为了评估同化时间序列叶面积指数（leaf area index，LAI）和蒸散发（evapotranspiration，ET）产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性，该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象，以SWAP为作物生长动态模型，利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数，以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数，重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明，同化MODIS LAI和ET后，冬小麦产量的估测精度比未同化精度（r=0.57，RMSE=1192 kg/hm2）有显著提高，并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度（r=0.75，RMSE=494 kg/hm2）高于一阶差分代价函数法（r=0.73，RMSE=667 kg/hm2）的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。
作物 遥感 模型 向量夹角 一阶差分 数据同化 产量估测