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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

中国是农业大国冬小麦是中国华北地区的主要粮食作物之一，其中河南、山东、河北、江苏的冬小麦产量占全国冬小麦总产量的 60%以上，冬小麦长势监测的实时性和产量预报的准确性直接关系到国家的粮食安全和经济发展。过去的 20 多年，遥感信息与作物生长模拟模型相结合的方法，在区域作物产量预测方面表现出良好的发展趋势。该方法既动态反映了作物生长发育的内在机理过程，又融合了遥感技术的宏观实时动态监测功能，受到国内外众多学者的广泛关注。遥感数据与作物模型结合是当前农业信息技术应用研究的重要内容和发展趋势之一，可以解决单独利用遥感或单独利用作物模型无法解决的问题。

本研究利用wofost 模型冬小麦作物参数的基础上，利用2015-2016 年山东省聊城市临清市冬小麦实际作物数据、土壤数据和气象数据，采用叶面积指数反演方法来订正和验证 wofost 模型，并根据利用遥感信息掌握的各种苗情以及面积来估算该地区域产量。本研究对遥感信息与作物模型的结合研究及其区域应用是一个有益的探索，可为探讨利用遥感信息与作物模型相结合的方法在县级区域进行冬小麦生长发育模拟的可行性分析提供科学依据。

国内外研究现状

作物生长模型是近40年来迅速发展起来的，尤其是20世纪末至今。它作为一种系统的分析方法，对于理解作物与气候因素、土壤因素之间的相互作用起到了很大帮助，同时作物生长模型也是未来研究的主流方向，它能够动态模拟作物的生长过程和产量形成，其研究内容、特点、方法等方面不断呈现出新的发展趋势，在监测作物长势和预报产量方面是个强有力的工具，并在农业气象服务和其他农业决策部门等方面应用非常广泛。目前一些国家和组织例如欧洲联合研究中心（european commission’s joint research centre）、美国国际开发署（united states agency for international development）和澳大利亚利用作物模型来监测区域作物生长，从而为政府和商业机构提供辅助决策信息。

2. 研究的基本内容

山东省临清市土地肥沃，十分适宜冬小麦等农作物的生长，以临清市冬小麦数据为基础进行冬小麦生长模型（wofost）的参数校正与验证以及模型模拟的结果则相对具有代表性可以作为山东省粮食作物的产量模拟。

步骤：

（1）收集整理数据，包括临清市2015-2016年的冬小麦种植面积与产量，总辐射、最高温度、最低温度、日平均风速、日降水量、水汽压等。对南京地区2015-2016年冬小麦生长期间晴天条件下的遥感数据（landsat8卫星数据）筛选并做好预处理。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本研究以山东省聊城市临清市1995-1997年气象数据、作物信息等数据为基础，调试并验证作物生长模型wofost的相关参数；以2015-2016年气象数据为基础，利用wofost模拟2015-2016年冬小麦的生长状况，并与遥感信息相结合，由点及面，对冬小麦种植产量进行模拟分析。

具体进度安排如下：

2019年1月，查阅相关文献，获得相关知识储备，确定研究方法。

4. 参考文献

[1]王琦,郭建茂,郑腾飞,施俊怡.基于作物模型的冬小麦气候适宜度算法研究[j].中国农学通报,2013,29(32):374-378.

[2] 马玉平，王石立，张黎，等． 针对华北小麦越冬的 wofost模型改进［j］． 中国农业气象，2005，26( 3) :145 －149．

[3] 曹宏鑫,金之庆,石春林,葛道阔,高亮之. 中国作物模型系列的研究与应用[j]. 农业网络信息, 2006,(05) .