發(fā)布時(shí)間：2020-05-02 18:52

【摘要】：地膜覆蓋能夠顯著改善農(nóng)田土壤水熱狀態(tài),進(jìn)而影響農(nóng)田水文過(guò)程。因此,分析覆膜和露地條件下黃土高原旱作農(nóng)田不同尺度水分傳輸過(guò)程及建立農(nóng)田蒸散估算和區(qū)分模型對(duì)農(nóng)田水分利用效率提升具有重要意義。本文選取黃土高原東部旱作春玉米田為研究對(duì)象,設(shè)置露地(CK)和地膜覆蓋(PM)兩個(gè)試驗(yàn)處理,利用光合儀、莖流計(jì)和渦度相關(guān)系統(tǒng)開(kāi)展了玉米田不同尺度耗水觀測(cè),探究了地膜覆蓋對(duì)農(nóng)田水分傳輸?shù)挠绊憴C(jī)制,建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)田蒸散模擬模型,并改進(jìn)了雙作物系數(shù)法對(duì)土壤蒸發(fā)(E)和作物蒸騰量(T)進(jìn)行了估算。取得了如下成果:(1)與CK處理相比,2015和2016年全生育期內(nèi)PM處理土壤含水率分別提高了2.8和4.2個(gè)百分點(diǎn),最大綠葉面積指數(shù)(GLAI)分別提高了0.05和0.44 m~2 m~(-2),生育期分別縮短了9和10 d,株高分別提高了24和38 cm,地上干物質(zhì)分別提高2.3和3.7 Mg ha~(-1)。(2)CK和PM處理葉片蒸騰速率、植株莖流和ET均呈現(xiàn)典型的日變化過(guò)程,在中午左右達(dá)到最大,之后逐漸減小,且PM處理能夠不同程度地增大葉片蒸騰速率和植株莖流。PM處理降低了全生育期ET并改變了ET組成,明顯降低了E和E/ET,而增大了T/ET,進(jìn)而可提供更多水分用于玉米生長(zhǎng)。(3)覆膜增大了玉米田能量的不平衡。兩個(gè)處理各能量通量均存在顯著的日、季節(jié)變化特征。在快速生長(zhǎng)期(拔節(jié)期),降水后CK和PM處理潛熱通量(λET)均顯著增大,而顯熱通量(H)和土壤熱通量(G)均減小。但在后期(成熟期),降水對(duì)各能量通量的變化過(guò)程沒(méi)有快速生長(zhǎng)期明顯,表明玉米生育期內(nèi)降水的分布能夠顯著影響旱作玉米田的能量平衡。玉米生育期內(nèi),凈輻射(R_n)主要以λET為主,而休閑期R_n主要以H為主。R_n是玉米田λET的最主要的影響因子,其次為平均氣溫和飽和水汽壓差,風(fēng)速和相對(duì)濕度對(duì)λET的影響相對(duì)較小。(4)分別基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANN)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)和支持向量機(jī)(SVM)構(gòu)建的ET模擬模型均能較好地模擬玉米田ET。在整個(gè)玉米全生育期,無(wú)論以氣象和作物參數(shù)為輸入或者只以氣象參數(shù)為輸入時(shí),ELM模型均高于GANN、GRNN和SVM模型,因此可以推薦ELM模型應(yīng)用于該地區(qū)玉米ET模擬中。(5)基于GLAI對(duì)雙作物系數(shù)法的基礎(chǔ)作物系數(shù)和土壤蒸發(fā)系數(shù)進(jìn)行了修正,修正后的雙作物系數(shù)法能較好的模擬和區(qū)分旱作玉米田ET,其模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值較為一致,模型決定系數(shù)、均方根誤差、模型效率系數(shù)和平均絕對(duì)誤差分別為0.824~0.870、0.381~0.561 mm d~(-1)、0.817~0.871和0.332~0.449 mm d~(-1)。
【圖文】：

該站位于黃土高原東部（圖2），屬晉東豫西典型半濕潤(rùn)偏旱區(qū)，海拔 1202 m（37°44′52″N，113°12′11″E），該區(qū)降雨年際變化較大，平均降雨量為 481 mm，多集中在春玉米生育期內(nèi)（6-9 月）。多年平均氣溫和平均無(wú)霜期分別為 7.4℃和 140 d（馮禹等，2016b; Feng et al., 2017b, 2017c）。該地區(qū)為旱作農(nóng)業(yè)，，種植模式一年一熟制，種植春玉米。圖 2 研究區(qū)域地理位置Fig.2 Geographical location of the experiment site試驗(yàn)區(qū)土壤為砂壤土，其中砂粒（≥0.05～2 mm）占 54.9%、粉粒（≥0.002～0.05 mm）占 29.5%、黏粒（<0.002 mm）占 15.6%。耕層土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 9.00 g kg-1

圖 3 遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型流程Fig.3 The flowchart of the GANN model化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要素包括種群初始化、適應(yīng)度函數(shù)、選擇、交叉和變異。初始化數(shù)編碼對(duì)個(gè)體進(jìn)行編碼，每個(gè)個(gè)體均為 1 個(gè)實(shí)數(shù)串，由輸入層和隱含層之閾值、隱含層與輸出層之間連接權(quán)值和輸出層閾值等 4 部分（王小川等，度函數(shù)體得到 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出和期望輸出之間的誤差絕對(duì)值作為個(gè)體適應(yīng)度值：1( ( ))ni iiF k abs y o== ∑ 網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)；yi為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第 i 個(gè)節(jié)點(diǎn)的期望輸出；oi為第 i 個(gè)節(jié)數(shù)。擇操作有輪盤賭法和錦標(biāo)賽法等多種方法，本研究中采用輪盤賭法，即基略，則每個(gè)個(gè)體 i 的選擇概率 pi為：/i if = k F
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S513

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 劉健;常用園林植物蒸騰耗水特性及生態(tài)效應(yīng)研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2647385