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81.
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。 相似文献
82.
滇东北作物耗水特性及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
基于滇东北地区3个气象站点(会泽站、昭通站、沾益站)1955-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式,计算并分析滇东北地区水稻、春玉米和冬小麦全生育期需水量及其变化趋势,同时采用偏相关分析和逐步回归分析探讨各气象因子对主要粮食作物需水量影响的程度.结果表明:昭通站主要粮食作物需水量随时间呈不同程度减少,每10 a水稻需水量减少10.07 mm,春玉米减少1.44 mm,冬小麦减少1.06 mm.而其他站点呈增加趋势,水稻需水量每10 a分别增加8.85,4.48 mm,春玉米分别增加8.38,4.57 mm,冬小麦分别增加7.39,3.10 mm.3个站点同一种作物各生育阶段需水量规律基本一致,水稻各生育期需水量从大到小依次为:分蘖,拔节,抽穗,乳熟,黄熟,返青;玉米的依次为:拔节,灌浆,苗期,孕穗,成熟;小麦的的依次为:乳熟,开花,成熟,苗期.日照和平均风速是影响水稻和玉米需水量最主要的气象因子,且呈显著正相关关系,就各站点而言,影响冬小麦需水量的气象因子存在差异,其中会泽站和沾益站同日照时数和平均气温呈显著正相关,而昭通站与平均湿度呈显著负相关,同日照时数呈显著正相关关系. 相似文献
83.
微型蒸发器长度影响土壤蒸发测量值的试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究使用了不同长度的不锈钢微型蒸发器测定裸土和冬小麦冠层下的土壤蒸发量。目标是考查不同长度蒸发器测定土壤蒸发量的差异性及原因。试验结果显示,在蒸发强度较低的情况下,不同长度的微型蒸发器测定值之间有很好的相关关系,但数值上存在显著的差异,原因可能是不锈钢导热性高所致;在蒸发率较高的情况下,不同长度微型蒸发器的观测值之间有明显差异,主要原因是不同长度引起的供水差异所致。研究认为,50 mm长度的微型蒸发器在蒸发强度不高的情况下,可以适合裸土和植物冠层下土壤蒸发的日观测。但金属材料可能不是制作微型蒸发器的理想材料。 相似文献
84.
基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索作物生长监测诊断仪(CGMD-402型)在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI),并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数(Leaf area index,LAI)监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明:玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。 相似文献
85.
参考作物蒸发蒸腾量的气象因子响应模型 总被引:6,自引:1,他引:6
基于江苏省南通市2000~2004年的旬气象资料,用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸发蒸腾量,研究了参考作物蒸发蒸腾量与最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、日照时数、风速和气压等气象因素间的关系,建立了参考作物蒸发蒸腾量的响应模型.结果表明,参考作物蒸发蒸腾量与"温度因子"的关系最强,其次为"湿度和日照因子","风速因子"也有一定的影响,"气压因子"影响作用则稍弱;建立的气象因子响应模型模拟精度较高,可以简化参考作物蒸发蒸腾量计算. 相似文献
86.
87.
88.
环境变化对河北省水资源量的影响 总被引:6,自引:3,他引:6
分析了气候变化、地下水超采、地表径流及粮食产量变化等方面对水资源的影响,结论认为,在新一轮水资源评价中,要充分考虑环境变化对水资源量的影响,加强地下水位大埋深条件下地表产流量、地下水补给量以及作物产量水平提高对水资源影响的实验研究,以提高新一轮水资源评价成果的精度。 相似文献
89.
我国植保机械及施药技术现状与发展趋势 总被引:11,自引:1,他引:11
阐述了我国植保机械及施药技术的现状,分析了我国施药技术中存在的问题以及与国外植保机械发展水平的差距,并提出了发展趋势。 相似文献
90.
为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。 相似文献