SoilScope控制型蒸渗实验系统应用|基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算
��� 文献信息
��� 文献摘要
农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和，准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要，进而对农作物的增产保收具有重要的意义。淮河流域是中国主要的农业生产基地，而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一。为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型，反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的变化，为当地的农业生产活动提供指导，采用五道沟水文实验站SoilScope控制型蒸渗实验系统(称重式蒸渗仪)及气象要素实测数据，应用遗传算法，构建夏玉米全生育期单作物系数蒸散模型，得到其4个生长阶段的作物系数估算值。其中，参考作物蒸散量采用FAO Penman-Monteith公式计算；对估算误差较大的发育期，利用叶面积指数和发育期天数构建调整模型，对发育期作物系数进行数值修正，取得了较好的效果，并进一步估算蒸散量，最终得到遗传算法与多项式回归相结合的夏玉米蒸散估算模型。
��� 实验概述
实验区位于安徽省蚌埠市固镇县五道沟水文实验站，地处淮北平原南部，站内共有62 套大型地中蒸渗仪群、10 套大型称重式蒸渗仪(北京澳作设计、安装)及自动高精度气象站，设有蒸散发、气象要素、潜水蒸发及土壤水分等观测场地，地下水位埋深及年变幅为1—3m，作物主要是冬小麦、大豆、夏玉米。土壤类型主要为砂姜黑土和黄潮土，分别占淮北平原土壤总面积的54%和33%，凋萎含水率为10%—13%，田间持水率为28%—30%。
��� 实验设施
本文研究土质为砂姜黑土，夏玉米生育期内逐日蒸散数据由SoilScope控制型蒸渗实验系统(称重式蒸渗仪)自动采集，蒸渗仪型号为北京澳作FR101A，分辨率为0.025 mm，口径面积4.0 m2，土柱高为4.0 m，蒸散数据每10 分钟记录一次。蒸渗仪上方设有摄像机，可每时自动获取作物生长图像，便于划分生长阶段。蒸渗仪内10、30、50、100、200 cm 埋深处各设有时域反射仪（TDR），通过土壤水分传感器，每小时测量1 次筒内土壤体积含水率。场地设有高精度气象站，可每10 分钟获取1 次空气湿度、风向、净辐射等不同气象数据，测量准确度为±5%，可用于计算参考作物蒸散量。
��� 结果与分析
（1）本文构建了基于遗传算法的夏玉米蒸散估算模型，并利用叶面积指数构造修正模型，对发育期作物系数进行数值修正，模型对夏玉米全生育期作物系数的合、预测精度均较高。根据修正遗传算法模型，训练集中作物系数模拟值与实际值的MAE 为0.083，RMSE 为0.112，P0.3为97.3%；检验集中两者MAE为0.101，RMSE为0.805，P0.3为93.5%。本文模型可以提高作物系数的计算精度，可用于夏玉米作物系数的模拟。
（2）基于修正模型得到的夏玉米蒸散量计算精度较高。训练集中蒸散量模拟值与实际值的MAE为0.786 mm·d−1，RMSE为1.120 mm·d−1，r为0.898；检验集中两者MAE为1.148 mm·d−1，RMSE为1.610mm·d−1，r为0.813，蒸散量的拟合度均高于FAO推荐作物系数模型。
（3）与FAO推荐作物系数模型相比，全生育期内，修正遗传算法模型作物系数和蒸散量的拟合误差、准确率均有明显提高；对全生育期内逐日作物系数与蒸散量的计算，本文提出的修正遗传算法模型模拟精度符合精度要求。
