期刊文章详细信息
通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量 ( EI收录)
Estimation of crop coefficient and evapotranspiration of summer maize by path analysis combined with BP neural network
文献类型:期刊文章
Wang Yining;Zhang Xiaomeng;Lu Lu;Gu Nan;Wang Zhenlong;Liu Meng;Wang Guoqing(Nanjing Hydraulic Research Institute,Nanjing 210029,China;College of Water Resources and Hydropower,Hebei University of Engineering,Handan 056000,China;Water Resources Research Institute of Anhui Province,Bengbu 233000,China)
机构地区:[1]南京水利科学研究院,南京210029 [2]河北工程大学水利水电学院,邯郸056000 [3]安徽省(水利部淮委)水利科学研究院,蚌埠233000
基 金:国际自然科学基金项目(41571015);国家重点研发计划(2017YFC0404504)。
年 份:2020
卷 号:36
期 号:7
起止页码:109-116
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EBSCO、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:准确估算蒸散量对于精准管理农田水分至关重要。为了解作物系数的动态特征,准确估算作物需水量,使用叶面积指数和气象要素模拟玉米全生育期作物系数及蒸散量。利用2018年五道沟实验站气象和称重式蒸渗仪实测数据,运用通径分析法筛选影响作物系数的关键因子,建立无雨期不同地下水埋深下作物系数模型,以此估算蒸散量。结果表明:1 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.04 mm/d,相关系数为0.94,其中初期、发育期、中期和后期平均绝对误差分别为0.06、0.09、0.05和0.03 mm/d。3 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.08 mm/d,相关系数为0.92,各生育期平均绝对误差分别为0.11、0.10、0.07和0.03 mm/d,利用温度、风速和叶面积指数模拟作物系数精度较高。1 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.72 mm/d,各生育阶段平均绝对误差分别为0.56、059、0.66和0.45 mm/d。3 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.73 mm/d,各生育阶段ET平均绝对误差分别为0.82、0.98、0.68和0.29 mm/d。不同时间尺度下(1、3、5 d)2种埋深ET模拟值与实际值一致性指数均接近1.00,平均绝对误差小于1.0 mm/d,预报准确率达70%。随预报时间尺度的增加,预报精度提高。该方法可用于夏玉米蒸散发量计算。
关 键 词:蒸散量 通径分析 蒸渗仪 作物系数 动态模拟 时间尺度 夏玉米
分 类 号:P426.2[大气科学类]
参考文献:
正在载入数据...
二级参考文献:
正在载入数据...
耦合文献:
正在载入数据...
引证文献:
正在载入数据...
二级引证文献:
正在载入数据...
同被引文献:
正在载入数据...