CN114647820A - 一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法,该方法通过马尔可夫链蒙特卡罗抽样方法率定Irmak公式中的参数，在小样本情况下提高了公式的估算精度，改进Irmak公式的计算值与FAO‑56PM公式的计算值接近，相比FAO‑56PM公式减少了气象参数数量；利用改进Irmak公式计算设施外的参考作物蒸散量，根据设施内外参考作物蒸散量之间的关系，进一步计算三七栽培设施内的参考作物蒸散量，节省了在设施内安装测量仪器的成本。本发明方法能够利用少量气象参数实现高精度估算三七栽培设施内参考作物蒸散量，为三七栽培设施内的水资源管理提供一种新方法。

Description

一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法
技术领域
本发明涉及农业节水灌溉技术领域，具体为一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法。
背景技术
三七是五加科人参属多年生草本植物，其根、茎、叶、花均可入药，主要分布于低纬度、海拔较高地区，生长条件苛刻，不喜严寒、酷暑、潮湿，因此三七通常种植在特定设施内，四周及顶部覆盖有遮阳网，因生长环境的特殊性，使准确估算三七需水量成为难题。
参考作物蒸散量是计算作物需水量的重要参数，联合国粮农组织(FAO)推荐Penman-Monteith模型(FAO-56PM)的计算结果为标准值，该模型所需参数种类多且计算复杂，许多简易模型应运而生，主要分为3类：基于温度的模型、基于辐射的模型和多气象参数融合的模型。但各地区影响参考作物蒸散量的因素存在差异，导致简易模型在部分地区的适应性较差，为提高简易模型的精度，需要率定模型中的参数。
通常率定模型参数需要大量样本，能避免因样本量太少带来的偶然性，使率定参数后的模型精度提升，这也导致利用小样本数据率定模型参数存在困难。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供了一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法，利用马尔可夫链蒙特卡罗方法率定模型参数，提高模型精度，解决了利用小样本率定参数的偶然性问题。
本发明三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算模型，步骤如下：
(1)从气象站网站下载三七栽培设施所在区域的任意两年3月-11月的日值气象数据，数据包含日照时数n、平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均相对湿度RH、平均风速u；根据日值气象数据计算每日的太阳净辐射量Rn、土壤热通量G、地表以上2m处风速u2、饱和水汽压es、实际水汽压ea、饱和水汽压与温度关系曲线的斜率Δ、干湿温度计常数γ、太阳辐射量Rs(参照Allan R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements[R].FAO Irrigation andDrainage Paper 56,Rome,1998.中方法计算)；然后通过如下公式计算设施外的每日的参考作物蒸散量：
Figure RE-GDA0003611649940000011
式中ET0为参考作物蒸散量，mm/d；Rn为太阳净辐射量，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)；T为平均气温，℃；u2为地表以上2m处风速，m/s；es为饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率，kPa/℃；γ为干湿温度计常数，kPa/℃；
将每日的参考作物蒸散量、太阳辐射量、平均气温作为一组数据，形成两年3月-11月的若干条样本数据，同时统计每年3-11月中参考作物蒸散量的最大值、最小值，将最大值与最小值的差值大的一年数据作为率定集，另一年数据作为测试集；率定集和测试集数据分别根据苗期3～5月、花期6～8月和果期9～11月分为3组数据；
(2)基于Irmak公式，采用python语言构建参数率定模型；在参数率定模型中，将Irmak 公式中的aIRM、bIRM和cIRM定义为服从正态分布的随机性变量，初始值分别为-0.611、0.149 和0.079，其中Irmak公式如下：
ET0′＝aIRM+bIRM×Rs+cIRM×T
其中ET0′为Irmak公式计算得到的参考作物蒸散量，mm/d；
(3)将率定集的3组数据分别导入参数率定模型中作为3个观测样本，采用马尔可夫链蒙特卡罗方法在服从正态分布的随机性变量的状态空间中构建一个马尔可夫链，以随机变量的初始值为起点，基于观测样本随机游走，同时满足平稳分布π(x)，在马尔可夫链上每个时刻获得一个随机变量样本，得到不同生育期的aIRM、bIRM和cIRM的后验分布样本，将aIRM、 bIRM和cIRM后验分布样本的均值作为Irmak公式中的aIRM、bIRM和cIRM的率定值，即分别得到三七苗期、花期和果期的改进Irmak公式；
平稳分布π(x)满足以下条件：
Figure RE-GDA0003611649940000021
式中：S为状态空间，xt和xt+1分别为t和t+1时刻的随机变量，π(xt)和π(xt+1)分别为t 和t+1时刻的平稳分布，pt,t+1为马尔可夫链从π(xt)到达π(xt+1)的转移概率；
(4)利用改进Irmak公式计算测试集3组数据的参考作物蒸散量，然后计算三七3个不同生育期的率定后公式的均方根误差RMSE；再利用Irmak公式计算测试集3组数据的参考作物蒸散量，进一步计算三七3个不同生育期的率定前公式的均方根误差RMSE，当率定后公式的RMSE小于率定前公式的RMSE，则将改进Irmak公式用于计算三七栽培设施外的参考作物蒸散量；
RMSE计算公式如下：
Figure RE-GDA0003611649940000031
式中ET0i为步骤(1)公式计算的每日参考作物蒸散量，ET'0i为改进Irmak公式计算的每日参考作物蒸散量，n表示数据量，i为1,2,3,4....；
(5)采用改进Irmak公式计算三七栽培设施外的参考作物蒸散量，根据三七栽培设施内外参考作物蒸散量之间的关系，计算获得三七栽培设施内的参考作物蒸散量；
三七栽培设施内参考作物蒸散量ET0in与三七栽培设施外参考作物蒸散量ET0out的关系如下：ET0in＝0.178ET0out-0.256。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明利用改进的Irmak公式计算参考作物蒸散量，相比FAO-56PM模型，减少了所需气象参数的数量；
2、本发明通过气象站的气象参数估算三七栽培设施内的参考作物蒸散量，节省了在设施内安装测量仪器的成本；
3、本发明通过马尔可夫链蒙特卡罗方法根据三七生育期率定模型参数，解决了利用小样本率定参数的偶然性问题，提高了模型的估算精度。
附图说明
图1为率定集3～5月样本的后验分布采样图，其中左图为参数后验分布图，右图为参数采样值，a为aIRM，b为bIRM，c为cIRM；
图2为率定集3～11月样本的后验分布均值及置信区间，其中a为aIRM，b为bIRM，c为cIRM，1为3～5月，2为6～8月，3为9～11月；
图3为Irmak公式参数率定前后RMSE对比图。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明保护范围不局限于所述内容；
实施例1：本实施例对云南红河泸西三七栽培设施内参考作物蒸散量进行估算，方法如下 1、从中国气象数据网(http://data.cma.cn/)下载云南省泸西站(24°32′N,103°46′E, 1704.3m)2018年至2019年日值气象数据，日值气象数据包括日照时数n、平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均相对湿度RH、平均风速u，部分数据如下表所示：
Figure RE-GDA0003611649940000041
参照Allan R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements[R].FAO Irrigation andDrainage Paper 56,Rome,1998.中的公式，根据日值气象数据计算每日的太阳净辐射量Rn、土壤热通量G、地表以上2m处风速u2、饱和水汽压es、实际水汽压ea、饱和水汽压与温度关系曲线的斜率Δ、干湿温度计常数γ、太阳辐射量 Rs；然后通过如下公式计算设施外的每日的参考作物蒸散量：
Figure RE-GDA0003611649940000042
将每日的参考作物蒸散量、太阳辐射量、平均气温作为一组数据，形成两年3月-11月的若干条样本数据，部分数据如下表所示：
Figure RE-GDA0003611649940000043
同时统计每年3-11月中参考作物蒸散量的最大值、最小值，将最大值与最小值的差值大的一年作为率定集，另一年作为测试集；
Figure RE-GDA0003611649940000044
从表中可以看出，2019年的最大值与最小值之间的差值大，因此，将2019年数据作为率定集，将2018年数据作为测试集，率定集和测试集数据分别根据苗期3～5月、花期6～8月和果期9～11月分为3组数据；
2、基于Irmak公式，采用python语言构建参数率定模型，将率定集的3组数据分别导入，提供变量的先验分布信息，存放于模型中；
(1)在编程代码中导入以下库：numpy、pandas、pymc3、arviz和matplotlib；
(2)将步骤1率定集中3组数据分别录入Excel表格中，生成.xlsx文件；
(3)利用pymc3中的Model()函数定义模型，封装在with语句中，利用pymc3中的Normal() 函数在模型中将Irmak公式中的aIRM、bIRM和cIRM定义为服从正态分布的随机变量，初始值分别为-0.611、0.149和0.079。其中，Irmak公式如下：
ET0′＝aIRM+bIRM×Rs+cIRM×T；式中ET0IRM为由Irmak公式计算得到的参考作物蒸散量，mm/d。
3、将率定集的3组数据作为观测样本，由pandas中read_excel()函数读取，采用马尔可夫链蒙特卡罗方法在随机变量的状态空间中构建一个马尔可夫链，以随机变量的初始值为起点，基于观测样本随机游走，同时满足平稳分布π(x)，平稳分布π(x)满足以下条件：
Figure RE-GDA0003611649940000051
其中S为状态空间，xt和xt+1分别为t和t+1时刻的随机变量，π(xt)和π(xt+1)分别为t和 t+1时刻的平稳分布，pt,t+1为马尔可夫链从π(xt)到达π(xt+1)的转移概率；
在马尔可夫链上每个时刻可获得一个随机变量样本，得到不同生育期的aIRM、bIRM和cIRM的后验分布样本，在pymc3中的sample()函数中实现，设置抽取aIRM、bIRM和cIRM后验分布样本11000次，其中预烧期为1000次，不计入后验分布结果中；由arviz中的plot_trace()函数得到后验采样图，以3～5月后验样本为例，见图1，左侧为参数后验分布图，右侧为参数采样值；由arviz中的summary()函数可获得aIRM、bIRM和cIRM的10000次样本均值及95％置信区间，见图2；将aIRM、bIRM和cIRM的10000次样本均值作为作为Irmak公式中的aIRM、bIRM和cIRM的率定值，进一步得到三七苗期(3～5月)、花期(6～8月)和果期(9～11月)的改进Irmak公式；
Figure RE-GDA0003611649940000052
4、利用测试集测试改进Irmak公式在三七各生育期的均方根误差(RMSE)，同时利用测试集计算Irmak公式在三七各生育期的均方根误差，RMSE计算公式如下：
Figure RE-GDA0003611649940000061
当率定后公式的RMSE小于率定前公式的RMSE，则将改进Irmak公式用于计算三七栽培设施外的参考作物蒸散量，结果见图3，可以看出，率定后的公式RMSE均减小，三七各生育期的改进Irmak公式确定；
5、基于三七栽培7天灌溉一次，采用ET0′＝-1.568+0.167Rs+0.108T计算2018年6月三七栽培设施外的参考作物蒸散量，根据三七栽培设施内外参考作物蒸散量之间的关系，计算获得三七栽培设施内的参考作物蒸散量，三七栽培设施内参考作物蒸散量ET0in与三七栽培设施外参考作物蒸散量ET0out的关系如下：ET0in＝0.178ET0out-0.256；气象参数如下：
Figure RE-GDA0003611649940000062
同时以该时期的三七栽培大棚中采集的数据，用步骤1公式计算的设施内参考作物蒸散量为对照；
采用三七栽培设施内的测量气象参数的仪器，每30min采集一次，包括太阳净辐射、气温、相对湿度和风速，日值数据由仪器一天中采集的48组数据求均值得到，获得日平均太阳净辐射Rn、平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均相对湿度RH和平均风速u，得到7天的实际采集数据，气象参数如下：
Figure RE-GDA0003611649940000063
用步骤1公式计算设施内参考作物蒸散量，与改进Irmak公式计算的设施内参考作物蒸散量对比如下：
Figure RE-GDA0003611649940000071
从表中可以看出，两种方法的计算结果接近，因此可以通过改进Irmak模型利用设施内外参考作物蒸散量的关系计算设施内参考作物蒸散量。

Claims (4)

1.一种三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法，其特征在于，步骤如下：
(1)从气象站网站下载三七栽培设施所在区域的任意两年3月-11月的日值气象数据，数据包含日照时数n、平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均相对湿度RH、平均风速u；根据日值气象数据计算每日的太阳净辐射量Rn、土壤热通量G、地表以上2m处风速u2、饱和水汽压es、实际水汽压ea、饱和水汽压与温度关系曲线的斜率Δ、干湿温度计常数γ、太阳辐射量Rs；然后通过如下公式计算设施外的每日的参考作物蒸散量：
Figure FDA0003552609990000011
式中ET0为参考作物蒸散量，mm/d；Rn为太阳净辐射量，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)；T为平均气温，℃；u2为地表以上2m处风速，m/s；es为饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率，kPa/℃；γ为干湿温度计常数，kPa/℃；
将每日的参考作物蒸散量、太阳辐射量、平均气温作为一组数据，形成两年3月-11月的若干条样本数据，同时统计每年3-11月中参考作物蒸散量的最大值、最小值，将最大值与最小值的差值大的一年数据作为率定集，另一年数据作为测试集；率定集和测试集数据分别根据苗期3～5月、花期6～8月和果期9～11月分为3组数据；
(2)基于Irmak公式，采用python语言构建参数率定模型；在参数率定模型中，将Irmak公式中的aIRM、bIRM和cIRM定义为服从正态分布的随机性变量，初始值分别为-0.611、0.149和0.079，其中Irmak公式如下：
ET0′＝aIRM+bIRM×Rs+cIRM×T
其中ET0′为Irmak公式计算得到的参考作物蒸散量，mm/d；
(3)将率定集的3组数据分别导入参数率定模型中作为3个观测样本，采用马尔可夫链蒙特卡罗方法在服从正态分布的随机性变量的状态空间中构建一个马尔可夫链，以随机变量的初始值为起点，基于观测样本随机游走，同时满足平稳分布π(x)，在马尔可夫链上每个时刻获得一个随机变量样本，得到不同生育期的aIRM、bIRM和cIRM的后验分布样本，将aIRM、bIRM和cIRM后验分布样本的均值作为Irmak公式中的aIRM、bIRM和cIRM的率定值，即分别得到三七苗期、花期和果期的改进Irmak公式；
(4)利用改进Irmak公式计算测试集3组数据的参考作物蒸散量，然后计算三七3个不同生育期的率定后公式的均方根误差RMSE；再利用Irmak公式计算测试集3组数据的参考作物蒸散量，进一步计算三七3个不同生育期的率定前公式的均方根误差RMSE，当率定后公式的RMSE小于率定前公式的RMSE，则将改进Irmak公式用于计算三七栽培设施外的参考作物蒸散量；
(5)采用改进Irmak公式计算三七栽培设施外的参考作物蒸散量，根据三七栽培设施内外参考作物蒸散量之间的关系，计算获得三七栽培设施内的参考作物蒸散量。
2.根据权利要求1所述的三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法，其特征在于，步骤(3)中平稳分布π(x)满足以下条件：
Figure FDA0003552609990000021
式中：S为状态空间，xt和xt+1分别为t和t+1时刻的随机变量，π(xt)和π(xt+1)分别为t和t+1时刻的平稳分布，pt,t+1为马尔可夫链从π(xt)到达π(xt+1)的转移概率。
3.根据权利要求1所述的三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法，其特征在于，RMSE计算公式如下：
Figure FDA0003552609990000022
式中ET0i为步骤(1)公式计算的每日参考作物蒸散量，ET'0i为改进Irmak公式计算的每日参考作物蒸散量，n表示数据量，i为1,2,3,4....。
4.根据权利要求1所述的三七栽培设施内参考作物蒸散量的估算方法，其特征在于，三七栽培设施内参考作物蒸散量ET0in与三七栽培设施外参考作物蒸散量ET0out的关系如下：ET0in＝0.178ET0out-0.256。
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