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为高效利用水资源,提高农业生产效益,根据联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数法,利用河北省马铃薯主要种植区域(冀北地区)23个地面气象站的资料,计算了冀北地区近50a(1969—2018年)马铃薯生育期内的需水量和缺水量,并分析了马铃薯生育期内降水量、有效降水量、需水量、缺水量变化趋势,以及不同区域不同生育期马铃薯需水量、缺水量的变化特征。结果表明:1)近50 a冀北地区马铃薯生育期内降水量、有效降水量年际变化可分为2个阶段:1969—2003年呈减少趋势,气候倾向率分别为–15.68 mm·(10a)~(–1)、–6.61 mm·(10a)~(–1);而2004—2018年呈显著增加趋势,气候倾向率分别为60.07 mm·(10a)~(–1)、9.68 mm·(10a)~(–1)。近50 a平均降水量、有效降水量分别为356.5 mm和148.6 mm;空间上均呈自西向东逐渐递减的带状特征。2)近50a马铃薯生育期需水量和缺水量年际变化也表现出1969—2003年减少、2004—2018年增多的趋势,且需水量多的年份缺水量也多,近50 a平均需水量和缺水量分别为497.8 mm、349.1 mm;空间分布上均呈自坝上高原向坝下山地增多特点,且需水量大的地区缺水量也多。3)马铃薯块茎膨大期需水量最多,期间也是缺水量最多的时期。研究结果显示1969—2018年冀北地区马铃薯生育期内水资源一直处于严重亏缺状态,在生产中需充分考虑马铃薯需水量对气象要素变化的响应,加强水分管理,确保水资源高效利用。  相似文献   
2.
为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011-2013年冬季(1月、2月、12月)天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0-8时、8-17时、17-23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型。结果表明:1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为88%,平均均方根误差(RMSE)为2℃;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为94%,平均均方根误差(RMSE)为1.6℃。应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定。2) 相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为81%,平均均方根误差(RMSE)为5.7%;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为80%,平均均方根误差(RMSE)为6.7%。两类模型均不适宜预测8-17时日光温室相对湿度,而17-23时与0-8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定。  相似文献   
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