遥感同化WOFOST模型监测水稻重金属胁迫方法研究

发布时间：2017-12-25 04:33

  本文关键词：遥感同化WOFOST模型监测水稻重金属胁迫方法研究　出处：《中国地质大学(北京)》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：农田重金属污染是目前世界上主要的环境污染类型之一,重金属污染物通过各种途径(生活垃圾、污水灌溉、化肥使用和大气沉降等)进入农田,导致土壤重金属元素含量升高,影响作物生长,进而危害人类健康。利用遥感方法监测农田重金属污染已被证明是可行的,但目前还存在监测时间不连续、监测精度不高等问题。在遥感监测农田重金属胁迫研究中引入作物生长模型WOFOST(World Food Studies),可以很好地解决遥感监测时间不连续的问题,同时将遥感观测值与WOFOST模型模拟值结合,使遥感监测时域更广、精度更高。作物根系是重金属污染最直接的胁迫对象,本文以湖南省株洲市3块不同污染水平的水稻种植区为实验区,利用遥感信息同化WOFOST模型的方法获取水稻根重WRT (Weight of Root)的时空变化。使用灰色关联度分析法提取出与WRT关联度最高的WOFOST模型参数CVR(干物质转化为根重的效率),然后利用改进的植被指数GBNDVI反演水稻叶面积指数LAI (Leaf Area Index),以LAI为结合点,选择三种不同参数(重金属污染胁迫因子F. CVR及二者的结合CVRF)为优化对象,利用粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)分别对其进行优化,并对比三者同化WOFOST模型的精度。利用优化后的WOFOST模型得到WRT信息,进而进行水稻重金属胁迫分析,并对研究区水稻重金属胁迫进行了分级评价。主要结论有以下三点：(1)WOFOST模型参数中CVR与WRT的关联度最高。在各类作物参数中,地下参数根重WRT对水稻重金属胁迫的敏感性最高,比地上参数叶绿素和LAI能够更加精确、直接地表征重金属胁迫状况。(2)在水稻的整个生长期重金属对WRT的胁迫一直存在,利用研究区C和A的WRT比值表征污染最严重区域C区污染胁迫程度,其变化范围为(0.691,0.972),其变化趋势为：分蘖期拔节孕穗期抽穗扬花期成熟期。(3)利用遥感信息同化作物生长模型的过程中,同时优化CVR和F后的WOFOST模型精度高于单独优化其中任何一个。
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X87;X56

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本文编号：1331392