Hargreaves公式在中国农业区的年内回归修正

针对中国范围的Hargreaves(HS)公式线性回归修正研究缺少,区域或站点的修正系数存在时空尺度不统一、推广应用困难的问题,以中国气象数据网发布的中国地面气候资料月值数据集和中国辐射月值数据集中124个站点1957-2016年的气象要素逐月有效观测数据,首先,基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式分别计算各站点逐月的多年平均参考作物需水量ET_0-PM和ET_0-HS;其次,以ET_0-PM为真值,基于1957-2010年的逐月平均ET_0-PM和ET_0-HS,引入中国农业综合区划作为空间分区框架,通过回归分析获取中国38个陆地农业子区的HS公式校正系数a和b;最后,以2011-2016年为应用验证区间,通过逐月比较ET_0-HS校正前后的6 a平均相对误差,验证联合国粮农组织(FAO)推荐的HS公式校正方法在中国农业区的适用性,并进一步基于误差结果的对比分析,提出各农业区HS公式校正系数a和b的逐月最优取值方案.结果表明:各农业区之间回归计算的HS公式校正系数a和b并无明显的变化规律,但系数b稳定在0.8左右,系数a则在区域之间的差异较大,徘徊于-0.22~1.10;校正前后的ET_0-HS均存在不同程度的误差,但校正后的ET_0-HS误差明显降低,平均相对误差降低了20%,最大相对误差降低约100%.因此经验证,FAO推荐的HS公式回归校正方法简单易行,可操作性强,对中国各农业区大规模使用简化的方式快速获得较准确的参考作物需水量,具有一定的推广价值.     

地表太阳辐射经验值对参考作物需水量计算的影响

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。     

燕山北部丘陵温热区ET_0估算方法比较及修正

参考作物需水量(ET_0)是计算作物需水量、指导农田灌溉和水资源规划的重要依据。根据赤峰气象站34a长系列资料(包括最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速和日照时数),利用FAO56-PM公式对3种ET_0估算方法(Hargreaves公式、Mc Cloud公式、Irmark-Allen公式)进行比较分析,主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数3种指标分别对日、旬、月序列的吻合度进行评价。结果表明:Hargreaves公式和Irmark-Allen公式与FAO56-PM吻合较好,其次为Mc Cloud公式,从而说明Hargreaves公式和Irmark-Allen公式在该区运用的可行性,通过回归分析对二者进行修正,得出Harg公式与FAO56-PM计算结果更为接近,即Harg公式更适合燕山北部丘陵温热区ET_0的计算和预测。     

基于天气预报和符号回归算法的参考作物腾发量预测研究

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。     

山西省参考作物蒸散量的时空变化特征及影响因素分析

利用山西省及周边地区共计35个气象站点1957—2014年的逐日气象数据,使用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET_0),采用一元线性回归和反距离加权插值法分析ET_0的时空变化特征,并采用逐步回归分析对ET_0的影响因素进行研究。结果表明,1年ET_0随时间的变化特征呈现混合模式,以下降趋势为主。2多年平均ET_0空间分布差异显著,区域内存在2个高值区、2个次高值区和2个低值区。秋季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布最为接近,而冬季,春季和夏季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布相差较大。3各站点年ET_0受同时期气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间或降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间、降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受地理要素的影响程度由大到小的排序为:海拔、纬度。     

基于两种人工智能模型的石羊河流域日潜在蒸散发模拟精度比较

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。     

广西多站点参考作物蒸散量时空变化分析

基于广西20个气象观测站点1957—2001年的逐月气象资料,采用Penman-Monteith公式计算各站点逐月、逐年参考作物蒸散量(ET0),采用变差系数和年际极值比分析ET0的年际变化特征,应用累积滤波器法、Ken-dall秩次相关法、R/S分析法分析ET0的变化趋势。研究结果表明,桂中ET0年际变化最剧烈,桂南ET0年际变化最小。岩溶发育地区的ET0的年际变化比非岩溶发育略显剧烈,但相差不大。20个站点中,5%站点的ET0呈显著上升趋势,95%站点的ET0呈下降趋势(下降趋势显著的站点占63.1%)。与1957—2001年相比,ET0呈上升趋势的站点由5%增加到未来的35%,且非岩溶地区ET0呈上升趋势的站点数大于岩溶地区。     

基于?ngstr?m-Prescott公式的中国太阳辐射与日照时间的关系研究

【目的】揭示中国不同地区太阳辐射与日照时间的定量关系,为缺资料地区太阳辐射的准确估算提供科学依据。【方法】基于114个地面辐射观测站和常规气象观测站1958—2016年的实测数据,在时间和空间上分别评价?ngstr?m-Prescott(?-P)公式的适用性,运用ArcGIS地统计分析工具探索?-P公式系数a、b的空间分布规律,采用空间分析工具获取了各省级行政区的系数a、b。【结果】?-P公式在时间上具有可靠的预测性能,各站点计算值与观测值的标准化均方根误差(NRMSE)和标准化平均绝对误差(NMAE)的均值分别为0.103和0.079;在空间上有良好的扩展性,各站点NRMSE和NMAE的均值分别为0.103和0.078;从全国范围来看,系数a介于0.117～0.345之间,其变化规律为由东南沿海向西北内陆逐渐增大;系数b介于0.345～0.703之间,变化规律与系数a相反。利用各省级行政区系数a、b计算的各站点月平均日太阳辐射量与实测值进行对比,NRMSE和NMAE均值分别为0.105和0.081。【结论】?-P公式能够比较准确地描述中国不同地区月平均日太阳辐射量与月平均日照时间的定量关系,可通过空间插值的方法获取缺资料地区的公式系数,采用各省级行政区系数a、b估算的月平均日太阳辐射量具有较高精度。     

宁夏引黄灌区几种参考作物蒸散量计算方法适用性及修正研究

为了提高宁夏引黄灌区参考作物蒸散量(ET_0)简化公式的精度,基于宁夏引黄灌区5个国家级基本气象站点1962-2017年逐日气象资料,分别使用Priestley-Taylor(P-T)、FAO-24 Radiation(FAO-24)、1948 Penman-Monteith(1948P-M)、Hargreave-Samani(H-S)和Makkink(M-A)五种简化计算方法计算多年日均ET_0,以Penman-Monteith(P-M)公式计算为标准,通过使用1962-2000年P-M公式所得日值,分别对五种简化计算方法进行线性拟合,用最小二乘法确定出斜率k和经验系数c,并用2001-2017年计算数据对拟合公式进行验证,使用平均绝对误差(MAE)、平均相对百分误差(MRPE)和Nash-Sutcliff系数(NS)对宁夏引黄灌区各个站点的精度进行评价。结果表明:修订前,各简化计算方法对宁夏引黄灌区各个站点适用性及精度较差,经过修正后,其拟合效果和精度均有不同程度的提高。因此,经过修正后的五种简化计算方法在宁夏引黄灌区有较高的适用前景。     

作物需水量ETc计算方法及普适性探讨

作物需水量ETc的计算方法有直接计算法及计算参考作物需水量ET_0两种方法,文章分析了各方法应考虑因素、适用条件及优缺点。重点通过对ET_0计算公式研究进展的总结,对有代表性的ET_0的综合性计算公式:修正彭曼(MP)公式、彭曼-蒙特斯(PM)公式及标准ASCE-PM公式进行对比分析。     

黄淮海地区基于温度的ET_0计算方法比较及修正

参考作物需水量ET0预测是计算作物需水量和进行灌溉管理的主要依据。根据黄淮海地区7个气象站(北京、石家庄、安阳、郑州、孟津、驻马店和信阳)的42a长系列资料(包括最高最低气温、相对湿度、日照时数和风速),利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET0计算方法(Hargreaves、McCloud、Thornthwaite)进行比较分析,主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数和t统计量4种指标分别对旬、月和年值序列的吻合程度做出评价。结果表明:Hargreaves与FAO56-PM吻合最好,其次为McCloud,吻合最差的为Thornthwaite,从而说明Hargreaves公式在类似地区运用的可行性;基于对Hargreaves公式进行修正,可使Hargreaves公式更适合黄淮海地区ET0的计算和预测。     

基于机器学习算法的ET_(0)预测研究北大核心

为了解不同机器学习算法在预测不同气候区参考作物腾发量(ET_(0))方面的表现,以中国干旱区和湿润区共计20个气象站点1960-2019年的逐日气象数据为依据,以PM和HS公式计算的ET_(0)为参考,评价了多元逐步回归(SL)、支持向量机(SVM)和高斯过程回归(GPR) 3种机器学习算法的ET_(0)预测精度及其适用性。结果表明:(1)当分别以PM和HS公式计算的ET_(0)数值为标准时,3种机器学习算法模拟ET_(0)精度大小关系均表现为:GPR>SVM>SL,且GPR算法的模拟精度最高,其相关系数(R~2)均高达0.950以上。(2)当采用同一种机器学习算法时,其在以PM公式计算的ET_(0)为参考值情况下的R~2范围为0.965~0.995、RMSE的范围为0.212~0.260 mm/d、MAE的范围为0.151~0.201 mm/d;以HS公式计算结果为参考值时,其R~2范围为0.935~0.984、RMSE范围为0.832~0.964 mm/d、MAE范围为0.596~0.745mm/d。(3)在不同气候分区,以同一参考公式计算结果为标准值时采用机器学习算法模拟干旱区的ET_(0)精度均优于湿润区,其R~2提高了0.01。(4)对比不同机器学习算法的稳健性,SL和SVM算法在分别以PM和HS公式计算结果为参考值时的稳健性最高,其训练到模拟阶段的R~2变化幅度仅为0.16%和0.11%,而GPR算法稳健性均最低。(5)对比不同机器学习算法训练时间成本,SVM和GPR算法的计算成本显著高于SL算法。综合分析3种算法的ET_(0)预测精度、稳健性和计算成本,SVM算法可推荐为中国干旱区和湿润区较为精准预测参考作物腾发量的方法。且机器学习模拟精度与气象因子的定量关系表明,日照时数(N)变化是影响各算法预测精度的主要因子。     

气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析

【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋三季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第三主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。     

ANFIS与多元回归模型在ET0实时预报中的对比研究

以气象数据为自变量,Penman Monteith方程计算值ET_0为应变量,分别建立了多元回归模型和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,对ET_0预测结果对比分析,ANFIS预测ET_0结果相对于多元线性回归具有精度高(1相似文献   

内蒙古自治区参考作物腾发量的时空变化

为了深入认识内蒙古参考作物腾发量ET_0的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算内蒙古50个气象站点32 a(1981—2012年)的逐月参考作物腾发量ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数UNEP进行气候分区,利用空间插值和8 a滑动平均法对内蒙古各气候区ET_0时空变化特征进行分析.结果表明:特干旱气候区、干旱气候区、半干旱气候区、干旱半湿润气候区、湿润半湿润气候区的ET_0波动区间分别为1 401~1 573,1 145~1 269,900~1 013,710~857和571~735 mm,波动幅度均在200 mm以内,且其ET_0逐渐减小,即越湿润的气候区,年累计ET_0越小.根据ET_0最大、最小值出现的年份可知其表现出了很强的随机性.     

基于Hargreaves的四川地区参考作物蒸发蒸腾量研究

参考作物蒸发蒸腾量是影响作物需水量的关键因素,对农业生产、灌溉指导等具有重要意义。利用四川省内11个国家级地面气象站点1991-2010年逐日气象观测数据,探讨基于Hargreaves的四川省蒸发蒸腾量估算方法。以Penman-Moanteith公式为标准对Hargreaves公式计算结果进行拟合,获取线性修正参数,并对修正后的Hargreaves公式进行验证,分析修正前后相对误差,运用Arc GIS探讨参考作物蒸发蒸腾量及修正参数的四川省内空间分布规律。结果表明利用线性拟合获得的修正参数可有效减小相对误差,四川省内蒸发蒸腾量自西向东在空间上呈现递减趋势。修正后的Hargreaves公式可反映参考作物蒸发蒸腾量实际状况,为作物需水量、农业水资源利用及农田灌溉提供理论指导。     

三江源地区作物参考蒸散量的时空分布特征变化及未来趋势预测北大核心

基于1979-2014年三江源地区ET_(0)计算值结合NCEP再分析数据建立统计降尺度模型SDSM,通过模型验证发现该方法在三江源地区ET_(0)预测具有较好的适用性;然后通过率定的模型将2015-2100年CanESM5模式中ssp1-2.6,ssp2-4.5和ssp5-8.5情景模式下的预测数据降尺度处理为站点数据,最终分析计算出了三江源地区13个气象站点近36年来作为基准期的ET_(0)变化特征,以及ET_(0)值在未来不同情景下相对于基准期的变化。结果表明:(1)基准期空间分布上呈现南部和东北部高,西北和中部地区低的分布格局,其中年平均ET_(0)为855 mm,以0.043 mm/a的增长率增加;(2)2015-2100年夏季和冬季的季节平均ET_(0)在空间分布上与基准期一致,但春季、秋季都以五道梁为低值区中心,存在低值区范围缩小、扩散的分布变化;年平均ET_(0)在3种情景模式下均呈现显著增长趋势,ssp5-8.5增幅最多,其次是ssp2-4.5,ssp1-2.6增幅最少;(3)ssp1-2.6和ssp2-4.5情景模式下的ET_(0)增量秋季大于春季,与ET_(0)值春季高于秋季的季节分布特征存在差异。总体来看,2015-2100年年平均ET_(0)空间分布特征和基准期保持一致,ET_(0)值均有明显上升趋势,但区域增量存在地区差异,玛多、班玛可能成为未来ET_(0)高值区。ET_(0)的不断上升可能导致区域水资源短缺进一步加剧,干旱发生频率增加,需要加强区域生态需水指标构建、作物气候生产潜力以及干旱分布研究等工作,以便提前做好应对措施。     

日光温室膜下滴灌茄子作物系数试验研究

利用室内实测气象数据,根据P-M公式计算参考作物需水量,采用时域反射仪(TDR)测定逐日土壤含水率,再根据水量平衡法计算实测作物需水量,然后计算作物系数。对温室作物系数进行修正,建立基于温室作物修正系数的日光温室膜下滴灌作物需水量计算模型,并对模型进行检验。结果表明,修正后的作物系数具有较好的适应性,模型预测值与实测值较为一致,平均相对误差绝对值为8.24%。     

金沙江干热河谷区(云南境内)夏玉米需水量的变化特征

选取金沙江干热河谷区(云南境内)9个气象站54 a气象数据资料,采用Penman-Monteith公式计算参考作物需水量,探讨夏玉米需水量的变化特征,分析了气候因素对需水量的影响。结果表明:金沙江干热河谷区(云南境内)1-12月各月平均参考作物蒸散量为56.1～155.2 mm,大部分站点年内变化呈单峰型曲线,巧家、东川呈双峰型曲线;夏玉米全生育期平均需水量为425.07 mm,需水量呈下降趋势,下降幅度为0.584 mm/a;夏玉米各生育阶段均存在不同程度的水分亏缺,在生长中期尤为严重。研究区元谋、东川需水量最大,鹤庆、永胜需水量最小,大部分站点夏玉米需水量呈下降趋势,其中永仁、元谋、巧家、东川下降趋势显著;日照减少是影响夏玉米需水量呈下降趋势的主要因素。     

1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征

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。