基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术研究的综述报告.docx

基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术研究的综述报告
水稻是我国三大粮食作物之一，也是世界上最为重要的粮食作物之一。水稻产量动态预测是水稻生产管理中的重要环节，对有效地利用农业资源、增加农民收入、保障国家粮食安全具有十分重要的意义。因此，基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术研究日益受到各国学者的关注。
作物模型是基于作物生长的生理和生态特性，通过数学形式描述作物生长发育和产量形成的过程的模型。在农业生产管理及基础研究领域得到广泛应用。而GIS是一种地理信息系统，可以对空间数据进行处理和分析。作物模型和GIS的结合应用，可以较为细致地分析某一地域的土壤、降雨等自然因素对水稻生长和产量的影响，进而预测该地域的水稻产量动态变化。
目前，国内外对基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术研究已经取得了重要进展。其中，中国农业科学院作物科学研究所研究人员开展了基于GIS和多模型结合的水稻产量动态预测技术研究。通过建立GIS数据库和水稻生长模型，实现了对江苏省泰州市水稻生长和产量的精度预测，并成功应用于当地水稻生产管理。同时，在国外，美国加州大学伯克利分校、加拿大渥太华大学等多个机构也开展了基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术的研究。
此外，近年来，随着机器学习方法的应用不断扩大，也有学者运用机器学习方法对基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术进行优化研究，提高了该技术的预测精度。例如，日本的建筑学专门研究机构九州大学建筑综合技术研究所研究人员，采用了随机森林（RandomForest）算法来构建水稻产量预测模型。该模型包括气象数据、土壤信息、植被指数和DEM等数据，以及一些作物因素（生长期、生长势、灾害因素等）作为预测指标。结果表明，该模型能够高精度的预测县域水稻产量的变化。
总之，基于作物模型和GIS的县域水稻产量动态预测技术研究是当前农业科技发展领域的重要方向之一。未来，应继续开展相关研究，不断提高预测精度，以实现更为高效和精准的水稻产量动态预测，并为水稻生产管理和国家粮食安全提供更好的支持。