基于贝叶斯网络的方法研究夏季玉米田中受天气影响的机制及能量平衡闭合的动态修正

《Irrigation and Drainage》：A Bayesian Network Approach to Weather-Dependent Mechanisms and Dynamic Corrections of Energy Balance Closure in Summer Maize Fields

　　

摘要

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本研究分析了2022–2024年期间北京市大兴区夏季玉米田中的日间地表能量平衡闭合情况。研究采用了普通最小二乘法（OLS）和标准化主轴回归法（SMA）来评估水平热平流、附加阻尼以及空气动力粗糙度长度对地表能量平衡闭合的影响。随后通过贝叶斯网络敏感性分析，解释了不同年份间修正效果的差异，并明确了在晴朗天气与多云/雨天条件下的主要控制因素及作用机制。OLS和SMA分析结果表明，同时考虑Z_0m、kB^?1和A三个因素的修正方法最为有效，可使研究期间的地表能量平衡闭合值提高26%以上，其中Z_0m的作用比其他单个因素更为显著。贝叶斯网络分析还表明，地表能量平衡闭合修正的效果在很大程度上取决于年度间的气象变化情况。在晴朗天气条件下，修正效果优于多云/雨天条件，且两种天气条件下的主导作用机制也存在明显差异。这些研究结果为了解夏季玉米田中日间地表能量平衡闭合的天气依赖性机制提供了新的见解。

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本研究考察了2022–2024年期间北京市大兴区夏季玉米田中的日间地表能量平衡闭合状况。研究通过普通最小二乘法和标准化主轴回归方法，分析了水平热平流、附加阻尼以及空气动力粗糙度长度对地表能量平衡闭合的影响。随后借助贝叶斯网络敏感性分析，研究了不同年份间修正效果的差异，确定了晴朗天气与多云/雨天条件下的主要控制因素及作用路径。OLS和SMA分析结果显示，综合考虑Z_0m、kB^?1和A三个因素的修正方法效果最佳，能使研究期间的地表能量平衡闭合值提升26%以上，其中Z_0m的作用强度高于其他单一因素。贝叶斯网络分析还表明，地表能量平衡闭合修正的效果与年度间的气象变化密切相关。在晴朗天气条件下，修正效果更好，而两种天气条件下的主导作用机制也有显著差别。这些研究结果有助于进一步理解夏季玉米田中日间地表能量平衡闭合与天气条件之间的关联机制。

数据可用性说明

本研究的相关数据可应合理请求从通讯作者处获取。