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基于极限学习机模型的中国西北地区参考作物蒸散量预报 总被引：1，自引：0，他引：1
为有效提高西北地区参考作物蒸散量(ET_0)预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET_0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机(extreme learning machine,ELM)ET_0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ELM_1(输入T_(max)、T_(min)、RH、n和u_2)、ELM_2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)、ELM_4(输入T_(max)、T_(min)、RH和u_2)及ELM_7(输入T_(max)、T_(min)和u~2)模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R~2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标(global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM_7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R~2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET_0计算的推荐模型。 相似文献
12.
为探明不同滴灌水肥一体化管理模式对柑橘生育早期光合特性的调控效应,以7年生"不知火"柑橘为试材,设置1个对照处理(CK),抽梢开花期(Ⅰ期)和幼果期(Ⅱ期)分别设置2个灌水水平(即高水和低水,分别记为HW、LW,灌水量分别为CK的80%、60%)和3个施肥水平(即高肥、中肥和低肥,分别记为HF、MF、LF,施肥量分别为CK的85%、70%和55%),探索最优滴灌水肥一体化管理模式。结果表明:各生育期不同水肥一体化模式的光合指标日变化趋势相似;施肥量一定时,Pn、Tr、Gs、Ci均随灌水量提高而增大,灌水量一定时Pn随施肥量的提高而增大,但Tr、Gs、Ci随施肥量的变化规律并不一致;复水处理后柑橘叶片Pn、Tr、Gs、Ci均大于复水前,且复水后各指标在不同处理间的差异明显减小,Pn表现得尤为突出;增加施肥量有利于叶片瞬时水分利用效率(WUEi)的提高,不同生育期复水前后灌水量对WUEi的影响不一致,但HWHF处理均表现出最高WUEi;与CK相比Ⅰ期HWMF、Ⅱ期HWHF处理Pn较CK分别降低7.62%、6.08%,WUEi分别提高3.13%、9.03%。所以在抽梢开花期采用高水中肥处理,幼果期采用高水高肥处理,可以在获得较高净光合速率的同时达到节水节肥的目的。 相似文献
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为深入分析中国西北地区近50 a气象因子演变特征与驱动因素,选取西北地区69个站点1966-2016年逐日气象资料,使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析、GIS空间插值及相关性分析方法,定量分析了气象因子的时空变化规律及相互关系。结果表明:近50 a来西北地区风速、辐射、相对湿度均呈下降趋势,降幅分别为0.105 m/(s·10 a)、0.054 MJ/(m2·d·10 a)和0.378%/(10 a),降水及气温均呈上升趋势,增幅分别为4.9 mm/(10 a)、0.427℃/(10 a);各气象因子近50 a来呈"增大-减小"的周期振荡变化,变化主周期均为28 a,且风速、辐射、相对湿度、降水、气温均存在局部突变;各气象因子的空间分布存在区域差异,风速呈不连续的东部大西部小分布趋势,辐射呈中部大东西部较小分布趋势,降水呈由东南向西北递减趋势,气温呈由青海省向外扩增趋势;各气象因子之间存在较强相关性且相互响应关系复杂,其中辐射与风速、降水和气温均呈极显著正相关(P0.01),相对湿度与风速呈极显著负相关(P0.01)。 相似文献
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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
15.
利用云南省31个气象站1961—2016年逐日气象资料，计算各站点相对湿润指数（MI），采用Mann-Kendall检验、GIS反距离加权插值和偏相关系数法分析了云南省气象干旱时空变化特征及成因。结果表明：（1）云南省年平均MI为-0.08，平均干旱站次比为30.39%，年干旱呈上升趋势；冬季MI最小（-0.73），干旱站次比最高（52.58%）；夏季MI最大（0.69），干旱站次比最低（6.12%）。春旱呈减弱趋势，夏旱、秋旱、冬旱呈增强趋势。（2）年尺度上，除会泽、沾益等少数地区外，均处于无旱等级；全省春季以中旱、轻旱为主；夏季、秋季无干旱发生；冬季以重旱为主。年干旱频率呈自西南向东北递增趋势，平均频率为54.9%，春旱频率在80%以上，夏旱频率小于20%，秋旱也呈西南低东北高的趋势，平均频率为35.6%，冬旱平均频率达92.6%。（3）相关性分析显示，降水量、相对湿度与MI呈极显著正相关（P<0.01），日照时数与MI呈极显著负相关（P<0.01），均是云南省MI的主要驱动因子，温度对MI的影响较小。 相似文献
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为探究四川省参考作物腾发量（ET0）的变化,利用1961－2010年四川省12个气象站点的逐日气象观测资料,使用联合国粮农组织（FAO）1998年推荐的Penman-Monteith公式计算各站点ET0,并在此基础上采用GIS的克里金插值、Mann-Kendall趋势检验及相关分析方法分析ET0的的时空变化规律及其原因。结果表明：1961－2010年四川省各站的年ET0总体呈波动性递减趋势,其中ET0在1992年以前显著下降,之后逐渐上升;ET0年内分布不均,呈单峰曲线变化趋势,最大值在6月,达到了3.2 mm?d-1;ET0空间分布基本呈现自东北、西南向中部递减趋势,自西部青藏高原到中部成都平原ET0逐渐减小,再过渡到东部丘陵区ET0又逐渐增大,随地理纬度的增大呈递减趋势,随海拔高度的增大呈递增趋势,时空分布存在较大的区域差异;ET0和气象因子的相关分析结果表明,ET0和日照时数、风速呈显著正相关（α=0.05）,是四川省ET0变化的主要影响因素。 相似文献
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灌溉管理节水发展水平评价是制定区域节水灌溉发展规划的重要决策依据。该文采用定量指标和定性指标相结合的方法建立了包括组织管理、工程管理、用水管理和经营管理4个层次16项指标的区域灌溉管理节水发展水平综合评价体系,在此基础上构建了四川省灌溉管理节水发展水平综合评价模型;引入熵权法和层次分析法计算各评价指标权重,提高了权重确定的科学性与客观性。以四川省21个市州(区域)为研究对象,利用模型通过形成决策矩阵、确定权重、建立加权决策矩阵、计算各评价对象与理想解的相对贴进度,由此得到四川省不同区域灌溉管理节水发展水平。结果表明:四川省全省灌溉管理节水发展处于"一般"水平;21个区域中,成都、德阳处于"好"水平,攀枝花、绵阳、资阳、乐山处于"较好"水平,自贡等10个区域处于"一般"水平,广元、内江处于"较差"水平,甘孜、阿坝、凉山处于"差"水平;以上结果符合四川省灌溉管理节水发展的实际情况;模型对于四川省灌溉管理节水发展具有较强的实用性。 相似文献
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基于改进密切值法的灌区运行水平综合评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为了给灌区节水改造及续建配套建设提供一定的科学依据,根据四川省灌区运行实际情况,建立了包括灌区生产效率等5个一级指标及设计灌溉面积等28个二级指标在内的四川省灌区运行水平综合评价体系,利用主成分分析法将其简化为15项主成分因子;运用G1法及熵权法确定各指标综合权重,基于密切值法构建了四川省灌区运行水平综合评价模型,并应用其对四川省4个典型大型灌区运行水平进行综合评价。结果表明。四川省4个典型灌区运行水平(密切值)由高到低依次为升钟灌区(0.000 4)?武引灌区(0.287 9)?玉溪河灌区(1.795 7)和隆昌沱江石盘滩提水灌区(1.886 5),模型评价结果与四川省典型灌区实际运行水平较为一致? 相似文献
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为深入了解中国西南5省ET0演变规律,利用1954—2013年广西、重庆、云南、贵州、四川5个省市119个站点逐日地面气象资料,采用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,并使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和GIS反距离加权插值定量分析ET0时空变化特征。结果表明,1954—2013年西南5省ET0多年平均值为855 mm,波动范围为819~901 mm,年均ET0总体呈下降趋势(倾向率为-1.5 mm/10 a),在春、夏、秋、冬季也均呈下降趋势(倾向率分别为-0.4、-0.7、-0.3、-0.1 mm/10a),分别占全年的26.7%、46.7%、20%、6.6%;西南5省ET0多年平均值分别以26 a、12 a、5 a为第1、第2、第3周期进行“增大-减小”交替变化;1954—2013年,西南5省年均ET0空间分布总体表现为南部大于北部,云贵高原西部和广西地区明显大于四川盆地和云贵高原东部,四川盆地相对最小,川西高原南部和云贵高原东部地区相对最大;西南5省ET0在春、夏、秋、冬季空间分布较高值区分别为云贵高原西部、四川盆地和云贵高原东部、广西地区、云贵高原西部,较低值区分别为四川盆地、云贵高原西部、四川盆地和川西高原东北部、四川盆地和广西地区。 相似文献
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考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量 总被引：3，自引：3，他引：0
为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954~2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明:1)H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2)与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3)在3~10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4)H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。 相似文献