基于日需水量的作物非充分实时灌溉预报模型及应用

针对传统灌溉预报中实时降水信息与典型年降水信息差异较大导致预报决策在实际生产中失效的问题,在充分考虑预报日降水和天气类型情况下,基于实时的土壤水分监测数据和天气信息,提出了基于日需水量的作物非充分实时灌溉预报模型,给出了模型涉及的短期作物系数、土壤水分修正、计划湿润层深等参数的模拟与修正办法。以冬小麦为例,提出了不同天气类型下日需水量的计算方法,并进行了在线实时灌溉预报。结果表明,该预报模型与方法能为农业水资源发挥最大效益、有效缓解水资源短缺提供依据。     

民勤咸水灌溉及SWAP模型模拟研究

采用0.8g·L(-1)和5g·L(-1)浓度咸水对民勤传统作物黄河蜜进行咸水灌溉试验.通过野外试验和实验室分析,评价了咸水灌溉对土壤性质和作物产量的影响,校正了SWAP模型并对相关因子进行了模拟分析.研究结果显示,尽管基于当地种植经验的灌水量与基于潜在蒸发蒸腾量(ET0)及根据田间持水量计算的需水量有一定差异,但灌溉水质和灌水量与田间产量具有较好的一致性;0.8 g·L(-1)处理的水利用效率高于 5g·L(-1)处理,湿润年的水利用效率高于干旱年;模拟结果显示,SWAP模型对不同试验处理和不同气候条件下的土壤性质和作物产量模拟效果较好.由此得出结论,在民勤可以利用SWAP模型模拟不同环境条件下的土壤水分状况及作物产量,为农田耕作提供理论支撑.     

冬小麦需水关键期的降水预报评估与应用对策分析

有效利用冬小麦需水关键期的降水预报是充分利用自然降水并达到节水灌溉的有效策略之一。基于蚌埠市气象台2007~2013年冬小麦需水关键期(3月11日~5月31日)的24~120h降水预报和地面降水观测资料,采用正确率、风险评分、概率统计以及相对特征运行曲线(ROC曲线)四种方法检验评估降水预报的准确率,并分析其在冬小麦需水关键期节水灌溉决策中的应用。结果表明,降水预报对无雨天气或弱降水过程的预报准确率较高,对强降水天气过程的预报,总体上表现为预报量级偏低,但对降水过程具有识别能力;预报为小雨及以下量级时,可按照冬小麦的实际需水量进行灌溉,预报为中雨及以上量级时,可适当推迟灌溉;随着预见期延长,预报准确率整体呈下降趋势,灌溉时应根据最新天气预报和降水实况,重新确定灌溉策略,制定合适的灌溉量。     

微咸水灌溉条件下环境因子动态变化的预报

系统地引进SWAP模型，从咸水灌溉对土壤水盐动态、地下水位、地下水质、作物生长及产量的影响等方面，评价了咸水灌溉对环境的影响。试验地点为内蒙古河套灌区红卫田间试验区，引用黄河水和高矿化度地下水混合进行灌溉。微咸水灌溉期间，土壤盐分增加，在适当的黄河水秋浇灌溉淋洗后，土壤盐分降到咸水灌溉前的水平，土壤盐分年度内保持了动态平衡。在微咸水灌溉试验条件下，作物长势及产量基本不受影响，微咸水灌溉不会造成环境恶化。这一结论在SWAP模型模拟结果中也得到了证实，所建立的SWAP模型可以用来对试验区微咸水灌溉作出较为准确的预报，为河套灌区发展微咸水灌溉打下基础。     

HadGEM2-ES气候模式下黄淮平原典型区域作物灌溉需水量响应

基于最新的CMIP5中HadGEM2-ES全球气候模式预估数据,研究黄淮平原典型区域中牟县作物灌溉需水量对未来气候变化的响应。根据HadGEM2-ES全球气候模式预估的逐日降水、气温数据,结合研究区气象历史资料,建立气象要素统计降尺度模型,预测RCP8.5、RCP4.5、RCP2.6高、中、低三种排放情景下研究区气象要素,并由Penman-Monteith公式计算主要作物冬小麦和夏玉米的灌溉需水量,分析作物灌溉需水量对未来气候变化的响应。结果表明,未来气候情境下,气温升高,蒸发量增大,降水量有所增加,导致研究区冬小麦灌溉需水量减少,夏玉米灌溉需水量增大。从三种气候情景的平均预测结果来看,未来15年冬小麦灌溉需水量减少10.73%,夏玉米灌溉需水量增加14.23%;未来35年冬小麦灌溉需水量减少15.74%,夏玉米灌溉需水量增加18.03%。     

长江河口段潮位预报及实时校正模型

针对长江河口段潮位周期性变化规律,采用调和分析法建立了潮汐预报模型,根据对分析期若干年潮位推算揭示了误差与上游径流闻关系,并建立了以上游大通水文站实测流量为输入的实时校正模型.潮汐预报模型与实时校正模型相结合,既可提前预知长江河口段的水情,又能根据动态掌握的大通流量信息对前期预报结果实时校正以提高预报精度,对类似河段的潮位预报具有参考价值.     

GFS可利用性研究及其在旬径流预报中的应用

分析了中长期降雨径流预报研究应用现状和存在的主要问题,研究了利用GFS降雨数值预报信息进行旬径流预报的方法,建立了旬降雨-旬初土壤含水量-旬径流预报模型(PSRM).通过对实例流域历史旬径流资料的模拟优选出模型参数,分析了GFS降雨数值预报信息的可利用性,并给出了利用GFS降雨预报信息和PSRM模型推求径流的方法.结果表明,基于GFS预报降雨信息和PSRM模型推求径流期望值和概率分布用于水库的实时调度可行.     

农田自动化预报及控制节水喷灌系统

本项研究以节水灌溉为目的,应用土壤水势和水量平衡的原理,建立了计算机对多种传感器进行数据采集和检测的农田喷灌自动化预报和控制系统。在满足作物生长需求又有效地节约水资源方面,取得了初步的成效。     

基于Web的农田实时灌溉管理系统

基于大系统理论和非充分灌溉理论,建立了农业用水在线优化与模拟模型,并以Java作为开发语言,采用Struts、Spring和Hibernate框架的3层架构构建了面向Web的B/S模式农田实时灌溉系统框架,包含10大功能模块,具有实时监控、远程控制及实时在线优化的特点,可为农田灌溉提供决策参考和在线指导.     

基于SMAR模型的森林小流域根区土壤湿度模拟

根区土壤水分(RZSM)对水文模拟和农业管理等具有重要作用,但直接测量RZSM难度很大。SMAR模型可模拟RZSM的变化,但目前在复杂地形地区的应用还较少。使用美国Shale Hills流域32个站点土壤水分剖面三年期间(2011～2014年)的日实测数据,探究基于物理机制的SMAR模型对RZSM模拟的准确性,评价该方法不同时空条件下的模拟性能。研究结果表明,SMAR模型能够准确利用表层土壤水分(SSM)数据估计RZSM;模拟结果与实测数据相比,平均R_RMSE为0.034,说明能够很好地模拟出流域尺度根系层土壤湿度空间分布情况。从时间上看,模型在湿冷季节的准确性优于在干暖季节的准确性。研究结果增加了对复杂地形下利用SSM模拟RZSM的理解,为复杂地形条件下根系土壤层湿度的模拟提供了支撑。     

作物需水量灰色预测模型

应用灰色系统理论进行了作物需水量预测，经实例验证，其预报精度是满意的。     

初始表层与根区层土壤湿度对洪水过程的影响

为研究初始土壤湿度对洪水过程模拟精度的影响,以淮河流域内的七邻子流域2010~2015年期间6次洪水事件为例,采用基于方差的敏感性分析方法,利用MISDc-2L小时尺度洪水过程模型分析了初始表层与根区层土壤湿度对洪水过程模拟的不确定性。结果表明,MISDc-2L模型对洪水过程模拟的效果较好,同时初始土壤湿度对洪水过程模拟的敏感度远高于其他参数;初始表层与根区层土壤湿度对洪水过程模拟效果特别敏感;初始根区层土壤湿度敏感度明显高于初始表层土壤湿度敏感度(约4倍左右),即初始根区层土壤湿度对洪水过程更加敏感。     

白洋淀周边地下水浅埋区农田土壤硝态氮剖面分布规律研究

针对白洋淀周边农田土壤硝态氮含量直接影响该区域生态环境建设问题,对白洋淀周边地下水浅埋区冬小麦与夏玉米轮作农田0～2m土壤中的水分、硝态氮含量随土壤深度的变化开展试验研究,并对土壤中硝态氮的累积量进行计算。试验结果表明,农民传统种植模式下,土壤含水率变化相同,70cm土层处均达到峰值;土壤硝态氮含量变化具有差异性,冬小麦种植期间土壤硝态氮含量随土壤深度的增加而减小,夏玉米种植期间土壤硝态氮含量随土壤深度的增加呈"S"型变化,最后两者均稳定在5mg/kg左右;冬小麦—夏玉米轮作农田土壤硝态氮累积表现为冬小麦累积少、夏玉米累积多,夏玉米种植期间硝态氮淋洗较为严重,尤其是施肥过量的情况,降雨与灌溉均将导致硝态氮向深层土壤淋溶,增加地下水污染的风险。因此,在该区域内合理施用氮肥对保护地下水环境,建设"绿色雄安"具有重要意义。     

Composite forecasting approach,application for next-day electricity price forecasting

Accurate forecasting of electricity prices can provide significant benefits to energy suppliers when allocating their assets and to energy consumers for defining an optimal portfolio. There are numerous methods that efficiently support the forecasting of time series, such as electricity prices, which have high volatility. However, the performance of these approaches varies depending on data sets and operational conditions. In this work, the concept of composite forecasting is presented and implemented in a retrospective study, in real industrial forecasting conditions to show the potential of forecast performance improvement and comparable high consistency of a forecast performance across different ‘Day Peak’ and ‘Day Base’ electricity price data sets for different seasons. As individual methods support vector regression, artificial neural networks and ridge regression are implemented. The forecast performances of these methods are evaluated and compared with their forecast combination using different error measures. The results show that composite forecasting processes with ‘inverse root mean squared error’ combination approach can generate, on average, a more accurate and robust forecast than using an individual methods or other combination schemas.     

酒泉地区风电场风电功率预报研究

利用NOAA天气预报模式Weather Research andForecasting Model(WRF)结合统计订正方法对酒泉地区短期风电功率预报进行了预报实验。与实际出力比较24 h短期风电功率预报精度较高。并在此基础上利用风电场附近测风塔观测数据通过时间序列发进行了0~4 h超短期预报实验,预报结果显示0~2 h预报结果有利于运行调度。     

SMG水文系统模型的实时校正

本文在分析讨论了具有物理成因概念的系统模型(SMG模型)误差和BP网络应用问题的基础上,对其加以改进建立了实时预报校正模型。将该模型应用于洮河流域红旗站日径流实时预报,结果显著地提高了预报方案的确定性系数,对系统模型的洪峰预报精度也有一定的提高。     

河北南部平原不同土壤质地下土壤墒情动态预报

土壤墒情预报是农田灌溉和区域水资源管理的重要基础性工作。为更加准确地预报土壤墒情,通过经验统计法,以河北南部邯郸市为例,基于该地区测站近十年的土壤墒情监测资料,以壤土、粘土两种土壤质地类型作为区分依据,分别建立土壤墒情动态预报模型,并将预测值与实测值进行对比验证。结果表明,模型预报具有较高精度,达到了甲级预报水平,能够准确预测两种土壤质地下土壤墒情情况。该成果对合理预测土壤墒情,指导农业生产,促进水资源合理利用具有现实意义。     

玉石水库影响下的碧流河水库洪水预报方法

流域内水利工程的建立可能会改变原有的产汇流机制,以碧流河水库为例,结合日模型和日供水,利用水量平衡估算水利工程的拦蓄作用,提出一种产流模型计算改进方法;并结合降雨、蒸发、前期土壤含水率、遥感等资料验证模型预报结果的合理性。模型计算结果表明,改进后的模型能有效提高碧流河水库的洪水预报精度,对该水库的防洪调度具有重要意义。     

Energy input and yield relations for wheat in different agro-climatic zones of the Punjab

Modern farming has become very energy intensive. Nowadays cropping pattern, farm activities and level of technology define the energy requirements. Energy needs are not only increasing in the agricultural sector, but in all sectors involving human activities. There is a great need to balance the use and availability of energy especially in the agricultural sector, in such a manner, so as not to affect the production adversely. Realising the implications of energy use, a study was carried out on the energy consumption patterns, in different agro-climatic zones, for the wheat crop in the state of Punjab in India. Mathematical relations were fitted to the yield and total energy input. An attempt was also made to optimise the energy inputs using a frontier production function for different agro-climatic zones. Under the present conditions, where irrigation is not assured, there is not much scope for increasing the yield of wheat in zone 1. However a 5.4% increase in yield is expected in zone 2 by providing 26.9% additional energy input through irrigation and the use of a fertiliser. The yield can be increased by 3.2% to 4049 kg/ha from 3922 kg/ha by putting 18.6% more energy input in zone 3. Yield can be increased to 4934 kg/ha (an increase of 13.7%) by an additional energy input of 28.5% in zone 4. On the other hand, the additional energy input of 29.6% gives only 1.3% increase in yield in zone 5. In most cases, the proper placements of seed, irrigation and fertiliser played significant roles in increasing the productivity in addition to some unknown parameters such as soil type and weather conditions.