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J-GLOBAL ID:201702268024437322   整理番号:17A0852738

粒子フィルタアルゴリズムを用いた冬コムギの収量推定のためのCERES-Wheatモデルを用いた葉面積指数と表面土壌水分の同化【Powered by NICT】

Assimilation of Leaf Area Index and Surface Soil Moisture With the CERES-Wheat Model for Winter Wheat Yield Estimation Using a Particle Filter Algorithm
著者 (5件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 1303-1316  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2259A  ISSN: 1939-1404  CODEN: IJSTHZ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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Guanzhong平原(中国)における冬コムギ収量推定を改善するために,毎日の葉面積指数(LAI)およびCERES-コムギモデルでシミュレートした0~20cm(θ)の深さでの土壌水分は,現場測定LAIとθと粒子フィルタアルゴリズムを用いたLandsat導出LAIとθから同化した。線形回帰分析は,同化されたLAIまたはθと冬コムギの各成長段階,用いて,最適同化収率推定モデルを確立した,高収量関連変数を同定するためのほ場で測定した収率を決定した。緑化と乳段階では,同化されたθは測定した収率と高い相関があった,接続と出穂充填段階で,LAI同化とθの両方が収率と強く相関していた。最適同化収率推定モデルを用いて,接続と出穂充填段階で収率,これは各成長段階の測定した収率にLAIとθ関連二重回帰式に基づいて確立収量推定モデルよりも良好な推定精度をもたらしたに同化されたLAIとθの関係式と緑化と乳段階収率にθに関する回帰方程式を組み合わせることにより確立した。さらに,灌漑および天水農地の異なる収率推定モデルを確立する農地した灌漑や天水かどうかを考慮していないことを確認し推定モデルと比較して収量推定を改善した。,各コムギ成長段階で高収量関連状態変数の同化は,作物収量推定を改善するための信頼性があり有望な方法を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
土壌物理  ,  プラネタリー境界層  ,  作物栽培一般 

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