辽西地区参考作物腾发量演变特征与预测模型研究

辽西地区参考作物腾发量演变特征与预测模型研究

论文摘要

准确的估算作物需水量对发展节水农业有非常重要的意义。而用参考作物腾发量来估算作物需水量是世界粮农组织推荐的一种重要方法。因此,在作物需水量的估算当中,参考作物腾发量的预测精度起着至关重要的作用。本文利用辽西地区16个气象站19602006年的气象资料进行了以下研究。运用气候趋势系数方法对辽西地区各气象要素的年际变化、季变化进行了分析。结果表明:辽西地区的年均气温呈极其明显的上升趋势;年均风速和年均日照时数均呈明显的下降趋势;相对湿度呈现出微弱的上升趋势;年降雨量和蒸发量均呈下降趋势。该地区的季节变化与年际变化基本一致。采用Penman-Montieth公式对辽西地区各个气象站的日均参考作物腾发量(ET0)进行了估算;采用气候趋势系数对ET0的年际变化特征、季变化特征进行了分析;采用灰色关联分析方法对影响ET0变化的气象要素进行了分析。结果表明:除阜新地区外,其他地区的ET0都呈现出明显的下降趋势;从季节变化上来看,也都呈现出了明显的下降趋势。从气象影响因素来看,无论是从年际影响因素还是季影响因素来看,最主要的气象因素都包括风速和日照。以阜新地区19602005年的ET0数据为基础,采用灰色预测方法,分别建立了灰色GM(1,1)模型、灰色新陈代谢GM(1,1)模型(XGM(1,1)模型)、基于粒子群优化的新陈代谢GM(1,1)模型(PXGM(1,1)模型)。应用结果表明:在ET0的预测上,三种预测模型均表现出了良好的适用性。灰色GM(1,1)模型建模过程简单、易懂,但由于该模型自身存在的缺点以及该地区数据的特殊性导致了模型的精度不高;XGM(1,1)模型针对灰色GM(1,1)模型的不足之处进行了改进,将新陈代谢思想融入到原始的灰色GM(1,1)模型当中,实践表明,该模型的精度较原始的灰色GM(1,1)模型的精度有了很大的提高;PXGM(1,1)模型是将PSO优化算法与新陈代谢思想相结合,用PSO算法优化模型中的参数,实践表明,该模型的精度较XGM(1,1)模型有了很大的提高。XGM(1,1)模型和PXGM(1,1)模型都是建立在灰色GM(1,1)模型的基础之上的,都是对灰色GM(1,1)模型的改进,将改进后的模型应用到辽西地区ET0的预测上,均表现出了良好的适应性,为ET0的预测提供了新方法。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究目的及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 参考作物腾发量变化特征及影响因素
  • 1.2.2 估算方法
  • 1.2.3 预测方法
  • 1.3 研究内容与方法
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 研究方法
  • 第二章 辽西地区气象要素演变特征分析
  • 2.1 研究区自然情况
  • 2.2 资料来源和处理
  • 2.3 气象因素变化的分析方法
  • 2.4 辽西地区气象要素演变特征分析
  • 2.4.1 平均气温演变特征分析
  • 2.4.2 最高气温演变特征分析
  • 2.4.3 最低气温演变特征分析
  • 2.4.4 平均风速演变特征分析
  • 2.4.5 平均日照时数演变特征分析
  • 2.4.6 平均相对湿度演变特征分析
  • 2.4.7 降雨量演变特征分析
  • 2.4.8 蒸发量演变特征分析
  • 2.4.9 本章小结
  • 第三章 参考作物腾发量变化趋势及影响因素分析
  • 3.1 参考作物腾发量(ET0)的计算
  • 3.2 ET0变化分析
  • 3.2.1 年际变化分析
  • 3.2.2 季变化分析
  • 3.2.3 年内变化分析
  • 3.3 ET0与气象因素的相关分析
  • 3.3.1 灰色关联分析方法简述
  • 3.3.2 各气象因子对 ET0影响的灰色关联分析
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 辽西地区参考作物腾发量预测模型研究
  • 4.1 灰色预测模型概述
  • 4.2 灰色 GM(1 ,1)预测模型
  • 4.2.1 灰色 GM(1,1)模型的建模过程
  • 4.2.2 灰色 GM(1,1)模型在 ET0预测中的应用
  • 4.2.3 小结
  • 4.3 灰色新陈代谢 GM(1,1)模型
  • 4.3.1 灰色新陈代谢 GM(1,1)预测模型的基本思想
  • 4.3.2 灰色新陈代谢 GM(1,1)预测模型在 ET0预测中的应用
  • 4.3.3 小结
  • 4.4 PXGM(1,1)预测模型
  • 4.4.1 PSO 算法的基本思想
  • 4.4.2 PSO 算法的数学描述过程
  • 4.4.3 PXGM(1,1)预测模型
  • 4.4.4 PXGM(1,1)预测模型在 ET0预测中的应用
  • 4.4.5 小结
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 结论与建议
  • 5.1 结论
  • 5.2 建议
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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