本文關(guān)鍵詞：低丘紅壤區(qū)稻田能量平衡特征及蒸散模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究低丘紅壤區(qū)稻田系統(tǒng)不同生育期的能量平衡特征以及蒸散規(guī)律,對規(guī)劃水資源布局和提高水資源效率具有重要科學(xué)意義和實踐價值。論文在研究區(qū)觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,分析了稻田生態(tài)系統(tǒng)的能量平衡變化規(guī)律以及時間尺度效應(yīng),探討了不同時間尺度的氣象條件對常用模式的估算蒸散的影響,并建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蒸散模式,為南方低丘紅壤區(qū)水稻生產(chǎn)的水分管理提供參考。主要研究結(jié)果如下：(1)試驗期間稻田能量平衡各分量各生育時期日變化一般呈現(xiàn)單峰趨勢,在午間時刻出現(xiàn)最大值。能量平衡中各量對不同天氣狀況敏感度高,呈現(xiàn)出的日變化曲線特征明顯。潛熱通量和感熱通量在不同生育時期表現(xiàn)差異明顯,潛熱通量與凈輻射變化較為同步,在拔節(jié)期(8月)達到最大值,在進入乳熟期后明顯降低；感熱通量在分蘗到拔節(jié)期(7月下旬到8月上旬)以及乳熟期后(9月下旬)較高,其他時期較低。(2)稻田的潛熱通量在時和日尺度上,其影響因素太陽凈輻射Rn、土壤熱通量G、相對濕度RH和溫度T、風(fēng)速WS、實際水汽壓Ea、土壤溫度Tc和土壤相對含水量SW均存在明顯的時間尺度效應(yīng)：時尺度上的主控因子有Rn、G、RH、T,日尺度上為Rn、G。除日尺度上WS、SW與潛熱通量呈不顯著相關(guān)外,其他因子與潛熱通量在日尺度和時尺度上均呈極顯著相關(guān),而在旬尺度上,潛熱與G呈現(xiàn)為顯著相關(guān),與Rn、Tc、T、Ea呈現(xiàn)為極顯著相關(guān)。(3)稻田的感熱通量的主控因子在時和日尺度上差別較大,時尺度上的主控因子有Rn、G：日尺度上的主控因子在不同時期變化較大,表明不同時期各個因子對感熱貢獻率差別大,單獨一個因子對感熱貢獻較低。在時尺度上,各因子與感熱通量均呈極顯著相關(guān)關(guān)系；在日尺度上,僅有Ea、RH和Rn與感熱通量均呈極顯著相關(guān)關(guān)系；在旬尺度上,Ea和RH與感熱通量呈極顯著相關(guān)關(guān)系。(4)不同時間尺度上各模式估算蒸散值與實測值的的擬合效率差別較大。日尺度上,FAO-PM模式和Priestley-Taylor模式的擬合效率較高,其次是FAO-17-PM模式,擬合效率最低的是Hargreaves模式。時尺度上,Priestley-Taylor模式的擬合效率較高,最適合在用于該地區(qū)時尺度上的蒸散的實時預(yù)測；其次是FAO-PM模式和FAO-17-PM模式過高估計了實際蒸散量；Hargreaves模式過低估計了實際蒸散量。在日和時尺度上分別建立實測值與五個氣象因子間的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式,模擬效果較好。
【關(guān)鍵詞】：稻田 能量平衡特征 時間尺度 蒸散模式
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S511;S161.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景與意義8
• 1.2 蒸散的國內(nèi)外研究進展8-13
• 1.2.1 波文比能量平衡法9
• 1.2.2 渦度相關(guān)法9-10
• 1.2.3 蒸滲儀方法10
• 1.2.4 水量平衡法10
• 1.2.5 空氣動力學(xué)方法10-11
• 1.2.6 遙感方法11-12
• 1.2.7 蒸散計算方法研究進展12-13
• 1.3 能量平衡的國內(nèi)外研究進展13
• 1.4 研究內(nèi)容13-14
• 1.5 技術(shù)路線14-16
• 第二章 研究資料與方法16-22
• 2.1 研究區(qū)概況16
• 2.2 觀測方法16-18
• 2.2.1 氣象要素觀測16
• 2.2.2 波文比觀測16-17
• 2.2.3 葉面積指數(shù)觀測17
• 2.2.4 數(shù)據(jù)處理方法17-18
• 2.3 研究方法18-22
• 2.3.1 波文比能量平衡法18
• 2.3.2 作物蒸散的估算模式18-20
• 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式20-22
• 第三章 稻田波文比能量平衡特征研究22-38
• 3.1 稻田氣象條件22-24
• 3.1.1 太陽輻射特征22-23
• 3.1.2 溫度降水特征23-24
• 3.2 稻田能量平衡特征分析24-35
• 3.2.1 能量平衡各分量典型天氣下特征分析24-31
• 3.2.2 能量平衡各分量波文比逐日變化31-33
• 3.2.3 能量平衡各分量季節(jié)變化33-35
• 3.3 本章小結(jié)35-38
• 第四章 潛熱通量與感熱通量主控因子的時間尺度效應(yīng)38-50
• 4.1 潛熱通量與氣象因子的相關(guān)性分析38-43
• 4.1.1 時尺度潛熱通量對氣象因子的響應(yīng)39-41
• 4.1.2 日尺度潛熱通量對氣象因子的響應(yīng)41-42
• 4.1.3 生長期潛熱通量主要影響因子的時間尺度效應(yīng)42-43
• 4.2 感熱通量與氣象因子的相關(guān)性分析43-47
• 4.2.1 時尺度感熱通量對氣象因子的響應(yīng)44-45
• 4.2.2 日尺度感熱通量對氣象因子的響應(yīng)45-46
• 4.2.3 生長期感熱通量主要影響因子的時間尺度效應(yīng)46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-50
• 第五章 低丘紅壤區(qū)稻田蒸散模式對比50-68
• 5.1 蒸散模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析50-63
• 5.1.1 FAO-Penman-Monteith模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析51-53
• 5.1.2 FAO-17-Penman模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析53-56
• 5.1.3 Priestley-Taylor模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析56-58
• 5.1.4 Hargreaves模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析58-60
• 5.1.5 四種蒸散模式估算蒸散值與實測蒸散值具體分析60-63
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的建立63-66
• 5.2.1 日尺度上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)模式的適用性分析63-65
• 5.2.2 時尺度上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)模式適用性分析65-66
• 5.3 本章小結(jié)66-68
• 第六章 結(jié)論與展望68-70
• 6.1 主要結(jié)論68-69
• 6.2 創(chuàng)新點69
• 6.3 存在問題及展望69-70
• 參考文獻70-78
• 作者簡介78-80
• 致謝80

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：471234