(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210655127.1 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 中国水利水电科 学研究院 地址 100048 北京市海淀区车公庄西路20 号 (72)发明人 张宝忠　韩信　陈华堂　董霞　 孙庆宇　韩聪颖　王雅琦　魏征　 彭致功　蔡甲冰　游艳丽　刘文辉　 (74)专利代理 机构 北京正华智诚专利代理事务 所(普通合伙) 11870 专利代理师 何凡 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01)G06F 30/20(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 基于温度效应和历史阈值的蒸散量预测方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于温度效应和历史阈 值的蒸散量预测方法， 其包括获取研究区域的作 物在其生命周期内的历史气象数据和天气预报 数据； 采用涡度相关系统测定的下垫面水热通量 获得历史时间段的历史实测蒸散量； 根据历史气 象数据和天气预报数据， 采用H ‑S模型计算基于 温度预报信息的参考作物蒸散量预报值ET ′o； 根 据天气预报数据， 计算作物系数预报值K ′c； 根据 参考作物蒸散量预报值ET ′o和作物系数预报值， 计算基于温度效应的作物蒸散量预报值ET ′c＝ ET′o×K′c。 根据历史实测蒸散量， 对作物蒸散量 预报值ET ′c进行修正， 得到修正后的作物蒸散量 预报值ET ″c。 权利要求书2页 说明书8页 附图7页 CN 115049126 A 2022.09.13 CN 115049126 A 1.基于温度效应和历史阈值的蒸散量预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取研究区域的作物在其 生命周期内的历史气象数据和天气预报数据； 采用涡度相关系统测定的下垫面水 热通量获得历史时间段的历史实测蒸散量； 根据历史气象数据和天气预报数据， 采用H ‑S模型计算基于温度预报信息的参考作物 蒸散量预报值ET ′o； 根据天气预报数据， 计算作物系数 预报值： 其中， K′c为第i天作物系数预报值； K0为理论上作物可达到的最大值； 为温度 对作物生长的抑制程度； T ′i为第i天的预报 平均温度； T0为适合作物生理生长 最适宜温度； β 为待估参数； e为自然对数； 根据参考作物蒸散量预报值ET ′o和作物系数预报值， 计算基于温度效应的作物蒸散量 预报值ET ′c： ET′c＝ET′o×K′c； 根据历史实测蒸散量， 对作物蒸散量预报值ET ′c进行修正， 得到修正后的作物蒸散量预 报值。 2.根据权利要求1所述的蒸散量预测方法， 其特 征在于， 所述H ‑S模型为： ET′o＝0.408K(T ′max‑T′min)n(T′mean+Toff)Ra 其中， T′max为预报最高气温； T ′min为预报最低气温； K为转换系数； n为指数系数； T ′mean为 预报平均气温； Toff为温度偏移量； Ra为大气顶层辐射。 3.根据权利要求2所述的蒸散量预测方法， 其特征在于， 所述转换系数K、 指数系数n和 温度偏移量Toff的获取方法为： 基于研究区域在历史时间段内的逐日历史气象数据， 并采用PM模型计算蒸散量ETo； 获取转换系数 K、 指数系数n和温度偏移量Toff的初始值； 根据参数初始值、 蒸散量ETo和逐日历 史气象数据， 对H ‑S模型进行非线性回归分析， 并 运用EXCEL软件规划求解法与搜索法交替迭代获得最优的转换系数K、 指数系数n和温度偏 移量Toff。 4.根据权利要求1所述的蒸散量预测方法， 其特征在于， 对作物蒸散量预报值ETc＇ 进行 修正的计算公式为： 其中， ETc(max)和ETc(min)分别为历史实测蒸散量的上限和下限； ETc″为修正后的作物蒸散 量预报值。 5.根据权利要求1所述的蒸散量预测方法， 其特征在于， 所述作物各生长阶段最优的理 论上作物可达到的最大值K0、 适合作物生理生长最适宜温度T0和待估参数β均采用SPSS软权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049126 A 2件， 结合最小二乘法和序列二次规划法率定获得。 6.根据权利要求1 ‑5任一所述的蒸散量预测方法， 其特征在于， 所述历史实测蒸散量的 计算公式为： 其中， ρ 为空气密度， kg/m3； w′为垂直风速脉动量， m/s； q ′为水汽密度脉动值， g/m3。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049126 A 3