多源气象数据与作物参数融合数据集

作物生长全周期数字孪生数据集主要面向农业大灾风险分析与作物生长智能预测研究需求，依托"新一代人工智能国家科技重大专项"课题建设。数据集涵盖山东齐河和黑龙江哈尔滨两个代表性农业产区，覆盖小麦、玉米、水稻三种主要粮食作物，时间跨度超过20年（2000—2023年）。数据集由作物生长参数和气象环境数据两部分组成。气象数据来源于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的ERA5全球大气再分析数据产品，包含总降水、气温、相对湿度、太阳辐射、风速风向、土壤体积含水量等15个逐日气象要素。作物生长参数数据基于本地化的机理模型模拟生成，以气象数据为驱动，模拟作物从播种到收获全生育期内的逐日生长状态，记录了发育阶段、叶面积指数、地上部总干物重等作物生长核心指标。两部分数据通过地域和时间维度进行关联融合，形成"气象驱动—作物响应"的配对数据对，共计约8,800条气象记录和10,100条作物生长记录，为作物生长数字孪生模型的训练、验证和推理提供完整的数据基础。