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.     

四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价

选用1994−2016年四川省7个辐射站气象数据,在3个辐射区（川西高原I区、川东盆地II区和川西南山地III区）中评价了6种地表太阳总辐射（Rs）估算模型在3种天气类型（晴、多云、阴）下的适用性,并分析基于天气类型的组合模型在不同区域的模拟效果,以探寻最适宜全省不同区域的Rs估算方法。结果表明：（1）各经验模型在四川省整体表现良好（决定系数R2介于0.554～0.934,P <0. 001）,I区（甘孜和红原站）模拟效果最好的为日照时数模型A−P（平均绝对误差MAE为2.210±0.714MJ∙m⁻²∙d⁻¹）,II区（成都、绵阳和泸州站）、III区（峨眉山和攀枝花站）模拟效果最佳的均为混合模型Chen（II区MAE为1.510±0.027MJ∙m⁻²∙d⁻¹,III区为1.930±0.006MJ∙m⁻²∙d⁻¹）;（2）6个模型在四川省3种天气类型下的模拟效果呈晴天>多云>阴天的规律,日照时数模型（A−P和Ba模型）能更好地模拟晴天时的Rs,混合模型（Chen和Ab模型）则在多云和阴天时模拟效果更佳,I区在晴天、多云、阴天3种天气下模拟效果最好的模型分别是A−P（整体评价指标GPI为0.850）、Ab（1.294）、Ba（0.862）,II区分别为A−P（0.381）、Chen（1.358）、Chen（1.742）,III区分别为Chen（0.204）、Chen（0.857）、Chen（0.526）;（3）基于天气类型的组合模型（M新）模拟各区Rs的效果均比未组合前各模型的效果好（3个区GPI分别为0.558、0.582、0.134）。因此,推荐使用基于天气类型的组合模型来估算四川省Rs。     

温室苦瓜耗水规律及作物系数研究

对耗水规律的研究是优化设施蔬菜灌溉制度、充分挖掘蔬菜种植节水潜力的基础。本研究通过温室小区软管浇灌试验结合气象数据并利用数理分析方法研究温室苦瓜耗水规律。结果表明:苦瓜全生育期耗水量为310.49mm,平均日耗水强度为2.33mm;苗期、花期、幼果期和采收期的平均日耗水强度分别为0.68、2.39、3.63和2.25mm;苦瓜作物系数与耗水模数均呈现先增加后减小的趋势,作物系数在苗期、花期、幼果期和采收期分别为0.54、1.53、2.90和2.64,相应阶段的耗水模数分别为6.54%、19.23%、46.74%和27.49%。结合各生育期耗水量、耗水强度、耗水模数,各生育期耗水强度由大到小排序依次为幼果期花期采收期苗期,幼果期为苦瓜需水关键期,在灌溉管理中应首先保证幼果期灌水。本研究初步揭示了设施环境下苦瓜耗水规律,为其灌溉制度的科学制定提供了理论依据。     

苗期水肥耦合对温室冬草莓光合特性、产量及水分利用效率的影响

为探讨苗期不同水肥耦合模式对冬草莓光合特性、产量和灌溉水利用效率的影响,寻找适合温室冬草莓的水肥耦合模式,以‘丰香’草莓为试材,设置3个灌水水平(低水、中水和高水的灌水量分别为2.4mm、3.6mm和4.8mm)和2个施肥水平(低肥、高肥的单次施肥量分别为45kg/hm2、90kg/hm2),同时设置对照处理(CK,灌水量为6.0mm、单次施肥量为75kg/hm2)。结果表明:与CK相比,低肥水平下不同灌水处理的冬草莓Pn、Tr和Gs分别降低9.9%~40.8%、15.2%~35.7%和14.0%~27.9%,高肥中水、高肥高水处理的Pn、Tr和Gs分别提高4.0%、2.4%、4.7%和13.3%、5.2%、2.3%;不同施肥水平下高水处理草莓的WUEi提高6.3%~7.6%;高肥中水、高肥高水处理的产量提高3.2%、3.5%,灌溉水利用率提高7.5%、11.8%。综合比较苗期冬草莓光合特性以及产量和灌溉水利用率,高肥高水(施肥90kg/hm2,灌水16mm)是温室冬草莓苗期较适宜的水肥耦合模式。     

南方湿润地区太阳总辐射估算模型筛选

为筛选适于模拟中国南方湿润地区太阳总辐射的经验模型,将中国南方地区划分为华东、华中、华南和西南4个区域,选用36个辐射站点逐日数据(1994—2016年),采用最小二乘算法优化3种基于温度模型(T₁,T₂和T₃模型)、3种基于日照时数模型(N₁,N₂和N₃模型)和2种混合模型(M₁和M₂模型)的经验参数,并在日、月和年尺度上评价各模型在4个分区的精度.结果表明:在日、月和年尺度上,日照时数模型精度最高,其次为混合模型,温度模型精度最低,日尺度R²分别为0.847~0.898,0.654~0.904和0.435~0.687,月尺度R²分别为0.529~0.857,0.368~0.858和0.334~0.766,年尺度RE为-1.78%~21.86%,-32.88%~24.14%和-37.54%~72.36%;日照时数模型中,N₂和N₃模型精度最高;混合模型中,M₂模型精度最高.因此,N₂和N₃模型在南方湿润地区模拟效果最好,该研究可为气象资料有限条件下精确计算南方地区太阳总辐射提供理论依据.     

基于不同机器学习模型的川中丘陵区参考作物蒸散量模拟

为探究不同数值模拟模型在川中丘陵区的适应能力,提高川中丘陵区气象资料缺失下的参考作物蒸散量(ET0)预报精度。选取7个代表性站点1961-2016年逐日气象资料,分别建立基于M5回归树(M5-RT)、双隐含层优化的反向传播神经网络(H-BPNN)和交叉验证优化的广义回归神经网络(CV-GRNN)的ET0预报模型。并选取3个在川中丘陵区具有较高精度的经验模型与其进行对比,在日尺度上评估模型的预报精度,利用可移植性分析评价3种模型在川中丘陵区的泛化能力。结果表明:①基于温度、风速和大气顶层辐射输入的M5-RT2、CV-GRNN2和H-BPNN2模型都具有较高的模拟精度,其R\+2分别为0.987、0.967和0.988,NSE分别为0.987、0.937和0.988;②日尺度误差分析表明,4类输入项组合下,M5-RT模型最优,H-BPNN模型次之,CV-GRNN模型最差,但3种模型的均方根误差均小于0.5 mm/d、平均相对误差均小于13.59%,优于Jensen-Haise、Hargreaves-Li和Irmak-Allen模型,M5-RT2(输入大气顶层辐射、最高/低温度和风速)、M5-RT3(输入最高/低温度和风速)和M5-RT4(输入大气顶层辐射和风速)在川中丘陵区内具有广泛的适应性,均可作为气象数据缺失下川中丘陵区ET0预报的推荐模型;③可移植性分析发现,训练、预测站点交叉组合下,3种模型的预报精度都有降低,但M5-RT泛化能力最强,模拟输出稳定,H-BPNN和CV-GRNN在ET0大于6 mm/d时出现明显截断误差,预测值普遍偏小,同时CV-GRNN模拟结果于标准值的趋势线斜率较小,模拟数值整体偏小。基于M5回归树的ET0预报模型在川中丘陵区具有较高精度,模拟结果稳定,可作为推荐的ET0简化模拟模型。     

不同生育期调亏灌溉对温室梨枣品质的影响

为探明调亏灌溉对温室梨枣品质的影响,2005－2007年以日光温室7年生矮化密植梨枣树为试材进行试验,试验期间设置充分供水处理（即对照T1）,萌芽展叶期（Ⅰ期）轻度或中度亏水处理（T2）,及开花座果期（Ⅱ期）、果实膨大期（Ⅲ期）和果实成熟期（Ⅳ期）中度亏水处理（即T3、T4和T5）。结果表明：不同生育期亏水处理对梨枣品质的影响差异明显;与对照相比,3 a间Ⅰ期、Ⅱ期亏水处理对梨枣单果质量、含水率影响较小（P＞0.05）,梨枣硬度提高13.7%～15.8%,有机酸、坏果率分别下降14.2%～18.8%和21.0%～25.0%,且均达显著水平（P＜0.05）,可溶性固形物、糖酸比分别提高22.1%～24.4%和47.8%～60.0%,达极显著水平（P＜0.01）,同时使成熟期提前10～12 d;Ⅲ期亏水处理使梨枣果实硬度、着色度、Vc、可溶性固形物及糖酸比依次提高22.3%、41.9%、27.0%、38.1%和53.5%,Ⅳ期亏水处理依次提高22.7%、42.3%、37.4%、27.1%和98.7%,两期均达极显著水平（P＜0.01）,Ⅲ期、Ⅳ期亏水处理使有机酸显著降低（P＜0.05）,并大幅降低坏果率（P＜0.01）,成熟期提前15～20 d,但同时使单果质量、果实含水率降低,且Ⅲ期亏水处理差异显著（P＜0.05）;各生育期亏水处理对梨枣品质的改善程度依次为：Ⅳ期＞Ⅲ期＞Ⅱ期≈Ⅰ期。综合考虑亏水处理对梨枣品质各项指标影响,果实成熟期中度亏水处理对品质改善效果最佳,具有重要推广价值。     

基于MEA-BPNN的西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)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)ET0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ET0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Tmax、最低气温Tmin、相对湿度RH、日照时数n和距地面2 m高处的风速u2)、MEA-BPNN2(输入Tmax、Tmin、n和u2)及MEA-BPNN3(输入Tmax、Tmin、RH和u2)模型的R2、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Tmax、Tmin和u2)的R2、NSE分别为0.966 2、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.361 0、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ET0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。     

低压滴灌灌水均匀性研究

灌水均匀度是衡量滴灌系统灌水质量和水力设计的重要指标,为探究低压条件下提高灌水均匀度的方法,试验以压力补偿内镶式滴灌带和压力补偿圆柱式滴灌管为材料,测定不同毛管入口压力、敷设长度、灌水器间距的滴头流量分布及灌水均匀度。结果表明,在低压条件下,滴灌灌水均匀度随毛管入口压力的增大及敷设长度的减小而提高,随灌水器间距的增大而缓慢降低,其中毛管敷设长度影响最大,毛管类型次之,灌水器间距最小,当两种滴灌毛管入口压力在2~5 m时,灌水均匀度均高于85%,且随入口压力的减小而缓慢降低,入口压力在0.5~2 m时,灌水均匀度显著降低,压力补偿内镶式滴灌带灌水均匀度低于80%,但压力补偿圆柱式滴灌管灌水均匀度仍高于80%;当两种滴灌毛管敷设长度在40~70 m时,灌水均匀度均高于85%,且随敷设长度的增大而缓慢降低,敷设长度在70~90 m时,灌水均匀度显著降低,当压力补偿内镶式滴灌带和压力补偿圆柱式滴灌管的敷设长度分别大于75、85 m时,灌水均匀度均低于80%。因此,为满足工程设计对滴灌灌水均匀度不低于80%的要求,压力补偿内镶式滴灌带入口压力不低于2 m、敷设长度控制在75 m以内,压力补偿圆柱式滴灌管入口压力不低于0.5 m、敷设长度控制在85 m以内;为有效降低工程投资,工程设计可适当增大滴灌毛管灌水器间距。     

川中丘陵区参考作物蒸散量时空变化特征与成因分析

为深入认识川中丘陵区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)变化特征,使用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算川中丘陵区13个气象站点近52 a(1961-2012年)的逐日ET0,利用GIS克里金插值法和Mann-Kendall趋势检验法分析川中丘陵区ET0时空变化特征;在此基础上,使用基于通径分析原理的指标敏感性分析方法研究ET0的变化成因。结果表明:近52 a来川中丘陵区ET0年际间整体下降明显,ET0年内变化呈单峰曲线,主要集中在每年3-10月,占全年ET0的85.82%;ET0空间分布整体上呈现自东北、东南向中部递减趋势;在指标敏感性分析中,分别去掉日照时数(n)、风速(u2)、相对湿度(relative humidity,RH)和温度(T)后,剩余3个气象因子对回归方程估测可靠程度(E)由0.89分别降为0.596、0.81、0.84和0.88,表明ET0对n最为敏感,其次为u2、RH和T。因此,日照时数和风速是引起川中丘陵区ET0变化的最主要气象因子,相对湿度次之,温度对ET0的影响最小。当使用各季度平均温度代替逐日温度计算ET0时,各季度估算结果同实际计算结果间决定系数分别达到了0.93、0.97、0.96和0.94,表明估算精度较高,因此在资料缺乏情况下可以使用各季度平均温度替代温度计算ET0。该研究可为川中丘陵区的农田水分管理提供科学依据。