【技术实现步骤摘要】
一种基于动态作物系数的有效绿水资源评价方法及装置
[0001]本专利技术涉及水资源评价
,具体涉及一种基于动态作物系数的有效绿水资源评价方法及装置。
技术介绍
[0002]绿水是森林、草地、湿地和农田通过蒸散消耗掉的水量,是支撑陆地生态系统和雨养农业生产的主要水源,在全球尺度上,占总降水的65%,而传统意义上的水资源(蓝水)只占35%。拓宽水资源评价范畴,将占总降水65%的绿水纳入水资源评价体系当中,会使水资源评价体系更加合理和全面,有助于保持合适的蓝水和绿水比例,为更有效地利用水资源、科学地管理水资源提供更为有效地指导。
[0003]太阳辐射、空气湿度、温度和风速是影响蒸发过程的重要因素。因此,绿水资源评价一般采用适用性较强的Penman
‑
Monteith公式来计算蒸散发。这是分布式水文模型大都采用Penman
‑
Monteith公式模拟蒸散发的原因。并且,分布式水文模型不仅可以充分考虑各类影响因素的空间变异性,还能够模拟植被生长过程,揭示绿水转化过程机制,使不同时空尺度的绿水模拟和定量划分成为可能。然而在现实中,植被蒸散发会因为不同植被类型的叶片结构、气孔特性、空气动力学性质、根系生长状况等因素而不同于参考蒸散发。Penman
‑
Monteith公式仅考虑了气象条件对作物蒸散发的影响,也即是参考蒸散发,却没有考虑具体作物的特性,不能准确反映不同植被类型在各自的生育期的实际蒸散情况,这使得水文模型在绿水模拟方面尚有不足。
[0004]此外
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于动态作物系数的有效绿水资源评价方法,其特征在于,包括:对待测区域进行划分提取,得到流域信息,并根据流域信息划分水文响应单元;根据水文响应单元及预先获取的气象数据、水库数据和农田管理数据,构建SWAT模型;根据预先获取的作物信息、土壤信息以及气象信息,构建植被潜在蒸腾量的数学关系表达式,根据所述表达式对所述SWAT模型中的植被蒸腾计算公式进行优化,实现动态作物系数的模拟;根据预先获取的实测蒸发数据和叶面积指数监测数据对运行所述SWAT模型得到的蒸散发结果和作物叶面积指数模拟结果进行评价,根据评价结果对所述SWAT模型中的作物生长参数和蒸散发参数进行率定;根据土地覆被类型及动态覆盖度计算方法进行蒸发有效性判定;根据判定结果,利用所述SWAT模型逐日模拟植被覆盖度,根据模拟结果得出待测区域内有效绿水资源总量。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对待测区域进行划分提取,得到流域信息,并根据流域信息得到水文响应单元,包括:将待测区域的栅格DEM数据导入地理信息系统平台,得到天然子流域划分数据以及河网水系数据作为流域信息;将所述流域信息导入初始SWAT模型,按照土地利用类型、土壤类型和坡度类型划分水文响应单元。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预先获取的作物信息、土壤信息以及气象信息,构建植被潜在蒸腾量的数学关系表达式,包括:所述植被潜在蒸腾量的数学关系表达式为:其中,EP表示植被潜在蒸腾量;ET0表示参考蒸散发量;K
cini
、K
cmid
、K
cend
分别表示植被在初始生长期、快速生长期和生长后期阶段的作物系数;phuc表示植物热累积单位百分比;fr
gw1
和fr
gw2
分别表示最优叶面积指数曲线上第一个点和第二个点对应的积温比。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预先获取的实测蒸发数据和叶面积指数监测数据对运行所述SWAT模型得到的蒸散发结果和作物叶面积指数模拟结果进行评价,包括:基于预先获取的实测蒸发数据和叶面积指数监测数据,选取相关系数和Nash
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Sutcliffe效率系数评价运行所述SWAT模型得到的蒸散发结果和作物叶面积指数模拟结果。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,率定的作物生长参数,包括:最优叶面积指数曲线上第一个点对应的积温比、最优叶面积指数曲线上第二个点对应的积温比、最优叶面积指数曲线上第一个点对应的叶面积比、最优叶面积指数曲线上第二个点对应的叶面积比、潜在最大叶面积指数和叶面积指数开始衰退时对应的积温比;
率定的蒸散发参数,包括:土壤蒸发补偿系数、植物吸收补偿因子、浅层地下水再蒸发系数、浅层含水层“再蒸发”或渗透到深层含水层的阈值深度、土壤层有效水容量和植被截留能力。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据土地覆被类型及动态覆盖度计算方法进行...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨明智,许继军,喻志强,桑连海,刘强,程卫帅,殷大聪,
申请(专利权)人:长江水利委员会长江科学院,
类型:发明
国别省市:
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