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赣江流域参考作物需水量的计算分析

发布时间:2020-10-29 18:55
   赣江是江西省最大的河流,流域具有明显的亚热带湿润气候特征,滋养着沿河83500平方公里的土地,养育着近2000万人口。流域内农业种植结构主要以水稻为主,农业用水占区域总用水量的很大比重。农作物参考作物需水量是农业部门了解作物需水规律,制定农业灌溉制度的重要依据,对它的研究具有重要的意义。论文以选取的江西省赣江流域12个气象站1961~2016年的历史气象数据为基础,通过6种不同的公式分别计算了赣江流域50多年的逐日参考作物需水量,并进行了区域分布特征分析。研究了6种公式中各气象因子对研究区域内50多年的参考作物需水量的影响,在此基础上,建立了神经网络参考作物需水量计算模型,选用不同参数对参考作物需水量进行了模拟计算,取得了较为精准的结果。论文的主要研究内容和所做的主要工作如下:根据流域内各个气象站点的地理分布特点,将赣江流域分为上游、中游、下游三个研究区域。采用国际粮农组织推荐的彭曼-蒙特斯公式,计算出研究区域12个气象站点50多年逐日参考作物需水量,并分析区域分布特征。采用FAO-24 Penman公式、Hargreaves公式、Irmak公式、Makkink公式、Priestley-Tayor公式分别计算赣江流域12个气象站点50多年逐日参考作物需水量,并与彭曼-蒙特斯公式计算结果进行分析比较。最终发现:Hargreaves公式、Priestley-Tayor公式与彭曼蒙特斯公式所计算的结果最为贴近;而Makkink公式、Irmak公式与FAO-24 Penman公式与彭曼蒙特斯公式相差较大。FAO-24 Penman公式计算所得的ET0大于其他5种公式计算所得的参考作物需水量,其次是Priestley-Tayor公式、Hargreaves公式、彭曼蒙特斯公式、Irmak公式,而Makkink公式计算所得的参考作物需水量最小。计算了赣江流域内6个公式中相关气象因子对参考作物需水量的影响参数,并对参数进行分析比较,得出6个公式下各气象因子对于参考作物需水量的相关性大小。采用神经网络理论,分别以单个气象因子,2个气象因子,3个气象因子,4个气象因子作为输入样本,建立了BP神经网络模型,对参考作物需水量进行了模拟,最终发现以单个气象因子作为输入样本,其中辐射对作物需水量的拟合效果较好,精度较高,水汽压对作物需水量的拟合效果一般,精度不高,而温度对作物需水量的拟合效果较差,精度较低;以两个气象因子作为输入样本,温度辐射对作物需水量的拟合效果一般,精度不高;以三个气象因子作为输入样本,温度辐射水汽压对作物需水量的拟合效果较好,精度较高;以四个气象因子作为输入样本,温度辐射水汽压日照率对作物需水量的拟合效果极好,精度极高。随着气象因子的增多,参考作物需水量模拟精度越高,说明采用神经网络计算参考作物需水量切实可行。
【学位单位】:南昌工程学院
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:S311;S274
【部分图文】:

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第二章 研究地区概况和数据资料江西省农业现状 农作物情况根据国家统计局公布的数据显示,2016 年江西省主要农作物有稻谷、玉米花生、油菜籽、棉花、甘蔗烟叶、蔬菜等。农作物总播种面积为 5560 千稻谷为 3316.31 千公顷,玉米 30.3 千公顷,豆类 167.6 千公顷,油料 729.1料 14.52 千公顷,蔬菜 606.64 千公顷。从数据中我们可以了解到,江西要以稻谷等粮食作物为主其次主要是蔬菜和油料作物,此外还种植有烤烟、等少量的经济作物[60]。

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图 2.2 2016 年江西省各类用水情况直方图Fig.2.2 histogram of water use in jiangxi province in 2016 2.2 给出了 2016 年江西省各类用水情况,从图中我们可以看到,水量为 245.4 亿立方米,其中农业用水量为 154.2 亿立方米,占和全国的用水情况一样,农业用水始终占总用水量的很大比重素有关比如气候变化、农作物种植结构、地区农业发展水平、节度等。下图 2.3 则给出了江西省近十年农业用水量变化图。从图2004 年到 2013 年的十年间,农业用水呈现较小波动,但是农业用加的。

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图 2.2 2016 年江西省各类用水情况直方图Fig.2.2 histogram of water use in jiangxi province in 20162.2 给出了 2016 年江西省各类用水情况,从图中我们可以看到水量为 245.4 亿立方米,其中农业用水量为 154.2 亿立方米,和全国的用水情况一样,农业用水始终占总用水量的很大比重素有关比如气候变化、农作物种植结构、地区农业发展水平、度等。下图 2.3 则给出了江西省近十年农业用水量变化图。从004 年到 2013 年的十年间,农业用水呈现较小波动,但是农业加的。
【参考文献】

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1 张景阳;潘光友;;多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究[J];昆明理工大学学报(自然科学版);2013年06期

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3 李志;;参考作物蒸散简易估算方法在黄土高原的适用性[J];农业工程学报;2012年06期

4 普宗朝;张山清;;近48年新疆夏半年参考作物蒸散量时空变化[J];中国农业气象;2011年01期

5 徐俊增;彭世彰;丁加丽;魏征;;基于蒸渗仪实测数据的日参考作物蒸发腾发量计算方法评价[J];水利学报;2010年12期

6 孙庆宇;佟玲;张宝忠;汤博;;参考作物蒸发蒸腾量计算方法在海河流域的适用性[J];农业工程学报;2010年11期



本文编号:2861313

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