低丘红壤区稻田能量平衡特征及蒸散模型研究

发布时间：2017-06-22 08:18

  本文关键词：低丘红壤区稻田能量平衡特征及蒸散模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究低丘红壤区稻田系统不同生育期的能量平衡特征以及蒸散规律,对规划水资源布局和提高水资源效率具有重要科学意义和实践价值。论文在研究区观测数据的基础上,分析了稻田生态系统的能量平衡变化规律以及时间尺度效应,探讨了不同时间尺度的气象条件对常用模式的估算蒸散的影响,并建立了神经网络蒸散模式,为南方低丘红壤区水稻生产的水分管理提供参考。主要研究结果如下：(1)试验期间稻田能量平衡各分量各生育时期日变化一般呈现单峰趋势,在午间时刻出现最大值。能量平衡中各量对不同天气状况敏感度高,呈现出的日变化曲线特征明显。潜热通量和感热通量在不同生育时期表现差异明显,潜热通量与净辐射变化较为同步,在拔节期(8月)达到最大值,在进入乳熟期后明显降低；感热通量在分蘖到拔节期(7月下旬到8月上旬)以及乳熟期后(9月下旬)较高,其他时期较低。(2)稻田的潜热通量在时和日尺度上,其影响因素太阳净辐射Rn、土壤热通量G、相对湿度RH和温度T、风速WS、实际水汽压Ea、土壤温度Tc和土壤相对含水量SW均存在明显的时间尺度效应：时尺度上的主控因子有Rn、G、RH、T,日尺度上为Rn、G。除日尺度上WS、SW与潜热通量呈不显著相关外,其他因子与潜热通量在日尺度和时尺度上均呈极显著相关,而在旬尺度上,潜热与G呈现为显著相关,与Rn、Tc、T、Ea呈现为极显著相关。(3)稻田的感热通量的主控因子在时和日尺度上差别较大,时尺度上的主控因子有Rn、G：日尺度上的主控因子在不同时期变化较大,表明不同时期各个因子对感热贡献率差别大,单独一个因子对感热贡献较低。在时尺度上,各因子与感热通量均呈极显著相关关系；在日尺度上,仅有Ea、RH和Rn与感热通量均呈极显著相关关系；在旬尺度上,Ea和RH与感热通量呈极显著相关关系。(4)不同时间尺度上各模式估算蒸散值与实测值的的拟合效率差别较大。日尺度上,FAO-PM模式和Priestley-Taylor模式的拟合效率较高,其次是FAO-17-PM模式,拟合效率最低的是Hargreaves模式。时尺度上,Priestley-Taylor模式的拟合效率较高,最适合在用于该地区时尺度上的蒸散的实时预测；其次是FAO-PM模式和FAO-17-PM模式过高估计了实际蒸散量；Hargreaves模式过低估计了实际蒸散量。在日和时尺度上分别建立实测值与五个气象因子间的MLP神经网络模式,模拟效果较好。
【关键词】：稻田 能量平衡特征 时间尺度 蒸散模式
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S511;S161.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景与意义8
• 1.2 蒸散的国内外研究进展8-13
• 1.2.1 波文比能量平衡法9
• 1.2.2 涡度相关法9-10
• 1.2.3 蒸渗仪方法10
• 1.2.4 水量平衡法10
• 1.2.5 空气动力学方法10-11
• 1.2.6 遥感方法11-12
• 1.2.7 蒸散计算方法研究进展12-13
• 1.3 能量平衡的国内外研究进展13
• 1.4 研究内容13-14
• 1.5 技术路线14-16
• 第二章 研究资料与方法16-22
• 2.1 研究区概况16
• 2.2 观测方法16-18
• 2.2.1 气象要素观测16
• 2.2.2 波文比观测16-17
• 2.2.3 叶面积指数观测17
• 2.2.4 数据处理方法17-18
• 2.3 研究方法18-22
• 2.3.1 波文比能量平衡法18
• 2.3.2 作物蒸散的估算模式18-20
• 2.3.3 神经网络模式20-22
• 第三章 稻田波文比能量平衡特征研究22-38
• 3.1 稻田气象条件22-24
• 3.1.1 太阳辐射特征22-23
• 3.1.2 温度降水特征23-24
• 3.2 稻田能量平衡特征分析24-35
• 3.2.1 能量平衡各分量典型天气下特征分析24-31
• 3.2.2 能量平衡各分量波文比逐日变化31-33
• 3.2.3 能量平衡各分量季节变化33-35
• 3.3 本章小结35-38
• 第四章 潜热通量与感热通量主控因子的时间尺度效应38-50
• 4.1 潜热通量与气象因子的相关性分析38-43
• 4.1.1 时尺度潜热通量对气象因子的响应39-41
• 4.1.2 日尺度潜热通量对气象因子的响应41-42
• 4.1.3 生长期潜热通量主要影响因子的时间尺度效应42-43
• 4.2 感热通量与气象因子的相关性分析43-47
• 4.2.1 时尺度感热通量对气象因子的响应44-45
• 4.2.2 日尺度感热通量对气象因子的响应45-46
• 4.2.3 生长期感热通量主要影响因子的时间尺度效应46-47
• 4.3 本章小结47-50
• 第五章 低丘红壤区稻田蒸散模式对比50-68
• 5.1 蒸散模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析50-63
• 5.1.1 FAO-Penman-Monteith模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析51-53
• 5.1.2 FAO-17-Penman模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析53-56
• 5.1.3 Priestley-Taylor模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析56-58
• 5.1.4 Hargreaves模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析58-60
• 5.1.5 四种蒸散模式估算蒸散值与实测蒸散值具体分析60-63
• 5.2 神经网络模式的建立63-66
• 5.2.1 日尺度上的神经网络(MLP)模式的适用性分析63-65
• 5.2.2 时尺度上神经网络(MLP)模式适用性分析65-66
• 5.3 本章小结66-68
• 第六章 结论与展望68-70
• 6.1 主要结论68-69
• 6.2 创新点69
• 6.3 存在问题及展望69-70
• 参考文献70-78
• 作者简介78-80
• 致谢80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：471234