作物估产如何更准确和定量化？我国科学家构建新算法在农业生产中

在农业生产中，农作物的估产，不只是估算产量，更影响着农业生产计划制定、粮食安全保障、对外贸易调整等多方面的大政方针，因此，更加精准的估产信息，也意味着将会给农业生产提供更准确的参考。
采访人员从中国农科院获悉，近日，我国科学家成功构建了一种作物估产的新算法，该算法结合了卫星遥感信息和作物生长模型数据，大范围作物估产精度可以达到95%以上。该算法由中国农科院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队和智慧农业创新团队完成，相关研究成果在线发表在《环境遥感（Remote Sensing of Environment）》上。随着农业生产现代化的推进，作物估产的作用越来越受到重视，估产方法也越来越先进和准确。中国农科院农业资源与农业区划研究所吴尚蓉博士介绍，作物估产在很多方面都发挥着重要的作用，比如指导农业生产、进行生产调整和决策等，在及时、准确地了解当年各种作物的预计产量之后，就可以及时调整生产策略，科学谋划、合理安排下一年农业生产，这对保障国家粮食安全有非常重要的作用。同理，估产在对外贸易策略制定、争取在国际贸易中的主动权、保持农业可持续发展等方面也同样意义重大。

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【作物估产如何更准确和定量化？我国科学家构建新算法】新算法对大范围作物估产的精度可以达到95%以上。中国农科院供图
农作物又是如何估产的呢？过去估产，采取的是层层上报的统计方法，不仅工作效率低，而且信息相对滞后。卫星遥感技术的应用，使得作物估产变得快速、高效，但卫星遥感获取的是地表瞬时信息且存在一定过境周期，导致遥感本身也存在时间连续性不强的问题。另外，目前常用的遥感估产方法大多为统计模型，不能实现对作物生长过程和产量形成进行定量描述。上述问题无法满足人们对作物估产工作不断提高的精度需求和定量化要求。
为此，科学家们尝试建立一种更好的兼具空间连续性和时间连续性的数据同化新算法。吴尚蓉介绍，此次发表的研究成果是在兼顾作物生长模型和遥感数据二者优势基础上，一定程度上弥补了常用同化算法的不足。其中，主要兼顾了两方面的优势，第一，融入了作物生长模型的机理性及其对作物生长过程变化连续模拟的能力，第二，结合卫星遥感数据，利用了卫星遥感数据空间连续性较强的特点。最终，科学家们提出了遥感信息与作物生长模型数据同化新算法，并成功构建了作物估产同化系统。
在此前的实验中，科学家们在河北衡水全域范围内，以冬小麦为对象，进行区域冬小麦产量定量模拟和估算，作物估产同化系统在单点尺度和区域尺度作物单产模拟中都达到较高精度水平，证明了所提数据同化新算法及同化系统在大范围作物单产定量模拟中具有一定可行性和有效性。其中，区域作物单产的估产准确度可达到95%以上，且弥补了常用遥感统计估产模型无法对作物生长变化过程和产量形成进行定量化解释的不足。
据介绍，该估产同化系统，是对国际现有遥感与作物生长模型数据同化算法和同化系统的有益补充，对提高遥感与作物生长模型数据同化的作物产量模拟估算精度和水平都具有重要的科学意义，对开展大范围作物产量模拟预测、区域作物生长监测评价和保障国家粮食安全等，也具有重要应用价值。
该研究得到国家自然科学基金（创新研究群体）、中国科协青年人才托举工程和中国农科院科技创新工程等项目共同资助。