[发明专利]一种基于主控因子修正的参照作物腾发量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于主控因子修正的参照作物腾发量预测方法。该方法包括收集预测地历史实测气象数据；并利用PMT模型计算出历年参照作物腾发量；采用基于多参数法确定PMT模型中的主控因子；采用基于贡献率的卡尔曼滤波法对收集的天气预报值中的PMT模型主控因子预报值进行修正；将修正完成的PMT模型主控因子预报值和其它预测地天气预报值代入PMT模型中进行计算，得到基于主控因子修正的参照作物腾发量预测结果。本发明为了解决现有技术中中长期参照作物腾发量预测偏差较大的问题，采用了基于贡献率的卡尔曼滤波法对气象预报数据中的主控因子进行按月修正，提高了参照作物腾发量预测的准确性，为中长期农业需水量准确预报提供了技术支持，实用性较强。

技术领域

本发明涉及一种参照作物腾发量预测方法，尤其涉及一种基于主控因子修正的参照作物腾发量预测方法。

背景技术

我国属于农业大国，农业灌溉用水量占比大，当下水资源短缺已成为制约农业发展的瓶颈，要实现灌溉农业的可持续发展，需要对农业需水量进行精准计算以及预报。现有两类作物需水量的计算方法，一是直接计算出作物需水量，二是通过计算参照作物腾发量(ET₀)来间接计算作物需水量，直接计算法多依赖大量实测资料，受限于监测费用与监测人数等因素，难以大规模推广应用，故现阶段用参照作物腾发量来计算作物需水量较为普遍。

现有技术目前普遍采用Penman-Monteith(P-M)公式计算的ET₀，但利用实测气象资料计算获得ET₀难以预测中长期ET₀变化情况，利用天气预报信息去估算ET₀已经被证实是可行的，但现有技术多集中于利用短期天气预报解析数据直接代入ET₀预报模型并对其预报精度进行评价，而采用未经修正的气象预报解析数据进行中长期ET₀的预测偏差较大，精确度较低。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于主控因子修正的参照作物腾发量预测方法。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于主控因子修正的参照作物腾发量预测方法，包括以下步骤：

S1、收集预测地PMT模型计算所需历史实测气象数据；

S2、将步骤S1收集的预测地历史实测气象数据代入PMT模型中计算出历年参照作物腾发量；

S3、根据步骤S2得到的历年参照作物腾发量采用基于多参数法确定PMT模型中的主控因子；

S4、收集预测地PMT模型计算所需天气预报值；

S5、采用基于贡献率的卡尔曼滤波法对步骤S4中收集的天气预报值中的PMT模型主控因子预报值进行修正；

S6、将步骤S5中修正完成的PMT模型主控因子预报值和步骤S4收集的其它预测地天气预报值代入PMT模型中进行计算，得到基于主控因子修正的参照作物腾发量预测结果。

本发明具有以下有益效果：利用各主控因子月贡献量差异，采用按照月份划分修正气象预报值中的PMT模型主控因子的方法，提高了参照作物腾发量的预测精度，具有实用性。

优选地，步骤S1具体包括收集过去30年以上的长系列预测地日最高气温、日最低气温和风速的实测值。

该优选方案具有以下有益效果：收集过去30年以上的长系列气象信息保证了本发明后续确定主控因子和对主控因子进行修正的过程有足够的基数进行运算，确保了确定和修正主控因子结果的准确性。

优选地，步骤S2包括以下分步骤：

S21、根据日最高气温和日最低气温计算出平均温度T，计算公式为：