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1.
气孔导度是表征植物蒸腾状态的重要指标，气孔导度的准确量化对于地表水文循环研究具有重要意义。为探索提高气孔导度模拟准确性的方法，本研究利用分类梯度提升算法（CatBoost,CAT）和人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）两种机器学习模型对食松（Pinus edulis）与樱核圆柏（Juniperus monosperma）的气孔导度进行了模拟，并将二者的模拟结果与Ball-Berry模型和Medlyn模型进行了比较。机器学习模型以净光合速率An、叶表二氧化碳浓度Cs、相对湿度RH、饱和水汽压差VPD、叶片温度TL和黎明前叶水势LWP为输入变量，设计了3种建模策略：策略(1)输入变量为An、Cs和RH；策略(2)输入变量为An、Cs和VPD；策略(3)输入变量为An、Cs、RH、VPD、TL和LWP。结果表明(1)Ball-Berry模型和Medlyn模型模拟效果相近，RMSE分别0.013 8和0.013 9 mol/（m2·s）；(2)机器学习模型对气孔导度的模拟效果明显优于Ball-Berry模型和Medlyn模型，不同输入策略下CAT和ANN模... 相似文献
2.
准确模拟土壤水分(SM)对农田精准灌溉、优化区域水资源配置和提高农业水资源利用效率具有重要意义。采用逐日气象和土壤含水量数据，探究随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模拟不同深度(4 cm、10cm和20 cm)土壤含水量的适用性，采用太阳辐射(Rs)、空气温度(T)、降水量(P)、风速(U2)、空气湿度(RH)和土壤温度(ST)数据的4种输入组合，探讨不同输入变量对SM模拟的影响。结果表明：RF模型在4种输入组合下模拟不同深度土壤含水量精度最高，SVM模型模拟精度较低，R2范围分别为0.871～0.914和0.710～0.814,RMSE范围分别为0.050～0.069 cm3/cm3和0.080～0.098 cm3/cm3,MAE范围分别为0.030～0.051 cm3/cm3和0.060～0.077cm3/cm3。考虑模型精度和数据易获取性... 相似文献
3.
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
4.
探究不同水分处理条件下阿克苏地区成龄枣树的气孔导度变化规律及其对气象因子的响应,以期为红枣精准灌溉决策提供数据支撑和理论依据。以阿克苏地区进行地表滴灌的6年生红枣树为研究对象,通过田间试验测定日尺度及灌水周期内不同水分处理条件下的气孔导度变化曲线。[300,450 m~3/hm~2]灌溉水量区间内,枣树气孔导度在单日尺度内对风向最为敏感;在一个灌水周期内,影响气孔导度最主要的气象因子是太阳辐射。不同时间尺度气孔导度对气象因子的响应程度及方向具有差异性,在日尺度条件下气孔导度对气象因子的响应不受土壤含水率控制,灌溉周期尺度上,不同土壤含水率决定了气象因子对枣树的影响。 相似文献
5.
黄瓜气孔导度、水力导度的环境响应及其调控蒸腾效应 总被引：2，自引：0，他引：2
以营养生长期温室黄瓜为研究对象,通过四元二次正交旋转组合设计,分析稳态流条件下土壤相对含水率、空气温度、空气湿度和光合有效辐射对气孔导度、土壤植物系统总水力导度的影响及其调控蒸腾效应。结果表明,4个环境因子对气孔导度、总水力导度均有正效应,对其影响最大的环境因子分别是空气湿度、空气温度;土壤相对含水率与光合有效辐射、空气温度与空气湿度对气孔导度和总水力导度存在明显的交互作用;空气湿度对气孔导度、总水力导度的单因子效应为开口向上的抛物线函数,其他环境因子的单因子效应皆趋近于线性递增函数;各因子的边际效应分析表明,空气湿度是气孔导度的主要调控途径,除光合有效辐射外,其他因子均可有效调控总水力导度。采用通径分析方法研究了环境因子、气孔导度、总水力导度调控蒸腾效应,结果表明,空气温度、光合有效辐射和气孔导度均主要通过增强总水力导度对蒸腾作用产生间接正效应,其次是对蒸腾作用的直接正效应;土壤相对含水率主要通过增强总水力导度和气孔导度对蒸腾作用产生间接正效应;空气湿度的直接影响为负效应,但其主要影响途径为通过增强总水力导度和气孔导度对蒸腾作用的正效应;气孔导度与总水力导度响应环境因子变化并相互作用,协同调控蒸腾作用。 相似文献
6.
为探讨应用无人机多光谱技术估算矮林芳樟(Cinnamomum camphora(Linn.)Presl)光合参数的有效分析模型和方法，本研究以矮林芳樟为研究对象，通过无人机搭载的多光谱相机获取其冠层六波段光谱反射率，同步测量其净光合速率(Pn)、胞间二氧化碳浓度(Ci)、气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr)4种光合参数，采用最佳指数因子(OIF)筛选光谱反射率和植被指数的组合作为自变量，分别采用偏最小二乘法(Partial least squares method, PLS)、反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和随机森林(Random forest, RF)构建自变量与光合参数的估算模型，并分析比较各估算模型的精度。结果显示：矮林芳樟光合参数与叶片红边波段2(中心波长750 nm)和近红外波段(中心波长840 nm)反射率有密切关系；红边波段2、增强型植被指数2(EVI2)、红边叶绿素指数(CIrededge)组合的OIF值最大，为0.012 6,可作为模型自变量的最佳组合；Pn、Ci、Gs、Tr 4种光合参... 相似文献
7.
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
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
8.
根据田间试验观测结果，分析了夏玉米叶片气孔导度与环境因素之间的关系，应用多元非线性回归分析技术建立了气孔阻力的估算模型；对叶片正反两面不同部位和垂向不同层次上叶片气孔阻力的差异及其日变化过程和季节变化规律进行了分析，又用叶片气孔阻力估算模型导出了冠层阻力的计算模型。 相似文献
9.
【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
10.
冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（D3P）模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（GAI）、平均倾角（AIA）和散射光截获率（FIPARdif）信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（H）和绿色分数特征（GF）。最后，利用人工神经网络（ANN）算法分别构建了从不同LiDAR点云特征（H、GF和H+GF）输入到FIPARdif、GAI和AIA的反演模型。结果表明，对于GAI、AIA和FIPARdif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见，H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征，在中等测量噪音（10%）情况下，FIPARdif和GAI的估算均获得了满意精度，R2分别为0.95和0.98，而AIA的估算精度（R2=0.20）还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。 相似文献
11.
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Tmax、最低气温Tmin、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Tmax,Tmin,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
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《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
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基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI），通过无人机搭载成像高光谱相机，获取了冬小麦3个生育期的影像数据，从中提取出株高（Hcsm）。首先，分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性，挑选出最优植被指数；然后，分别构建了单个参数的LAI线性估算模型；最后，以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子，采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）；在不同生育期，大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平；基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度；以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量，通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高，并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73，RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度，为农业管理者提供参考。 相似文献
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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
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北部生态系统生产力模拟(BEPS,Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型能够模拟不同生态系统碳水循环过程,并通过气孔导度将二者有机地结合,在土壤水分模拟上具有更大的优势。为了使BEPS模型适用于较小空间尺度的雨养冬小麦农田生态系统的土壤水分模拟,根据冬小麦的降水截留过程、冠层的辐射传输过程、根系分布规律和区域土壤水文参数的获取方法对BEPS模型的水平衡模块进行参数方案调整。在此基础上,基于实现BEPS模型与遥感反演的农田土壤水分数据同化的目的,利用经上述调整方案后的BEPS模型,对郑州农业气象试验站2011—2015年冬小麦生长季的农田土壤水分进行动态模拟,并用观测数据进行验证。结果表明,调整后的BEPS模型能够较好地模拟雨养冬小麦农田土壤水分及动态变化,决定系数R2可达0.70以上,平均相对误差MRE总体低于25.0%,但对底层模拟能力较差;在以旬为步长条件下,拔节前模拟效果优于拔节后;土壤水文参数是影响模型模拟土壤水分垂直交换和分布的主要因素,可通过优化进一步提高土壤水分模拟能力。 相似文献
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夏玉米叶片气孔阻力与冠层阻力估算模型的研究 总被引：4，自引：1，他引：3
根据田间试验观测结果，分析了夏玉米叶片气孔导度与环境因素之间的关系，应用多元非线性回归分析技术建立了气孔阻力的估算模型，对叶片正反两面不同部位的垂向不同层次上叶片气孔阻力的差异及其日变化过程和季节变化规律进行了分析，又用叶片气孔阻力估算模型导出了冠层阻力的计算模型。 相似文献
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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 (Tmax、Tmin、Ra)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Ra,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
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《中国农村水利水电》2020,(9)
Priestley-Taylor参考作物蒸散模型系数的本地化是提高区域蒸散模拟精度的关键。以江西省低丘红壤区农田为研究对象,基于大孔径闪烁仪的观测数据,利用通径分析方法对农田不同时间尺度水热通量特征进行了定量研究。同时,采用Priestley-Taylor模型模拟了红壤区作物蒸散,与实测蒸散进行了比较,并对该模型的系数进行了修正,评价了P-T_(1.26)及P-T_(1.07)模型在本地模拟蒸散的适用性。结果表明,逐日尺度下农田水热通量变化曲线呈单峰形且受天气条件影响明显,逐月尺度下净辐射通量、潜热通量及土壤热通量呈减小的变化趋势;净辐射通量、空气温度及水汽压亏缺是影响潜热通量的主导因子,均对潜热交换有促进作用;P-T_(1.26)模拟的蒸散比实测偏高13.77%,P-T_(1.07)模拟的蒸散比实测偏低3.39%,参数修正后的P-T_(1.07)模型模拟精度明显提高,α=1.07可以作为研究区Priestley-Taylor模型的本地化适宜参数。 相似文献
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为了实现气象资料缺失情况下参考作物蒸散量(ET0)精确计算和预测,以攀枝花站点为例,构建非线性自回归滤波器(NARX)模型预测ET0.以Penman-Monteith模型计算的ET0作为预测标准,将日最高温、日最低温、日照时数、风速和相对湿度作为模型的输入参数,建立11种不同气象因子组合的NARX模型,并与Hargreaves-Samani模型、Irmak-Allen模型、Makkink模型、Priestley-Taylor模型的计算结果进行比较.结果表明:不同气象因子输入下的NARX模型模拟精度表现出明显的差异.其中,基于全部气象因子的NARX-1模型的RMSE,MAE和MBE分别为0.425 mm/d,0.320 mm/d和0.069 mm/d,NSE为0.920,GPI排名第11,精度最差;而基于风速的NARX-9模型精度最高,其RMSE,MAE和MBE分别为0.285 mm/d,0.237 mm/d和0.019 mm/d,NSE为0.964,GPI排名第1.在输入相同气象参数情况下,基于温度和日照时数的NARX-4模型模拟精度优于Irmak-Allen,Makkink,Priestley-Taylor模型;基于温度的NARX-7模型模拟精度明显高于Hargreaves-Samani模型.因此,可将NARX模型作为四川西南山地缺失较多气象资料情况下计算ET0的推荐模型,为农田精准灌溉提供科学依据. 相似文献
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土壤含水率监测是精准农业的重要组成部分,对于农情监测和农业生产起着关键性作用。超宽带雷达由于其体积小、质量轻、穿透力强和功耗低等特性已被广泛应用于土壤含水率监测研究。而现有超宽带雷达反演土壤含水率多为理想裸土情况,实际应用中地表植被覆盖会对结果造成较大影响,针对此问题,融合超宽带雷达和多光谱数据,利用支持向量机（SVM）模型对农田尺度不同植被覆盖下的土壤含水率进行分级预测,以减小植被对预测精度的影响。研究结果表明,在超宽带雷达回波数据提取出的不同时域特征组合中,选用峰值因子、峭度、均方根、峰-峰值、最大幅值、方差、偏斜度、平均值和最小幅值9个时域特征作为SVM模型输入特征预测结果最好,总体精度为95.59%,Kappa系数为0.9492。加入植被指数NDVI后,不同时域特征组合作为特征输入的模型精度均有显著提高,其中将9个时域特征与NDVI共同作为SVM输入预测效果最佳,总体精度为98.09%,Kappa系数为0.9780,与不考虑植被影响的预测结果比较,总体精度提高了2.50个百分点,Kappa系数提高了0.0288。 相似文献