摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
1.1 研究背景 | 第8页 |
1.2 研究目的 | 第8页 |
1.3 研究意义 | 第8页 |
1.4 国内外研究进展 | 第8-12页 |
1.4.1 参考作物需水量计算方法研究 | 第8-9页 |
1.4.2 需水量模拟方法研究 | 第9-10页 |
1.4.3 相关应用研究 | 第10-12页 |
1.5 主要研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
1.5.1 主要研究内容 | 第12页 |
1.5.2 技术路线 | 第12-14页 |
1.6 研究目的及特色 | 第14页 |
1.7 本章小结 | 第14-15页 |
第二章 研究地区概况和数据资料 | 第15-20页 |
2.1 江西省概况 | 第15页 |
2.1.1 位置 | 第15页 |
2.1.2 地势与面积 | 第15页 |
2.1.3 气候 | 第15页 |
2.2 赣江流域概况 | 第15-16页 |
2.3 江西省农业现状 | 第16-17页 |
2.3.1 农作物情况 | 第16页 |
2.3.2 农业用水情况 | 第16-17页 |
2.4 相关数据资料 | 第17-19页 |
2.5 本章小结 | 第19-20页 |
第三章 彭曼-蒙特斯公式参考作物需水量的计算 | 第20-29页 |
3.1 参考作物需水量概述 | 第20-21页 |
3.1.1 腾发过程 | 第20页 |
3.1.2 影响腾发的主要因素 | 第20-21页 |
3.1.3 需水量单位 | 第21页 |
3.2 参考作物需水量计算 | 第21-26页 |
3.2.1 参照作物特征 | 第21页 |
3.2.2 参考作物需水量计算方法 | 第21-23页 |
3.2.3 气象参数确定方法 | 第23-26页 |
3.3 参考作物需水量计算结果分析 | 第26-28页 |
3.3.1 参考作物需水量年际变化分析 | 第26-27页 |
3.3.2 参考作物需水量年内变化分析 | 第27-28页 |
3.4 本章小结 | 第28-29页 |
第四章 缺失部分气象数据条件下参考作物需水量计算 | 第29-35页 |
4.1 参考作物需水量计算公式应用背景 | 第29页 |
4.2 参考作物需水量计算公式分析 | 第29-30页 |
4.2.1 Hargreaves公式及其修正公式 | 第29页 |
4.2.2 Priestley-Tayor公式 | 第29页 |
4.2.3 FAO-24Penman公式 | 第29-30页 |
4.2.4 Irmak公式 | 第30页 |
4.2.5 Makkink公式 | 第30页 |
4.3 各公式计算结果对比分析 | 第30-34页 |
4.4 本章小结 | 第34-35页 |
第五章 参考作物需水量影响因素分析 | 第35-42页 |
5.1 相关性分析理论 | 第35页 |
5.2 参考作物需水量计算公式关于相关性分析方法 | 第35-37页 |
5.3 参考作物需水量影响因素分析 | 第37-41页 |
5.3.1 赣江流域彭曼-蒙特斯公式相关性分析 | 第37-38页 |
5.3.2 赣江流域FAO-24Penman公式相关性分析 | 第38页 |
5.3.3 赣江流域Hargreaves公式相关性分析 | 第38-39页 |
5.3.4 赣江流域Irmak公式相关性分析 | 第39-40页 |
5.3.5 赣江流域Makkink公式相关性分析 | 第40-41页 |
5.3.6 赣江流域Priestley-Tayor公式相关性分析 | 第41页 |
5.4 本章小结 | 第41-42页 |
第六章 参考作物需水量的神经网络计算方法 | 第42-58页 |
6.1 神经网络理论分析 | 第42-44页 |
6.1.1 神经网络的概念 | 第42页 |
6.1.2 神经网络的分类 | 第42-43页 |
6.1.3 神经网络的特征 | 第43-44页 |
6.2 神经网络模型的建立 | 第44-45页 |
6.2.1 BP神经网络概念 | 第44页 |
6.2.2 BP神经网络模型构建 | 第44-45页 |
6.3 算例分析 | 第45-57页 |
6.3.1 样本选取 | 第46页 |
6.3.2 模型的建立 | 第46页 |
6.3.3 结果分析 | 第46-57页 |
6.4 本章小结 | 第57-58页 |
第七章 结论与展望 | 第58-60页 |
7.1 结论 | 第58-59页 |
7.2 展望 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
作者简介 | 第65页 |