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1.
为深入分析中国西北地区近50 a气象因子演变特征与驱动因素,选取西北地区69个站点1966-2016年逐日气象资料,使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析、GIS空间插值及相关性分析方法,定量分析了气象因子的时空变化规律及相互关系。结果表明:近50 a来西北地区风速、辐射、相对湿度均呈下降趋势,降幅分别为0.105 m/(s·10 a)、0.054 MJ/(m2·d·10 a)和0.378%/(10 a),降水及气温均呈上升趋势,增幅分别为4.9 mm/(10 a)、0.427℃/(10 a);各气象因子近50 a来呈"增大-减小"的周期振荡变化,变化主周期均为28 a,且风速、辐射、相对湿度、降水、气温均存在局部突变;各气象因子的空间分布存在区域差异,风速呈不连续的东部大西部小分布趋势,辐射呈中部大东西部较小分布趋势,降水呈由东南向西北递减趋势,气温呈由青海省向外扩增趋势;各气象因子之间存在较强相关性且相互响应关系复杂,其中辐射与风速、降水和气温均呈极显著正相关(P0.01),相对湿度与风速呈极显著负相关(P0.01)。  相似文献   
2.
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   
3.
针对高粱在机械收获过程中的脱粒不净问题,研究了高粱穗瓣与籽粒的拉伸力学特性。试验选取了“辽杂37号”“晋杂34号”和“兴湘梁2号”3个品种的高粱为研究对象,以不同收获期、生长部位为试验因素,以拉伸断裂力为试验指标,研究各因素对高粱穗瓣、籽粒断裂时拉伸断裂力的影响规律。结果表明,品种、收获期、生长部位对高粱穗瓣、籽粒拉伸断裂力的影响极显著,影响拉伸断裂力的主要试验因子是生长部位。拉伸断裂力的大小与高粱自身的生长部位有关,高粱穗瓣断裂所需的力随着生长位势由上到下逐渐增大,变化范围2.479~9.627 N,且高粱籽粒拉伸断裂力随生长位势的变化趋势与穗瓣基本相似,变化范围2.386~8.314 N。3个品种中,“兴湘梁2号”的承载能力最强,所需拉伸断裂力最大。不同收获期的高粱有着不同的力学性质,综合来看,高粱收获宜选择在蜡熟期。该研究为高粱收获装备的研制优化与适时收获提供了理论参考。   相似文献   
4.
基于极限学习机的参考作物蒸散量预测模型   总被引:7,自引:7,他引:0  
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   
5.
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。  相似文献   
6.
为深入了解中国西南5省ET0演变规律,利用1954—2013年广西、重庆、云南、贵州、四川5个省市119个站点逐日地面气象资料,采用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,并使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和GIS反距离加权插值定量分析ET0时空变化特征。结果表明,1954—2013年西南5省ET0多年平均值为855 mm,波动范围为819~901 mm,年均ET0总体呈下降趋势(倾向率为-1.5 mm/10 a),在春、夏、秋、冬季也均呈下降趋势(倾向率分别为-0.4、-0.7、-0.3、-0.1 mm/10a),分别占全年的26.7%、46.7%、20%、6.6%;西南5省ET0多年平均值分别以26 a、12 a、5 a为第1、第2、第3周期进行“增大-减小”交替变化;1954—2013年,西南5省年均ET0空间分布总体表现为南部大于北部,云贵高原西部和广西地区明显大于四川盆地和云贵高原东部,四川盆地相对最小,川西高原南部和云贵高原东部地区相对最大;西南5省ET0在春、夏、秋、冬季空间分布较高值区分别为云贵高原西部、四川盆地和云贵高原东部、广西地区、云贵高原西部,较低值区分别为四川盆地、云贵高原西部、四川盆地和川西高原东北部、四川盆地和广西地区。  相似文献   
7.
用统计降尺度模型预测川中丘陵区参考作物蒸散量   总被引:4,自引:2,他引:2  
区域蒸散量(evapotranspiration)预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。该文利用川中丘陵区11个气象站点1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0),基于Hadley Centre Coupled Model version 3(HadCM3)的输出和统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下川中丘陵区2014-2099年ET0进行预测,并使用Mann-Kendall检验和反距离加权插值法对1961-2099年ET0的时空演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)川中丘陵区ET0整体呈现明显下降趋势,空间上呈现出东北部、西北部和东南部相对较大、中部相对较小的差异;与基准期相比,A2、B2情景下未来2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)和2080 s(2071-2099年)川中丘陵区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET0将分别增加7.9%、10.9%和16.7%,B2情景下ET_0将分别增加7.1%、4.9%和12.8%;A2、B2情景下3个时期川中丘陵区ET_0空间分布均呈现西北部和南部较大、中部较小的空间差异,且3个时期的ET0相对变化率显示中部及其偏北、偏南区域ET_0增幅相对较大,北部和南部增幅相对较小。因此,未来川中丘陵区ET0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧。该研究可为川中丘陵区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。  相似文献   
8.
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。  相似文献   
9.
基于气象资料的日辐射模型在中国西北地区适用性评价   总被引:2,自引:2,他引:0  
地表总辐射(Rs)是作物生长模型率定、蒸散量估算、灌溉制度制定和太阳能资源利用的重要基础数据。为有效提高辐射资源利用率,该文基于中国西北地区10个气象站点1993-2016年气象数据对9种不同日辐射模型进行适用性评价。采用非线性回归分析法对Bristow-Campbell(B-C)模型进行参数属地化修正,得到B-C校正模型。模型适用性评价结果表明:9种模型在西北地区的辐射模拟值和实测值均呈极显著相关(P0.01);基于日照时数的日辐射模型(?ngstr?m-Prescott、Ogelman、Bahel、Louche、Almorox-Hontoria、Glower-Mc Culloch,其R2介于0.875~0.954)计算精度高于基于温度的模型(Hargreaves-Samani、Annandale、Bristow-Campbell,其R2介于0.652~0.813);其中基于日照时数的模型中Bahel模型精度最高,其次是Ogelman和Glower-Mc Culloch模型,其RMSE分别为2.282、2.309和2.313 MJ/(m~2·d),n RMSE分别为14.0%、14.2%和14.2%,MAE分别为1.666、1.701和1.697 MJ/(m~2·d),Nash-Sutcliffe系数(NS)分别为0.905、0.903和0.902;基于温度的日辐射模型中B-C校正模型精度最高,其RMSE为3.819 MJ/(m~2·d),n RMSE为23.3%,MAE为2.680 MJ/(m~2·d),NS为0.741。因此,西北地区日辐射计算当仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型,当仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell校正模型。  相似文献   
10.
四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价   总被引:2,自引:2,他引:0  
为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。  相似文献   
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