基于气温预报和HS公式的不同生育期参考作物腾发量预报

根据南京站2001-2011年实测气象数据,以Penman-Monteith(PM)公式计算得到的参考作物腾发量ET0值作为基准值,对仅需要气温数据计算参考作物腾发量的Hargreaves-Samani(HS)公式进行参数率定,采用率定后的HS公式依据2012年6月-2015年6月气温预报数据对南京水稻、冬小麦不同生育期未来1~7d的ET0进行预报,并与基于实测气象数据的PM法计算的ET0值进行比较,评价HS法的ET0预报精度。结果表明:最低、最高气温实测值与预报值相关系数分别为0.97和0.93,最低气温预报精度略高于最高气温;预见期1~7d内,水稻、冬小麦不同生育期ET0预报值与PM法计算值变化趋势基本一致,整个生育期内冬小麦ET0预报值与PM法计算值吻合程度更好,水稻、冬小麦相关系数分别达0.60、0.80左右;水稻各生育期平均准确率为66.0%~97.5%,平均绝对误差为0.65~1.22mm/d,均方根误差为0.76~1.42mm/d,冬小麦各生育期平均准确率为75.4%~99.5%,平均绝对误差为0.33~1.06mm/d,均方根误差为0.43~1.23mm/d;作物生育期各阶段对气温预报误差越敏感,ET0预报精度越低,随着生育期的推进,水稻对气温预报误差的敏感程度逐渐减小,相应的ET0预报精度逐渐增加,而冬小麦反之;但整体上预见期1~7d的气温预报及ET0预报精度达到可利用程度,可为快速灌溉预报及灌溉决策提供数据支撑。     

天津北三河系降雨丰枯遭遇问题研究

流域间的降雨丰枯遭遇问题研究是洪水资源利用的基础,尝试将三维Copula联合分布模型应用于丰枯遭遇分析中,并采用集对分析的丰枯统计思路,将其分析结果写为联系度形式,进而与二维Copula联合分布模型和集对分析的结果相互印证,结果表明,3种方法分析结果一致,即北三河系各流域间的降雨,即自产水丰枯遭遇的机会较多,存在一定的丰枯同步性,印证了采用二维和三维Copula函数对各流域降雨进行丰枯遭遇联合分析方法的可行性和可信性.     

基于小波神经网络的参考作物腾发量预测模型研究

为提高某一地区农业用水效率,进行区域水资源的优化配置。本文以辽宁大连地区1954-2005年参考作物腾发量资料为依据,借助于Matlab工具,分别建立结构为8-12-4和10-12-2的小波神经网络进行参考作物腾发量预测,结果表明:在年度和季节尺度上,小波神经网络模型预测结果与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值分别达到5.5%和4.3%,达到了较好的预测效果。该模型预测过程简单,预测结果可靠。为参考作物腾发量预测提供新方法。     

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.     

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。     

新疆维吾尔自治区参考作物腾发量时空变异性研究

研究参考作物腾发量的时空变化特征,有助于了解新疆维吾尔自治区农牧业及生态需水的分布与演变规律。选择新疆吾尔自治区范围68个气象站的气象观测资料,应用Penman-Monteith公式,计算得出不同气候分区的历年参照作物腾发量ET0,分析了不同气候分区不同年份ET0的变化情况。采用ArcGIS空间插值技术绘制新疆维吾尔自治区参考作物腾发量的分布图,结果表明:各站ET0变化在660~1 800mm,其空间分布总体表现为南疆大于北疆、东部大于西部、盆地大于山区的分布格局。     

灌区自然供水条件下的水资源短缺风险模型及应用

以河南省陆浑灌区1970—2013年的年降水量和年参考作物腾发量为基础,运用Frank Copula函数构建了灌区自然供水条件下的水资源短缺风险模型,并对灌区自然供水条件下的水资源供需联合分布和组合遭遇概率进行了分析。结果表明,Frank Copula函数能较好地模拟降水量与ET_0之间的相依关系,所构建的联合分布模型能很好地描述降水量与ET_0的联合概率分布特性;不同量级年降水量和年ET_0的2类联合分布概率可通过该模型进行耦合量化。     

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.     

黑龙江省旱田土壤耕作模式

为实现由传统耕作向现代耕作转变，在综合分析黑龙江省自然地貌、气候条件、土壤类别的基础上，提出了土壤耕作区域模式的建议。     

旱作物生育期有效降水量计算模式研究进展

在查阅国内外相关文献的基础上,对目前有效降水量的研究方法进行了简要的评述,并结合现有有效降水量计算模式,对它们的适应性和计算结果的可靠性进行了对比分析。结果表明,各种计算模式均存在一定的局限性,不同模式在同条件下模拟计算的结果存在明显的差异。最后,对该领域存在的问题及未来的研究方向作了简要的探讨。     

基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法

为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。     

作物产量与全生育期总腾发量之关系的研究

分析了作物产量与全生育期总腾发量之间线性关系产生的原因及其适用条件，给出了基于常规试验数据求解非线性关系的方法，为节水灌溉条件下的最优水管理提供了依据，并进行了实例分析计算。     

气候变化对黑龙江省生育期内玉米产量的影响

以玉米为研究对象,基于黑龙江省长时间的气象站点观测数据,结合标准化降水蒸散发指数(SPEI),研究黑龙江省玉米生长季内降水、气温、区域干湿变化特征及对玉米产量的影响。结果表明:黑龙江省降水变化趋势不显著,但最高气温、平均气温和最低气温变化趋势显著。湿润化的趋势主要集中在黑龙江省西北部和东南部,干旱化趋势主要集中在黑龙江省自东向西大部分地区。玉米的气象产量主要受SPEI3-8影响,气温是影响黑龙江省生育期内玉米产量的主要因素。研究结果可为区域水资源合理规划和优化农业种植结构提供参考。     

黑龙江省农机作业服务组织发展研究

在国家支农惠农政策的激励下,黑龙江省农机作业服务组织得到了迅猛发展.介绍黑龙江省农机作业服务组织的发展现状,分析农机作业服务组织对农业经济的促进作用及存在的主要问题,提出相应的对策.     

皖北地区农作物生长与浅层地下水关系研究

皖北地区是我国重要的粮棉产区和食品加工地之一,由于特殊的地理位置和气候条件,浅层地下水是该区农业灌溉的主要水源.农作物生长与浅层地下水关系的实验研究,对于高效合理利用水资源,保障当地粮食生产安全至关重要.开展当地农作物生长和浅层地下水关系的实验研究,可为当地农田地下水合理调控提供基础支撑,解决当地农田水资源问题,保障粮食生产安全.     

基于主成分分析和Copula函数的干旱影响评估研究

干旱是关中平原主要的农业灾害之一,准确地评估干旱的影响,对抗旱减灾及作物稳产具有重要意义。基于关中平原2008—2013年冬小麦主要生育期旬尺度的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,将Copula函数用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。针对多元变量导致Copula函数参数求解困难的问题,采用主成分分析法(PCA)提取主要生育时期的VTCI的主成分因子,形成新的相互独立的指标,进而结合Copula函数建立PCACopula法,确定关中平原主要生育时期的综合VTCI,并构建其与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对产量的影响。结果表明,应用PCA-Copula法得到的综合VTCI与单产间的相关性达到极显著水平(P0.001),所建回归模型的拟合度与熵值法的结果相比有所提高,决定系数由0.39提高到0.49,且对应模型的估测单产与实测单产间的均方根误差较熵值法的结果降低了30.2 kg/hm2,平均相对误差降低了0.66%,表明PCA-Copula法能较好地应用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。     

干播湿出对向日葵生长发育及苗期地温的影响

为了探索河套灌区向日葵干播湿出技术,通过田间试验,研究了免冬春灌干播湿出和春灌+膜下滴灌对向日葵株高、茎粗、生物量的影响,同时在田间定位监测了不同土层土壤温度。结果表明,干播湿出可促进向日葵根系生长,提高地下部生物量;苗期,干播湿出较春灌+膜下滴灌不同土层(5、10、20和40cm)土壤日平均温度分别增加了0.74、0.66、0.46和0.44℃;而且干播湿出较春灌+滴灌节水600m~3/hm~2。可见干播湿出膜下滴灌具有节水和提高土壤温度的作用。