SoilScope控制型蒸渗实验系统应用|基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算
��� 文献信息
��� 文献摘要
农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和,准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要,进而对农作物的增产保收具有重要的意义。淮河流域是中国主要的农业生产基地,而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一。为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型,反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的变化,为当地的农业生产活动提供指导,采用五道沟水文实验站SoilScope控制型蒸渗实验系统(称重式蒸渗仪)及气象要素实测数据,应用遗传算法,构建夏玉米全生育期单作物系数蒸散模型,得到其4个生长阶段的作物系数估算值。其中,参考作物蒸散量采用FAO Penman-Monteith公式计算;对估算误差较大的发育期,利用叶面积指数和发育期天数构建调整模型,对发育期作物系数进行数值修正,取得了较好的效果,并进一步估算蒸散量,最终得到遗传算法与多项式回归相结合的夏玉米蒸散估算模型。
��� 实验概述
实验区位于安徽省蚌埠市固镇县五道沟水文实验站,地处淮北平原南部,站内共有62 套大型地中蒸渗仪群、10 套大型称重式蒸渗仪(北京澳作设计、安装)及自动高精度气象站,设有蒸散发、气象要素、潜水蒸发及土壤水分等观测场地,地下水位埋深及年变幅为1—3m,作物主要是冬小麦、大豆、夏玉米。土壤类型主要为砂姜黑土和黄潮土,分别占淮北平原土壤总面积的54%和33%,凋萎含水率为10%—13%,田间持水率为28%—30%。
��� 实验设施
本文研究土质为砂姜黑土,夏玉米生育期内逐日蒸散数据由SoilScope控制型蒸渗实验系统(称重式蒸渗仪)自动采集,蒸渗仪型号为北京澳作FR101A,分辨率为0.025 mm,口径面积4.0 m2,土柱高为4.0 m,蒸散数据每10 分钟记录一次。蒸渗仪上方设有摄像机,可每时自动获取作物生长图像,便于划分生长阶段。蒸渗仪内10、30、50、100、200 cm 埋深处各设有时域反射仪(TDR),通过土壤水分传感器,每小时测量1 次筒内土壤体积含水率。场地设有高精度气象站,可每10 分钟获取1 次空气湿度、风向、净辐射等不同气象数据,测量准确度为±5%,可用于计算参考作物蒸散量。
��� 结果与分析
(1)本文构建了基于遗传算法的夏玉米蒸散估算模型,并利用叶面积指数构造修正模型,对发育期作物系数进行数值修正,模型对夏玉米全生育期作物系数的合、预测精度均较高。根据修正遗传算法模型,训练集中作物系数模拟值与实际值的MAE 为0.083,RMSE 为0.112,P0.3为97.3%;检验集中两者MAE为0.101,RMSE为0.805,P0.3为93.5%。本文模型可以提高作物系数的计算精度,可用于夏玉米作物系数的模拟。
(2)基于修正模型得到的夏玉米蒸散量计算精度较高。训练集中蒸散量模拟值与实际值的MAE为0.786 mm·d−1,RMSE为1.120 mm·d−1,r为0.898;检验集中两者MAE为1.148 mm·d−1,RMSE为1.610mm·d−1,r为0.813,蒸散量的拟合度均高于FAO推荐作物系数模型。
(3)与FAO推荐作物系数模型相比,全生育期内,修正遗传算法模型作物系数和蒸散量的拟合误差、准确率均有明显提高;对全生育期内逐日作物系数与蒸散量的计算,本文提出的修正遗传算法模型模拟精度符合精度要求。
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