發(fā)布時間：2020-10-09 15:07

　　 作物需水量,又稱作物蒸散發(fā),主要用于指導農田灌溉和農業(yè)用水調度,是土壤-植物-大氣連續(xù)體(SPAC)系統(tǒng)的重要參數之一。作物需水量可以通過基于參考作物蒸散發(fā)和作物系數的作物系數法來估算。其中,參考作物蒸散發(fā)取決于氣象因素,作物系數取決于作物因素以及作物管理與環(huán)境條件�，F有基于氣溫和輻射等較少氣象特征的經驗模型估算精度有限、在不同地區(qū)的適用性不強;作為標準模型的FAO Penman-Monteith模型需要的氣象特征較多,在實際農田應用中難以推廣;在沒有考慮農業(yè)知識的情況下,基于機器學習的估算模型對用水估算的準確度低。本文針對上述三個問題,試圖構建約減氣象特征、提高估算精度和節(jié)省訓練時間的參考作物蒸散發(fā)模型,利用農業(yè)知識從模型特征與模型結構對模型進行研究。處于甘肅省境內的黑河中游區(qū)域水資源較為匱乏,農業(yè)用水占到該地區(qū)總用水量的90%以上。進而,本文基于黑河中游不同類型的氣象數據,構建了多時間尺度的參考作物蒸散發(fā)模型;在此基礎上,引入不同作物系數,結合單作物系數法對黑河中游的小麥和玉米在生育期的作物需水量進行了估算。在作物蒸散發(fā)模型構造領域,主要開展以下研究工作:1.基于氣溫的月度參考作物蒸散發(fā)模型研究:基于氣溫數據,融合分治算法、蒸散發(fā)機理和BP神經網絡(BP-NN),通過對農業(yè)知識的分析,利用月序數和參考作物蒸散發(fā)之間的關聯(lián),構建DC-BP-NN模型,提高模型估算精度。2.基于氣溫和輻射融合數據的日度參考作物蒸散發(fā)模型研究:針對日度氣象數據規(guī)模大于月度氣象數據,而BP神經網絡的計算速度較慢、泛化能力不足、結果容易受到初始參數和權值的設定的影響等問題,融合分治算法、蒸散發(fā)機理和極限學習機(ELM),構建了 DC-ELM模型,在保證估算精度的前提下減少模型訓練時間。3.基于多氣象特征融合的日度參考作物蒸散發(fā)模型研究:利用農時知識中旬序數和參考作物蒸散發(fā)的相關性,基于隨機森林(RF)和不同氣象特征的輸入組合,構建了 RF模型,并驗證了集成學習在參考作物蒸散發(fā)模型構建領域的適用性。4.利用參考作物蒸散發(fā)模型和單作物系數法進行作物需水量估算:實驗估算了張掖甘州和酒泉肅州的春玉米和春小麥在2016年各自生長期內各個階段的作物需水量的情況,對各自的需水特點進行分析,為農業(yè)灌溉決策提供了參考。本文基于農業(yè)知識,針對構建約減氣象特征、提高估算精度和節(jié)約訓練時間的參考作物蒸散發(fā)模型進行了研究,并利用單作物系數法和參考作物蒸散發(fā)模型對黑河中游的小麥和玉米在生育期的需水量進行估算,為農業(yè)灌溉預測和農業(yè)水量調度提供了參考依據。
【學位單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：S311;TP181
【部分圖文】：

邐第一章緒論邐逡逑中的蒸散發(fā)機理、分治算法、月序數和蒸散發(fā)的關系，結合ＢＰ神經網絡構建月逡逑度ＤＣ－ＢＰ－ＮＮ模型。逡逑（２）構建基于氣溫和輻射融合的日度ＤＣ－ＥＬＭ模型：基于氣溫和輻射融合逡逑數據，利用農業(yè)知識中的蒸散發(fā)機理、分治算法，結合極限學習機構建日度逡逑ＤＣ－ＥＬＭ邋模型。逡逑（３）構建基于多氣象參數融合的日度隨機森林模型：基于多氣象參數融合逡逑數據，利用農業(yè)知識中的旬序數和蒸散發(fā)的關系，結合隨機森林算法構建曰度逡逑ＲＦ模型。逡逑（４）模擬春玉米和春小麥作物需水量：基于單作物系數法和參考作物蒸散逡逑發(fā)，模擬張掖甘州和酒泉肅州的春玉米與春小麥在各個生長階段的實際作物需水逡逑量。逡逑Ｉ邐１逡逑數據收集和預處理．

Ｋ一一水流從根木質部到莖桿的水流阻力；逡逑Ｋ一一水流從莖桿到葉片的氣孔腔體的水流阻力；逡逑Ｋ—水流從葉片的氣孔腔到葉片外大氣的水流阻力。逡逑從全球的范圍和視角來觀察，整個水循環(huán)系統(tǒng)如圖２．１所示。首先，海洋的水分通過蒸發(fā)作用，轉化為水汽上升到空中成為大氣水，并且經過大氣環(huán)方式進行擴散，分散到世界各地。由于地球表面大部分區(qū)域是海洋，大多數水停留在海洋的上空，一小部分大氣水停留在陸地的上方。然后，在一定的自逡逑境條件下，部分大氣水凝結成為降水。海洋上面的降水直接回到了海洋，上面的降水則進入陸地的水循環(huán)系統(tǒng)。接著，在陸地上的水循環(huán)方面，大氣生的降水在地球重力和太陽輻射等自然作用下，經過作物冠層截留、土壤地流、土壤入滲、壤中徑流、地下徑流等種種過程，一部分水分形成地表徑流，逡逑入湖泊、江河、冰川、沼澤和濕地，另一部分水分則滲入土壤，成為壤中徑下徑流。最終，陸地上的水分會通過地表土壤的蒸發(fā)、植被的蒸騰、地表泊的蒸發(fā)等方式，成為大氣水，而另一部分水分會通過各種徑流，再經過方式最終匯入大海。逡逑

干個神經元通過帶權值的連接發(fā)送來的輸入信號，再將神經元接收的總輸入和神逡逑經元的設定的閾值進行比較，最后通過激活函數并進行輸出。Ｍ－Ｐ神經元結構如逡逑圖３．１所示。逡逑來仃第ｉ個神邐當前神扢元及逡逑，麻神》＇灟蝓ｒｔｉ逡逑＂邐O啠媯艫謫鏨褶義義顯牧渝義賢跡常卞澹停猩窬疽饌煎義希哺兄Ｐ灣義希模錚睿幔歟溴翁岢鏨鍔窬緄難骯譚⑸諫窬淶耐淮�，而突触辶x系牧憂慷人孀磐淮チ蕉說納窬謀浠謀�，连綉n慷缺浠牧亢土礁鏨窬義顯幕钚災統(tǒng)燒�。＿b錚螅澹睿猓歟幔簦簦疲資艿秸飧鲅芯康鈉舴�，灾G窬Ｐ灣義系幕∩咸岢雋爍兄Ｐ�。感知机模型娱W講閔窬槌�，输葰邈负喳[郵帳溴義先胄藕�，并将信号通过具有连接权重的连絾勋凳~絞涑霾�，输出掺b停猩窬義顯Ｐ�。栽嶘定驯I芳那榭魷攏尤ㄖ睪褪涑霾愕模停衴L經元模型的閾值逡逑可以用感知機算法來學習和調整。感知機模型結構如圖３．２所示。逡逑感知機中只有輸出層的神經元具有學習能力

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本文編號：2833845