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黄淮海地区基于温度的ET_0计算方法比较及修正 总被引：1，自引：0，他引：1
参考作物需水量ET0预测是计算作物需水量和进行灌溉管理的主要依据。根据黄淮海地区7个气象站(北京、石家庄、安阳、郑州、孟津、驻马店和信阳)的42a长系列资料(包括最高最低气温、相对湿度、日照时数和风速),利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET0计算方法(Hargreaves、McCloud、Thornthwaite)进行比较分析,主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数和t统计量4种指标分别对旬、月和年值序列的吻合程度做出评价。结果表明:Hargreaves与FAO56-PM吻合最好,其次为McCloud,吻合最差的为Thornthwaite,从而说明Hargreaves公式在类似地区运用的可行性;基于对Hargreaves公式进行修正,可使Hargreaves公式更适合黄淮海地区ET0的计算和预测。 相似文献
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中国西北地区日参考作物腾发量模型适用性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为推荐适宜中国西北地区参考作物腾发量(ET_0)简化计算模型,应用9个代表性站点近50 a逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,选取5种基于综合法的Kimberly Penman(K-P),FAO 1979 Penman(PM 17),FAO 24 Penman(PM 24),FAO1948 Penman(PM 48),FAO 79 Penman(PM 79)模型,3种基于温度法的Hargreaves-Samani(HS),Mc Cloud (M-C),Hargreaves (Har)模型,5种基于辐射法的Priestley-Taylor-1 (PT-1),Priestley-Taylor-2(PT-2),FAO-24 Radiation(FAO-Ra),Makkink(Mak),Irmark-Allen(I-A),Irmark(Irm)模型,对其在西北地区ET_0进行适用性评价.结果表明:14种模型在中国西北地区计算精度差异明显.全区模拟精度最高的PM 48(综合法),H-S(温度法),PT-1(辐射法)模型的平均R2,MAE,RMSE和nRMSE分别为0.978,0.767 3 mm/d,0.842 3 mm/d和25.622%; 0.735,0.920 0mm/d,1.187 0 mm/d和36.556%; 0.736,1.392 0 mm/d,1.826 0 mm/d和57.992%. 相似文献
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为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(6)
为实现参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET_0)的准确计算和预测,利用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)进行非线性映射,为减少人为因素影响采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)自动寻找神经网络最优参数,建立了基于粒子群算法和广义回归神经网络的参考作物蒸散量预测模型(PSO-GRNN)。研究气象数据缺失情况下模型模拟效果,在缺失风速和日照时数情况下,模型仍能取得较好效果(模型均方根误差和自相关系数分别为0.437%和91.865%)。将模型计算结果与Hargreaves、Priestly-Taylor、Makkink、Irmark-Allen等4种经验模型进行对比,得到模型的均方根误差和自相关系数为0.23%和97.709%,优于4种经验模型。以P-M模型求得的参考作物蒸散量为标准值,对2011-2015年预测得到的参考作物蒸散量进行求和,得到PSO-GRNN模型计算得到历年ET_0总和的相对误差为0.44%,优于4种经验模型(Hargreaves模型18.29%、Priestly-Taylor模型2.89%、Makkink模型3.27%、Irmark-Allen模型18.49%)。该研究建立的PSO-GRNN模型预测精度高,稳定性好,人为影响少,能够较好的进行ET_0模拟计算,为作物需水量智能决策提供参考。 相似文献
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西藏高原灌区参考作物蒸散量模型的适用性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为明确参考作物蒸散量(ET_0)计算模型在西藏高原灌区的适用性,推荐适宜于气象资料短缺条件下的ET_0计算模型,本研究基于满拉、墨达、江北3个灌区的气象站的长系列数据,以FAO推荐的Penman-Monteith(FAO 56 PM)模型计算的ET_0为标准,对ET_0的5种常用计算模型的适用性进行评价。结果表明:Makkink、Irmark-Allen、FAO 17Penman、Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor 5种模型模拟的日尺度ET_0变化趋势与FAO 56 PM模型一致,在年际间均呈先增后减的变化规律,且峰值出现在6～7月份,但各模型适用性存在显著差异。Makkink模型的日尺度MAE、RMSE、NSE值分别为0.37 mm/d、0.45 mm/d和0.84,模拟精度及可信度最高;Irmark-Allen模型次之,MAE、RMSE、NSE分别为0.65 mm/d、0.71 mm/d、0.62;Priestley-Taylor模型最差,MAE值最大达4.91 mm/d且NSE值小于0。年尺度下,各模型较FAO 56 PM均存在高估现象,其中FAO 17Penman、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor模型的NSE值介于-3 571.76～-118.00之间,模拟结果不可信;Makkink模型的NSE值最接近于0,模拟结果可信,但模拟过程的误差较大。综合评定,推荐Makkink为西藏高原灌区气象资料短缺条件下的ET_0简化模型。 相似文献
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为了能够根据有限的气象数据较为准确的模拟蓄水坑灌苹果园的日参考作物需水量,以山西省农业科学院果树所蓄水坑灌试验基地的逐日气象资料为输入项,以日参考需水量为输出项,在径向基神经网络的基础上构建了基于人工蜂群算法的径向基神经网络模型,以预测蓄水坑灌苹果园的日参考作物需水量,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO56-PM)公式的计算结果为标准分析预测模型的适用性。结果表明:经人工蜂群算法优化后的径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56-PM公式的计算结果更为接近,更适合于预测山西省农业科学院果树所蓄水坑灌苹果园日参考作物需水量。 相似文献
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岷江源区Hargreaves法适用性与未来参考作物蒸散量预测 总被引：3，自引：0，他引：3
利用岷江源区1961—2010年逐日气象数据,采用FAO 56 Penman-Monteith和Hargreaves公式计算参考作物蒸散量,并以FAO 56 Penman-Monteith为标准对Hargreaves公式适用性进行评价,通过对Hargreaves公式转换系数C0进行修正,建立基于月尺度的参考作物蒸散发公式,结合Reg CM4.0区域模型生成的温度数据,对未来(2011—2099年)研究区参考作物蒸散发量变化进行预测。研究结果表明:通过通径分析发现,在岷江源区气温是影响参考作物蒸散量最重要的气象因子,采用基于温度法的参考作物蒸散发公式具有理论依据;采用未修正的Hargreaves公式明显高估了该区域参考作物蒸散量,特别是在雨季4—10月;修正后的Hargreaves公式绝对偏差与相对偏差显著减小,与FAO 56 Penman-Monteith月值之间均方根误差RMSE为3.76 mm、效率指数EF为0.39、可决系数CD为0.84,吻合系数d为0.8,能够满足研究区参考作物蒸散发估算精度;在未来气候变化情景下岷江源区参考作物蒸散量总体呈增加趋势,气候倾向率为5.6 mm/(10 a)。 相似文献
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本文利用岷江源区1961-2010年逐日气象数据,采用FAO 56 Penman-Monteith和Hargreaves公式计算参考作物蒸散量,并以FAO 56 Penman-Monteith为标准对Hargreaves公式适用性进行评价,通过对Hargreaves公式转换系数C_0进行修正,建立基于月尺度的参考作物蒸散发公式,结合RegCM4.0区域模型生成的温度数据,对未来(2011-2099年)研究区参考作物蒸散发量变化进行预测。研究结果表明:通过通径分析发现,在岷江源区气温是影响参考作物蒸散量最重要的气象因子,采用基于温度法的参考作物蒸散发公式具有理论依据;采用未修正的Hargreaves公式明显高估了该区域参考作物蒸散量,特别是在雨季4-10月;修正后的Hargreaves公式绝对偏差与相对偏差显著减小,与FAO 56Penman-Monteith月值之间均方根误差RMSE为3.76mm、效率指数EF为0.39、可决系数CD为0.84,吻合系数d为0.8,能够满足研究区参考作物蒸散发估算精度;在未来气候变化情景下岷江源区参考作物蒸散量总体呈增加趋势,气候倾向率为5.6mm/(10a)。 相似文献
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参考作物腾发量(ET0)是计算作物需水量的关键,是进行农田水分管理和灌溉预报的主要参数。但不同ET0计算方法的结果存在明显差异。用能力统计量Z比分数,对FAO56Penman-Monteith、Hargreaves-Samani、Irmark-Allen拟合和Priestley-Taylor四种常用ET0计算方法在不同天气条件下的计算结果精度进行了对比分析。结果表明,Priestley-Taylor与FAO56Penman-Monteith方法的计算结果在精度上具有较高的一致性,与有关文献结果相吻合,其中前者精度略佳。且Z比分数参数受极端值的影响较小,计算简便、适用性强,克服了常规方法公式繁杂、编程实现困难的缺点,说明Z比分数法能够更好地适用于ET0计算方法的优选。研究结果可为农业水土工程领域有关参数计算与测定方法的优选提供借鉴。 相似文献
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地表太阳辐射经验值对参考作物需水量计算的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
针对中国太阳辐射站点观测数据较少的客观条件,以联合国粮农组织(FAO)建议的通过Angstrom公式及其参数计算的地表太阳辐射(R_(s-c))对中国九大农业区基于Penman-Monteith(PM)公式计算的参考作物需水量(ET_(0-PM))的影响为目标,利用中国地面气候资料月值数据集和中国辐射月值数据集中的112个站点1957年1月—2017年3月的气象要素逐月有效观测日均值数据,通过对比分析和相关分析,讨论了站点R_(s-c)与观测的地表太阳辐射(R_(s-o))的时空差异,以及二者分别输入PM公式获得的ET_(0-c)和ET_(0-o)的时空差异。结果表明:基于年内时空尺度的各农业区R_(s-c)和R_(s-o)存在显著且不稳定的差异,R_(s-c)直接替代R_(s-o)参与计算ET_(0-c)可能出现较大的误差。基于R_(s-c)和R_(s-o)分别计算的ET_(0-c)和ET_(0-o),无论是在全国,还是各个农业区,均存在显著的线性相关性,R~2超过0.67,ET_(0-c)平均值只有0.06～0.26 mm/d的误差。考虑中国的农业地域类型,应对北方地区的"春旱"灌溉需求,可以直接以R_(s-c)计算获得ET_(0-c),而在全国范围内的夏季"伏旱"期,输入R_(s-c)计算的ET_(0-c)比输入R_(s-o)计算的ET_(0-o)偏大。在高精度的节水农业应用中,建议研究相应的校正模型对夏季ET_(0-c)进行校准。 相似文献
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关中地区夏玉米和冬小麦不同蒸发蒸腾量估算方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是精准估算作物需水量、提高农田水分利用效率的重要依据。基于2013-2017年的田间试验数据以及相关气象观测资料,采用5种计算ET0的方法计算关中地区日平均ET0和年平均ET0,采用Origin对ET0及环境因子进行相关分析,使用标准误差估计(SSE)和决定系数r2,在FAO-56 PM和其他4种简单替代方法之间进行比较。结果表明:对ET0和气象因子的标准分数的分析表明,ET测量值和5种方法的估计值均高度依赖于太阳辐射和温度,但与相对湿度和风速的关系较小。对5种ET0估算方法,即:FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)、Penman-Monteith(PM)、Priestly-Taylor(PT)、Mankink(MK)和Hargreaves(HG)进行了评估。统计分析表明PM可代替FAO-56 PM方法来预测该地区的ET_0值。这与作物蒸发蒸腾量(ETC)的准确估计直接相关,这也取决于作物生理特征和发育阶段、天气参数、环境条件和管理实践。 相似文献
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不同气候区参考作物需水量计算方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索不同气候区适宜的参考作物需水量计算方法,基于全国不同气候区典型区域9个气象站多年日气象资料,分别利用8种常用计算方法计算参考作物需水量,并以Penman-Monteith公式计算结果为标准,对不同计算方法计算结果进行评价,结果表明,Hargreaves公式在各气候区的精度表现均比较理想,Mc Clound公式和Brockamp and Wenner公式在温度大陆气候区和温带季风气候区表现较为理想,根据不同气候区典型气象站60年(2013年以前)的实测气象资料,率定了不同气候区Hargreaves公式及Mc Clound公式的适宜参数,2014年实测资料验证结果表明,与PM公式计算结果相比,中国不同气候区Hargreaves公式计算结果的RMSE、PE和R2值分别为0.42~0.95 mm/d、0.81%~10.69%和0.66~0.94,在温带大陆气候区和温带季风气候区Mc Clound公式计算的RMSE、PE和R2值分别介于0.80~1.23 mm/d、1.36%~14.52%和0.60~0.87,在温带大陆气候区Brockamp and Wenner公式计算结果的PE值普遍偏高,而在温带季风区(TMZ)Brockamp and Wenner公式计算结果的RMSE、PE和R2值分别为0.95~1.29 mm/d、1.14%~7.87%和0.59~0.81。 相似文献
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参考作物蒸发蒸腾量（ET0）的计算公式很多，各公式所需参数各异，为寻找一种所需资料少而又精度较高的替代方法，选用1998年FAO-56分册推荐的Penman－Monteith（PM）、Hargreaves、Irmark-Allen等6种方法分别计算海河流域10个典型气象站30 a的参考作物蒸发蒸腾量，并以PM公式为标准，对其他方法进行评价。结果表明，10个站点中除了五台山地区，Hargreaves与FAO-24 Radiation 这2种方法更接近于PM方法的计算结果，其误差较小，在海河流域缺少辐射和风速 相似文献
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<正> 参考作物腾发量(reference crop evapo-trans—piration)反映了气象因子对作物需水量的影响,可根据常规气象资料(如气温、湿度、光照、风速等)计算求得。联合国粮农组织FAO在《作物需水量》一书中定义,参考作物腾发量(ET_0)是指高度一致、生长旺盛、完全遮盖地面而不缺水的8～15cm高的牧草地腾发速率。参考作物腾发量是作物需水量计算的重要参数。 相似文献
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潜在蒸散发(ET_0)是估算作物需水量的基础。根据石羊河流域5个气象站5年的气温、风速、相对湿度等日气象要素资料,采用Penman-Monteith公式计算石羊河流域的ET_0,建立六因子、四因子和三因子的支持向量机(SVM)模型与人工神经网络(ANN)模型模拟日ET_0,对模拟值与计算值进行比较,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)以及皮尔逊相关系数(R)作为模型的性能评价指标,对模型进行检验以获得模拟精度较高的模型。结果表明:相同因子输入下ANN模型较SVM模型在石羊河流域模拟日ET_0有着更高的模拟精度。该研究可为气象要素资料不全的站点提供模拟日ET_0的可行方法。 相似文献
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参考作物蒸发蒸腾量计算方法的应用比较 总被引：58，自引：6，他引：52
应用国家"863"节水农业重大专项子课题示范现场的气象资料,对4种分属于不同类型的参考作物蒸发蒸腾量ET0计算公式进行了日ET0值的验证计算。结果显示,在时间序列上,随气象因素变化各方法计算的日ET0值呈相同的变化趋势,但计算值有较大的差异;选取FAO56Penman-Monteith公式计算结果为标准,Priestley-Taylor(1972)方法结果与之最为接近,其余依次是Irmark-Allen拟合法和Hargreaves-Samani(1985)法;不同天气类型条件下,Priestley-Taylor(1972)结果与FAO56Penman-Monteith有较高的一致性,而其他2种方法随n/N的减小,误差急剧增加,尤其是Hargreaves-Samani(1985)方法。 相似文献
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《节水灌溉》2017,(6)
参考作物蒸发蒸腾量是影响作物需水量的关键因素,对农业生产、灌溉指导等具有重要意义。利用四川省内11个国家级地面气象站点1991-2010年逐日气象观测数据,探讨基于Hargreaves的四川省蒸发蒸腾量估算方法。以Penman-Moanteith公式为标准对Hargreaves公式计算结果进行拟合,获取线性修正参数,并对修正后的Hargreaves公式进行验证,分析修正前后相对误差,运用Arc GIS探讨参考作物蒸发蒸腾量及修正参数的四川省内空间分布规律。结果表明利用线性拟合获得的修正参数可有效减小相对误差,四川省内蒸发蒸腾量自西向东在空间上呈现递减趋势。修正后的Hargreaves公式可反映参考作物蒸发蒸腾量实际状况,为作物需水量、农业水资源利用及农田灌溉提供理论指导。 相似文献
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风沙区参考作物需水量的计算 总被引：4，自引：0，他引：4
根据国内外相关的研究成果 ,分析选择并确定了适宜于风沙区参考作物需水量 (ET0 )的计算模式。利用典型风沙区的气象资料 ,对多年逐旬参考作物需水量及 2 0 0 1年春小麦与春玉米生育时段内逐日参考作物需水量进行了分析计算。结果表明 ,FAO最新修正的 Penman-Moteith公式可较好地用于风沙区参考作物需水量的估算 ,一般 ET0 值在年内与年际间变化较大 ,最高值发生在 6月上旬左右 ,多年平均为 5 .82 mm/ d,最低值发生在 1月上旬 ,多年平均 0 .43 mm/ d左右 ,年内各日 ET0 值受气象因素的影响变幅很大 ,因此 ,精确灌溉应设法提高短期天气预报和灌溉预报的精度 相似文献