关中地区夏玉米和冬小麦不同蒸发蒸腾量估算方法的研究

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是精准估算作物需水量、提高农田水分利用效率的重要依据。基于2013-2017年的田间试验数据以及相关气象观测资料,采用5种计算ET0的方法计算关中地区日平均ET0和年平均ET0,采用Origin对ET0及环境因子进行相关分析,使用标准误差估计(SSE)和决定系数r2,在FAO-56 PM和其他4种简单替代方法之间进行比较。结果表明:对ET0和气象因子的标准分数的分析表明,ET测量值和5种方法的估计值均高度依赖于太阳辐射和温度,但与相对湿度和风速的关系较小。对5种ET0估算方法,即:FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)、Penman-Monteith(PM)、Priestly-Taylor(PT)、Mankink(MK)和Hargreaves(HG)进行了评估。统计分析表明PM可代替FAO-56 PM方法来预测该地区的ET_0值。这与作物蒸发蒸腾量(ETC)的准确估计直接相关,这也取决于作物生理特征和发育阶段、天气参数、环境条件和管理实践。     

西北地区夏玉米不同生育期蒸发蒸腾量模拟模型适用性评价

【目的】蒸发蒸腾量(ET)是农业生产的主要参数,ET的准确估算对农田精准用水管理和区域水资源优化配置具有重要意义。【方法】利用2012—2013年夏玉米作物指数与气象因子,采用基于参考作物蒸发蒸腾量(ET0)经验模型(Schendel、Hargreaves-M4(H-M4))的单作物系数法、单源模型(Priestley-Taylor(P-T))和双源模型(Shuttleworth-Wallace、Two-Patch)对作物蒸发蒸腾量进行模拟,并对比分析各估算模型模拟情况。【结果】基于不同生育期实测和平衡蒸发蒸腾量均值的比值修正P-T模型经验系数?,P-T修正模型对夏玉米全生育期ET模拟值与大型称质量式蒸渗仪实测值拟合的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)、平均相对误差(MRE)、相对均方根误差(Relative root mean-squared error,RRMSE)和整体评价指标(GPI)排名分别为0.977 5 mm/d、0.5689、0.843 4、0.450 4和1,苗期分别为0.959 2 mm/d、0.332 0、0.478 4、0.481 1和3,拔节抽雄期分别为1.038 8 mm/d、0.507 8、0.551 7、0.429 0和1,成熟期分别为0.548 1 mm/d、0.774 6、0.915 8、0.423 9、0.692 1和1;H-M4模型对灌浆期ET模拟MAE、R2、MRE、RRMSE和GPI排名分别为1.344 3 mm/d、0.727 9、2.298 3、0.491 0和1。模拟结果均达到极显著(P<0.01,P代表显著性水平)。【结论】P-T和基于单作物系数法的H-M4均具有输入较少参数获取较精确ET估算值的优势,因此P-T可作为全生育期及苗期、拔节抽雄期和成熟期蒸发蒸腾量最优模拟模型,H-M4可作为灌浆期蒸发蒸腾量最优模拟模型。     

砂石覆盖条件下冬小麦蒸散量的单、双作物系数法估算

农田蒸散(ETc)是农业系统能量平衡和水分平衡的关键要素,砂石覆盖条件下ETc的估算对于评价砂石覆盖对农田作物的影响非常重要。为准确估算砂石覆盖条件下冬小麦ETc,在陕西杨凌建立了遮雨棚下的蒸渗仪动态观测系统。利用FAO-56的Penman-Monteith(PM)模型和单、双作物系数法对冬小麦ETc进行估算,并基于两年度不同砂石覆盖量下冬小麦实测ETc数据,对单、双作物系数法进行改进和修正,得到适用于砂石覆盖条件下单、双作物系数与砂石覆盖量的关系。结果表明:(1)冬小麦不同生长阶段的单作物系数与砂石覆盖量具有很好的线性关系,进一步结合估算的参考作物腾发量(ET0)计算,能很好地模拟两年度不同砂石覆盖量下的冬小麦ETc。(2)基于冬小麦实测ETc对双作物系数进行修正,可得到其修正系数A与砂石覆盖量之间的线性关系,进一步结合ET0可准确估算两年度不同砂石覆盖量下的冬小麦各生长阶段ETc。(3)不同砂石覆盖量下,双作物系数法比单作物系数法和PM模型估算冬小麦ETc的精度更高。总体上,单、双作物系数法在估算砂石覆盖条件下的冬小麦ETc中仍有一定的适用性,但需经实测数据进行修正。     

春玉米生长中期灌水量差异对其蒸发蒸腾量估算精度的影响

为提高旱区作物蒸发蒸腾量估算精度,以石羊河流域春玉米为研究对象,分析灌水量对FAO-56估算作物蒸发蒸腾量精度的影响,并对估算误差进行讨论,提出使用部分根区含水量平均值用于土壤水分胁迫系数计算.结果表明:FAO-56对不同灌水处理下作物蒸发蒸腾量的估算精度存在较大差异,可较精确地估算低灌水处理下作物蒸发蒸腾量;随着灌水量增大,其估算精度有所降低,对高灌水处理下作物蒸发蒸腾量的估算误差达-14.13%;根区上部土层含水量与土壤水分胁迫状况关系紧密,以缓变层及以上土层含水量平均值代替整个根区含水量平均值用于土壤水分胁迫系数计算,可有效改善高灌水处理下旱区作物蒸发蒸腾量计算精度,亦可较为精确地估算低灌水处理下作物蒸发蒸腾量.     

基于大型蒸渗仪和遗传算法的受旱玉米蒸发蒸腾量估算

受旱胁迫下作物蒸发蒸腾量估算重要且复杂,依托新马桥农水综合试验站6台大型称重式蒸渗仪开展玉米受旱胁迫专项试验,对不同受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量特征进行分析,在双作物系数法估算无受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量的基础上,采用遗传算法优化率定基础作物系数Kcbini、Kcbmid、Kcbend和作物系数上限Kcmax,同时基于试验站实测太阳辐射数据采用遗传算法优化率定了Angstrom公式经验参数a、b,进而优化了参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的计算结果,并以此基础运用双作物系数法估算受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量。结果表明:营养生长中前期轻微的水分亏缺可能会刺激玉米适应性机能,复水后各项生理功能恢复正常;水分亏缺加重时不仅会使玉米当期的蒸发蒸腾量减少,而且会产生累积效应,将这种胁迫影响传递到之后的生育阶段;相同受旱胁迫强度对玉米生殖生长阶段影响更为明显,且易造成永久胁迫;Kcbini、Kcbmid、Kcbend、Kcmax的率定结果分别为0.150、1.090、0.152和1.400,在此基础上运用双作物系数法估算无受旱胁迫下玉米全生育期蒸发蒸腾量的均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE分别为1.39 mm和0.97 mm,比对应的FAO-56推荐值估算结果小6.74%和8.23%,受旱胁迫下玉米计算的2个处理全生育期RMSE、MAE和MRE均值分别为1.60 mm、1.18 mm和6.73%,整体估算效果虽然没有无受旱胁迫下的好,但仍优于FAO-56推荐值的估算结果。因此,基于双作物系数法和遗传算法的受旱胁迫下玉米蒸发蒸腾量估算合理可靠,该研究可为区域制定适宜灌溉制度和降低农业旱灾损失风险提供理论依据。     

基于双线性理论的参考作物蒸发蒸腾量估算

利用成都、乐山、内江和雅安在1951--2000年的气象资料和地理参数,用Penman-Monteith公式计算蒸发蒸腾量（ETo）,将双线性理论用于EL的计算,建立了多个计算ETo的双线性模型,进一步利用双线性模型计算的E丁0再建立双线性模型,在已建立的双线性模型基础上,又建立了简化双线性模型。各双线性模型与P-M计...     

基于分形理论的参考作物蒸发蒸腾量估算

根据成都、雅安和乐山等站点实测的1954~2000年的气象资料和地理参数,建立了温度推算辐射的模型,从分形理论的角度,进一步揭示了温度和辐射的关系特征,并结合Penman-Monteith模型对参考作物蒸发蒸腾量(ET0)进行了估算。研究表明,温度(T)、净辐射(Rn)和净短波辐射(Qns)无标度区拐点的界限时间和分形维数非常接近,具有相似的分形特征,可利用T估算Rn和Qns;通过T估算的Rn计算的ET0的平均绝对偏差和平均相对偏差,均小于通过T估算的Qns计算的ET0的平均绝对偏差和平均相对偏差,而且偏差较小。因此,在实际应用中可通过T估算Rn来计算ET0,简化ET0的计算过程。     

江苏地区不同参考作物蒸发蒸腾量估算模型

为了研究不同参考作物蒸发蒸腾量ET₀估算方法在江苏地区的适用性,收集了江苏省徐州市、高邮市和昆山市1957年1月至2019年12月的气象数据,采用12种不同模型估算了各站点的ET₀,其中模型Priestly-Taylor,Hansen,Jensen-Haise,Makkink是基于辐射数据的模型;MC-Cloud,1985 Hargreaves,Thornthwaite是基于温度数据的;Copais,Valiantzas 1和Valiantzas 2是综合法模型;XGBoost和SVM是机器学习模型.12种ET₀的估算模型计算值分别与Penman-Monteith模型(PM)计算值进行比较,结果表明:各站点的综合评价指数GPI最高的为机器学习模型中的SVM模型;在输入参数相同的情况下,机器学习模型模拟精度优于综合法和温度法以及辐射法中的Pristley-Taylor和Makkink模型;机器学习模型随着输入参数减少,模拟精度依次降低.研究结果可以为江苏地区气象数据不完善时估算ET₀提供科学依据.     

黄土丘陵沟壑区自然条件下不同辐射面蒸发蒸腾量的预测

基于黄土丘陵沟壑区自然条件下的田间试验,利用TDR测定了研究区不同辐射面15个不同坡面的含水量,基于水量平衡法计算得到蒸发蒸腾量,揭示了不同辐射面蒸发蒸腾量的变化规律,研究了坡向、坡度对蒸发蒸腾量的影响,在此基础上构建了预测模型,并对其预测结果进行了验证.研究结果表明:①黄土丘陵沟壑区蒸发蒸腾量在越冬期过后,逐渐增大,...     

CERES-Wheat模型中两种蒸发蒸腾量估算方法比较研究

基于CSM-CERES-Wheat模型中Priestley-Taylor(PT)和FAO56 Penman-Monteith(PM)2种蒸发蒸腾量估算方法分别模拟了冬小麦2011—2012年和2012—2013年2个生长季的累积蒸发蒸腾量、日蒸发蒸腾量、土壤含水率、地上干物质以及籽粒产量,并对2种方法的模拟结果进行了评价和比较。对2种方法模拟的蒸发蒸腾量值与试验区域内大型称量式蒸渗仪的实测结果进行了比较,结果表明,基于PT和PM方法的CERES-Wheat模型均可以准确地模拟干旱-半干旱地区冬小麦的蒸发蒸腾量,累积蒸发蒸腾量和日蒸发蒸腾量的误差分别小于5.4%和3.4%。同时,模型还可以模拟土壤水分动态情况,在0~20 cm土层,CERES-Wheat模型的模拟值与实测值的标准化均方根误差(RRMSEn)为39.38%,模拟结果较差,但20 cm土层以下,2种方法的模拟值与实测值的RRMSEn均小于23.1%,且对40~60 cm土层的模拟结果最好。CERES-Wheat模型基于PT和PM方法对冬小麦在2011—2012年和2012—2013年生长季地上生物量的模拟值与实测值的RRMSEn分别为13.57%和22.76%,产量的RRMSEn分别为11.80%和15.42%,模拟结果均较好。另外,CSM-CERES-Wheat模型基于PT方法模拟的蒸发蒸腾量小于基于PM方法的模拟值,而PT方法对土壤含水率的模拟结果高于PM方法的模拟结果,且PT方法对地上生物量以及产量的模拟结果高于PM方法,用2种方法模拟的成熟期地上生物量及产量的RRMSEn值均在25%以内。总之,CSM-CERES-Wheat模型采用2种方法对蒸发蒸腾量、土壤含水率及干物质和产量的模拟结果均较好,表明该模型在我国干旱-半干旱地区的应用性较好,可为该地区不同水分条件下冬小麦的生长情况提供理论支持。     

交替隔沟灌条件下夏玉米棵间蒸发研究

利用微型蒸发器观测了交替隔沟灌和常规沟灌条件下夏玉米的棵间蒸发量,分析了棵间蒸发、降雨量和参照腾发量的变化趋势以及不同土壤水分处理下隔沟灌和常规沟灌夏玉米棵间蒸发的日变化规律;探讨了相对蒸发强度与叶面积指数之间的关系,并拟合了棵间蒸发与叶面积指数之间的回归方程;最后指明了在充分供水条件下,相对蒸发强度与表层土壤含水量有极其敏感的关系.试验结果表明,交替隔沟灌条件下的棵间蒸发量小于相同水分处理的常规沟灌的棵间蒸发量,随着土壤水分下限值的增加,交替隔沟灌和常规沟灌间棵间蒸发量的差值越来越小;相对蒸发强度随着叶面积指数的增加而下降,随着表层土壤含水量的增加而增加.     

基于CatBoost的温室日参考作物蒸发蒸腾量估算模型研究

参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET₀)是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量。以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET₀作为标准值,通过Pearson’s方法对输入参数与ET₀之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量。当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d。进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量。构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路。     

夏玉米生育期叶面蒸腾与棵间蒸发比例试验研究

利用大型称重式蒸渗仪测定夏玉米生育期的总腾发量,用小型蒸发器测定棵间蒸发量,用茎流计测定叶面蒸腾量。通过3种设备实测数据的对比分析,得到夏玉米生育期的总耗水量为436.3 mm,其中叶面蒸腾316.4 mm,棵间蒸发119.9 mm,棵间蒸发占总腾发量的比例达到27.5%。茎流计所测得的蒸腾量与大蒸渗仪和小蒸发器联合测得的蒸腾量相关性良好,从而验证了用茎流计法测定叶面蒸腾方法的可行性。根据茎流计实测数据分析了叶面蒸腾的日变化过程,发现夏玉米叶面蒸腾与净辐射密切相关,呈周期性变化。     

采用作物系数法和PM模型估算南京地区玉米田蒸发蒸腾量

蒸发蒸腾量(ET)是农田水平衡中的重要环节,ET的准确估算有助于提高农田水分管理水平。在测定农田小气候、土壤蒸发和玉米生长旺季液流量基础上,比较了单作物系数法(Kc法)、双作物系数法(Kcb法)、不同冠层阻力计算的Penman-Monteith模型(PM1和PM2法)估算南京地区玉米田ET的适用性,并对玉米整个生育期ET变化及其影响因素进行分析。结果表明以液流法和土壤蒸发测定的总ET为基准,PM1方法估算的夏玉米ET误差最小,与实际测定ET的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(d)分别为0.52、0.8 mm/d和0.48。以PM1模型估算的夏玉米全生育期ET为310mm,日均ET为3.16mm/d,最大值出现在拔节期和抽穗期,整体变化呈单峰型。ET与气象因素响应顺序为净辐射饱和水汽压温度风速。本研究可为优化玉米田水资源管理和提高水资源有效利用提供参考。     

夏玉米蒸发蒸腾及与土壤含水率、叶面积指数关系研究

利用大型称重式蒸渗仪测定夏玉米不同生育期的农田蒸发蒸腾,分析了夏玉米的蒸发蒸腾变化规律,探讨了参考作物蒸发蒸腾量ET0、土壤含水率及叶面积指数LAI与作物蒸发蒸腾量ET之间的关系。结果表明:ET0和蒸渗仪实测的ET生育期内变化趋势基本一致;夏玉米ET受0~60cm土层土壤含水率的影响,尤其是0~40cm土层土壤含水率对作物ET影响显著,80cm以下土层土壤含水率基本对作物ET无明显影响;ET与LAI变化趋势在拔节期后期以后基本一致,苗期~拔节期中期无明显关系。     

蒸发蒸腾量时间序列的混沌特征分析

利用成都1951-2000年的气象资料和地理参数,用Penman-Monteith公式计算蒸发蒸腾量(ET0)。根据混沌理论,采用Welch法和小数据量法识别ET0的混沌特征,根据G-P关联维和C-C方法得出主要的混沌特征指标,并利用RBF神经网络和Volterra级数进行一步预测。研究表明:ET0序列存在一定的混沌特征,最小嵌入维数m=6时对应的吸引子维数D=2.025,最大李雅诺夫指数大于0;利用RBF神经网络和Volterra级数自适应方法对ET0进行预测一步预时,Volterra级数自适应一步预测结果误差较小,预测精度较高。因此,在实际中可采用Volterra级数自适应模型进行ET0一步预测。     

芦苇群落日蒸发蒸腾量变化规律及

了解芦苇湿地蒸发蒸腾量变化规律和影响因子并准确估算蒸发蒸腾量，对湿地水资源评估有十分重要的意义。根据2005年盘锦芦苇湿地监测站的小气候梯度系统和涡动相关系统的监测数据，结合芦苇生理生态特性的观测，分析芦苇群落的蒸发蒸腾量日变化规律及其主导影响因子，采用波文比—能量平衡法、梯度法对芦苇群落的日蒸发蒸腾过程进行模拟，并与涡动相关系统的实测数据进行比较。结果表明，芦苇群落蒸发蒸腾量日变化过程表现为早晚低、中午高的单峰曲线；从相关分析结果看，气象因素和芦苇生理生态特性对芦苇蒸发蒸腾的影响显著，其中辐射强度、相对湿度、温度、叶片光合速率和叶片气孔导度是芦苇群落蒸发蒸腾的主导影响因子；从计算蒸发蒸腾量的两种方法与涡动数据的比较结果看，梯度法更适合芦苇群落蒸发蒸腾量的模拟，可为芦苇湿地蒸发蒸腾的计算提供依据。     

关中地区夏大豆蒸发蒸腾及作物系数的确定

作物系数-参考作物蒸发蒸腾量法是作物需水量计算最普遍采用的方法。作物系数作为该方法的重要参数,它的确定已成为作物需水量研究的关键问题。依据2005-2007年3年田间试验资料,利用Penman-Monteith公式计算了关中地区夏大豆全生育期间参考作物蒸散量,并利用农田水量平衡方程及土壤水分胁迫系数计算了作物实际蒸发蒸腾量,由此计算了大豆各生育阶段的作物系数,并分析了大豆作物系数变化规律。结果表明:关中地区大豆全生育期间参考作物蒸散量平均为524.6 mm;大豆作物系数全生育期平均为0.82,在开花~结荚阶段最大,平均为1.22,其次为结荚~成熟阶段,平均为1.05,播种~幼苗最小为0.26;在关中气候背景下,大豆作物系数与大于10℃积温具有较好的二次多项式关系。     

夏玉米不同生育期亏缺-复水对蒸发蒸腾和产量的影响

【目的】探究不同时间尺度下夏玉米蒸发蒸腾量的变化规律。【方法】试验在夏玉米3个生育阶段(出苗—拔节期、拔节—抽雄期、抽雄—灌浆期)分别设置3个灌水水平(充分灌溉：100%ET_a;中度水分亏缺：80%ET_a;重度水分亏缺：60%ET_a),其中ET_a为蒸渗仪实测的充分灌溉条件下的蒸发蒸腾量,采用正交试验设计,共9个处理(CK、T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7处理和T8处理),其中CK为充分灌溉处理,其余处理为不同程度的亏缺灌溉处理,研究了不同生育期亏缺-复水对夏玉米不同时间尺度蒸发蒸腾量、产量和水分利用效率的影响。【结果】与CK相比,不同亏缺灌溉处理下夏玉米蒸发蒸散量均有所减少。T3处理复水后蒸发蒸腾量基本可以恢复至正常水平,而T5、T6处理和T7处理复水后均未恢复至正常水平。抽雄—灌浆期土壤含水率应保持在75%田间持水率以上,土壤含水率低于50%田间持水率时,夏玉米将停止生长。不同亏缺灌溉处理的产量相较于CK减少5.85%～32.25%,其中T3处理比CK减少5.85%,且T3处理水分利用效率...