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土壤水分上下限对北疆滴灌春玉米产量和品质的影响被引量：1: 2023年; 为确定滴灌春玉米(Zea mays L.)各生育期适宜的土壤水分上、下限,从而为新疆玉米灌溉管理升级提供理论依据,以“太玉339”为试材,采用正交试验设计方法,在玉米拔节期、扬花-灌浆期、灌浆-完熟期分别设置3种水分上、下限(50%~80%FC、60%~90%FC、70%~100%FC,FC为田间持水量),共设9个处理(T_(1)~T_(9)),分析其对春玉米不同生育阶段的生长指标、产量、品质、水分利用效率(WUE)的影响。结果表明:当玉米各生育期土壤水分保持在50%~80%FC时,其株高、地上干物质量、叶面积指数(LAI)和产量均显著减小,但会提高水分利用效率(WUE)。总体而言,T_(3)处理的产量最高,为17114.51 kg/hm^(2);T_(4)处理的WUE最高,为3.11 kg/m^(3);在灌浆-完熟期提高水分上、下限有利于增加玉米粗蛋白、粗脂肪及淀粉的含量,其中T_(3)处理该3个指标均为最高,分别为11.02、4.11、69.96 g/100g。以产量、干物质积累量、品质、WUE为指标,基于熵权法的综合评价表明T_(3)处理最优。综上所述,新疆北疆地区滴灌春玉米在拔节期、扬花-灌浆期、灌浆-完熟期适宜的土壤水分分别为50%~70%FC、70%~100%FC、70%~100%FC。; 常浩洪明陈志卿兰茜高瑞; 关键词：滴灌春玉米熵权法北疆

天山西部山区VIC模型的应用被引量：3: 2017年; 为能够更好地指导高寒山区融雪径流模拟研究与洪水预报方面的工作,以天山西部山区的喀什河流域为研究区,根据研究区内1990年-2000年内的水文气象数据、CFSR再分析数据、DEM、土壤及植被等数据,借助构建的VIC模型进行径流模拟研究。根据模拟结果,可以看出:(1)气象资料匮乏区可以将CFSR再分析数据作为数据源,但此数据与实际情况存在一定偏差,需进行相应修正;(2)本研究以优选水文站降水数据作为CFSR再分析数据修正依据,以水文站所在CFSR再分析数据网格为标准,通过与其他CFSR网格降水数据建立相关关系进行CFSR异常数据剔除的方法是可行的;(3)构建的VIC模型在本研究区具有一定的适用性,且模型参数取用较合理;(4)率定期内,月尺度下模型效率系数和多年径流相对误差分别为0.80和4.7%,日尺度下分别为0.64和3.3%;而在验证期内,月尺度下模型效率系数和多年径流相对误差分别为0.84和14.5%,日尺度下分别为0.70和13.1%。; 高瑞穆振侠; 关键词：VIC模型融雪径流

CFSR、ERA-Interim再分析降水数据在高寒山区径流模拟中的适用性被引量：8: 2017年; 为能更好地在严重稀缺资料地区开展水文水资源相关方面的工作,以天山西部山区的喀什河流域为典型研究区,基于1990~2000年现有的实测水文气象站点资料、CFSR与ERA-Interim数据,通过对比流域内两再分析降水数据空间分布情况、水文站点处实测与两再分析数据的降水时间序列变化及两再分析降水数据经过一定处理后驱动VIC模型所得的径流过程与实测径流过程三个方面,并评价了各再分析降水数据在喀什河流域的适用性。结果表明,两再分析降水分布符合山区大于平原、东部多于西部的规律,符合实际地理分布特点。流域内ERA-Interim年降水范围较为合理,而CFSR年降水范围则不太符合现实情况;两再分析降水数据春夏秋三季降水分布较为一致,其中ERA-Interim降水在流域内的高值区随季节变化较为明显,CFSR降水可能由于数据集本身或分辨率较低的缘故导致变化不为明显。冬季降水可能由于所针对的对象并非高寒区及冬季固液态降水的转化关系未深究这两个因素而较为反常。此外,CFSR降水高估了ERAInterim弱降水区,低估了其强降水区;研究区内CFSR降水存在高估实际降水的现象,而ERA-Interim降水存在低估强降水的现象;ERA-Interim在两套水文参数下均具有较为良好的模拟效果,且ERA-Interim数据在喀什河流域具有更好的适用性。; 高瑞穆振侠彭亮周育琳尹梓渊汤瑞; 关键词：VIC模型

基于互信息与神经网络的天山西部山区融雪径流中长期水文预报被引量：6: 2018年; 为提高天山西部山区融雪径流的预报精度,更好地指导所在区域的工农业生产发展,针对影响预报精度的关键问题(预报因子的选择),基于互信息法、相关系数法、主成分分析法对研究区的预报因子进行优选,采用RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型进行径流预报研究,并进行不同方案的比较。结果表明:(1)互信息法优选出的预报因子作为模型输入可以提高预报精度;(2)采用不同优选预报因子作为RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型的输入变量,结果表明RBF神经网络模型的预测精度要好于组合小波BP神经网络模型;(3)以相对误差作为评价模型精确度的标准,预测效果最好的是基于互信息方法挑选出的预报因子作为RBF神经模型输入数据的模型预测结果。; 周育琳穆振侠彭亮高瑞尹梓渊汤瑞; 关键词：水文中长期预报主成分神经网络

水量平衡与能量平衡模式下的VIC模型在喀什河流域的应用研究被引量：8: 2018年; 【目的】寻找合适的拟合模式。【方法】以天山西部山区的喀什河流域为研究区,基于1990―2000年的水文气象站点实测资料和同时间段的CFSR再分析数据,通过VIC模型模拟日和月时间尺度下水量平衡和能量平衡2种模式的径流过程,并分析了研究区内2种模式下空间分布差异较大的水文要素。【结果】在日和月时间尺度下,能量平衡模式的径流模拟效果在模型的率定期与验证期均优于水量平衡模式;依据实际气候和地理条件,因为缺乏对降雨和降雪的条件判断,并且未能够考虑到冰冻圈层对产汇流的影响,致使水量平衡模式不能够详细合理地解释水文要素的空间分布特点与差异性。【结论】总体而言,VIC模型能量平衡模式能够更好地模拟研究区径流过程及水文要素的空间分布特征。; 高瑞穆振侠彭亮周育琳尹梓渊汤瑞; 关键词：VIC模型径流过程

考虑冰川融水的HBV模型在天山西部区的应用被引量：1: 2017年; 为了合理地认识高寒山区冰雪融水径流规律,基于含有冰川模块的HBV模型,借助DEM数据、冰川编目数据及1990—2000年水文气象数据等,以新疆伊犁河支流喀什河流域为研究区,开展冰雪融水径流模拟研究。结果表明:(1)冰川存在于流域2695 m以上区域,主要分布于3195~3695 m的范围内;(2)基于构建的HBV模型,以1990—1995年为率定期、1996—2000年为验证期进行径流模拟研究,实测径流与模拟径流过程线拟合较好,率定期模型的确定系数及Nash-Sutcliffe效率系数分别为0.86和0.83,验证期则分别为0.83和0.8;(3)通过对极值的分析发现,最大径流、最小径流与实测值的绝对误差分别在0.28~4.57 mm与0.10~0.17 mm之间。以上结果说明模型在研究区具有较好的适用性。; 尹梓渊穆振侠高瑞周育琳汤瑞; 关键词：高寒山区冰川汛期

不同订正方法下CFSR再分析数据在天山西部山区径流模拟中的应用被引量：2: 2017年; 以天山西部山区喀什河流域为典型研究区,基于1990-2000年的水文气象站点实测资料、2005年喀什河流域遥测降水数据及各时间段对应的CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)再分析数据,通过实测站与其最近CFSR站多年月平均降水的比值,CFSR站点处2005年的年降水量与同期遥测年降水量的比值,以及基于实测站点降水数据和各CFSR站点与实测站点最近的CFSR站点的空间关系3种方法对CFSR降水数据进行订正。借助VIC模型,分析不同订正方法下研究区径流的模拟效果。降水时间序列分析结果表明,CFSR降水数据能够较好地在时间和空间上反应喀什河流域内月降水的变化情况。径流模拟结果表明,(1)CFSR降水数据的不同订正方法对径流结果影响较为明显;(2)基于实测站点降水数据以及各CFSR站点与实测站点最近的CFSR站点的空间关系订正的所有CFSR降水,在径流模拟中表现最好,模型率定期和验证期的模型效率系数均在0.80以上,多年径流相对误差在15.0%以内。该订正方法不仅考虑了降水在时间维度上的变化,还考虑其在地理空间维度的变化,较其它两种方法在径流模拟中具有更好的应用前景。; 高瑞穆振侠彭亮周育琳尹梓渊汤瑞; 关键词：VIC模型

基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报被引量：8: 2017年; 为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流。结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高。研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考。; 周育琳穆振侠高瑞尹梓渊汤瑞; 关键词：相关系数主成分 BP神经网络

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