作物不同生长时段对水分胁迫敏感性分析

本文根据我省1982－1995年的土壤水分实测资料、主要农作物的产量资料及作物生长物候资料,计算得到我省主要旱作物各生长时段作物对水分胁迫的产量响应敏感系数,反映出作物在不同生长期对水分胁迫的敏感程度,结果表明：不同生长时段作物对水分胁迫的敏感度不同,作物干旱程序不能仅凭降水距平确定,需考虑作物对水分胁迫敏感性来修正干旱指标,才能有效对作物干旱实施监测,从而为人工增雨作业时间安排提供更为科学的依据。     

鄂西山区中小流域水文模拟及参数敏感性分析

针对古洞口水库流域的暴雨洪水过程,利用新安江水文模型开展了水文模拟试验,结合确定性系数、洪峰流量相对误差、峰现时差等指标对模拟结果进行评定,并以该流域为例进行参数敏感性分析,分别基于确定性系数、洪峰流量相对误差、峰现时差为评价指标,对模型参数敏感性进行定量分析,确定了关键敏感性参数,为优化模型结构及评估模型应用可靠性提供参考依据。     

阿克苏河灌区作物需水量对气候变化的敏感性分析

阿克苏河灌区是中纬度干旱区典型的绿洲灌溉系统,同时也是新疆第二大灌区,了解灌区作物需水量可为灌区种植结构调整、水资源优化配置提供科学依据。本研究基于联合国粮农组织(FAO)的Penman-Monteith蒸散发模型,结合作物系数法估算了阿克苏灌区作物需水量的时空变化及其对气候因子和作物种植结构的敏感性。结果表明,1960—2015年阿克苏灌区多年平均作物需水量为586 mm,且呈显著上升趋势,上升速率为38.43 mm/10 a。随着气候变化和作物种植结构的改变,1990—2015年间作物需水量急剧增加,增加速率高达99.37 mm/10 a。对于不同作物类型,果林的需水量最大,高达829.8 mm,其次是棉花、水稻和玉米,小麦需水量最低。阿克苏灌区的作物需水量对日最高气温和日照时数较为敏感,而对最低气温、风速和水汽压的敏感度较低。当日最高气温升高2℃时,作物需水量增加4%,当日照时数增加10%时,作物需水量将增加3.2%。另外,作物需水量对作物种植结构非常敏感,当果林的种植面积比例增加10%时,作物需水量增加了12.1%。     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

基于约束性分析的数据与作物模型同化方法

同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO₂同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程, 利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。     

用于气候研究的雪盖模型参数化方案敏感性研究

为了得到一个适用于气候研究简化的季节性雪盖模式最佳方案,必须对雪盖内部的重要物理过程、其与上大气相互作用、相应模型的参数化方案和有关的参数选取以及模型的分层结构进行深入研究.利用作者的雪盖模型(SAST),对其中的一些关键性过程的有关参数化方案(如压实、相变、融化雪水流动及分层方案考虑等)及关键的参数(如雪面反照率、有效热传导系数及持水能力等)进行了分析和敏感性试验,得到若干有意义的结论,为雪盖模式改进提供有用的结论.     

江西省暖季重大短时强降水敏感性参数分析及概念模型

利用江西省2010-2016 年5-9 月1 597 个观测站逐小时降水资料,ERA Interim,Daily逐日4 次0.125°×0.125°再分析资料以及南昌和赣州探空资料,筛选出84 例重大短时强降水过程,并建立了5 种重大短时强降水概念模型:冷锋型、西南急流型、副高边缘型、暖切型和台风型,各型分别占比29％...     

气候模式对海冰反照率参数化的敏感性

在NCAR的通用气候模式(CCM)中,用三种海冰反照率参数化方案,各作一年的模拟试验,与控制试验结果作比较,以检验这些参数化对极地表面温度、行星反照率和云的影响.试验I中所用的1977年春、夏季北极海盆的海冰反照率是从国防气象卫星图像(DMSP)推演得到的.试验Ⅱ将冰沟和融水池部分预先指定并采用反照率加权方案.试验Ⅲ含有相互作用的海冰/雪反照率参数化的耦合,它为表面状态的函数. 结果表明,与控制试验中所用的标准CCM海冰反照率方案相比,预先指定的或假定的“真实”卫星海冰反照率会产生更高的行星反照率.结果在北极地区温度更低(低0.5K),云量增多.标准CCM海冰反照率方案用来调节,以维持极地海洋“正常”温度.冰沟和融水池增暖海冰地区的辐射作用只是短时间的.与控制值相比,第三种方案明显地得出更低的行星反照率(减少0.07到0.17),及较高的表面温度(高2.0K). CCM摸拟出春、夏北极云量逐渐减少,而观测表明,春季云量陡增.因此有必要检验CCM的程序,特别是云的参数化.     

估算模式 AERSCREEN的参数敏感性研究

《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2-2018）推荐的估算模式AERSCREEN在气象和地形资料的处理以及建筑物下洗等多个方面做了改进。利用估算模式AERSCREEN,针对30 m左右高度的点源,进行了不同排放参数、不同气象条件下最大落地浓度的敏感性试验。结果表明：随着烟气出口流速的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着波文比的变化,地面浓度最大值没有明显的变化;随着地面粗糙度的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着烟气出口温度的增高,地面浓度最大值逐渐减小;当烟气温度为75℃,粗糙度达到1.3 m时,地面浓度达到最小;随着反照率的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着烟囱高度的增大,地面浓度最大值逐渐减小;在各种烟囱高度条件下,随着最高环境温度的增高,地面浓度最大值逐渐增大;而在各种环境温度条件下,随着烟囱高度的增高,地面浓度最大值在逐渐减小;模式中,随着最低环境温度的增高,地面浓度最大值没有变化;但随着最小风速的增大,模拟得到的地面浓度最大值会逐渐减小。     

遥感信息与作物生长模型结合研究进展北大核心

遥感能周期性地获取大范围的地表作物信息,通过适当的反演方法能够定量地提供作物在区域尺度上的生长状况;而作物生长模型可以在单点尺度上模拟出作物生长发育的动态变化,对作物长势以及产量变化的做出机理性解释。将遥感信息与作物生长模型结合能实现二者优势互补,已成为目前作物长势监测和估产研究中的重要方法。本文总结了遥感信息和作物生长模型结合的两种主要方法,即驱动法和同化法,介绍了两种方法的常用算法、优缺点及国内外的应用情况,同时总结了将二者结合的研究趋势以及目前研究中存在的一些问题,旨在为后续遥感信息与作物生长模型结合的研究提供一定理论参考。     

我国农业气象业务引入作物生长模型的前景

国外作物生长模型已广泛应用于农业生产及其相关领域。我国作物生长模型的应用研究也日益成熟。目前，正从研究阶段向业务应用推广阶段转变。为了阐述作物生长模型在农业气象业务中的应用前景，以WOFOST模型为例，简要介绍了国外作物生长模型的核心模块、主要功能和应用现状。在此基础上，分析了我国现行气象业务可为开展作物生长模型应用提供的数据支持，存在的问题以及解决方案。指出作物生长模型在拓展当前我国农业气象业务领域和提升农业气象服务水平等方面前景广阔。     

国外作物模型区域应用研究进展

文章针对目前作物模拟模型从单点和田间尺度应用于更大区域尺度的问题，介绍了诸如模型数据标准化，模块化建模，作物模型和天气发生器结合，作物模拟和地理信息系统结合，作物模型与遥感技术结合，区域升尺度连接，基于Web的建模等作物模型区域化应用中技术问题及当前作物模型区域应用的研究进展。     

可用于陆面过程模型的地形指数水文模型中简化参数化方案的研究

在全球气候系统模型中,陆面水文过程对提高模拟精度有显著作用.土壤水分空间非均匀分布对于蒸发和径流的计算以及能量在潜热和感热之间的分配具有重要的影响,但现有的多数陆面过程模式未能考虑土壤水分水平非均匀性的影响.地形指数模型以其较好的物理基础、参数少、计算量小,且能考虑地形变化对土壤水分非均匀分布影响等优点,使其有潜力模拟陆面过程中水分过程分布非均匀二维特性.目前地形指数水文模型已被推荐应用于陆面过程模式(Land surface models,LSMs)中以改进对陆面水文过程的模拟能力.在地形指数模型中,数据的空间分辨率、河道的起始临界值、非饱和区域的分区和空间各点的坡度等因子不同的确定,都能对模拟结果产生重要影响,对它们如何合理地给定,既不降低模型精度,又能省时、省资源是十分重要的.本研究通过大量的敏感性模拟试验,较系统地探讨上述参数不同的确定方案对流域水量平衡模拟结果的影响.主要结论有:(1)将流域按地形指数值大小分为16块与仅区分饱和区与非饱和区或仅区分饱和区、较湿润区和较干区3块模拟结果相差不大,因此将地形指数模型应用于陆面模式时仅区分饱和区与非饱和区或区分饱和区、较湿润区和较干区3块这种简化方案也许是一种可行的选择;(2)不考虑坡度会扭曲水量平衡各要素的计算,用一个平均坡度替代实际坡度的办法就会有比较接近了实际坡度的结果.因此,LSM模型中一维均匀的网格做法应该改进,但太细致的坡度取法也许没必要.以上结论可为今后发展用于陆面模式的大尺度水文模型提供依据.     

华北平原参考作物蒸散量对气候因子的季节响应分析

为探讨华北平原作物需水量在不同季节随气候变化的变化规律,对华北平原参考作物蒸散量(Evapotranspiration,简称ET_o)在不同季节对气候因子的响应情况进行了分析研究。首先利用FAO-56Penman-Monteith公式计算了华北平原48个气象站点1960~2012年的ET_o,其次分析了ET_o及温度(T)、日照时数(n)、风速(u)和相对湿度(RH)这4个主要气候因子在各个季节的年际变化规律,然后使用敏感性分析法分析了ET_o对气候因子变化的敏感程度,最后结合ET_o对气候因子的敏感性及气候因子的多年相对变化率分析得出气候因子的变化对ET_o变化的贡献。结果表明:1960~2012年,华北平原ET_o在四季的年际变化均呈下降趋势。气候因子除T呈上升趋势外,n、u和RH均呈下降趋势。ET_o对T、n和u的变化正敏感,对RH的变化负敏感。ET_o对T和n最敏感的季节为夏季,对u和RH最敏感的季节为冬季。ET_o在春季、秋季和冬季的下降主要受u下降的影响,ET_o在夏季的下降则主要归因于n的下降。     

基于冬小麦农业气候分区的WOFOST模型参数标定

以1981—2010年河南省113个气象观测站影响冬小麦生长及产量形成的主要气象因素为区划指标,利用K均值聚类算法,将河南省划分为5个农业气候生态区。根据2013—2017年地面农业气象观测数据,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分区选择总敏感指数大于0.01的作物参数,得到9种敏感参数。以产量与叶面积指数为代价函数,采用差分进化马尔科夫链蒙特卡洛方法对敏感参数进行分区标定,并使用2018—2019年观测数据进行验证。结果表明：分区进行参数标定时,叶面积指数动态模拟精度和产量模拟精度均显著优于使用默认参数或整个研究区使用同一套优化参数时的精度,其中,使用分区调参后验平均值模拟关键生育期叶面积指数的总均方根误差为0.655,其模拟产量的均方根误差为672.016 kg·hm-2。该方法将农业气候学知识与差分进化马尔科夫链蒙特卡洛优化算法相结合,通过合理、高效地分区域标定作物模型参数,可为作物模型区域应用和模型参数调整优化提供科学依据。     

WOFOST作物生长模型在国内应用研究进展

WOFOST模型是利用计算机技术对不同生产水平下一年生作物的生长发育和产量形成进行定量分析的模拟模型,学者在WOFOST模型以及模型应用方面做了大量研究,总结WOFOST模型在我国的应用研究成果,可为保障粮食安全和农业的可持续发展提供技术支撑。本文采用分类归纳法,简要阐述了WOFOST模型在我国的应用研究历程及进展,应用研究主要涉及对WOFOST模型参数的敏感性分析、模型的适用性分析、模型的改进以及对模型的应用等4个方面。针对模型应用中存在的薄弱环节及发展所需,加强对模型参数的敏感性分析、加强对模型的本地化应用或改进、加强对模型参数的升尺度研究、加强模型与多学科多技术融合4个方面将是今后WOFOST模型的研究重点。     

有关雪盖模型内部及界面过程的参数化方案的敏感试验

In order to develop a seasonal snow model of land surface process as accurately as possible for climatic study, it is necessary to fully understand the effects of important snow internal processes and interaction with air and to get an insight into influence of several relevant parameterization schemes with parameters＇ uncertainty to some degree. Using the snow model (SAST) developed by first author and other one and some useful field observation data, this paper has conducted a series of sensitivity studies on the parameterization schemes. They are relative to compaction process, snow thermal conduction, methodology of layering snow pack and to key parameters such as snow albedo, water holding capacity. Then, based on the results from the sensitivity studies, some useful conclusions for snow cover model improvement are ob tained from the analysis of the results.     

模型参数对赤霉病人工神经网络预报模型精度的影响

运用最优化相关普查方法,选取确定了对江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度有着显著指示意义的预报因子,将其作为输入变量经多层前馈神经网络的ＢＰ算法进行学习训练,建立了赤霉病病穗率的人工神经网络预报模型。分析了结构参数对模型效果的影响情况,发现训练的总体误差平方和对模型的效果最为显著,历史样本的拟合率随着总体误差平方和的拳小而稳定上升,但总体误差平方和取值偏小时模型对独立样本的预报精度下降;当总体误差平方     

目标观测设计与伴随敏感性分析

介绍了目标观测设计的基本思想和近年来国外相应开展的大气科学外场试验，以及在外场试验中实际应用的目标观测设计方法和取得的重要成果。重点讨论基于伴随模式的敏感性分析与目标观测设计及其相关的一些问题。     

利用作物模型提取小麦干热风灾损方法探讨

如何将干热风灾害对小麦造成的产量损失从全部产量损失中提取出来,是目前小麦干热风研究的一个难点.根据小麦生物学特性以及产量结构与干热风发生规律的关系,构建了小麦作物模型,并利用河南省1981-2004年气象资料与小麦产量资料对模型进行了分析与验证.结果表明:利用作物模型方法得到的小麦产量损失与传统方法得到的产量损失相近,两者的标准均方根误差(NRMSE)为0.36,平均准确率为68.69％,决定系数(R2)为0.81.这表明利用小麦作物模型来提取干热风灾损是可行的,可以用于干热风非典型年份的灾害产量损失计算.