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考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量被引量：17: 2016年; 为提高Hargreaves-Samani（H-S）模型对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954-2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith（P-M）模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明：1）H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2）与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3）在3-10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4）H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。; 贾悦崔宁博魏新平龚道枝胡笑涛; 关键词：蒸散作物参考作物蒸散量

一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统: 本发明公开了一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统，包括控制装置、蒸渗仪装置和微型光伏装置，控制装置和蒸渗仪装置均与微型光伏装置连接，所述的蒸渗仪装置包括至少四个微型蒸渗仪（1），微型蒸渗仪（1）由分节土筒（6）、活动...; 崔宁博谢锐敏赵璐庄文化贾悦; 文献传递

一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统: 本实用新型公开了一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统，包括控制装置、蒸渗仪装置和微型光伏装置，控制装置和蒸渗仪装置均与微型光伏装置连接，所述的蒸渗仪装置包括至少四个微型蒸渗仪（1），微型蒸渗仪（1）由分节土筒（6）、...; 崔宁博谢锐敏赵璐庄文化贾悦; 文献传递

基于反距离权重法的长江流域参考作物蒸散量算法适用性评价被引量：44: 2016年; 为实现大区域尺度参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)资料缺失情况下的准确计算,该文将长江流域划分为上、中、下游3个子区域,基于反距离权重法的新型空间展布方法得到3个虚拟站点分别代表每个子区域,利用长江流域102个站点1964-2013年近50a的逐日气象数据,根据FAO-56 Penman-Monteith(P-M)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Irmark-Allen(I-A)法、Priestley-Taylor(P-T)法、Makkink(M-K)法、Penman-Van Bavel(PVB)法、1948年Penman(48-PM)法分别计算每个站点逐日ET0,并以P-M法为标准,利用Nash-Sutcliffe系数(CD)、逐日相对均方根误差(RMSE)、Kendall一致性系数(K)对其适用性进行评价,结果表明:在3个子区域6种ET0计算方法的日值与P-M法拟合方程确定系数R2均通过了极显著水平检验(α=0.01),长江上游P-T法ET0日值计算精度最高(ET0日值拟合方程斜率为1.030,RMSE=0.341 mm/d,CD=0.886,K=0.829),H-S法、I-A计算精度较低(ET0日值拟合方程斜率分别为1.427、1.308,RMSE=0.909、0.829 mm/d,CD=0.581、0.523,K=0.792、0.742),长江中、下游PVB法计算精度最高,P-T法计算精度次之,H-S法与I-A法计算精度较低;长江上游6种算法ET0月值的计算精度由高到低依次为P-T法、PVB法、M-K法、48-PM法、H-S法、I-A法,与P-M法的平均误差分别为0.27、0.35、0.51、0.48、0.74、0.78 mm/d;长江中、下游6种算法计算精度由高到低为PVB法、P-T法、M-K法、48-PM法、H-S法、I-A法;整个长江流域P-T法、PVB法与P-M法ET0计算结果相对误差均在35%以下,H-S法、I-A法计算精度较低,其相对误差基本高于40%;因此,PVB法与P-T法在整个长江流域的计算精度较高,可作为长江流域ET0简化计算推荐方法。; 贾悦崔宁博魏新平龚道枝胡笑涛; 关键词：气候变化蒸散长江流域参考作物蒸散量空间展布

中国三大灌区参考作物蒸散量温度法模型的修订与适应性评价被引量：13: 2018年; 为提高中国三大灌区(都江堰灌区、河套灌区和淠史杭灌区)参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)温度法的计算精度,选取8个代表性站点1961-2014年逐日气象资料,采用Irmark-Allen(IA)、Hargreaves and Samani(HS)、Turc(Tur)、Mc Cloud(MC)、Schendel(Sch)、Trajkovic(Tra)、Droogres and Allen-1(DA-1)和Droogres and Allen-2(DA-2)共8种温度法计算ET_0,以FAO-56Penman-Monteith(PM)法计算结果为标准,基于各方法计算的ET0日值线性回归方程(y=kx+b),分别在都江堰灌区选取IA法和Tra法,河套灌区选取HS法、DA-1法和DA-2法,淠史杭灌区选取IA法、HS法、DA-1法和DA-2法,引入调差参数对模型进行修订,利用均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)和Nash-Sutcliffe系数(NS)对其适应性进行评价。结果表明:都江堰灌区和淠史杭灌区所选模型修订后计算精度均有明显提高,河套灌区提高不明显;都江堰灌区IA修订模型(IA-Du法)在该灌区计算精度最高,其日值、旬值的RMSE、MRE和NS分别为0.318mm·d^(-1)、0.120和0.923,0.201mm·d^(-1)、0.093和0.959,且在不同月份均有较高计算精度;河套灌区计算精度最高模型为HS法,其日值、旬值的RMSE、MRE和NS分别为0.898mm·d^(-1)、0.326和0.785,0.547mm·d^(-1)、0.223和0.904,且在1-5月和10-12月具有较高计算精度;淠史杭灌区IA修订模型(IA-Pi法)在该灌区计算精度最高,其日值、旬值的RMSE、MRE和NS分别为0.534mm·d^(-1)、0.195和0.861,0.390mm·d^(-1)、0.167和0.896,且在不同月份均具有较高计算精度。因此,推荐IA-Du法、HS法和IA-Pi法分别作为都江堰灌区、河套灌区和淠史杭灌区计算参考作物蒸散量的方法。; 杨永刚崔宁博胡笑涛胡笑涛龚道枝李晨; 关键词：参考作物蒸散量温度法都江堰灌区河套灌区淠史杭灌区

气象资料受限条件下BP神经网络优化模型模拟参考作物蒸散量:以京津冀地区为例被引量：4: 2022年; 为确定气象数据缺乏地区参考作物蒸散量(ET0)的最优简化估算模型,本文以京津冀地区作为研究区域,以传统BP神经网络模型为基础,基于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、思维进化算法(MEA)、麻雀算法(SSA)和人工鱼群算法(AF)5种优化算法,构建了PSO-BP、GA-BP、MEA-BP、SSA-BP、AF-BP共5种优化模型,并将计算结果与3种传统机器学习模型BP模型、随机森林模型(RF)、小波神经网络模型(WNN)和2种经验模型Hargreaves模型(HS)、Droogres-Allen模型(DA)进行对比,在仅输入温度数据的条件下,得出区域ET0最优估算模型。结果表明:在不同区域,5种优化模型计算精度显著高于其余模型,其中,SSA-BP模型均表现出了较高的精度,RMSE、R^(2)、E_(ns)和MAE分别为0.297~0.402mm·d^(−1)、0.879~0.946、0.862~0.940、0.210~0.300mm·d^(−1),模型GPI在研究区域内排名第1位;在相同气象数据条件下,机器学习模型精度优于HS模型和DA模型,其中SSA-BP模型精度最高。因此,在仅有温度资料的条件下,SSA-BP模型可作为京津冀地区ET0估算的标准模型使用。; 贾悦贾悦张冉李鹏程王凤春路梅; 关键词：参考作物蒸散量 BP神经网络模型

基于气象资料的日辐射模型在中国西北地区适用性评价被引量：12: 2018年; 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。; 张青雯崔宁博冯禹冯禹贾悦李晨龚道枝; 关键词：太阳辐射温度日照时数参数率定

一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统: 本发明公开了一种基于光伏智能微型蒸渗仪的灌溉预报系统，包括控制装置、蒸渗仪装置和微型光伏装置，控制装置和蒸渗仪装置均与微型光伏装置连接，所述的蒸渗仪装置包括至少四个微型蒸渗仪（1），微型蒸渗仪（1）由分节土筒（6）、活动...; 崔宁博谢锐敏赵璐庄文化贾悦; 文献传递

气候变化与灌溉对都江堰灌区参考作物蒸散量影响研究被引量：5: 2016年; 为解决气候变化与灌溉对区域参考作物蒸散量(ET0)的影响问题,利用Penman-Monteith公式计算都江堰灌区5个站点60年逐日蒸散量,定性定量研究气候变化与灌溉对灌区蒸散量的影响。结果表明:近60年灌区蒸散量总体呈降低趋势。各气候变量对蒸散量的敏感性由高到底依次为相对湿度、平均温度、日照时数、风速;风速、日照时数的降低是蒸散量下降的主要原因,灌区建设前后相比,遂宁站风速的下降趋势远大于全国风速的下降趋势,灌溉主要使区域风速显著下降。在春、夏、秋、冬、主要作物生长期,蒸散量变化的主控因素分别为平均温度、相对湿度、平均温度、相对湿度和相对湿度。灌区灌溉与气候变化对蒸散量影响分别为49.97%、50.03%,因此气候变化与灌溉是引起灌区蒸散量变化的重要原因。; 贾悦崔宁博魏新平魏新平胡笑涛龚道枝; 关键词：PENMAN-MONTEITH公式贡献率分析气候变化灌溉

滴灌水分亏缺对柑橘叶片光合特性与水分利用效率的影响: 为揭示滴灌水分亏缺对柑橘叶片光合特性及水分利用效率的调控效应,以7年生"不知火"柑橘为试材,在果实膨大期(Ⅲ)、果实成熟期(Ⅳ)各设置4个亏水处理(灌水量分别为对照(CK)85％、70％、55％和40％,记为LD、MD1...; 张效星贾悦崔宁博赵璐胡笑涛龚道枝; 关键词：水分亏缺柑橘光合特性水分利用效率

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贾悦

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