【摘 要】
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【目的】更精确地估算怀来地区夏玉米蒸散量(ET)。【方法】利用怀来站点2013年的气象数据与涡度相关数据,分别采用最小二乘法与蚁群算法优化冠层阻力Jarvis模型(JA模型)和耦
【机 构】
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四川大学,南方丘区节水农业研究四川省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0400206-03),国家自然科学基金面上项目(51779161)。
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【目的】更精确地估算怀来地区夏玉米蒸散量(ET)。【方法】利用怀来站点2013年的气象数据与涡度相关数据,分别采用最小二乘法与蚁群算法优化冠层阻力Jarvis模型(JA模型)和耦合表层阻力模型(CO模型)中的经验参数,使用BP神经网络模型分析冠层阻力(rc)对各气象因子的敏感程度。再利用2014年的气象数据计算ET,并以涡度相关系统实测的ET为标准验证参数优化的结果。【结果】①rc对各影响因子敏感程度从大到小顺序为:Rn>LAI>θ>T>VPD。②使用蚁群算法优化的CO模型拟合rc
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