基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算

发布时间：2024-07-05 21:28

　　准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化,综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响,采用五道沟水文实验站大型蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据,基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型,并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明,在整个玉米生长期中,作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12,均方根误差为0.15,相关性为0.91,蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d,均方根误差为4.5 mm/d,相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率(误差在2～3 mm/d以内)相比使用联合国粮农组织(FAO)推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上,可更精确用于作物系数及蒸散量计算。

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【部分图文】：

图1全生育期地温和作物系数Kc变化过程线图

夏玉米全生育期地温、叶面积指数及实际作物系数变化（图1）。地温、LAI与Kc的r分别为0.75和0.52，相关性较高。作物根系生长对地温变化非常敏感，地温越高，作物的生长发育越快，作物蒸腾作用增强，土壤水的移动越频繁；地温低，根系的生长和代谢都会受到抑制，作物根系吸水缓慢，蒸腾作....

图2训练样本计算作物系数Kc与实际值比较

图2为训练样本根据式（22）所得作物系数计算值及实际值变化过程图。两者平均值分别为0.399和0.405，相差小于0.01,MAE为0.11,MSE为0.02,RMSE为0.14，对于作物系数估算准确率P0.2为80%、P0.3为98%、P0.4为100%，误差较小，说明模型精度....

图3检验样本计算作物系数Kc与实际值比较

图3为检验样本根据式（22）所建模型计算得到的作物系数Kc及实际值变化过程图。两者平均值分别为0.40和0.44，仅相差0.04,MAE为0.12,MSE为0.02,RMSE为0.15，对于作物系数估算准确率P0.2为81%、P0.3为96%、P0.4为100%，误差较小，模型预....

图4训练样本计算蒸散量ET与实际值比较

图4为依据式（2）计算所得训练集蒸散值与实际值对比图。两者平均值分别为3.88和3.86mm/d，相差小于0.1mm/d,MAE为1.0mm/d,RMSE为1.4mm/d，对于蒸散量估算准确率P2为80%、P3为95%、P4为98%，误差较小，预测精度较高。图5为依据式（....

本文编号：4001558