[发明专利]基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法在审
| 申请号: | 201911217571.X | 申请日: | 2019-12-03 |
| 公开(公告)号: | CN111080465A | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
| 发明(设计)人: | 王振龙;范月;董国强;许莹莹;刘猛;胡军 | 申请(专利权)人: | 安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站) |
| 主分类号: | G06Q50/02 | 分类号: | G06Q50/02 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 230001 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 气象 生物 因子 计算 玉米 实际 作物 系数 方法 | ||
1.基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,包括,其特征在于包括以下步骤:
步骤一、采用多元逐步回归在影响作物系数的各气象因子中筛选出解释程度较高的因子,并选取同期生物因子数据;
步骤二、采用蒸渗仪实测蒸散及气象数据,将作物系数与筛选出的气象因子、叶面积指数分别进行指数拟合和米氏方程拟合,以建立乘法模型;
步骤三、利用梯度下降法求解模型中的未知参数,使计算作物系数与实际作物系数的误差达最小。
2.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,其特征在于:步骤一中的气象因子包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数、风速、绝对湿度、相对湿度、饱和差、水汽压力差及0cm、5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、160cm和320cm地温。
3.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,其特征在于:在步骤一中,所述生物因子是指叶面积指数。
4.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,其特征在于:
所述实际作物系数具体计算方法为:
ET=ET0·Ks·Kc;
其中,ET为实际蒸散量,单位为mm·d-1;
ET0为参考作物蒸散量,单位为mm·d-1;
Kc为作物系数;
Ks为土壤水分胁迫系数;
其中,ET0和Ks具体计算方法为:
其中,ET0为参考作物蒸散量,单位为mm·d-1;
Rn为地表净辐射,单位为MJ·m-2·d-1;
G为土壤热通量,单位为MJ·m-2·d-1;
U2为冠层上方2m处的风速,单位为m/s;
es为饱和水汽压,单位为kPa;
ea为实际水汽压,单位为kPa;
Δ为饱和水汽压随温度变化曲线的斜率,单位为kPa·℃-1;
γ为干湿球常数,单位为kPa·℃-1;
T为2m高处日平均气温,单位为℃,由日最高气温和最低气温的平均值计算得到;
其中,Ks为土壤水分胁迫系数;
θ(0~40)为0~40cm的平均土壤质量含水率,由蒸渗仪内10cm和30cm体积含水率的平均值计算所得,土壤容重为1.4;
θw为凋萎含水率,取值10%;
θf为田间持水率,取值28%。
5.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,其特征在于:
在步骤二中的乘法模型为:
Kc=f(e)·f(LAI);
其中,Kc为作物系数,f(e)为由环境因素构成的作物系数函数,f(LAI)为由作物生理因素构成的作物系数函数;
其中,f(LAI)为:
其中,m、n为待拟合参数;LAI为叶面积指数;KLAI为仅受生物因子影响时的作物系数;
f(e)为:
其中,a、b、c为未知参数;x为筛选出的气象因子;Ke为受气象因子影响的作物系数。
6.根据权利要求5所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法,其特征在于:所述作物生理因素为叶面积指数LAI。
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