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宝鸡峡灌区冬小麦作物需水量和缺水量的空间变异性分析

朱晖  
【摘要】:近年来,随着气候变化和人类活动的影响,各地区蒸发特征出现新的变化。开展气候变化与剧烈人类活动下的作物需水量和缺水量的时空变异及模拟预测研究,为研究气候变化对水资源的影响、农业水资源综合规划与管理、制定区域社会经济可持续发展模式等提供科学依据。 本文利用宝鸡峡灌区各主要站点的数据,对宝鸡峡冬小麦作物需水量和缺水量的时空变异规律及其影响因素进行系统分析,并针对数据缺失和缺少进行了预测,取得以下主要成果和结论: (1)计算出了宝鸡峡及其周边地区共27个站点的参考作物需水量、灌区冬小麦作物需水量、冬小麦缺水量,研究了27个站点31年的参考作物需水量、灌区冬小麦作物需水量、冬小麦缺水量的年际分布规律,选取了灌区代表站点5,对该站点各个计算量的年际变化和年内变化进行了分析和研究,更加清晰和具体的了解了灌区各个计算量的时间分布规律。 (2)由于灌区周边的站点缺乏和灌区内部站点分布不够均匀,为了能够更加精确的插值,本章运用了BP神经网络进行了站点参考作物需水量、灌区冬小麦作物需水量、冬小麦缺水量的预测,得到了精度范围以内的预测结果。 (3)本文运用了整体多项式插值方法、距离倒数权重插值方法、普通克里金法、范克里金法对33个站点的参考作物需水量、灌区冬小麦作物需水量、冬小麦缺水量进行了空间插值,得到了空间插值等值线图并得出了每种插值方法插值后的误差均值和误差均方差。此外还运用插值等值线图读出了5个站点的预测值,并计算了误差,通过对比误差可以看出每个区域最适合的插值方法是不相同的,但总体来看范克里插值方法是综合误差最小的,用范克里金插值方法对灌区参考作物需水量、灌区冬小麦作物需水量、冬小麦缺水量进行插值和预测是最有效的。 (4)本文运用SPSS分析了各个气象因子和冬小麦作物需水量和缺水量之间的相关性,得出了灌区5个代表站点和冬小麦作物需水量、缺水量的相关系数,可以很清楚的看出降水量、相对湿度和冬小麦需水量成负相关关系,日照时数平均气温和冬小麦作物需水量成正相关关系,风速对冬小麦的作物需水量影响不大。在缺水量和气象因子相关性分析中可以看出,在不同的生长周期内对缺水量起到最大影响的气象因子是不同的,这为灌区的合理灌溉起到了指导性作用。 (5)本文以站点5为例,用1980~2010年31年该站点的气象资料(降水量、相对湿度、日照时数、平均气温)运用了遗传算法优化BP神经网络预测该站点1983年9月1日到10日10天缺失日照时数资料;依然以站点5为例,用1980~2010这31年冬小麦作物需水量和缺水量相关性最大的气象资料,运用灰色神经网络预测灌区各个季度的冬小麦缺水量数据。预测精度较高,为数据的完善起到了关键作用。


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