遥感数据就能将AquaCrop转化为可靠的决策支持系统。这一突破性进展意味着，即使在没有历史观测数据的新兴棉花种植区，生产者也能通过获取RGB航空图像，准确掌握棉花根区土壤水分动态，从而制定科学的灌溉计划。

在讨论部分，作者指出该研究的创新性体现在三个方面：一是验证了简单RGB影像在棉花水分胁迫监测中的可靠性，大幅降低了技术成本；二是开发的GLUE-RS框架有效解决了模型校准数据不足的难题；三是证实AquaCrop模型在模拟不同灌溉条件下棉花产量方面的稳健性。这些发现为美国中部高平原地区，特别是堪萨斯州的棉花种植者提供了切实可行的水资源管理工具，在保障棉花产量的同时，有望显著提高灌溉用水效率。

这项研究的重要意义在于，它建立了一个可推广的技术框架，使得新兴棉花种植区能够快速建立精准灌溉决策系统。随着全球气候变化加剧和水资源日益紧张，这种将先进遥感技术与智能算法相结合的研究思路，为干旱半旱区农业可持续发展提供了重要参考。