EFAST方法在WOFOST模型参数敏感性分析中的应用

"该研究运用EFAST方法对WOFOST作物模型的参数进行了敏感性分析，以识别影响冬小麦产量的关键参数。研究发现，比叶面积、积温、叶面积生长周期、单叶有效光能利用率和CO2同化率校正因子等6个参数对产量贡献较大，为模型修正和参数本地化提供了依据。" 本文详细探讨了如何通过敏感性分析优化作物生长模型的性能，特别是针对WOFOST模型。WOFOST（WOrld FOod STudies）是一种广泛应用的作物生长模型，用于监测作物生长状态和预测产量。然而，模型的准确性往往受到其众多参数的影响，因此，确定关键参数至关重要。 作者采用了扩展傅立叶振幅灵敏度检验法（EFAST），这是一种统计工具，能够评估模型参数变化对模型输出的影响程度。通过对河北省藁城市2009年至2010年的冬小麦数据进行分析，研究者发现以下六个参数的敏感性指数显著，对冬小麦产量形成的影响较大： 1. 生育期为0.5和1.0时的比叶面积（SLATB1和SLATB2）：比叶面积是衡量植物叶片面积与其重量比例的指标，对光合作用和作物生长有着直接影响。 2. 出苗到开花期的积温（TSUM1）：积温是作物生长发育所需温度的累积，它反映了气候条件对作物生长的影响。 3. 35℃时叶面积的生长周期（SPAN）：叶面积的生长周期反映了叶片生长速度，影响作物光合作用和能量积累。 4. 20℃下单叶有效光能利用率（EFFTB3）：这是衡量植物将光能转化为化学能效率的指标，对作物生产力有直接影响。 5. 最大CO2同化率在30℃的校正因子（TMPF4）：这个因子调整了作物在不同温度下的CO2吸收能力，影响光合速率和作物生长。 这些敏感参数的识别为模型的改进提供了方向，有助于减少模型模拟的不确定性。此外，这些发现也为适应当地气候和土壤条件的参数“本地化”提供了重要依据，确保模型更准确地反映实际作物生长情况。 敏感性分析是模型优化的重要步骤，通过EFAST方法，研究者可以量化参数对模型输出的相对贡献，从而确定哪些参数需要更精确的测量或调整。这不仅有助于提高模型的预测精度，也有助于更好地理解作物生长过程中的关键因素，为农业管理决策提供科学支持。 基于EFAST方法的敏感性分析对于理解和改进作物模型至关重要，尤其是在应对气候变化和保障粮食安全的背景下，这种精细化的分析方法具有深远的实践意义。