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。     

利用常规气象资料模拟计算作物系数的探讨

利用Ｐｅｎｍａｎ-Ｍｏｎｔｅｉｔｈ公式和ＮＷＳＥ（非水分胁迫条件下作物腾发）模型及中国科学院禹城综合实验站的系列气象资料逐日模拟计算了冬小麦返青～收获期间的作物系数。分析表明：作物系数多年变化具有相对稳定性,当表土含水率为田间持水量的６０％时,ＮＷＳＥ模型模拟计算作物系数多年均值与实验值较一致;同时,作物系数年际间的变化存在一定程度的变异性。ＮＷＳＥ模型计算的作物系数的平均标准差为０.１３,平均变差系数为０.１２。气象因素对作物系数变异性的影响分析表明：太阳净辐射、风速和空气湿度的影响较显著,而气温波动的影响不明显;作物系数随风速增大或相对湿度、净辐射降低而增大。     

浅地下水对作物生长规律的影响研究

通过开展不同地下水埋深条件下冬小麦和玉米全生育期潜水蒸发试验,探讨浅埋深地下水对作物生长规律的影响,为地下水浅埋区制定灌溉制度提供参考。试验结果分析表明,不同埋深的地下水对作物的生长发育过程有着很大影响,根系生长在分蘖期和拔节期受地下水位影响较大;而冠的生长则是在孕穗期到灌浆期影响较明显;作物的腾发量也不同。     

基于气象因素的辽宁省阜新市参考作物腾发量的敏感性

基于辽宁省阜新市近15年的气象观测资料,利用敏感系数法分别分析了阜新市多年日平均参考作物腾发量(ET0)对各气象因素的敏感性,探讨了阜新地区不同季节ET0的主要气象影响因素。结果表明:气温、太阳辐射、ET0多年平均变化均呈现抛物线形,最大值均出现在夏季;ET0对太阳辐射的正敏感性最大,对水汽压的负敏感性最大;阜新地区参考作物腾发量最大值为4.6 mm。     

不同灌溉制度对水稻需水量及产量的影响

本文通过浅湿间歇Ⅰ、浅湿间歇Ⅱ、群习灌和不灌水4种灌溉制度对淠史杭灌溉试验站中稻本田期需水量及产量进行分析研究。结果表明,在2016年度气象条件下,通过相同的田间管理措施,浅湿间歇Ⅱ灌溉制度是淠史杭灌区最合理的灌溉制度。     

FAO56计算水分胁迫系数的方法在田间水量平衡分析中的应用

从作物水分胁迫系数的基本概念和FAO56的相关公式出发，考虑土壤临界含水量的时间变化，推导出了一个水分胁迫系数计算公式，该公式比较全面地表达了土壤供水能力、作物潜在腾发量与作物所受水分胁迫之间的关系。将该公式和另一幂函数公式应用于山西潇河冬小麦田间水量平衡分析，两者对土壤水分的动态模拟都达到了较高的精度，水量平衡计算结果也比较合理，模型的参数基本一致。与幂函数公式建立的模型相比，新公式建立的田间水量平衡模型具有待定参数少、求解结果稳定、易于收敛的优点，同时还能得到0～1 m土壤临界含水量变化曲线。该曲线反映了作物在土壤水分消退的过程中遭受不同程度水分胁迫的可能性大小，并得出土壤临界含水量在冬小麦生长前期较小，中期最大，后期较大。在返青～收获期，0～1 m深土壤临界含水量最大为290 mm，最小为215 mm，平均值为247 mm。这些结论对于农业用水管理具有一定的参考价值。     

测定和估算田间作物腾发量方法研究综述

有关测定和估算田间作物腾发量的方法研究在以往３０年中取得较大进展，一些常见的直接或间接测定法虽得到不断简化和完善，但距离在田间尺度范围内推广使用尚有一定差距。利用气象观测数据通过经验公式计算参照作物腾发量的方法似乎具有较好的效果，但估值的时间精度限制和较强的区域局限性，制约了其自身的普遍应用。理论公式中修正的Ｐｅｎｍａｎ－ＦＡＯ公式与Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｒｔｈ－ＦＡＯ公式是目前被广泛采用的较好     

基于天气预报的漳河灌区参考作物腾发量预报方法比较

为了提出适合湖北省漳河灌区的参考作物腾发量预报方法,以FAO56-Penman-Monteith公式采用历史气象数据计算出的值为基准,利用天气预报数据,比较Hargreaves-Samani(HS)法、逐日均值修正法及该文改进的逐日均值修正法在该灌区钟祥站点的预报精度,并评价各方法适用性.结果表明:利用这3种方法进行参考作物腾发量预报时,1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.75、0.80、0.76 mm/d,均方根误差分别为1.00、1.07、1.05 mm/d,相关系数分别为0.82、0.80、0.80.1 d预见期最优预报方法为改进逐日均值修正法,2~7 d预见期的最优方法均为HS法.总体而言,预报精度最好的为HS法、改进逐日均值修正法次之、逐日均值修正法最差.对于漳河灌区,建议采用HS法进行预报,可为灌溉预报提供较为准确的数据基础.     

辽西参考作物潜在腾发量变化及其气象影响因子研究

根据辽西半干旱区阜新、朝阳站上世纪50年代至今的气象资料,采用FAO推荐的Penm an-Monte ith公式计算参考作物潜在腾发量(ET0),统计并分析生长季与非生长季辽西地区的ET0、气象因子变化与及其影响ET0变化的主要气象因子。结果表明:阜新地区ET0表现为随时间的增长趋势,而朝阳表现为随时间逐年减少趋势,80年代至今阜新、朝阳变化趋势显著。阜新、朝阳ET0与各气象因子的相关性大体一致。在辽西地区影响ET0显著的气象因子顺序为:风速太阳辐射最高温度降水量,20世纪80年代至今风速的显著性变化是辽西半干旱区ET0之间差异的主要原因。