準確估算作物系數對預測作物實際蒸散量和制定精準的灌溉計劃至關重要。為反映作物逐日作物系數變化,綜合考慮氣象和生物因子對作物生長的共同影響,采用五道溝水文實驗站大型蒸滲儀夏玉米實測蒸散及氣象數據,基于地溫及葉面積指數建立了氣象-生理雙函數乘法模型,并結合梯度下降法對模型進行了精度優(yōu)化。結果表明,在整個玉米生長期中,作物系數實測值和計算值平均絕對誤差為0.12,均方根誤差為0.15,相關性為0.91,蒸散量實測值與計算值平均絕對誤差為1.0 mm/d,均方根誤差為4.5 mm/d,相關性為0.75。該模型計算的全生育期蒸散量準確率(誤差在2～3 mm/d以內)相比使用聯(lián)合國糧農組織(FAO)推薦的作物系數計算所得準確率提高了3倍以上,可更精確用于作物系數及蒸散量計算。

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【部分圖文】：

圖1全生育期地溫和作物系數Kc變化過程線圖

夏玉米全生育期地溫、葉面積指數及實際作物系數變化（圖1）。地溫、LAI與Kc的r分別為0.75和0.52，相關性較高。作物根系生長對地溫變化非常敏感，地溫越高，作物的生長發(fā)育越快，作物蒸騰作用增強，土壤水的移動越頻繁；地溫低，根系的生長和代謝都會受到抑制，作物根系吸水緩慢，蒸騰作....

圖2訓練樣本計算作物系數Kc與實際值比較

圖2為訓練樣本根據式（22）所得作物系數計算值及實際值變化過程圖。兩者平均值分別為0.399和0.405，相差小于0.01,MAE為0.11,MSE為0.02,RMSE為0.14，對于作物系數估算準確率P0.2為80%、P0.3為98%、P0.4為100%，誤差較小，說明模型精度....

圖3檢驗樣本計算作物系數Kc與實際值比較

圖3為檢驗樣本根據式（22）所建模型計算得到的作物系數Kc及實際值變化過程圖。兩者平均值分別為0.40和0.44，僅相差0.04,MAE為0.12,MSE為0.02,RMSE為0.15，對于作物系數估算準確率P0.2為81%、P0.3為96%、P0.4為100%，誤差較小，模型預....

圖4訓練樣本計算蒸散量ET與實際值比較

圖4為依據式（2）計算所得訓練集蒸散值與實際值對比圖。兩者平均值分別為3.88和3.86mm/d，相差小于0.1mm/d,MAE為1.0mm/d,RMSE為1.4mm/d，對于蒸散量估算準確率P2為80%、P3為95%、P4為98%，誤差較小，預測精度較高。圖5為依據式（....

本文編號：4001558