江西省水稻需水量預報與網絡發布系統開發

羅童元，鄭 雷，譚 鑫，鄧海龍，謝 華，奴爾力·阿衣托汗，羅玉峰，呂辛未

（1.浙江省水利河口研究院（浙江省海洋規劃設計研究院），浙江 杭州 310020；2.金華市梅溪流域管理中心，浙江 金華 321017；3.武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室，湖北 武漢 430072；4.江西省灌溉試驗中心站，江西 南昌 330200；5.百度在線網絡技術（北京）有限公司，北京 100085）

0 引 言

作物需水量是灌溉用水管理的重要依據，對其進行精確預測是灌溉預報和灌溉決策的重要基礎［1-3］。作物騰發量ETc可表示為作物系數Kc與參考作物騰發量ET0的乘積［4］。確定適合的ET0預報模型和作物系數Kc值用于精準和及時的ETc預測，對于提高灌溉管理水平和節約農業用水具有重要意義。目前，國內針對ET0計算模型已經做了大量研究，大多都是基于歷史時間序列的分析［5，6］，隨著天氣預報精度的提高，近年來運用天氣預報數據來進行ET0預報的研究越來越多。如劉夢等［7］使用天氣預報數據和改進的逐日均值修正法進行短期ET0預報，余江斌等［8］采用天氣預報數據、BP 神經網絡模型來進行預報，白依文等［9］在武漢運用PM 公式和HS 公式預報ET0值，徐俊增等［10］推薦運用多元回歸模型，并利用常州站的相關資料進行ET0預報。隨著信息技術的發展，國內關于ETc預報以及相關的系統研究逐漸展開，孫博瑞等［11］提出了基于LSTM （長短時記憶網絡）的作物需水量預測模型；羅童元等［12］構建了基于Web 的江蘇省逐日參考作物騰發量預報系統，但該系統僅采用了Hargreaves-Samani 模型來進行ET0預報，類似的ET0預報模型還有McCloud 模型、Blaney-Criddle 模型等，其并未進行充分的模型對比分析以完善系統軟件，同時離實現全省范圍內的作物需水量ETc的預報及數據可視化尚有一段距離。本文介紹的江西省作物騰發量ETc預報系統則基于公共天氣預報，結合利用率定的PM 模型、HS 模型、BC 模型以及MC 模型計算得到的ET0，以及利用單作物系數法確定的全省各站點、各時期的Kc值進行ETc預報，并通過網頁發布、展示及使用，適用于江西省大型灌區管理機構，為他們的實時灌溉決策提供較為精確、及時的作物需水量預報數據支持。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

江西省地處我國東南，位于北緯24°29′14″至30°04′41″，東經113°34′36″至118°28′58″之間。地形以丘陵、山地為主，盆地、谷地廣布，平原較少。擁有典型的亞熱帶氣候特征，光照充足，雨水豐富，土壤沃腴；轄區內有多個大型灌區，使得江西省的農業生產具有了較為優越的氣候條件。開發江西省ETc預報系統，對江西省全域的水稻需水量進行及時預報，有利于緩解江西省水資源供需矛盾，提高大型灌區管理水平，加速灌溉現代化發展。

1.2 ET0估算模型及率定

1.2.1 Hargreaves-Samani模型

Hargreaves-Samani （HS）模型估算ET0只需用到溫度和太陽輻射數據，對于缺乏系統、全面氣象數據觀測記錄的地區極為適用，公式如下［13］：

式中：ET0，HS為HS 公式計算的日參考作物騰發量，mm∕d；λ 為蒸發潛熱，取2.45 MJ∕kg；Ra為天頂輻射，MJ∕（ m2·d）；Tmax為日最高氣溫，℃；Tmin為日最低氣溫，℃；C、E為公式的2 個基本參數，具有地區變異性，不同地域參數取值不同。

1.2.2 Blaney-Criddle模型

Blaney-Criddle（BC）模型可寫為［14］：

式中：ET0，BC為BC 公式計算的日參考作物騰發量，mm∕d；T為日平均溫度，℃；P為該日白晝小時數在一年總的白晝小時數中所占的百分數，%。Ni為該天的最大可能日照時數，NYEAR為該年總的白晝小時數。

1.2.3 McCloud模型

McCloud（MC）公式適用于氣象資料缺乏全面、系統觀測的站點使用，公式如下［15］：

式中：ET0，MC為MC 公式計算的日參考作物騰發量，mm∕d；K、W均為常數，K=0.254，W=1.07；T為日平均氣溫，℃。

1.2.4 Penman-Monteith模型

FAO-56 Penman-Monteith 方法是聯合國糧農組織（FAO）推薦為計算參照作物騰發量ET0的標準化方法［4］。PM 公式如下：

式中：ET0，PM為用FAO-56 Penman-Monteith 公式計算的日參考作物騰發量，mm∕d；Rn為作物表面上的凈輻射，MJ∕（m2·d）；G為土壤熱通量，取值為0，MJ∕（m2·d）；U2為距地面2 m 高處風速，m∕s；es為飽和水汽壓，kPa；ea為實際水汽壓，kPa；Δ為溫度與飽和水汽壓關系曲線上的切線斜率，kPa∕℃；γ為濕度計常數，kPa∕℃。

1.2.5 模型率定

本文以FAO-56 Penman-Monteith 公式根據26 個站點的歷史實測氣象資料估算的ET0值為基準值，與其他3 種模型估算的ET0值建立回歸關系，分別求得BC 模型和MC 模型的校正系數a和b值，以及HS 模型中的參數C、E值。前者建立如下關系：

式中：ET0，PM為FAO-56 Penman-Monteith 公式計算的基準值，mm∕d；ET0為BC、MC模型估算的ET0值，mm∕d。

1.3 作物系數曲線推求

根據聯合國糧農組織（FAO）推薦的單作物系數法，把作物的全生育期分為生長初期Kcini、快速生長期、生長中期Kcmid和生長后期Kcend4 個階段［4］。只需確定Kcini、Kcmid和Kcend3 個不同生長階段的Kc值，即可推算和描繪整個作物系數曲線［4］。Kcini和Kcmid畫水平線，快速生長階段用斜線連接Kcini和Kcmid，生長后期用斜線連接Kcmid和Kcend，便可以確定作物全生育期任意生長階段、任意一天的Kc值。

本文以江西南昌氣象站點作為基準站，以江西省灌溉試驗中心站實測的早稻、晚稻作物需水量數據為基礎，計算確定南昌站早稻、晚稻三個階段Kcini（tab）、Kcmid（tab）及Kcend（tab）的作物系數值。收集江西省26個站點的長系列氣象數據，計算其多年平均風速和日最低相對濕度，再根據公式（8）和（9）計算推導出江西省其他25個站點的早稻和晚稻的Kcmid和Kcend值。同時，經過分析顯示，省內氣候分區并不明顯，將其余25 個站點早稻生長初期的作物系數Kcini取推薦值0.92，晚稻Kcini生長初期取推薦值1.00。

式中：U2分別取生長中、后期草地表面以上2 m高處的日平均風速，m∕d；RHmin分別取生長中、后期的日最小相對濕度的平均值，%；h為生長中、后期的平均植株高度，取h=1.0 m；Kcmid(tab)、Kcend(tab)分別為南昌站點計算出的早稻和晚稻的中期及末期作物系數；U南昌和RHmin南昌分別為南昌基準站中、后期的2 m 高處風速和日最低相對濕度的平均值。

1.4 ETc預報系統開發

江西省水稻需水量預報系統采用LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）網站架構，具有Web 資源豐富、輕量、快速開發等優點。采用Linux 操作系統運行水稻作物需水量預報發布系統核心軟件，采用MySQL 管理系統數據庫，采用PHP 語言和ThinkPHP框架編寫程序核心代碼，采用具有高性能、多并發、免費使用等特點的Apache 服務器作為需水量預報發布網站的Web服務器。

本系統分為3個子系統：數據庫子系統、水稻需水量預報模型子系統和水稻需水量預報網頁子系統。數據庫子系統主要用于儲存數據信息，水稻需水量預報模型子系統主要用于計算水稻ETc預報值，水稻需水量預報網頁子系統主要用于調用水稻需水量預報子系統計算出的數據，通過網頁展示給用戶。

1.4.1 數據庫子系統

系統采用MySQL 來進行數據庫的管理，數據庫主要包含4張數據表：表a用于儲存從中國天氣網抓取的天氣預報信息（最高氣溫、最低氣溫、天氣情況、風力等級）；表b 用于儲存水稻在26 個不同地區不同生育階段Kc（Kcini、Kcmid、Kcend）值；表c 用于儲存江西省26 個氣象站點中4 種模型公式計算所需的參數信息（a、b、緯度、C、E）；表d用于儲存系統計算的ETc預報值。

1.4.2 水稻需水量預報模型子系統

水稻需水量預報模型子系統是系統的核心部分，采用PHP代碼編寫而成。該子系統主要包含3個部分：信息抓取模塊、轉化模塊和計算模塊。抓取模塊采用PHP 代碼編寫的正則表達式來抓取天氣預報信息；轉化模塊將天氣預報信息中的天氣情況信息和風力等級信息轉化為日照時數和風速信息，并根據日期信息判斷水稻所處的生長階段而選擇適當的Kc值；計算模塊采用四種經過率定后的ETc模型估算水稻作物需水量。

1.4.3 水稻需水量預報網頁子系統

水稻需水量預報網頁子系統為系統的視圖部分，使用HTML、CSS、JavaScript 等前端語言編寫而成，是系統與用戶交流的“窗口”。該子系統主要包括兩個部分：Echarts 折柱線圖，ETc計算表格。Echarts 作為可視化圖表工具，可提供方便多樣的可視化圖表，讓用戶直觀的了解數據變化的過程；ETc計算的表格部分，提供江西省各縣市未來1～7 天的ETc預報值和預報的天氣情況，包括風力等級、最高氣溫、最低氣溫等。

1.4.4 系統工作原理

當用戶通過水稻需水量預報網頁子系統提交獲取江西省某一縣市的ETc預報數據請求后，比如遂川縣未來1～7 天的水稻需水量（ETc）預報值，水稻需水量預報網頁子系統通過解析，將請求傳遞到水稻需水量預報模型子系統，子系統通過查詢數據庫獲得所需的計算信息，進而計算出水稻需水量預報值并傳遞給前端，用戶就可以在計算機或手機屏幕上看到遂川站點的水稻ETc預報數據。工作原理如圖1所示。

圖1 系統工作原理圖Fig.1 System working principle diagram

2 結果與討論

2.1 ET0模型率定

HS 模型經率定后各站點參數C、E值如表1所示。可以看出，站點C、E值取值范圍分別為0.001 4～0.002 5、0.41～0.64。類似地，MC 模型、BC 模型，經過線性擬合可獲得所有站點的參數a、b值。譚鑫等［16］研究表明，率定后模型具有較高的精確度。

表1 Hargreaves-Samani模型率定結果Tab.1 Hargreaves-Samani model calibration results

2.2 系統數據庫數據表

在數據庫的設計中，更多的是數據表的設計。為了完善數據表內數據信息、數據結構的合理性，提高數據信息平臺的穩定性，數據冗余問題是首先需要解決的問題［17，18］。表2為此子系統數據庫每張表的表頭設計，可以看出，每張表的表頭不僅涵蓋了模型計算所需的所有參數以及估算的作物需水量預報數據，而且表頭設計都相對簡單而清晰，沒有冗余，可大大提高數據庫的運行效率。

表2 數據庫各表的表頭設計Tab.2 The header design of each table in the database

2.3 系統界面展示及功能簡介

基于Web 的江西省水稻需水量預報系統主要采用PHP 語言及ThinkPHP 框架開發而成，具有頁面簡潔、功能實用等優點。用戶可以通過電子設備瀏覽網頁（http：∕∕1.forecast.applinzi.com∕index.php∕JiangXi∕index）進入系統首頁面，該頁面主要展示江西省26個氣象站點地理位置信息，如圖2所示。

圖2 江西省水稻作物需水量（ETc）預報系統首頁面Fig.2 Jiangxi Province Rice Crop Water Requirement （ETc）Forecast System Home Page

用戶點擊系統地圖的任意一個站點，以遂川站點為例（其他站點ETc查詢類似），就會跳轉到水稻作物需水量ETc預報結果子頁面。該子頁面由3 部分構成，第1 部分為3 個選擇框，選擇框1 可以自由選擇江西省26 個氣象站點任一站點，選擇框2可以選擇不同的水稻生育階段以確定對應階段的作物系數Kc值，選擇框3為用戶選擇的4種ETc計算模型。

圖3 江西省水稻作物需水量（ETc）預報結果子頁面Fig.3 Jiangxi Province Rice Crop Water Requirement （ETc）Forecast Results Subpage

第2 部分為折柱線圖表部分，左側y軸為ETc值（mm），右側y軸為溫度（℃），x軸為未來7 d 的日期。該折柱混搭圖采用最高、最低氣溫為柱狀圖，ETc預報值為折線圖的形式，使數據更為直觀、清晰。圖4為ETc預報值折柱混搭圖。

圖4 ETc預報值折柱混搭圖Fig.4 Column mashup chart of ETc forecast values

第3 部分為表格部分，采用列表的形式展示了該氣象站點未來1～7 d的天氣情況、風力等級、最低氣溫、最高氣溫及4種模型的ETc計算值，用戶可以直觀的對比4 種模型ETc預報值的差別與聯系。圖5為ETc預報頁面列表部分。

圖5 ETc預報頁面列表部分Fig.5 ETc forecast page list section

本系統通過實時采集全省26個氣象站點的天氣預報數據，通過互聯網技術實時預報并發布全省26 個站點的逐日作物需水量預報值，可為智能灌溉決策提供有力的數據支持。

基于天氣預報信息的ETc預報模型還有Thornthwaite 模型、人工神經網絡模型等，同時，聯合國糧農組織推薦的作物系數法包括單作物系數法和雙作物系數法，因此，后期還需要考慮這些因素，綜合進行ETc預報精度比選，從而確定最佳的ETc預報模型，并不斷完善相關的系統軟件，以更好地為用戶提供服務。

3 結 論

本文采用開源的Linux+Apache+MySQL+PHP 網址架構和ThinkPHP 框架，開發了基于Web 的江西省水稻作物需水量預報系統，可實時預報江西省26個站點未來7 d的作物需水量，在有網絡的地方通過網站即可實現訪問及進行相應的系統操作，操作簡便，實用性強。同時，本系統的所有數據都存儲于云端數據庫中，保障數據安全的同時又可共享給特定用戶，為農業生產者、灌區用水管理者等灌溉決策提供數據支持。