【摘 要】
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【目的】构建合理的作物估产方案,提高作物估产精度。【方法】本文以基于集合卡尔曼滤波（EnsembleKalman Filter,EnKF）构建的遥感信息-作物模型结合模型（PyWOFOST）为基础,建立了
【机 构】
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天津市气候中心,中国气象科学研究院,南京信息工程大学应用气象学院
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【目的】构建合理的作物估产方案,提高作物估产精度。【方法】本文以基于集合卡尔曼滤波（EnsembleKalman Filter,EnKF）构建的遥感信息-作物模型结合模型（PyWOFOST）为基础,建立了以LAI为结合点,适用于中国东北地区玉米的同化模拟模型,并使用MODIS LAI数据作为外部同化数据进行同化模拟,重点分析了遥感观测（MODIS LAI）和模型参数（出苗-开花期所需积温,TSUM1）的不确定性（即随机误差）对同化模拟结果的影响。最后,利用PyWOFOST模型实现了区域尺度上的玉米估产。【
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