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大气数值模型和再分析为各种应用生成了宝贵的天气和气候信息。其中，农业从所提供的数据中获得了相当大的附加值。这些数据允许创建情景和/或集合，以评估源自气候和植物生产方面的复合不确定性。在这项工作中，我们使用两种大气产品和 AquaCrop 模型来研究 2015 年夏季波河谷农业生产对气候条件以及作物类型和灌溉方法的影响和敏感性。这两个产品是一组使用天气研究和预报 (WRF-ARW) 模型的 3 公里分辨率免费模拟，用作灌溉用水需求的情景，以及 6 公里 COSMO-REA6 再分析，提供大气参考数据集。AquaCrop 模型仅强制使用波河谷的农田网格点，我们测试了作物模型对初始土壤水分、灌溉管理、土壤和作物类型等参数的敏感性。初步结果表明，对于小麦而言，产量反应取决于气象输入数据，COSMO-REA6 产量高于 WRF-ARW 产量，并且取决于土壤中的粘土含量。此外，AquaCrop 输出的物理集合（每日水通量、土壤水分和作物产量）将与哥白尼 2015 年的季节性预报产品进行比较
支持农作物和牲畜系统的农业气象
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