滴灌玉米叶温的数据驱动模型与不确定性分析
马黎华
胡笑涛
王平
王振昌
1.西南大学 资源环境学院,重庆,4007152.西北农林科技大学 旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌,7121003.河海大学 水利水电学院,南京,210098
摘要：[目的]探寻玉米叶温对不同深度土壤含水率、 气象因素的响应关系.[方法]采用不同供水条件下的滴灌玉米土箱试验, 基于叶温、 气象和土层含水率数据设计 3种输入项结合线性回归模型和神经网络模型, 研究了玉米叶温与环境因素的数据驱动模型及模型的不确定性.[结果]①在叶温变化模拟中, 与线性模型相比神经网络模型具有优势, 在 40％和 60％滴灌湿润比处理下的全因素模型的决定系数由 0.8提升到了 0.9; 80％湿润比处理下全因素模型的决定系数由 0.5提升到 0.7; ②单因素不确定性分析中, 与叶温变化最密切的气象因素是空气温度, 其次是空气湿度和净辐射; 在土层含水率的不确定性分析中, 30～40 cm土层含水率与叶温变化的响应关系最密切.[结论]结合 MC(Monte Carlo method)设计的模型不确定性分析, 以 d-factor指标量化单影响因素与叶温的响应关系, 不同深度土层含水率与叶温的响应关系存在差异, 30～40 cm土层是水分响应关键土层.
关键词：叶温土壤含水率气象因素模型不确定性分析
分类号：S641.2(园艺)S626(设施园艺（保护地栽培）)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1-8 )
英文信息