时间：2025年5月23日晚19:00

地点：石羊河实验站214会议室

报告人：杨铖

题目：耦合水碳通量、作物生长与冠层光谱模拟的生态水文模型开发

内容简介：冠层光谱信息（如太阳诱导叶绿素荧光 SIF 和高光谱反射率）与光合作用及作物生长密切相关，有助于评估作物实际生长状态并指导农业管理。尽管已有研究模拟了光合作用和作物生长过程，但传统作物模型中对冠层光谱信息的机制性建模仍较少。我们提出了一个集成水、碳、能量通量模块，碳分配模块以及反射与荧光光谱模块的生态水文模型（位山 模型），适用于 C₃（冬小麦）和 C₄（夏玉米）作物。基于华北平原的观测数据进行验证后，结果表明该模型能准确模拟水碳通量、作物生长指标以及冠层光谱特征。该模型通过机理性地耦合光合作用与作物动态生长过程，能够有效解析不同过程间的相互作用，并有望借助遥感数据进一步提升模拟精度，为生态水文与农业研究提供有力工具。

报告人：黄茜

题目：基于多源遥感数据和作物模型同化的玉米生长模拟和区域估产研究

内容简介：在西北干旱地区，实时且准确地监测作物生长状态及预测产量对于水资源管理具有重要意义。作物模型是指导灌溉调度、预测产量及提升水分利用效率的有效工具。然而，由于农业管理措施、土壤质地及作物类型的差异，模型在多样化农业区域中的模拟精度面临较大挑战。将遥感观测数据同化进作物模型是降低模型模拟不确定性的有效手段，并已被广泛应用于农业监测研究中。本研究基于作物模型与多源数据融合的同化方法，构建了多通道的数据同化框架，模拟并估算了不同空间尺度（田间尺度与区域尺度）下的土壤水分动态与玉米生长状况，最终实现玉米产量的预测。研究结果表明，在田间尺度，采用集合卡尔曼滤波方法同时同化叶面积指数（LAI）与土壤水分含量（SWC）的方案（EnKF-LS）显著提升了SWAP模型对作物生长过程与产量的模拟精度，适用于不同农业管理措施条件下的模拟与预测。在区域尺度，通过多点位田间试验数据与多源遥感数据的综合验证，EnKF-LS方法能够有效刻画玉米生长与土壤水分的时空分布特征，实现了较为可靠的产量预测（R²=0.63，RMSE=1.34 t·hm⁻²，NRMSE=17.24%）。

腾讯会议：807-615-994