基于常规气象资料估算南方地区日辐射总量方法比较

• 作者: 向友珍 吴立峰 张富仓 王荚文 范军亮 鲁向晖
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地表总辐射 温度 模型 支持向量机 估算方法
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 181-192,155
• 分类号: P422.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.10.024

摘要

日地表总辐射量(Rs)是作物生长模型和参考作物蒸发蒸腾量估算的重要基础数据,但我国只有约1/20的气象站能够直接观测Rs.由于气温资料很容易获得,使用基于基本气象资料的经验模型是估算Rs的常用方法.以1982-2014年南方20个气象站的气象资料为基础,对Bristow-Campbell(B-C)方法和Hargreaves(Harg)方法各6种不同形式重新进行了参数率定,并对以上方法和支持向量机15种参数输入形式进行了适用性评价,结果表明:支持向量机模型整体好于B-C方法和Harg方法.其中,以最高温度(Tmax)、最低温度(Tmin)、相对湿度(RH)和降水量(P)为输入变量的支持向量机模型精度最高,其20站平均R2达到0.80、RMSE平均为3.20 M J/(m2·d),且在包含降雨量资料后,不存在Rs为负或大于地外总辐射量(Ra)的问题.仅有温度资料时,支持向量机模型的20站平均R2为0.74,RMSE为3.72 M J/(m2·d).不同输入变量对支持向量机模型预报Rs的精度影响不同,输入变量为Tmax.和Tmin优于输入变量为△T;而除温度资料外,当拥有相对湿度和降水量资料时,模型优劣依次表现为RH+P、RH、P.经验模型中B-C方法的M1和M3以及Harg方法的M10和M12模型精度较好,其R2为0.69 ～0.70、RMSE在4.00 MJ/(m2 ·d)左右,但M10和M12模型对气象资料要求更高,除日温度差外,需要降水量资料,同时还存在有降水时日Rs严重高估或负值问题.