基于遗传算法优化神经网络的参考作物蒸散量预测模型

为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(ET0)的精确模拟,利用川中丘陵区3个气象站点1999-2013年的逐日气象资料作为输入量,以FAO-56 Penman-Monteith模型计算的ET0作为标准值,建立基于遗传算法优化神经网络的ET0模拟模型(GA-BPNN),并将其模拟结果同Hargreaves、Mc Cloud、Priestley-Taylor和Makkink等4种常用ET0计算模型的计算结果进行对比。结果表明:GA-BPNN模型能够很好地反映ET0同气象因素之间的非线性关系,模拟精度较高;当基于温度资料模拟ET0时,GA-BPNN模型模拟精度高于Hargreaves和Mc Cloud模型;当基于温度和辐射资料时,GA-BPNN模型模拟精度明显高于Priestley-Taylor和Makkink模型。因此GA-BPNN模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0模拟的推荐模型。     

地表遥感蒸散发模型研究进展

蒸散发(Evapotranspiration,ET)包括植被蒸腾与土壤蒸发,是地表能量平衡与水量平衡的重要组成部分,也是陆面过程研究的关键参数。卫星遥感技术的兴起,使获取大尺度非均匀下垫面的地表特征参数成为可能,一系列旨在精确估算地表实际蒸散量的遥感模型由此应运而生,以满足局地、区域乃至全球尺度蒸散发估算的需求。通过分析净辐射通量和地表与近地面大气层湍流热通量交换的方式,将遥感蒸散发模型分为单层模型和双层模型,总结其模型原理,讨论典型模型的优缺点及适用条件,分析蒸散发反演存在的遥感模型精度的图像范围依赖性和分辨率依赖性、时间尺度扩展及不确定性、模型验证以及地表辐射温度和阻抗5个问题。指出今后应加强地表温度反演精度、时间尺度扩展、有云日地表蒸散发、地面观测等方面的研究。     

基于不同时间尺度玉米蒸散蒸腾量及其影响因素

运用涡度相关仪、包裹式茎流计对半干旱区玉米蒸散和蒸腾进行连续观测,并对田间土壤水势及其周围气象因子进行同步监测,分析了玉米蒸散和蒸腾在不同时间尺度上的变化过程及其影响因素,结果表明:①涡度相关仪测定的日蒸散量和茎流计测定的日腾量变化规律一致,相关性较好,但日内蒸散速率和蒸腾速率的变化受环境因子的影响而呈现不同的变化特征;②不同深度土壤水分状况对玉米蒸散和蒸腾存在不同影响。对玉米蒸散起较大作用的是地表以下10~15cm深处的土壤水势,而对玉米蒸腾起较大作用的是15~20cm深处的土壤水势;③在不同时间尺度上,太阳辐射始终是影响玉米蒸散和蒸腾的最主要气象因子;但在日内变化上,玉米蒸散速率和蒸腾速率与太阳辐射和饱和水汽压差均存在较好的相关关系。     

基于Penman-Monteith方程的蒸散发算法及应用

P-M模型是基于Penman-Monteith方程发展起来,用于计算有植被覆盖的陆面蒸散量的模型。P-M模型理论基础扎实、模拟精确度高,被广泛应用于森林或草原植被的蒸散量计算。目前利用P-M模型开展植被蒸散量的研究主要集中在草地、农田等均一下垫面,而对于森林植被等复杂下垫面情况的研究相对较少,针对其特点需要对模型进行修正。研究表明,运用P-M模型估算植被潜在腾发量与实测值接近,结果比其它估算模型准确度高,可以推广应用。同时,修正模型的模拟精度主要取决于计算净辐射、空气动力学阻力和冠层阻力的准确性,因此有进一步提高模拟精度的研究空间。     

长白山植被蒸腾量空间变化特征的模拟

该研究运用以建立的EPPML生物地球化学循环模型，对长白山各类植被年蒸腾量的空间分布格局进行了模拟，模拟值平均为0.638m/a,与实测值比较吻合。年蒸腾量在空间上随海拔升高呈现明显降低的趋势，其中阔叶红松林最高（0.885m/a),高山流砾滩草类最低（0.0994m/a)。此外，还对影响该格局的植被因子（叶面积指数LAI)和环境因子（气象因子和土壤含水量）进行了分析。结果表明，蒸腾量与LAI高度正相关（R=0.77),但两者并不呈简单的正比关系，当LAI大于2m2/m2时，大多数植物的蒸腾量达到饱和；蒸腾量受土壤含水量的影响最大，其它依次为相对湿度、气温、降水量、风度和总辐射。     

几种蒸散模型在玉米农田蒸散量计算中的应用比较

模拟蒸散的物理过程,计算农田蒸散量是进行生态系统水资源评价和管理的重要手段,同时也是气象部门进行土壤湿度预报的首要条件.本研究以玉米农田为研究对象,基于涡度相关法观测的蒸散实测资料,比较分析了基于常规气象数据的蒸散模型(Hargreaves法、Priestlev-Taylor法、FAO-Penman-Monteith法)和基于气象梯度数据的蒸散模型(波文比法、梯度法、生态系统过程模型模拟)的模拟精度.结果表明:①Hargreaves法、Priestley-Taylor法和FAO-Penman-Monteith法日蒸散的模拟结果较为一致,总体上高估20%～26%,其中Priestley-Taylor法模拟结果最优;②生态系统过程模型模拟的农田日蒸散精度较高,但模型中涉及的物理过程和参数较多,在实际应用中难于获取;③波文比法在波文比小于0.4且仪器精度较高时可以得到较准确的估算值.研究同时还指出,仪器的安装高度及高差设计对梯度法估算蒸散十分重要.     

老哈河流域土地覆被变化水文响应模拟研究

利用1980年和1996年土地覆被情景分别表征1964年-1979年和1990年-1999年土地利用情况,运用双源蒸散与混合产流的分布式水文模型探讨老哈河流域太平庄集水区土地覆被变化的水文效应,定量分析土地覆被变化对"绿水"和"蓝水"的影响,结果表明1980年到1996年研究区域土地覆被变化总体趋势为草地向林地和耕地转化,上述土地覆被变化导致老哈河流域截留蒸发量和冠层蒸腾能力增加,土壤蒸发能力减小,进而使得蒸散发能力和实际蒸散发量增加,地表径流、地下径流和径流系数减少。1964年-1979年平均地表径流、地下径流、总径流和径流系数分别减少了4.4%、9.5%、8.7%和8.7%。此外,径流模拟除了受土地覆被变化影响外,同时还受到人类生产活动的影响。     

利用NOAA数据估算黄河三角洲区域蒸散量

蒸散(发)量是水资源相互转化过程中非常重要但又难以定量确定的要素之一.SEBS(Surface Energy Balance System)模型是20世纪末期发展起来的利用遥感数据计算区域蒸散(发)量的重要模型,利用该模型可以在较少地面信息的情况下获得蒸散(发)量的区域分布信息.本文采用SEBS模型,利用NOAA数据对我国重要的粮食和石油生产基地黄河-三角洲区域蒸散发量进行了研究.结果表明,黄河三角洲黄河两岸、黄河故道和滨海等地蒸散发量较大,年平均蒸散发量570mm～860mm,蒸散发量的峰值出现在6、7、8几个月份,每年的元月份是蒸散发量的低值期.计算结果与实际情况相符,说明遥感手段研究黄河三角洲的区域蒸散发量是可行的,与传统方法相比,遥感方法具有无可比拟的优越性.     

汉江上游流域蒸散量计算方法的比较及改进

利用汉江上游流域13个气象站的气象观测数据,对SWAT2000模型内嵌的3种潜在蒸散量计算方法:①Penman-Monteith(PM)法、②Pristley-Tayler(PT)法和③Hargreaves法以及FAO Penman-Monteith(FAO PM)法、DeBruin法进行了蒸散量(ET0)计算方法的分析和评价.以气象站实测小型蒸发数据经过折算得到的陆面潜在蒸散量为标准,对模拟蒸散量结果进行检验,根据相关系数、解释方差、确定性系数以及相关曲线斜率等4个指标的比较,详细讨论了各方法的适用性及模拟精度,认为5种方法中PM法和FAO PM法模拟精度最高.但是进一步分析发现FAO PM法存在部分中间气象参量计算错误以及存在与实测数据偏差较大的情况,会影响到水文过程中其它子过程的模拟.因此选择PM法作为汉江上游流域蒸散量计算的首选方法,并通过数据分析提出利用高程对模拟结果进行修正,提高了蒸散量模拟的精度.     

水文模型在不同时间尺度的适用性研究

为了探讨人工神经网络和概念性水文模型在不同流域模拟日及月尺度径流的适用性,分别在长春岭和元江流域构建径流预报模型,日尺度用倒传递神经网络(back-propagation neural network, BPNN)和新安江模型,月尺度用BPNN模型和ABCD水量平衡模型,并以线性插值方法提高径流序列自相关性来提升模型模拟的精度,采用流量过程曲线图和纳什效率系数进行定性和定量评价。研究结果表明:(1)ABCD水量平衡模型适用于流域的月尺度径流模拟,该模型参数少、易优化,对数据要求低,而新安江模型对较小流域的适用性较差;(2)BPNN模型适用于径流时间序列自相关性高的日尺度径流模拟;(3)通过线性插值方法可有效增加数据量,并提高BPNN模型模拟的精度。     

桂花树蒸腾耗水的动态特征及环境因子的响应

文章基于对液流、水势及气象因子的监测,分析桂花树在生长季的蒸腾变化特征及其与环境因子的关系。研究发现(1)生长季蒸腾量的变化波动较大,其最大值在6月底,最小值在6月初。(2)整体上太阳辐射与蒸腾呈正相关,旱季二者的关系不明显。(3)VPD对蒸腾有双重影响。VPD值较小时,二者呈正相关,VPD增加到一定阈值,蒸腾量随VPD的增加而减少。(4)土壤水势与蒸腾呈正相关,旱季水势对蒸腾的影响最明显。     

区域蒸散的遥感研究进展

蒸散是土壤蒸发和植物蒸腾的总称。蒸散的空间差异明显,进行全球及区域地表蒸散研究的最为行之有效的方法就是综合利用遥感、水文、气象及田间试验数据来估算蒸散。蒸散的遥感估算方法大致可分为三类,即统计经验法、能量平衡余项法和数值模型法。其中,统计经验法和能量平衡余项法的应用最为广泛,而数值模型则是近年来的研究热点。这三种方法各有优缺点:统计经验法计算过程简单,所需参数少,但是具有局地性;能量平衡余项法具备一定的物理基础,计算过程也不太复杂,但只能用于估算晴天条件下的区域蒸散;数值模型可综合利用不同来源、不同时空分辨率的各类地面数据和遥感数据,模拟各种天气条件下的区域蒸散,但是它的计算过程复杂,某些参数不易获取,距离实际应用还有很长的一段距离。     

基于MODIS数据的甘南草原区域蒸散发量时空格局分析

针对甘南草原生态系统水资源压力日益增大及草原退化的形势,本研究采用理论基础坚实、区域应用限制小、反演陆面蒸散发量较为合理准确的SEBS(Surface Energy Balance System)模型。在此基础上,将新一代对地观测数据MODIS应用于反演甘南草原区域地表蒸散发(Evapotranspiration,ET),并对甘南草原区域7月份的日均ET进行了反演,分析了2000年和2009年间该区域ET的时空分布格局和发展变化。同时,采用图像剖面线分形的方法描述研究区遥感ET的局部以及微观的结构特征,了解遥感ET分布的空间差异和变化趋势。研究表明:该区域日均ET总体上是减少的,其中一些区域变化幅度较大,减少了50%左右;其中,在地表水含量丰富的吉木都塘草原风景区和桑科草原风景区以及西库乎鹿场附近的黄河支流、尕海自然保护区、科才苦河、白龙江、拱坝河及洮河的水体周围,ET量才有7.00mm左右,主要与该区域水资源的减少有关。     

中国北方沙区水量平衡自动模拟监测系统（沙坡头蒸渗仪群）

水量平衡始终是我国北方沙区植被建设所面临的核心科学问题,决定着植被-土壤系统的可持续性和稳定性。蒸发渗漏仪(以下简称"蒸渗仪")是研究水量平衡的最可靠手段,但其目前存在研究站点单一、系统不匹配、精度不一致等问题,从而制约了沙区生态水文学研究的理论创新。在中国科学院野外站网络重点科技基础设施建设项目的支持下,中国科学院沙坡头沙漠研究试验站于2019年建成了目前规模最大的中国北方沙区水量平衡自动模拟监测系统——沙坡头蒸渗仪群。该平台以36台大型称重式蒸渗仪为主体,集成了降水和地下水模拟、根系动态测量和土壤溶液提取等系统,配置了不同生物气候带沙区的土壤和典型固沙灌木,开发了数据管理信息系统。该平台可模拟降水和地下水,连续精确监测土壤水动态、蒸散发、植物生长等过程,实现不同生物气候带沙区水量平衡的自动监测-模拟-量化-集成研究,是科学认知、客观解析沙区植被-土壤系统生态水文互馈机制,探索植物固沙模式及沙区生态恢复与重建理论的重要研究平台。该平台显著提升了我国野外站的科学研究能力和解决国家重大科技需求的能力。     

几种典型NaI(Tl)探测器的G(E)函数蒙特卡罗模拟

在采用G(E)函数测定空气中γ剂量率时,需要有若干标准源的标准仪器谱N(E),由于合适的标准源种类有限,且其γ射线能量在测定范围内(100keV～3MeV)分布不均,会影响G(E)函数系数的计算,进而增大测定剂量的误差。本文使用蒙特卡罗法来模拟点源标准能谱N(E),在不考虑散射和吸收,同时所模拟点源的γ射线能量在100keV～3MeV范围内均匀分布,因此能准确拟合出不同能量伽马射线的计数对剂量的贡献值,较精确地求得G(E)函数。     

渗灌不同灌水控制下限及灌水定额对保护地土壤酶活性的影响

本文以番茄为供试作物,将供试作物生育时期分为前后两个阶段,以不同生长阶段灌水控制下限、上限组合(单次灌水量)为试验处理,按四因素三水平正交设计进行保护地番茄栽培小区渗灌灌水效果试验,研究灌水参数对土壤酶活性的影响;探讨了灌水控制下限、单次灌水量组合影响土壤酶活性的机理。结果表明:番茄生长前期灌水控制下限土壤水吸力值越大、单次灌水量越少,后期灌水控制下限土壤水吸力值越小、单次灌水量越多,土壤脲酶活性增强,中性磷酸酶活性越弱。番茄生育期内不同灌水控制下限与单次灌水量组合处理间土壤含水量差异明显,土壤含水量变化直接决定着土壤通气性、温度及作物根系的活性,进而影响着土壤中的酶活性。     

FAO-56土壤水分胁迫指数计算方法试验研究

本文以中国科学院禹城综合试验站的观测数据为基础,对FAO-56建议的土壤水分胁迫指数(KS)计算方法进行了验证和改进,修正了水分胁迫发生前根区消耗土壤水分占总有效土壤水比例(p值)的计算参数,利用实测土壤水分数据来计算Ks的改进的FAO-56公式;根据禹城综合试验站新水分池2006-2007季和2007-2008季不同水平胁迫条件下冬小麦的实测土壤水分(0~60cm)对修正前后的Ks计算公式进行了验证;并利用2006-2007冬小麦季lysimeter实测数据与改进的FAO-56计算方法的计算结果进行对比,以检验改进后方法的模拟效果;最后,根据改进的方法进行了不同处理下土壤水分的动态模拟,分析了冬小麦生育期内Ks的变化。结果表明:改进后的土壤水分胁迫模型可以较好的模拟土壤水分变化动态,计算得到的日蒸散在冬小麦生育中后期(4.7~6.6)更接近实测值,误差减小:RMSE为0.72mm,MBE为0.06mm;模型效率系数提高:ME为0.77,模拟的精度均高于修正前计算得到的结果(RMSE为0.95mm,MBE为0.43mm;ME为0.60);Ks的模拟变化规律与控制的灌水下限一致,说明改进的FAO-56土壤水份胁迫指数计算模型具有较好的模拟效果。     

基于SEBAL模型的别拉洪河流域典型生态系统蒸散量估算

蒸散发是水量平衡和能量平衡的重要环节,传统的计算方法只能以点为基础进行计算.为排除蒸散发空间变异特性的影响,在遥感技术的基础上,引入了基于地表能量平衡原理的SEBAL模型,对别拉洪河流域典型生态系统的日蒸散情况进行了计算模拟,获取了相关地面特征参数及日蒸散量,并根据地表实测温度和涡度相关系统测量的蒸散量对遥感估算结果进行了验证,验证结果表明2008年三期估算结果的地表温度误差分别为1.57K、0.72 K、1.73 K左右,2006年一期估算蒸散量的误差为12.86%,说明SEBAL模型的精度能够满足蒸散量遥感估算的要求.在此基础上,结合土地利用数据分析了研究区不同土地利用方式下的蒸散量分布情况.结果表明不同土地利用下的日蒸散量并不相同,其中水体和植被覆盖较好的地区的蒸散量较高,而没有灌溉措施的旱田的蒸散量较低.不同生态系统日蒸散量的空间分布不仅和灌溉条件有一定关系,而且也受气候条件的制约.     

基于SEBAL模型的区域ET计算及气象参数敏感性分析——以天津市为例

本文根据SEBAL模型的理论建立了利用遥感数据计算区域ET的计算模型.提出了敏感度评价指标,建立了单参数敏感性评价体系,并对模型气象参数进行敏感性评价.计算模型以Landsat7 ETM+遥感影像数据和大气温度、风速、湿度、日照时数等地袁气象数据作为输入,并对一些难以获取的参数做了简化处理,以ERDASImagine遥感数据处理软件为工具,计算了研究区(天津市)24h ET空间分布图,并与Penman-Monteith公式所计算的研究区4种典型下垫面ET比较,结果显示,SEBAL模型计算的ET空间分布比较符合下垫面实际情况,计算结果较合理.考虑到气象数据对模型的影响重大,本文利用独立敏感度评价指标对模型中几个气象参数进行了敏感性分析,发现SEABL模型对风速、气温比较敏感,而对计算过程中选取的"热点"温度不敏感.本次建立的SEBAL模型计算较准确,参数敏感度评价方法简单有效,适合独立参数的敏感性分析.     

几种实际蒸散计算方法在土壤水分模拟中的应用

在田间试验的基础上，将较为常用的Penman和Priestley-Taylor参考蒸散模式的修正模型、实际蒸散模式中常用密集植被状况下的Penman-Menteith模式和稀疏植被状况下的Shuttleworth-Wallace模式计算的玉米蒸散结果进行比较，并利用不同气候年型的土壤水分观测资料对土壤水分变化进行模型，发现干燥年型几种蒸散模型和模拟效果均好于湿润年型，尤其是动力模型。在湿润年份Penman修正模型的模拟效果好于Priestley-Taylor修正模型；在干燥年份玉米旺盛生长季Shuttleworth-Wallace模式的拟合效果好于Penman-Menteith模式；但在湿润年份Penman-Menteith模型在叶面积较大时模拟效果较好。相对而言，参考蒸发修正模型中含有土壤水分参数，对土壤水分变化较大时模拟的稳定性较差。模拟结果表明，使用环境要素模拟土壤水分变化在一定时间长度内效果较好，时间过长可造成较大的累积误差。