短期作物需水量預(yù)報(bào)方法與應(yīng)用

序
前言
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 作物需水量預(yù)報(bào)研究動(dòng)態(tài)
1.2.1 作物需水量估算方法
1.2.2 作物需水量預(yù)報(bào)方法
1.3 研究方法
1.3.1 參考作物需水量預(yù)報(bào)方法
1.3.2 作物需水量預(yù)報(bào)方法
1.3.3 統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
參考文獻(xiàn)
第2章 基于氣溫預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)
2.1 數(shù)據(jù)
2.2 模型參數(shù)率定
2.2.1 率定方法
2.2.2 率定結(jié)果
2.3 預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
2.3.1 氣溫預(yù)報(bào)精度結(jié)果
2.3.2 ET0預(yù)報(bào)精度結(jié)果
2.3.3 HS法ET0預(yù)報(bào)敏感性分析
2.4 小結(jié)
第3章 基于公共天氣預(yù)報(bào)和PM模型的ET0預(yù)報(bào)
3.1 研究站點(diǎn)
3.2 數(shù)據(jù)獲取
3.3 公共天氣預(yù)報(bào)精度分析
3.3.1 溫度
3.3.2 日照時(shí)數(shù)
3.3.3 風(fēng)速
3.4 基于公共天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)方法比較
3.4.1 率定結(jié)果及分析
3.4.2 ET0預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
3.4.3 模型空間分析及適用性評(píng)價(jià)
3.5 小結(jié)
3.5.1 公共天氣預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
3.5.2 基于公共天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)方法比較
參考文獻(xiàn)
第4章 基于人工智能技術(shù)和公共天氣預(yù)報(bào)的E瓦預(yù)報(bào)
4.1 基于基因表達(dá)式編程和公共天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的短期參照作物需水量預(yù)報(bào)
4.1.1 材料與方法
4.1.2 結(jié)果與討論
4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和公共天氣預(yù)報(bào)的中期ET0預(yù)報(bào)
4.2.1 材料和方法
4.2.2 結(jié)果與討論
4.3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)
5.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)
5.1.1 研究站點(diǎn)
5.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
5.2 氣象要素預(yù)報(bào)精度分析比較
5.2.1 最低氣溫
5.2.2 最高氣溫
5.2.3 凈輻射
5.2.4 風(fēng)速
5.2.5 水汽壓差
5.3 ET0預(yù)報(bào)精度分析比較
5.3.1 基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)精度分析
5.3.2 基于公共天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)精度分析
5.3.3 空間分析與適用性評(píng)價(jià)
5.3.4 季節(jié)分析與適用性評(píng)價(jià)
5.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于天氣預(yù)報(bào)的ET預(yù)報(bào)
6.1 研究區(qū)概況及研究方法
6.1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)
6.1.2 基于氣溫的ET0計(jì)算方法模型率定
6.1.3 江西省氣象站點(diǎn)分區(qū)及作物系數(shù)曲線推求
6.2 參考作物蒸騰量預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
6.2.1 氣溫預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
6.2.2 參數(shù)率定結(jié)果
6.2.3 率定后模型精度評(píng)價(jià)
6.2.4 ET0計(jì)算模型預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)及模型優(yōu)選
6.3 作物系數(shù)曲線（Kc）推求
6.3.1 南昌站點(diǎn)早晚水稻作物系數(shù)曲線推求
6.3.2 江西省氣象站點(diǎn)分區(qū)和不同氣候區(qū)作物系數(shù)推求
6.4 ETc預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)及模型優(yōu)選
6.4.1 江西省早晚水稻作物需水量預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
6.4.2 誤差分析
6.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 ET預(yù)報(bào)發(fā)布系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
7.1 水稻生育期簡(jiǎn)介及江西省早晚稻生長(zhǎng)階段劃分
7.2 水稻需水量預(yù)報(bào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.3 水稻需水量預(yù)報(bào)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
7.4 水稻需水量預(yù)報(bào)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及工作原理
7.4.1 數(shù)據(jù)庫(kù)子系統(tǒng)
7.4.2 水稻需水量預(yù)報(bào)模型子系統(tǒng)
7.4.3 水稻需水量預(yù)報(bào)網(wǎng)頁(yè)發(fā)布子系統(tǒng)
7.5 系統(tǒng)界面展示及功能簡(jiǎn)介
7.6 小結(jié)
第8章 結(jié)論與展望
8.1 主要結(jié)論
8.1.1 公共天氣預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
8.1.2 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)精度比較
8.1.3 基于公共天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)方法比較
8.1.4 基于人工智能技術(shù)和公共天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)
8.1.5 基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的ET0預(yù)報(bào)精度比較
8.1.6 水稻需水量預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
8.2 展望