作物需水量,又稱(chēng)作物蒸散發(fā),主要用于指導(dǎo)農(nóng)田灌溉和農(nóng)業(yè)用水調(diào)度,是土壤-植物-大氣連續(xù)體(SPAC)系統(tǒng)的重要參數(shù)之一。作物需水量可以通過(guò)基于參考作物蒸散發(fā)和作物系數(shù)的作物系數(shù)法來(lái)估算。其中,參考作物蒸散發(fā)取決于氣象因素,作物系數(shù)取決于作物因素以及作物管理與環(huán)境條件。現(xiàn)有基于氣溫和輻射等較少氣象特征的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸浪憔扔邢�、在不同地區(qū)的適用性不強(qiáng);作為標(biāo)準(zhǔn)模型的FAO Penman-Monteith模型需要的氣象特征較多,在實(shí)際農(nóng)田應(yīng)用中難以推廣;在沒(méi)有考慮農(nóng)業(yè)知識(shí)的情況下,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的估算模型對(duì)用水估算的準(zhǔn)確度低。本文針對(duì)上述三個(gè)問(wèn)題,試圖構(gòu)建約減氣象特征、提高估算精度和節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間的參考作物蒸散發(fā)模型,利用農(nóng)業(yè)知識(shí)從模型特征與模型結(jié)構(gòu)對(duì)模型進(jìn)行研究。處于甘肅省境內(nèi)的黑河中游區(qū)域水資源較為匱乏,農(nóng)業(yè)用水占到該地區(qū)總用水量的90%以上。進(jìn)而,本文基于黑河中游不同類(lèi)型的氣象數(shù)據(jù),構(gòu)建了多時(shí)間尺度的參考作物蒸散發(fā)模型;在此基礎(chǔ)上,引入不同作物系數(shù),結(jié)合單作物系數(shù)法對(duì)黑河中游的小麥和玉米在生育期的作物需水量進(jìn)行了估算。在作物蒸散發(fā)模型構(gòu)造領(lǐng)域,主要開(kāi)展以下研究工作:1.基于氣溫的月度參考作物蒸散發(fā)模型研究:基于氣溫?cái)?shù)據(jù),融合分治算法、蒸散發(fā)機(jī)理和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-NN),通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)知識(shí)的分析,利用月序數(shù)和參考作物蒸散發(fā)之間的關(guān)聯(lián),構(gòu)建DC-BP-NN模型,提高模型估算精度。2.基于氣溫和輻射融合數(shù)據(jù)的日度參考作物蒸散發(fā)模型研究:針對(duì)日度氣象數(shù)據(jù)規(guī)模大于月度氣象數(shù)據(jù),而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度較慢、泛化能力不足、結(jié)果容易受到初始參數(shù)和權(quán)值的設(shè)定的影響等問(wèn)題,融合分治算法、蒸散發(fā)機(jī)理和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM),構(gòu)建了 DC-ELM模型,在保證估算精度的前提下減少模型訓(xùn)練時(shí)間。3.基于多氣象特征融合的日度參考作物蒸散發(fā)模型研究:利用農(nóng)時(shí)知識(shí)中旬序數(shù)和參考作物蒸散發(fā)的相關(guān)性,基于隨機(jī)森林(RF)和不同氣象特征的輸入組合,構(gòu)建了 RF模型,并驗(yàn)證了集成學(xué)習(xí)在參考作物蒸散發(fā)模型構(gòu)建領(lǐng)域的適用性。4.利用參考作物蒸散發(fā)模型和單作物系數(shù)法進(jìn)行作物需水量估算:實(shí)驗(yàn)估算了張掖甘州和酒泉肅州的春玉米和春小麥在2016年各自生長(zhǎng)期內(nèi)各個(gè)階段的作物需水量的情況,對(duì)各自的需水特點(diǎn)進(jìn)行分析,為農(nóng)業(yè)灌溉決策提供了參考。本文基于農(nóng)業(yè)知識(shí),針對(duì)構(gòu)建約減氣象特征、提高估算精度和節(jié)約訓(xùn)練時(shí)間的參考作物蒸散發(fā)模型進(jìn)行了研究,并利用單作物系數(shù)法和參考作物蒸散發(fā)模型對(duì)黑河中游的小麥和玉米在生育期的需水量進(jìn)行估算,為農(nóng)業(yè)灌溉預(yù)測(cè)和農(nóng)業(yè)水量調(diào)度提供了參考依據(jù)。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：S311;TP181
【部分圖文】：

邐第一章緒論邐逡逑中的蒸散發(fā)機(jī)理、分治算法、月序數(shù)和蒸散發(fā)的關(guān)系，結(jié)合ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建月逡逑度ＤＣ－ＢＰ－ＮＮ模型。逡逑（２）構(gòu)建基于氣溫和輻射融合的日度ＤＣ－ＥＬＭ模型：基于氣溫和輻射融合逡逑數(shù)據(jù)，利用農(nóng)業(yè)知識(shí)中的蒸散發(fā)機(jī)理、分治算法，結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)建日度逡逑ＤＣ－ＥＬＭ邋模型。逡逑（３）構(gòu)建基于多氣象參數(shù)融合的日度隨機(jī)森林模型：基于多氣象參數(shù)融合逡逑數(shù)據(jù)，利用農(nóng)業(yè)知識(shí)中的旬序數(shù)和蒸散發(fā)的關(guān)系，結(jié)合隨機(jī)森林算法構(gòu)建曰度逡逑ＲＦ模型。逡逑（４）模擬春玉米和春小麥作物需水量：基于單作物系數(shù)法和參考作物蒸散逡逑發(fā)，模擬張掖甘州和酒泉肅州的春玉米與春小麥在各個(gè)生長(zhǎng)階段的實(shí)際作物需水逡逑量。逡逑Ｉ邐１逡逑數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理．

Ｋ一一水流從根木質(zhì)部到莖桿的水流阻力；逡逑Ｋ一一水流從莖桿到葉片的氣孔腔體的水流阻力；逡逑Ｋ—水流從葉片的氣孔腔到葉片外大氣的水流阻力。逡逑從全球的范圍和視角來(lái)觀察，整個(gè)水循環(huán)系統(tǒng)如圖２．１所示。首先，海洋的水分通過(guò)蒸發(fā)作用，轉(zhuǎn)化為水汽上升到空中成為大氣水，并且經(jīng)過(guò)大氣環(huán)方式進(jìn)行擴(kuò)散，分散到世界各地。由于地球表面大部分區(qū)域是海洋，大多數(shù)水停留在海洋的上空，一小部分大氣水停留在陸地的上方。然后，在一定的自逡逑境條件下，部分大氣水凝結(jié)成為降水。海洋上面的降水直接回到了海洋，上面的降水則進(jìn)入陸地的水循環(huán)系統(tǒng)。接著，在陸地上的水循環(huán)方面，大氣生的降水在地球重力和太陽(yáng)輻射等自然作用下，經(jīng)過(guò)作物冠層截留、土壤地流、土壤入滲、壤中徑流、地下徑流等種種過(guò)程，一部分水分形成地表徑流，逡逑入湖泊、江河、冰川、沼澤和濕地，另一部分水分則滲入土壤，成為壤中徑下徑流。最終，陸地上的水分會(huì)通過(guò)地表土壤的蒸發(fā)、植被的蒸騰、地表泊的蒸發(fā)等方式，成為大氣水，而另一部分水分會(huì)通過(guò)各種徑流，再經(jīng)過(guò)方式最終匯入大海。逡逑

干個(gè)神經(jīng)元通過(guò)帶權(quán)值的連接發(fā)送來(lái)的輸入信號(hào)，再將神經(jīng)元接收的總輸入和神逡逑經(jīng)元的設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，最后通過(guò)激活函數(shù)并進(jìn)行輸出。Ｍ－Ｐ神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如逡逑圖３．１所示。逡逑來(lái)仃第ｉ個(gè)神邐當(dāng)前神扢元及逡逑，麻神》＇灟蝓ｒｔｉ逡逑＂邐O啠媯艫謫鏨褶義義顯牧渝義賢跡常卞澹停猩窬疽饌煎義希哺兄Ｐ灣義希模錚睿幔歟溴翁岢鏨鍔窬緄難骯譚⑸諫窬淶耐淮ィ淮ュ義系牧憂(yōu)慷人孀磐淮チ蕉說(shuō)納窬謀浠謀�，连綉n(yōu)慷缺浠牧亢土礁鏨窬義顯幕钚災(zāi)統(tǒng)燒取＃遙錚螅澹睿猓歟幔簦簦疲資艿秸飧鲅芯康鈉舴�，灾G窬Ｐ灣義系幕∩咸岢雋爍兄Ｐ�。感知机模型娱W講閔窬槌桑淙氬愀涸鸞郵帳溴義先胄藕�，并将信号通过具有连接权重的连絾勋凳~絞涑霾悖涑霾鬮停猩窬義顯Ｐ�。栽嶘定驯I芳那榭魷攏尤ㄖ睪褪涑霾愕模停衴L經(jīng)元模型的閾值逡逑可以用感知機(jī)算法來(lái)學(xué)習(xí)和調(diào)整。感知機(jī)模型結(jié)構(gòu)如圖３．２所示。逡逑感知機(jī)中只有輸出層的神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)能力

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本文編號(hào)：2833845