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【目的】为了研究不同微灌方式下水分调控对猕猴桃叶片光合特性及产量的影响,以"翠玉"猕猴桃为研究试材。【方法】采用小管出流(X)、微喷灌(P)和滴灌(D)3种灌溉方式在猕猴桃全生育期实施85%灌水量的轻度亏水(LD)、70%灌水量的中度亏水(MD1)、55%灌水量的偏重度亏水(MD2)和40%灌水量的重度亏水(SD)处理,并设置100%灌水量的对照组(CK),研究了猕猴桃叶片胞间CO2摩尔分数(Ci)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)、羧化速率(CE)、瞬时水分利用效率(WUEi)、产量及产量水分利用效率(WUEET)在不同水分亏缺下的变化。【结果】与CK相比,D-MD1处理的日均WUEi及CE分别提高了8.5%和2.7%。P-MD1处理的日均Pn与CE较CK分别提高了10.7%和10.4%,X-MD1处理的日均Ci、Pn、CE较CK分别提高了10.9%、12.2%和11.4%。D、P和X三个处理的WUEET均较CK有不同程度的提高,但D、P和X的产量随着水分的亏缺程度的加大而下降,而滴灌各处理间无显著性差异。与CK相比D-MD1、P-MD1、X-MD1处理的产量分别提高了1.4%、1.6%、2.3%,重度亏水处理的产量显著低于其余水分处理,且其他各处理间无显著性差异。MD1处理在不降低产量的情况下,可以节约灌水同时提高WUEET,重度亏水与偏中度亏水间在WUEET无显著性差异,同时X-MD1的产量均高于其他处理。【结论】X-MD1处理是"翠玉"猕猴桃较为合适的灌溉水分亏缺模式。 相似文献
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中国粮食主产区主要气象因子时空演变特征及其对参考作物蒸散量影响 总被引：2，自引：2，他引：0
准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的影响,对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。利用中国粮食主产区258个气象站点1961―2013年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,通过M-K趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法,分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明,1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势,而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势;1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区(I区)、温带干旱半干旱地区(II区)、亚热带湿润地区(III区)及暖温带半湿润地区(IV区)多年平均气温均呈增大趋势,平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势;1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降,且ET0在四季呈现出夏季春季秋季冬季的特征;多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关(P0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P0.01);1961—2013年中国粮食主产区全区及I~IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献,其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子,其次为平均气温和风速;而II区ET0变化的主要驱动因子为风速,其平均贡献率WII(风速)为0.37;综上所述,中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应,均呈现出区域性、季节性差异。 相似文献
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改进Hargreaves模型估算川中丘陵区参考作物蒸散量 总被引：3，自引：2，他引：3
为提高Hargreaves-Samani(HS)模型参考作物蒸散量(ET0)计算精度,该文基于贝叶斯原理利用川中丘陵区1954-2002年逐日资料对其温度指数、温度系数和温度常数进行改进,并使用2003-2013年资料以Penman-Monteith(PM)模型为标准评价HS改进模型计算精度与适应性。结果表明:HS改进模型参数在川中丘陵区各区均小于联合国粮农组织推荐值,并呈现出随纬度上升而增大的趋势;与PM模型计算结果相比,HS改进模型计算的ET0相对误差在川中丘陵区北部从14.2%~60.9%降至-1.1%~33.4%、中部从40.6%~92.6%降至16.9%~61.1%、南部从31.3%~96.0%降至8.5%~64.4%、整个川中丘陵区从32.1%~82.7%降至9.5%~52.6%;相关性分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0回归曲线的斜率更接近于1(北部1.16、中部1.02、南部0.99、全区1.13),决定系数均达到0.85(P0.01)以上;趋势分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0变化一致,年内均呈开口向下的抛物线状,年际均呈微小上升趋势。因此,基于贝叶斯原理改进的HS模型在川中丘陵区不同区域变异性较小,适应性较强,具有较高的计算精度,可作为川中丘陵区参考作物蒸散量简化计算的推荐模型。 相似文献
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为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration, ET0）高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机（extreme learning machine, ELM）的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963－2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明：ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827）高于Hargreaves模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741）;基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938）明显高于Priestley-Taylor（均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823）、Makkink（均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800）和Irmark-Allen模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623）。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。 相似文献
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多元自适应回归样条算法模拟川中丘陵区参考作物蒸散量 总被引：2，自引：2，他引：0
参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET_0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数。为提高川中丘陵区气象资料缺省下的ET_0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立15种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines, MARS)的ET_0预报模型。选取11个代表性气象站点1961—2016年逐日气象资料进行分析,将其与其他ET_0预报模型进行对比,并利用可移植性分析评价MARS模型在川中丘陵区的适用性。结果表明:基于温度和风速项输入的MARS_5(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、2m处风速)、MARS_9(输入最高气温、最低气温、2 m处风速)和MARS_(13)(输入最高气温、2 m处风速)模型,以及仅基于风速项输入的MARS_(15)模型都具有良好的模拟精度;大气顶层辐射和风速是决定机器学习模型地域性适应能力的关键;引入大气顶层辐射后,MARS_6(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、相对湿度)、MARS_7(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、日照时长)、MARS_8(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温)模型均优于相同气象因子依赖下的Irmak-Allen、Irmak、Hargreaves-M4模型;通过可移植性分析发现,在训练站点和测试站点的随机交叉组合下,MARS_5模型保持了较高的精度(纳什效率系数和决定系数均大于0.985),且输出较为稳定的模拟结果,均方根误差变化范围为0.121～0.193 mm/d,平均相对误差变化范围为2.7%～4.2%。因此,基于多元自适应回归样条算法的ET_0预报模型可作为川中丘陵区ET_0预报的推荐模型。 相似文献
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参考作物蒸散量(ET_0)是水文气象研究及水资源管理规划中的重要参数。基于1960—2015年我国西南地区96个气象站的逐日相对湿度(RH)、日照时数(n)、风速(u)、最低温度(T_(min))、最高温度(T_(max))和平均温度(T_(mean))资料,采用1998年联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式,计算近56年研究区的ET_0,并分析ET_0对各气象因子的敏感系数。结果表明,近56年我国西南地区的平均ET_0为1 027.11 mm,在空间分布上表现为自东北向西南方向逐渐增大;全区ET_0对气象因子敏感系数的绝对值排序为RHnT_(max)T_(mean)uT_(min),在空间分布上,RH、n、u敏感系数在研究区西部较高,T_(max)敏感系数在以云贵高原的元江、广西盆地的北海为中心的地区较高,T_(mean)敏感系数在研究区东部及云贵高原西南部较高,T_(min)敏感系数在广西盆地地区较高;RH、T_(max)、u、T_(min)敏感系数呈上升趋势,其中T_(max)敏感系数显著(P0.05)上升,其余气象因子的敏感系数呈极显著(P0.01)上升趋势,n敏感系数呈极显著(P0.01)下降趋势,T_(mean)敏感系数变化不明显;RH、T_(max)与n敏感系数的年内变化特征为双峰型曲线,T_(mean)、u、T_(min)敏感系数呈单峰型曲线;全区ET_0的突变时间为1996年,突变时间以前ET_0呈极显著(P0.01)下降的趋势,气候倾向率为-13.437 mm/10年,突变时间后呈显著(P0.05)上升趋势,气候倾向率为21.770 mm/10年。因此可见,西南全区及各分区参考作物蒸散量均对相对湿度的敏感性最高,除四川盆地外,其余分区对日照时数、最高温度的敏感性较高,四川盆地对平均温度的敏感性较高。 相似文献
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中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析 总被引：3，自引：0，他引：3
在全球变暖的背景下,参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的改变及其空间分布势必对中国粮食主产区农业水资源规划、农业用水管理等产生重要影响。本文将中国粮食主产区划分为温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II区）、暖温带半湿润地区（III区）和亚热带湿润地区（IV区）4个子区域,基于粮食主产区265个站点1961-2013年53a气象数据,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,利用ArcGIS空间插值、Mann-Kendall趋势检验、敏感性分析和贡献率分析等方法,对该区域ET0的时空分布规律及其成因进行分析。结果表明：（1）近53a来,中国粮食主产区年均ET0为878.9mm,整体呈显著下降趋势,速率为0.47mm·a-1（P＜0.05）,I、II区和IV区年均ET0分别为741.8、1079.8和924.2mm且均有所减小,但变化趋势并不明显,III区年均ET0为940.2mm,呈极显著下降趋势,速率为1.21mm·a-1（P＜0.01）。（2）全区及I-IV区ET0最敏感气象因子均为相对湿度,其敏感系数分别为-1.060、-1.232、-0.784、-1.114和-1.009。（3）全区及I-III区对ET0变化贡献最大的气象因子为风速,IV区为相对湿度。（4）风速的减小是造成粮食主产区全区及I-III区ET0减小的首要原因,风速减小和日照时数缩短是造成IV区ET0减小的主要原因。 相似文献
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3种干旱指数在宁夏中部干旱带的适用性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用宁夏中部干旱带盐池、中宁、同心、海原4个站点1960—2015年共56年的气候资料月值数据,计算了各个站点春、夏、秋、冬及作物生长季的标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)和K干旱指数,并比较了3种干旱指数的评估结果。结果表明:(1)除冬季外,3种干旱指数在其他时间尺度上相关性均较好,SPI和SPEI,SPEI和K指数在冬季的相关性较差。(2)春、夏及作物生长季,SPEI和K指数判别的干旱情况较接近,SPI判别的干旱程度略轻;秋冬两季,K指数判别的干旱程度最高,SPEI判别的干旱程度最轻。(3)4个站点春、夏、秋、冬及作物生长季的SPI、SPEI和K指数序列M-K法趋势分析结果相似,均能表示出宁夏中部干旱带干旱的变化趋势。(4)结合历史旱情资料,发现K指数相比于SPI、SPEI更能有效反映宁夏中部干旱带的干旱情况,其评估结果基本与历史干旱事实相符。 相似文献
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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
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
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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