【摘 要】
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模型参数的快速、准确估算是产量形成模型应用的重要前提。在基于APSIM （agricultural production systemssimulator）的旱地小麦产量形成模型参数本土化率定过程中, 存在体量大
【机 构】
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甘肃农业大学资源与环境学院,甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃农业大学林学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31660348, 31560378, 31560343）和甘肃农业大学青年导师基金项目（GAU-QNDS-201701）资助.
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模型参数的快速、准确估算是产量形成模型应用的重要前提。在基于APSIM （agricultural production systemssimulator）的旱地小麦产量形成模型参数本土化率定过程中, 存在体量大、耗时长、精度低、效率低的缺点, 本研究利用智能算法优化模型参数, 试图解决上述问题。依据甘肃省定西市安定区李家堡镇麻子川村2002—2005 年、凤翔镇安家沟村2015—2016 年大田试验数据以及定西市安定区1971—2016 年气象和产量资料, 运用混合蛙跳算法分组轮换和全局信息交换的智能策
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