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作物產(chǎn)量“預(yù)知術(shù)”?遙感“天眼”與模型“大腦”的“夢(mèng)幻組合”

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發(fā)布時(shí)間:2025-07-08 17:44 來(lái)源:中國(guó)作物學(xué)會(huì)

  在古老的傳說(shuō)中,人們常常幻想擁有預(yù)知未來(lái)的能力,尤其是對(duì)于糧食收成這種關(guān)乎生存的大事。如今,隨著科技的飛速發(fā)展,我們真的擁有了這樣的“預(yù)言家”——遙感技術(shù)+作物生長(zhǎng)模型,它們就像一對(duì)神奇的搭檔,一個(gè)在天空中俯瞰大地,一個(gè)在電腦里精準(zhǔn)計(jì)算,共同為我們揭開作物產(chǎn)量的神秘面紗。

  、遙感:天空中的“千里眼”

  遙感,聽起來(lái)像是一個(gè)高大上的科技名詞,其實(shí)它的原理并不復(fù)雜。想象一下,你站在山頂上,用望遠(yuǎn)鏡眺望遠(yuǎn)方的田野,看到田野里莊稼的顏色、長(zhǎng)勢(shì)等信息,這就是一種簡(jiǎn)單的“遙感”。只不過(guò),現(xiàn)代的遙感技術(shù)更加先進(jìn),它利用衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等平臺(tái),搭載各種傳感器,從地面、低空、高空等不同高度獲取地球表面的信息(圖1)。這些傳感器就像是超級(jí)敏銳的眼睛,能夠捕捉到肉眼看不見(jiàn)的電磁波信號(hào),這些電磁波信息被傳輸回地面后,經(jīng)過(guò)處理和分析,就能夠得到地表上的各種信息,比如植被的植被指數(shù)、土壤的濕度、地形的起伏等,為我們提供寶貴的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。

  圖1 不同尺度遙感觀測(cè)平臺(tái)(圖片來(lái)源:國(guó)家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心)

  遙感技術(shù)預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量,就好比給農(nóng)作物做一次“空中體檢”,是一種高效又科學(xué)的方法。衛(wèi)星或無(wú)人機(jī)上的傳感器能捕捉農(nóng)作物的光譜、紋理等信息,這些信息藏著農(nóng)作物的“健康密碼”。科學(xué)家們會(huì)用這些“健康密碼”和農(nóng)作物的產(chǎn)量或者產(chǎn)量構(gòu)成要素建立數(shù)學(xué)關(guān)系,就像找到它們之間的“秘密公式”,從而估算出產(chǎn)量。還有一種方法是,先用這些“健康密碼”算出農(nóng)作物地上部分的干物質(zhì)量,因?yàn)楦晌镔|(zhì)量和產(chǎn)量之間也有一定的關(guān)系,所以也能通過(guò)這個(gè)來(lái)估算產(chǎn)量。

  、模型:電腦里的“智慧腦”

  模型聽起來(lái)可能有點(diǎn)抽象,但其實(shí)它就像一個(gè)虛擬的“實(shí)驗(yàn)室”。在這個(gè)“實(shí)驗(yàn)室”里,我們可以通過(guò)輸入各種影響作物生長(zhǎng)的條件,模擬出作物的生長(zhǎng)過(guò)程。這些條件包括天氣、土壤、作物品種、施肥量等,模型會(huì)根據(jù)這些輸入條件,按照一定的科學(xué)規(guī)律進(jìn)行計(jì)算,最后給出作物的產(chǎn)量預(yù)測(cè)(圖2)。模型的原理是基于作物生長(zhǎng)的生理生態(tài)過(guò)程。科學(xué)家們通過(guò)長(zhǎng)期的試驗(yàn)和研究,總結(jié)出了作物生長(zhǎng)的各種規(guī)律,并將這些規(guī)律用數(shù)學(xué)公式表達(dá)出來(lái)。這些公式就像是模型的“骨架”,支撐起整個(gè)模型的運(yùn)行。當(dāng)我們輸入不同條件時(shí),模型就會(huì)按照這些公式進(jìn)行計(jì)算,就像一個(gè)超級(jí)聰明的“大腦”,能夠預(yù)測(cè)出在這些條件下作物會(huì)長(zhǎng)成什么樣,最終產(chǎn)量會(huì)是多少。

  圖2 作物生長(zhǎng)模型模擬示意圖

  模型預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量的過(guò)程就像是一場(chǎng)精彩的“模擬秀”。首先,我們需要收集大量的數(shù)據(jù),包括氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、田間管理數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)就像是模型的食材,只有食材新鮮、豐富,模型才能做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。然后,我們將這些數(shù)據(jù)輸入到模型中,模型就會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和算法,開始模擬作物的生長(zhǎng)過(guò)程。它會(huì)考慮天氣變化對(duì)作物生長(zhǎng)的影響,比如溫度、降水、光照等;它還會(huì)考慮土壤肥力對(duì)作物生長(zhǎng)的支持,比如土壤中的氮、磷、鉀等養(yǎng)分含量;它還會(huì)考慮田間管理措施對(duì)作物生長(zhǎng)的干預(yù),比如施肥、灌溉、除草等。最后,模型會(huì)根據(jù)這些綜合因素,計(jì)算出作物在每個(gè)生長(zhǎng)階段的狀態(tài),包括葉面積、生物量、籽粒數(shù)量等。最終,模型會(huì)給出一個(gè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)值,就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老農(nóng),根據(jù)各種條件判斷出今年的收成會(huì)如何。

  、遙感與模型的“夢(mèng)幻組合”

  遙感和模型雖然各自都很厲害,但它們都有自己的局限性。遙感雖然能夠獲取大范圍的信息,但它只能看到表面現(xiàn)象,無(wú)法深入了解作物生長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)理。而模型雖然能夠模擬作物生長(zhǎng)的過(guò)程,但它需要準(zhǔn)確的輸入數(shù)據(jù),否則就會(huì)出現(xiàn)“垃圾進(jìn),垃圾出”的情況,尤其模型從單點(diǎn)研究發(fā)展到區(qū)域應(yīng)用時(shí),優(yōu)質(zhì)的高空間分辨率模型輸入?yún)?shù)就更難獲得。

  將遙感和模型耦合起來(lái),就像是讓遙感的“千里眼”和模型的“智慧腦”協(xié)同工作(圖3)。遙感可以為模型提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的大面積觀測(cè)數(shù)據(jù),比如作物的光譜信息、土壤濕度等,模型則可以根據(jù)這些數(shù)據(jù),調(diào)整自己的模擬過(guò)程,讓預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。這種耦合就像是給作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)裝上了一對(duì)“翅膀”,讓它能夠飛得更高、看得更遠(yuǎn)。

  耦合的過(guò)程聽起來(lái)有點(diǎn)復(fù)雜,但其實(shí)就像是在兩個(gè)不同世界之間搭建一座橋梁。首先,我們需要將遙感數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)進(jìn)行“翻譯”,讓它們能夠相互理解。這就需要一些專業(yè)的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換技術(shù),將遙感圖像中的光譜信息轉(zhuǎn)換成模型能夠識(shí)別的參數(shù),比如葉面積指數(shù)、生物量等。然后,我們需要選擇合適的耦合方法。目前最常用的方法是順序同化策略。順序同化就像是一個(gè)“調(diào)解員”,它會(huì)比較遙感觀測(cè)到的數(shù)據(jù)和模型模擬的數(shù)據(jù),找出它們之間的差異。然后,它會(huì)根據(jù)一定的規(guī)則,調(diào)整模型的參數(shù)或者狀態(tài)變量,讓模型的模擬結(jié)果更加接近實(shí)際觀測(cè)值。這個(gè)過(guò)程就像是在不斷地“校準(zhǔn)”模型,讓它能夠更好地反映作物的實(shí)際生長(zhǎng)情況。

  圖3 遙感和模型耦合方式(驅(qū)動(dòng)策略(左)、初始化策略(中)、順序同化策略(右))

  遙感技術(shù)和作物生長(zhǎng)模型結(jié)合起來(lái),不僅能利用遙感的實(shí)時(shí)性和空間連續(xù)性,還能發(fā)揮生長(zhǎng)模型的時(shí)間連續(xù)性、機(jī)理性,從而更科學(xué)、更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)農(nóng)作物的空間生產(chǎn)力(圖4),就好比讓“千里眼”和模型專家的“智慧腦”合作,這種結(jié)合的方法比單獨(dú)使用遙感或模型要可靠得多,應(yīng)用前景非常好。

  圖4 基于遙感和模型耦合模擬的研究區(qū)域小麥拔節(jié)期葉面積指數(shù)(左)和葉片氮積累量(中)及成熟期籽粒產(chǎn)量(右)空間分布圖

  作者簡(jiǎn)介

  郭彩麗,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心實(shí)驗(yàn)師,近年來(lái),圍繞遙感和模型耦合技術(shù)開展小麥生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究,參加遙感和模型耦合相關(guān)主題國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)子課題、國(guó)家自然科學(xué)基金各1項(xiàng),以第一作者在Agricultural and Forest Meteorology、Precision Agriculture發(fā)表SCI論文各1篇。

  來(lái)源: 中國(guó)作物學(xué)會(huì)

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