|本期目录/Table of Contents|

[1]樊湘鹏,许燕,周建平.参照作物蒸散量计算模型在新疆干旱地区适用性研究[J].江苏农业科学,2019,47(20):273-280.
 Fan Xiangpeng,et al.Study on applicability of reference crop evapotranspiration calculation model in Xinjiang arid area[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(20):273-280.
点击复制

参照作物蒸散量计算模型在新疆干旱地区适用性研究(PDF)
分享到:

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第47卷
期数:
2019年第20期
页码:
273-280
栏目:
资源与环境
出版日期:
2019-11-18

文章信息/Info

Title:
Study on applicability of reference crop evapotranspiration calculation model in Xinjiang arid area
作者:
樊湘鹏 许燕 周建平
新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐 830047
Author(s):
Fan Xiangpenget al
关键词:
参照作物蒸散量Penman-Monteith公式Hargreaves-Samani法辐射法Priestley-Taylor经验公式Irmark-AllenET0计算模型修正
Keywords:
-
分类号:
S161.4
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
对作物需水信息实时、准确地获取是实现智能灌溉发展精准农业的关键技术和必要条件。参照作物蒸散量(ET0)是获取需水信息的重要依据和需水决策系统的核心,ET0计算模型的精确与否将直接影响作物的长势以及智能灌溉的效果。选取基于温度的Hargreaves-Samani法(H-S法)、基于辐射的Priestley-Taylor以及经验公式法Irmark-Allen进行比较,选择不同的气象条件下最佳的ET0计算模型。选择新疆地区的昭苏、乌鲁木齐、麦盖提、吐鲁番4个站点的气象数据,分别利用H-S法、经验公式法Irmark-Allen(I-A法)、Priestley-Taylor辐射公式(P-T法)、以及Penman-Monteith公式(PM-56)4种方法计算不同站点的ET0值,以PM-56为标准对其他方法计算结果进行评价并修正。结果表明,在4个站点中Irmark-Allen的计算结果与PM-56最为接近,标准误差分别为1.215、1.020、1.311、1.065。经过回归分析得,昭苏站拟合优度最佳的是Allen,r2为0.917,麦盖提站和吐鲁番站拟合优度最佳的是P-T法,r2值分别为0.862和0.889,乌鲁木齐站拟合优度最佳的是H-S法,r2值为0.926。对模型进行修正之后,昭苏站和乌鲁木齐站的最佳模型是H-S法,标准误差分别减小到了0.419和0.607,标准误差分别减少了906%和85.7%。麦盖提站和吐鲁番站的最佳模型是修正P-T法,标准误差分别减少到了0.670和0.439,标准误差减少了87.4%和89.8%。因此,可以在有限气象条件下将修正后的模型用于新疆地区相应站点ET0的计算中,为农业灌溉提供便利。
Abstract:
-

参考文献/References:

[1]张伟,何勇,裘正军,等. 基于无线传感网络与模糊控制的精细灌溉系统设计[J]. 农业工程学报,2009,25(增刊2):7-12.
[2]罗金耀. 节水灌溉理论与技术[M]. 武汉:武汉大学出版社,2003.
[3]Valiantzas J D. Simplified forms for the standardized FAO-56 Penman-Monteith reference evapotranspiration using limited weather data[J]. Journal of Hydrology,2013,505:13-23.
[4]胡庆芳. 参考腾发量的计算和预测方法研究[D]. 北京:清华大学,2005.
[5]张育斌,魏正英,马胜利,等. 极端天气下作物参照蒸散量计算方法研究[J]. 中国农村水利水电,2014(12):64-68,71.
[6]付强,梁川,杨广林. 基于时间序列分析的井灌水稻需水量预测[J]. 农业系统科学与综合研究,2002(2):81-83.
[7]付强,王志良,梁川. 多变量自回归模型在三江平原井灌水稻需水量预测中的应用[J]. 水利学报,2002(8):107-112.
[8]王立坤,刘庆华,付强. 时间序列分析法在水稻需水量预测中的应用[J]. 东北农业大学学报,2004,35(2):176-180.
[9]彭世彰,魏征,徐俊增,等. 参考作物腾发量主成分神经网络预测模型[J]. 农业工程学报,2008,24(9):161-164.
[10]彭世彰,魏征,徐俊增,等. 参考作物腾发量支持向量回归机实时预报模型[J]. 农业工程学报,2009,25(10):45-49.
[11]罗玉峰,李思,彭世彰,等. 基于气温预报和HS公式的参考作物腾发量预报[J]. 排灌机械工程学报,2013,31(11):987-992.
[12]付浩龙,罗玉峰,李亚龙. 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[J]. 长江科学院院报,2018,35(2):51-56.
[13]迟道才,曲霞,刘婷婷,等. 基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型在参考作物腾发量预测中的应用[J]. 中国农村水利水电,2011(2):76-78.
[14]迟道才,曲霞,崔磊,等. 基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用[J]. 节水灌溉,2011(2):5-7.
[15]迟道才,王海南,李雪,等. 灰色新陈代谢GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究[J]. 节水灌溉,2011(8):32-35.
[16]Valipour M. Evaluation of radiation methods to studypotential evapotranspiration of 31 provinces[J]. Meteorology and Atmospheric Physics,2014,127(3):289-303.
[17]Valipour M. Investigation of valiantzas evapotranspiration equation in Iran[J]. Theoretical and Applied Climatology,2015,121(1/2):267-278.
[18]Sabziparvar A A,Mousavi R,Marofi S A,et al. An improved estimation of the Angstrom-Prescott radiation coefficients for the FAO56 penman-monteith evapotranspiration method[J]. Water Resources Management,2013,27(8):2839-2854.
[19]Aghajanloo M B,Sabziparvar A A,Talaee P H. Artificial neural network-genetic algorithm for estimation of crop evapotranspiration in a semi-arid region of Iran[J]. Neural Computing and Applications,2013,23(5):1387-1393.
[20]王振午. 基于数据挖掘和人工智能的参考作物腾发量预测[D]. 杭州:浙江大学,2016.

相似文献/References:

[1]李波,王溥泽,迟道才,等.基于气象因素的辽宁省阜新市参考作物腾发量的敏感性[J].江苏农业科学,2015,43(03):281.
 Li Bo,et al.Sensitivity of reference crop evapotranspiration based on main meteorological factors in Fuxin,Liaoning Province[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(20):281.
[2]倪宁淇,李果,崔宁博,等.我国西南地区近56年参考作物蒸散量的敏感性分析[J].江苏农业科学,2019,47(20):298.
 Ni Ningqi,et al.Sensitivity analysis of reference crop evapotranspiration in recent 56 years in Southwestern China[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(20):298.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-05-23
基金项目:国家级大学生创业实践项目(编号:201810755079S);新疆维吾尔自治区重点研发项目(编号:2017B01003-2)。
作者简介:樊湘鹏(1993—),男,山东滨州人,博士研究生,主要从事农业节水灌溉理论和技术的研究。E-mail:897546313@qq.com。
通信作者:许燕,硕士,教授,硕士生导师,主要从事农业智能灌溉和生物3D打印技术的研究。E-mail:liuliuxu_@163.com。
更新日期/Last Update: 2019-10-20