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几种腾发量估值方法的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
作者用五种方法（彭曼法，辐射法，布菜尼－克雷多法，哈格雷夫法和蒸发皿法）计算了一种参考腾发量，并对五种方法在不同气候条件下的适用性进行了研究。彭曼法被视作标准方法，其他四种方法与之相比较。尽管四种方法的估值与彭曼法的估值在量上有差别，但二者之间仍有良好的相关性。为了改正这些量上的差别，作者推导出了回归方程。对于每种气候条件，作者推荐了与之相适应的估计参考腾发量的方法。 相似文献
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时间序列法在参考作物腾发量分析与模拟中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
把时间序列法应用于参考作物腾发量的模拟中，经研究和分析计算证明：参考作物的腾发量由一个呈周期性变化的周期分量和一个随机变化的随机分量构成。用该方法对农田灌溉研究所商丘试验站1977～1986年的参考作物腾发量进行了分析与模拟，在一定精度上能够准确地反映出参考作物腾发量在长时期内的变化过程，为灌溉工程的规划、设计和管理提供了依据。 相似文献
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甘肃天祝草原位于我国西北干旱荒漠草原,应用天祝县二道墩试验站2005年的实测气象资料,利用Penman-Monteith公式和Penman修正式计算参考作物腾发量(ET0)并进行了比较。Penman修正式计算的参考作物腾发量ET0值略小于Penman-Monteith公式计算的值,最大绝对偏差0.5 mm/d。分析发现生育期辐射项ETrad是导致参考作物腾发量ET0产生偏差的主要原因。2种方法计算的空气动力项ETaero差别较小,最大绝对偏差不超过0.2 mm/d。导致计算偏差的原因在于2种公式采用了不同的辐射项和空气动力学项计算公式和参数。2个公式计算的参考作物腾发量具有显著的线性相关性。 相似文献
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参考作物腾发量与蒸发皿蒸发量的变化特征及变化原因分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用东江流域1961～2003年的气象资料,对参考作物腾发量和蒸发皿蒸发量的变化特征及变化原因进行分析,结果表明:参考作物腾发量与蒸发皿蒸发量都有减少的趋势,参考作物腾发量减少的趋势不显著,蒸发皿蒸发量减少的趋势显著,蒸发皿系数有显著增加的趋势;参考作物腾发量、蒸发皿蒸发量在全流域的空间分布相似,都是南部大北部小,蒸发皿系数的空间分布是北部大南部小;平均温度、日照时数、风速与参考作物腾发量、蒸发皿蒸发量的偏相关系数都为正,相对湿度都为负;日照时数对参考作物腾发量、蒸发皿蒸发量的影响程度都最大,且远大于其它因子,这种效应在夏季表现更突出,温度对参考作物腾发量的影响程度比蒸发皿蒸发量大;参考作物腾发量与蒸发皿蒸发量都有减少趋势的原因首先是日照时数的减小,再是风速的减小;参考作物腾发量与蒸发皿蒸的趋势显著性有差异的原因是温度的增加对参考作物腾发量的影响程度比蒸发皿蒸发量大. 相似文献
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参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM（1,1）与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期外延组合模型。以沈阳、鞍山、铁岭、盘锦4个地区1997—2006年参考作物腾发量季节值为例进行分析和模拟。结果表明：运用灰色-周期外延组合模型预测参考作物腾发量比原有的GM（1,1）模型预测精度高。该模型预测过程简单,预测结果可靠,适应性强。因此,该模型可广泛的应用于参考作物腾发量的季节预测。 相似文献
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测定和估算田间作物腾发量方法研究综述 总被引：3，自引：0，他引：3
有关测定和估算田间作物腾发量的方法研究在以往３０年中取得较大进展。一些常见的直接或间接测定法虽得到不断简化和完善，但距离在田间尺度范围内推广使用尚有一定差距。利用气象观测数据通过经验公式计算参照作物腾发量的方法似乎具有较好的效果，但估值的时间精度限制和较强的区域局限性，制约了其自身的普遍应用。理论公式中修正的Ｐｅｎｍａｎ－ＦＡＯ公式与Ｐｅｎｍａｎ－ＭｏｎｔｅｉｔｈＦＡＯ公式是目前被广泛采用的较好估算参照作物腾发量的方法，虽然后者的基础理论假设要比前者更趋合理，但实际应用结果表明两者间谁更切合实际还应参照当地具体情况决定。计算作物系数的方法主要分为时间平均Ｋｃ法和基础Ｋｃ法，前者适用于灌溉系统的规划设计和管理工作，后者则可用于以日水量平衡为基础的研究中。 相似文献
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腾发量的测定和计算方法研究综述 总被引：2，自引：3，他引：2
介绍了测定和计算腾发量的方法，对主要方法的原理特点、适用范围及实际中存在的问题进行了分析。水文法适用性强不受时间和气象下垫面的限制，可用于一周以上或较长时间段的总腾发量的测定；遥感技术的应用大大提高了区域腾发量的测量精度；蒸渗仪法简单易行，结果也比较精确；微气象学法不破坏下垫面，适用于整齐均一的作物与林木腾发量的测定；植物生理学法适用于植物个体腾发量的测定。在计算方法方面，应用Penman-monteith方程等单一模型较多，但研究上已转向可估算不同植物类型腾发的多层模型和SPAC系统模型。互补相关模型也在估算区域腾发上得到应用。 相似文献
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李帅莹 《农业机械化与电气化》2011,(6):88-90
参考作物腾发量（ET0）是估算作物腾发量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。Elman神经网络是BP网络的改进结构,具有适应时变性的特点;最小二乘支持向量机（LS-SVM）是支持向量机（SVM）的一种优化算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力。将两种方法应用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析LS-SVM模型与Elman模型的预测值。结果表明：LS-SVM模型学习速度快,具有比Elman模型更高的模拟性能和预测精度,更适合参考作物腾发量的预测。 相似文献
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参考作物腾发量(Eto)是估算作物腾发量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.Elman神经网络是BP网络的改进结构,具有适应时变性的特点;最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种优化算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力.将两种方法应用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析LS-SVM模型与Elman模型的预测值.结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比Elman模型更高的模拟性能和预测精度,更适合参考作物腾发量的预测. 相似文献
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准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是农业灌溉设计和节水规划中必不可少的内容。利用黄河三角洲地区4个典型气候区的气象资料,选用5种计算方法(P-M,FAO-79Penman、Priestley-Taylor,FAO-24Penman和Hargreaves-Samani)计算了ET0,并以P-M方法作为标准,对其他方法进行了评价。结果表明,在黄河三角洲各气候区FAO-Penman法估算的ET0较Priestley-Taylor方法更接近于P-M法的计算结果,并且计算精度较高,误差在3%~10%之间。在缺少资料的湿润区,用Priestley-Taylor方法可以得到与P-M法估值相近的结果。 相似文献
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测定和估算田间作物腾发量方法研究综述 总被引：34，自引：0，他引：34
有关测定和估算田间作物腾发量的方法研究在以往３０年中取得较大进展，一些常见的直接或间接测定法虽得到不断简化和完善，但距离在田间尺度范围内推广使用尚有一定差距。利用气象观测数据通过经验公式计算参照作物腾发量的方法似乎具有较好的效果，但估值的时间精度限制和较强的区域局限性，制约了其自身的普遍应用。理论公式中修正的Ｐｅｎｍａｎ－ＦＡＯ公式与Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｒｔｈ－ＦＡＯ公式是目前被广泛采用的较好 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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黑河流域近53年气候变化对参考作物腾发量影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2016,(5)
全球气候变化已成既定事实,其直接影响着陆地蒸散发及水平衡。基于Mann-Kendall非参数检验法、Pettitt突变点检验法以及GIS的空间分析功能,分析了黑河流域16个站点1960-2012年风速、气温、湿度、净辐射和参考作物腾发量(ET_0)的时空变化特征,并采用去气象因子趋势法评估了气候变化对ET_0的影响。结果表明:黑河流域平均风速、平均相对湿度、净辐射呈减少趋势,平均气温呈显著增加趋势;在气候变化背景下,流域参考作物腾发量年均减少0.37mm。各站年ET_0与气温、风速、净辐射呈正相关,与相对湿度呈负相关,且影响ET_0的主要气象要素是气温和风速。额济纳旗和高台参考作物腾发量的变化很大程度上决定着流域参考作物腾发量的变化。ET_0和各气候因子均存在明显的突变点和时空差异;流域ET_0的变化也存在时空差异,风速变化是导致其空间差异的主要原因。 相似文献
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参考作物腾发量的准确计算是确定农田灌溉制度的重要依据,比较了神经网络模型和经验公式计算腾发量的精度以及如何使用最少的气象数据实现最优的腾发量计算问题。结果表明,神经网络模型比经验公式的计算精度要高。采用神经网络模型用最少气象数据实现最优腾发量计算是可行的,但输入参数类型需要根据不同地区的气候特点进行选择。在半湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温和外太空辐射,在气候湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温、经验相对湿度和外太空辐射。因此,在缺少气象资料时可以使用神经网络模型代替经验公式计算参考作物腾发量。 相似文献
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基于主成分分析的参考作物腾发量预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,采用RBF神经网络预测参考作物腾发量,由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子很多,且各影响因子间的相关性很大,运用主成分分析的原理,将影响参考作物蒸发蒸腾量的因子降低维数.以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了3个综合因子来代表众多因子并作为RBF人工神经网络的输入,运用Matlab7.0进行编程,对参考作物腾发量进行预测.结果发现其预测结果与用Pen-man-Monteith公式算得的值具有很高的一致性,与BP神经网络相比,RBF神经网络具有学习速度快等优点,将此方法用于参考作物腾发量的预测可以收到理想的效果. 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