导读:本文包含了参考作物腾发量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:作物,西北地区,模型,天气预报,中国,斜率,评价。
参考作物腾发量论文文献综述
刘丽,李加顺[1]（2019）在《1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征》一文中研究指出为研究滇中地区参考作物腾发量(ET_0)时空变化特征,采用1960-2017年滇中地区9个气象台站观测气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了各站点ET_0。通过Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计,检验了不同区域和各站点ET_0时间变化趋势。结果显示:在时间上,Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计显示滇中地区ET_0变化趋势季节差异较大,元谋在春季、夏季、秋季和冬季均表现为减小的趋势,昆明均表现为增加的趋势,其他站点增加和减小趋势均存在;同时春季作物腾发量较大,决定了滇中地区全年的作物腾发量变化特征。年变化趋势表现增加和减小趋势的站点均存在,其中,昆明表现为显着增加的趋势,元谋、蒙自和华坪表现为显着减小的趋势;同时显着减少的站点数量要大于显着增加站点的数量。在空间上,ET_0增加和减小趋势的站点在滇中地区广泛分布,其中位于中部的元谋表现为减小的趋势,昆明表现为增加的趋势。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2019年11期）
余婷,崔宁博,张青雯,胡笑涛[2]（2019）在《中国西北地区日参考作物腾发量模型适用性评价》一文中研究指出为推荐适宜中国西北地区参考作物腾发量(ET_0)简化计算模型,应用9个代表性站点近50 a逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,选取5种基于综合法的Kimberly Penman(K-P),FAO 1979 Penman(PM 17),FAO 24 Penman(PM 24),FAO1948 Penman(PM 48),FAO 79 Penman(PM 79)模型,3种基于温度法的Hargreaves-Samani(HS),Mc Cloud (M-C),Hargreaves (Har)模型,5种基于辐射法的Priestley-Taylor-1 (PT-1),Priestley-Taylor-2(PT-2),FAO-24 Radiation(FAO-Ra),Makkink(Mak),Irmark-Allen(I-A),Irmark(Irm)模型,对其在西北地区ET_0进行适用性评价.结果表明:14种模型在中国西北地区计算精度差异明显.全区模拟精度最高的PM 48(综合法),H-S(温度法),PT-1(辐射法)模型的平均R2,MAE,RMSE和nRMSE分别为0.978,0.767 3 mm/d,0.842 3 mm/d和25.622%; 0.735,0.920 0mm/d,1.187 0 mm/d和36.556%; 0.736,1.392 0 mm/d,1.826 0 mm/d和57.992%.(本文来源于《排灌机械工程学报》期刊2019年08期）
龚孟梨[3]（2019）在《关于参考作物腾发量预报的研究进展》一文中研究指出目前国内外在参考作物腾发量预报这方面的研究比较多。文中对其预报方法及其适用性、时空变异特性方面进行了系统分析,发现在不同的研究区域,公式的适用性有较大差异。在应用各种改进公式时,需要针对应用地区进行参数校核及结果验证。目前对参考作物腾发量预报时空变异特性研究大多针对年降雨量偏少但蒸发量较大的西北等干旱半干旱地区,而针对南方尤其是沿海湿润地区的研究相对较少,需在逐步应用中得到进一步的研究。(本文来源于《山西水利科技》期刊2019年02期）
徐俊增,刘文豪,刘博弈,吕玉平,卫琦[4]（2019）在《基于天气预报的参考作物腾发量预报方法比较》一文中研究指出以常州站点为例,收集了2000—2017年历史气象观测数据和2011—2015年历史天气预报数据,以FAO56-PM公式的估算结果为对照,分别对Hargreaves-Samani模型、多元回归模型与傅立叶分析模型进行率定和验证,并以2016-04-21至2017-10-24逐日1～7 d天气预报数据为依据,分析评价3种率定模型的ET0预报精度。结果表明:率定后的MR模型在1 d、4 d、7 d预见期的平均绝对误差为0. 751 mm/d,准确率为87. 2%,预报精度均优于HAR模型与FA模型;均方根误差除在3d预见期时略高于HAR模型外,其他预见期均最小。考虑到天气预报准确率随预见期增加而降低,建议预见期不宜大于3 d。进一步在季节尺度下的精度比较显示,MR模型在各季节1～3 d预见期的预报精度均高于HAR模型与FA模型,总体预报精度最高。因此,建议采用MR模型对常州站点进行ET_0预报。(本文来源于《河海大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
白凯华,张帅普,代俊峰,甘磊,陈晓冰[5]（2019）在《气候变化情景下广西参考作物腾发量估算及时空分布》一文中研究指出气候变化条件下参考作物腾发量(ET0)的估算及其时空分布规律的预估可为灌区渠系合理配置及水资源优化调度提供参考依据。以广西壮族自治区为例,采用地区校正后的Hargreaves-Samani模型结合HadGEM2-ES全球气候模式RCP2.6、RCP8.5两种情景下2017～2100年研究区内21个站点的预估气温数据及反距离权重插值法(IDW),推求气候变化情景下研究区未来多年平均ET0及其时空分布规律。结果表明,RCP2.6、RCP8.5两种情景下未来广西区内年均ET0值均有不同程度地增长,且具有空间异质性,RCP2.6情景下2071～2100年广西大部分地区年均ET0较基准期(1970～2016年)增加量在80～120mm之间,而RCP8.5情景下2071～2100年广西年均ET0的增量均在120mm以上。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年01期）
李英豪,陈涛涛,迟道才,金冶,张瑞[6]（2018）在《基于不同参考作物腾发量计算方法的SPEI干旱分析——以赤峰地区为例》一文中研究指出标准化降水蒸散指数(SPEI)通过参考作物腾发量(ET0)与降水的差值表征一个地区干湿状况,是分析干旱演变趋势的一种具有多尺度、多空间特性的重要指标,已广泛应用于干旱评估、水资源管理等领域。为了研究不同ET0的计算方法对SPEI的影响,根据内蒙古赤峰附近的6个气象站56a的逐日气象资料,以Penman-Monteith法(PM法)为标准,分别对基于温度的Thornthwaite法(TW法)和基于辐射的Priestley-Taylor法(PT法)进行了多重对比分析。结果表明:在干旱频率方面,两种方法较PM法都低估了旱情。TW法更接近PM法的计算结果。在多时间尺度干旱频率分析方面,PM法在特旱和正常方面的频率在大部分时间尺度下大于其他两种方法,而在重旱和干旱方面的频率小于其他两种方法。较PM法而言,TW法和PT法对干旱的响应偏弱,弱化了干旱等级。且随着时间尺度的增加,3种方法相互间大小规律整体不变。时间尺度大于3个月的情况下,3种方法 SPEI间差异规律更为明显。在干旱历时方面,两种方法与PM法无显着性差异。在平均干旱强度方面,PT法显着低于PM法,而TW法与PM法无显着性差异。PT法低估了干旱强度,TW法与PM法更为接近。U检验表明TW法与PM法一致性最好,在干旱历时和平均干旱强度方面,TW法与PM法间一致性系数(0.964,0.353)均高于PT法与PM法间的系数(0.628,0.279)。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2018年06期）
余婷,崔宁博,张青雯,冯禹,龚道枝[7]（2018）在《基于MEA-BP模型的西北地区参考作物腾发量模拟》一文中研究指出【目的】实现较少气象资料输入下参考作物腾发量(ET0)的精准模拟。【方法】选取西北地区5个代表性气象站点1967—2016年逐日气象数据作为输入参数,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0作为标准值,基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络,构建了不同气象因子输入组合的12种MEABP模型,并将模拟结果与Penman-Monteith 24(PM 24)、Hargreaves-Samani(H-S)和Irmark-Allen(I-A)3种在西北地区ET0模拟精度较高的经验模型进行了比较。【结果】MEA-BP模型能很好地反映气象因子与ET0间复杂的非线性映射关系;MEA-BP11模型(输入气温、日照时间和风速)、MEA-BP10模型(输入气温、相对湿度和风速)和MEA-BP7模型(输入气温和风速)的R2、NSE、MAE、RMSE和nRMSE范围分别为0.978 9～0.986 5、0.977 7～0.985 6、0.172 2～0.216 6 mm/d、0.229 9～0.285 9 mm/d和3.96%～8.64%,GPI排名分别为2、3、4,精度均明显高于3种经验模型;与H-S、I-A和PM 24模型有相同气象因子输入的MEA-BP1模型(仅输入气温)的R2、NSE、MAE、RMSE和nRMSE分别为0.770 6、0.644 3、0.772 8 mm/d、1.037 2 mm/d和31.48%,MEA-BP8模型(输入气温和日照时间)的分别为0.782 4、0.669 0、0.745 2 mm/d、1.004 6 mm/d和30.47%,MEA-BP12模型(输入气温、相对湿度、日照时间和风速)的分别为0.987 5、0.986 6、0.164 8 mm/d、0.222 0 mm/d和6.71%,其GPI排名分别为8、7和1,以上3种MEA-BP模型模拟精度均明显高于相同气象因子输入下H-S、I-A及PM 24模型。【结论】在中国西北地区应用MEA-BP模型可实现较少气象参数输入下ET0精准模拟,当仅输入气温时推荐使用MEA-BP1模型,当输气温和风速时推荐使用MEA-BP7模型,当输入气温、日照时间和风速时推荐使用MEA-BP11模型。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2018年S2期）
刘博弈,王海渝,龚严,刘文豪,卫琦[8]（2018）在《基于天气预报和符号回归算法的参考作物腾发量预测研究》一文中研究指出以干旱区和湿润区6个典型站点1989-2016年历史气象资料和2013-2016年天气预报数据为依据,以PM公式计算结果为对照,比较分析了率定Hargreaves-Samani(HS)模型和符号回归估算模型(SR)的ET_0预报精度。结果表明:率定后的HS模型在各站点的ET_0预报精度均维持在较高水平,且其在干旱区典型站点的预报精度略高于湿润区站点的值;而与HS公式预报结果相比,采用SR模型在不同气候区的ET_0预报精度均有不同程度的提高,其中在湿润区站点的平均MAE、RMSE值降低了18.98%和20.97%,在干旱区各站点的平均MAE、RMSE值减少了9.79%和7.53%。因此,根据不同模型在不同气候区的预报精度,结合气候特征,建议在湿润区和干旱区分别采用SR模型和HS公式进行ET_0预报,可为实时灌溉预报提供准确依据。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2018年08期）
佟长福,李和平,胡翠艳,张娜,白利芳[9]（2018）在《内蒙古自治区参考作物腾发量的时空变化》一文中研究指出为了深入认识内蒙古参考作物腾发量ET_0的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算内蒙古50个气象站点32 a(1981—2012年)的逐月参考作物腾发量ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数UNEP进行气候分区,利用空间插值和8 a滑动平均法对内蒙古各气候区ET_0时空变化特征进行分析.结果表明:特干旱气候区、干旱气候区、半干旱气候区、干旱半湿润气候区、湿润半湿润气候区的ET_0波动区间分别为1 401~1 573,1 145~1 269,900~1 013,710~857和571~735 mm,波动幅度均在200 mm以内,且其ET_0逐渐减小,即越湿润的气候区,年累计ET_0越小.根据ET_0最大、最小值出现的年份可知其表现出了很强的随机性.(本文来源于《排灌机械工程学报》期刊2018年11期）
晏成明,刘梦,罗玉峰[10]（2018）在《基于公共天气预报的广东青年运河灌区参考作物腾发量预报方法比较》一文中研究指出为提出高精度适合广东青年运河灌区参考作物腾发量(ET0)预报方法,制定精准的灌溉预报,降低农业用水量,本研究以灌区内的湛江站为研究对象,收集了该站点2003-01-01—2017-05-31逐日气象观测数据和2016-01-01—2017-05-31的预见期为7 d的逐日公共天气预报数据,采用FAO-56 Penman-Monteith计算值作为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)法、简化Penman-Monteith(PT)法、逐日均值修正法的预报效果.结果表明:以上3种方法 1~7 d预见期平均绝对误差平均值分别为0.908 3,0.903 1,0.947 9 mm/d,平均绝对误差分别为1.099 1,1.099 9,1.192 4 mm/d,相关系数分别为0.649 5,0.649 8,0.615 9,PT法的平均绝对误差以及相关系数均最好.就每个预见期而言,1~5 d预见期的最优预报方法均为PT法,6~7 d为HS法.因此,建议采用PT法进行青年运河灌区的ET_0预报.(本文来源于《排灌机械工程学报》期刊2018年08期）
参考作物腾发量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为推荐适宜中国西北地区参考作物腾发量(ET_0)简化计算模型,应用9个代表性站点近50 a逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,选取5种基于综合法的Kimberly Penman(K-P),FAO 1979 Penman(PM 17),FAO 24 Penman(PM 24),FAO1948 Penman(PM 48),FAO 79 Penman(PM 79)模型,3种基于温度法的Hargreaves-Samani(HS),Mc Cloud (M-C),Hargreaves (Har)模型,5种基于辐射法的Priestley-Taylor-1 (PT-1),Priestley-Taylor-2(PT-2),FAO-24 Radiation(FAO-Ra),Makkink(Mak),Irmark-Allen(I-A),Irmark(Irm)模型,对其在西北地区ET_0进行适用性评价.结果表明:14种模型在中国西北地区计算精度差异明显.全区模拟精度最高的PM 48(综合法),H-S(温度法),PT-1(辐射法)模型的平均R2,MAE,RMSE和nRMSE分别为0.978,0.767 3 mm/d,0.842 3 mm/d和25.622%; 0.735,0.920 0mm/d,1.187 0 mm/d和36.556%; 0.736,1.392 0 mm/d,1.826 0 mm/d和57.992%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
参考作物腾发量论文参考文献
[1].刘丽,李加顺.1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征[J].中国农村水利水电.2019
[2].余婷,崔宁博,张青雯,胡笑涛.中国西北地区日参考作物腾发量模型适用性评价[J].排灌机械工程学报.2019
[3].龚孟梨.关于参考作物腾发量预报的研究进展[J].山西水利科技.2019
[4].徐俊增,刘文豪,刘博弈,吕玉平,卫琦.基于天气预报的参考作物腾发量预报方法比较[J].河海大学学报(自然科学版).2019
[5].白凯华,张帅普,代俊峰,甘磊,陈晓冰.气候变化情景下广西参考作物腾发量估算及时空分布[J].水电能源科学.2019
[6].李英豪,陈涛涛,迟道才,金冶,张瑞.基于不同参考作物腾发量计算方法的SPEI干旱分析——以赤峰地区为例[J].沈阳农业大学学报.2018
[7].余婷,崔宁博,张青雯,冯禹,龚道枝.基于MEA-BP模型的西北地区参考作物腾发量模拟[J].灌溉排水学报.2018
[8].刘博弈,王海渝,龚严,刘文豪,卫琦.基于天气预报和符号回归算法的参考作物腾发量预测研究[J].中国农村水利水电.2018
[9].佟长福,李和平,胡翠艳,张娜,白利芳.内蒙古自治区参考作物腾发量的时空变化[J].排灌机械工程学报.2018
[10].晏成明,刘梦,罗玉峰.基于公共天气预报的广东青年运河灌区参考作物腾发量预报方法比较[J].排灌机械工程学报.2018
论文知识图
