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冠层特性观测对作物产量经验模型预测的前置效应( The Effect of Antecedence on Empirical Model Forecasts of Crop Yield from Observations of Canopy Properties )
A Florence A Revill S Hoad R Rees M Williams
在谷类作物（如小麦）生长季节早期查明产量不足有助于确定更精确的农艺策略，以进行干预，管理生产。我们研究了作物冠层特性，包括叶面积指数(LAI)、叶片叶绿素含量和冠层高度，在不同提前期内如何作为冬小麦产量的预测因子。模型是在英国两年多的肥料试验中校准和验证的。叶面积指数和株高与产量的相关性强于产量和叶绿素含量。产量预测模型在一年中校准并在另一年中测试表明，叶面积指数和高度提供了最稳健的结果。与机器学习相比，线性模型的验证误差相等或更小。产量预测数据的信息量在收获前随时间的推移而急剧下降，在应用于不包括在校准中的年份时也是如此。因此，年际土壤和天气变化对作物表型的影响在改变作物变量与产量之间的相互作用（即回归模型的坡度和截断）方面至关重要，也是预测误差的一个关键因素。这些结果表明，冠层特性数据为产量评估提供了有价值的作物状况信息，但有重要的局限性。
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