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参考作物需水量(ET_0)是计算作物需水量、指导农田灌溉和水资源规划的重要依据。根据赤峰气象站34a长系列资料(包括最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速和日照时数),利用FAO56-PM公式对3种ET_0估算方法(Hargreaves公式、Mc Cloud公式、Irmark-Allen公式)进行比较分析,主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数3种指标分别对日、旬、月序列的吻合度进行评价。结果表明:Hargreaves公式和Irmark-Allen公式与FAO56-PM吻合较好,其次为Mc Cloud公式,从而说明Hargreaves公式和Irmark-Allen公式在该区运用的可行性,通过回归分析对二者进行修正,得出Harg公式与FAO56-PM计算结果更为接近,即Harg公式更适合燕山北部丘陵温热区ET_0的计算和预测。 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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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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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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采用鞍山地区4个气象站1958—2006年的气象资料,应用Penman-Montieth公式计算参考作物腾发量(ET_0),并对ET_0的年际变化特征、季节变化特征及趋势进行了分析。结果表明,49 a来鞍山地区的ET_0值呈缓慢下降趋势。 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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为达到适时适量灌溉的目标,利用联合国粮农组织(FAO)推荐的彭曼一蒙特斯公式对参考作物蒸腾量进行逐日推算,以作物蒸腾量及土壤含水量为输入量,灌水量为输出量,使土壤含水量保持在预定范围为目标建立作物需水量模糊控制系统.以北京地区为例对作物需水量计算系统进行了测试,在测试期内,土壤含水率保持在预定范围内.同时考虑了降雨影响,避免降雨时灌溉. 相似文献
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气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋三季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第三主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。 相似文献
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为了解不同机器学习算法在预测不同气候区参考作物腾发量(ET_(0))方面的表现,以中国干旱区和湿润区共计20个气象站点1960-2019年的逐日气象数据为依据,以PM和HS公式计算的ET_(0)为参考,评价了多元逐步回归(SL)、支持向量机(SVM)和高斯过程回归(GPR) 3种机器学习算法的ET_(0)预测精度及其适用性。结果表明:(1)当分别以PM和HS公式计算的ET_(0)数值为标准时,3种机器学习算法模拟ET_(0)精度大小关系均表现为:GPR>SVM>SL,且GPR算法的模拟精度最高,其相关系数(R~2)均高达0.950以上。(2)当采用同一种机器学习算法时,其在以PM公式计算的ET_(0)为参考值情况下的R~2范围为0.965~0.995、RMSE的范围为0.212~0.260 mm/d、MAE的范围为0.151~0.201 mm/d;以HS公式计算结果为参考值时,其R~2范围为0.935~0.984、RMSE范围为0.832~0.964 mm/d、MAE范围为0.596~0.745mm/d。(3)在不同气候分区,以同一参考公式计算结果为标准值时采用机器学习算法模拟干旱区的ET_(0)精度均优于湿润区,其R~2提高了0.01。(4)对比不同机器学习算法的稳健性,SL和SVM算法在分别以PM和HS公式计算结果为参考值时的稳健性最高,其训练到模拟阶段的R~2变化幅度仅为0.16%和0.11%,而GPR算法稳健性均最低。(5)对比不同机器学习算法训练时间成本,SVM和GPR算法的计算成本显著高于SL算法。综合分析3种算法的ET_(0)预测精度、稳健性和计算成本,SVM算法可推荐为中国干旱区和湿润区较为精准预测参考作物腾发量的方法。且机器学习模拟精度与气象因子的定量关系表明,日照时数(N)变化是影响各算法预测精度的主要因子。 相似文献
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大田玉米膜下滴灌推广应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
如何充分利用东北平原地势平坦,土壤肥沃,光照充足,适宜种植玉米的优势,克服低温少雨的不利因素,利用先进的生产技术措施和灌溉条件,提高单产,增加总产就成为实现千亿斤粮食产能工程的必由之路。本研究利用水量平衡原理和田间试验资料,研究了大庆市肇源县不同种植模式下玉米各生育期需水量,运用FAO彭曼-蒙特斯(FAO Penman-Montieth)公式计算参考作物蒸发蒸腾量(ET0),得出相应种植条件下对应的作物系数(KC)。运用图表对玉米产量做出分析。 相似文献
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为了深入认识内蒙古参考作物腾发量ET_0的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算内蒙古50个气象站点32 a(1981—2012年)的逐月参考作物腾发量ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数UNEP进行气候分区,利用空间插值和8 a滑动平均法对内蒙古各气候区ET_0时空变化特征进行分析.结果表明:特干旱气候区、干旱气候区、半干旱气候区、干旱半湿润气候区、湿润半湿润气候区的ET_0波动区间分别为1 401~1 573,1 145~1 269,900~1 013,710~857和571~735 mm,波动幅度均在200 mm以内,且其ET_0逐渐减小,即越湿润的气候区,年累计ET_0越小.根据ET_0最大、最小值出现的年份可知其表现出了很强的随机性. 相似文献
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《中国农村水利水电》2019,(11)
为了提高宁夏引黄灌区参考作物蒸散量(ET_0)简化公式的精度,基于宁夏引黄灌区5个国家级基本气象站点1962-2017年逐日气象资料,分别使用Priestley-Taylor(P-T)、FAO-24 Radiation(FAO-24)、1948 Penman-Monteith(1948P-M)、Hargreave-Samani(H-S)和Makkink(M-A)五种简化计算方法计算多年日均ET_0,以Penman-Monteith(P-M)公式计算为标准,通过使用1962-2000年P-M公式所得日值,分别对五种简化计算方法进行线性拟合,用最小二乘法确定出斜率k和经验系数c,并用2001-2017年计算数据对拟合公式进行验证,使用平均绝对误差(MAE)、平均相对百分误差(MRPE)和Nash-Sutcliff系数(NS)对宁夏引黄灌区各个站点的精度进行评价。结果表明:修订前,各简化计算方法对宁夏引黄灌区各个站点适用性及精度较差,经过修正后,其拟合效果和精度均有不同程度的提高。因此,经过修正后的五种简化计算方法在宁夏引黄灌区有较高的适用前景。 相似文献
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若尔盖湿地参考作物蒸散量时空演变特征及成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
参考作物蒸散量(ET_0)对作物灌溉、水资源评价和气候变化均具有重要意义。利用若尔盖湿地及其周边19个气象站1960—2015年逐日气象资料,根据辐射修正的Penman-Monteith模型计算了湿地ET_0,采用累积距平、Mann-Kendall检验、Pettitt检验、Theil-Sen趋势度、EOF分解等方法分析了蒸散时空演变规律,并采用通径分析研究蒸散变化成因。结果表明:(1)若尔盖湿地年ET_0均值为625.3 mm,并以4.89 mm/10 a的速率显著上升(p0.01),四季ET_0表现为夏季春季秋季冬季。年、秋、冬ET_0分别在1968年(p0.01)、1997年(p0.01)、2003年(p0.1)突变上升,春、夏两季未出现突变。(2)湿地年均ET_0呈南部、东部边缘高、西北—东南一线较低的空间分布特征,且变化速率由东北向西南递减,其中西部班玛以北及南部马尔康、黑水之间地区ET_0呈缓慢下降趋势。(3)ET_0第一特征向量均为正值,说明若尔盖湿地ET_0变化保持高度区域一致性,南、北反向差异和东西、中部反向差异分别为第二和第三空间结构特征。(4)影响若尔盖湿地ET_0的主要气象因子为相对湿度,且能够综合其它因子对ET_0产生作用。近年来若尔盖湿地ET_0的上升主要是因为相对湿度的显著下降,其次是净辐射、平均气温和风速的显著上升。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(8)
为了明确贵州省参考作物腾发量(ET_0)的时空变化规律及其驱动原因,利用贵州省19个气象站点1959-2015年的日气象数据,运用FAO-56PM公式进行ET_0的计算,分别采用MK趋势检验法、IDW插值法和偏导数计算法分析了贵州省多年ET_0的年际变化趋势、空间分布特征和ET_0变化的气象因子灵敏度分析,并结合多年相对变化率进行贡献率分析。结果表明:贵州省不同地区的多年ET_0表现出不同程度的变化趋势和分布特征,多年年平均ET_0为785~989mm,总体上呈现为由西南到东北递减的分布特征;贵州省ET_0对相对湿度最为敏感,但日照时数(即太阳辐射)是引起贵州省多年ET_0变化的主要驱动因子。对于贵州省ET_0呈现上升趋势的地区应根据其主导驱动因子采取相应的科学措施,以缓解该区域水资源的供需水矛盾,研究结果可为贵州省农作物种植结构调整和水资源的合理配置提供指导依据。 相似文献
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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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参考作物蒸散量对气象要素的敏感性分析 总被引：4，自引：2，他引：2
为了研究参考作物蒸散量(ET_0)对气象要素的敏感性,利用新乡地区1951―2003年逐日气象资料,由Penman-Manteith公式计算参考作物蒸散量,采用敏感曲线和敏感系数方法分析了参考作物蒸散量对气象要素的敏感性。结果表明,温度、风速和日照时间3种气象要素与ET_0正相关,相对湿度与ET_0负相关。1―12月,相对湿度和风速的敏感系数表现为"先减小后增大"趋势,而日照时间和温度敏感系数表现为"先增大后减小"趋势。在全年中,ET_0对气象要素的敏感程度表现为相对湿度风速日照时间温度;第一、四季度各气象要素在季尺度中的敏感性均为相对湿度风速日照时间温度,第二季度表现为相对湿度日照时间风速温度,第三季度表现为相对湿度日照时间温度风速;冬小麦生育期典型时段内各气象要素敏感性在1、3、10月份均表现为相对湿度风速日照时间温度,5月则表现为相对湿度日照时间风速温度。 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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区域蒸散量预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。利用新疆车尔臣河流域且末气象站1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量,基于Hadley Centre Coupled Model version 3(Had CM3)的输出和统计降尺度模型分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下研究区2014-2099年ET_0进行预测,并对1961-2099年ET_0的演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)ET_0整体呈现明显下降趋势;与基准期相比,A2、B2情景下2011-2040、2041-2070和2071-2099年研究区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET_0分别增加0.91、1.75和1.33 mm/a,B2情景下ET_0分别增加1.12、1.96和0.61 mm/a。因此,未来研究区ET_0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧,这为研究区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。 相似文献