基于改进Makkink模型的四川盆地参考作物蒸散量估算

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.     

基于ELM的西北旱区参考作物蒸散量预报模型

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.     

基于NARX模型的参考作物蒸散发预测

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.     

MARS模型在渭河流域参考作物蒸散量计算中的适应性研究

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 (T_max、T_min、R_a)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R_a,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...     

基于CatBoost的温室日参考作物蒸发蒸腾量估算模型研究

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。     

基于自适应模糊推理系统的汾河流域参考作物蒸散量模拟研究

【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     

基于MARS模拟鄱阳湖地区参考作物蒸散量

为了寻找最适宜的鄱阳湖作物蒸散量替代计算方法,文中以FAO Penman-Monteith模型参考作物蒸散量计算结果(ET₀)为标准值,使用江西省南昌站1966—2015年逐日最高温度、最低温度、日照时数、风速和相对湿度数据(其中1966—1990年数据用于建立模型,1991—2015年数据用于验证模型),建立12种不同气象要素组合条件下的多元自适应回归样条(MARS)ET₀计算模型,并将计算结果与广义回归神经网络(GRNN)、支持向量机(SVM)和经验模型(Hargreaves法、Irmak-Allen法、Makkink 法、Pristley-Taylor法)的计算结果相比较.结果表明:3种人工智能算法的ET₀计算结果精度均优于相同输入数据下的经验模型.3种人工智能算法中MARS的精度最高,在全参数组合下RMSE为0.227 mm/d,R²为0.982,NRMSE为0.086,其次是支持向量机,其在全参数组合下RMSE为0.266 mm/d,R²为0.978,NRMSE为0.101,GRNN排第三,其在全参数组合下RMSE为0.323 mm/d,R²为0.962,NRMSE为0.123.缺少温度参数时,模型精度总体较差,3种人工智能算法下R²仅为0.8左右.MARS法不但精度更高,而且具有明确的数学表达式,是鄱阳湖地区适宜的ET₀计算方法.     

4种人工智能模型在江西省参考作物蒸散量计算中的适用性

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T_max、最低气温T_min、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T_max,T_min,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.     

基于辐射改进Penman-Monteith模型估算粮食主产区参考作物蒸散量

为进一步提高Penman-Monteith模型估算参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET₀)的精度,以中国粮食主产区为研究对象,将其划分为温带湿润半湿润地区(THSZ)、温带干旱半干旱地区(TASZ)、暖温带半湿润地区(WTSZ)和亚热带湿润地区(SHZ),基于32个气象站点1994-2020年长序列实测逐日气象数据,将猎豹算法(CO)、沙猫算法(SCSO)、野狗算法(DOA)优化的时间卷积神经网络模型(TCN)和3种基于日照时数、3种基于温度的经验模型估算的辐射(R_s)值与PM模型进行融合,得到改进PM模型。以均方根误差(RMSE)、决定系数(R²)、平均绝对误差(MAE)和效率系数(E_NS)为精度评价体系,找出了粮食主产区不同分区的ET₀最优估算模型,结果表明：基于日照时数模型的计算精度要优于温度模型,其中CO-TCN模型在全区内均表现出了较高的精度,在不同分区的RMSE、MAE、R²和E_NS...     

三江平原ET0时空特征及其未来情景下预测研究

参考作物蒸发量(Reference crop evapotranspiration, ET₀)的预测对作物需水量计算与田间水分管理具有重大意义,可为农业节水和水资源高效利用提供重要的科学依据。基于三江平原6个气象站1961—2010年逐日气象资料,采用Penman-Monteith(P-M)公式计算ET₀,对历史期(1961—2010年)ET₀及相关气象要素的时空特征进行分析;依据美国国家环境预报中心再分析数据以及大气环流模型(GCM)中加拿大CanESM2模式的预报因子日序列的输出数据,采用统计降尺度模型(SDSM)对未来RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下的ET₀进行预测。结果表明：历史期ET₀呈上升趋势,多年年平均气温与ET₀趋势相同,而年平均风速、相对湿度和净辐射整体呈下降趋势,空间分布上多年年平均ET₀总体表现为中部高于周边、西部高于东部的趋势;模拟精度检验方面,基于CanESM2模式下historical情景模拟的ET...     

New empirical formula for hourly estimations of reference evapotranspiration

A new empirical equation for estimating hourly reference evapotranspiration ET₀ is proposed. This equation requires data for three pertinent meteorological attributes, solar radiation R_s, air temperature T, and relative humidity RH. A routine surface polynomial regression analysis in three stages, is employed in order to estimate the factors c_i entering the empirical model ET₀=f(R_s, RH, T; c_i). For the calibration of the proposed model, data sets collected from Copais (Greece) were used. Verification of the validity of the model was obtained using independent data from Copais as well as data from CIMIS (Davis, Sacramento, CA). A comparative evaluation of the model was performed against some of the most widely used and strongly recommended models for estimating hourly ET₀. Among them are the recently proposed Penman–Monteith (FAO56-Penman–Monteith), CIMIS version of Penman (CIMIS-Penman), and the American Society of Civil Engineers version of Penman–Monteith (ASCE-PM). Statistics and scatterplots, using ASCE-PM as the standard model indicate that the new empirical equation (Copais) operates quite satisfactorily for both regions, therefore may provide the premises to become a tool, for routine hourly reference evapotranspiration calculations.     

云贵高原参考作物蒸散量时空特征及成因分析

为了探究云贵高原地区参考作物蒸散量(ET0)的时空分布特征,基于云贵高原42个代表性气象站点近56 a(1961—2016年)逐日气象数据,利用Mann-Kendall检验探究ET0主要的气象驱动因子,并运用多元回归分析量化了各气象因子对ET0的贡献率.结果表明:云贵高原近56 a风速和气温呈逐年上升趋势,增幅分别为0...     

考虑“蒸发悖论”的洱海灌区逐日参考作物蒸散发预测

【目的】为估算参考作物蒸散发(ET₀)和灌溉实时预报调度、区域农业干旱评估提供依据。【方法】以滇中高原上洱海湖滨灌区的大理气象站为例,探究“蒸发悖论”现象出现的时期,采用气象因子线性回归模型、蒸发皿折算系数K_p模型、气象因子+蒸发皿蒸发(E_pan)多元回归模型、Normal Copula模型等4种方法计算逐日ET₀进行预测对比,并与Penman-Monteith公式计算所得的ET₀进行对比。【结果】①1954—2018年大理站20 cm蒸发皿蒸发量呈下降趋势,ET₀和气温呈上升趋势,但ET₀的上升趋势更平缓;虽然在长时间序列上ET₀和蒸发皿蒸发量有相反的变化趋势,但在年代际存在显著的差异性,1960年和2000全年以及四季均出现“蒸发悖论”,1970年则是全年以及夏、秋、冬三季出现“蒸发悖论”,1990年仅夏季出现“蒸发悖论”,2010年秋季出现“蒸发悖论”。②在未出现“蒸发悖论”时期,加入E_pan后的气象因子多元回归模型法(ET_0,Epan+Metr)所得逐日ET₀预测结果与标准值的误差最小,其次为单纯的气象因子多元线性回归模型法(ET₀,Metr),最差为K_p模型法(ET₀,K_p);加入E_pan后的气象因子多元回归模型(ET₀,ET_0,Epan+Metr)逐日ET₀预测的相对误差(ERR)小于15%、20%、25%的样本数达到了79.18%~90.16%、89.32%~97.23%、94.79%~98.36%。③出现“蒸发悖论”时,蒸发皿蒸发与ET₀的变化趋势相反,只能采用Copula联合分布函数模型预测,构建T-T_max二维Normal Copula模型的精度更高,ERR小于15%、20%、25%的样本数为73.70%~86.56%,82.51%~92.95%,89.89%~98.52%。【结论】通过M-K检验判别是否处于“蒸发悖论”期,以决策选用加入E_pan后的气象因子多元回归模型,还是T-T_max二维Normal Copula模型,二者均可显著提高逐日ET₀预测模拟的精度。     

改进Hargreaves－Samani模型预测广西盆地参考作物蒸散量

准确估算参考作物蒸散量(ET0 )对于区域水资源管理和灌溉决策有着重要意义. Hargreaves－Samani模型(HS)是目前公认结构最简单且精度较高的ET0估算模型.为了进一步提高HS模型预测精度,采用蜂群理论和广西盆地20个气象站(1961—2019年)数据对HS模型全局校准,使用1961—2000年数据对HS...     

基于公共天气预报的广东青年运河灌区参考作物腾发量预报方法比较

为提出高精度适合广东青年运河灌区参考作物腾发量(ET₀)预报方法,制定精准的灌溉预报,降低农业用水量,本研究以灌区内的湛江站为研究对象,收集了该站点2003-01-01-2017-05-31逐日气象观测数据和2016-01-01-2017-05-31日的预见期为7 d的逐日公共天气预报数据,采用FAO-56 Penman-Monteith计算值作为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)法、简化Penman-Monteith(PT)、逐日均值修正法的预报效果.结果表明:以上3种方法1~7 d预见期平均绝对误差平均值分别为0.908 3,0.903 1,0.947 9 mm/d,平均绝对误差分别为1.099 1,1.099 9,1.192 4 mm/d,相关系数分别为0.649 5,0.649 8,0.615 9,PT法的平均绝对误差以及相关系数均最好.就每个预见期而言,1~5 d预见期的最优预报方法均为PT法,6~7 d为HS法.因此,建议采用PT法进行青年运河灌区的ET₀预报.