数据同化 - 机器学习（DA-ML）融合的区域玉米估产模型构建：步骤、原理与细节解析该研究构建的DA-ML 区域玉米估产模型，核心是将数据同化（DA） 的物理机制约束与机器学习（ML） 的高效非线性拟合能力结合，解决传统纯物理模型计算成本高、纯机器学习模型缺乏物理解释性的问题，最终实现高效、物理一致的区域玉米产量估算。模型以山东省为研究区，基于 SWAP 作物生长模型、迭代集合光滑器（IES）数据同化算法和 4 类机器学习模型构建，以下从核心原理、分步构建流程、关键模型细节三方面详细解析，兼顾原理理解和实操逻辑。