東北地理所在基于數據同化和當地玉米特性改進WRF-Crop模型對玉米生長模擬方面取得新進展
糧食安全是國家安全的重要基石，也是人類生存發展的根本保障。作為非傳統安全領域的核心議題，它既關乎億萬民眾的"米袋子"和"菜籃子"，也影響著區域經濟社會的穩定。當前氣候變化加劇、耕地資源縮減、國際供應鏈波動等挑戰疊加，如何利用現有作物模型和遙感手段提高對糧食產量的估算和預測，成為當前作物估產的關鍵挑戰。
為了解決這些難題，中國科學院東北地理與農業生態研究所土地系統遙感學科組研究人員，利用吉林省地面玉米物候監測站數據以及MODIS遙感影像，成功構建出一套適用于吉林省玉米生長和產量估算的參數化方案，將天氣研究和預測模型（WRF）與動態作物模型（Noah-MP-Crop）耦合的作物模型（WRF-Crop）進行本土化。此外，為控制模擬誤差，利用基于時間分段插值的同化方法，將衛星遙感數據同化到模型中，成功模擬了當季玉米的生長趨勢和產量估算。
研究結果顯示，通過優化模型的玉米生長積溫閾值（GDDs）并結合數據同化，能顯著提高模擬結果的準確度。與模型默認參數方案相比，改進后模型在葉面積指數（LAI）、蒸散量（ET）和總初級生產力（GPP）上的平均絕對誤差分別降低了41.2%、14.1%和27.5%。地面渦度協方差觀測數據也支撐了結果的可靠性，土壤水分（0-10 cm）和GPP的MAE（R2）分別為0.027 m3/m3（0.82），1.75 g C/m2/d（0.67）。最后，利用改進方案對吉林省2023年玉米產量進行了估算，平均產量為10140 kg/ha，與改進前模型結果相比精度提高約9.26%，整體估算精度超過95%。該研究不僅為作物模型本土化提供了新技術手段，還為大尺度作物產量估算和預測提供了科學支撐。
該成果發表在國際期刊Agricultural and Forest Meteorology（影響因子5.6，中科院一區top），由東北地理所2021級碩士研究生包倫（第一作者，已畢業）、于靈雪副研究員（通訊作者）等人共同完成。研究得到中國科學院戰略性先導科技專項（XDA28080503）、吉林省科學技術發展項目（20220101154JC）等項目共同資助。
圖1.物候監測站玉米生長積溫閾值
圖2. 玉米采樣值與模型模擬結果對比
論文信息：Bao L,Yu L,Yu E,et al.,(2025). Improving the simulation of maize growth using WRF-Crop model based on data assimilation and local maize characteristics. Agricultural and Forest Meteorology,365: 110478.
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2025.110478
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