【摘 要】
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为了选出北京地区参考作物蒸散方法的简洁高效的能够代替Penman-Monteith(PM)的方法和探究玉米水分利用效率的长时间序列的变化以及影响因素,采用北京市1957年1月至2019年12月的气象数据,采用10种不同经验模型以及2种机器学习模型的不同组合方式估算了北京市的参考作物蒸发蒸腾量(ET0),并且在北京市大兴区试验站测定了长时间的叶面积指数、产量、土壤水分、产量、耗水量等要素,计算了长时
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为了选出北京地区参考作物蒸散方法的简洁高效的能够代替Penman-Monteith(PM)的方法和探究玉米水分利用效率的长时间序列的变化以及影响因素,采用北京市1957年1月至2019年12月的气象数据,采用10种不同经验模型以及2种机器学习模型的不同组合方式估算了北京市的参考作物蒸发蒸腾量(ET0),并且在北京市大兴区试验站测定了长时间的叶面积指数、产量、土壤水分、产量、耗水量等要素,计算了长时间序列的水分利用效率,并采用WOFOST模型模拟了水分利用效率的变化。结果发现:北京市的日照时数,相对湿度,平均风速随着年份升高显著降低,变化率分别为-0.18h/10a,-1.5%/10a,-0.04m/s/10a.最高温度,最低温度,平均温度随着年份升高显著升高,变化率分别为0.41℃/10a,0.23℃/10a,0.50℃/10a.参考作物蒸散量随年份变化呈上升趋势。各气象要素与参考作物蒸散量相关性显著,且各气象要素与参考作物蒸散量相关系数绝对值由高到低依次为日照时数(0.76)>最高温度(0.67)>平均温度(0.61)>最低温度(0.47)>相对湿度(0.43)>平均风速(0.36)。多种模型计算的北京的参考作物蒸散量中,在北京地区,当输入参数为最高温度、最低温度、相对湿度、日照时数和风速时,支持向量机(SVM)模型的应用效果优于极致梯度提升(XGB)模型;在输入数据仅为最高温度、最低温度以及日照时数时,Priestley-Taylor模型的模拟精度优于机器学习模型和其他经验模型,而机器学习模型中,XGB又优于SVM;在只有温度数据时,机器学习模型模拟精度优于经验模型,并且XGB模型的模拟精度优于SVM模型;在没有风速数据的情况下,机器学习模型模拟精度优于经验模型模拟精度,其中机器学习模型中,XGB模型优于SVM模型;在输入参数不完整的情况下,XGB模型的模拟精度总是优于SVM模型。近10年,北京大兴区作物耗水量呈显著上升趋势,玉米耗水量的高峰期主要集中在生长中期,拔节期和抽穗期,作物系数呈现显著上升趋势,叶面积指数呈现下降趋势,产量呈现缓慢下降的趋势,水分利用效率呈现显著下降趋势,对水分利用效率影响显著的是产量。合理的施肥能有效提高作物的产量和水分利用效率,当施肥量达到0.0225kg/m~2时候,对产量和水分利用效率的提高基本达到最高值。播种前灌水60mm并不一定会提高产量和水分利用效率,只有在生育期有效降雨量少的年份灌水才有利于提高产量和水分利用效率。施肥和灌水对土壤含水量的影响比较明显,但是规律不是很明显。WOFOST模型在参数率定后能较准确的模拟北京大兴区的玉米产量,叶面积指数动态变化,模拟的叶面积指数的误差仅为24%。利用动态叶面积指数模拟的作物系数计算的蒸散量最接近涡度相关法实测的蒸散量,误差仅为31%;水分利用效率在生育期的变化规律为整体呈现上升趋势,关键影响因素为平均温度,其次是叶面积指数,最后是平均风速。
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