本文通過新鄉(xiāng)地區(qū)2012-2014年冬小麥田間試驗,將日常天氣預報信息進行解析定量化后代入修正的參考作物蒸發(fā)蒸騰量（ET0）預測模型,并與實測氣象資料FAO56 Penman-Monteith公式計算值比較,篩選出精度較高的ET0預報模型。利用天氣預報中的氣溫預報值建立了基于積溫的作物系數(shù)模擬模型并和ET0預報模型一起耦合到水量平衡方程中,預報未來時段的土壤含水率。利用SIMDual_Kc雙作物系數(shù)模型模擬了2012-2014年冬小麥生育期內(nèi)的土壤含水率,模型擬合度較好,當實測數(shù)據(jù)缺失時可將該模型擬合的數(shù)據(jù)進行插補�；�.NETFramework4.5開發(fā)了面向用戶的可視化程序界面,為灌溉管理者和決策者提供直觀的可視化決策依據(jù),指導灌區(qū)做到適時適量灌溉。本文的主要結(jié)論如下:（1）通過天氣預報各要素的預報精度統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),最高、最低氣溫、日照時數(shù)的預報精度均隨預見期的增加呈逐漸下降趨勢,同一預見期下,最低氣溫預報的精度稍高于最高氣溫。（2）基于天氣預報信息解析的ET0預報模型中,PMT1模型在短期預報中精度最高,在中期預報中P-T、HG-M兩種模型的預報值既能滿足精度... 

【文章來源】：西北農(nóng)林科技大學陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：116 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 土壤墑情預報研究進展
        1.2.2 機理性模型
        1.2.3 概念性模型
        1.2.4 隨機模型
        1.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        1.2.6 經(jīng)驗模型
    1.3 存在問題
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 技術(shù)路線
第二章 試驗材料和方法
    2.1 試驗區(qū)基本情況
    2.2 試驗設計
    2.3 觀測指標與測定方法
    2.4 試驗數(shù)據(jù)的處理方法
第三章 基于溫度資料估算參考作物蒸發(fā)蒸騰量模型比較
0估算模型">    3.1 ET₀估算模型
        3.1.1 FAO56 Penman-Monteith（P-M）方法
        3.1.2 溫度法
        3.1.3 輻射法
    3.3 評價方法
    3.4 結(jié)果與分析
        3.4.1 溫度法公式比較
        3.4.2 輻射法比較
0估算方法的交叉比較">        3.4.3 ET₀估算方法的交叉比較
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于天氣預報信息的參考作物蒸發(fā)蒸騰量中短期預報模型研究
0預報模型">    4.1 ET₀預報模型
        4.1.1 確定性模型
    4.2 黑箱預測模型
        4.2.1 基于天氣預報信息主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型
    4.3 結(jié)果與分析
        4.3.1 天氣預報精度評價
        4.3.2 解析天氣預報信息評價
0的預報結(jié)果分析">        4.3.3 ET₀的預報結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 冬小麥作物系數(shù)的預報和模擬
    5.1 株高和葉面積指數(shù)（LAI）的變化規(guī)律及模擬模型
        5.1.1 株高及葉面積指數(shù)的變化規(guī)律
        5.1.2 基于播后天數(shù)的株高和葉面積指數(shù)的模擬模型
    5.2 冬小麥有效積溫的計算
        5.2.1 積溫的分類及計算原則
        5.2.2 冬小麥各生育階段的有效積溫
    5.3 基于有效積溫的冬小麥LAI的模擬模型
        5.3.1 基于多項式的模擬模型
        5.3.2 基于修正的Logistic模型的LAI模擬模型
    5.4 作物系數(shù)模擬模型
        5.4.1 實測作物系數(shù)的計算
        5.4.2 LAI與作物系數(shù)的模擬
    5.5 作物系數(shù)模型的驗證
        5.5.1 冬小麥葉面積指數(shù)模型的驗證
    5.6 本章小結(jié)
第六章 土壤墑情實時預報模擬模型
    6.1 水量平衡模型
        6.1.1 水量平衡方程中參數(shù)的確定
        6.1.2 作物需水量預報
        6.1.3 灌溉日期和灌溉水量的預報
        6.1.4 土壤含水率的實時預報修正
    6.2 土壤含水率的實時預報結(jié)果分析
        6.2.1 冬小麥生育期內(nèi)的降雨變化分析
        6.2.2 冬小麥生育期內(nèi)土壤含水率逐日預報結(jié)果分析
Kc雙作物系數(shù)模型模擬土壤含水率">    6.3 SIMDual_Kc雙作物系數(shù)模型模擬土壤含水率
Kc模型原理">        6.3.1 SIMDual_Kc模型原理
Kc模型計算過程">        6.3.2 SIMDual_Kc模型計算過程
Kc模型主界面">        6.3.3 SIMDual_Kc模型主界面
Kc 模型應用">        6.3.4 SIMDual_Kc 模型應用
    6.4 本章小結(jié)
第七章 基于天氣預報信息的冬小麥實時灌溉預報系統(tǒng)開發(fā)
    7.1 預報系統(tǒng)介紹
    7.2 預報系統(tǒng)使用說明
        7.2.1 預報界面
        7.2.2 設置參數(shù)界面
    7.3 本章小結(jié)
第八章 結(jié)論與展望
    8.1 主要結(jié)論
    8.2 創(chuàng)新點
    8.3 問題與展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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[10]調(diào)虧灌溉條件下紫花苜蓿生長、作物系數(shù)和水分利用效率試驗研究[J]. 楊磊,杜太生,李志軍,王振昌.  灌溉排水學報. 2008(06)

博士論文
[1]模擬氣候變化條件下太湖地區(qū)農(nóng)田土壤水分和養(yǎng)分的動態(tài)變化[D]. 張勇.南京農(nóng)業(yè)大學 2013
[2]冬小麥降雨利用過程及其模擬[D]. 劉戰(zhàn)東.中國農(nóng)業(yè)科學院 2012
[3]控制性交替隔溝灌溉的節(jié)水機理與作物需水量估算方法研究[D]. 孫景生.西北農(nóng)林科技大學 2002

碩士論文
[1]基于渦度相關(guān)法和SIMDualKc模型的夏玉米水分利用效率及其影響因素研究[D]. 李石琳.東北農(nóng)業(yè)大學 2014
[2]石羊河流域農(nóng)田土壤水分有效性評價及動態(tài)模擬[D]. 王磊.西北農(nóng)林科技大學 2014



本文編號：3037367