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Venlo型温室内参考作物蒸散量计算方法比较研究 总被引：4，自引：2，他引：2
【目的】明确温室内参考作物蒸散量(ET_0)计算方法。【方法】通过实测Venlo型温室内气象数据,并对FAO-56Penman-Monteith(FAO-56 P-M)中隐含的空气动力阻力r*a进行修正,以修正后的Penman-Monteith法作为计算温室内ET_0的标准方法,对其他4种常用的ET_0计算方法:FAO-56 P-M法、FAO-24 Penman法、Irmak-Allen(I-A)法、Priestley-Taylor(P-T)法进行了对比分析。【结果】试验期间温室内日ET_0变化范围为0.49~6.04 mm/d,平均为2.43mm/d;4种计算方法与Penman-Monteith(P-M)修正法均具有良好的线性关系(R20.90),FAO-24 Penman法与P-M修正法计算结果最为接近(RMSE=0.40 mm/d,NSE=0.93),其次为I-A法(RMSE=0.67 mm/d,NSE=0.81)、P-T法(RMSE=0.76 mm/d,NSE=0.76),而在大田条件下广泛应用的FAO-56 P-M法表现最差(RMSE=1.18 mm/d,NSE=0.41)。【结论】4种ET_0计算方法中,I-A法应用最简便,可作为气象资料短缺条件下该地区温室ET_0的简化计算方法。 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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【目的】探讨BP、极限学习机、小波神经网络算法在广东典型气候代表站点的适用性,建立ET_0简化计算模型。【方法】以韶关、深圳、广州、揭西、湛江站为研究对象,收集各站1981—2010年逐日平均、最高、最低气温、相对湿度、日照时间、风速观测数据,以FAO-56Penman-Monteith ET_0计算值为基准,对比3种算法计算效结果,确定最优算法,并结合因子敏感性分析建立了ET_0简化计算模型。【结果】①P<0.05显著水平下,广州、韶关站各气象因子均差异显著;湛江、广州、揭西、深圳4站除日最高气温差异显著,其他气象因子差异均不显著;②ET_0因子敏感性分析中,韶关、广州、深圳3站日最低、最高气温、日照时间敏感系数较大,韶关站为0.040、0.113、0.223,广州站为0.043、0.101、0.208,深圳站为0.054、0.105、0.181;揭西和湛江站日最高气温、相对湿度、日照时间敏感系数较大,分别为:0.105、-0.040、0.216和0.098、-0.072、0.197,综合各站来看,日最高气温、日照时间最为敏感;③全因子输入条件下,ET_0计算精度表现为BP>极限学习机>小波神经网络;④ET_0简化计算精度表现为BP(全因子输入)>BP-1(日最高、最低气温,相对湿度,日照时间作输入)>BP-2(日最高气温、日照时间输入),但差值不大。【结论】因此,基于日最高气温、日照时间2因素的BP算法一定程度能简化计算ET_0。 相似文献
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中国西北地区日参考作物腾发量模型适用性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为推荐适宜中国西北地区参考作物腾发量(ET_0)简化计算模型,应用9个代表性站点近50 a逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,选取5种基于综合法的Kimberly Penman(K-P),FAO 1979 Penman(PM 17),FAO 24 Penman(PM 24),FAO1948 Penman(PM 48),FAO 79 Penman(PM 79)模型,3种基于温度法的Hargreaves-Samani(HS),Mc Cloud (M-C),Hargreaves (Har)模型,5种基于辐射法的Priestley-Taylor-1 (PT-1),Priestley-Taylor-2(PT-2),FAO-24 Radiation(FAO-Ra),Makkink(Mak),Irmark-Allen(I-A),Irmark(Irm)模型,对其在西北地区ET_0进行适用性评价.结果表明:14种模型在中国西北地区计算精度差异明显.全区模拟精度最高的PM 48(综合法),H-S(温度法),PT-1(辐射法)模型的平均R2,MAE,RMSE和nRMSE分别为0.978,0.767 3 mm/d,0.842 3 mm/d和25.622%; 0.735,0.920 0mm/d,1.187 0 mm/d和36.556%; 0.736,1.392 0 mm/d,1.826 0 mm/d和57.992%. 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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日光温室作物蒸发蒸腾量的计算方法研究及其评价 总被引：13，自引：0，他引：13
对FAO推荐计算参考作物蒸发蒸腾量的Penman-Monteith(缩写为P-M)公式,在日光温室微气候的条件应用作了详细的分析。将P-M公式分为2个部分,即辐射项(ETrad)和空气动力学项(ETaero),推导出了计算温室内参考作物蒸发蒸腾量的P-M修正公式,解决了P-M公式假定温室内风速为“0”所引起的一系列问题。并根据2004年和2005年温室内实测气象数据和水面蒸发对其进行了验证,通过相关分析得出用修正后的P-M公式计算作物蒸发蒸腾量比FAO推荐的P-M公式计算值误差小、精度高。建议在日光温室里使用修正后的P-M公式计算参考作物的蒸发蒸腾量。 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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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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根据宁夏地区1962—2017年11个国家级气象站的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算宁夏地区潜在蒸散发(potential evapotranspiration,ET0)日值系列,采用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、ArcGIS反距离权重空间插值、敏感性分析和贡献率等方法对宁夏地区... 相似文献
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为提高Hargreaves公式在不同地区的适用性和准确性,改善区域作物需水量的估算精度和灌区灌溉管理水平。基于新疆塔里木盆地绿洲区5个典型气象站1961-2014年逐日气象资料,以最高温度、最低温度、大气顶太阳辐射为自变量,以Penman-Monteith公式计算的ET_0为因变量,对Hargreaves模型参数进行拟合与分析。结果表明:研究区全年和夏季转换系数K变化趋势相同,均从研究区北向南逐渐增大,春、秋、冬季变化趋势则相反;全年和夏季指数系数n变化趋势相同,也均从研究区的南向北递增,春、秋、冬季则从北向南逐渐增加;温度偏移量Toff总体表现为从南向北逐渐增加。率定后的Hargreaves公式与P-M公式的相关指数,全年最大,为0.787,春秋次之,分别为0.704和0.722,冬季最小,为0.454,拟合后的参数标准误表明拟合值全年最准确,冬季最差。 相似文献
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《中国农村水利水电》2019,(12)
为了解宁夏固海扬水灌区ET_0对各气象因子的敏感性,以该灌区内同心站为研究区域,根据同心站1961-2016年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET_0,利用Mann-Kendall趋势分析法探究宁夏固海扬水灌区ET_0和各气象因子变化趋势,采用Sobol全局敏感性分析方法分析ET_0对各气象因子的敏感性。结果表明,ET_0在近56年的突变年份为1980年,1981-2016年ET_0和各气象因子较1961-1980年均呈上升趋势。各气象因子总敏感性系数的年内变化特点在1961-1980年和1981-2016年基本相同,而一阶敏感性系数在这两个时间段的变化特点呈多样性和不确定性。ET_0对各气象因子的一阶敏感性系数年际变化趋势中,平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度和日照时数的一阶敏感性系数呈下降趋势,仅风速的一阶敏感性系数呈上升趋势。 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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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
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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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准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是农业灌溉设计和节水规划中必不可少的内容。利用黄河三角洲地区4个典型气候区的气象资料,选用5种计算方法(P-M,FAO-79Penman、Priestley-Taylor,FAO-24Penman和Hargreaves-Samani)计算了ET0,并以P-M方法作为标准,对其他方法进行了评价。结果表明,在黄河三角洲各气候区FAO-Penman法估算的ET0较Priestley-Taylor方法更接近于P-M法的计算结果,并且计算精度较高,误差在3%~10%之间。在缺少资料的湿润区,用Priestley-Taylor方法可以得到与P-M法估值相近的结果。 相似文献
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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
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为揭示城市背景下区域土壤水分变异特性及其利用效率,以扬州大学扬子津校区农水与水文生态实验场(P1)及扬州大学江阳路南校区草坪(P2)为研究区,基于实测的水文、气象数据,采用彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式估算草地生长期内蒸散发量,采用FAO推荐的经修正的彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式推求参考作物蒸散发量,并对水分有效性进行评价;采用有限差分方法结合非饱和土壤水分运动方程构建一维土壤水分运动模型,通过对观测土壤水分的数值模拟检验模型的适用性,对表层(0～10 cm)土壤水分进行模拟。结果表明:计算时段(2016-10-05-2017-10-04)内,P1、P2的ET_0为1 115.0 mm,略低于该时段的降雨量(1 200.0 mm);计算时段(2017-07-01-2017-09-31)内,P1点的ET累积值为129.7 mm,占同期降雨量的24.2%,P2点ET累积值为122.2 mm,占同期降雨量的22.9%;同期的水分有效性参数m_a分别为0.39、0.37;P1、P2两点土壤水分模拟结果与实测数据之间的均方根误差(RMSE)分别为0.012、0.021,纳什效率系数(NSE)分别为0.830、0.928,表明两点的计算与实测序列的误差较小,构建的一维土壤水分运动模型具有较高的计算精度。研究成果以期为城市化背景下草地植被的土壤水分循环以及基于绿色植被的海绵城市建设提供研究基础。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(7)
【目的】参考作物蒸散量(ET_0)的估算是计算作物腾发量的基础,也是区域水资源评价与灌溉政策制定的前提,因此,研究ET_0变化趋势与估算模型能够对该地区农田灌溉用水预报提供基础支持,进而为灌溉制度的制定以及水资源高效利用提供科学依据。【方法】以河南新乡气象站1962―2016年气象资料为基础,运用Penman-Monteith模型计算ET_0序列,Mann-Kendall趋势检验法对年及季节尺度ET_0序列变化趋势进行分析,并用均值生成函数模型对其进行了拟合与验证。【结果】①新乡地区年尺度ET_0序列在1975―2016年间呈减小趋势,并在1985―2004年、2006年显著;②新乡地区春季ET_0序列在1982―1983年及1988―2003年间呈显著的减小趋势,夏季ET_0序列在1980―2012年间呈显著的减小趋势。③均值生成函数模型在对年尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数达到0.83,绝对误差与相对误差分别在-120.8～120.0 mm及-14.0%～18.2%之间。④均值生成函数模型在对季节尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数在春、夏、秋、冬各季节分别达到0.85、0.81、0.88及0.89,绝对误差分别在-60.2～64.3、-64.4～58.9、-39.6～32.8、-37.0～25.1 mm之间,相对误差分别在-20.1%～36.7%、-22.1%～32.1%、-18.0%～22.9%、-23.9%～24.6%之间。【结论】新乡地区年尺度ET_0序列在1985―2004年间显著减小,均值生成函数模型在对年及各季节尺度ET_0序列进行拟合时整体效果较好,因此,可通过其进行年及季节尺度ET_0序列的估算,且其在秋、冬二季的拟合效果明显好于春、夏二季。 相似文献