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京津冀地区参考作物蒸散量算法比较及参数标定
1
作者 薛庆禹 武荣盛 +2 位作者 党超琪 刘淑梅 黎贞发 《天津农业科学》 2025年第1期68-76,共9页
为解决京津冀地区参考作物蒸散量估算中风速或日照时数等气象要素不足的问题,分别以Penman-Monteith、Priestley-Taylor、Hargreaves 3种方法计算了参考作物蒸散量,并以Penman-Monteith方法为标准,分站点逐月进行了参数标定,获得了适用... 为解决京津冀地区参考作物蒸散量估算中风速或日照时数等气象要素不足的问题,分别以Penman-Monteith、Priestley-Taylor、Hargreaves 3种方法计算了参考作物蒸散量,并以Penman-Monteith方法为标准,分站点逐月进行了参数标定,获得了适用于京津冀地区Priestley-Taylor与Hargreaves方法的参数标定值。结果表明:用Priestley-Taylor、Hargreaves默认参数估算参考作物蒸散量时,冷干月份(1—3月、11—12月)参考作物蒸散量偏低,暖湿月份(7—8月)参考作物蒸散量偏高;利用标定后的Priestley-Taylor方法计算时,温度较低月份的参考作物蒸散量相对均方根误差(NRMSE)平均降低10%~21%,暖湿月份的参考作物蒸散量相对均方根误差(NRMSE)平均降低7%~9%;利用标定后的Hargreaves方法计算时,冷干月份的参考作物蒸散量相对均方根误差(NRMSE)平均降低2%~10%,暖湿月份的参考作物蒸散量相对均方根误差(NRMSE)平均降低4%~5%。综上,基于各站点64年气象实测数据逐月标定的参数可知,使用Priestley-Taylor、Hargreaves方法可以较准确地估算京津冀地区参考作物蒸散量。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 PENMAN-MONTEITH Priestley-Taylor HARGREAVES
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陕西省参考作物蒸散量时空演变特征及归因分析
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作者 葛杰 白钰 +1 位作者 管子隆 康秀 《人民黄河》 北大核心 2025年第6期123-129,149,共8页
为研究陕西省参考作物蒸散量(ET_(0))时空演变特征及对气候变化的响应,选取省内33个气象站1960—2017年逐日气象数据,采用FAO 56 PM公式计算逐日ET_(0),运用敏感性分析和贡献率定量识别影响ET_(0)变化的主导因子。结果表明:1)陕西省最... 为研究陕西省参考作物蒸散量(ET_(0))时空演变特征及对气候变化的响应,选取省内33个气象站1960—2017年逐日气象数据,采用FAO 56 PM公式计算逐日ET_(0),运用敏感性分析和贡献率定量识别影响ET_(0)变化的主导因子。结果表明:1)陕西省最高气温、最低气温呈升高趋势,日照时数、风速和相对湿度呈减小趋势;2)陕西省多年平均ET_(0)为981 mm,以-2.85 mm/10 a的速率不显著减小,多年平均ET_(0)在空间上呈北高南低、东高西低的分布特征;3)陕西省年尺度ET_(0)对气象要素的敏感程度由高到低依次为相对湿度、最高气温、日照时数、风速和最低气温;4)气象要素对陕西省年尺度ET_(0)变化的贡献率由高到低依次为风速、最高气温、日照时数、最低气温和相对湿度。因此,影响陕西省年尺度ET_(0)变化的主控因子为风速。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 时空演变 敏感性分析 贡献率 归因分析 陕西省
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基于思维进化算法优化的东北地区参考作物蒸散量估算 被引量：2
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作者 刘琦 董娟 +4 位作者 韩晓阳 乔江波 鱼洋 袁银颍 朱元骏 《节水灌溉》 北大核心 2024年第11期69-78,共10页
准确估算参考作物蒸散发(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))对于农业水资源管理至关重要。东北地区是我国最重要的粮食产区,但该区域纬度相对较高、气温相对较低,ET_(0)影响因素多、估算的不确定性高。研究选取东北地区20个代... 准确估算参考作物蒸散发(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))对于农业水资源管理至关重要。东北地区是我国最重要的粮食产区,但该区域纬度相对较高、气温相对较低,ET_(0)影响因素多、估算的不确定性高。研究选取东北地区20个代表性气象站点1961-2019年气象数据,采用Mann-Kendall非参数趋势检验及反距离加权插值法模拟东北地区ET_(0)时空变化特征,并利用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化模型参数,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算结果为标准值,比较9种不同输入因子的模型精度,结果表明:(1)1961-2019年东北地区ET_(0)的年平均值在567.81~1080.66 mm之间,东北地区北部的年均ET_(0)值呈上升趋势,中部平原及南部沿海呈下降趋势;(2)通过对东北地区20个站点使用不同类型模型计算ET_(0)的评估,优化前精度表现:辐射型模型>湿度型模型>温度型模型。其中Mak模型在东北地区的计算精度最高,相应的R^(2)、NSE、RMSE、和MAE中位数值分别为0.801、0.786、0.570 mm/d和0.331 mm/d;(3)MEA算法优化后,对9种经验模型的R^(2)、NSE、RMSE和MAE提升幅度分别为14.43~47.15%、14.84~50.47%、5.42~46.79%、7.47~39.86%。优化后的Mak模型相应的R^(2)、NSE、RMSE、和MAE中位数值分别为0.910、0.907、0.510 mm/d、0.291 mm/d。因此,在气象资料缺乏情景下,Mak模型可作为东北地区ET_(0)计算的最优模型,并且MEA算法优化能够高效提高模型计算精度,实现了准确性和效率之间更优化的平衡。 展开更多
关键词 东北地区 参考作物蒸散量 思维进化算法 时空特征 经验模型
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元谋干热河谷1988—2022年参考作物蒸散量的演变趋势及其影响因素 被引量：1
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作者 罗志锋 齐丹卉 +5 位作者 欧朝蓉 何真敏 彭凌霄 孙永玉 李向飞 张春华 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期91-98,114,共9页
为研究元谋干热河谷地区参考作物蒸散量的变化及其影响因素,以元谋干热河谷1988—2022年气象站点逐日气象数据为基础,采用敏感度分析、贡献率分析、主成分分析、通径分析、分层聚类分析、灰色关联度等定量和定性的方法分析元谋干热河谷... 为研究元谋干热河谷地区参考作物蒸散量的变化及其影响因素,以元谋干热河谷1988—2022年气象站点逐日气象数据为基础,采用敏感度分析、贡献率分析、主成分分析、通径分析、分层聚类分析、灰色关联度等定量和定性的方法分析元谋干热河谷参考作物蒸散量变化规律及其影响因素。结果表明:近35 a,元谋干热河谷年度、旱、雨季参考作物蒸散量均呈显著上升趋势(Z>1.96),每10 a增幅分别为18.663、3.903、14.761 mm,增幅表现为雨季大于旱季,2008年既是年度参考作物蒸散量转折点也是突变点,旱、雨季的参考作物蒸散量无突变点;主成分分析结果显示,根据综合得分系数和权重对8个气象因子进行排序,从大到小依次为,日最高气温、日平均气温、日相对湿度、日照时间、日最低气温、日平均风速、日平均降水、实际水汽压;聚类分析结果将8个气象要素划分为6类,灰色关联度值计算结果与主成分分析结果一致,灰色关联度和主成分分析互相验证;元谋干热河谷的年度参考作物蒸散量主要受到日最高气温的影响,而在不同季节,参考作物蒸散量的主导因素不同。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 主成分分析 敏感性分析 元谋干热河谷
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淮北平原36种参考作物蒸散量估算方法适用性研究 被引量：1
5
作者 陈雨 章启兵 +4 位作者 吕海深 陈小凤 李杰 蒋鑫平 王振龙 《节水灌溉》 北大核心 2024年第6期102-110,共9页
为分析不同参考作物蒸散量估算方法在淮北平原的适用性,以FAO56 Penman-Monteith(FAO56PM)模型为标准,基于五道沟实验站2009-2022年气象观测数据,选取6种统计指标,从日、月尺度综合分析。结果表明,所有方法中,日尺度下FAO24Penman(FAO24... 为分析不同参考作物蒸散量估算方法在淮北平原的适用性,以FAO56 Penman-Monteith(FAO56PM)模型为标准,基于五道沟实验站2009-2022年气象观测数据,选取6种统计指标,从日、月尺度综合分析。结果表明,所有方法中,日尺度下FAO24Penman(FAO24PM)法、1996 KiM-Berly Penman(K-P)法、Pristley-Taylor(P-T)法最优,月尺度下FAO24PM法、P-T法、Debruin-Keijman(D-K)法最优;综合法最优,其次依次为辐射法、质量传输法和温度法;综合法中FAO24PM法最优,辐射法中P-T法最优,温度法中FAO24BC法最优,质量传输法中Mahringer法日尺度下最优,Trabert法月尺度下最优。因此,当数据资料充足时推荐FAO24PM法,资料不齐全时推荐P-T法、FAO24BC法、Mahringer法(日尺度)或Trabert法(月尺度)。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量(ET0) 估算方法 适用性 淮北平原
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基于辐射改进Penman-Monteith模型估算粮食主产区参考作物蒸散量 被引量：5
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作者 马钊 李鹏程 +1 位作者 刘洪伟 孟静 《节水灌溉》 北大核心 2024年第3期24-33,共10页
为进一步提高Penman-Monteith模型估算参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)的精度,以中国粮食主产区为研究对象,将其划分为温带湿润半湿润地区(THSZ)、温带干旱半干旱地区(TASZ)、暖温带半湿润地区(WTSZ)和亚热带湿... 为进一步提高Penman-Monteith模型估算参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)的精度,以中国粮食主产区为研究对象,将其划分为温带湿润半湿润地区(THSZ)、温带干旱半干旱地区(TASZ)、暖温带半湿润地区(WTSZ)和亚热带湿润地区(SHZ),基于32个气象站点1994-2020年长序列实测逐日气象数据,将猎豹算法(CO)、沙猫算法(SCSO)、野狗算法(DOA)优化的时间卷积神经网络模型(TCN)和3种基于日照时数、3种基于温度的经验模型估算的辐射(R_(s))值与PM模型进行融合,得到改进PM模型。以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和效率系数(E_(NS))为精度评价体系,找出了粮食主产区不同分区的ET0最优估算模型,结果表明:基于日照时数模型的计算精度要优于温度模型,其中CO-TCN模型在全区内均表现出了较高的精度,在不同分区的RMSE、MAE、R^(2)和E_(NS)中位数取值分别为0.099~0.171 mm/d、0.057~0.111mm/d、0.984~0.998、0.983~0.997,由此可将CO-TCN模型估算的辐射值与PM模型融合,作为标准值用于估算粮食主产区ET0。 展开更多
关键词 粮食主产区 参考作物蒸散量 辐射 Penman-Monteith模型 时间卷积神经网络
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MARS模型在渭河流域参考作物蒸散量计算中的适应性研究 被引量：2
7
作者 葛杰 周晓平 +4 位作者 王晶 曹绮欣 曹钧恒 陈至立 冯家豪 《节水灌溉》 北大核心 2024年第2期17-24,共8页
为有效提高气象资料缺失时渭河流域参考作物蒸散量(ET_(0))计算精度,选取流域及附近20个气象站58 a(1960-2017年)逐日气象资料,基于不同气象要素组合,构建16种基于多元自适应回归样条(MARS)的ET_(0)计算模型,并将计算结果与Hargreaves-S... 为有效提高气象资料缺失时渭河流域参考作物蒸散量(ET_(0))计算精度,选取流域及附近20个气象站58 a(1960-2017年)逐日气象资料,基于不同气象要素组合,构建16种基于多元自适应回归样条(MARS)的ET_(0)计算模型,并将计算结果与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型进行对比,评价MARS模型在渭河流域的适应性及可移植性。结果表明:MARS模型能很好地甄别ET_(0)与各输入因子间的非线性关系,MARS2(T_(max)、T_(min)、R_(a))计算精度(平均MAE为0.225 mm/d,平均RMSE为0.327 mm/d,平均R2为0.897)能满足应用要求,模型精度随输入气象要素数量的增加而升高;输入因子中引入地球外辐射R_(a),可明显提高MARS模型精度;在输入因子相同时,MARS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmark-Allen和Makkink模型;MARS模型在渭河流域具有很强的泛化能力和可移植性。因此,气象资料缺失时基于MARS建立的ET_(0)计算模型可作为渭河流域ET_(0)计算的推荐模型。 展开更多
关键词 渭河流域 参考作物蒸散量 多元自适应回归样条 可移植性 ET_(0)模型 地球外辐射R_(a)
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云贵地区参考作物蒸散量模型适用性评价 被引量：1
8
作者 范梦颖 吴宗俊 +3 位作者 崔宁博 王智慧 毛华艳 胡静仪 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期928-937,共10页
根据地貌特征及行政区划将云贵两省分为5个区域,使用当地15个气象站点共56 a的逐日气象资料计算了18种参考作物蒸散量模型的模拟值,并以FAO56 Penman-Monteith法为标准对各模型模拟值进行了精度对比及误差成因分析.结果表明:同一模型在... 根据地貌特征及行政区划将云贵两省分为5个区域,使用当地15个气象站点共56 a的逐日气象资料计算了18种参考作物蒸散量模型的模拟值,并以FAO56 Penman-Monteith法为标准对各模型模拟值进行了精度对比及误差成因分析.结果表明:同一模型在不同云贵分区间的模拟效果差异不大,R^(2)的平均变异系数为8.81%,模型精度主要影响因素为辐射能量项,次要因素为空气动力项;综合法模型模拟精度最高,R^(2)为0.81~0.99,辐射法次之,R^(2)为0.84~0.98,温度法和水汽压法较差,R^(2)为0.24~0.83;这4种方法中,各类型最优模型分别为FAO 24 Penman(全区整体评价指标GPI为0.506,排位1),Inmark(GPI为0.142,排位4),Hargreaves-Samani(GPI为-0.022,排位12)和Romanenko(GPI为-0.072,排位13).综上,经验模型FAO 24 Penman和Inmark模型适用于亚热带季风气候云贵地区参考作物蒸散量的简化计算. 展开更多
关键词 参考作物蒸散量模型 Penman-Monteith模型 云贵地区 反距离插值 适用性评价
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参考作物蒸散量的计算及不同作物灌溉需水量的特征分析
9
作者 张妮 郑志伟 +3 位作者 豆静静 王义坤 张艳芬 刘春来 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1640-1647,共8页
【目的】研究分析参考作物蒸散量结合作物系数估算作物各生育阶段灌溉需水量特征,为农业用水调配提供依据。【方法】基于新疆阿克苏市气象站点1980~2010年逐日气象数据,采用Hargreaves-Samani(H-S)、Irmark-Allen(I-A)和Priestley-Taylo... 【目的】研究分析参考作物蒸散量结合作物系数估算作物各生育阶段灌溉需水量特征,为农业用水调配提供依据。【方法】基于新疆阿克苏市气象站点1980~2010年逐日气象数据,采用Hargreaves-Samani(H-S)、Irmark-Allen(I-A)和Priestley-Taylor(P-T)3种方法模拟计算参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET 0),依据R 2、nRMSE和MAPE评价3种模拟方法的精度,并分析ET 0在年际间和月尺度下的变化规律。分析不同典型年冬小麦、棉花、春玉米、夏玉米的需水规律。【结果】(1)H-S法、I-A法和P-T法计算的研究区ET 0模拟值与标准值的R 2分别为0.965、0.949、0.946,MAPE分别为20.85%、26.46%、66.71%。(2)研究区全年ET 0累计值30年均值为960 mm,5~8月较大,12月和1月较小。(3)冬小麦、棉花、春玉米、夏玉米分别在返青-拔节期、开花-吐絮期、抽穗-乳熟期、抽穗-乳熟期的灌溉需水量最大,其对应值为108、308、131和136 mm。(4)全生育期内,冬小麦、棉花、春玉米、夏玉米的灌溉需水量分别为448、533、394和385 mm。【结论】H-S法和I-A法在新疆阿克苏市ET 0计算有良好的普适性;研究区ET 0累计值年际间变化不大,年内呈先增大再减小的趋势;冬小麦、棉花、春玉米、夏玉米的关键需水期分别为返青-拔节期、开花-吐絮期、抽穗-乳熟期、抽穗-乳熟期;全生育期内,棉花灌溉需水量最大,其次为冬小麦、春玉米、夏玉米。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 Hargreaves-Samani法 Irmark-Allen法 Priestley-Taylor法 灌溉需水量
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顾及时空特征的参考作物蒸散量集成学习估算 被引量：4
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作者 刘傲 赵东保 +1 位作者 魏义长 肖炼 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期179-186,193,共9页
为提升参考作物蒸散量(ET_(0))的估算精度,以四川省为研究区域,发现全省ET_(0)的数据变化具有明显的时间和空间自相关性,继而在气象特征基础上引入时空特征构建以XGBoost, LightGBM,GBDT、随机森林和极限树为基模型的Stacking模型.将顾... 为提升参考作物蒸散量(ET_(0))的估算精度,以四川省为研究区域,发现全省ET_(0)的数据变化具有明显的时间和空间自相关性,继而在气象特征基础上引入时空特征构建以XGBoost, LightGBM,GBDT、随机森林和极限树为基模型的Stacking模型.将顾及时空特征的Stacking模型与其各个基模型以及经验模型彭曼公式(FAO 56 Penman-Monteith)的决定系数、平均绝对值误差和均方误差等多项指标进行了全面的精度对比验证.试验结果表明:在顾及空间特征的情况下,Stacking模型在测试集上决定系数精度提升了3%,平均绝对值误差和均方误差分别降低了51%和76%;在顾及时序特征的情况下,Stacking模型在测试集上的决定系数精度提升了4%,均方误差和平均绝对值误差分别降低了92%和72%.这表明时空特征的引入可有效提升模型估算ET_(0)性能.在同时顾及时空特征的情况下,Stacking模型相较于彭曼公式,决定系数提升了39%,均方误差、平均绝对值误差分别降低了95%和77%,并且,在2006—2010年逐年精度验证中,Stacking模型精度始终优于其每年最优基模型精度.因此,顾及时空特征的Stacking模型可有效提升四川省ET_(0)估算精度. 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 Stacking模型 时空特征 集成学习
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LSTM模型在嘉陵江流域参考作物蒸散量计算中的适用性研究 被引量：2
11
作者 葛杰 康秀 +3 位作者 白钰 张晓鹏 董超超 王晶 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第11期62-70,共9页
为有效提高缺乏气象数据时嘉陵江流域参考作物蒸散量(ET0)计算精度,选取流域及周边20个气象站58 a(1960-2017年)逐日气象数据,基于不同气象要素组合,构建16种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的ET0计算模型,并将其与Har... 为有效提高缺乏气象数据时嘉陵江流域参考作物蒸散量(ET0)计算精度,选取流域及周边20个气象站58 a(1960-2017年)逐日气象数据,基于不同气象要素组合,构建16种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的ET0计算模型,并将其与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allend等3种在嘉陵江流域计算精度较高的模型进行对比,研究LSTM模型在嘉陵江流域的适用性。结果表明:①LSTM模型能精准地捕捉输入参数与ET0之间复杂的非线性关系,基于最高气温(T_(max))、最低气温(T_(min))和地球外辐射(R_(a))建立的LSTM2模型计算精度能达到应用要求(MAPE平均为14.6%,RMSE平均为0.476 mm/d,NSE平均为0.891,R2平均为0.903),模型计算精度随输入气象要素数量的增加而升高。②模型输入参数中增加R_(a),可有效提高模型计算精度(MAPE平均降低17.3%,RMSE平均降低11.1%,NSE平均升高0.779%,R2平均升高0.715%)。③基于最高气温(T_(max))、最低气温(T_(min))、地球外辐射(R_(a))和日照时间(n)构建的LSTM12模型是嘉陵江流域缺乏气象数据时最适宜的ET0计算模型。④LSTM模型的计算精度均优于相同输入参数依赖下的Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型。⑤LSTM模型在嘉陵江流域具有很强的可移植性,不同气象站点建立的LSTM相互移植时,能保持较高精度(MAPE低于7.42%,RMSE低于0.242 mm/d,NSE高于0.972,R2高于0.980)。因此,基于长短期记忆网络(LSTM)建立的ET0模型在嘉陵江流域具有很好的适用性,可作为气象数据缺乏时嘉陵江流域ET0计算的推荐模型。 展开更多
关键词 嘉陵江 参考作物蒸散量 缺乏资料 LSTM 适用性
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川中丘陵区参考作物蒸散量时空变化特征与成因分析 被引量：63
12
作者 冯禹 崔宁博 +2 位作者 魏新平 赵璐 王君勤 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第14期78-86,F0003,共10页
为深入认识川中丘陵区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)变化特征,使用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算川中丘陵区13个气象站点近52 a(1961-2012年)的逐日ET0,利用GIS克里金插值法和Mann-Kend... 为深入认识川中丘陵区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)变化特征,使用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算川中丘陵区13个气象站点近52 a(1961-2012年)的逐日ET0,利用GIS克里金插值法和Mann-Kendall趋势检验法分析川中丘陵区ET0时空变化特征;在此基础上,使用基于通径分析原理的指标敏感性分析方法研究ET0的变化成因。结果表明:近52 a来川中丘陵区ET0年际间整体下降明显,ET0年内变化呈单峰曲线,主要集中在每年3-10月,占全年ET0的85.82%;ET0空间分布整体上呈现自东北、东南向中部递减趋势;在指标敏感性分析中,分别去掉日照时数(n)、风速(u2)、相对湿度(relative humidity,RH)和温度(T)后,剩余3个气象因子对回归方程估测可靠程度(E)由0.89分别降为0.596、0.81、0.84和0.88,表明ET0对n最为敏感,其次为u2、RH和T。因此,日照时数和风速是引起川中丘陵区ET0变化的最主要气象因子,相对湿度次之,温度对ET0的影响最小。当使用各季度平均温度代替逐日温度计算ET0时,各季度估算结果同实际计算结果间决定系数分别达到了0.93、0.97、0.96和0.94,表明估算精度较高,因此在资料缺乏情况下可以使用各季度平均温度替代温度计算ET0。该研究可为川中丘陵区的农田水分管理提供科学依据。 展开更多
关键词 蒸散 农作物 水分管理 川中丘陵区 参考作物蒸散量 时空变化 成因分析 通径分析
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基于极限学习机的参考作物蒸散量预测模型 被引量：56
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作者 冯禹 崔宁博 +2 位作者 龚道枝 魏新平 王君勤 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S1期153-160,共8页
为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机(extreme learning machine,E... 为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963-2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明:ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827)高于Hargreaves模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741);基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938)明显高于Priestley-Taylor(均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823)、Makkink(均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800)和Irmark-Allen模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623)。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。 展开更多
关键词 蒸散 模型 作物 极限学习机 参考作物蒸散量 预测模型 川中丘陵区
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基于反距离权重法的长江流域参考作物蒸散量算法适用性评价 被引量：50
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作者 贾悦 崔宁博 +2 位作者 魏新平 龚道枝 胡笑涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期130-138,共9页
为实现大区域尺度参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)资料缺失情况下的准确计算,该文将长江流域划分为上、中、下游3个子区域,基于反距离权重法的新型空间展布方法得到3个虚拟站点分别代表每个子区域,利用长江流域... 为实现大区域尺度参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)资料缺失情况下的准确计算,该文将长江流域划分为上、中、下游3个子区域,基于反距离权重法的新型空间展布方法得到3个虚拟站点分别代表每个子区域,利用长江流域102个站点1964-2013年近50a的逐日气象数据,根据FAO-56 Penman-Monteith(P-M)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Irmark-Allen(I-A)法、Priestley-Taylor(P-T)法、Makkink(M-K)法、Penman-Van Bavel(PVB)法、1948年Penman(48-PM)法分别计算每个站点逐日ET0,并以P-M法为标准,利用Nash-Sutcliffe系数(CD)、逐日相对均方根误差(RMSE)、Kendall一致性系数(K)对其适用性进行评价,结果表明:在3个子区域6种ET0计算方法的日值与P-M法拟合方程确定系数R2均通过了极显著水平检验(α=0.01),长江上游P-T法ET0日值计算精度最高(ET0日值拟合方程斜率为1.030,RMSE=0.341 mm/d,CD=0.886,K=0.829),H-S法、I-A计算精度较低(ET0日值拟合方程斜率分别为1.427、1.308,RMSE=0.909、0.829 mm/d,CD=0.581、0.523,K=0.792、0.742),长江中、下游PVB法计算精度最高,P-T法计算精度次之,H-S法与I-A法计算精度较低;长江上游6种算法ET0月值的计算精度由高到低依次为P-T法、PVB法、M-K法、48-PM法、H-S法、I-A法,与P-M法的平均误差分别为0.27、0.35、0.51、0.48、0.74、0.78 mm/d;长江中、下游6种算法计算精度由高到低为PVB法、P-T法、M-K法、48-PM法、H-S法、I-A法;整个长江流域P-T法、PVB法与P-M法ET0计算结果相对误差均在35%以下,H-S法、I-A法计算精度较低,其相对误差基本高于40%;因此,PVB法与P-T法在整个长江流域的计算精度较高,可作为长江流域ET0简化计算推荐方法。 展开更多
关键词 气候变化 蒸散 模型 长江流域 参考作物蒸散量 反距离权重 空间展布 适用性评价
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近60年来东北地区参考作物蒸散量时空变化 被引量：57
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作者 曾丽红 宋开山 +2 位作者 张柏 王宗明 杜嘉 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期194-200,共7页
利用东北地区106个站点1951～2007年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算得到各站点的逐日、逐年ET0,并通过反距离插值得到逐年ET0及多年平均ET0网格数据,最后通过墨西哥帽小波变换、Mann-Kendall检验、REOF、倾向率等方法探讨... 利用东北地区106个站点1951～2007年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算得到各站点的逐日、逐年ET0,并通过反距离插值得到逐年ET0及多年平均ET0网格数据,最后通过墨西哥帽小波变换、Mann-Kendall检验、REOF、倾向率等方法探讨了全区平均ET0及多年平均ET0的时空变化特征。研究结果表明:①全区平均ET0总体上表现较小幅度的增长趋势,其倾向率为3.89 mm/(10a),分别在1982、1953年取得最大、最小值;②在8-16年时间尺度上,全区平均ET0的周期振荡非常明显,期间经历了"少→多→少→多"4个循环交替过程,其中又以8～10年周期内的振荡最为强烈;③多年平均ET0在600～1160 mm之间,空间分异明显,其总体分布特征为:南高北低,西高东低,从东北向西南逐渐增加,等值线呈半环状;④从倾向率来看,ET0增加、减少的面积比例分别为72.61%、26.39%,其中嫩江的增加趋势最明显,倾向率为30.6 mm/(10 a),叶柏寿的下降趋势最明显,倾向率为-24.4 mm/(10 a)。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 PENMAN-MONTEITH公式 时空变化 东北地区
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四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价 被引量：45
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作者 李晨 崔宁博 +1 位作者 冯禹 魏新平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期127-134,I0002,共9页
为实现参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域（I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区）... 为实现参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域（I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区）,采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith（PM）法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman（48PM）法、Hargreaves-Samani（HS）法、Pristley-Taylor（PT）法、Irmark-Allen（IA）法、Makkink（MAK）法和Penman-Van Bavel（PVB）法的计算精度进行对比,结果表明：6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大（HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%）。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。 展开更多
关键词 蒸散 模型 气象 参考作物蒸散量 计算方法 适应性评价 四川省
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甘肃地区参考作物蒸散量时空变化研究 被引量：75
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作者 封志明 杨艳昭 +1 位作者 丁晓强 郑海霞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期99-103,共5页
区域水土平衡模型的建立通常需要确定计算参考作物蒸散量的模型,这一模型的精确与否,直接影响整体预测模型的最终预报精度。运用FAO-24Blaney-Criddle法、FAO-24Radiation法、FAOPPP-17Penman法及FAOPenman-Mon-teith(98)4种方法,对甘肃... 区域水土平衡模型的建立通常需要确定计算参考作物蒸散量的模型,这一模型的精确与否,直接影响整体预测模型的最终预报精度。运用FAO-24Blaney-Criddle法、FAO-24Radiation法、FAOPPP-17Penman法及FAOPenman-Mon-teith(98)4种方法,对甘肃省1981～2000年33个站点的月参考作物蒸散量进行了计算。对比分析结果表明,FAOPen-man-Monteith(98)模型的精度与灵敏度均显示了较强的优越性。运用该模型对甘肃省参考作物蒸散量的时空分布特征进行研究表明:甘肃省参考作物蒸散量年内逐月演变曲线呈单峰状;年际蒸散量变化与夏季年际波动变化存在较高一致性;全年参考作物蒸散量分布具有从东南向西北递增的趋势。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 Penman—Monteith 时空变化 甘肃地区
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考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量 被引量：19
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作者 贾悦 崔宁博 +2 位作者 魏新平 龚道枝 胡笑涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第21期152-160,共9页
为提高Hargreaves-Samani（H-S）模型对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954-2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Mont... 为提高Hargreaves-Samani（H-S）模型对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954-2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith（P-M）模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明：1）H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2）与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3）在3-10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4）H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。 展开更多
关键词 蒸散 模型 作物 辐射 参考作物蒸散量 Hargreaves-Samani模型 贝叶斯原理 适用性评价
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几种基于温度的参考作物蒸散量计算方法的评价 被引量：105
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作者 刘晓英 李玉中 王庆锁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期12-18,共7页
根据华北地区6个气象站的长系列资料，利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET0计算方法（Hargreaves、McCloud、Thornthwaite）进行评价。依据平均偏差、相关系数和t统计量3种指标分别对年和月序列的吻合程度做出评价。结果表明：Hargreave... 根据华北地区6个气象站的长系列资料，利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET0计算方法（Hargreaves、McCloud、Thornthwaite）进行评价。依据平均偏差、相关系数和t统计量3种指标分别对年和月序列的吻合程度做出评价。结果表明：Hargreaves与FAO56-PM吻合最好，其次为McCloud，吻合最差的为Thornthwaite。就年值而言，温度法在华北多数站点比FAO56-PM显著偏低。其中Hargreaves偏低53．2～200．2mm或4．6oA～15．1％，Thornthwaite偏低269．7～468．1mm或24．8％～35．8％，McCloud偏低90．5～435．7mm或8．2％～40．5％。温度法与FAO56-PM吻合程度随月份而变，在夏季月份比后者偏高，其他季节尤其是冬季月份显著偏低。从峰值到达时间看，Hargreaves与FAO56-PM的峰值相一致，二者均在6月份。Thornthwaite和McCloud的峰值则明显滞后，二者在7月份达到最大，与最高温度出现的月份相一致。在仅有气温的条件下，建议在华北优先选用Hargreaves方法。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 Penman-Montheith HARGREAVES Thornthwaite McCloud
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华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析 被引量：55
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作者 王鹏涛 延军平 +1 位作者 蒋冲 刘宪锋 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第19期5589-5599,共11页
根据华北平原56个气象站1960—2012年逐日气象数据和Penman-Monteith模型计算了各站及区域整体参考作物蒸散量(ET0),利用样条插值法、气候倾向率、累积距平、敏感性系数等方法对华北平原ET0的时空变化及其影响因素进行了分析。结果表明:... 根据华北平原56个气象站1960—2012年逐日气象数据和Penman-Monteith模型计算了各站及区域整体参考作物蒸散量(ET0),利用样条插值法、气候倾向率、累积距平、敏感性系数等方法对华北平原ET0的时空变化及其影响因素进行了分析。结果表明:(1)华北平原多年平均ET0为1071.37mm,空间上呈现高低值相间分布格局,高值中心分布在冀北、鲁中、豫西,而低值中心分布在冀东、鲁南、豫东及豫南等地;(2)近53年ET0呈减少趋势(-12.8mm/10a),山东半岛北部及冀北等地有缓慢增加趋势,其余地区以减少为主;(3)ET0对气温、平均风速、日照时数为正敏感,而对相对湿度为负敏感。平均气温与日照时数敏感系数呈现下降趋势,相对湿度与风速敏感系数表现出上升趋势。ET0对气温和风速敏感度高的区域同时对日照时数和相对湿度敏感度较低;(4)归因分析表明,华北平原ET0的主导因子是日照时数,平均风速次之,相对湿度、最高温度、最低温度对ET0变化影响较小,日照时数主导区域包括冀北、坝上地区、冀中、豫西、豫南、鲁中及鲁西北,平均风速的主导区域为冀南、河南黄河以北、豫中、鲁西北,温度主导区域零星分布于冀北、豫西、山东半岛等地,相对湿度的主导区域主要分布在鲁南、山东半岛。 展开更多
关键词 华北平原 参考作物蒸散量 Penman—Monteith公式 敏感系数
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