一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，綜合考慮作物自身生長發(fā)育狀況、氣象條件以及土壤狀況等環(huán)境因素的影響，通過田間試驗(yàn)和數(shù)值模擬，建立了基于天氣預(yù)報(bào)信息估算參考作物需水量（ET0）的預(yù)測(cè)模型、基于積溫估算冬小麥作物系數(shù)的模型，并將它們耦合到水量平衡方程當(dāng)中，對(duì)廣利灌區(qū)和人民勝利渠灌區(qū)冬小麥的土壤墑情進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并根據(jù)冬小麥不同生育期灌溉指標(biāo)確定灌溉日期與灌水定額。以實(shí)現(xiàn)土壤含水量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、旱情綜合分析與作物灌溉的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，為灌溉管理層和決策者提供直觀的可視化決策依據(jù)，指導(dǎo)灌區(qū)做到適時(shí)適量灌溉，提高灌區(qū)灌溉水資源的利用率與利用效率。
【專利說明】一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]干旱是一種對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境帶來巨大影響的自然現(xiàn)象。與其他災(zāi)害相比，其出現(xiàn)次數(shù)多、持續(xù)時(shí)間長、影響范圍大，是困擾我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要因素，而且已成為制約我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要因素之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，因干旱我國糧食每年平均受災(zāi)面積達(dá)2000萬公頃，損失糧食占全國因?yàn)?zāi)減產(chǎn)糧食的50%。我國每年因干旱缺水約少產(chǎn)糧食1000億kg左右。采用灌溉方式緩解干旱是抗旱的重要措施，而現(xiàn)階段一些基層單位和上級(jí)決策部門缺乏應(yīng)有的實(shí)時(shí)墑情信息，往往等旱情發(fā)展到一定程度才組織抗旱灌“救命水”，貽誤了適時(shí)灌溉的良機(jī)；也有的是灌后遇雨加重了澇潰災(zāi)害，不僅增加了灌溉投入，而且導(dǎo)致農(nóng)作物不同程度地減產(chǎn)，達(dá)不到應(yīng)有的投入和資源效應(yīng)。當(dāng)前應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的農(nóng)田灌溉觀念，利用高新技術(shù)，結(jié)合天氣預(yù)報(bào)信息，適時(shí)指導(dǎo)農(nóng)民進(jìn)行節(jié)水灌溉。要進(jìn)行節(jié)水灌溉就有必要實(shí)時(shí)了解作物的耗水動(dòng)態(tài)，同時(shí)需要及時(shí)掌握土壤墑情和未來天氣狀況，開展土壤墑情預(yù)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)，使作物得到適時(shí)適量的灌溉。監(jiān)測(cè)土壤墑情，結(jié)合未來一段時(shí)間天氣預(yù)報(bào)信息，對(duì)當(dāng)?shù)氐淖魑锖乃孔鞒鲱A(yù)測(cè)，是確定灌溉用水、精確管理田間用水的最有效和最直接的方法。目前，發(fā)達(dá)國家的先進(jìn)灌區(qū)都是根據(jù)氣象資料、土壤墑情資料、作物長勢(shì)資料確定作物的灌溉水量及灌溉時(shí)間，及時(shí)提供用水信息，從而使農(nóng)業(yè)灌溉管理更加科學(xué)化、精確化，達(dá)到農(nóng)業(yè)用水的科學(xué)管理和節(jié)水的目的。旱災(zāi)是威脅我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要自然災(zāi)害，在干旱災(zāi)害的防治上，基于天氣預(yù)報(bào)信息的作物耗水量預(yù)測(cè)，無論是在掌握區(qū)域性旱情分布及受旱程度上，還是在水資源日益緊缺情況下的農(nóng)業(yè)用水管理上，都是一個(gè)十分重要的指標(biāo)；根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和土壤墑情資料，可以及時(shí)了解旱災(zāi)的分布及旱情的嚴(yán)重程度，從而為建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的保障體系和抗旱減災(zāi)服務(wù)。
[0003]雖然我國在土壤墑情監(jiān)測(cè)、需水量計(jì)算、水資源調(diào)查等方面取得了不少成就，但是如何根據(jù)區(qū)域的天氣預(yù)報(bào)信息并結(jié)合區(qū)域種植模式下作物的耗水規(guī)律開展灌溉預(yù)報(bào)，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)水資源的合理調(diào)配以及科學(xué)管理還做得不夠。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，旨在解決我國在土壤墑情監(jiān)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)方面與灌區(qū)的用水管理結(jié)合不夠的問題。
[0005]本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子探討ETtl估算方法的應(yīng)用效果，篩選出不同時(shí)間尺度既有預(yù)報(bào)精度又能充分利用現(xiàn)有天氣預(yù)報(bào)信息的ETtl估算方法；
[0006]對(duì)篩選出的ETtl估算方法進(jìn)行率定修正以提高估算精度；
[0007]建立基于有效積溫的冬小麥整個(gè)生育期內(nèi)的作物系數(shù)模擬模型；[0008]確定土壤水分修正系數(shù)；
[0009]將篩選的并經(jīng)過修正后的ETtl估算方法與作物系數(shù)模擬模型進(jìn)行整合，同時(shí)考慮土壤水分修正系數(shù)，構(gòu)建基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥逐日耗水量預(yù)測(cè)模型。
[0010]優(yōu)選地，所述基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子探討ETtl估算方法的應(yīng)用效果，篩選出不同時(shí)間尺度既有預(yù)報(bào)精度又能充分利用現(xiàn)有天氣預(yù)報(bào)信息的ETtl估算方法包括以下具體步驟:
[0011]利用FA056-PM公式對(duì)3種基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子溫度的ETtl計(jì)算方法進(jìn)行比較分析，主要依據(jù)平均偏差、平均相對(duì)偏差、相關(guān)系數(shù)和t統(tǒng)計(jì)量4種指標(biāo)分別對(duì)日、旬、月和年值序列的吻合程度做出評(píng)價(jià)；
[0012]根據(jù)比較分析結(jié)果，并選擇Harg公式為目標(biāo)算法。
[0013]優(yōu)選地，所述對(duì)篩選出的ETtl估算方法進(jìn)行率定修正以提高估算精度包括以下具體步驟:
[0014]采用比例修正法、回歸修正法和對(duì)Harg公式內(nèi)部參數(shù)分別進(jìn)行率定修正；
[0015]在不同時(shí)間尺度下，比較3種修正Harg公式與FA056-PM公式之間的相關(guān)關(guān)系，并選擇對(duì)Harg公式內(nèi)部參數(shù)的率定修正公式，用函數(shù)定義為:
[0016]
【權(quán)利要求】
1.一種基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于包括以下步驟: 基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子探討ETtl估算方法的應(yīng)用效果，篩選出不同時(shí)間尺度既有預(yù)報(bào)精度又能充分利用現(xiàn)有天氣預(yù)報(bào)信息的ETtl估算方法； 對(duì)篩選出的ETtl估算方法進(jìn)行率定修正以提高估算精度； 建立基于有效積溫的冬小麥整個(gè)生育期內(nèi)的作物系數(shù)模擬模型； 確定土壤水分修正系數(shù)； 將篩選的并經(jīng)過修正后的ETtl估算方法與作物系數(shù)模擬模型進(jìn)行整合，同時(shí)考慮土壤水分修正系數(shù)，構(gòu)建基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥逐日耗水量預(yù)測(cè)模型。
2.如權(quán)利要求1所述的基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子探討ETtl估算方法的應(yīng)用效果，篩選出不同時(shí)間尺度既有預(yù)報(bào)精度又能充分利用現(xiàn)有天氣預(yù)報(bào)信息的ETtl估算方法包括以下具體步驟: 利用FA056-PM公式對(duì)3種基于天氣預(yù)報(bào)可測(cè)因子溫度的ETtl計(jì)算方法進(jìn)行比較分析，主要依據(jù)平均偏差、平均相對(duì)偏差、相關(guān)系數(shù)和t統(tǒng)計(jì)量4種指標(biāo)分別對(duì)日、旬、月和年值序列的吻合程度做出評(píng)價(jià)； 根據(jù)比較分析結(jié)果，并選擇Harg公式為目標(biāo)算法。
3.如權(quán)利要求2所述的基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)篩選出的ETtl估算方 法進(jìn)行率定修正以提高估算精度包括以下具體步驟: 采用比例修正法、回歸修正法和對(duì)Harg公式內(nèi)部參數(shù)分別進(jìn)行率定修正； 在不同時(shí)間尺度下，比較3種修正Harg公式與FA056-PM公式之間的相關(guān)關(guān)系，并選擇對(duì)Harg公式內(nèi)部參數(shù)的率定修正公式，用函數(shù)定義為:
4.如權(quán)利要求3所述的基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述建立基于有效積溫的冬小麥整個(gè)生育期內(nèi)的作物系數(shù)模擬模型包括以下具體步驟: 將葉面積指數(shù)與作物系數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)擬合，擬合公式用函數(shù)定義為: Kci = a.LAI+b(2)， 式(2)中，LAI為葉面積指數(shù)，a、b參數(shù)分別為0.14.0.3918，決定系數(shù)R2為0.9277 ；用Logistic曲線對(duì)積溫與冬小麥LAI之間的相關(guān)性進(jìn)行模擬,擴(kuò)充后的五次Logistic模型用函數(shù)定義為:
5.如權(quán)利要求4所述的基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述確定土壤水分修正系數(shù)包括以下具體步驟: 通過FAO法確定土壤水分修正系數(shù)，用函數(shù)定義為:
6.如權(quán)利要求5所述的基于天氣預(yù)報(bào)信息的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述冬小麥逐日耗水量預(yù)測(cè)模型用函數(shù)定義為: ET0 (Harg) XKcXKw(6)， 或 ET0 (Harg) XKcXKwi(7)， 式(6)、(7)中，ETtl (Harg)為篩選并經(jīng)過修正后的ETtl估算方法，K。為作物系數(shù)模擬模型，Kw為FAO法確定土壤水分修正系數(shù)，Kwi為臨界值法確定土壤水分修正系數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06Q10/04GK103886392SQ201410117085
【公開日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年3月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月26日
【發(fā)明者】劉戰(zhàn)東, 張寄陽, 劉祖貴, 高陽, 王聲鋒, 劉浩, 李迎, 秦安振, 南紀(jì)琴 申請(qǐng)人:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所