在作物需水量方面的应用

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1、东北农业大学工学硕士学位论文4.3在作物需水量方面的应用作物需水量是农业用水的主要组成部分,也是国民经济中消耗水分的主要部分。因此,它是水资源开发利用时必需的重要资料。同时也是灌排工程规划、设计、管理的基本依据。目前,世界的平均用水量不断增长,水资源不足日趋严重。对作物需水量的研究与估算,已成为一个重要的研究课题。植株蒸腾与棵间蒸发统称腾发量,它是作物耗水爱的主要组成部分.农田水分消耗的途径主要是植株蒸发、棵间蒸腾和田间渗漏。植株燕腾是指作物将根系从土城中吸入体内的水分。通过叶片的气孔散到大气中的现象。棵间蒸发是指植株间土壤或田面的水分燕发.棵间蒸发和植株蒸腾都受到

2、气象因素的影响。根据大纽的灌溉试验资料分析,作物需水量的大小与气象条件、土坟含水量状况、作物种类及其生长发育阶段、农业措施、灌溉排水等有关。这些因素对需水量的影响是相互联系的,也是错综复杂的,为多因素、非线性问题.目前尚难从理论上对作物需水盆进行精确的计算(付强等,2002)。在生产实践中,一方面通过田间试验的方法直接测定作物需水量;另一方面,常采用某些计算方法来确定作物需水量,如直接相关法,即通过长期观测,利用气象数据,选取其中的一个或多个因子(气温、日照时数、饱和差和风速等)分别建立回归方程;也可采用时序分析,对需水量序列通过提取趋势项与周期项,对随机项建立自回

3、归模型AR(P):利用灰色系统理论,对需水量序列建立灰色预侧模型GM(1,1)或GM(2,1娘型,并对残差辅以随机模型修正。上述这些方法多以线性理论为墓础,考虑问题偏于简单化,导致预测精度不高,计算过程繁琐,数学难度大。而人工神经网络是一种优秀的处理多变盆、非线性问题的新方法,下面采用改进的BP神经网络-RAGASABP与多维自回归模型相结合,通过多变盈自相关分析技术确定各个影响因子对水稻需水I的影响关系(延迟步数),从而确定网络的拓扑结构,根据文献【6」实测数据(见表4-5)来计算水稻的需水公。(1)基本资料利用三江平原腹地~一富锦市15年观测资料(1985.19

4、99),将井滋水稻按生育期划分为6个阶段。根据三江平原历年气候条件情况,平均每年在5月20日前后插秧。因此各阶段为:插秧期(5.20^-5.29,共t0天),返青期(5.30-6.5,共7天),分戴期(6.6^-7.10,共35天),拔节孕穗期(7.11-7.20,共10天),抽德开花期(7.21^-7.27,共7天),灌浆成熟奶(7.288.3,共35天).(2)输入输出样本对的确定由于需水盆动态变化属于单因素时间序列,必须先进行数据分析,确定输入轴出样本对。应用相关分析技术,求解自相关函数,得出,达到显著水平(-95%-95%容许限)各阶段的日平均需水盆与前1,

5、2,6生育阶段需水盆有关。为了计算方便现选取前6个生育阶段的需水盘资料作为输入,本阶段的猫水蚤资料作为输出附强等,2002)。这样15年资料,90个数据,将2000年作为网络检测,则生成样本对共计84对,用这些数据对神经网络进行训练.(3)网络结构的确定R人C人SA一BP在水资源工程中的应用表4一5三江平原富锦市井灌水稻各生育阶段需水量(均85~1999)1恤b.本SAn,0助tto肋卿1代d节角lerinDi爪r已ntPeriodof形‘.inFujin人leaofs助」.明gPlanm耐d年份插秧期返青期分菜期拔节孕穗期抽穗开花期成熟期19854.867328.

6、189卜548.345.7119865‘287.629‘889.2012.895.9319874.105.93夕.710031L535.081夕8名5.445.851O.02115212.456.0519894.905,167.779428.2672819904.605558.5312789975.9919915.485147,555957145,5019924255147.6412乃69名3叹0419934,874一12,‘0612.236忿49019944.885,29672112110306.2619953一535.608.2710,218705.5219,6

7、45恶6.206月010之59.8名56519975.1名6.129奋06100511肠丘卯19984.506.538.351么969.465.7219994.595.158.9012.4610.2775420004,855.9397210,15110461220015.206肠9.名5105411016.35表4一6拟合检验三江平原富锦试区井灌水移需水且序列(1986一199)几b.今6AmDUnttORequi传d,/aler,sFO传。留lto侧ce访F叮inA,ofs叫她旦塑些mn公d年份插秧期返青期分典期拔节孕秘期抽德开花期成熟期19365537.52

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