基于校正作物模型的作物估产方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于校正作物模型的作物估产方法及系统,该方法包括：基于气候因子的历史数据，通过作物模型，得到相应的历史模拟产量；基于历史模拟产量和相应的实际产量，得到历史模拟产量偏差；以气候因子的历史数据和相应历史模拟产量偏差为训练集，利用机器学习方法，得到训练好的产量偏差模型；基于未来气候因子数据，得到相应的未来模拟产量；将未来气候因子数据输入训练好的偏差模型，得到相应的未来模拟产量偏差；基于未来模拟产量和相应的未来模拟产量偏差，得到未来气候情景下的预测产量。偏差模型考虑了气候因子对作物模型模拟产量的影响，通过对未来模拟产量进行偏差校正，使得对未来作物产量的评估更加准确。

【技术实现步骤摘要】
基于校正作物模型的作物估产方法及系统
本专利技术涉及农作物预测产量
，具体涉及一种基于校正作物模型的作物估产方法及系统。
技术介绍
随着人口的增长和消费水平的提高，全球作物产量到2050年代预计需要增加1倍左右才能满足未来需求。但是，粮食安全仍面临巨大挑战，目前粮食产量增加趋势不足以满足未来粮食需求。特别是随着全球变暖，气候风险增加，如高温，干旱，极端降水的频率增加，使得农业系统承受的压力也越来越大。而未来作物产量预测是制定农业政策，发展农业计划的重要依据，也成为农业领域的研究热点之一。因此，预测未来气候变化情景下的作物产量，对粮食安全有重要的意义。产量评估主要有两种方法：统计模型和基于过程的作物模型，每种模型都有各自的优势和劣势。统计模型是通过拟合产量与气候变量之间的回归关系，将未来气候情景下气候变量输入统计模型预测未来粮食产量。虽然统计模型已越来越多地用于未来的产量预测，但是很难为预测的结果提供可靠的过程解释。基于过程的作物模型主要表达了作物生长与环境条件之间关系，环境条件包括土壤、气象和管理等因素。作物模型对复杂的作物生长系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于校正作物模型的作物估产方法，其特征在于，包括：/n基于气候因子的历史数据，通过作物模型，得到相应的历史模拟产量；/n基于所述历史模拟产量和相应的实际产量，得到历史模拟产量偏差；/n将所述气候因子的历史数据和相应的所述历史模拟产量偏差为训练集，利用机器学习方法，得到训练好的偏差模型；/n基于未来气候因子数据，通过作物模型，得到相应的未来模拟产量；/n将未来气候因子数据输入训练好的所述偏差模型，得到相应的未来模拟产量偏差；/n基于所述未来模拟产量和相应的所述未来模拟产量偏差，得到未来气候情景下的预测产量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于校正作物模型的作物估产方法，其特征在于，包括：
基于气候因子的历史数据，通过作物模型，得到相应的历史模拟产量；
基于所述历史模拟产量和相应的实际产量，得到历史模拟产量偏差；
将所述气候因子的历史数据和相应的所述历史模拟产量偏差为训练集，利用机器学习方法，得到训练好的偏差模型；
基于未来气候因子数据，通过作物模型，得到相应的未来模拟产量；
将未来气候因子数据输入训练好的所述偏差模型，得到相应的未来模拟产量偏差；
基于所述未来模拟产量和相应的所述未来模拟产量偏差，得到未来气候情景下的预测产量。


2.根据权利要求1所述的基于校正作物模型的作物估产方法，其特征在于，所述气候因子为温度和/或降水。


3.根据权利要求1所述的基于校正作物模型的作物估产方法，其特征在于，所述作物模型包括EPIC、GEPIC、pDSSAT、LPJ-GUESS、LPJmL和PEGASUS。


4.根据权利要求1所述的基于校正作物模型的作物估产方法，其特征在于，还包括：
将目标区域网格化；
得到未来气候情景下的每一网格的预测产量；
根据每一网格的预测产量，得到目标区域作物产量预测图。


5.一种基于校正作物模型的作物估产系统，其特征在于，包括：
历史模拟产量单元，用于基于气候因子的历史数据，通过作物模型，得到相应的历史模拟产量；...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷国勇，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11