基于广义互补原理及线性回归的冬小麦生育期蒸散发估算及差异性研究

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作   者：

徐荣艳;  王怡宁;  江鹏;  刘开磊;  周超;  丁钰童;  张美娜; 

作者机构：

河海大学水文水资源学院; 

关键词：

Brutsaert法;  逐步回归;  广义互补;  Liu法;  淮北平原;  冬小麦; 

期刊名称：

节水灌溉

i s s n：

1007-4929

年卷期：

2025 年 003 期

页   码：

64-70

摘   要：

为准确预测淮北平原冬小麦蒸散发，选取五道沟实验站2017-2021年气象监测数据及埋深1 m、2 m称重式蒸渗仪数据，基于蒸散发广义互补原理，构建2种干旱系数(AI)下关键参数αe年值统计模型(Liu法和Brutsaert法)预测蒸散发；并对冬小麦生长期蒸散发量与气象因子进行相关性分析，厘清了小麦各生育阶段蒸散发影响因子作用程度，采用步进法，通过逐步回归分析构建了蒸散量与气象因子的多元线性模型。基于实测蒸散发，评估两种模型预测精度。结果表明：Liu法和Brutsaert法均可适用于冬小麦生育期蒸散发预测，且使用Liu法建立的基于AI计算αe的统计模型精度较高；Liu法和Brutsaert法预测冬小麦各生育阶段蒸散量精度有所差别。1 m埋深及2 m埋深Liu法模型预测精度从高到低依次为抽穗-成熟期、返青-拔节期、出苗-分蘖期、分蘖-越冬期。2 m埋深Brutsaert法测精度从高到低依次为抽穗-成熟期、出苗-分蘖期、返青-拔节期、分蘖-越冬期。构建的小麦日蒸散发量与各气象因素的多元回归模型精度在各生育期均大于0.7，可用于蒸散发量计算。所构建冬小麦2种埋深下生育期日蒸散量与气象因子线性回归模型精度低于广义非线性互补相关模型，尤其在可利用气象数据有限的情况下，可以通过广义互补原理构建小麦蒸散发预测模型。