您好,欢迎访问四川省农业科学院 机构知识库!
筛选
科研产出
排序方式:

时间

  • 时间
  • 相关度
  • 被引量
资源类型: 中文期刊
关键词:西北地区(模糊匹配)
3条记录
西北地区地表太阳总辐射计算模型适用性评价

排灌机械工程学报 2019

摘要:为有效提高中国西北地区Rs预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959-2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的Rs计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的Rs计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的Rs模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的Rs计算模型(R2介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R2介于0. 695~0. 719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R2,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m2·d),15.7%,2.298 MJ/(m2·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m2·d),30.7%,3.959 MJ/(m2·d)和0. 713.因此,为有效提高西北地区Rs日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型.

关键词: 西北地区 地表太阳总辐射 计算模型 适用性评价

 全文链接 请求原文
基于气象资料的日辐射模型在中国西北地区适用性评价

农业工程学报 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:地表总辐射(Rs)是作物生长模型率定、蒸散量估算、灌溉制度制定和太阳能资源利用的重要基础数据。为有效提高辐射资源利用率,该文基于中国西北地区10个气象站点1993-2016年气象数据对9种不同日辐射模型进行适用性评价。采用非线性回归分析法对Bristow-Campbell(B-C)模型进行参数属地化修正,得到B-C校正模型。模型适用性评价结果表明:9种模型在西北地区的辐射模拟值和实测值均呈极显著相关(P<0.01);基于日照时数的日辐射模型(?ngstr?m-Prescott、Ogelman、Bahel、Louche、Almorox-Hontoria、Glower-Mc Culloch,其R2介于0.875~0.954)计算精度高于基于温度的模型(Hargreaves-Samani、Annandale、Bristow-Campbell,其R2介于0.652~0.813);其中基于日照时数的模型中Bahel模型精度最高,其次是Ogelman和Glower-Mc Culloch模型,其RMSE分别为2.282、2.309和2.313 MJ/(m~2·d),n RMSE分别为14.0%、14.2%和14.2%,MAE分别为1.666、1.701和1.697 MJ/(m~2·d),Nash-Sutcliffe系数(NS)分别为0.905、0.903和0.902;基于温度的日辐射模型中B-C校正模型精度最高,其RMSE为3.819 MJ/(m~2·d),n RMSE为23.3%,MAE为2.680 MJ/(m~2·d),NS为0.741。因此,西北地区日辐射计算当仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型,当仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell校正模型。

关键词: 太阳辐射 模型 温度 日照时数 西北地区 参数率定

 全文链接 请求原文
基于极限学习机模型的中国西北地区参考作物蒸散量预报

中国农村水利水电 2018 北大核心

摘要:为有效提高西北地区参考作物蒸散量(ET_0)预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET_0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机(extreme learning machine,ELM)ET_0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ELM_1(输入T_(max)、T_(min)、RH、n和u_2)、ELM_2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)、ELM_4(输入T_(max)、T_(min)、RH和u_2)及ELM_7(输入T_(max)、T_(min)和u~2)模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R~2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标(global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM_7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R~2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET_0计算的推荐模型。

关键词: 蒸散量 预报模型 极限学习机 K-折交叉验证 西北地区 可移植性

 全文链接 请求原文

首页上一页1下一页尾页