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WOFOST模型在东北春玉米产区的验证与适应性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
校准与验证春玉米WOFOST模型,为模型本地化、区域化应用提供研究依据。采用东北春玉米田间观测数据,使用全局敏感性分析EFAST方法对WOFOST模型参数进行敏感性分析,结合土壤数据和同期气象数据等资料对模型进行参数校正与优化,确定春玉米的作物参数;利用独立的观测数据,对春玉米生育期、叶面积指数、各生物量等指标进行详细的验证与适应性评价。结果表明:1)针对不同区域进行作物模型敏感性分析筛选出的作物参数有一定差异,但对产量影响最敏感的前5位总敏感参数相同。2)模型对春玉米生育期的模拟较好,开花期和乳熟期的相对模拟平均误差在1 d左右,在成熟期的平均误差在3 d左右。3)模型对各生物量模拟的回归系数α与确定系数R2较好,均通过显著性检验,从模型整体模拟效果来看,地上部分总生物量和叶面积指数为89%和86%,整体模拟性能较好;残差聚集指数(CRM)为14%和4%,表明模型对地上生物量和叶面积指数的模拟值略偏低。4)通过校准模型作物参数值,WOFOST模型能够较好地模拟东北春玉米生长发育及其生物量的动态积累过程,能够应用于东北地区春玉米生产。 相似文献
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利用2009—2010年北京地区潮土茄田定位试验资料和气象、土壤及栽培管理措施等资料,采用SMCR__N蔬菜作物模型对北京地区潮土紫长茄和圆茄产量及圆茄吸氮量进行了模拟,校正模型参数并对模型进行了初步评价,为模型本地化提供参考。结果表明:SMCR__N模型中茄子品种参数适用于模拟北京地区潮土紫长茄产量,其模拟总干重的均方根差(RMSE)为0.42t·hm-2,标准化均方根差(n-RMSE)为0.06,模型预测效率(EF)为0.95,E=0.400.00,拟合指数(d)为0.99,决定系数(R2)=0.96。定位试验的圆茄品种与SMCR__N模型茄子品种参数存在差异,需调整相关茄子品种参数值。作物总干重敏感性分析表明,作物生长系数(K1)为SMCR__N模型敏感性参数,当K1=1.4t·hm-2时,模型模拟性能最好,RMSE=1.2t·hm-2,n-RMSE=0.12,EF=0.59,E=0.76,d=0.93,R2=0.80。参数校正后,对2010年北京地区潮土圆茄的吸氮量进行了模拟,R2=0.85,模拟性能良好。通过校准作物参数,SMCR__N模型可较准确地模拟北京地区潮土露地茄子总干重和吸氮量的动态变化,适用性较强,可用于指导北京地区潮土茄田的施氮水平,为合理施肥提供科学依据。 相似文献
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同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO2同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程, 利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。 相似文献
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以1981—2010年河南省113个气象观测站影响冬小麦生长及产量形成的主要气象因素为区划指标,利用K均值聚类算法,将河南省划分为5个农业气候生态区。根据2013—2017年地面农业气象观测数据,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分区选择总敏感指数大于0.01的作物参数,得到9种敏感参数。以产量与叶面积指数为代价函数,采用差分进化马尔科夫链蒙特卡洛方法对敏感参数进行分区标定,并使用2018—2019年观测数据进行验证。结果表明:分区进行参数标定时,叶面积指数动态模拟精度和产量模拟精度均显著优于使用默认参数或整个研究区使用同一套优化参数时的精度,其中,使用分区调参后验平均值模拟关键生育期叶面积指数的总均方根误差为0.655,其模拟产量的均方根误差为672.016 kg·hm-2。该方法将农业气候学知识与差分进化马尔科夫链蒙特卡洛优化算法相结合,通过合理、高效地分区域标定作物模型参数,可为作物模型区域应用和模型参数调整优化提供科学依据。 相似文献
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参考作物蒸散模型对比分析及评价 总被引：1，自引：0，他引：1
利用山东省6个气象台站45 a(1960-2004年)的逐日气象资料并选用7种参考作物蒸散模型,分别计算了上述各地的参考作物蒸散,对模型结果进行时空分布对比分析;进而以FAO推荐的Penman-Monteith模型为对照,利用最小一乘法对其余6种模型进行优化并对优化前后的模型进行时空比较.结果表明:Makkink模型在6个台站的时空分布模拟效果均最好,Mass-transfer模型在7-8月明显偏低,Net Radiation模型各站全年基本都偏高;根据不同月份的相对偏差情况,采用最小一乘法进行分月优化,优化后的模型预测月参考作物蒸散标准误差小于5 mm,平均相对误差小于8.5%,台站的年参考作物蒸散相对误差也基本小于10%,说明这些含参数较少的模型经优化后基本上可用,当资料缺损时不失为Penman-Monteith模型的替代模型. 相似文献
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以地势复杂、海拔高差悬殊的岷江上游流域为研究区域,选取2013～2017年水文、气象观测、土地利用、土壤类型及DEM等数据,驱动SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型,在参数敏感性分析的基础上对模型进行校正和验证,模拟岷江上游流域日径流量变化过程,并采用基于SWAT计算的... 相似文献
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在田间试验资料基础上，采用改进的发育模型和分区作物参数，结合前人有关研究成果建立了东北玉米区域动力模型，并利用模型模拟了12站40年 (1961~2000年) 玉米生长发育过程。确定抽雄期延迟天数为低温冷害指标，分析了历史低温冷害年及减产情况。模拟了典型冷害年和40年气候平均的0.25°×0.25°网格点玉米生长发育过程, 探讨了与区域气候模式结合进行低温冷害预报的方法。主要结论有:①玉米发育模型能够较好地模拟玉米发育期和发育期对低温冷害的响应，以抽雄期延迟天数为冷害指标评估的历史冷害发生状况基本符合历史实况。②模型有一定的模拟玉米生长量对低温冷害响应的能力，但还需要更多的试验数据校正品种参数，完善模型。③利用GIS技术，结合区域化的作物参数运行区域作物模型，是作物模型区域化应用的一种解决方案。④东北玉米区域动力模型解释性好，根据确定的害指标，以区域气候模式输出结果驱动玉米模型可以模拟和预测低温冷害，是农业气象灾害预测预报的一个有益的尝试。 相似文献
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土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化 总被引：3，自引：2，他引：1
使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。 相似文献
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WOFOST模型是利用计算机技术对不同生产水平下一年生作物的生长发育和产量形成进行定量分析的模拟模型,学者在WOFOST模型以及模型应用方面做了大量研究,总结WOFOST模型在我国的应用研究成果,可为保障粮食安全和农业的可持续发展提供技术支撑。本文采用分类归纳法,简要阐述了WOFOST模型在我国的应用研究历程及进展,应用研究主要涉及对WOFOST模型参数的敏感性分析、模型的适用性分析、模型的改进以及对模型的应用等4个方面。针对模型应用中存在的薄弱环节及发展所需,加强对模型参数的敏感性分析、加强对模型的本地化应用或改进、加强对模型参数的升尺度研究、加强模型与多学科多技术融合4个方面将是今后WOFOST模型的研究重点。 相似文献
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《干旱气象》2015,(4)
应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。 相似文献
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SCE-UA算法优化土壤湿度方程中参数的性能研究 总被引：2，自引：2，他引：0
借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Algorithm) 优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值范围,还依赖于参数的敏感性,敏感的参数通过优化算法易得到最优值;不敏感的参数存在“不敏感区间”,在“不敏感区间”中易陷入次优,通过缩小参数优化分布区间和增加优化的次数可以部分提高优化的效果。此外,模型的超定性也可能导致参数次优值的出现,而通过恰当地给出参数之间的约束条件和优化判据,可以提高参数优化的效果。 相似文献
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利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013—2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同轨迹对奥体中心污染物浓度的影响,采用四种不同的轨迹分析方法分析奥体中心污染物来源特征,并通过实例分析了不同轨迹分析方法的优缺点和适用性。结果表明:奥体中心2月主导气流明显,为西北路径,出现概率为55.85%;清洁通道为北向气流,污染来源为南向路径和偏东路径,对应颗粒物浓度最高;通过轨迹统计方法得到奥体中心2月颗粒物主要污染来源为河北地区、山东半岛、黄渤海区域、新疆北部与河西走廊。此外,研究发现潜在源贡献函数和浓度权重轨迹方法适用于近距离污染源的识别;停留时间浓度加权方法采用确定性办法通过迭代可以精准识别出北京奥体中心主要污染物来源;定量传输偏差分析方法引入不确定性概念,适用于大范围确定性污染源识别,但同时会产生虚假的污染物来源。不过,采用RTWC方法和QTBA方法相结合可消除QTBA方法带来的虚假污染源。 相似文献
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基于遗传算法的暴雨强度公式参数的优化 总被引：17，自引：2，他引：15
遗传算法是模型参数优化的一种有效方法。将遗传算法应用于北京市郊区不同重现期的暴雨强度与降雨历时关系式中参数的优化,并与传统回归法和优选回归法的优化效果进行了分析比较。实例计算结果表明：遗传算法用于暴雨强度公式中的参数估计精度高于传统回归法和优选回归法的参数估计精度。该方法具有直观、简便和实用特点。 相似文献
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山东省近40a来的气温和降水变化趋势分析 总被引：19，自引：5，他引：19
本文利用非参数检验法(Mann-Kendall法)分析了山东省15个站点近40 a(1958—1998)来气温和降水的长期变化趋势。结果表明:全省气温除西南的莘县、兖州有下降趋势外,大部分地区呈现上升趋势,全省平均上升0.06℃/10a。分季情况为:春季和冬季气温有上升趋势,其中冬季气温上升对全省气温上升的贡献率最大。夏季气温基本保持不变,秋季气温有下降趋势。全省除济南降水量呈略微上升趋势外,其余地区的降水倾向率均为负值,全省的降水倾向率为-3.05 mm/a。表明山东省自1960年以来,年均降水量呈现减少趋势。减少幅度东南部大于西北部,以东南沿海平均减少幅度最大。 相似文献
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C波段偏振雷达数据预处理及在降水估计中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(1)
利用移动式C波段双线偏振雷达(PCDJ)观测资料,对安徽定远2013年6—7月3次降水过程进行数据处理方法和降水估计效果的分析,提出了优化的C波段双偏振雷达数据处理方案,在优化的R(Z_H)关系条件下,分析了降水估测的效果。对比分析中值滤波和小波分析方法对差传播相移Φ_(DP)数据处理的效果,发现小波分析方法对Φ_(DP)数据处理具有明显的改善作用;采用变距离法对小波分析处理后的Φ_(DP)数据进行拟合得到的K_(DP),数据的连续性和平滑度较好,且应用于降水估计的精度更高;利用较好的数据处理方法(小波分析)拟合得到的K_(DP)对水平反射率因子Z_H进行雨区衰减校正;以及利用SA雷达与PCDJ雷达衰减校正后的数据进行对比观测,表明PCDJ雷达回波强度比SA雷达偏弱。对两部雷达进行定量降水估计,并与地面雨量计小时降水量资料进行对比分析,结果表明:当降水强度5 mm·h~(-1)时,PCDJ雷达利用R(Z_H,K_(DP))关系估测降水的精度比R(Z_H)关系高,当降水强度5 mm·h~(-1)时,则相反;SA雷达与PCDJ雷达均基于反射率因子估测降水,SA雷达的效果更好;但在降水强度5 mm·h~(-1)时,PCDJ雷达基于R(Z_H,K_(DP))关系估测降水较SA雷达基于R(Z)关系方法具有更明显的优势。 相似文献
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以黄河万家寨水库流域河口镇至万家寨坝址区间(下称河万区间)为研究区域,利用GIS/RS技术获取了该流域水循环空间分布信息,构建了黄河河万区间流域的SWAT模型,采用输入模块、水文单元和河网汇流对入库径流进行了模拟运算,并根据头道拐和万家寨水文站的实测月径流量资料,对2000—2009年万家寨水库的入库月径流量进行了系统的模拟、敏感性分析和参数率定,并用2000—2006年数据进行了模型校正和用2007—2009年数据进行了模型验证,同时对运行结果做了误差分析、降雨—径流关系分析及水量平衡分析。结果表明,SWAT模型基本上能反映河万区间的月径流水文过程,具有一定的适用性,为进一步预测降雨径流提供了技术支撑。 相似文献
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利用江西七一水库水电站2016—2017年水文资料,基于遗传算法对七一水库来水流量新安江模型进行了参数优化率定,并采用参数率定前后2种来水流量模型对七一水库2018年的预报结果进行检验,重点分析了水库来水流量预报结果的日误差、月误差和年误差以及强降水过程流量预报误差等。结果表明：1) 遗传算法参数优化后的模型流量预报误差减小;2) 日误差在7月中旬以后明显减小;3) 月误差在7月之前以正偏差为主,7月以后以负偏差为主;4) 参数优化后的年误差整体好于优化前;5) 在强降水过程实例流量预报误差分析中,参数优化后的误差明显减小,但不同强降水过程误差程度相差较大,可能与降水空间分布的不连续性、面雨量计算方法的局限性以及降水的天气类型有关。 相似文献
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毫米波测云雷达融化层自动识别技术 总被引：2，自引：1，他引：1
为了充分利用雷达数据中的融化层信息,通过分析融化层在反射率因子和线性退极化比(LDR)参量中的特性,结合国内某型毫米波测云雷达的特点,提出了一种融化层边界自动识别的技术。利用2010年5-10月国内某型毫米波测云雷达在杭州的探测资料及相应的探空资料,对识别结果以及算法中参数的敏感性进行了对比和分析。对比结果表明,该方法能有效识别亮带的存在,得到的融化层上边界平均高度与实测零度层高度的误差小于100 m。参数的敏感性分析表明,融化层在反射率和LDR中的特性存在差异,其厚度在600～1500 m。毫米波测云雷达距离分辨率高、LDR对融化层敏感以及使用反射率和LDR双重约束是识别出的融化层边界误差较小的原因。 相似文献