通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量

发布时间：2021-05-19 19:01

　　准确估算蒸散量对于精准管理农田水分至关重要。为了解作物系数的动态特征,准确估算作物需水量,使用叶面积指数和气象要素模拟玉米全生育期作物系数及蒸散量。利用2018年五道沟实验站气象和称重式蒸渗仪实测数据,运用通径分析法筛选影响作物系数的关键因子,建立无雨期不同地下水埋深下作物系数模型,以此估算蒸散量。结果表明:1 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.04 mm/d,相关系数为0.94,其中初期、发育期、中期和后期平均绝对误差分别为0.06、0.09、0.05和0.03 mm/d。3 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.08 mm/d,相关系数为0.92,各生育期平均绝对误差分别为0.11、0.10、0.07和0.03 mm/d,利用温度、风速和叶面积指数模拟作物系数精度较高。1 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.72 mm/d,各生育阶段平均绝对误差分别为0.56、059、0.66和0.45 mm/d。3 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.73mm/d,各生育阶段ET平均绝对误差分别为0.82、0.98、0.68和0.29mm/d。不同时间尺度下（1、3、5 d） 2种埋... 

【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 材料与方法
    1.1 研究区概况
    1.2 试验设计
    1.3 测定和计算指标
    1.4 夏玉米生长阶段划分
    1.5 作物系数计算及模拟方法
        1.5.1 基于作物系数法计算作物系数（简称实测值）
        1.5.2 基于构建模型估算作物系数（简称模拟值）
    1.6 评价指标
2 结果与分析
    2.1 不同埋深水平下叶面积指数随时间的变化规律
    2.2 作物系数模型构建及验证
        2.2.1 作物系数主要影响因子筛选
        2.2.2 作物系数模型验证
    2.3 不同埋深蒸散量模拟变化
        2.3.1 夏玉米全生育期水分胁迫系数变化
        2.3.2 夏玉米全生育期参考蒸散量变化
        2.3.3 不同埋深水平下蒸散量模拟
    2.4 不同时间尺度下模型精度评价
3 讨论
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于温度效应的作物系数及蒸散量计算方法[J]. 王振龙,顾南,吕海深,胡永胜,朱永华,杨秒.  水利学报. 2019(02)
[2]黄土高原沟壑区典型造林树种蒸散发对气候变化的响应[J]. 李蓝君,宋孝玉,夏露,符娜,李怀有,李垚林,冯丹.  农业工程学报. 2018(20)
[3]实测草坪蒸散量评价P-M模型在北京地区适用性[J]. 袁小环,滕文军,张辉,武菊英,杨学军.  农业工程学报. 2018(07)
[4]几种蒸散计算方法在怀来地区的适用性研究[J]. 王晓晨,朱忠礼,季辰,施生锦.  气象. 2016(11)
[5]采用作物系数法和PM模型估算南京地区玉米田蒸发蒸腾量[J]. 刘春伟,吴心语,邱让建.  节水灌溉. 2016(09)
[6]水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算[J]. 高磊,申双和,邵立瑛,褚荣浩,谭诗琪.  中国农业气象. 2016(02)
[7]基于涡度相关的春玉米逐日作物系数及蒸散模拟[J]. 张淑杰,周广胜,李荣平.  应用气象学报. 2015(06)
[8]基于动态模拟的作物系数优化蒸散量估算研究[J]. 王维,王鹏新,解毅.  农业机械学报. 2015(11)
[9]多尺度蒸散发估测与时空尺度拓展方法研究进展[J]. 张宝忠,许迪,刘钰,陈鹤.  农业工程学报. 2015(06)
[10]基于温度的作物需水量估算方法[J]. 陶国通,王景雷,南纪琴,高阳,陈智芳,宋妮.  应用生态学报. 2014(07)

博士论文
[1]基于天气预报信息解析的冬小麦灌溉预报研究[D]. 张倩.西北农林科技大学 2015

硕士论文
[1]基于墒情监测的冬小麦灌溉预报研究[D]. 李迎.中国农业科学院 2012
[2]冬小麦、夏玉米蒸发蒸腾及作物系数的研究[D]. 梁文清.西北农林科技大学 2012



本文编号：3196282