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基于全局敏感性分析的WOFOST模型参数优化 被引量：8
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作者 谢松涯 张宝忠 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第12期29-34,共6页
敏感性分析是模型参数优化的基础,同时也是作物生长模型本地化过程的重要环节。以中国水利水电科学研究院大兴试验基地2015-2016的夏玉米为研究对象,运用全局敏感性分析方法 EFAST对WOFOST模型的49个作物参数进行分析,在此基础上运用PES... 敏感性分析是模型参数优化的基础,同时也是作物生长模型本地化过程的重要环节。以中国水利水电科学研究院大兴试验基地2015-2016的夏玉米为研究对象,运用全局敏感性分析方法 EFAST对WOFOST模型的49个作物参数进行分析,在此基础上运用PEST软件对产量、干物质量、叶面积指数的敏感参数进行优化。结果表明:(1)对产量(WSO)敏感的参数主要有二氧化碳(CO2)同化率在12℃下的矫正因子、最大光合速率在30℃下的校正因子、开花到成熟之间的积温等;(2)对干物质量(TAGP)敏感的参数主要有CO2同化率在12℃下的矫正因子、在35℃时叶面积的生命周期、生育期为0时的比叶面积等;(3)对叶面积指数(LAI)敏感的参数主要有根的同化物转换效率、生育期为0时的比叶面积、CO2同化率在12℃下的矫正因子等;(4)参数优化后,WOFOST模型对夏玉米的模拟效果较好,相对误差RE小于5%,一致性指数d均大于0.9,标准均方根误差nRMSE均小于20%。优化后的参数对于北京地区的夏玉米模拟效果良好。 展开更多
关键词 WOFOST 全局敏感性分析 参数 模型优化 夏玉米
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