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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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1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2019,(11)
为研究滇中地区参考作物腾发量(ET_0)时空变化特征,采用1960-2017年滇中地区9个气象台站观测气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了各站点ET_0。通过Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计,检验了不同区域和各站点ET_0时间变化趋势。结果显示:在时间上,Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计显示滇中地区ET_0变化趋势季节差异较大,元谋在春季、夏季、秋季和冬季均表现为减小的趋势,昆明均表现为增加的趋势,其他站点增加和减小趋势均存在;同时春季作物腾发量较大,决定了滇中地区全年的作物腾发量变化特征。年变化趋势表现增加和减小趋势的站点均存在,其中,昆明表现为显著增加的趋势,元谋、蒙自和华坪表现为显著减小的趋势;同时显著减少的站点数量要大于显著增加站点的数量。在空间上,ET_0增加和减小趋势的站点在滇中地区广泛分布,其中位于中部的元谋表现为减小的趋势,昆明表现为增加的趋势。 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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针对中国范围的Hargreaves(HS)公式线性回归修正研究缺少,区域或站点的修正系数存在时空尺度不统一、推广应用困难的问题,以中国气象数据网发布的中国地面气候资料月值数据集和中国辐射月值数据集中124个站点1957-2016年的气象要素逐月有效观测数据,首先,基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式分别计算各站点逐月的多年平均参考作物需水量ET0-PM和ET0-HS;其次,以ET0-PM为真值,基于1957-2010年的逐月平均ET0-PM和ET0-HS,引入中国农业综合区划作为空间分区框架,通过回归分析获取中国38个陆地农业子区的HS公式校正系数a和b;最后,以2011-2016年为应用验证区间,通过逐月比较ET0-HS校正前后的6 a平均相对误差,验证联合国粮农组织(FAO)推荐的HS公式校正方法在中国农业区的适用性,并进一步基于误差结果的对比分析,提出各农业区HS公式校正系数a和b的逐月最优取值方案.结果表明:各农业区之间回归计算的HS公式校正系数a和b并无明显的变化规律,但系数b稳定在0.8左右,系数a则在区域之间的差异较大,徘徊于-0.22~1.10;校正前后的ET0-HS均存在不同程度的误差,但校正后的ET0-HS误差明显降低,平均相对误差降低了20%,最大相对误差降低约100%.因此经验证,FAO推荐的HS公式回归校正方法简单易行,可操作性强,对中国各农业区大规模使用简化的方式快速获得较准确的参考作物需水量,具有一定的推广价值. 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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以干旱区和湿润区6个典型站点1989-2016年历史气象资料和2013-2016年天气预报数据为依据,以PM公式计算结果为对照,比较分析了率定Hargreaves-Samani(HS)模型和符号回归估算模型(SR)的ET_0预报精度。结果表明:率定后的HS模型在各站点的ET_0预报精度均维持在较高水平,且其在干旱区典型站点的预报精度略高于湿润区站点的值;而与HS公式预报结果相比,采用SR模型在不同气候区的ET_0预报精度均有不同程度的提高,其中在湿润区站点的平均MAE、RMSE值降低了18.98%和20.97%,在干旱区各站点的平均MAE、RMSE值减少了9.79%和7.53%。因此,根据不同模型在不同气候区的预报精度,结合气候特征,建议在湿润区和干旱区分别采用SR模型和HS公式进行ET_0预报,可为实时灌溉预报提供准确依据。 相似文献
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利用山西省及周边地区共计35个气象站点1957—2014年的逐日气象数据,使用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET_0),采用一元线性回归和反距离加权插值法分析ET_0的时空变化特征,并采用逐步回归分析对ET_0的影响因素进行研究。结果表明,1年ET_0随时间的变化特征呈现混合模式,以下降趋势为主。2多年平均ET_0空间分布差异显著,区域内存在2个高值区、2个次高值区和2个低值区。秋季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布最为接近,而冬季,春季和夏季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布相差较大。3各站点年ET_0受同时期气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间或降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间、降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受地理要素的影响程度由大到小的排序为:海拔、纬度。 相似文献
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ET0是国际通用的评价水资源和计算作物需水量的基础数据,但是根据理论公式计算ET0需要很多气象数据,因此ET0数据不易获得.利用青海省东部农业区2003年卫星植被指数数据(NDVI),与通过遥感技术用PM方程计算的ET0进行响应分析.实验结果表明单站点的ET0与NDVI线性关系较为显著,可以用来进行ET0反演,而多站点随着距离和站点数的增加,由于地域及气候差异等因素使得两者显著性下降,需要引入更多的参数进行反演. 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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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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《Journal of Agricultural Engineering Research》1998,69(3):249-254
A model to represent the discolouration of dried powder of carrots as a function of temperature was developed. Two types of carrots, Asian and European, containing large amount of lycopene and β-carotene, respectively, were tested. The dried powder was stored under an atmosphere with O2and at three different temperatures, 5,20 and 35°C. The surface colour of the powder was monitored during storage by a Hunter colour ratioa/b. In the proposed model, the rate of oxidation was assumed to be represented by the product of the fraction of concentration of oxidized pigment at arbitrary time and a specific rate of oxidation of pigment. The rate parameters in the proposed model were calculated by fitting the experimental data with smooth curves by trial and error at the end of the induction period but before discolouration took place. The frequency constant and activation energy, expressing the temperature dependence of the rate parameters, were expressed by the Arrhenius relation. The simulation results of a Hunter colour ratioa/bof dried powder at 25°C showed good agreement with the experimental data, suggesting that the proposed model was effective for the prediction of discolouration of dried powder of both types of carrot. The use of the induction period in the manner described may enable the shelf life of dried powder to be predicted. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献
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