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太子河流域参考作物腾发量估算与预测模型研究

摘要第1-12页
英文摘要第12-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·研究目的与意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-18页
     ·关于对参考作物腾发量变化特征及影响因素的研究第15页
     ·国外估算方法的研究第15-16页
     ·国内估算方法的研究第16-17页
     ·预测方法的研究第17-18页
   ·研究内容第18-19页
   ·研究方法第19-20页
第二章 参考作物腾发量趋势及影响因素分析第20-38页
   ·资料搜集及处理第20页
   ·ET_0计算及分析方法第20-26页
     ·ET_0计算公式说明第20-23页
     ·气候倾向率的计算第23-24页
     ·显著性检验第24-26页
     ·基于小波分析的趋势成分识别第26页
   ·太子河流域各气象站气象要素变化趋势第26-29页
   ·各气象站ET_0变化趋势第29-30页
     ·ET_0年际变化第29页
     ·ET_0月际变化第29-30页
   ·流域ET_0变化趋势综合分析第30-31页
   ·气象要素与ET_0的相关分析第31-35页
     ·年际影响因素第31-33页
     ·月际影响因素第33-35页
   ·小结第35-38页
     ·讨论第35-36页
     ·总结第36-38页
第三章 基于单一气象数据估算参考作物腾发量第38-46页
   ·Hargreaves公式概述第38-39页
   ·评价方法第39页
   ·方法比较分析第39-41页
   ·两方法差异分析第41-43页
   ·公式校正第43-44页
   ·小结第44-46页
第四章 应用时间序列方法拟合参考作物腾发量第46-74页
   ·时间序列方法的原理及分类第46页
   ·随机型时间序列预测技术第46-57页
     ·随机型时间序列参数模型第46-48页
     ·模型识别第48-49页
     ·阶次判定第49-50页
     ·模型检验第50页
     ·随机型时间序列建模方法及步骤第50-52页
     ·应用随机型时间序列技术拟合及预测参考作物腾发量第52-57页
   ·确定型时间序列预测技术第57-66页
     ·确定型时间序列的模型形式第57-58页
     ·趋势成分的识别与提取第58页
     ·周期成分的识别与提取第58-60页
     ·随机成分分析第60页
     ·应用确定型时间序列技术拟合及预测参考作物腾发量第60-66页
   ·基于小波消噪的随机模型第66-71页
     ·小波消噪原理第66页
     ·小波消噪步骤第66-67页
     ·阈值的确定方法第67页
     ·随机模型的建立第67页
     ·基于小波消噪的随机模型在太子河流域ET_0预测中的应用第67-71页
   ·讨论第71-72页
   ·小结第72-74页
第五章 结论和展望第74-78页
   ·主要工作第74-75页
   ·存在问题及展望第75-78页
参考文献第78-82页
附录第82-92页
致谢第92-93页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第93页

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