基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法
专利汇可以提供基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及基于气象和 生物 因子计算夏玉米实际作物系数的方法，首先利用大型称重式 蒸渗仪 实测蒸散数据及系列气象资料计算出实际作物系数，将作物系数与叶面积指数利用米氏方程进行拟合得出受生物因子影响的作物系数，其次利用多元回归筛选出地表 温度 作为影响作物系数的气象因子，并进行了指数拟合，最后通过 梯度下降法 求取模型参数，并基于实测数据对计算结果进行评估，对掌握夏玉米生育期内作物系数的动态变化特征，精确估算作物实际 蒸散量 有重要意义。，下面是基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法专利的具体信息内容。
1.基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，包括，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、采用多元逐步回归在影响作物系数的各气象因子中筛选出解释程度较高的因子，并选取同期生物因子数据；
步骤二、采用蒸渗仪实测蒸散及气象数据，将作物系数与筛选出的气象因子、叶面积指数分别进行指数拟合和米氏方程拟合，以建立乘法模型；
步骤三、利用梯度下降法求解模型中的未知参数，使计算作物系数与实际作物系数的误差达最小。
2.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：步骤一中的气象因子包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数、风速、绝对湿度、相对湿度、饱和差、水汽压力差及0cm、5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、160cm和320cm地温。
3.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：在步骤一中，所述生物因子是指叶面积指数。
4.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：
所述实际作物系数具体计算方法为：
ET＝ET0·Ks·Kc；
其中，ET为实际蒸散量，单位为mm·d-1；
ET0为参考作物蒸散量，单位为mm·d-1；
Kc为作物系数；
Ks为土壤水分胁迫系数；
其中，ET0和Ks具体计算方法为：
其中，ET0为参考作物蒸散量，单位为mm·d-1；
Rn为地表净辐射，单位为MJ·m-2·d-1；
G为土壤热通量，单位为MJ·m-2·d-1；
U2为冠层上方2m处的风速，单位为m/s；
es为饱和水汽压，单位为kPa；
ea为实际水汽压，单位为kPa；
Δ为饱和水汽压随温度变化曲线的斜率，单位为kPa·℃-1；
γ为干湿球常数，单位为kPa·℃-1；
T为2m高处日平均气温，单位为℃，由日最高气温和最低气温的平均值计算得到；
其中，Ks为土壤水分胁迫系数；
θ(0～40)为0～40cm的平均土壤质量含水率，由蒸渗仪内10cm和30cm体积含水率的平均值计算所得，土壤容重为1.4；
θw为凋萎含水率，取值10％；
θf为田间持水率，取值28％。
5.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：
在步骤二中的乘法模型为：
Kc＝f(e)·f(LAI)；
其中，Kc为作物系数，f(e)为由环境因素构成的作物系数函数，f(LAI)为由作物生理因素构成的作物系数函数；
其中，f(LAI)为：
其中，m、n为待拟合参数；LAI为叶面积指数；KLAI为仅受生物因子影响时的作物系数；
f(e)为：
其中，a、b、c为未知参数；x为筛选出的气象因子；Ke为受气象因子影响的作物系数。
6.根据权利要求5所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：所述作物生理因素为叶面积指数LAI。
7.根据权利要求1所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：
步骤三中的梯度下降法为：
其中目标损失函数定义为：
其中，J(θ)为损失函数；y(i)为实际作物系数构成的向量；hθ(x(i))为对应预测值构成的向量；
具体过程如下：
第一步，对θ赋初值，这个值随机选取或为一个全零的向量，其初始值为零向量；
第二步，更新θ的值，使得目标损失函数按梯度下降的方向减少，通过下式迭代：
式中，α为学习率；对多元函数的参数求偏导，将求得的各个参数的偏导数以向量的形式表示就是对应的梯度，本式中 为对应的梯度，梯度计算结果如下：
第三步，当每次更新后的结构都能让损失函数变小，最终达到最小则停止下降。
8.根据权利要求7所述的基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法，其特征在于：θ值的初始值为零向量，α的取值为0.001。
基于气象和生物因子计算夏玉米实际作物系数的方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
99％。根据FAO推荐作物系数计算所得蒸散值与实际值存在较大偏差，两者均值相差
5.0mm·d-1，平均绝对误差为5.07mm·d-1，均方根误差为6.09mm·d-1，相关系数为0.75，准-1 -1 -1
确率(误差<2mm·d )为23％，准确率(误差<3mm·d )为30％，准确率(误差<4mm·d )为
36％。利用本发明模型计算的蒸散值准确率(误差在2mm·d-1及3mm·d-1以内)均提高了3倍以上，且误差几乎都在4mm·d-1以内。因此本发明构建的气象-生理双函数模型，综合反应了气象和生物因子对玉米生长的共同影响，可以更高精度估算玉米作物系数和蒸散量。
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