盘锦参考作物腾发量演变规律分析

本文应用平彭曼公式计算1957～2006年间逐日、逐月参考作物腾发量,在对国内外参考作物腾发量研究现状及存在问题进行分析的基础上,对参考作物腾发量的年际变化、年内变化特征及趋势进行了分析。     

膨曼法在计算玉米需水量(E)中的应用

1．概述。作物需水量是水利工程规划设计中，水资源开发利用评估时必需的重要资料，对作物需水量的研究和计算已成为一个重要的科研课题。膨曼法是将作物腾发量看作能量消耗的过程，通过平衡计算求出腾发所消耗的能量，然后再将能量折算为水量，即作物需水量(E)。     

平凉市草坪微喷条件下需水量及需水规律研究

采用田测法研究了微喷条件下草坪需水量及需水规律,通过对6年试验资料的数据分析,得出了多年平均草坪全生育期需水量为627 mm,全生育期需水强度为3.11 mm/d,依据penman-monteith公式应用本站气象资料求出了草坪生长期多年平均参考作物腾发量534.4 mm,日均腾发量2.1 mm/d,全生育期作物系数kc值为1.173。     

参照作物腾发量变化规律的探讨

选用Penman-Monteith公式计算了三河市参照作物腾发量(ET0),分析了不同水文年降水与参照作物腾发量的变化关系,并对参照作物腾发量构成项进行了比较。结果表明:参照作物腾发量中辐射项(ETrad)的变化趋势基本反映了腾发量(ET0)的变化趋势,一年四季都处于主导地位,而空气动力学项(ETaero)全年变化较小,一般在冬季对腾发量有较大影响。     

不同参照作物腾发量计算模型在鄂西地区的适用性研究

鄂西地区地理环境复杂多样,气候季节差异性显著,准确估算各类作物的参照作物腾发量(ET₀)是进行灌溉管理的基础。为在气象资料缺测条件下鄂西地区选取ET₀的计算方法提供依据,通过宜昌气象站1951—2013年气象资料,以Penman-Monteith公式法计算ET₀结果为标准值,对Hargreaves、Priestley-Taylor、FAO-24 Radiation及Mc-Cloud 4种公式计算的ET₀结果进行对比分析。结果表明：FAO-24 Radiation公式的适用性较好,典型年平均相关系数为0.994,平均相对误差均为85.9%,可直接用于当地参照作物腾发量的计算;Hargreaves公式和Priestley-Taylor公式误差分析结果分别为189.8%、164.4%;Mc-Cloud的相关性最低,丰水年相关系数不足0.900,3种公式在鄂西地区参照作物腾发量计算时适用性较差。FAO-24 Radiation经过修正后,平均相对误差均处于6%左右,可直接用于鄂西地区参照作物腾发量的计算,特...     

不同土壤水分能量及气象因子对水稻腾发量的影响

采用盆栽试验,探讨了不同土壤水分能量和气象因子对水稻腾发量的影响。在水稻的不同生育阶段进行不同程度的土壤水分能量调控,分析受控生育阶段水稻腾发量的变化及其对产量的影响,及受控生育阶段内腾发量的典型日变化规律;利用典型日内充分供水条件下的腾发量数据及相应时段的气象资料,通过逐步回归建立了多元线性回归模型。结果表明:不同生育阶段土壤水分能量调控,对水稻腾发量影响趋势相同,但对产量影响趋势不同;晴天时各处理腾发量强度曲线呈明显的单峰变化,阴天时则无明显规律;诸气象因子中总辐射强度、相对湿度和风速进入了逐步回归模型。在气象因子相同的情况下,腾发量的大小由各处理的土壤水分能量大小决定;相同土壤水分能量下,在水稻腾发量中起主要作用的气象因子是辐射强度、相对湿度和风速。     

PXGM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用

为了提高参考作物腾发量预测模型的预测精度,将灰色新陈代谢预测模型与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出PXGM(1,1)模型,并用该模型来预测阜新市参考作物腾发量.结果表明:优化后的新陈代谢GM(1,1)模型(简称PXGM(1,1)模型)的预测精度较原有的灰色新陈代谢预测模型的预测精度有了很大的提高.该模型建模过程简单、适用性强,为参考作物腾发量的预测提供了新的方法.     

沈阳地区水稻腾发量的数学模型研究

本研究以粳稻辽粳5号为试材,在非称重式钢筋混凝土结构的蒸渗仪中进行水稻腾发量研究。结果表明气象因素是水稻腾发量的主要影响因素,在此基础上建立了水稻增发量与空气饱和差、日照、风速和气温之间关系的数学模型;教学模型经检验具有较高精度,可用于东北沈阳地区水稻灌区的灌溉预报。     

太子河流域参考作物腾发量变化特征及影响因素分析

采用太子河流域内8个气象站1960～2005年间气象资料,应用penman-montieth公式计算了46年间逐月参考作物腾发量(ET0),对参考作物腾发量及气象因素的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析,应用统计检验方法分析了影响流域参考作物腾发量变化的主要气象因素。结果表明:近46年间太子河流域ET0值呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5～6月份最高,1月份最低,影响ET0的主要气象因素按影响程度强弱依次为日照、风速、温度、相对湿度。     

基于多元回归分析的温室茶树腾发量预测模型

利用青岛农业大学温室茶园内的小型智慧监测系统近年来监测的气象资料,将Penman-Monteith方程和P-M温室修正式作为基础方程,通过参考作物腾发量模型进行茶树腾发量计算。以相对湿度、土壤含水量、温度和光照强度等环境因素作为自变量,温室茶园腾发量作为回归因变量,将Excel作为计算技术平台,建立了温室茶树腾发量的多元回归预测模型,并且进行了回归分析的显著性检验。通过试验证明此模型具有较大可行性与有效性,操作方法简单便捷,对于节约水资源,促进作物提质增产具有重要的现实意义,可为北方温室茶树精量灌溉提供参考依据。     

基于多元回归分析的温室茶树腾发量预测模型

利用青岛农业大学温室茶园内的小型智慧监测系统近年来监测的气象资料,将Penman-Monteith方程和P-M温室修正式作为基础方程,通过参考作物腾发量模型进行茶树腾发量计算。以相对湿度、土壤含水量、温度和光照强度等环境因素作为自变量,温室茶园腾发量作为回归因变量,将Excel作为计算技术平台,建立了温室茶树腾发量的多元回归预测模型,并且进行了回归分析的显著性检验。通过试验证明此模型具有较大可行性与有效性,操作方法简单便捷,对于节约水资源,促进作物提质增产具有重要的现实意义,可为北方温室茶树精量灌溉提供参考依据。     

参考作物腾发量研究浅析

研究参考作物腾发量进而确定作物需水量,对于指导农田灌溉和水资源的合理配置具有十分重要的意义。本文主要对前人的研究成果进行分析归纳和总结,以此了解国内外参考作物腾发量的研究动态,对其形成初步认识,并基于现阶段的研究成果和存在的不足,为以后参考作物腾发量的深入研究提供理论参考。文中指出目前国内外关于ETO的研究都是在一定的条件下建立起来的,具有局限性,因此,今后的研究重点是建立各种非均一下垫面条件下具有不同时空分布特征和不同时间尺度的作物需水模型。     

彭曼模型在给定土壤含水率条件下预测玉米腾发量研究

为了检验彭曼模型在给定土壤含水率条件下对玉米腾发量的预测精度。以沈阳地区为例,基于实测数据利用水量平衡原理推求得玉米实际腾发量,进而利用彭曼模型计算其理论预测值,并利用误差分析法分析不同土壤水分处理条件腾发量的实测计算值和理论预测值之间的误差。结果表明:利用彭曼模型计算作物腾发量时,对土壤含水率变化的影响考虑的不足;不同水分处理的实测值与理论预测值的回归系数(b)、决定系数(R2)在0.75~1.25之间有3个处理,6个处理的误差方差Var(ER)均大于0.1,6个处理的平均绝对误差(AAE)均超过0.25,平均相对误差(ARE)超过25%的有4个处理。说明在给定土壤含水率控制范围的精准灌溉中,利用彭曼公式推求作物腾发量以指导灌溉,存在一定的误差。     

基于MATLAB神经网络的温室草皮腾发量预测研究

[目的]明确基于MATLAB的BP神经网络预测温室草皮腾发量的可行性。[方法]在9月温室实测气象资料的基础上,对温室内的平均气温、相对湿度、光照强度和草皮日腾发量(ET)进行回归分析,建立了BP网络ET预报模型(BP-ET)。[结果]气温、光照强度与草皮腾发量呈显著正相关(P<0.05),相对湿度与草皮腾发量呈显著负相关(P<0.05)。BP神经网络模型具有极高的拟合精度,9月资料检验预报模型的平均相对误差为5.58%,模拟与检验均有很高的拟合精度。BP网络可以用于草皮日腾发量的预测,是对传统草皮日腾发量计算的补充。[结论]该研究为气象数据缺测条件下温室草皮日腾发量的估算提供了新思路。     

富南灌区作物参考作物腾发量长期变化分析

根据富南灌区1960~2008年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算作物生长季参考作物腾发量。分析了该灌区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该灌区的水资源管理提供参考。     

富南灌区作物参考作物腾发量长期变化分析

根据富南灌区1960~2008年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算作物生长季参考作物腾发量。分析了该灌区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该灌区的水资源管理提供参考。     

基于最小二乘支持向量机的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种改进算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力,将LS-SVM方法引用于参考作物腾发量预测中,并以辽宁省铁岭市为例,对比分析了 LS-SVM模型与BP模型的预测结果.结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比BP模型更高的模拟性能和预测精度.LS-SVM方法克服了BP模型训练时间长,容易陷入局部极小的缺点,是适合参考作物腾发量预测的新方法.     

流域参考作物腾发量分布式计算模型

地形(坡度、坡向、地形遮蔽等)对太阳辐射的空间分布影响显著,并进而造成了参考作物腾发量(ET0)空间分布的巨大差异。基于淮河史灌河流域数字高程模型(DEM)对参考作物腾发量计算模型中所涉及的几个参数(包括气压、温度、辐射)进行地形校正,改进并建立了考虑地形影响的流域参考作物腾发量计算模型。结果表明,改进的参考作物腾发量计算模型的计算结果的空间分布差异显著,更好地反映了地形对于ET0空间分布的影响。辐射和ET0随着坡向的变化由南坡至北坡依次减少。该研究结果提高了起伏地形影响下ET0空间分布估算的精度,并为流域水资源综合规划和利用提供重要依据。     

三江源区高寒草甸退化对土壤水源涵养功能的影响

三江源区是我国重要的水源涵养区,研究草地退化对土壤水源涵养功能的影响,可为三江源区水源涵养功能的科学评估与合理监测提供科学依据.以实地采样与室内测试分析相结合的方法研究了三江源区内不同土壤类型高寒草甸生物量特征、土壤水文物理性质及土壤水源涵养量.结果表明:高寒草甸在重度退化阶段地上生物量、地下生物量、毛管孔隙度、总孔隙度、自然含水量、最大持水量、土壤水源涵养量显著低于未退化和中度退化阶段(P＜0.05).随着高寒草甸退化程度加剧,土壤容重逐渐增大,且非毛管孔隙度规律不显著.未退化、中度退化、重度退化草甸的土壤水源涵养量范围分别为1884.32-1897.44t/hm2、1360.04-1707.79t/hm2、1082.38-1550.10t/hm2.中度退化草甸土壤水源涵养量比未退化草甸低9.37％-10.35％,重度退化草甸低18.31％-27.82％.草甸退化进程中土壤总孔隙度与毛管孔隙度的降低是影响土壤水源涵养量下降的直接原因,而草甸退化进程中地上生物量与地下生物量的减少则是间接原因.度量三江源区高寒草甸土壤水源涵养功能时应着重考虑毛管孔隙度的蓄水作用.研究表明高寒草甸地上生物量与土壤水源涵养量之间存在显著的正相关关系(P＜0.05),该结果能够推动水源涵养功能评估向空间化、精细化发展,为探索利用遥感技术监测三江源区水源涵养功能提供参考依据.     

灌溉对水稻腾发量的影响

根据１９８８～１９９２年连续５年的灌溉试验资料，对不同灌溉模式所形成的土壤水分状况与水稻腾发量之间的关系进行分析，证明水稻腾发量的多少直接与土壤的水分状况有关，不同灌溉模式对水稻腾发量发生调控作用。在允许的低土水势范围内，优化的间歇灌溉模式可以获得高的水分利用率，使水稻增产并显著地减少用水量。