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利用一维多层水热耦合SHAW(Simultaneous heat and water)模型,在2015年商丘田间实验基础上,模拟冬小麦拔节后晚霜冻敏感期幼穗层气温,并结合拔节后天数对晚霜冻害的发生及其程度进行监测,以研究SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性。结果表明,模型能准确模拟晚霜冻敏感期幼穗层20~60 cm高度垂直方向上的每小时气温变化,模拟值与实测值间的绝对误差低于1℃的占44.7%,低于2℃的占72.5%,且夜晚的模拟效果优于白天,相较于气象站日最低气温,SHAW模型模拟的幼穗层日最低气温和低温持续时间更能反映实际冻害发生时的低温环境。由于农田小气候的影响,气象站、农田上方2 m高度和幼穗层气温具有较大差异性,当SHAW模型所需的农田上方2 m高度气象数据缺乏时,将气象站数据转换为农田2 m高度气象数据代入模型的模拟方法优于直接将气象站气象数据代入模型的模拟方法,前者模拟的幼穗层日最低气温与实测值更为接近,所确定的晚霜冻等级与实际情况更加符合。因此,利用SHAW模型对冬小麦晚霜冻害进行监测是可行且适用的,相较于传统的气象站日最低气温监测指标,可提高监测晚霜冻害发生情况和冻害程度的准确率。 相似文献
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利用一维多层水热耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型,在田间实验的基础上,模拟河南省商丘地区2015年冬小麦拔节后近地面层0~40 cm垂直方向上的每小时气温变化特征。结果表明,冬小麦近地面层气温模拟整体效果较好,其中48%模拟的绝对误差低于1℃,75%模拟的绝对误差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94;夜晚气温的模拟效果优于白天的模拟效果,白天11:00—14:00气温被过低估计,并随着近地面层高度的增加,模拟值误差越大;近地面层内3种气温特征值模拟效果的优劣依次为：日平均气温、日最低气温、日最高气温,其中,日平均气温模拟值与实测值基本吻合,日最低气温被略微高估,日最高气温被过低估计。此外,SHAW模型在冬小麦拔节后6个生育期的模拟效果均存在差异,拔节期、灌浆期和乳熟期模拟效果较好,孕穗期和开花期次之,抽穗期模拟效果相对较差。 相似文献
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叶温是反映冬小麦健康状况的关键指标，但获取麦田叶温动态变化过程及廓线分布存在着较大困难。本文以河南省商丘市为研究区，引入表达土壤-植被-大气能量传输的SHAW模型，对其进行本地化标定，在垂直方向上0~60cm高度以10cm为间隔进行分层，模拟冬小麦拔节期至抽穗期间的叶温时序曲线及廓线，并结合田间同期不同高度的叶温实测数据，对模拟结果进行分析。结果表明：SHAW模型可有效地用于麦田叶温时序曲线和廓线模拟，决定系数达0.8476，夜间模拟效果显著优于白天，决定系数分别为0.8622和0.7602。对叶温日平均值、最低值和最高值的分析表明，均方根误差范围为1.36~4.09℃，且最低温模拟效果最好，平均值次之，最高温误差最大。叶温廓线模拟分析表明，各高度决定系数均达到0.82以上，且随高度的增加而增大，均方根误差范围为2.41~3.35℃，平均误差均小于0℃；叶温总体上呈现出夜间随高度增加而降低的趋势，而白天随高度增加而升高的趋势。 相似文献
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基于不同模型研究季节性冻融期土壤水热运移规律，对干旱半干旱地区水资源高效利用的定量化评价具有重要意义。分别运用SWAP和SHAW模型对季节性冻融期土壤水分、温度和蒸发量进行了模拟，并对模拟效果加以评价。模拟结果表明：对于整个冻融期而言，利用SHAW模型模拟的土壤含水量的NRMSE基本保持在30%以内，RMSE均在0.09 cm3/cm3以下，利用SWAP模型模拟的土壤含水量的NRMSE基本保持在35%以内，RMSE均在0.13 cm3/cm3以下；利用SHAW模型模拟20 cm以下土层温度的NRMSE均保持在30%以内，RMSE均在0.94℃以下，利用SWAP模型模拟的土壤温度基本可以反映实测值的变化趋势；在模拟土壤累积蒸发量方面，相比SWAP模型，SHAW模型的模拟值更接近实测值。总体而言，在干旱半干旱地区对于季节性冻融期，SHAW模型对土壤水热运移的模拟效果均较为理想，SWAP模型对土壤水分运移模拟较好，但对土壤温度模拟相对较差。对于土壤累积蒸发量的模拟效果，两个模型均不十分理想，有待进一步改进... 相似文献
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冠层温度指导冬小麦灌溉的试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在冬小麦主要生育期,测定了6个不同水分处理的冠层温度、气温以及土壤含水率,计算了冠气温差并分析了它们之间的相互关系。结果表明:作物水分胁迫指数CWSI和冠层-空气温差(Tc-Ta)是利用冠层温度评价作物水分状况的重要方法。冠层温度和冠气温差都有明显的日变化过程,其中冠层温度在下午14:00前后达到最大值;中午12:00~14:00时段冠气温差反应冬小麦的供水状况最具代表性;冬小麦适宜水分处理的冠气温差阈值为-1.5℃<ΔT<1.3℃。冬小麦旺盛生长期间(15/4~25/5)的水分胁迫指数平均值与最终籽粒产量的关系是一种非线性的关系,平均水分胁迫指数在0.18~0.23范围为冬小麦的最优供水标准。 相似文献
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基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。 相似文献
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为了研究冬小麦根系吸水深度,应用塑料管土柱法在田间进行冬小麦种植试验,测定了冬小麦越冬期、拔节期、抽穗期、灌浆期和成熟期不同土层深度土壤水稳定同位素值,并应用耦合模型和IsoSource多元线性模型对比分析了水源贡献率。结果表明,冬小麦在越冬期、返青期主要利用0~20 cm土层的土壤水,拔节期主要吸水深度为0~40 cm;抽穗期,基于耦合模型的主要吸水深度为0~40 cm,基于IsoSource多元线性模型的为0~40 cm和80~180 cm;灌浆期,基于耦合模型和IsoSource多元线性模型的主要不同吸水深度为180~200 cm,且基于耦合模型的该层贡献率明显高于IsoSource多元线性模型;成熟期主要利用0~40 cm和80~100 cm土层的土壤水,基于2种模型的分析结果相同。应用耦合模型求解贡献率,当分组较多且组间水稳定同位素差异较小时,应结合其他方法来保证其准确性。 相似文献
8.
覆膜和灌水处理下土壤水分动态与玉米生长模拟研究 总被引：3，自引：0，他引：3
采用作物模型模拟作物生长过程和产量,是应对气候变化和人类活动的影响、实现农业节水增产的重要途径。覆膜和节水灌溉技术在我国西北旱区农田应用广泛,本研究基于覆膜增温对气积温的补偿效应以及覆膜和冠层截留对降雨入渗的影响对Aqua Crop模型进行了改进,使其适用于我国西北旱区覆膜制种玉米的模拟。利用2017年石羊河流域制种玉米的实测数据对改进模型进行了率定与验证,并模拟预测了未来气温升高和覆膜比变化情景下作物产量及水分利用效率(WUE)的变化规律。结果表明:改进的Aqua Crop模型能很好地模拟制种玉米生长发育阶段和冠层覆盖率,各处理冠层覆盖率的模拟值与实测值之间的R~2均不小于0.95,RMSE为3.9%~10.1%,NRMSE为4.9%~15.3%。而在1m土层贮水量的模拟上,各处理R~2在0.60~0.92之间,RMSE在9.5~17.1 mm之间,NRMSE处于4.4%~8.9%之间。改进的Aqua Crop模型在模拟不覆膜高水M0W1和M0W3处理的制种玉米干物质累积量、产量上模拟效果较差,其他处理的干物质累积量的R~2不小于0.98,RMSE为0.64~1.66 t/hm~2,NRMSE为9.9%~16.7%,产量的相对误差(RE)为-13.3%~4.5%,WUE则表现为除M0W1处理外,其他处理模拟效果较优,RE为-23.9%~18.1%。未来气温升高对作物产量及提高水分利用效率产生不利的影响。覆膜条件下,增温1.6℃和3.3℃分别比在实际温度下减产12.8%和20.7%,WUE降低3.0%和2.1%。不覆膜条件下减产率分别为13.9%和25.1%,WUE分别降低3.8%和7.6%。覆膜比例为50%时,可在保证产量的同时,提高水分利用效率,达到增产节水的效果。 相似文献
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基于气温预报和HS公式的不同生育期参考作物腾发量预报 总被引：2，自引：0，他引：2
根据南京站2001-2011年实测气象数据,以Penman-Monteith(PM)公式计算得到的参考作物腾发量ET0值作为基准值,对仅需要气温数据计算参考作物腾发量的Hargreaves-Samani(HS)公式进行参数率定,采用率定后的HS公式依据2012年6月-2015年6月气温预报数据对南京水稻、冬小麦不同生育期未来1~7d的ET0进行预报,并与基于实测气象数据的PM法计算的ET0值进行比较,评价HS法的ET0预报精度。结果表明:最低、最高气温实测值与预报值相关系数分别为0.97和0.93,最低气温预报精度略高于最高气温;预见期1~7d内,水稻、冬小麦不同生育期ET0预报值与PM法计算值变化趋势基本一致,整个生育期内冬小麦ET0预报值与PM法计算值吻合程度更好,水稻、冬小麦相关系数分别达0.60、0.80左右;水稻各生育期平均准确率为66.0%~97.5%,平均绝对误差为0.65~1.22mm/d,均方根误差为0.76~1.42mm/d,冬小麦各生育期平均准确率为75.4%~99.5%,平均绝对误差为0.33~1.06mm/d,均方根误差为0.43~1.23mm/d;作物生育期各阶段对气温预报误差越敏感,ET0预报精度越低,随着生育期的推进,水稻对气温预报误差的敏感程度逐渐减小,相应的ET0预报精度逐渐增加,而冬小麦反之;但整体上预见期1~7d的气温预报及ET0预报精度达到可利用程度,可为快速灌溉预报及灌溉决策提供数据支撑。 相似文献
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开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、红谷幅值、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R2分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据. 相似文献
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喷雾模型是内燃机CFD软件中重要的组成部分,而喷雾模型是由多种子模型组成的。正确设定喷嘴出口的边界条件和选择恰当的喷雾子模型成为成功分析和优化柴油机和汽油机高压喷雾的先决条件。本文主要讨论了喷嘴流动模型、液膜雾化模型和喷雾碰壁模型在CFD软件中的应用现状。 相似文献
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研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。 相似文献
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在陕西关中地区进行了连续6年(2009年9月—2015年5月)的冬油菜非充分灌溉试验,利用STICS、DSSAT和APSIM 3种不同模型对冬油菜物候期和产量等进行模拟,比较了3种不同模型的模拟精度。结果表明,3种模型中STICS模拟精度最高,平均RARE为3. 24%,APSIM模型次之,平均RARE为8. 79%,DSSAT模型最差,平均RARE为11. 38%。其中STICS模型对物候期和产量的模拟精度均为最高,DSSAT模型对物候期的模拟精度高于APSIM模型,而APSIM模型对产量相关指标的模拟精度高于DSSAT模型。由于2012—2013年生育期内降水量较低,3种模型的模拟精度均较低,说明3个模型对干旱胁迫条件下的作物生长模拟均存在一定不足。综合比较,STICS模型的模拟精度高于DSSAT和APSIM模型,因此推荐STICS模型为关中地区冬油菜生长发育和产量形成模拟的适宜模型。 相似文献
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曹宏鑫 葛道阔 张文宇 张伟欣 曹静 梁万杰 宣守丽 刘岩 吴茜 孙传亮 张玲玲 夏吉安 刘永霞 陈昱利 岳延滨 张智优 万倩 潘月 韩旭杰 吴菲 《智慧农业(中英文)》2020,2(1):147-162
农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法，分析了农业模型的内涵，阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系，明确了农业模型的作用并附以应用案例，比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明，农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法进行，农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力；农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合，农业模型研究应用的公私有组织协作，粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列，也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流，需要抢抓机遇，加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，是农业科学定量与综合的重要方法，具有认识论价值，它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。 相似文献
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对描述作物耗水量与产量关系的二次函数关系模型和詹森模型 ,通过水量的当量变换 ,把描述同一生产过程的二个模型统一到一个模型内 ,这个模型具有二者的优点。该模型可以把对水量的优化转化为对土壤含水率的优化 ,而土壤含水率是一个可以随时监测和控制的因素 ,所以在应用上具有现实指导意义。 相似文献
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Shuttleworth-Wallace模型模拟陕北枣林蒸散适用性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
在生态脆弱的陕北黄土丘陵区,林地耗水是生态学者长期关注的热点问题,准确测算植物耗水量是环境水分研究的关键。根据陕北山地枣林的立地条件和蒸散过程特点,结合2012年的实测资料,确定了相关模型参数,实现了Shuttleworth-Wallace(SW)和Penman-Monteith(PM)模型对枣林蒸散量的模拟,并利用2013年茎流计监测的蒸腾量和水量平衡原理推求的蒸散量,对这2个模型进行了比较和检验。结果表明:就整个枣树生育期10 d尺度蒸散量而言,SW模型模拟精度优于PM模型。此外,2模型精度随枣树生育期变化而变化,且萌芽展叶期精度均最低。SW模型日蒸腾量模拟精度满足要求,但易受到天气状况影响,晴天模型精度优于雨天。SW模型精度在陕北山地枣林里得到验证,是半干旱区山地枣林耗水规律研究的有效工具。 相似文献
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基于格子玻尔兹曼法的TOPMODEL建模与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
依据Freeze和Harlan的水文模型蓝图思想改进TOPMODEL,在模型构建过程中利用格子玻尔兹曼法(LBM)建立汇流过程的数值模型,采用达西公式数值模型求解饱和区土壤水运动方程,运用LBM法五速模型求解非饱和区理查兹运动方程,进而构建基于栅格的分布式LBMGTOPMODEL。模型的产流方法融合了蓄满产流理论和超渗产流理论,考虑了土壤水分剖面、土壤各向异性和地形坡度等对流域产流的影响;模型的汇流方法利用地貌水文学理论,寻求水文过程与流域地形地貌的相互作用及定量关系,此模型在汇流过程中将地貌因素与水动力扩散相结合以描述坡面水流运动,解决了坡面水流的流量分配问题。以中汤流域为对象进行水文模拟应用研究,验证得到确定性系数在0.547~0.883之间,平均值为0.725,结果良好,说明模型较为可靠。 相似文献
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三种作物水分生产函数模型的适用性比较 总被引：2，自引：0，他引：2
通过幂级数展开等代数变换发现,3种作物水分生产函数Jensen模型、Rao模型和Stewart模型可以近似相互转化,其各自水分敏感指数近似等价。通过在各阶段均匀受旱的特殊情况下对模型模拟的相对产量随相对蒸散发量变化过程的对比,从理论上分析了3个模型的适用性。研究发现,当作物受旱较轻微时,Rao模型和Stewart模型与Jensen模型统一具有较好模拟效果,但是当作物受旱较严重时,Rao模型和Stewart模型的模拟效果不好。通过不同气候区域不同作物田间试验的数据进行了验证计算,由于水分亏缺不十分严重,参数优化后3个模型都具有较好模拟效果,而Jensen模型模拟效果更好一些,优化得到的3种模型水分敏感指数近似相同,而采用Jensen模型水分敏感指数后,Rao模型和Stewart模型的模拟效果稍有降低。 相似文献
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物理是研究自然界物质的基本结构、基本运动形式及相互规律的学科.现在物理试题已结合生产实践活动,学生在解决这类题目时需要把一个复杂的实际问题转化为物理过程,即物理模型的构建.物理模型能使复杂问题得到简化处理,还可利用模型训练学生发散的逻辑思维、帮助学生建立正确的求解思路. 可见,教学过程中物理模型构建的重要性. 相似文献
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A computerized hydraulic model developed at Utah State University was installed at a large-scale irrigation project in Northeast Thailand with the objective of improving water management in the supply and distribution system. The model was calibrated for measured field conditions by determining discharge coefficients for flow control structures, measuring seepage loss rates, and calculating hydraulic roughness coefficients. The logistical and technical problems associated with the model installation, and the respective solutions, are presented in this paper. 相似文献