基于遥感信息同化的大尺度水稻水分生产率模拟估算及时空变异研究

作物水分生产率是衡量农业用水科学性、合理性和评价用水管理策略的一个综合指标，然而由于大尺度、长时间获取蒸发蒸腾量和作物产量空间数据的困难性，对作物水分生产率的时空间变异特征还不十分清楚。本项目以大尺度水稻水分生产率为研究对象，在对田间尺度的水稻生长模型进行大尺度转换的基础上，将遥感信息大区域覆盖的空间优势与作物模型连续模拟的动态优势相结合,采用数据同化算法，利用遥感反演的水稻冠层参数不断地动态调整作物模型的一些难以获得的关键参数或模型输入变量的初始值，优化模型的模拟过程，构建基于遥感信息同化的大尺度水稻生长模型，模拟水稻生长期内的蒸发蒸腾量和水稻产量，估算长江中下游水稻种植分布图中每个栅格的水稻水分生产率，获取多年的长江中下游稻区水稻水分生产率空间分布特征，揭示水稻水分生产率的时空变异规律，为长江中下游稻区水资源开发、利用与管理、农作制度制定、农业种植结构调整等科学和生产问题提供理论依据。

水分生产率是衡量农业生产水平和农业用水科学性与合理性的综合指标，它反映了水量的投入产出效率。水稻是我国的主要粮食作物，也是需水量极大的作物，因此开展面向水资源管理要求的水稻水分生产率研究十分必要，但是传统的水分生产率一般都是田间尺度的，对于其区域尺度的时空变异规律的认识还不十分清楚，为此本研究借助遥感技术的动态监测、大区域覆盖的特点，结合气象要素开展了区域尺度的水分生产率研究。区域水分生产率研究需要两个重要指标，即区域尺度的作物产量和蒸散发量，本研究也主要从这两方面开展了如下研究内容：（1）水稻遥感估产。首先依据水稻在移栽期稻田具有水覆盖的特点，利用不同时期植被指数EVI和水指数LSWI的关系，提取水稻种植区；然后利用不同行政单元水稻不同生育期的植被指数与其对应的水稻单产建立水稻估产模型，以江苏为例的水稻估产结果的平均相对误差为4.5%，在此基础上利用EVI最大值将基于行政单元的水稻产量转换为基于像元的水稻产量，从而获得以像元为基本单元的区域尺度水稻产量。此外，还开展了基于实割实测数据的省级水稻估产模型研究，其水稻单产遥感估算结果的相对误差也都小于5%；（2）区域蒸散发量（ET）估算。本研究采用了两种以遥感数据和气象数据结合的区域尺度蒸ET估算方法。第一种方法为：基于SEBAL模型的日蒸散发反演，第二种方法为：基于SSEB模型的蒸散发计算方法。对于第二种方法，以江苏为例，发现江苏省2004-2006水稻ET在390-540mm之间，三年平均值为458mm，年际间变化规律不明显。空间上，水稻ET存在高值集中现象，并主要集中在扬州、泰州，还有通州等水稻种植区，而低值区主要分散在徐州、宿迁、淮安、南京四个市，若以淮河灌溉总渠为界分苏南苏北，苏南地区ET明显高于苏北地区；（3）区域水稻生产力时空动态监测。以江苏省为例，采用第一种水稻遥感估产方法和第二种区域蒸散发估算方法，计算了江苏省多年的水分生产率时空变化，研究发现江苏省2004-2006水稻WP在1.19-2.15 kg/m3之间，三年平均值为1.70 kg/m3，年际间变化不大，但呈现逐年递增趋势。空间上，三年间水分生产率都呈现以扬州市为中心的低值区，而南京、常州、苏州则表现为高值区。区域尺度水分生产率的研究，对于提高水分利用效率、评价用水管理策略、缓解农业用水矛盾、遏制环境退化和保障粮食安全等方面都具有重要的意义。