一种基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，综合考虑作物自身生长发育状况、气象条件以及土壤状况等环境因素的影响，通过田间试验和数值模拟，建立了基于天气预报信息估算参考作物需水量（ET0）的预测模型、基于积温估算冬小麦作物系数的模型，并将它们耦合到水量平衡方程当中，对广利灌区和人民胜利渠灌区冬小麦的土壤墒情进行实时预测，并根据冬小麦不同生育期灌溉指标确定灌溉日期与灌水定额。以实现土壤含水量的实时监测、旱情综合分析与作物灌溉的实时预报，为灌溉管理层和决策者提供直观的可视化决策依据，指导灌区做到适时适量灌溉，提高灌区灌溉水资源的利用率与利用效率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了，综合考虑作物自身生长发育状况、气象条件以及土壤状况等环境因素的影响，通过田间试验和数值模拟，建立了基于天气预报信息估算参考作物需水量（ET0）的预测模型、基于积温估算冬小麦作物系数的模型，并将它们耦合到水量平衡方程当中，对广利灌区和人民胜利渠灌区冬小麦的土壤墒情进行实时预测，并根据冬小麦不同生育期灌溉指标确定灌溉日期与灌水定额。以实现土壤含水量的实时监测、旱情综合分析与作物灌溉的实时预报，为灌溉管理层和决策者提供直观的可视化决策依据，指导灌区做到适时适量灌溉，提高灌区灌溉水资源的利用率与利用效率。【专利说明】
本专利技术属于农业
，尤其涉及。
技术介绍
干旱是一种对经济、社会、环境带来巨大影响的自然现象。与其他灾害相比，其出现次数多、持续时间长、影响范围大，是困扰我国农业生产的主要因素，而且已成为制约我国经济发展和社会进步的重要因素之一。据统计，因干旱我国粮食每年平均受灾面积达2000万公顷，损失粮食占全国因灾减产粮食的50%。我国每年因干旱缺水约少产粮食1000亿kg左右。采用灌溉方式缓解干旱是抗旱的重要措施，而现阶段一些基层单位和上级决策部门缺乏应有的实时墒情信息，往往等旱情发展到一定程度才组织抗旱灌“救命水”，贻误了适时灌溉的良机；也有的是灌后遇雨加重了涝溃灾害，不仅增加了灌溉投入，而且导致农作物不同程度地减产，达不到应有的投入和资源效应。当前应当转变传统的农田灌溉观念，利用高新技术，结合天气预报信息，适时指导农民进行节水灌溉。要进行节水灌溉就有必要实时了解作物的耗水动态，同时需要及时掌握土壤墒情和未来天气状况，开展土壤墒情预测和灌溉预报，使作物得到适时适量的灌溉。监测土壤墒情，结合未来一段时间天气预报信息，对当地的作物耗水量作出预测，是确定灌溉用水、精确管理田间用水的最有效和最直接的方法。目前，发达国家的先进灌区都是根据气象资料、土壤墒情资料、作物长势资料确定作物的灌溉水量及灌溉时间，及时提供用水信息，从而使农业灌溉管理更加科学化、精确化，达到农业用水的科学管理和节水的目的。旱灾是威胁我国农业生产的主要自然灾害，在干旱灾害的防治上，基于天气预报信息的作物耗水量预测，无论是在掌握区域性旱情分布及受旱程度上，还是在水资源日益紧缺情况下的农业用水管理上，都是一个十分重要的指标；根据预测结果和土壤墒情资料，可以及时了解旱灾的分布及旱情的严重程度，从而为建立农业生产的保障体系和抗旱减灾服务。虽然我国在土壤墒情监测、需水量计算、水资源调查等方面取得了不少成就，但是如何根据区域的天气预报信息并结合区域种植模式下作物的耗水规律开展灌溉预报，实现灌区水资源的合理调配以及科学管理还做得不够。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，旨在解决我国在土壤墒情监测和灌溉预报方面与灌区的用水管理结合不够的问题。本专利技术是这样实现的，，其特征在于基于天气预报可测因子探讨ETtl估算方法的应用效果，筛选出不同时间尺度既有预报精度又能充分利用现有天气预报信息的ETtl估算方法；对筛选出的ETtl估算方法进行率定修正以提高估算精度；建立基于有效积温的冬小麦整个生育期内的作物系数模拟模型；确定土壤水分修正系数；将筛选的并经过修正后的ETtl估算方法与作物系数模拟模型进行整合，同时考虑土壤水分修正系数，构建基于天气预报信息的冬小麦逐日耗水量预测模型。优选地，所述基于天气预报可测因子探讨ETtl估算方法的应用效果，筛选出不同时间尺度既有预报精度又能充分利用现有天气预报信息的ETtl估算方法包括以下具体步骤:利用FA056-PM公式对3种基于天气预报可测因子温度的ETtl计算方法进行比较分析，主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数和t统计量4种指标分别对日、旬、月和年值序列的吻合程度做出评价；根据比较分析结果，并选择Harg公式为目标算法。优选地，所述对筛选出的ETtl估算方法进行率定修正以提高估算精度包括以下具体步骤:采用比例修正法、回归修正法和对Harg公式内部参数分别进行率定修正；在不同时间尺度下，比较3种修正Harg公式与FA056-PM公式之间的相关关系，并选择对Harg公式内部参数的率定修正公式，用函数定义为:【权利要求】1.，其特征在于包括以下步骤: 基于天气预报可测因子探讨ETtl估算方法的应用效果，筛选出不同时间尺度既有预报精度又能充分利用现有天气预报信息的ETtl估算方法； 对筛选出的ETtl估算方法进行率定修正以提高估算精度； 建立基于有效积温的冬小麦整个生育期内的作物系数模拟模型； 确定土壤水分修正系数； 将筛选的并经过修正后的ETtl估算方法与作物系数模拟模型进行整合，同时考虑土壤水分修正系数，构建基于天气预报信息的冬小麦逐日耗水量预测模型。2.如权利要求1所述的基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于，所述基于天气预报可测因子探讨ETtl估算方法的应用效果，筛选出不同时间尺度既有预报精度又能充分利用现有天气预报信息的ETtl估算方法包括以下具体步骤: 利用FA056-PM公式对3种基于天气预报可测因子温度的ETtl计算方法进行比较分析，主要依据平均偏差、平均相对偏差、相关系数和t统计量4种指标分别对日、旬、月和年值序列的吻合程度做出评价； 根据比较分析结果，并选择Harg公式为目标算法。3.如权利要求2所述的基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于，所述对筛选出的ETtl估算方 法进行率定修正以提高估算精度包括以下具体步骤: 采用比例修正法、回归修正法和对Harg公式内部参数分别进行率定修正； 在不同时间尺度下，比较3种修正Harg公式与FA056-PM公式之间的相关关系，并选择对Harg公式内部参数的率定修正公式，用函数定义为: 4.如权利要求3所述的基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于，所述建立基于有效积温的冬小麦整个生育期内的作物系数模拟模型包括以下具体步骤: 将叶面积指数与作物系数相关数据拟合，拟合公式用函数定义为: Kci = a.LAI+b(2)， 式(2)中，LAI为叶面积指数，a、b参数分别为0.14.0.3918，决定系数R2为0.9277 ；用Logistic曲线对积温与冬小麦LAI之间的相关性进行模拟,扩充后的五次Logistic模型用函数定义为: 5.如权利要求4所述的基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于，所述确定土壤水分修正系数包括以下具体步骤: 通过FAO法确定土壤水分修正系数，用函数定义为: 6.如权利要求5所述的基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于，所述冬小麦逐日耗水量预测模型用函数定义为: ET0 (Harg) XKcXKw(6)， 或 ET0 (Harg) XKcXKwi(7)， 式(6)、(7)中，ETtl (Harg)为筛选并经过修正后的ETtl估算方法，K。为作物系数模拟模型，Kw为FAO法确定土壤水分修正系数，Kwi为临界值法确定土壤水分修正系数。【文档编号】G06Q10/04GK103886392SQ201410117085【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月26日 优先权日:2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于天气预报信息的冬小麦耗水量预测方法，其特征在于包括以下步骤：基于天气预报可测因子探讨ET0估算方法的应用效果，筛选出不同时间尺度既有预报精度又能充分利用现有天气预报信息的ET0估算方法；对筛选出的ET0估算方法进行率定修正以提高估算精度；建立基于有效积温的冬小麦整个生育期内的作物系数模拟模型；确定土壤水分修正系数；将筛选的并经过修正后的ET0估算方法与作物系数模拟模型进行整合，同时考虑土壤水分修正系数，构建基于天气预报信息的冬小麦逐日耗水量预测模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘战东，张寄阳，刘祖贵，高阳，王声锋，刘浩，李迎，秦安振，南纪琴，
申请(专利权)人：中国农业科学院农田灌溉研究所，
类型：发明
国别省市：河南;41