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应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产

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选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对各县(区)的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测.结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期(0.489)最大,抽穗-灌浆期(0.427)次之,返青期(0.035)与乳熟期(0.049)较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9％的相对误差小于2.0％,71.6％的均方根误差小于75.0 kg/hm2.
Wheat Yield Forecasting at County Scale Based on Time Series Vegetation Temperature Condition Index

王蕾、王鹏新、李俐、张树誉、白雪娇、解毅

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中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083

农业农村部农业灾害遥感重点实验室,北京,100083

陕西省气象局,陕西西安,710014

条件植被温度指数 求和自回归移动平均模型 县域尺度 冬小麦单产 预测精度

国家自然科学基金国家自然科学基金

4137139041811530303

2018

武汉大学学报(信息科学版)
武汉大学

武汉大学学报(信息科学版)

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：1.072
ISSN：1671-8860
年,卷(期)：2018.43(10)
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