Penm an-M on te ith公式是在蒸散研究中应用最多,也是变化形式最多的方法,该文在对目前Penm an-M on te ith模型在森林下垫面中应用总结的基础上,阐述了其中众多参数的意义和常用的确定方法,着重探讨了影响该模型精确性的关键因子净辐...Penm an-M on te ith公式是在蒸散研究中应用最多,也是变化形式最多的方法,该文在对目前Penm an-M on te ith模型在森林下垫面中应用总结的基础上,阐述了其中众多参数的意义和常用的确定方法,着重探讨了影响该模型精确性的关键因子净辐射、空气动力学阻力和冠层阻力的计算方法,并分析了Penm an-M on te ith模型在实际应用中存在的一些问题,提出了该模型在今后森林蒸散研究中发展的思路。展开更多
在茶园水资源管理中,蒸散量(Evapotranspiration,ET)是评估作物水分需求的关键指标,由于茶园蒸散量预测具有时序性、不稳定性以及非线性耦合等特点,目前的茶园蒸散量预测模型存在预测精度较低的问题,针对此问题本文提出了一种新型的茶...在茶园水资源管理中,蒸散量(Evapotranspiration,ET)是评估作物水分需求的关键指标,由于茶园蒸散量预测具有时序性、不稳定性以及非线性耦合等特点,目前的茶园蒸散量预测模型存在预测精度较低的问题,针对此问题本文提出了一种新型的茶园蒸散量预测模型。首先使用互信息算法(Mutual information,MI)与主成分分析算法(Principal component analysis,PCA)相融合的数据处理算法(MIPCA),筛选强相关的特征并提取主成分;其次将时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与Transformer融合,利用灰狼算法(Grey wolf optimization,GWO)优化超参数,捕捉茶园数据的全局依赖关系;最后整合2个网络构建了MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型,通过消融试验和对比试验验证了模型性能,并对模型在不同时间步长下的性能进行测试。结果表明,该模型平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和决定系数(Coefficient of determination,R^(2))3个评价指标分别为0.015 mm/d、0.312 mm/d和0.962,优于长短期记忆模型(Long short term memory,LSTM)等传统预测模型。在小时尺度、日尺度和月尺度下的R^(2)分别为0.986、0.978和0.946,在不同时间步长下展现了良好的适应性和准确性。本文构建的MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型具有较高的预测精度和稳定性,可为茶园水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。展开更多
青稞(Hordeum vulgare L. var. nudum)作为青藏高原特色作物,其蒸散过程对水分利用效率与产量形成至关重要。综述了青稞蒸散组分的研究进展,涵盖了蒸散的概念、研究方法,重点阐述了青稞蒸散各组分(土壤蒸发和作物蒸腾)的影响因素及定量...青稞(Hordeum vulgare L. var. nudum)作为青藏高原特色作物,其蒸散过程对水分利用效率与产量形成至关重要。综述了青稞蒸散组分的研究进展,涵盖了蒸散的概念、研究方法,重点阐述了青稞蒸散各组分(土壤蒸发和作物蒸腾)的影响因素及定量研究成果,讨论了当前研究存在的问题与未来发展方向,旨在为深入了解青稞水分利用规律,优化青稞种植灌溉管理及高原节水农业提供理论支持。展开更多
文摘Penm an-M on te ith公式是在蒸散研究中应用最多,也是变化形式最多的方法,该文在对目前Penm an-M on te ith模型在森林下垫面中应用总结的基础上,阐述了其中众多参数的意义和常用的确定方法,着重探讨了影响该模型精确性的关键因子净辐射、空气动力学阻力和冠层阻力的计算方法,并分析了Penm an-M on te ith模型在实际应用中存在的一些问题,提出了该模型在今后森林蒸散研究中发展的思路。
文摘在茶园水资源管理中,蒸散量(Evapotranspiration,ET)是评估作物水分需求的关键指标,由于茶园蒸散量预测具有时序性、不稳定性以及非线性耦合等特点,目前的茶园蒸散量预测模型存在预测精度较低的问题,针对此问题本文提出了一种新型的茶园蒸散量预测模型。首先使用互信息算法(Mutual information,MI)与主成分分析算法(Principal component analysis,PCA)相融合的数据处理算法(MIPCA),筛选强相关的特征并提取主成分;其次将时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与Transformer融合,利用灰狼算法(Grey wolf optimization,GWO)优化超参数,捕捉茶园数据的全局依赖关系;最后整合2个网络构建了MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型,通过消融试验和对比试验验证了模型性能,并对模型在不同时间步长下的性能进行测试。结果表明,该模型平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和决定系数(Coefficient of determination,R^(2))3个评价指标分别为0.015 mm/d、0.312 mm/d和0.962,优于长短期记忆模型(Long short term memory,LSTM)等传统预测模型。在小时尺度、日尺度和月尺度下的R^(2)分别为0.986、0.978和0.946,在不同时间步长下展现了良好的适应性和准确性。本文构建的MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型具有较高的预测精度和稳定性,可为茶园水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。
文摘青稞(Hordeum vulgare L. var. nudum)作为青藏高原特色作物,其蒸散过程对水分利用效率与产量形成至关重要。综述了青稞蒸散组分的研究进展,涵盖了蒸散的概念、研究方法,重点阐述了青稞蒸散各组分(土壤蒸发和作物蒸腾)的影响因素及定量研究成果,讨论了当前研究存在的问题与未来发展方向,旨在为深入了解青稞水分利用规律,优化青稞种植灌溉管理及高原节水农业提供理论支持。
