基于APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化

作者:聂志刚; 李广; 王钧; 马维伟; 雒翠萍; 董莉霞; 逯玉兰

摘要:【目的】模型的有效应用依赖于参数的快速、准确估算。本研究拟解决作物生长模型参数本土化率定过程中运算量大、耗时长、精度低、效率低的问题。【方法】依据甘肃省定西市安定区2个试验点(李家堡镇麻子川村和凤翔镇安家沟村),多年(2002—2005年和2015—2017年)大田试验数据以及定西市安定区1971—2017年气象资料,利用混合蛙跳算法智能的迭代搜索原理,对APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数进行了优化,并采用相关性分析方法对模型校正结果进行检验。【结果】利用青蛙群体即相对独立又合作协调的子群内局部深度搜索与子群间全局信息交流生物进化学习策略,有效提高了运算的速度,实现了对APSIM模型中与旱地小麦叶面积指数相关参数的快速、准确估算。相关参数主要包括:主茎上节出现所需的热时间间隔、小麦出苗后初始化的节数、小麦出苗后初始化的叶片数、小麦出苗后初始化的叶面积指数、某日正在生长的节数和最大比叶面积。分别使用穷举试错法所得参数值和混合蛙跳算法所得参数值模拟叶面积指数,参数优化后,叶面积指数模拟值和实测值之间的RMSE(root mean square error)平均值由0.069降低到0.027,NRMSE(normalized root mean square error)平均值由8.09%降低到4.56%,ME(model effective index)平均值由0.979提高到0.993。【结论】相对于参数率定常用穷举试错法,混合蛙跳算法具有自发学习特征的智能迭代行为,实现了参数的自动率定,提高了效率。基于该算法进行APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化,使得模型对叶面积指数的模拟精度显著提高,证明该算法的使用对作物生理生态系统复杂模型的校正效果良好,为改善模型参数率定过程存在的运算量大、耗时长、精度低、效率低的缺点提供了一种行之有效的方法。

分类:
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关键词:
  • apsim
  • 小麦
  • 叶面积指数
  • 参数优化
  • 混合蛙跳算法

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期刊名称:中国农业科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:11401

杂志介绍:
主管单位:中华人民共和国农业农村部
主办单位:中国农业科学院;中国农学会
出版地方:北京
快捷分类:农业
国际刊号:0578-1752
国内刊号:11-1328/S
邮发代号:2-138
创刊时间:1960
发行周期:半月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:2.61
综合影响因子:2.444