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.     

3种干旱指数在宁夏中部干旱带的适用性分析

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。     

中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析

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。     

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

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。     

基于相对湿润指数的云南省季节性干旱变化特征

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。     

四川省参考作物腾发量时空分布特征及成因分析

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。     

基于熵权-模糊层次分析法的痕灌草莓水肥效应评价

为了评价痕量灌溉条件下水肥耦合处理对温室草莓产量、品质和水肥利用效率的影响,确定最优灌水施肥量.文中采用基于熵权-模糊层次分析法的综合评价指数为应变量、水肥用量为自变量建立预测模型,分析水肥对草莓的影响并计算痕灌条件下温室草莓最优灌水量和施肥量.结果表明:当灌水下限为60.41%、灌水上限为90%、施肥量为N:721.96 kg/hm²,P₂O₅:360.98 kg/hm²,K₂O:721.96 kg/hm²时综合评价指数最大,此时产量为27 008.69 kg/hm²,灌水利用效率为84.48 kg/m³,化肥利用效率15.60 kg/kg.经优化后的痕量灌溉水肥管理模式增产27.26%,灌水利用效率提高22.27%,化肥利用效率提高26.35%.文中构建的预测模型具有较高的可靠性,提出最优水肥管理模式对于温室草莓生产具有指导意义.     

西北地区地表太阳总辐射计算模型适用性评价

为有效提高中国西北地区R_s预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959—2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的R_s计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的R_s计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的R_s模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的R_s计算模型(R²介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R²介于0.695~0.719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R²,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m²·d),15.7%,2.298 MJ/(m²·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m²·d),30.7%,3.959 MJ/(m²·d)和0.713.因此,为有效提高西北地区R_s日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型.     

基于云模型的西北地区辐射时空分布研究

为研究西北地区辐射（Rs）时空分布特性,基于西北地区16个辐射站点4个分区（Ⅰ区,新疆北部、甘肃河西走廊中西段、宁夏中北部、内蒙古西部;Ⅱ区,新疆南部;Ⅲ区,青海省;Ⅳ区,甘肃东南部、宁夏南部、陕西关中地区与陕北地区）1995—2015年实测日Rs与日照时数（n）率定?ngstr?m-Prescott（A-P）模型参数a、b,使用A-P模型4种不同参数率定方法（M1：分月率定,M2：分季率定,M3：分半年率定,M4：多年率定）,选取其中精度高且简便的方法计算4个分区1961—2015年共55a的Rs,并用云模型描述西北地区Rs时空分布特性,结果表明：各分区4种方法计算的Rs值与实测值在日尺度和月尺度上拟合结果均较好。各分区4种方法计算Rs的RMSE、nRMSE分布相似,MBE略有差异,t检验结果表明Ⅰ区和Ⅲ区使用M1、M2、M3计算的Rs值与实测值无明显差异,Ⅱ区使用M1、M3计算的Rs值与实测值无明显差异,Ⅳ区使用M1、M2计算的Rs值与实测值无明显差异。Ⅰ区Rs时间分布的不均匀性较小但不稳定,Ⅱ区、Ⅲ区Rs时间分布的不均匀性较小且较稳定,Ⅳ区Rs时间分布的不均匀性较大且不稳定。西北地区Rs空间分布不均匀,4个季节均表现为Ⅲ区（青海省）Rs较大;与Rs在时间上的分布特性相比,其在空间上的分布特性更不均匀、不稳定。该研究结果可用于构建完整的西北地区Rs时间序列,为西北地区Rs时空变化研究提供科学参考。     

基于加权秩和比法的灌区运行水平综合评价——以四川省典型灌区为例

灌区运行水平综合评价是灌区投资决策的首要依据,也是推进灌区现代化建设的基础。为提高灌区运行水平综合评价精度,以四川省7个典型灌区为例进行了实证研究。根据系统性、科学性及实用性等原则建立了灌区运行水平综合评价指标体系,运用博弈论法将G1法确定的主观赋权与改进熵权法确定的客观赋权进行综合赋权,基于加权秩和比法(加权RSR法)构建了灌区运行水平综合评价模型,结合四川省典型灌区的实际情况对7个典型灌区进行评估,基于加权秩和比法评价模型的结果表明:四川省7个典型灌区运行水平(加权RSR估计值)由高到低依次为金堂县团结水库灌区(0.729 6)、安州区一大渠灌区(0.680 7)、乐山市高中水库灌区(0.646 1)、南充市磨尔滩水库灌区(0.623 3)、夹江县东风堰灌区(0.599 2)、阆中市石滩水库灌区(0.574 4)和凉山州西礼灌区(0.541 8),模型评价结果与灌区实际运行水平基本一致。因此可为灌区运行水平综合评价提供一种新的途径。