国家自然科学基金(51179048)
- 作品数：12 被引量：71H指数：5
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- 相关领域：农业科学水利工程机械工程更多>>
- 基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报被引量：5
- 2015年
- 采用反向传播人工神经网络（BP-ANN）逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1-7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率（±1.5mm/d以内）达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。
- 谢梅香罗玉峰钱子嘉闫欣彭世彰李江安常晓敏
- 关键词：参考作物腾发量灌溉预报BP人工神经网络
- 基于气温预报的参考作物腾发量预报方法比较被引量：7
- 2016年
- 为探索精确预报未来短期ET0的方法,比较了4种基于气温预报ET0预报模型,即Hargreaves-Samani（HS）、Thornthwaite（TH）、简化的Penman-Monteith（PT）及McCloud（MC）模型。收集了西藏林芝站2001年1月1日至2013年12月31日的实测逐日气象数据和2012年6月6日至2013年12月31日逐日对未来7d的气象预报数据,在气温预报精度评价的基础上,采用4种基于温度的参考腾发量计算模型直接进行ET0预报,然后采用率定后的模型进行ET0预报,最后与实测气象数据和FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较。结果表明,未率定的4种模型预报误差均较大,其中PT公式精度稍高。经率定后,4种公式的预报精度都有所提高,平均准确率为70%,MAE值HS模型最小,平均为0.57mm/d,其他3个模型为1.27～1.50mm/d;RMSE都在2.0mm/d左右;r值总体仍不高,TH模型平均仅有0.19,其他3种模型在0.6左右。综合来看,PT模型的预报效果稳定性优于其他3个模型。对于林芝地区附近的灌区,无论有无气象观测数据供模型率定,建议采用PT模型进行ET0预报。
- 罗玉峰罗红英白凯华常晓敏缴锡云崔远来
- 关键词：灌溉预报气温预报参考作物腾发量灌溉制度
- 环保型叶片调节系统的开发与应用被引量：2
- 2013年
- 叶片全调节是大型叶片泵工况调节的主要方式,在分析传统的机械和液压叶片调节方式存在问题的基础上,提出将机械式操作拉杆和液压式操作动力进行组合的环保型叶片调节机构,并设计了接力器的活塞缸分别布置在水泵轴和电动机轴之间的中置式和布置在轮毂上方的下置式2种叶片调节机构型式,较好地解决了密封要求高的问题,保证叶轮无泄漏.建立以三维CFD模拟技术为基础的叶片受力和水力矩大小及分布的预测和计算模型,提出了按不同叶片安放角和不同运行工况下力矩分布设计接力器结构(直径和压力等级)的方法.对现有的受油器结构和控制原理进行改进与完善,并成功研制采用伺服电动机-配压阀和数字比例阀的新型受油器结构,其调节精度可达4‰,实现了叶片精确调节和开/闭环控制.
- 张仁田邓东升朱红耕李龙华岳修斌
- 关键词：叶片泵接力器受油器
- 降雨预报准确度分析及其在水稻节水灌溉决策中的应用被引量：10
- 2013年
- 针对未来降雨存在不确定性的问题,为提高降雨利用率,收集了中央气象台2011年5月31日至10月6日桂林市未来4d降雨预报值及桂林气象站实测降雨数据,分析了各等级降雨预报的准确度及其在水稻灌溉决策中的应用。结果表明,预见期1～4d无雨预报准确率最高,平均可达81.4%,小雨预报为33.7%,中雨以上较低;小雨预报平均空报率为44.1%,中雨预报为81.7%,大雨预报为57.3%;无雨预报平均漏报率为18.6%,小雨预报为22.2%,中雨预报为18.3%,大雨预报为28.6%。当预报为无雨或小雨时,如达到灌溉标准的下限则可直接按计算灌水定额实施灌溉;预报为中雨及以上量级降雨量时,应适当减少灌水定额以降低灌后遇雨形成的灌水浪费,同时需注意避免降雨空报使作物受旱减产。降雨预报具有一定的精度,在进行水稻灌溉决策时应加以利用。
- 侯静文罗玉峰崔远来
- 关键词：水稻节水灌溉降雨预报灌溉决策
- 江苏省水稻灌溉需水量空间分布规律研究被引量：5
- 2014年
- 水稻灌溉需水量的时空分布是科学制定不同地区灌水定额和灌溉管理策略的主要依据。基于江苏省13个气象站及周边省市4个气象站近50年逐日的气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法,计算了水稻全生育期内的灌溉需水量,并利用GIS的空间分析功能,通过反距离权重插值法得到水稻灌溉需水量空间分布图。结果表明,江苏省水稻灌溉需水量空间差异悬殊,多年平均值介于223.4~669.7mm/季,总体表现为由南至北、由东至西递增的分布格局。
- 罗玉峰张亚东韩冰王卫光缴锡云
- 关键词：水稻作物需水量灌溉需水量
- “互联网+”智慧灌溉平台开发与应用被引量：4
- 2017年
- 农业灌溉用水占我国水资源需求最大部分,针对我国现存的水资源利用问题以及农业现代化发展的内在要求,团队搭建了一种基于移动网络的"互联网+"智慧灌溉平台,并开展了初步试验。阐述了该智慧灌溉平台的设计与开发过程,简要介绍了平台的使用方法和试点情况,对未来应用前景予以展望。
- 陈一飞吕辛未罗玉峰
- 关键词：节水物联网灌区信息化
- 考虑未来降水的南方水稻灌溉风险决策节水效果分析被引量：2
- 2016年
- 提高降雨利用率是节约灌溉用水的一种有效途径。提出了一种考虑未来降水的灌溉风险决策方法,以广西青狮潭灌区为例验证这一方法的节水效果。收集了桂林站2013-2014两年早稻和晚稻生育期逐日对未来7d的气象预报数据和相应时段的气象观测数据,推求了两年淹灌和间歇灌溉两种灌溉模式下采用常规灌溉决策和风险灌溉决策的灌溉制度,并分析了风险决策的节水效果。结果表明,早稻和晚稻平均降低灌水量23.5和21.9mm,节水分别为38.3%和6.7%。采用风险决策可以避免因灌后遇雨造成的灌水浪费,从而减少灌溉用水量、排水量以及灌水次数。
- 曹静静罗玉峰崔远来谭君位罗童元刘梦
- 关键词：灌溉决策灌溉预报节水灌溉灌溉制度
- 降水预报准确度分析及其在提高降水利用率中的作用被引量：8
- 2014年
- 为提高降水利用率,以南京地区为例,搜集了中央气象台2011年6月26日至10月28日南京市未来4 d降雨预报值及南京气象站实测降雨数据,分析各等级降雨预报的准确度及其在水稻灌溉决策中的应用。结果表明:无雨和小雨预报时准确度较高,如达到灌溉标准的下限可直接按计算灌水定额实施灌溉;预报为中雨和大雨时,实际发生降雨的概率较高,因此可适当推迟2 d进行灌溉;如果没有降雨或者降雨不能满足作物生长需要,则可进行补充灌溉。
- 张星星朱成立彭世彰罗玉峰
- 关键词：水稻灌溉节水灌溉灌溉决策
- 节水灌溉对稻田节肢动物群落多样性的影响被引量：5
- 2013年
- 为研究节水灌溉对稻田节肢动物多样性的影响规律,在江苏高邮开展了田间试验。采用广泛应用的控制灌溉,以常规灌溉为对照处理,并采用物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数分析了节水灌溉田间各生育期节肢动物群落的动态变化。结果表明,两种处理全生育期内捕食性天敌种类最丰富(控制49.8%,常规50.5%),其次为害虫(控制22.9%,常规22.7%),中性昆虫和寄生性天敌则相对较弱。由于节水灌溉引起田间水分状况的不同,在控制灌溉田间捕食性天敌种类比例随生育期相对增加,常规灌溉则相反;而控制灌溉害虫种类比例随水稻生长而减少,常规灌溉则相反;控制灌溉各物种群落均匀度随生育期的变化幅度略小于常规灌溉。节水灌溉稻田节肢动物群落多样性优于常规灌溉并处于一个较稳定的水平,能够对田间害虫进行有效地控制。
- 付浩龙罗玉峰彭世彰熊玉江闫欣叶明林王立开
- 关键词：节水灌溉生物多样性水稻节肢动物
- 基于气温预报和HS公式的参考作物腾发量预报被引量：26
- 2013年
- 为探索精确预报未来短期参考作物腾发量ET0的方法,提出基于气温预报和HargreavesSamani(HS)公式进行ET0预报.收集了南京站2001—2011年逐日气象观测数据和2011年预见期为4 d的逐日天气预报数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算逐日ET0,用2001—2010年计算的ET0率定HS公式参数;用率定后的公式和2011年的天气预报气温数据进行未来4 d的ET0预报;比较2011年ET0的计算值与预报值、气温观测值与预报值以评价ET0预报精度及误差原因.结果表明:最低气温预报准确率达81.9%,最高气温预报准确率为80.1%;经过参数校正后,HS公式精度较高.ET0预报准确率为85.7%,平均绝对误差为1.01 mm/d,均方根误差为1.42 mm/d,相关系数为0.74;各项预报误差随着预见期的增大而增大.产生误差的主要原因为气温预报误差和HS公式未考虑平均风速和相对湿度的影响.总体而言,基于气温预报和HS公式的ET0预报方法精度较高,可为灌溉预报及决策提供较为准确的ET0预报数据.
- 罗玉峰李思彭世彰王卫光缴锡云姜云鹭姜云鹭
- 关键词：参考作物腾发量灌溉制度气温预报灌溉预报
