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基于卷积神经网络算法估算苏东沿海农作物潜在蒸散量研究

2021-09-03谭成宇

水资源开发与管理 2021年8期
关键词:模型

谭成宇

(江苏省东台市水利建设有限公司,江苏 盐城 224200)

江苏省是我国著名的“鱼米之乡”,而江苏省东部沿海地区是重要的农作物生产区。农作物在生长过程中将通过蒸发与腾发等方式消耗一定的水量,而作物需水量的精准估算对提高农作物产量、节约灌溉用水具有非常重要的现实意义。潜在蒸散量(ET0)的估算是确定目标区域作物需水量的基础,是灌溉排水与水资源调度工程规划与设计的前提,其精确估算对保障我国的粮食生产用水安全与水资源高效利用具有重要意义[1]。根据估算原理,ET0的估算可以分为直接法和间接法两种[2]。直接法是对ET0的历史数据本身进行统计分析并据此推演未来的ET0变化过程;间接法是基于气象数据与作用机理来计算ET0值[3]。受气候变化影响,ET0的统计规律不断演变,因此直接法的可靠性已经难以得到保障[4-6]。由于气象因子的预测水平不断提升,间接法已逐渐成为估算ET0的主流方法。

标准的ET0值通过Penman-Monteith公式来计算,理论上,可靠性最高的间接法采用Penman-Monteith公式和气象因子数据进行计算,该方法需要日最高气温、最低气温、风速、日照时长、相对湿度5项变量。一方面,许多地区缺乏详细的风速、日照时长和相对湿度数据;另一方面,目前对风速和相对湿度的预测水平尚难以满足要求。因此,该方法难以得到普遍的应用。Hargreaves模型仅需要日最高气温和最低气温2项数据,可以一定程度上弥补Penman-Monteith方法的不足,因此,目前得到了非常广泛的应用[7]。……

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