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1.
在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。  相似文献   
2.
针对特定生态区的种植方式和作物对水分的需求差异,在大田生产条件下对农林复合系统的土壤水分动态、作物日耗水量和灌溉制度进行了试验研究。以新疆枣、棉间作为主要研究对象,利用频域反射法(FDR)土壤水分传感器实时监测农林复合系统下,不同间作带位置的根层土壤水分动态和耗水量。以农作物根层土壤的含水量变化为主要指标,分析间作作物的日耗水量,结合农林复合系统中根层土壤的水分饱灌点和补灌点,确定农林复合系统的最佳灌溉时间和灌溉量。通过实验分析,提出了基于网络平台的农田灌溉警报系统,对农田进行实时监控和管理,预测灌溉时间。结果表明提出的这种基于网络平台土壤墒情监测的灌溉制度方法,可以实时监测农田土壤的水分状况,为农田作物灌溉提供技术支持,对提高农田水分利用效率有着重要的理论意义和应用价值。  相似文献   
3.
准确高效地预测土壤含水量(SMC)对田间水分管理至关重要。本研究利用在辽西地区自建的3个站点2018-2021年10~40cm的土壤水分自动观测小时数据集,分析研究随机森林(RF)和梯度提升机(GBM)算法在土壤含水量预测方面的适用性,验证不同时间尺度土壤含水量的预测结果。引入SHAP(Shapley Additive Explanations)方法表征5类(降水、日照时数、平均相对湿度、风速、平均气温)输入变量对SMC预测结果的影响,并制定区间划分规则识别变量最大贡献阈值区间。研究结果表明:年尺度下,GBM模型和RF模型R2分别为0.982和0.888,气温贡献最大,最大贡献区间是21~23℃;季尺度下,2种模型R2分别为0.935和0.863,日照时数贡献最大,最大贡献区间为2~4h。该研究创新应用SHAP方法于机器学习输入变量贡献度分析,同时验证了2种机器学习算法在土壤含水量预测研究的准确性,可为土壤含水量相关研究提供参考借鉴。  相似文献   
4.
干旱演变趋势的不确定性决定了旱灾风险的动态变化特征,如何采用有效的方法探究风险随时间的变化是评估旱灾动态风险的关键。由于干旱发生发展缓慢,长时间尺度数值预报产品精度较低,用于干旱预报有一定的局限性。本研究选用天气发生器随机生成未来逐日气象数据的大量样本预测干旱演变趋势,驱动作物模型评估不同趋势下作物产量因旱损失及动态风险。选取东北三省为研究区,在2012—2017年田间试验数据的基础上,率定及验证APSIM作物模型,利用BCC/RCG-WG天气发生器随机生成未来气象数据,驱动APSIM作物模型模拟春玉米产量因旱损失,计算期望产量因旱损失率,以典型干旱年2000年为例,实时动态评估东北三省春玉米生育期内(5月1日—9月18日)旱灾动态风险。结果表明:(1)APSIM作物模型模拟春玉米播种到开花日数、生育期日数以及产量与试验观测结果决定系数R2均大于0.5,标准均方根误差NRMSE均在10%以下,表明APSIM模型在东北三省模拟春玉米生长效果较好;BCC/RCG-WG天气发生器生成100个气象要素样本与1961—2020年各气象数据年均值R2均在...  相似文献   
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在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。  相似文献   
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