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基于作物模型与机器学习的水稻障碍型冷害脆弱性研究: 2024年; 以水稻障碍型冷害为例,提出一种突破数据限制并兼顾承灾体反应机理的新方法,构建农业气象灾害脆弱性曲线。基于1990-2010年气象数据设计水稻抽穗开花期的障碍型冷害情景,通过MCWLA-Rice作物模型和机器学习混合建模法计算对应的水稻单产损失,最终建立不同水稻主产区的障碍型冷害脆弱性曲线,并对1961-2010年水稻障碍型冷害单产损失快速评估。结果表明:(1)机器学习可有效重现作物模型模拟精度(RRMSE<6%,R^(2)>0.93)。(2)水稻障碍型冷害脆弱性具有明显的空间和种植制度差异,高纬地区到低纬地区水稻脆弱性整体呈下降趋势,且晚稻脆弱性普遍低于早稻。(3)一季稻抽穗开花期障碍型冷害的年均单产损失(1224kg·hm^(−2))高于双季稻(早稻:868kg·hm^(−2);晚稻:807kg·hm^(−2))。; 张静张静张朝曹娟曹娟韩继冲陶福禄; 关键词：水稻低温冷害脆弱性作物模型

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张静