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《基于叶面积与冠层辐射的果树蒸腾预测模型》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第29卷第5期生态学报Vol.29,No.52009年5月ACTAECOLOGICASINICAMay,2009基于叶面积与冠层辐射的果树蒸腾预测模型1,21,311李仙岳,杨培岭,任树梅,张少炎(1.中国农业大学水利与土木工程学院,北京100083;2.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特010018)摘要:为了揭示特色经济果树叶面积、冠层辐射与其蒸腾的关系,采用液流技术连续监测了北京昌平北流果园试验地15年生杏树(PrunusarmenicaL.)、16年生樱桃(PrunusaviumL.)5~7月份蒸腾动态变化,同步监测了气象与土壤水分数据。引入代表土壤、气象等
2、环境因素的时间特征参数(K),代表不同果树吸收能量差异的叶面积(LA)与表示参照作用的参考蒸腾量(T0),采用双系数方法建立了蒸腾预测模型(T=K·LA·T0)。通过叶面积、净辐射与蒸腾的相关分析,确立了5、6、7月份的时间特征参2数分别为0.14、0.09、0.06。通过与仅考虑辐射的一元回归方程比较分析,提出的模型精度显著提高,5、6、7月份的R(019、0185、0.75)提高1倍,RMSE(2.50、1.92、1.57),ARD(12.51%、20.76%、19.62%)则是后者的1/2。进一步采用Priestley2Taylor(PT)计算值作为参考蒸腾量,利用本模型
3、计算了3个月2种果树共177d蒸腾量。将其与液流法实测蒸腾量进行拟合,得到回2归方程y=1.01x(R=0.92)。可见本模型精度高,形式简单,便于应用。关键词:叶面积;辐射;蒸腾;模型;果树文章编号:100020933(2009)0522312208中图分类号:Q142,Q945,S161.4,S662文献标识码:AThemodelofpredictionoftranspirationforfruittreebasedonleafareaandcanopyradiation1,21,311LIXian2Yue,YANGPei2Ling,RENShu2Mei,ZHANGShao
4、2Yan1CollegeofWaterConservancy&CivilEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2CollegeofWaterConservancy&CivilEngineering,InnerMongoliaAgriculturalUniversity,Huhhot010018,ChinaActaEcologicaSinica,2009,29(5):2312~2319.Abstract:Inordertorevealinherentrelationbetweenleafarea,ca
5、nopyradiationandtranspirationoneconomicalfruittrees,dynamicchangesoftranspirationof15year2oldapricottrees(PrunusarmenicaL.)and16year2oldcherrytrees(PrunusaviumL.)werecontinuouslymonitoredwithsapflowmeasuringsysteminBeiliuorchardinChangping,BeijingfromMaytoJuly,2007.Themeteorologicaldataandso
6、ilmoisturewerealsomeasured.Usingtimecharacterparameter(K)whichrepresentssoil,weatherandotherenvironmentalfactors,leafarea(LA)whichrepresentshowmuchenergyisabsorbedbyfruittrees,andreferencecroptranspiration(T0)whichservesasreference,thedualcoefficientmethodwasusedtoestablishthemodelofpredicti
7、ngtranspiration(T=K·LA·T0).Thecorrelationanalysisbetweenleafarea,netradiationandtranspirationwascarriedout,andKwasdeterminedinMay,JuneandJuly,whichis0.014,0.09and0.06respectively.Bythecomparisonanalysisbetweenthemodelandlinearregressionmodelinthato