参考作物腾发量时间分形特征研究

受作物本身生理机制以及近地层气象因子非线性、非平稳化随机变化的影响,参考作物腾发量在时间尺度上具有自相似性特点。基于此,以分形原理为理论框架,研究了参考作物腾发量时间尺度自相似结构,寻求了参考作物腾发量时间无标度区间。将此理论运用于韶山灌区,取得了满意结果,对解析参考作物腾发量时间规律具有重要理论和实际意义。     

参考作物腾发量计算方法适用性分析

受地区间气象、地形和地貌时空异质性的影响,不同参考作物腾发量计算公式适用性各不相同。以湖南省83个站点1971~2000年气象观测资料为样本,论述了Penm an-Monte ith公式和FAO-Monte ith修正式主要方程、参数以及适用范围的差异性。结果表明:根据生育期作物需水特点,运用标准化的Penm an-Monte ith公式计算南方地区参照作物潜在腾发量是合适的。     

四湖流域参考作物腾发量的变化特征分析

根据四湖工程管理局排灌实验站2001-2010年逐日气象资料.利用Penman-Monteith公式计算逐日参考作物腾发量,分析其变化特征和各气象因子对其的影响程度.结果表明,各气象因子对日参考作物腾发量的影响程度顺序为:日最高温度＞日最低温度＞日平均温度＞饱和差＞平均风速＞日照时数.同时考虑日最高气温、日最低气温、日平均气温、饱和差、平均风速及日照时数6个气象因子,对日参考作物腾发量的模拟效果最好.     

Hargraeves公式计算参考作物腾发量在新疆地区的适用性研究

新疆维吾尔族自治区地域辽阔,气候特征空间差异性显著。准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是新疆节水灌溉设计的基础。以阿克苏地区30年的气象资料为基础计算了ET0,并以Penman-Monteith公式和修正Penman公式为参考标准,进行对比分析评价Hargraeves公式的精度和地区适应性。结果显示Hargraeves公式计算的参考作物蒸发蒸腾量,精度较Penman公式高,较Penman-Monteith公式低,但满足实际生产精度要求,特别适用与阿克苏地区气候类似的西部地区,基础气象资料不全的地区的参考作物蒸发蒸腾量的计算。     

京郊平原参考作物腾发量及其与气象因子相关性研究

利用FAO56 Penman-Montieth公式和京郊平原区代表性气象站点的长系列、短时序气象资料计算了该地区的逐日ET0,对ET0及其各分项的时间变异特征进行了分析,采用相关分析法研究了ET0与主要气象影响因子间的关系。结果表明,研究区域近50年来ET0呈不显著的增加趋势,就其各分项来说,辐射项的年际变化幅度较小,而空气动力学项的年际波动较大,且与ET0的年际波动较为符合;ET0的年内变化呈"单峰形"分布,一年内的最大值出现在6月份,为162.6 mm,最小值则出现在12月份,为32.3 mm。从ET0的分项来看,5~9月份ETrad>ETaero,而其余月份ETrad相似文献   

新疆参考作物腾发量多元回归模型及空间分布

利用新疆境内42个气象站的多年气象资料,应用Penman-Monteith公式计算得到各站逐日和逐月尺度下的ET0值,应用多元统计回归分析得到相应的ET0与主要气象要素的回归方程,作为各地区计算ET0的经验公式.结合ArcGIS软件的空间分析功能,将各站回归方程的系数进行插值得出整个新疆地区ET0经验公式回归参数的空间分布图.结果表明,逐日和逐月尺度下,区域内的ET0空间分布差异显著,南部明显高于北部.回归所得的经验方程用来估算各地的ET0值是合理可靠的.回归所得的经验方程较Penman-Monteith公式简化得多,且具有一定精度,因此有一定的推广价值和应用前景.对于无气象资料地区,通过查图得出参数值,即可推算该区域特定时间尺度下的ET0值.     

应用Hargreaves公式计算太子河流域参考作物腾发量的研究

应用Hargreaves公式和Penman-Montieth公式计算了太子河流域1960--2005年间逐月参考作物腾发量.将Hargreaves公式计算结果与Penman-Montieth公式结果比较发现,年内3-10月份Hargreaves公式计算结果偏高,其余月份偏低.两方法夏季差异最大,冬季差异最小.相对湿度和风速是两方法差异的主要原因,经分析太子河流域相对湿度的影响更大.利用Hargreaves公式计算结果与PM公式计算结果之间良好的线性关系,对Hargreaves公式系数进行了地区修正.修正后的Hargreaves公式简单、准确,为辽阳市及其类似地区Ego的计算提供了新方法.     

基于GA-BP神经网络的作物参考腾发量预测

采用黄金分割原理优化算法确定BP神经网络的隐含层节点数,进而确定BP神经网络的结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值和全局搜索能力弱的缺点,引人遗传算法(GA)优化网络权值,建立GA-BP网络模型,预测作物参考腾发量ET0.以北京地区的相关资料为基础,选用6种输入因子组合方案,对该模型进行验证,结果表明该网络模型具有较好的预测能力;同时,对6种方案比较分析表明,方案4最优,该方案只需选用4项输入因子(日序数、平均气温、风速和日照时数),就能以较高的精度预测作物参考腾发量.     

基于主成分分析的参考作物腾发量预测研究

为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,采用RBF神经网络预测参考作物腾发量,由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子很多,且各影响因子间的相关性很大,运用主成分分析的原理,将影响参考作物蒸发蒸腾量的因子降低维数.以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了3个综合因子来代表众多因子并作为RBF人工神经网络的输入,运用Matlab7.0进行编程,对参考作物腾发量进行预测.结果发现其预测结果与用Pen-man-Monteith公式算得的值具有很高的一致性,与BP神经网络相比,RBF神经网络具有学习速度快等优点,将此方法用于参考作物腾发量的预测可以收到理想的效果.     

神经网络方法计算参考作物腾发量精度分析

参考作物腾发量的准确计算是确定农田灌溉制度的重要依据,比较了神经网络模型和经验公式计算腾发量的精度以及如何使用最少的气象数据实现最优的腾发量计算问题。结果表明,神经网络模型比经验公式的计算精度要高。采用神经网络模型用最少气象数据实现最优腾发量计算是可行的,但输入参数类型需要根据不同地区的气候特点进行选择。在半湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温和外太空辐射,在气候湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温、经验相对湿度和外太空辐射。因此,在缺少气象资料时可以使用神经网络模型代替经验公式计算参考作物腾发量。     

参考作物腾发量计算方法的应用比较

应用陕西杨凌地区2001～2002年的气象数据,对3种不同类型的参考作物腾发量计算公式进行比较,用这些公式计算日ETo值,并以FAO 56 Penman-Moteith公式为标准,比较3种方法计算结果的相异性和相关性,并探讨了以简化的ETo公式为基础进行参考作物腾发量的预报.     

温室逐时参考作物腾发量的估算

为建立适合逐时计算温室ET0的模型,基于自然气象条件下的逐时Penman-Monteith(PM)公式,对其空气动力项进行修正得到了温室条件下的修正PM公式.并对比了修正PM公式与PM公式计算得到的温室逐时ET0.结果表明,修正PM公式与PM公式计算的温室逐时ET0年内变化趋势基本相同,但修正PM公式得出的逐时ET0负值较少,稳定性较高.修正PM公式计算的逐时ET0与时平均气温、时最高气温、时最低气温及时平均相对湿度有极好的相关性.     

阿拉尔灌区参考作物潜在腾发量的变化特征及相关分析

利用Penman-Monteith公式,根据阿克苏水平衡试验站1989～1996年逐日气象资料,计算了逐日参考作物潜在腾发量,分析了其变化特征,建立了其与其它气象要素、20cm蒸发皿蒸发量的相关关系。利用这些相关关系进行参考作物潜在腾发量的估算,方法简单,精度较高。     

重庆地区参考作物蒸散时空特征与气候影响因子

利用重庆地区34个气象站1961-2009年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并通过GIS空间插值、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了重庆地区ET0的时空变化特征及其气候影响因子。结果表明:在空间分布上,重庆地区参考作物蒸散具有明显的区域差异,总体表现为:自西向东北方向增加,向东南方向减少。年内ET0主要受日照与气温的影响,其变化曲线呈单峰型。49年以来,重庆地区年均与春、夏、冬3季ET0均呈显著下降趋势,秋季的变化特征不明显,日照与风速的显著减小是造成重庆地区ET0呈下降趋势的主要原因。     

大理河流域参考作物蒸散量的时空分布特征及原因分析

基于Penman-Monteith公式计算了我国大理河流域3个气象站1963―2012年的ET0,对大理河流域ET0的时空变化进行了分析,并使用Mann-Kendall法对ET0变化趋势的显著性及突变点进行了探讨;最后,通过Peasron相关系数分析了导致流域ET0变化的主要气象因素。结果表明,1963―2012年大理河流域的ET0总体呈波动性递增,但变化趋势并不显著,突变点为1970、1975、1993年。大理河流域的气候在1963—2012年出现暖干化;ET0在年内分布不均,其最大值在6月,达到了173.8 mm;在流域空间上ET0分布基本呈现出自东北向西南递减的趋势;ET0与平均温度、平均日照时间、平均风速呈极显著正相关关系(α=0.01),与平均相对湿度呈极显著负相关关系。     

基于Z比分数的参考作物腾发量计算方法优选

参考作物腾发量(ET0)是计算作物需水量的关键,是进行农田水分管理和灌溉预报的主要参数。但不同ET0计算方法的结果存在明显差异。用能力统计量Z比分数,对FAO56Penman-Monteith、Hargreaves-Samani、Irmark-Allen拟合和Priestley-Taylor四种常用ET0计算方法在不同天气条件下的计算结果精度进行了对比分析。结果表明,Priestley-Taylor与FAO56Penman-Monteith方法的计算结果在精度上具有较高的一致性,与有关文献结果相吻合,其中前者精度略佳。且Z比分数参数受极端值的影响较小,计算简便、适用性强,克服了常规方法公式繁杂、编程实现困难的缺点,说明Z比分数法能够更好地适用于ET0计算方法的优选。研究结果可为农业水土工程领域有关参数计算与测定方法的优选提供借鉴。     

干旱荒漠草原应用Penman-Monteith与Penman修正式计算ET0的偏差分析

甘肃天祝草原位于我国西北干旱荒漠草原,应用天祝县二道墩试验站2005年的实测气象资料,利用Penman-Monteith公式和Penman修正式计算参考作物腾发量(ET0)并进行了比较。Penman修正式计算的参考作物腾发量ET0值略小于Penman-Monteith公式计算的值,最大绝对偏差0.5 mm/d。分析发现生育期辐射项ETrad是导致参考作物腾发量ET0产生偏差的主要原因。2种方法计算的空气动力项ETaero差别较小,最大绝对偏差不超过0.2 mm/d。导致计算偏差的原因在于2种公式采用了不同的辐射项和空气动力学项计算公式和参数。2个公式计算的参考作物腾发量具有显著的线性相关性。     

参考作物腾发量计算方法的适用性研究

选用5种方法,利用陕西6站的气象资料,计算了各站逐日ET0。并以FAO56 Penman-Monteith(P-M)法为标准,对其它方法进行评价。结果表明,在陕西6地区,5种方法计算的ET0变化趋势基本相同,但数值上有一定差异,所有的差异随ET0的增大而增大。Hargreaves法计算结果差异性较小,适用性较好;1948Penman和Priestley-Taylor二方法估值较FAO24 Penman法更接近P-M法的计算结果;缺气象资料时,Priestley-Taylor法可获得较好估值,且更适用于湿润地区;FAO24 Penman法也能获得较好结果,但其估值精度低于Priestley-Taylor法,一般不宜采用。同时分析了P-M法计算的ET0值和水面蒸发量之间的关系,为利用水面蒸发资料估算陕西6地区ET0值提供参考。