基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型

基于深度长短期记忆(LSTM)神经网络,分别利用地面气象多要素(气温、气压、露点温度、相对湿度、水汽压、小时降水量)和单要素(水汽压)建立怀化地区GPS大气可降水量估算模型LSTM₅和LSTM₁,并对模型精度进行分析。结果表明,利用地面气象要素建立的2种大气可降水量深度LSTM模型有较好的估算精度,决定系数均大于0.94,均方根误差均值小于1.158 1 mm,平均绝对误差均值小于0.709 9 mm,平均绝对百分比误差均值小于4.54%,较基于水汽压的可降水量线性拟合或二次多项式拟合模型的估算精度提升了70%以上,且LSTM₁模型精度略优于LSTM₅模型;模型估算精度与大气可降水量条件相关,当可降水量较低或较高时,模型估算结果更为理想;同时模型估算精度与观测站海拔呈现正相关,观测站海拔越高LSTM模型精度越高。     

1961—2020年海南岛参考作物蒸散发变化及其成因

揭示参考作物蒸发(ET₀)变化及其相关机理,可以为建立科学的水资源管理制度提供重要科学依据。详细分析了海南岛1961—2020年间年和季节ET₀的时空变化特征,并基于多控制因子联立求解法进行了归因分析。结果显示：(1)海南岛多年平均ET₀总体表现为沿海(除南部)高、岛内低的空间分布特征;但各季节的空间分布特征存在差异。(2)区域平均的年、春和夏季ET₀增加,而秋、冬季下降。除春季,55%以上区域显示年和其他季节的ET₀下降。(3)区域平均的年和春季、夏季、秋冬季ET₀变化的主控因子分别为净辐射、相对湿度、净辐射。55%以上的地区显示年、夏、秋、冬季ET₀的变化可归因于净辐射,而春季42%(45%)地区的主控因子为净辐射(温度和相对湿度)。     

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...     

宁南山区参考作物腾发量ET0时空变化特征分析

本研究通过探讨宁夏南部山区ET₀时空变化规律，为当地作物需水量计算、灌溉制度设计、农业水资源优化配置等提供理论依据。选用海原县、西吉县、隆德县和彭阳县4个县的气象站点1959—2019年间的气象资料，对各地ET₀进行计算与分析。结果表明，彭阳县和隆德县在1970—2010年，年累计ET₀呈上升的趋势，与1960年相比，2019年ET₀分别增加了59.83 mm和6.24 mm。西吉县和海原县年ET₀具有明显的阶段特征，但前者整体处于稳定状态，后者整体处于下降的趋势。在气象数据统计观测的时间段内，ET₀的空间变化趋势均是北边大于南边，东边大于西边，海原县1970—1980年平均ET₀较隆德县高33.01%，彭阳县较西吉县高7.42%。海原县和隆德县ET₀差异在相同时间段内变化趋势不大，前者较后者高30.15%～33.07%，而彭阳县与西吉县ET₀差异恰恰相反，彭阳县平均ET₀     

四川冬春季参考作物蒸散量时空变化及其成因

为深入认识四川冬春季参考作物蒸散量(ET₀)的变化特征,利用1980—2016年四川35个气象站的逐日气象观测资料,采用泰森多边形、气候倾向率和克里金空间插值等方法对其冬春季ET₀的时空变化特征进行分析,并通过敏感性和贡献率分析了ET₀的变化成因。结果表明:ET₀的年代际变化呈先降后增的趋势,空间上呈明显的西南高东部低的分布特征,且高值区范围持续扩大,低值区范围波动缩小。ET₀的年际变化呈上升趋势,春季ET₀气候倾向率和空间差异明显大于冬季,且ET₀高值区与低值区空间分布受海拔高度影响明显。ET₀的同一日多年平均值自初冬至初春逐渐上升,1月22日—5月2日仅有8 d的ET₀值低于多年日平均值,具有明显连续的高值时段。ET₀对日照时数的变化最敏感,其次是对相对湿度与平均气温,对三者均呈高敏感性。平均气温的正贡献率是引起ET₀变化的主导因子,其次是相对湿度。研究时段内平均气温的升高对ET₀的正效应和相对湿度的降低对ET₀的负效应,超过了日照时数减少对ET₀的减少效应,导致四川地区冬春季ET₀呈上升趋势。     

毛乌素沙地油蒿灌丛Priestley-Taylor模型系数研究

目的基于半经验半理论的Priestly-Taylor模型(PT)估算蒸散发(ET)时,主要依赖于精确确定该模型系数α在特定研究区内的适宜值,本研究就该模型系数α的适用性进行了本地化研究,以便更准确地估算干旱半干旱区的蒸散发。方法在中国西北干旱地区毛乌素沙地的一个生长季内,采用涡度协方差技术并结合气象数据信息,监测研究区典型油蒿灌丛地的水、热交换传输过程,以分析PT模型系数α的季节变化特征并确定其本地化估算参考值。结果在季节变化过程中,实际PT模型系数α整体变化较明显,展叶期内α系数呈单峰型变化趋势,完全展叶期和叶变色期内的α系数变化不明显;日均α系数最大值为0.66,最小值为0.03,全生长季α系数均值为0.23。油蒿生长季内α系数与冠层导度和饱和水汽压差呈对数正相关;土壤含水量(30 cm处)以及叶面积指数与α系数均为正相关关系。在季节变化过程中,PT模型常规系数α=1.26确定的蒸散量(ET_1.26)估算值以及根据逐日温度和2 m高度处风速资料计算的PT模型系数α=0.50确定的蒸散量(ET_0.50)估算值均显著大于实测蒸散发。改进的PT模型系数的本地化推荐适宜值为0.23,并且通过修正后的PT模型估算ET与实测值之间存在较好的一致性,线性斜率为0.72,R2为0.57。结论因此,修正的PT模型显著提高干旱半干旱区植被蒸散发估算精度,为区域植被水文过程模型提供支持。      

川滇农牧交错带参考作物蒸散量演变特征及驱动因子分析

应用川滇农牧交错带24个地面观测站点1961—2015年的逐日气象资料,选用Penman-Monteith公式计算各站点逐日参考作物蒸散量(ET₀)和地表湿润指数(SWI),并采用气候倾向率、反距离插值法(IDW)、Mann-KendalL突变检验、主成分回归分析等方法分析研究区的ET₀和SWI时空变化特征以及各主要气象因子对不同区域参考作物蒸散量演变的影响程度。结果表明,1961—2015年,川滇农牧交错带ET₀呈下降趋势,SWI呈缓慢上升趋势,1987年为ET₀和SWI的突变年;湿润区与半湿润区可近似以横断山区边界作为分界线;全区四季参考作物蒸散量均在下降,冬季时空演变不显著;平均风速是影响ET₀变化的主导因子,日照时数和相对湿度次之,ET₀对最低气温响应最弱。     

杨梅人工林相容性单株生物量模型构建

  目的  构建杨梅Myrica rubra一元相容性单株生物量模型,为杨梅人工林可持续经营及生物量精确估测提供理论依据。   方法  基于48株杨梅标准木实测数据,在以地径、树高、冠幅为自变量建立独立单株生物量模型基础上,运用非线性误差变量模型法,对浙江仙居县杨梅人工林相容性单株生物量模型进行研究。   结果  拟合出的独立单株生物量模型中,以地径(x₁)为自变量的幂函数模型决定系数为最大,叶片生物量(y₁)、枝干生物量(y₂)、根系生物量(y₃)及总生物量(y₀)模型分别为y₁=0.004x₁2.795、y₂=0.003x₁3.048、y₃=0.002x₁3.141和y₀=0.010x₁2.995。以地径、树高、冠幅构建的3个相容性单株生物量模型拟合效果均较好,其中又以地径为自变量的模型决定系数和预估精度最大,模型最优,相关参数c₀、b₀、r₁、r₂、r₃和r₄分别为0.084 0、2.162 7、0.780 0、0.779 9、0.224 3和0.204 5。随地径、树高和冠幅增大,叶片、枝干、根系生物量的分配规律基本相似,枝干、根系生物量占总生物量的比例呈上升趋势,叶片生物量则逐渐下降。各组分生物量随杨梅林龄增大从大到小快速演变为枝干、根系、叶片。   结论  在运用杨梅一元相容性单株生物量模型进行估算时,以地径为自变量的幂函数模型决定系数最大,且模型决定系数和预估精度最大。地径是最适合用于估算杨梅生物量的变量。 图1表4参31     

滴灌条件下枣园蒸散量的显著气象因子分析

【目的】研究不同参考作物蒸散量(ET₀)与显著气象因子的相关性,分析各显著气象因子对滴灌枣园实际蒸散量(ET_c)的贡献率。【方法】在阿克苏地区枣树滴灌试验,选取Penman-Monteith(PM)、Hargreaves-Samani(HS)、Priestley-Taylo(PT)模型,采用多元线性回归分析不同ET₀的显著气象因子,以及各显著气象因子对枣园ET_c的贡献率。【结果】平均相对湿度(RH)与ET₀呈负相关,太阳辐射(R_n)、天顶辐射(R_a)、最高温度(T_max)、最低温度(T_min)、平均温度(T)、风速(U)与ET₀呈正相关;各模型的显著气象因子对ET_c贡献率为:PM-R_n(62.6%)、U(19.9%)、T(11.8%)和RH(5.7%);HS-T_max(55.1%)、T_min(30.1%)、R_a(11.6%)和T(3.2%);PT-R_n(84.1%)、T(12%)和T_min(3.9%)。【结论】T_max及R_n对滴灌枣园ET_c贡献率最大。     

淮河流域稻麦轮作系统CH4通量模拟及减排研究

为研究气候变化下不同管理措施对淮河流域稻麦轮作农田生态系统CH₄通量的影响,通过参数率定后的DNDC(DeNitrification-DeComposition)模型,估算了淮河流域历史时期(2000—2020年)及未来(2021—2049年)RCP4.5(中等排放强度情景)和RCP8.5(高排放强度情景)两种情景下稻麦轮作农田CH₄通量时空分布特征,评估了未来气候变化下多种田间管理措施对流域CH₄的减排能力。结果表明：淮河流域历史时期区域CH₄通量平均排放强度为125.3 kg·hm^-2,未来两种情景(RCP4.5和RCP8.5)下区域CH₄通量平均排放强度分别为140.5 kg·hm^-2和150.5 kg·hm^-2,总体均呈显著上升趋势(P<0.01)。空间上,未来两种情景下CH₄通量空间分布特征相似,均呈现南部和西北部地区CH₄通量高,东北部和中西部地区CH...     

基于深度学习的参考作物蒸散量预测模型

为了科学准确预测参考作物蒸腾量(ET₀)，提高预测精度，减少输入变量的数量，从而降低智能节水灌溉系统的建设成本，采用深度学习和人工神经网络方法分别建立ET₀智能预测模型，采用局部敏感性分析、模糊曲线和模糊曲面等方法研究ET₀预测中各输入变量对预测结果的影响，以影响因子大小为依据，构建8种不同气象因子输入组合，利用日照气象站的逐日气象资料，对采用不同方法和不同输入变量组合的预测模型进行训练和测试，并以彭曼公式的计算结果作为参考，对预测模型的性能进行评估。结果表明，在以完整变量作为预测输入时，深度学习预测模型R²为0.980，高于人工神经网络模型(0.963)，获得了更高的预测精度；而在缺省输入变量的ET₀预测中，深度学习预测模型的性能均优于人工神经网络，以平均温度和日照时数作为输入变量的深度学习预测模型R²仍达到0.935，表明在仅有少量气象参数的情况下，深度学习预测模型仍能获得较好的预测结果。综合分析R²、RMSE、RMSRE、MRE...     

基于无人机多光谱影像反演不同生育期小麦光合参数分析

【目的】研究无人机多光谱影像对冬小麦光合作用实时监测的可行性，分析不同长势差异的冬小麦对估算模型的影响。【方法】选用16个冬小麦品种作为材料，在无氮处理N₀(0 kg N/667m²)和正常施氮处理N₁(15 kg N/667m²)下获得孕穗期、开花期和灌浆期无人机蓝(B)、绿(G)、红(R)、红边(RE)和近红外(NIR)5个波段的光谱遥感影像，结合同时期4种光合参数胞间CO₂浓度(Ci)、气孔导度(Gs)、净光合速率(Pn)和蒸腾速率(Ti),采用梯度增强回归和岭回归方法建立正常施氮处理下开花期和全生育期4个光合参数的估算模型，并用该估算模型估算无氮处理下开花期和全生育期4个光合参数。【结果】梯度增强回归可以较好的预测施氮下开花期净光合速率(Pn),决定系数(R²)为0.82,Ci、Gs和Ti的预测反演精度分别为0.44、0.64和0.48,在无氮处理下，该模型估算精度大于0.5的为Pn、Gs和Ti。【结论】岭回归在估算正常施氮下全生育期的4个光合参数...     

杉木人工林灌木层生物量模型构建

目的本研究选择湖南、安徽、江西3省杉木人工林为研究对象,构建乔灌层调查因子与其生物量之间的估算模型。试图获取更为可靠、精准的灌木层生物量估算模型,为提高估算杉木人工林灌木层生物量模型精度提供参考。方法在研究区域进行典型抽样调查,测定不同林龄杉木林上层乔木郁闭度C_s、林分密度D_s(株/hm2)、平均胸径D_m(cm),下层灌木平均高度H(m)、平均地径D(cm)、盖度C、灌木层枝、干、叶、根干鲜质量(kg),通过计算获得乔木层杉木蓄积量V(m3/hm2)、灌木层生物量数据(t/hm2)。通过Pearson相关性分析灌木层结构和乔木层调查因子对灌木层生物量的影响,选取最佳灌木层结构因子为模型参数建立枝叶、干、地上、地下生物量估算模型。将乔木层林分调查因子作为自变量加入模型中,对比分析模型R2在乔木层调查因子作为自变量加入后的变化,并用样本外的数据进行检验,构建估算灌木层生物量更为精确的模型。结果研究结果显示:灌木层各组分生物量模型以幂函数为主,各林龄灌木层地下生物量与自变量D2H获取了最佳模型,R2为0.516~0.955;其余部分生物量以盖度与高度乘积(CH)为自变量获得了拟合效果较好的模型, R2为0.516~0.718。与单独采用灌木层结构因子为预测变量建立的灌木层生物量预估模型相比,乔木层平均胸径D_m作为自变量的加入使中幼龄林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.718~0.990;郁闭度C_s的加入使近成过熟林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.817~0.886。结论因此,评价和分析乔木林下层灌木生物量,不仅要考虑灌木层自身结构生物量关系,还要考虑到乔木层相关因子的影响,从而建立更符合灌木生物学与生态学相一致的生物学结构模型,本研究可为亚热带地区杉木人工林下层灌木生物量的估算提供参考。      

不同灌水量下胡杨光合-光响应过程模拟与模型对比研究

【目的】通过研究胡杨的光响应曲线及光合参数特征，阐明胡杨在不同灌水量下的光合-光响应机制，筛选不同灌水量下不同树龄胡杨的最优拟合模型。【方法】通过Li-6400光合仪测定不同灌水量[无灌水量(CK)、20 kg/株·次(T₁)、40 kg/株·次(T₂)、60 kg/株·次(T₃)]下3 a、5 a和7 a胡杨的光响应过程，获取光合特征参数，采用4种光响应模型进行拟合分析。【结果】不同模型对胡杨光响应过程及光合参数模拟存在差异，表观量子效率(AQY)拟合采用指数模型(AQY=0.039)；直角双曲线修正模型对T₁(20 kg)、T₃(60 kg)灌水下3 a、7 a胡杨和T₁、T₂灌水下5 a胡杨P_{n max}拟合效果最好[P_{n max}分别为22.83、22.03、22.01、28.78μmol/(m²·s)]，直角双曲线和双曲线修正模型对暗呼吸率(R_d     

基于LBB方法估算北部湾竹䇲鱼种群参数

为探究北部湾竹?鱼(Trachurus japonicus)不同组距的划分对其种群参数和资源评估的影响,利用2006—2018年北部湾竹?鱼叉长数据重构长度频率,通过逻辑斯蒂曲线拟合和长度贝叶斯生物量估算(length-based Bayesian biomass estimation method,LBB)方法,估算竹?鱼的初次性成熟叉长(L₅₀)、渐进叉长(L_∞)、相对自然死亡率(M/k)、相对捕捞死亡率(F/k)、相对总死亡率(Z/k)、最适开捕叉长(L_{c_opt})、开发率(E)和相对生物量(B/B₀)等种群参数。分析在不同组距情况下种群参数的差异。结果表明:初次性成熟叉长范围为157~162 mm;北部湾竹?鱼种群参数平均值分别为L_∞=248 mm、M/k=1.38、F/k=6.92、Z/k=8.28和L_{c_opt}=156 mm;北部湾竹?鱼相对生物量B/B₀低于0.5,E大于0.5;不同组距重构长度频率估算的种群参数结果有差异,且随组距的增大波动较为明显。研究表明,竹?鱼生物量相对低且处于过度开发状态,建议今后以样本数量、长度组成和生物特性共同确定某种鱼类长度分组组距。     

基于TCN-BiLSTM与LSTM模型对比预测北洛河径流

【目的】本研究旨在探究TCN-BiLSTM耦合模型与传统LSTM模型在径流模拟预测中的性能,为洪水风险管理和区域水资源规划提供准确有效的径流预测模型。【方法】以北洛河流域为研究区,基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时域卷积网络(TCN)建立一种新的径流预测耦合模型TCN-BiLSTM。利用相关性分析,筛选预测径流的输入因子,确定4种不同的输入方案应用于TCN-BiLSTM耦合模型和传统LSTM模型,每个模型分别预测1、2、3 d的径流量。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和拟合优度(R²)来评估模型的预测性能。【结果】(1)TCN-BiLSTM耦合模型整体预测性能优于LSTM模型,TCN-BiLSTM模型R2达到0.91,高于LSTM的0.89。相比于LSTM,TCN-BiLSTM对于峰值和突变点的捕捉能力更强,对于波动大的复杂数据预测效果更优;(2)在针对未来1～3 d径流量预测中,随着预见期的延长,4种方案下TCN-BiLSTM和LSTM模型的预测效果均有所下降,相较于预测1 d,预测3 d的TCNBiLSTM和LSTM模型的R2分别平均...     

不同氮素条件下米槁光响应曲线拟合模型的比较分析

分析了施氮量对米槁幼苗光响应曲线的影响。采用砂培法,设置4种不同的氮素浓度,利用直角双曲线模型、非直角双曲线模型、直角双曲线修正模型等6种模型对米槁叶片进行光响应曲线拟合。此外,也对相关光合参数的响应过程做了探讨。结果表明,在不同氮素处理下,修正模型拟合的各项光合参数结果与实测值比较接近。其中,在N3处理下,米槁幼苗LSP(1 722.041 μmol·m^-2·s^-1)、P_nmax(8.295 μmol·m^-2·s^-1)、AQE(0.027 μmol·m^-2·s^-1)均大于其他处理,LCP(13.769 μmol·m^-2·s^-1)小于其他处理;且随着施氮量的增加,米槁叶片叶绿素含量、净光合速率P_n、气孔导度G_s、蒸腾速率T_r呈增大的趋势,胞间CO₂浓度C_i呈下降的趋势。因此,增施氮量能够显著改变米槁对光的适应幅度,提高叶片光能利用率。     

应用非线性混合模型建立白桦枝长与枝径关系

为了探究枝条生长的动态变化规律，以张家口永定河上游地区为研究区，在研究区设置4个100 m×100 m的固定样地，每个样地采集生长良好的白桦样木4株，共计采集16株天然白桦3 576个枝条数据。在白桦枝长的广义非线性模型的基础上构建样木效应混合模型、枝级效应混合模型和样木枝级嵌套混合模型，采用赤池信息准则(B_IC)、贝叶斯信息准则(A_IC)、对数似然值(L_L)和似然比检验(L_RT)等指标比较各模型的拟合效果。结果表明：样木和分枝等级两水平混合效应模型明显优于广义基础模型、样木效应模型和枝级效应模型；当b₀、b₂、b₃作为样木随机参数，b₁、b₃作为分枝等级随机参数时，两水平混合模型拟合最优，决定系数(R²)和均方根误差分别为0.870 4、11.461 3。因此，考虑样木和分枝等级嵌套两层次的混合模型预测精度均高于广义非线性模型、样木随机效应模型和分枝等级随机效应模型，...     

贵州山地杂交籼稻区水分时空变化规律研究

[目的]研究贵州山地不同杂交籼稻生态区水分亏缺的时空分布特征,为水稻生产区域水分管理策略提供理论支持。[方法]采用气象资料分析和田间试验结合的方法,在贵州5个杂交籼稻生态稻区,收集了1986—2015年30 a的气温、降水等气象资料,并在每一生态区的代表试点进行杂交籼稻生育期试验,按有效分蘖、无效分蘖、孕穗开花和灌浆成熟4个阶段分析需水量、有效降水量和水分时空变化规律。[结果]30 a贵州5个杂交籼稻生态稻区的安全播种期呈现提前的趋势,黔南、黔东、黔北、黔西南和黔中稻区安全播种期的倾向率分别为-6.5、-5.4、-4.9、-4.7和-4.1 d·10 a^-1;5个生态区杂交籼稻的有效分蘖、无效分蘖、孕穗开花和灌浆成熟阶段时长相差6.0～17.2 d,黔西南稻区无效分蘖阶段较长、黔南稻区灌浆成熟阶段较短。本田期参考作物蒸散量（ET₀）由东向西增高,黔西南稻区（612.5 mm）高于其他稻区,30 a杂交籼稻生长前两阶段ET₀呈下降趋势,后两阶段ET₀呈升高的趋势;本田期有效降水量（P_e     

基于高光谱的石楠叶片叶绿素含量估算模型

准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R₆₄₅,R_{1 370})的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R₇₄₇,R_{1 464})与RI(R₇₃₃,R₉₄₄)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R²为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。