基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法

本发明公开了基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法，本发明涉及农业气象预测与智能决策技术领域，包括如下步骤：步骤S1：将动态玉米生长模型与天气研究与预报模型进行内核级算法融合，构建WRF‑Crop耦合系统，所述WRF‑Crop耦合系统通过双向数据通道实现玉米冠层蒸腾量、反照率变化与温度、湿度、辐射数据的实时交互。该基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法，通过构建WRF‑Crop双向耦合模型，突破传统动态玉米生长模型与气象模型孤立运行的局限，实现植被生长与局地气候的动态互馈模拟，有效捕捉极端气候事件下的作物胁迫响应机制。