文献类型： 中文期刊
作者： 崔宁博 1 ; 龚道枝 2 ; 胡笑涛 3 ; 张宽地 3 ;
作者机构： 1.四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院
2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室/农业部旱作节水农业重点实验室
3.西北农林科技大学水利与建筑工程学院
关键词： 温度;模型;农业;参考作物蒸散量,温度资料,Penman-Monteith模型,广义回归神经网络,模型适用性
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2016 年 32 卷 10 期
页码： 81-89+315
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0)精确模拟对水资源高效利用和灌溉制度制定具有重要意义,该文以四川盆地19个气象站点1961-1990年逐日最高、最低温度和大气顶层辐射作为输入参数,FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,建立基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的ET0模拟模型,基于1991-2014年资料进行模型验证,将GRNN模型同Hargreaves(HS1)和改进Hargreaves(HS2)等简化模型的模拟结果进行比较,分析只有温度资料情况下不同模型模拟ET0误差的时空变异性。结果表明:GRNN、HS1和HS2模型均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.41、1.16和0.70 mm/d,模型效率系数(Ens)分别为0.88、0.13和0.67。3种模型RMSE在时空上均呈现HS1>HS2>GRNN、Ens均呈现GRNN>HS2>HS1趋势;与PM模型模拟结果相比,GRNN、HS1和HS2模型模拟结果分别偏大0.8%、45.1%和17.3%。在时空尺度上的误差分析均表明利用温度资料建立的GRNN模型能够较为准确地模拟四川盆地ET0,因此可以作为资料缺失情况下ET0模拟的推荐模型。该研究可为四川盆地作物需水精确预测提供科学依据。
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