發(fā)布時(shí)間：2021-11-13 19:54

　　作物蒸發(fā)蒸騰（ET）是農(nóng)業(yè)水管理的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù),ET的準(zhǔn)確估算對精準(zhǔn)灌溉管理的實(shí)現(xiàn)及區(qū)域水資源配置均具有重要意義。為有效提高西北地區(qū)夏玉米ET預(yù)報(bào)精度,利用2011-2013年夏玉米作物指數(shù)與氣象因子,基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）構(gòu)建西北地區(qū)夏玉米蒸發(fā)蒸騰量估算模型,并與Shuttleworth-Wallace（S-W）物理模型估算結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,與大型蒸滲儀實(shí)測夏玉米不同時(shí)段ET相比,GRNN對夏玉米各生育期及全生育期ET的模擬效果更優(yōu)。夏玉米全生育期ET最優(yōu)模擬模型為M₁₂（輸入T、n、LAI）,其MAE、NSE、R²、MRE、RRMSE和GPI排名分別為0.925 2 mm/d、0.550 0、0.553 6、0.836 8、0.430 7和4;夏玉米出苗-抽雄期ET模擬最優(yōu)模型為M_Ⅰ-14（輸入f_c、H）,其MAE、NSE、R²、MRE、RRMSE和GPI排名分別為0.866 0 mm/d、0.391 7、0.425 2、0.360 6、0.399 0和2;... 

【文章來源】：中國農(nóng)村水利水電. 2020,(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 測量項(xiàng)目
    1.3 研究方法
        (1)Shuttleworth-Wallace模型計(jì)算方法。
        (2)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法。
    1.4 模型評價(jià)指標(biāo)
2 結(jié)果與分析
    2.1 GRNN輸入的模型參數(shù)組合情況
    2.2 GRNN對夏玉米蒸發(fā)蒸騰量的模擬
        (1)夏玉米出苗-抽雄期蒸發(fā)蒸騰量模擬。
        (2)夏玉米抽雄-灌漿期蒸發(fā)蒸騰量模擬。
        (3)夏玉米灌漿-收獲期蒸發(fā)蒸騰量模擬。
        (4)夏玉米全生育期蒸發(fā)蒸騰量模擬。
    2.3 GRNN與Shuttleworth-Wallace模型模擬精度對比
3 討 論
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Penman-Monteith模型的兩個(gè)蒸散模型在夏玉米農(nóng)田的參數(shù)修正及性能評價(jià)[J]. 王娟,王建林,劉家斌,姜雯,趙長星.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2017(06)
[2]基于葉面積指數(shù)改進(jìn)雙作物系數(shù)法估算旱作玉米蒸散[J]. 馮禹,崔寧博,龔道枝,王罕博,郝衛(wèi)平,梅旭榮.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(09)

碩士論文
[1]基于作物模型的陜西關(guān)中地區(qū)冬小麥灌溉制度優(yōu)化研究[D]. 王子申.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[2]冬小麥、夏玉米蒸發(fā)蒸騰及作物系數(shù)的研究[D]. 梁文清.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2012



本文編號：3493619