作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matl

敏感性分析对于理解每个气候输入变量对蒸发蒸腾量变化的影响非常重要，而蒸发蒸腾量是水文模型，灌溉计划和水资源管理的重要元素。 这项研究调查了蒸散量对最大和最小温度，太阳辐射，风速以及最大和最小相对湿度的变化的响应。 使用1998年至2012年的8个站点的每日数据。 对于每个气候变量，进行5％到±25％的变化，以评估蒸散量对输入变量的敏感性。 结果表明，蒸散量分别对太阳辐射，最高温度和风速的变化更为敏感。

参考蒸散量（ETo）是确定作物所需水量的关键因素，这对正确的灌溉计划至关重要。 粮农组织Penman-Monteith（EToPM）是估算ETo的最受欢迎的方法之一。 显然，有时由于数据可用性方面的挑战，很难使用Penman-Monteith计算ETo。 FAO Penman-Monteith方法需要许多参数（太阳辐射，气温，风速和湿度），而Hargreaves-Samani方法则根据气温来计算ETo。 由于中亚是一个数据有限的地区，气象站无法提供PM方法的所有必需参数，因此本研究旨在使用乌兹别克斯坦南部喀什卡达里亚省Karshi草原的Hargreaves和Samani（HS）方法估算ETo。基于2011年至2017年的数据。在夏季，通过非修正HS方法计算的参考蒸散量被低估了。 低估的原因可能是这几个月的气温和风速较高。 因此，原始形式的HS方法无法在我们的研究范围内用于估计ETo。 通过应用偏差校正因子对EToHS进行修改，可以获得更好的性能，并可以提高该区域ETo计算的准确性。 计算得出的ETo值可以为有关Amudarya流域和中亚较大地区的水分配，灌溉计划和作物选择的决策和管理实

立足于绿洲农田生态系统,采用人工神经网络方法对潜热通量数据进行模拟和插补。根据作物生长季分阶段模拟,对比整体模拟结果,发现分阶段模拟效果(R2=0.91～0.95,RMSE=28.9～41.3W/m2,MAE=21.3～28.8W/m2)优于整体模拟效果(R2=0.87～0.92,RMSE=39.6～50.7W/m2,MAE=27.6～34.9W/m2)。通过模型网络连接权值对各阶段环境因子的相对贡献率作了定量分析,并从数学统计的角度对研究区蒸散发环境因子影响机理进行了分析。结果表明为了提高潜热通量的插补

聚苯乙烯 概要 该项目包含用于两个源能量平衡模型（Priestley-Taylor TSEB-PT ，双重时差DTD和TSEB以及土壤和冠层温度TSEB-2T的Python代码）的功能，用于基于辐射度测量来估算感热通量和潜热通量（蒸散）。表面温度。 该项目包括： 具有任何电阻能量平衡模型所需的基本功能的低级模块 更高级别的脚本，可轻松运行带有表格数据和/或卫星/机载图像的TSEB。 安装 将项目下载到本地系统，输入下载目录，然后键入 python setup.py install 如果要在Python发行版中安装pyTSEB及其低级模块。 需要以下Python库： 脾气暴躁的 大熊猫 pyPro4Sail，位于[ ] GDAL，用于在映像上运行TSEB 大熊猫 netCDF4 散景 使用conda ，您可以创建一个完整的环境 conda env create -f env

蒸散量对于流域水资源的规划和管理以及重要工程项目的设计是必不可少的。 其估算的准确性尤其取决于对灌溉日期和频率的适当确定。 Penman-Monteith方程是估算参考作物蒸发蒸腾量（ETo）的最精确方程之一，它是根据1948年发布的Penman方程推导的，而Penman方程又基于能量平衡方程。 在本文中，我们从热力学第一定律和能量平衡理论的角度介绍了Penman方程的理论基础，这是对在历史和现实中以功利主义方式使用Penman或Penman-Monteith方程的学生和工程师的贡献。这个方程式起源的理论框架。

CGIAR上下载的全球年均潜在蒸散量数据，方便各位就算使用。

遥感蒸散模型SEBAL的改进及其在区域旱情监测中的应用，刘朝顺，，本文实现将数字高程模型(DEM)引入SEBAL模型中进行地形因子（坡度、坡向和海拔高度）的校正，拓展了区域蒸散模型的适用范围。利用研�

采用Vicente-Serrano等在标准化降水指标基础上提出的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI），研究了云南省的旱情。利用云南省境内32个站点逐月的气象统计数据，分别计算出1998至2012年各站点3、6、12和24个月的SPEI，组成云南省标准化降水蒸散指数数据集（1998-2012）。结果表明，SPEI3、SPEI6、SPEI12和SPEI24随时间推移均呈现降低趋势，即区域内干旱趋势逐渐加强。数据集包括两部分：（1）标准化降水蒸散指数计算站点的地理位置数据；（2）各点1998-2012年的标准化降水蒸散指数（SPEI）

采用Vicente-Serrano等在标准化降水指标基础上提出的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI），研究了云南省的旱情。利用云南省境内32个站点逐月的气象统计数据，分别计算出1998至2012年各站点3、6、12和24个月的SPEI，组成云南省标准化降水蒸散指数数据集（1998-2012）。结果表明，SPEI3、SPEI6、SPEI12和SPEI24随时间推移均呈现降低趋势，即区域内干旱趋势逐渐加强。数据集包括两部分：（1）标准化降水蒸散指数计算站点的地理位置数据；（2）各点1998-2012年的标准化降水蒸散指数（SPEI）