基于自适应模糊推理系统的汾河流域参考作物蒸散量模拟研究     

葛杰  刘园  雒舒琪  曹绮欣 《灌溉排水学报》2024,(1):69-77

【目的】有效提高缺少气象资料条件下汾河流域参考作物蒸散量(ET₀)计算精度。【方法】选取汾河流域及附近7个气象站点1960—2017年逐日气象资料,根据不同气象要素组合,构建16种基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的ET₀模拟模型,并与Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型进行比较,评价ANFIS模型在汾河流域的适用性及可移植性。【结果】(1)ANFIS模型能很好地展现ET₀与各输入因子之间的非线性关系;仅输入Tmax、Tmin、Ra建立的ANFIS2模型模拟精度(平均R²为0.882,平均NSE为0.876,平均RMSE为0.341 mm/d)能满足使用要求,随着输入气象要素数量的增加,模型模拟精度不断提高;(2)在输入因子相同时,ANFIS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型;(3)ANFIS模型在汾河流域具有很强的泛化能力和可移植性,不同分区建立的ANFIS模型相互移植时具有较高精度(平均R  相似文献   

MARS模型在渭河流域参考作物蒸散量计算中的适应性研究     

葛杰  周晓平  王晶  曹绮欣  曹钧恒  陈至立  冯家豪 《节水灌溉》2024,(2):17-24

为有效提高气象资料缺失时渭河流域参考作物蒸散量(ET₀)计算精度,选取流域及附近20个气象站58 a (1960-2017年)逐日气象资料,基于不同气象要素组合,构建16种基于多元自适应回归样条(MARS)的ET₀计算模型,并将计算结果与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型进行对比,评价MARS模型在渭河流域的适应性及可移植性。结果表明：MARS模型能很好地甄别ET₀与各输入因子间的非线性关系,MARS2 (T_max、T_min、R_a)计算精度(平均MAE为0.225 mm/d,平均RMSE为0.327 mm/d,平均R²为0.897)能满足应用要求,模型精度随输入气象要素数量的增加而升高;输入因子中引入地球外辐射R_a,可明显提高MARS模型精度;在输入因子相同时,MARS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmark-Allen和Makkink模型;MAR...  相似文献   

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  

蒙强  刘静霞  李玉庆  张文贤 《节水灌溉》2020,(6):61-67,72

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   

基于MARS模拟鄱阳湖地区参考作物蒸散量     

吴立峰  鞠艳  杨秀霞  白桦  戴盼伟 《排灌机械工程学报》2019,37(9):799-805

为了寻找最适宜的鄱阳湖作物蒸散量替代计算方法,文中以FAO Penman-Monteith模型参考作物蒸散量计算结果(ET₀)为标准值,使用江西省南昌站1966—2015年逐日最高温度、最低温度、日照时数、风速和相对湿度数据(其中1966—1990年数据用于建立模型,1991—2015年数据用于验证模型),建立12种不同气象要素组合条件下的多元自适应回归样条(MARS)ET₀计算模型,并将计算结果与广义回归神经网络(GRNN)、支持向量机(SVM)和经验模型(Hargreaves法、Irmak-Allen法、Makkink 法、Pristley-Taylor法)的计算结果相比较.结果表明:3种人工智能算法的ET₀计算结果精度均优于相同输入数据下的经验模型.3种人工智能算法中MARS的精度最高,在全参数组合下RMSE为0.227 mm/d,R²为0.982,NRMSE为0.086,其次是支持向量机,其在全参数组合下RMSE为0.266 mm/d,R²为0.978,NRMSE为0.101,GRNN排第三,其在全参数组合下RMSE为0.323 mm/d,R²为0.962,NRMSE为0.123.缺少温度参数时,模型精度总体较差,3种人工智能算法下R²仅为0.8左右.MARS法不但精度更高,而且具有明确的数学表达式,是鄱阳湖地区适宜的ET₀计算方法.  相似文献   

基于改进Makkink模型的四川盆地参考作物蒸散量估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴宗俊  崔宁博  胡笑涛  龚道枝  王耀生  冯禹  邢立文  朱彬  邹清垚 《排灌机械工程学报》2021,39(5):509-516

为了有效提高四川盆地参考作物蒸散量ET₀的预报精度,选取四川盆地16个代表性气象站点1961-2019年逐日气象数据,基于差分进化算法(DE)对辐射模型的经验参数校准改进Makkink模型并估算四川盆地ET₀,在日、月尺度上对改进的Makkink模型(M1-M6)和Jennsen-Haise(JH)及Irmak(IK)模型评价.结果表明:在日尺度上,改进的Makkink(M1-M6)模型(R²为0.77~0.87)模拟结果比JH和IK模型(R²为0.74~0.76)更精确,改进的Makkink模型中,M4模型估算精度最高,综合性指标GPI中位数为1.05;在月尺度上,改进的Makkink模型模拟结果(误差为3.59~15.71 mm/月)也优于JH和IK模型(误差为6.84~25.31 mm/月),其中M4模型估算精度最佳,综合性指标GPI为1.72.总体而言,推荐以温度和相对湿度作为输入数据的M4模型模拟四川盆地ET₀.  相似文献   

基于ELM的西北旱区参考作物蒸散量预报模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

张皓杰  崔宁博  徐颖  钟丹  胡笑涛  龚道枝 《排灌机械工程学报》2018,36(8):779-784

为实现气象资料缺失情况下ET₀的精确预报,选取中国西北旱区4个代表性站点的气象资料,建立15种基于极限学习机(ELM)的ET₀预报模型,并通过与其他ET₀计算模型对比和可移植性分析探究ELM在西北旱区的适用性.结果表明:基于温度和风速的ELM₇预报精度较高(整体评价指标GPI排名第4);基于温度和辐射的ELM₅预报精度(GPI排名第6)明显高于Iramk模型和Jensen-Haise模型;仅基于温度的ELM₉预报精度(GPI排名第8)高于Hargreaves-Samani模型.通过模型可移植性分析发现,ELM₇在西北旱区内各训练站点和预测站点组合下预报精度良好.因此,可将ELM₅(输入温度和辐射)、ELM₇(输入温度和风速)和ELM₉(输入温度)作为西北旱区较少气象参数输入情况下精确预报ET₀的推荐模型.  相似文献   

江苏地区不同参考作物蒸发蒸腾量估算模型     

王婷  刘春伟  张佩  王让会  邱让建  周丽敏  王蒙 《排灌机械工程学报》2023,41(1):70-79

为了研究不同参考作物蒸发蒸腾量ET₀估算方法在江苏地区的适用性,收集了江苏省徐州市、高邮市和昆山市1957年1月至2019年12月的气象数据,采用12种不同模型估算了各站点的ET₀,其中模型Priestly-Taylor,Hansen,Jensen-Haise,Makkink是基于辐射数据的模型;MC-Cloud,1985 Hargreaves,Thornthwaite是基于温度数据的;Copais,Valiantzas 1和Valiantzas 2是综合法模型;XGBoost和SVM是机器学习模型.12种ET₀的估算模型计算值分别与Penman-Monteith模型(PM)计算值进行比较,结果表明:各站点的综合评价指数GPI最高的为机器学习模型中的SVM模型;在输入参数相同的情况下,机器学习模型模拟精度优于综合法和温度法以及辐射法中的Pristley-Taylor和Makkink模型;机器学习模型随着输入参数减少,模拟精度依次降低.研究结果可以为江苏地区气象数据不完善时估算ET₀提供科学依据.  相似文献   

基于MEA-BPNN的西北旱区参考作物蒸散量预报模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

崔宁博  魏俊  赵璐  张青雯  龚道枝  王明田 《农业机械学报》2018,49(8):228-236，307

为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的误差反向传波神经网络(Back propagation neural network,BPNN)ET0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET0计算精度较高的模型进行比较。结果表明:在不同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度具有相对较高水平,其中MEA-BPNN1(输入最高气温Tmax、最低气温Tmin、相对湿度RH、日照时数n和距地面2 m高处的风速u2)、MEA-BPNN2(输入Tmax、Tmin、n和u2)及MEA-BPNN3(输入Tmax、Tmin、RH和u2)模型的R2、NSE均大于0.96,RMSE、MAE也分别小于0.34、0.25 mm/d,以上3种MEA-BPNN模型的整体评价指标(Global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3;MEA-BPNN7(输入Tmax、Tmin和u2)的R2、NSE分别为0.966 2、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.361 0、0.276 1 mm/d,模拟精度较高;MEA-BPNN模型可移植性的分析表明:MEA-BPNN模型在西北旱区具有较强的泛化能力,基于不同站点数据构建的预报模型也有较高精度;在相同输入情况下MEA-BPNN模型模拟精度均高于Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型。因此,在气象资料缺乏情景下MEA-BPNN模型可作为西北旱区ET0计算的推荐模型,可为实时精准灌溉预报的实现提供科学依据。  相似文献   

基于不同ELM的西北旱区参考作物蒸散量模拟模型     

《中国农村水利水电》2019,(1)

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-Monteith(P-M)模型的ET0计算结果为标准值,基于"sin"、"radbas"和"hardlim"3种激活函数构建27种极限学习机模型(extreme learning machine,ELM,分别记为ELM-sini、ELM-radj、ELM-hardk),并将其模拟结果与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink(MK)、Irmark-Allen(I-A)模型进行比较。结果表明:ELM-sin7(输入u2、Tmax和Tmin)的R2和NSE均大于0.96,RMSE小于0.35 mm/d,其GPI排名第4,模型模拟精度较高; ELM-rad5(输入Tmax、Tmin和n)和ELM-sin8(输入Tmax和Tmin)的R2和NSE分别大于0.78和0.76,RMSE小于0.93 mm/d; H-S、MK和I-A模型的R2和NSE分别小于0.77和0.63,RMSE大于1.00 mm/d,可见ELM-rad5和ELM-sin8模型精度明显高于相同输入下的其他物理模型;基于ELM-sin7探究隐含层节点数对模型精度的影响发现隐含层节点数为60～100时模型精度最高;基于ELMsin7模型进行可移植性分析发现,ELM-sin7在西北旱区内各训练站点和模拟站点组合下模拟精度较高。因此,在相同气象因子组合输入下,ELM-sini和ELM-radj模型模拟精度明显高于ELM-hardk,其中ELM-sin7模拟精度较高适用于西北旱区气象因子较少时的ET0模拟;而较传统物理模型,仅有温度和日照时数时ELM-rad5模型在西北旱区适用性更好,仅有温度时ELM-sin8模型在西北旱区适用性更强。  相似文献   

基于MEA-BPNN的中国西北旱区参考作物蒸散量预报模型     

崔宁博  魏俊  赵璐  张青雯  龚道枝  王明田 《农业机械学报》2018,(8)

为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET_0)预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的误差反向传波神经网络(Back propagation neural network,BPNN)ET_0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET_0计算精度较高的模型进行比较。结果表明:在不同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度具有相对较高水平,其中MEA-BPNN1(输入最高气温T_(max)、最低气温T_(min)、相对湿度R_H、日照时数n和距地面两米高处的风速u_2)、MEABPNN2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)及MEA-BPNN3(输入T_(max)、T_(min)、R_H和u_2)模型的R~2、NSE均大于0.96,RMSE、MAE也分别小于0.34、0.25 mm/d,以上3种MEA-BPNN模型的整体评价指标(Global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3;MEA-BPNN7(输入T_(max)、T_(min)和u_2)的R~2、NSE分别为0.966 2、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.3610、0.276 1 mm/d,模拟精度较高;MEA-BPNN模型可移植性的分析表明:MEA-BPNN模型在西北旱区具有较强的泛化能力,基于不同站点数据构建的预报模型也有较高精度;在相同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度均高于Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型。因此,在气象资料缺乏情景下MEA-BPNN模型可作为西北旱区ET_0计算的推荐模型,可为实时精准灌溉预报的实现提供科学依据。  相似文献   

改进Hargreaves－Samani模型预测广西盆地参考作物蒸散量     

吴宗俊  崔宁博  徐俊增  崔远来  梁军  钱进 《排灌机械工程学报》2022,40(4):404-410

准确估算参考作物蒸散量(ET0 )对于区域水资源管理和灌溉决策有着重要意义. Hargreaves－Samani模型(HS)是目前公认结构最简单且精度较高的ET0估算模型.为了进一步提高HS模型预测精度,采用蜂群理论和广西盆地20个气象站(1961—2019年)数据对HS模型全局校准,使用1961—2000年数据对HS...  相似文献   

基于公共天气预报的广东青年运河灌区参考作物腾发量预报方法比较     

晏成明  刘梦  罗玉峰 《排灌机械工程学报》2018,36(8):738-743

为提出高精度适合广东青年运河灌区参考作物腾发量(ET₀)预报方法,制定精准的灌溉预报,降低农业用水量,本研究以灌区内的湛江站为研究对象,收集了该站点2003-01-01-2017-05-31逐日气象观测数据和2016-01-01-2017-05-31日的预见期为7 d的逐日公共天气预报数据,采用FAO-56 Penman-Monteith计算值作为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)法、简化Penman-Monteith(PT)、逐日均值修正法的预报效果.结果表明:以上3种方法1~7 d预见期平均绝对误差平均值分别为0.908 3,0.903 1,0.947 9 mm/d,平均绝对误差分别为1.099 1,1.099 9,1.192 4 mm/d,相关系数分别为0.649 5,0.649 8,0.615 9,PT法的平均绝对误差以及相关系数均最好.就每个预见期而言,1~5 d预见期的最优预报方法均为PT法,6~7 d为HS法.因此,建议采用PT法进行青年运河灌区的ET₀预报.  相似文献   

苏南丘陵地区茶树蒸散发估算模型的适用性评估     

倪雨欣  张川  闫浩芳  张文程  周俊安  薛润 《排灌机械工程学报》2022,40(12):1290-1296

根据波文比能量观测系统在2017—2020年间的ET_c观测数据,分别对FAO-56作物系数模型(S-k_c)与Priestley-Taylor(PT-α)模型进行参数率定及修正,分析了茶树ET_c在各生育期内对气象因子的响应特性,并评估了修正后的S-k_c与PT-α模型对于苏南丘陵地区茶园的应用效果.研究表明:S-k_c模型的作物系数k_c在茶树生长初期为0.83、中期为1.19、后期为1.06,PT-α模型系数α年均值为1.09;气温、水汽压差及土壤体积含水率对ET_c的影响在0.05的水平下具有统计学意义,且各气象因子对ET_c的相关性均表现为在茶树生长中期高度相关,生长后期偏低;以波文比能量观测系统的ET_c观测数据作为参照,修正后的S-k_c模型高估了茶树ET_c,PT-α模型低估了ET_c,但PT-α模型的误差(R²=0.91)稍低于S-k_c模型(R²=0.88),S-k_c模型的模拟效果在茶树快速生长期(MAE=0.72 mm/d,RMSE=0.99 mm/d)和生长中期(MAE=0.36 mm/d,RMSE=0.48 mm/d)较好,PT-α模型的模拟效果在茶树生长后期(MAE=0.35 mm/d,RMSE=0.23 mm/d)较好.该研究明确了苏南丘陵地区茶树各生育期ET_c的变化特征和模拟手段,对于苏南丘陵地区茶树实现科学生产具有重要参考价值.  相似文献   

4种人工智能模型在江西省参考作物蒸散量计算中的适用性     

刘小华  魏炳乾  吴立峰  杨坡 《排灌机械工程学报》2020,38(1):102-108

为了实现气象资料缺失下参考作物蒸散量ET₀的高精度预测,以江西南昌、吉安及龙南站1966-2015年每日最高气温T_max、最低气温T_min、日照时数n、相对湿度RH和2 m高风速u₂作为输入参数,以FAO-56 Penman-Monteith(P-M)公式的计算结果作为对照,建立了6种不同气象要素组合条件下的4种ET₀计算模型,并分别与输入相同数据的经验法计算结果进行了比较.结果表明,在3个站点中,多元自适应回归样条法MARS模型的精度最高,且计算简便,可作为江西省蒸散量模拟的推荐方法.当4种模型的输入数据完整时,模拟精度均达到最高,表明4种模型均可适用于对参考作物蒸散量的模拟;输入数据缺失条件下,各气象要素对智能模型模拟ET₀的影响由大到小按参数排序依次为T_max,T_min,n,RH,u₂.与传统经验公式相比,4种智能模型的ET₀计算结果精度均优于输入相同数据的经验法.  相似文献   

云贵高原参考作物蒸散量时空特征及成因分析     

刘泉杉  吴宗俊  崔宁博  朱世丹  郑顺生 《排灌机械工程学报》2022,40(3):302-310

为了探究云贵高原地区参考作物蒸散量(ET0)的时空分布特征,基于云贵高原42个代表性气象站点近56 a(1961—2016年)逐日气象数据,利用Mann-Kendall检验探究ET0主要的气象驱动因子,并运用多元回归分析量化了各气象因子对ET0的贡献率.结果表明:云贵高原近56 a风速和气温呈逐年上升趋势,增幅分别为0...  相似文献   

西北地区地表太阳总辐射计算模型适用性评价     

张艺璇  崔宁博  冯禹  乐进华  王军  刘双美 《排灌机械工程学报》2019,37(6):545-552

为有效提高中国西北地区R_s预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959—2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的R_s计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的R_s计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的R_s模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的R_s计算模型(R²介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R²介于0.695~0.719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R²,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m²·d),15.7%,2.298 MJ/(m²·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m²·d),30.7%,3.959 MJ/(m²·d)和0.713.因此,为有效提高西北地区R_s日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型.  相似文献   

考虑“蒸发悖论”的洱海灌区逐日参考作物蒸散发预测     

赵众  周密  张刘东  顾世祥  李靖 《灌溉排水学报》2021,(2)

【目的】为估算参考作物蒸散发(ET₀)和灌溉实时预报调度、区域农业干旱评估提供依据。【方法】以滇中高原上洱海湖滨灌区的大理气象站为例,探究“蒸发悖论”现象出现的时期,采用气象因子线性回归模型、蒸发皿折算系数K_p模型、气象因子+蒸发皿蒸发(E_pan)多元回归模型、Normal Copula模型等4种方法计算逐日ET₀进行预测对比,并与Penman-Monteith公式计算所得的ET₀进行对比。【结果】①1954—2018年大理站20 cm蒸发皿蒸发量呈下降趋势,ET₀和气温呈上升趋势,但ET₀的上升趋势更平缓;虽然在长时间序列上ET₀和蒸发皿蒸发量有相反的变化趋势,但在年代际存在显著的差异性,1960年和2000全年以及四季均出现“蒸发悖论”,1970年则是全年以及夏、秋、冬三季出现“蒸发悖论”,1990年仅夏季出现“蒸发悖论”,2010年秋季出现“蒸发悖论”。②在未出现“蒸发悖论”时期,加入E_pan后的气象因子多元回归模型法(ET_0,Epan+Metr)所得逐日ET₀预测结果与标准值的误差最小,其次为单纯的气象因子多元线性回归模型法(ET₀,Metr),最差为K_p模型法(ET₀,K_p);加入E_pan后的气象因子多元回归模型(ET₀,ET_0,Epan+Metr)逐日ET₀预测的相对误差(ERR)小于15%、20%、25%的样本数达到了79.18%~90.16%、89.32%~97.23%、94.79%~98.36%。③出现“蒸发悖论”时,蒸发皿蒸发与ET₀的变化趋势相反,只能采用Copula联合分布函数模型预测,构建T-T_max二维Normal Copula模型的精度更高,ERR小于15%、20%、25%的样本数为73.70%~86.56%,82.51%~92.95%,89.89%~98.52%。【结论】通过M-K检验判别是否处于“蒸发悖论”期,以决策选用加入E_pan后的气象因子多元回归模型,还是T-T_max二维Normal Copula模型,二者均可显著提高逐日ET₀预测模拟的精度。  相似文献