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基子AqoaCrop模型与多源遥感数据的北方冬小麦水分利用效率估算

摘要第6-9页
ABSTRACT第9-12页
第一章 文献综述第17-67页
    1 AquaCrop模型的研究背景、基本原理、整体框架与应用流程第18-23页
        1.1 AquaCrop模型研究背景第18页
        1.2 AquaCrop模型基本原理第18-20页
        1.3 AquaCrop模型的整体框架第20-23页
        1.4 AquaCrop模型应用过程第23页
    2 AquaCrop模型研究进展第23-27页
        2.1 可应用AquaCrop模型研究的作物类型和关键参数第23-25页
        2.2 AquaCrop模型应用的拓展第25-26页
        2.3 AquaCrop模型的优缺点第26-27页
        2.4 深化AquaCrop模型应用的思考第27页
    3 植物水分含量监测和水分利用效率的研究进展第27-32页
        3.1 植物水分含量监测的研究进展第27-31页
        3.2 植物水分利用效率的研究进展第31-32页
    4 作物模型和遥感数据同化的研究进展第32-44页
        4.1 作物模型第33-37页
        4.2 遥感技术和作物参数的关系第37-41页
        4.3 作物模型和遥感数据同化第41-44页
    5 结论与展望第44-45页
        5.1 AquaCrop模型第44-45页
        5.2 作物模型和遥感数据同化第45页
    6 研究目的意义第45-47页
    参考文献第47-67页
第二章 AquaCrop模型的小麦产量和输出过程变量的全局敏感性分析第67-97页
    引言第67-69页
    1 试验材料与方法第69-76页
        1.1 研究地点介绍第69-70页
        1.2 气象数据的获取第70-71页
        1.3 土壤数据的获取第71-72页
        1.4 AquaCrop模型的介绍第72-75页
        1.5 EFAST方法和敏感性分析策略第75-76页
    2 结果第76-91页
        2.1 参数变化范围对作物参数一阶敏感性的影响第76-80页
        2.2 参数变化范围对作物参数总的敏感性影响第80-84页
        2.3 作物参数对不同时间序列输出变量的敏感性分析第84-89页
        2.4 一阶敏感性指数与总敏感性指数的差异第89页
        2.5 Aquacrop模型校正指导第89-91页
    3 小结第91-92页
    参考文献第92-97页
第三章 AquaCrop模型参数的“本地化”研究第97-115页
    引言第97-98页
    1 试验材料与方法第98-103页
        1.1 研究地点与试验设计第98-99页
        1.2 气象数据的选择与分析第99-101页
        1.3 试验站的土壤数据第101页
        1.4 田间试验和作物数据获取第101-102页
        1.5 水分利用效率第102页
        1.6 AquaCrop模型的介绍第102页
        1.7 数据分析第102-103页
    2 结果与分析第103-110页
        2.1 AquaCrop模型的校正和验证第103-108页
        2.2 生物量产量,籽粒产量和水分利用效率第108-110页
    3 小结第110-111页
    参考文献第111-115页
第四章 比较植被指数方法和植被指数-AquaCrop模型方法对冬小麦水分利用效率的估算第115-133页
    引言第115-117页
    1 试验材料与方法第117-123页
        1.1 试验地点与试验设计第117页
        1.2 冠层光谱反射率的测量第117页
        1.3 气象数据与作物蒸腾获取第117-118页
        1.4 冬小麦生物量和籽粒产量数据的获取第118页
        1.5 冬小麦水分利用效率的计算第118页
        1.6 AquaCrop模型和ACsaV40模型(AquaCrop模型插件)的介绍第118-120页
        1.7 ACsaV40模型和遥感数据的整合第120-121页
        1.8 植被指数的选择第121-122页
        1.9 数据分析第122-123页
    2 结果与分析第123-129页
        2.1 AquaCrop模型ET数据的校正第123页
        2.2 生物量估算第123-124页
        2.3 植被指数估算水分利用效率(WUE)第124-125页
        2.4 数据整合方法对水分利用效率(WUE)的估算第125-129页
    3 小结第129-130页
    参考文献第130-133页
第五章 基于AquaCrop模型和主被动遥感影像数据同化对冬小麦水分利用效率的估算第133-157页
    引言第133-135页
    1 试验材料与方法第135-143页
        1.1 研究区域概况第135-136页
        1.2 田间数据的获取第136-137页
        1.3 卫星影像数据的处理第137-139页
        1.4 光学和雷达植被指数的选择第139-140页
        1.5 模型和整合方法第140-142页
        1.6 统计分析方法第142-143页
    2 结果与分析第143-153页
        2.1 光学植被指数与LAI和生物量之间的关系第143-144页
        2.2 雷达植被指数与LAI和生物量之间的关系第144-146页
        2.3 整合植被指数与LAI和生物量之间的关系第146页
        2.4 冠层覆盖度和生物量的估算第146-148页
        2.5 AquaCrop模型ET数据的校正第148页
        2.6 数据同化方法对冠层覆盖度和生物量的估算第148-150页
        2.7 数据同化方法对产量和水分利用效率的估算第150-151页
        2.8 区域产量和水分利用效率估算第151-153页
    3 小结第153-154页
    参考文献第154-157页
第六章 讨论、结论、创新点与展望第157-175页
    1 讨论第157-166页
        1.1 AquaCrop模型全局敏感性分析第157-160页
        1.2 AquaCrop模型模拟结果与冬小麦的水分利用效率第160-161页
        1.3 植被指数方法与数据整合方法对冬小麦WUE的估算第161-163页
        1.4 基于AquaCrop模型和多源遥感数据对冬小麦水分利用效率的区域估算第163-166页
    2 结论第166-168页
        2.1 Aquacrop模型的敏感性分析第166页
        2.2 AquaCrop模型的应用研究第166-167页
        2.3 比较不同方法对冬小麦水分利用效率的估算第167页
        2.4 多源遥感数据和AquaCrop模型对冬小麦水分利用效率区域估算第167-168页
    3 本研究的创新点第168-169页
        3.1 AquaCrop模型作物参数的时间序列敏感性分析第168页
        3.2 AquaCrop模型参数“本地化”研究第168页
        3.3 基于时间序列的光学和雷达数据的整合应用第168页
        3.4 AquaCrop模型和主被动遥感数据对冬小麦水分利用效率的估算第168-169页
    4 尚待深入研究的问题第169-170页
        4.1 AquaCrop模型可扩展性的研究第169页
        4.2 冬小麦水分利用效率的估算研究第169页
        4.3 数据同化研究第169-170页
    参考文献第170-175页
致谢第175-177页
攻读学位期间发表的学术论文及科研成果目录第177-182页

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