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1.
精确测定参考作物蒸散量(ET o)对于精确计算作物水分利用是非常必要的。FAO-56 Penman-Monteith法(FAO-56 PM)是联合国粮食和农业组织认可的测定参考作物蒸散量的标准方法。可是,一些天气变量,特别是相对湿度、太阳辐射和风速经常缺失,这可能会妨碍利用FAO-56 PM方法进行ET o估算。为了克服以上情况,评价哈格里夫斯法在估算位于拉金德拉农业大学的菩萨天文台数据的准确性和实用性是很重要的。哈格里夫斯方程经常高估一个区域,因此该方法在普萨地区已经不再使用。利用统计回归分析对哈格里夫斯系数进行校正,得到结果分别由0.002 3和17.8降到0.001 62和-3.039 39。比较利用修正的哈格里夫斯方程和FAO-56 PM计算得到ET o,均方根误差(RMSE)和均偏置误差(MBE)比最小值0.77和-0.11 mmd小1.00和0.21,相应的导致在ET o估算中出现小错误。1998—2006年间的数据经R2、X2检验和一致性指数检测均表现出显著相关性。在普萨地区,利用修正的哈格里夫斯方程(ET AHG平均值为3.71 mmd)和FAO-56PM方法估算得到的ET o基本一致。  相似文献   

2.
青海东部农业区ET_0变化特征及气候影响因子分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区12个气象站47年(1960—2006)逐月参考作物蒸发蒸腾量(ET0),对参考作物蒸发蒸腾量、气象因子随时间变化特征进行了分析。结果显示,ET0年内呈单峰型分布,月际变化较大,最大值出现在7月份,最小值出现在12月份;近47年ET0随时间呈极显著下降趋势变化;风速是影响ET0的最主要影响因子,最高温度对该地区ET0的影响也较为显著;海拔与ET0具有明显的相关性,R2为0.68,且ET0随海拔的增高具有明显下降的趋势。研究表明,在高寒高海拔区,风速是影响ET0的最主要气候影响因子,海拔与ET0呈负相关关系。  相似文献   

3.
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   

4.
东北地区参考作物蒸发蒸腾量随时间变化的研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
根据选取的东北地区9个代表站1973-2003年的气象资料,应用Penman-Monteith公式计算了31年间逐月参考作物蒸发蒸腾量(ET0),对参考作物蒸发蒸腾量及气象要素的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析,应用统计检验方法分析了影响东北地区参考作物蒸发蒸腾量变化的主要气象因素。结果表明:近31年间东北地区ET0值呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5-8月份最高,1月份最低。影响ET0的主要气候要素为日照、风速和温度。  相似文献   

5.
【目的】合理估算云南省特殊气候条件下的参考作物腾发量,验证不同ET0计算方法的适用性。【方法】利用云南省6个灌溉用水分区的14个气象站资料,以FAO推荐的ET0计算方法(FAO-56Penman-Monteith法)为标准,利用标准差(δ)、相对误差(RE)、一致性指数(IOA)、Nash-Sutcliffe系数(NES)、线性回归法、反距离加权平均法等指标和方法对其他6种常用ET0计算方法的适用性进行评价。【结果】随着降水量的减少,ET0大体上呈增加趋势。受云南省特殊低纬高原季风气候及"通道-阻隔"效应影响,云南省各分区逐月ET0值呈双峰曲线的变化规律,峰值分别位于4月和8月。不同水平年ET0计算方法的适用性不存在一致的规律性,6种ET0计算方法与FAO-56Penman-Monteith法计算得到的ET0计算结果的线性回归绝定系数(R2)均大于0.9,FAO-79 Penman法和Irmark-Allen法于6个分区显著相关,FAO-24 Penman法仅在1个分区显著。各分区各种方法的RE值均不大,在0~0.28之间。各方法中IOA值和NSE值在各区表现最好的方法为FAO-79 Penman法,IOA值和NSE值分别为0.65~0.96和0.58~0.89。【结论】FAO-79 Penman法在云南省除干热河谷区外的其他区域的适用性最强,计算精度最高;FAO-24 Penman法在云南省范围内适用最差,误差较大;FAO-24 Radiation法在除滇西北区以外的区域相对误差较小;Hargreaves-Samani法在干热河谷区及滇中区适用性较好。  相似文献   

6.
ET0计算公式的设定条件和重要影   总被引:4,自引:0,他引:4  
对ET0计算公式设定条件和重要影响因子的实验率定研究:揭示了Penman-Motheith(PM)等公式定义中叶面冠层阻力、反射率及Angstrom公式中的a、b值不是定值,而是一个随作物生长变值,并建议将变化的叶面冠层阻力、反射率及季节a、b值代入计算公式,可得到更加切合实际的ET0值;鉴于参考作物有两种:牧草和紫花苜蓿,不同的参考作物蒸发蒸腾量计算公式对应着不同的参考作物,求得两种参考作物蒸发蒸腾量的转换系数Kr可进行不同参考作物间的转换计算;揭露了参考作物(苜蓿)冠层光合有效辐射(PAR)及冠层顶部光合有效辐射(PARCAN)在一定程度上影响ET0值,气孔导度和物质积累等生理、生化作用也与ET0的变化过程十分相关;并对ET0标准ASCE-PM、PM、MP公式中主要气象输入因子对ET0、ETa、ETr值的潜在支配作用进行了研究。有助于ET0学科中重要问题的引领研究及精确估计。  相似文献   

7.
为提高旱区作物蒸发蒸腾量估算精度,以石羊河流域春玉米为研究对象,分析灌水量对FAO-56估算作物蒸发蒸腾量精度的影响,并对估算误差进行讨论,提出使用部分根区含水量平均值用于土壤水分胁迫系数计算.结果表明:FAO-56对不同灌水处理下作物蒸发蒸腾量的估算精度存在较大差异,可较精确地估算低灌水处理下作物蒸发蒸腾量;随着灌水量增大,其估算精度有所降低,对高灌水处理下作物蒸发蒸腾量的估算误差达-14.13%;根区上部土层含水量与土壤水分胁迫状况关系紧密,以缓变层及以上土层含水量平均值代替整个根区含水量平均值用于土壤水分胁迫系数计算,可有效改善高灌水处理下旱区作物蒸发蒸腾量计算精度,亦可较为精确地估算低灌水处理下作物蒸发蒸腾量.  相似文献   

8.
新疆维吾尔族自治区地域辽阔,气候特征空间差异性显著。准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是新疆节水灌溉设计的基础。以阿克苏地区30年的气象资料为基础计算了ET0,并以Penman-Monteith公式和修正Penman公式为参考标准,进行对比分析评价Hargraeves公式的精度和地区适应性。结果显示Hargraeves公式计算的参考作物蒸发蒸腾量,精度较Penman公式高,较Penman-Monteith公式低,但满足实际生产精度要求,特别适用与阿克苏地区气候类似的西部地区,基础气象资料不全的地区的参考作物蒸发蒸腾量的计算。  相似文献   

9.
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   

10.
采用作物系数法和PM模型估算南京地区玉米田蒸发蒸腾量   总被引:2,自引:0,他引:2  
蒸发蒸腾量(ET)是农田水平衡中的重要环节,ET的准确估算有助于提高农田水分管理水平。在测定农田小气候、土壤蒸发和玉米生长旺季液流量基础上,比较了单作物系数法(Kc法)、双作物系数法(Kcb法)、不同冠层阻力计算的Penman-Monteith模型(PM1和PM2法)估算南京地区玉米田ET的适用性,并对玉米整个生育期ET变化及其影响因素进行分析。结果表明以液流法和土壤蒸发测定的总ET为基准,PM1方法估算的夏玉米ET误差最小,与实际测定ET的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(d)分别为0.52、0.8 mm/d和0.48。以PM1模型估算的夏玉米全生育期ET为310mm,日均ET为3.16mm/d,最大值出现在拔节期和抽穗期,整体变化呈单峰型。ET与气象因素响应顺序为净辐射饱和水汽压温度风速。本研究可为优化玉米田水资源管理和提高水资源有效利用提供参考。  相似文献   

11.
参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET0)是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量。以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET0作为标准值,通过Pearson’s方法对输入参数与ET0之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量。当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d。进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量。构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路。  相似文献   

12.
基于大型蒸渗仪和遗传算法的受旱玉米蒸发蒸腾量估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
受旱胁迫下作物蒸发蒸腾量估算重要且复杂,依托新马桥农水综合试验站6台大型称重式蒸渗仪开展玉米受旱胁迫专项试验,对不同受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量特征进行分析,在双作物系数法估算无受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量的基础上,采用遗传算法优化率定基础作物系数Kcbini、Kcbmid、Kcbend和作物系数上限Kcmax,同时基于试验站实测太阳辐射数据采用遗传算法优化率定了Angstrom公式经验参数a、b,进而优化了参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的计算结果,并以此基础运用双作物系数法估算受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量。结果表明:营养生长中前期轻微的水分亏缺可能会刺激玉米适应性机能,复水后各项生理功能恢复正常;水分亏缺加重时不仅会使玉米当期的蒸发蒸腾量减少,而且会产生累积效应,将这种胁迫影响传递到之后的生育阶段;相同受旱胁迫强度对玉米生殖生长阶段影响更为明显,且易造成永久胁迫;Kcbini、Kcbmid、Kcbend、Kcmax的率定结果分别为0.150、1.090、0.152和1.400,在此基础上运用双作物系数法估算无受旱胁迫下玉米全生育期蒸发蒸腾量的均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE分别为1.39 mm和0.97 mm,比对应的FAO-56推荐值估算结果小6.74%和8.23%,受旱胁迫下玉米计算的2个处理全生育期RMSE、MAE和MRE均值分别为1.60 mm、1.18 mm和6.73%,整体估算效果虽然没有无受旱胁迫下的好,但仍优于FAO-56推荐值的估算结果。因此,基于双作物系数法和遗传算法的受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量估算合理可靠,该研究可为区域制定适宜灌溉制度和降低农业旱灾损失风险提供理论依据。  相似文献   

13.
以南京气象站1961-2010年的气象资料为基础,以Penman-Monteith(PM)公式计算结果为标准,利用Hargreaves(H-S)公式计算了不同时间尺度(日、旬和月)下的参考作物蒸发蒸腾量(ET0)。结果表明,原始H-S公式的计算值(ET0)在不同时间尺度下不同时段内均大于PM公式的计算值,两种方法在夏秋季差异较大,春冬季差异较小。且在各时间尺度下均具有较高的相关性,其平均相对误差随着时段的增长而逐渐减小,但远超出了理想的误差范围。修正后的H-S公式有效降低了各个时段的平均相对误差和绝对误差,且提高了两方法计算值之间的相关性,为南京及其周边气象资料缺乏地区计算ET0提供了一种较为可靠的参考。  相似文献   

14.
[目的]充分认识关中地区参考作物蒸发蒸腾量(ET0)时空变化特征及其主要影响因子.[方法]使用1980—2019年关中地区43个气象观测站逐日气象资料,结合Penman-Monteith(P-M)模型、反距离权重、逐步回归分析和通径分析等方法,研究1980—2019年关中地区ET0时空变化特征及其主要影响因子.[结果]...  相似文献   

15.
以浙江低山丘陵区永康灌溉试验站为背景,运用Penman-Monteith公式计算分析了永康长系列参考作物腾发量ET0及其变化规律,建立了ET0实时预报模型,并分析了参数A0取值方法对预报精度的影响。采用双作物系数法确定了滴灌葡萄逐日作物系数,建立了滴灌葡萄蒸发蒸腾量实时预报模型。运用实测的土壤含水率资料,根据水量平衡原理分析计算葡萄实际蒸发蒸腾量,与模型的预报值比较表明所建立的模型及其参数合理。  相似文献   

16.
根据湖北省20个测站1977—2007年的气象资料,应用Penman-Monteith公式计算了31年的逐日ET0。应用GIS技术和统计检验方法分析了参考作物蒸腾量的时空变异特征和气象因子对ET0的影响。结果表明,湖北省参考作物蒸腾量的空间分布呈西低东高的特征;随多年时间变化空间分布趋于均匀;年内ET0值分布以7、8月最高,12、1月最低;影响ET0的主要气象因子为风速,平均温度次之。  相似文献   

17.
【目的】蒸发蒸腾量(ET)是农业生产的主要参数,ET的准确估算对农田精准用水管理和区域水资源优化配置具有重要意义。【方法】利用2012—2013年夏玉米作物指数与气象因子,采用基于参考作物蒸发蒸腾量(ET0)经验模型(Schendel、Hargreaves-M4(H-M4))的单作物系数法、单源模型(Priestley-Taylor(P-T))和双源模型(Shuttleworth-Wallace、Two-Patch)对作物蒸发蒸腾量进行模拟,并对比分析各估算模型模拟情况。【结果】基于不同生育期实测和平衡蒸发蒸腾量均值的比值修正P-T模型经验系数?,P-T修正模型对夏玉米全生育期ET模拟值与大型称质量式蒸渗仪实测值拟合的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)、平均相对误差(MRE)、相对均方根误差(Relative root mean-squared error,RRMSE)和整体评价指标(GPI)排名分别为0.977 5 mm/d、0.5689、0.843 4、0.450 4和1,苗期分别为0.959 2 mm/d、0.332 0、0.478 4、0.481 1和3,拔节抽雄期分别为1.038 8 mm/d、0.507 8、0.551 7、0.429 0和1,成熟期分别为0.548 1 mm/d、0.774 6、0.915 8、0.423 9、0.692 1和1;H-M4模型对灌浆期ET模拟MAE、R2、MRE、RRMSE和GPI排名分别为1.344 3 mm/d、0.727 9、2.298 3、0.491 0和1。模拟结果均达到极显著(P<0.01,P代表显著性水平)。【结论】P-T和基于单作物系数法的H-M4均具有输入较少参数获取较精确ET估算值的优势,因此P-T可作为全生育期及苗期、拔节抽雄期和成熟期蒸发蒸腾量最优模拟模型,H-M4可作为灌浆期蒸发蒸腾量最优模拟模型。  相似文献   

18.
参考作物蒸散量计算方法在西宁的适用性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用青海西宁气象站点1970-2016年的逐日气象资料,以Penman-Monteith估算结果作为计算参考作物蒸散量(ET0)的标准,讨论Hargreaves-Samani法、Mc Cloud法与1948 Penman法3种方法在青海省西宁地区的适用性。结果表明:1948 Penman法和Hargreaves-Samani法优于Mc Cloud法;Mc Cloud估算结果显著偏小;Hargreaves-Samani法,在ET0较小时估算值与Penman-Monteith方法计算值相当,在ET0较大时,估算结果显著高于标准值;1948 Penman法与Penman-Monteith法相关系数较高,一致性最好,可以对1948 Penman法的估算值乘以一个常数就能够近似代替PenmanMonteith公式的估算值,提高估算精度。  相似文献   

19.
参考作物蒸散量(ET0)的准确计算是制定作物灌溉制度和区域灌溉用水量计划的基本依据.为提高中国不同气候区域ET0计算精度,以FAO56 Penman-Monteith(PM)模型为标准,对28个基于温度和辐射的ET0经验模型在中国温带季风区(TMZ)、温带大陆区(TCZ)、高原山丘区(MPZ)和亚热带季风区(SMZ)的...  相似文献   

20.
基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1~7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率(±1.5mm/d以内)达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。  相似文献   

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