基于公共天气预报的三江平原ET0预报模型比较及敏感性分析

为了提出适合我国三江平原的高精度ET0预报方法,基于该区6个气象站点的天气预报数据和实测气象数据,以FAO56-Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算值为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)和Blaney-Criddle(BC)3个ET₀预报模型的效果,对最优模型进行敏感性分析。结果表明:3个模型1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.66、0.65、0.65 mm/d,均方根误差分别为0.93、0.96、0.95 mm/d,相关系数分别为0.857、0.828、0.840。1~5 d预见期最优预报模型为HS模型,6~7 d为TH模型。总体上预报精度由高到低为HS、TH、BC模型,建议采用HS模型在三江平原开展ET₀预报,HS模型预报对最高温预报的敏感性大于最低温。其预报值在夏季受温度预报误差影响最大,冬季最小,4季整体误差较小。研究可为灌溉预报提供较准确的数据基础。     

不同灌水下限对棉花产量及水分利用效率的影响

基于田间试验,分析了棉花耗水量与产量、边际产量、棉花水分利用效率之间的关系.结果表明,棉花产量、水分生产率均与棉花耗水量呈二次抛物线关系.就棉花产量而言,苗期、蕾期、花铃期、吐絮期对应的0.6m土体适宜土壤水分下限分别为55％FC～60％FC、65％FC～70％FC、75％FC～80％FC、60％FC～65％FC.棉花水分利用效率而言,苗期、蕾期、花铃期、吐絮期对应的0.6m土体适宜土壤水分下限分别为60％ FC～65％ FC、65％FC～70％FC、80％FC～85％FC、55％FC～60％FC.     

塔里木灌区膜下滴灌棉田土壤水分动态与耗水特性

土壤水分条件是棉花生长和发育的重要因素。为了研究塔里木灌区膜下滴灌棉田土壤水分特征,于2014年4月18日至10月31日采用中子仪对膜下滴灌棉田0~120cm土壤水分进行观测,分析了不同生育期土壤含水率的时空变化,采用水量平衡原理计算了膜下滴灌棉田耗水量。结果表明:4月中旬到7月中旬为土壤水分稳定期,7月中旬到8月底为土壤水分剧烈变化期,8月底到10月底为缓慢消耗期;0~20cm为土壤水分活跃层,20~60cm为土壤水分次活跃层,60~120cm为土壤水分稳定层;灌溉入渗水主要分布在0~40cm;膜下滴灌棉田苗期、蕾期、花铃期、吐絮期的耗水强度分别为0.63、2.62、7.01、0.71mm/d。     

淮北平原冬小麦蒸发蒸腾量与不同土层土壤含水率关系初探

利用大型称重式蒸渗仪测定了冬小麦不同生育期的农田蒸发蒸腾量,分析了冬小麦的蒸发蒸腾变化规律,探讨了参考作物蒸发蒸腾量(ET0)、土壤含水率与作物蒸发蒸腾量(ET)之间的关系。结果表明,ET0和蒸渗仪实测的ET生育期内变化趋势基本一致;冬小麦ET受0~60cm土层土壤含水率的影响,尤其是0~40cm土层土壤含水率对作物ET影响显著,80cm以下土层土壤含水率基本对作物ET无明显影响。     

基于温湿度的ET_0估算模型应用研究

针对大面积灌区作物蒸发蒸腾量(ET0)分布式监测所需参数较多的问题,开展利用易获取的少量气象参数估算ET0的研究对我国灌区的作物需水量监测和灌区水资源的管理有重要意义。利用人工神经网络技术建立基于温、湿度的ET0月份估算模型,对作物蒸发蒸腾量进行了估算;在此基础上,针对ET0的季节性特征,将估算模型由月份尺度拓展到季节尺度;最后运用陕西省6个基本站点的气象数据对该优化模型进行普适性分析。结果表明,优化后的季节估算模型,在春夏二季的平均相对误差在10%以内,在秋冬二季的平均绝对误差在0.20mm以下,且每对基准站点和邻近站点得到的估算结果具有很好的一致性和稳定性,表明该模型在作物需水估算方向上较强的实用推广价值。     

水氮对滴灌夏棉生长特性和产量的影响

为揭示水氮供应对新乡地区夏棉生长特性和产量的调控效应,在滴灌条件下,采用裂区设计设置5个氮素施用水平和3个灌溉供水水平,通过田间试验,分析了不同水氮处理对夏棉生长特性和产量的影响。结果表明,增加灌水量和氮肥用量对株高、叶面积指数、地上部干物质以及蕾铃花干质量的增加都有促进作用,低水、低氮条件下作物生长会受到明显抑制,而高氮则在高水和低水情况下对作物生长有抑制作用。氮素和水分之间存在相互补偿效应。水分、氮素及其交互作用对籽棉产量都有显著影响;3种不同灌水量条件下,在施纯氮180kg/hm2时籽棉产量最高;5种不同施氮量条件下,灌水定额30mm时籽棉产量最高;在灌水定额30mm和施纯氮180kg/hm2时,产量最高,达4 016kg/hm2。因此,夏季棉花最优水氮管理方案是灌水定额30mm条件下施纯氮180kg/hm2。     

计算机视觉在脱水姜片在线分选中的应用

目前,脱水姜片的分选主要靠人工完成,分选精度不高,结果不稳定.为此,研究设计了一套基于计算机视觉的在线分选装置;开发了基于物料颜色参数的实时算法,对物料图像进行特征提取和一系列处理;运用双缓冲技术提高系统运行速度.试验结果表明,分选出的成品中含有的合格姜片达到95.5%,系统测量速度快、分选精度高且运行稳定,满足在线实时分选要求.     

中国西南地区蒸发皿系数K_p研究

利用中国西南地区1980—2010年112个气象站点的气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith模型作为计算参考作物蒸散(ET0)的标准方法,分析了蒸发皿系数Kp的时空分布,并分析了9种Kp经验模型在中国西南地区的适用性。结果表明:西南地区Kp月均值变化范围为0.65~0.85,其中6—9月Kp较高,2—4月Kp较小;Kp在空间上呈西低东高特征。9种Kp模型中,A98模型的适用性相对最好。     

基于气温预报的参考作物腾发量预报方法比较

为探索精确预报未来短期ET0的方法,比较了4种基于气温预报ET0预报模型,即Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)、简化的Penman-Monteith(PT)及McCloud(MC)模型。收集了西藏林芝站2001年1月1日至2013年12月31日的实测逐日气象数据和2012年6月6日至2013年12月31日逐日对未来7d的气象预报数据,在气温预报精度评价的基础上,采用4种基于温度的参考腾发量计算模型直接进行ET0预报,然后采用率定后的模型进行ET0预报,最后与实测气象数据和FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较。结果表明,未率定的4种模型预报误差均较大,其中PT公式精度稍高。经率定后,4种公式的预报精度都有所提高,平均准确率为70%,MAE值HS模型最小,平均为0.57mm/d,其他3个模型为1.27~1.50mm/d;RMSE都在2.0mm/d左右;r值总体仍不高,TH模型平均仅有0.19,其他3种模型在0.6左右。综合来看,PT模型的预报效果稳定性优于其他3个模型。对于林芝地区附近的灌区,无论有无气象观测数据供模型率定,建议采用PT模型进行ET0预报。     

耦合模拟退火优化最小二乘支持向量机的日参照蒸散量模拟计算

针对传统最小二乘支持向量机模型的训练速度慢、不易在线训练、计算量大及参数选择困难等缺陷,提出采用耦合模拟退火优化最小二乘支持向量机算法,建立基于耦合模拟退火优化最小二乘支持向量机的参照作物蒸散量预测模型。选取陕西省的榆林、安康和西安气象站监测的1971-2014年气象资料进行模型训练、测试与验证,研究气象监测获取原始数据作为网络输入,参照蒸散量ET0为输出,构建CSA-LSSVM预测模型,并将CSA-LS-SVM预测结果与LSSVM模型及经典ET0模型模拟计算结果进行比较。结果表明,CSA-LS-SVM模型模拟计算精度和总ET0模拟模型都优于LSSVM模型及其他经典模型模拟结果。该研究CSA-LS-SVM模型为陕西地区气象资料缺乏情况下ET0精确计算提供科学依据,为作物需水量的智能决策提供参考。