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      運(yùn)城市參考作物需水量預(yù)測(cè)研究

      2017-07-31 19:08:23郭志忠
      山西水土保持科技 2017年2期
      關(guān)鍵詞:運(yùn)城市需水量實(shí)測(cè)值

      郭志忠

      (山西省汾河灌溉管理局一壩管理站)

      運(yùn)城市參考作物需水量預(yù)測(cè)研究

      郭志忠

      (山西省汾河灌溉管理局一壩管理站)

      作物需水量一般可以采用參考作物需水量法來(lái)進(jìn)行估算。以運(yùn)城市為例,根據(jù)多年參考作物需水量(ET0)歷史資料,在對(duì)其動(dòng)態(tài)變化特征分析的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建了兩種不依賴(lài)于氣象資料的簡(jiǎn)單季節(jié)模型和SIN-ET0經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?。?duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證結(jié)果表明:平均相對(duì)誤差10.73%和11.13%,具有較為滿意的預(yù)測(cè)效果,可為當(dāng)?shù)氐膮⒖甲魑镄杷抗浪闾峁┯行Х椒ā?/p>

      參考作物需水量 簡(jiǎn)單季節(jié)模型 SIN-ET0模型 預(yù)測(cè) 運(yùn)城市

      作物需水量的定義具有多種表述方式,但都可歸結(jié)為有效耗水和無(wú)效耗水之和。參考作物系數(shù)法是計(jì)算作物需水量(ET0)最常見(jiàn)的方法之一,該方法的關(guān)鍵在于如何確定ET0和作物系數(shù)。作物系數(shù)通??梢圆捎寐?lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的推薦值;ET0采用計(jì)算獲取,一般采用Penman-Monteit公式法、人工智能方法和Hargreaves公式法等,但這些方法需要詳盡的氣象資料才能夠予以應(yīng)用。本項(xiàng)研究以運(yùn)城市為例,結(jié)合當(dāng)?shù)貐⒖甲魑镄杷繗v史資料,在對(duì)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)特征分析的基礎(chǔ)上,建立合理可行的ET0預(yù)測(cè)模型,旨在為ET0的估算提供一種有效方法。

      1 市域簡(jiǎn)況

      運(yùn)城市位于山西省最南部,與臨汾市和晉城市毗鄰,與河南省和陜西省隔黃河相望。受季風(fēng)活動(dòng)影響,屬暖溫帶大陸性氣候,年均氣溫13.3℃。多年平均降水量525 mm,冬春稀少,夏秋集中。運(yùn)城市屬中華農(nóng)耕文明的發(fā)源地,氣候條件適宜種植農(nóng)作物,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)歷史悠久,長(zhǎng)期以來(lái)一直是全省最為主要的糧棉產(chǎn)區(qū)。

      2 時(shí)間序列模型介紹

      時(shí)間序列是一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)深度挖掘方法,旨在于深入揭示隨機(jī)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律。通常,在時(shí)間序列模擬研究中,指數(shù)平滑模型的使用最為常見(jiàn)。某一期的指數(shù)平滑值計(jì)算原理為:將前一期的指數(shù)平滑值與該期的樣本觀測(cè)值加權(quán)平均,并對(duì)權(quán)值進(jìn)行合理修正,從而可避免搖擺效應(yīng)的影響,最終獲得較為理想和較為平滑的時(shí)間序列。通常根據(jù)該時(shí)間序列是否具有季節(jié)性效應(yīng),從而將模型劃分為非季節(jié)性和季節(jié)性?xún)纱箢?lèi),兩大類(lèi)模型還能下分許多小類(lèi),各種模型的特點(diǎn)及適用條件如表1所示。

      表1 指數(shù)平滑模型分類(lèi)及其適用條件

      3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

      本研究選取了1957-2012年運(yùn)城市逐月的參考作物需水量資料,數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心。首先,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)和季節(jié)性趨勢(shì)的分析,并結(jié)合常見(jiàn)時(shí)間序列模型的特點(diǎn),大致確定模型的基本類(lèi)型;然后,分別采用80%和20%的數(shù)據(jù)樣本對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證。其中,率定樣本為1957年1月至2001年10月的數(shù)據(jù)資料,共538組;驗(yàn)證樣本為2001年11月至2012年12月的數(shù)據(jù)資料,共134組。時(shí)間序列模擬和數(shù)據(jù)非線性擬合分別采用SPSS 19軟件和Matlab 2013b進(jìn)行。主要采用兩種統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)(均方根誤差和平均相對(duì)誤差)對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算公式如下:

      式中:WL為參考作物需水量預(yù)測(cè)值,mm;WR為參考作物需水量實(shí)測(cè)值,mm。

      4 結(jié)果與分析

      4.1 參考作物需水量動(dòng)態(tài)變化特征分析

      圖1 參考作物需水量動(dòng)態(tài)變化過(guò)程

      圖1為1957-2012年運(yùn)城市參考作物需水量(ET0)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。由圖1(a)可知,該區(qū)域參考作物需水量隨時(shí)間呈現(xiàn)鋸齒狀的波動(dòng)趨勢(shì),波動(dòng)范圍介于0.63-6.37 mm之間,參考作物需水量的多年均值為2.79 mm。由圖1(a)還可以看出,參考作物需水量在固定區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)往復(fù)波動(dòng),但整體上并無(wú)單調(diào)遞增或衰減的變化趨勢(shì)。由于參考作物需水量變化存在一定的周期性特征,因此只選取2002年與2003年為代表,對(duì)作物需水量的年內(nèi)變化特征進(jìn)行分析。由圖1(b)可以看出,參考作物需水量隨時(shí)間呈現(xiàn)先逐漸增大然后逐漸減小的變化趨勢(shì),并且每年都在6月左右出現(xiàn)極大值。綜上來(lái)看,ET0并沒(méi)有明顯的趨勢(shì)性,并且季節(jié)性影響能夠隨時(shí)間變動(dòng)而保持恒定,說(shuō)明運(yùn)城市的ET0動(dòng)態(tài)變化過(guò)程能夠采用簡(jiǎn)單季節(jié)模型來(lái)進(jìn)行描述。此外,由圖1還可以看出,該動(dòng)態(tài)變化過(guò)程近似于周期性的正弦函數(shù)。因此,ET0還可以采用周期性的正弦經(jīng)驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行描述。

      4.2 參考作物需水量模擬研究

      由于研究區(qū)域參考作物需水量的無(wú)趨勢(shì)性和季節(jié)性,本文采用簡(jiǎn)單季節(jié)模型對(duì)其動(dòng)態(tài)變化過(guò)程進(jìn)行描述。簡(jiǎn)單季節(jié)模型的精度好壞,主要取決于水平參數(shù)和季節(jié)參數(shù)的取值是否合理。首先,采用80%數(shù)據(jù)樣本對(duì)該模型的參數(shù)進(jìn)行率定,結(jié)果表明水平參數(shù)為0.099,季節(jié)參數(shù)為4.731E-6;然后,從模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的線性一致性、MAPE值和RMSE值三個(gè)方面對(duì)模型的率定效果進(jìn)行合理評(píng)價(jià)。圖2為簡(jiǎn)單季節(jié)模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值間的線性關(guān)系。由圖2可知,對(duì)于率定組樣本,兩者所構(gòu)成的線性擬合模型的斜率為0.90,說(shuō)明兩者之間具有較好的一致性。經(jīng)計(jì)算,它們兩者間的平均相對(duì)誤差和均方根誤差分別為12.85%和0.44,說(shuō)明簡(jiǎn)單季節(jié)模型的率定效果基本滿意,可用于當(dāng)?shù)貐⒖甲魑镎舭l(fā)蒸騰量的預(yù)測(cè)。將134組驗(yàn)證集樣本帶入訓(xùn)練好的簡(jiǎn)單季節(jié)模型,便可得到驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)值。由圖2可以看出,對(duì)于驗(yàn)證組樣本,兩者所構(gòu)成的線性擬合模型的斜率為1.02。驗(yàn)證集樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的MAPE和RMSE分別為10.73%和0.35。說(shuō)明采用簡(jiǎn)單季節(jié)模型進(jìn)行ET0的預(yù)測(cè)可以取得較為滿意的效果。

      圖2 簡(jiǎn)單季節(jié)模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的線性關(guān)系

      同時(shí),還研究構(gòu)建了ET0計(jì)算經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,如式?)所示。

      式中:ET0為參考作物需水量,mm;a、b、c和d均為模型系數(shù)。

      同樣選取1957年1月至2001年10月的數(shù)據(jù)資料對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化率定,結(jié)果如表2所示。圖3為SINET0經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷念A(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的線性關(guān)系。對(duì)于率定組樣本,兩者所構(gòu)成的線性擬合模型的斜率為0.89,說(shuō)明兩者具有較好的一致性。經(jīng)計(jì)算,率定組樣本實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值間的平均相對(duì)誤差和均方根誤差分別為13.4%和0.47,說(shuō)明模型率定基本符合精度要求。對(duì)于驗(yàn)證組樣本,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間具有較好的一致性(線性方程斜率為1.00)和較小的誤差(MAPE=11.13%,RMSE=0.38),說(shuō)明該模型取得了較為滿意的預(yù)測(cè)效果。

      圖3 SIN-ET0經(jīng)驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的線性關(guān)系

      表2 SIN-ET0經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)

      將簡(jiǎn)單季節(jié)模型與SIN-ET0模型進(jìn)行對(duì)比分析,可知簡(jiǎn)單季節(jié)模型的誤差更小,預(yù)測(cè)精度更高,但優(yōu)勢(shì)并不是非常明顯。比較圖2和圖3可以發(fā)現(xiàn),在較高參考作物需水量范圍時(shí)(ET0>5),兩種模型的預(yù)測(cè)效果均較差,預(yù)測(cè)結(jié)果偏小。由此也可以說(shuō)明,這兩種模型的適用范圍為0 mm<ET0<5 mm。對(duì)于兩種模型存在的缺陷,是下一步有待深入研究的方向之一。

      5 結(jié)論

      (1)運(yùn)城市的參考作物需水量在年際間呈現(xiàn)鋸齒狀的波動(dòng)趨勢(shì),在年內(nèi)呈現(xiàn)先逐漸增大然后逐漸減小的變化趨勢(shì)。

      (2)運(yùn)城市的參考作物需水量可采用簡(jiǎn)單季節(jié)模型進(jìn)行描述,該模型的平均相對(duì)誤差為10.73%,預(yù)測(cè)效果較為滿意。

      (3)SIN-ET0模型的平均相對(duì)誤差為11.13%,預(yù)測(cè)精度較好,也可用于運(yùn)城市參考作物需水量的預(yù)測(cè)。

      (4)相對(duì)SIN-ET0模型,簡(jiǎn)單季節(jié)模型的預(yù)測(cè)效果略?xún)?yōu)。兩種模型的適用范圍為0 mm<ET0<5 mm。

      [1]陳玉民.中國(guó)主要作物需水量與灌溉[M].北京:水利電力出版社,1995.

      [2]ALIENRG,PEREIRALS,RAESD,et al.Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirements.FAO irrigation and drainage paper 56[M].Rome,Italy:FAO,1998.

      [3]徐俊增,彭世彰,張瑞美,等.基于氣象預(yù)報(bào)的參考作物蒸發(fā)蒸騰量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 [J].水利學(xué)報(bào),2006(3):376-379.

      [4]趙 永,蔡煥杰,王 健,等.Hargreaves計(jì)算參考作物蒸發(fā)蒸騰量公式經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的確定[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2004(4):44-47.

      [5]王 宇,邵孝侯,李玉華.參考作物需水量實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)方法研究進(jìn)展[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,36(3):13 919-13 920.

      S311

      A

      1008-0120(2017)02-0016-03

      2017-05-18

      郭志忠(1973-):男,工程師;通訊地址:太原市上蘭街辦汾泉路1號(hào),030051。

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