版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、作物生長(zhǎng)模型能夠模擬作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成過(guò)程,及其對(duì)環(huán)境的響應(yīng),從而為農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供了一種有效的方法。本研究利用陜西楊凌(2014和2015)、合陽(yáng)(2009和2011)、長(zhǎng)武(2010和2011)的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及各站點(diǎn)的多年歷史氣象數(shù)據(jù),嘗試建立基于玉米生長(zhǎng)模擬模型CERES-Maize和歷史氣象數(shù)據(jù)的玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法,并對(duì)方法的可靠性和精度進(jìn)行分析。研究將全生育期內(nèi)玉米生長(zhǎng)模擬所需的氣象數(shù)據(jù)分為已知?dú)庀髷?shù)據(jù)和未知?dú)庀髷?shù)據(jù)2個(gè)
2、部分,其中已知?dú)庀髷?shù)據(jù)來(lái)自當(dāng)?shù)氐臍庀笳荆粗獨(dú)庀髷?shù)據(jù)分別用試驗(yàn)地的多年歷史同期氣象數(shù)據(jù)代替,對(duì)應(yīng)生成多個(gè)完整的氣象數(shù)據(jù)序列,再利用這些氣象數(shù)據(jù)序列運(yùn)行CERES-Maize模型預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的玉米產(chǎn)量。隨著玉米生育期的推進(jìn),逐日在氣象數(shù)據(jù)序列中融入目標(biāo)年實(shí)際測(cè)得的氣象數(shù)據(jù),從播種至收獲逐日動(dòng)態(tài)模擬玉米產(chǎn)量。此外,為減少預(yù)測(cè)過(guò)程的運(yùn)算次數(shù)并降低預(yù)測(cè)的不確定性,該研究對(duì)比分析了歷史年份和目標(biāo)年份的逐日氣象數(shù)據(jù)(包括最高溫度Tmax最低溫度T
3、min、降雨rainfall、太陽(yáng)輻射SRAD),然后使用一般K-NN(K nearest neighbor)算法和改進(jìn)的K-NN算法從歷史氣象年份中篩選目標(biāo)年的氣象相似年份,即相似年型,再使用相似年份的氣象數(shù)據(jù)替代玉米生育期內(nèi)未知的氣象數(shù)據(jù)生成氣象數(shù)據(jù)序列并進(jìn)行玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)。此外,根據(jù)該產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法在生育期內(nèi)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)產(chǎn)量的分布趨勢(shì)進(jìn)行灌溉決策,對(duì)逐日模擬的多個(gè)產(chǎn)量的中位數(shù)進(jìn)行線性擬合,擬合直線的斜率連續(xù)下降若干天作為灌溉觸發(fā)條件實(shí)施灌
4、溉。研究發(fā)現(xiàn):
(1)玉米抽雄后(大約距收獲前45~60 d),每日預(yù)測(cè)的多個(gè)產(chǎn)量的分布開(kāi)始收斂并逐漸趨于實(shí)測(cè)值,不確定性迅速下降,變異系數(shù)(CV)和平均絕對(duì)相對(duì)誤差(MARE)小于15%,即根據(jù)該方法可以在玉米生育期內(nèi)進(jìn)行較高精度的產(chǎn)量預(yù)測(cè)。
(2)利用普通K-NN算法對(duì)比逐日氣象數(shù)據(jù)篩選相似年份并使用其氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)精度并未如預(yù)期得到顯著提高,總體精度較差;利用改進(jìn)的K-NN算法對(duì)比7d內(nèi)氣象數(shù)據(jù)的
5、均值來(lái)篩選相似年份,并利用其氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí)精度得到顯著提高,同時(shí)模型運(yùn)算次數(shù)減少、預(yù)測(cè)所需時(shí)間縮短。
(3)基于逐日預(yù)測(cè)產(chǎn)量的分布趨勢(shì)建立灌溉決策方法,該方法能夠根據(jù)人為設(shè)定的灌溉緊迫程度準(zhǔn)確捕捉生育期內(nèi)模擬產(chǎn)量整體連續(xù)下降階段,觸發(fā)灌溉事件,并根據(jù)設(shè)定的單次灌水量自動(dòng)修改CERES-maize模型試驗(yàn)文件,自動(dòng)進(jìn)行灌溉。
(4)由于大多數(shù)氣象站點(diǎn)有實(shí)測(cè)歷史氣象數(shù)據(jù)的年份相對(duì)較少,結(jié)合生育期實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)僅能生
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于CERES-Maize模型的氣候變化對(duì)東北地區(qū)玉米生產(chǎn)潛力的影響與應(yīng)對(duì)措施模擬——以吉林省為例.pdf
- 基于CERES模型的氮肥決策支持系統(tǒng).pdf
- 基于CERES玉米模型的黃淮海夏玉米水肥管理技術(shù)研究.pdf
- 補(bǔ)充性灌溉對(duì)旱地玉米生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響.pdf
- 玉米自交系遺傳結(jié)構(gòu)解析和雜交組合產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的建立.pdf
- 基于歷史氣象數(shù)據(jù)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和風(fēng)功率預(yù)測(cè)研究.pdf
- 蒸騰模型決策灌溉對(duì)甜瓜生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量與品質(zhì)的影響.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的飛機(jī)故障預(yù)測(cè)模型及方法的研究.pdf
- 氣象數(shù)據(jù)的分類挖掘和預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘和多目標(biāo)決策的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型及方法的研究.pdf
- 氣象因素對(duì)寒地玉米產(chǎn)量形成的影響.pdf
- 基于CERES-Wheat模型的氣候變化對(duì)寧夏冬小麥生長(zhǎng)與產(chǎn)量的影響.pdf
- 基于多源信息融合的灌溉決策方法研究.pdf
- 不同密度及灌溉方式對(duì)春玉米生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量的影響.pdf
- 基于GNBS模型和行為決策理論的工程爭(zhēng)端談判結(jié)果預(yù)測(cè)模型.pdf
- 水分脅迫和正常灌溉條件下玉米株高、產(chǎn)量的QTL分析.pdf
- 基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)控制模型性能診斷方法研究.pdf
- 基于衛(wèi)星遙感的棉花產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型研究.pdf
- 玉米總產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論