额济纳绿洲参考作物腾发量的研究

文章以1972-1991年的气象资料为依据,利用彭曼-蒙特斯公式计算了额济纳绿洲20年的参考作物腾发量,分析了不同月份参考作物腾发量的变化特性。并用平均气温和水面蒸发量和ET0进行回归分析,分析结果表明,平均气温和水面蒸发量与ET0有很大的相关关系,可以用平均气温和水面蒸发量对ET0进行预测。     

辽宁省朝阳地区参考作物腾发量分析

作物需水量作为水文水资源规划和灌溉排水工程相关工作的重要依据,对精准的判断地区参考作物腾发量、提升本地水资源利用效率、科学合理的制定灌溉制度、实现农业水利可持续发展有重要意义。文中取用朝阳市的6个站点1961―2010年的气象资料进行了下述研究：运用倾向率、计算相关系数和统计计算法对朝阳地区气象因子的年际变化、年内变化进行了分析;应用彭曼公式计算朝阳地区50年的参考作物腾发量（ET0）,对其进行年、月际变化特性分析研究;对影响ET0变化的气象学因子进行分析检验和进一步研究。     

本溪地区参考作物腾发量时空演变特征及气候影响因素研究

参考作物腾发量（ET0）为制定合理的作物灌溉制度和区域灌溉方案提供了基本依据,使作物需水量估算有了统一的基础。本文基于本溪地区4个气象站（本溪站、本溪县站、桓仁站、草河口站）逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式,计算得出四站年内及年际参考作物腾发量ET0。运用气候趋势系数法研究各个参数的变化趋势及ET0的演变特征。结果表明本溪地区参考作物腾发量年际变化幅度不大, ET0总体呈平稳下降趋势;而年内变化较大,呈单峰型变化曲线,5月份腾发量最大,1月份最小,夏季平均腾发量要高于春季,冬季腾发量最少,各站变化一致, ET0呈现明显的以年为周期的变化特征。本溪地区参考作物腾发量由东南向西北递增,蒸发梯度变化不是很大。     

丹东地区参考作物腾发量演变规律及其气候影响因素研究

参考作物腾发量（ET0）是确定作物需水量的关键参数,对于指导农田灌溉和水资源合理配置具有重要意义.本文借助丹东地区4个气象站1960年～2006年的气象资料采用FAO推荐的P-M公式计算ET0,对ET0的变化趋势及成因进行了分析.结果表明：近47年来,丹东地区ET0呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5月份～6月份最高,12月份～1月份最低,影响多年ET0变化的主要气象因素是太阳辐射.     

丹东地区参考作物腾发量变化的成因及贡献值分析

蒸发蒸腾是影响地表水量平衡的重要参数,对农田水管理有着不可忽略的意义.本文采用Penman-Monteith公式对丹东地区1960年～2006年间的参考作物腾发量进行计算,分析了近47年来该地区ET0的变化成因及各气象要素对ET0变化的贡献值.结果表明：研究时段内,无论是生长季还是年际ET0均呈不明显减少趋势,ET0对太阳辐射的变化最敏感,同时太阳辐射也是对生长季ET0变化贡献最大的因素,而从年际影响因素看,风速对ET0变化的贡献最大.     

1959—2018年内蒙古参考作物腾发量时空变化特征分析

为深入了解气候变化对内蒙古地区ET₀的影响,利用FAO Penman-Monteith公式计算了内蒙古地区近60年50个气象站点的逐日ET₀,探讨内蒙古地区ET₀的时空分布特征、年代际变化和周期变化规律。结果表明：内蒙古ET₀自西向东呈逐渐减少的分布趋势,多年平均值为1 018 mm,气候倾斜率为4.2 mm/10a,呈显著上升趋势;四季变化中,春季、夏季和秋季等作物生长期的ET₀之和约占全年总值的95%,空间分布与年值相似;各气候区ET₀年平均值从大到小依次为特干旱气候区、干旱气候区、半干旱气候区、干旱半湿润气候区和湿润半湿润气候区,各气候区的变异系数较小,呈弱变异性,不同气候区均在20世纪90年代末发生突变;ET₀变化周期主要为59、14、24 a。     

基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。由于参考作物腾发量与各气象因子呈非线性关系,将GRNN神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了GRNN模型与BP模型的预测结果。分析表明：GRNN模型不仅训练速度快,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性。     

基于混沌遗传程序设计的参考作物腾发量预测模型

利用混沌算法的全局空间寻优性能和遗传程序设计的结构自动寻优功能,建立了基于混沌遗传程序设计的参考作物腾发量预测模型。设计多组数字实验,研究输入因子间相关性对模型预测准确性的影响。预测结果与PenmanMontieth方法计算结果比较表明,该模型以混沌算法优化模型中的参数,在一定程度上解析其他模型可能因为其中的参数未能达到最优而被淘汰的问题。适应性强,精度高,为参考作物腾发量的预测提供了新的有效方法。     

参考作物腾发量的混沌性识别及预测

本文应用饱和关联维数法对海河流域张北站从1966~2005年50年的参考作物腾发量序列进行混沌性识别,结果表明该序列存在一定的混沌特性。同时,运用自相关函数法和饱和关联维数法确定了该序列重构相空间的嵌入维数和延迟时间,并在此基础上进行了相空间的重构。建立了混沌局域法预测模型对相空间的演化进行了计算,实现了参考作物腾发量的预测,并与时间序列自回归(AR)模型和基于气象资料的BP神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明,预测效果比BP网络模型稍差,但明显优于AR模型。这为解决缺乏气象资料地区参考作物腾发量预测问题提供了新的思路。     

参考作物腾发量空间分形特征初探

受作物本身生理机制以及近地层气象因子非线性、非平稳化随机变化的影响,参考作物腾发量在空间尺度上呈随机分布。基于此,本文运用分形理论,研究了参考作物腾发量空间分形特征,结果表明参考作物腾发量在一定空间尺度范围内存在一无标度区间,在该无标度区间内参考作物腾发量具有自相似特点。将此方法运用于湖南省参考作物腾发量空间分形特征研究,取得了满意结果,该方法为有资料地区参考作物腾发量成果推广和移植至无资料地区提供了一定的理论依据。     

新疆降水量与参考作物腾发量的年际变化特性

为了深入、系统地研究新疆地区降水量和参考作物腾发量的年际变化规律,在运用FAO-56Penman-Monteith公式计算新疆地区52个气象站点的年参考作物腾发量序列基础上,采用MannKendall趋势检验法和BG分割算法对各站点的降水量和参考作物腾发量序列的趋势性、突变性等年际变化特征进行了具体研究。结果表明:近60年来,新疆地区年降水量整体上呈增加趋势,而参考作物腾发量整体上呈减小趋势;参考作物腾发量的突变较降水量的突变更为频繁和复杂;新疆地区农业生产的水资源天然供需条件有改善倾向,有利于农业生产发展。     

甘肃省参考作物腾发量等值线图的应用

农作物需水量（ET）是灌溉工程设计、灌溉用水管理、水资源利用、进行流域规划、农业区划所必须具备的基本数据。它为农作物叶面蒸腾量及课间蒸发量之和，其数据一般由试验求得、但任何一个省份不可能在每一个县（市）或灌区普遍建立灌溉试验站，而典型站的资料又不可能广泛被采用。所以必须找出能推求作物需水量的关系式来，以适应无试验资料地区应用。国内外有许多经验公式，但国际粮农组织统一规定以彭曼（Penman）公式为计算标准。它是以“土壤水分充足，地面完全覆盖，生长正常，高矮整齐的开阔矮草地（草高8－15—）的需水量”为参…     

河南省参考作物腾发量的随机模拟模型

在分析河南省不同经纬度的9个县市(安阳、三门峡、郑州、卢氏、西华、南阳、驻马店、信阳和固始)1961～2002年的气象数据的基础上,对参考作物腾发量旬值的变化特征进行分析,并用时间序列法建立了相应的随机模拟模型。结果表明:各地区ET0的变化呈非增加趋势,周期项可用6阶傅里叶基数很好地描述,随机项可建立AR或者ARMA模型进行描述。本研究为河南省的各个地区的农田灌溉工作提供科学的依据。     

基于气温预报的HS公式短期逐日参考作物腾发量预报评价与分析

为了开展基于气温预报Hargreaves-Samani(HS)公式短期逐日参考作物腾发量预报评价分析,收集南京站2002—2013年逐日观测气象数据和2012—2013年预见期7 d的逐日天气预报数据,采用FAO-56 Penman-Monteith(PM)公式及2002—2012年气象数据计算逐日ET₀(参考作物腾发量),并对Hargreaves-Samani(HS)公式参数进行率定。采用率定后的HS公式开展2012—2013年预见期7 d的ET₀预报,并对预报结果进行精度评价和敏感性分析,结果表明:最低温度预报准确率要高于最高温度;校正后的HS公式各相关统计指标较好,HS公式ET₀计算校正值与PM公式计算值总体上一致,校正后的HS公式精度得到提高;ET₀预报精度随预见期增加而下降,且基于最低温预报的ET₀预报精度要高于最高温度;ET₀预报误差对低温预报的敏感性要小于高温预报,ET₀预报误差对夏季温度预报误差敏感性最大,而对冬季温度预报误差敏感性最小。     

基于小波消噪原理的参考作物腾发量预测模型研究

将小波分析与随机分析结合,提出了基于小波消噪的随机模型并将之用于太子河流域参考作物腾发量(ET0)的模拟和预测。其思路是:首先对时间序列进行小波消噪;根据消噪序列的变化特性建立适合的随机模型;最后应用模型进行预测。     

基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量 (ET0)是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度.针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中.预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性.     

黑龙江省参考作物蒸散量变化及气象因子分析

为研究中纬度寒区参考作物蒸散量时空变化及影响因子变化,揭示参考作物蒸散量与各气象因子间响应关系,基于黑龙江省34个标准气象站点数据资料,运用Penman-Monteith公式方法计算逐日参考作物蒸散量。利用累积距平、气候倾向率、趋势分析和突变检验、Hurst指数方法,分析了黑龙江省参考作物蒸散量时空变化特征及气象因子间响应关系,明确了产生差异性的主要原因。结果表明:整体上,黑龙江省1990—2019多年平均参考作物蒸散量呈下降趋势;春季相对湿度是影响参考作物蒸散量变化的主要气象因子,而冬季影响参考作物蒸散量较大的气象因子是平均气温;全省高蒸散区集中在以泰来为中心的西南部,低蒸散区集中在以呼中为中心的西北部;风速和气温是影响黑龙江省南部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素,相对湿度是影响北部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素;对未来变化趋势预测表明,黑龙江省Hurst指数为0.60~0.69,说明未来参考作物蒸散量变化呈与现在相同的下降趋势且具有一定持续性。     

基于小波消噪的参考作物腾发量RBF网络预测方法

介绍小波消噪的原理和步骤。以北方某流域甲站2001—2005年逐日气象数据为基本资料,进行10阶Dmey小波消噪,然后构建预测ET0的前馈网络模型(RBF-ET0),用2001—2004年的资料作为训练样本,对2005年的ET0进行预测,并与Penman-Montieth公式计算值进行比较。结果为:预测值与目标值的相关系数为0.991 2,相对误差的平均值为6.56%,相对误差小于20%,15%,10%的合格率分别为93.88%,85.66%,73.51%,与未经小波消噪处理的RBF-ET0模型预测结果相比,预测精度有明显提高。     

作物腾发量计算中的一些问题的探讨

联合国粮农组织(FAO)于1998年正式推荐新的计算作物腾发量的标准方法FAO彭曼—蒙特斯公式(Penman-Monteith公式),用以代替FAO过去推荐的修正彭曼公式。目前我国还普遍习惯于使用修正彭曼公式,对新的FAO彭曼一蒙特斯公式尚不熟悉,以致在使用中有一些容易混淆的问题。现在就其中一些问题进行了深入的探讨,为在计算作物蒸腾蒸发量中推广彭曼一蒙特斯公式这一标准化的计算方法提供帮助。