在不完整的气象指标下,研究估计参考作物蒸发透气的方法
Xuguang Sun1,2, Baoyuan Zhang1,2, Menglei Dai2,3
1College of Agronomy, Hebei Agricultural University, Baoding, Hebei, China.
Frontiers in plant science
|July 23, 2024
概括
粮农组织-24辐射 (F-R) 模型准确地估计了参考作物蒸发透气 (ET0) 即使天气数据有限. 贝叶斯纠正进一步提高了准确性,使其成为精密灌的理想选择.
科学领域:
- 水文学的水文学
- 农业学是一种农业学.
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 准确估计参考作物蒸发转化率 (ET0) 对农业的水资源管理至关重要.
- 曼-蒙特特 (PM) 模型是准确的,但需要广泛的气象数据.
- 需要更简单的ET0估计方法,使用更少的输入变量.
研究的目的:
- 在有限的气象数据条件下评估各种ET0估计模型.
- 将普里斯特利-泰勒 (PT),哈格里夫斯 (H-A),麦克劳德 (M-C) 和FAO-24辐射 (F-R) 模型的性能与PM模型进行比较.
- 评估贝叶斯估计在提高ET0模型准确性的有效性.
主要方法:
- 对PT,H-A,M-C和F-R模型与标准PM模型进行比较分析.
- 使用每日,每月和10天规模数据进行模型评估.
- 应用贝叶斯估计技术来完善ET0预测.
主要成果:
- 在具有有限数据的测试模型中,FR模型表现最好.
- 在不同时间尺度上,FR模型实现了高相关系数 (R2) 和可接受的错误 (RMSE,MAE).
- 贝叶斯纠正显著降低了RMSE和MAE,同时改善了FR模型的威尔莫特指数 (WI).
结论:
- 当气象数据稀缺时,FAO-24辐射 (F-R) 模型是ET0估计的可靠替代方案.
- 在数据有限的场景下,贝叶斯增强的FR模型为ET0估计提供了更高的准确性.
- 这种方法支持农田水文学和精密灌方面的知情决策.
