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彭曼公式的推导(全过程)

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简介:
本文详细介绍了彭曼公式从理论基础到最终形式的推导过程,涵盖了能量平衡、气象参数及土壤水分蒸发等关键概念。 The Penman equation for estimating evaporation from an open pan of water is based on an energy balance that primarily considers net radiation input (including both solar and long-wave radiation) as well as convective heat exchange between the water and the atmosphere. The equation also takes into account heat exchanged with the environment.

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    本文详细介绍了彭曼公式从理论基础到最终形式的推导过程,涵盖了能量平衡、气象参数及土壤水分蒸发等关键概念。 The Penman equation for estimating evaporation from an open pan of water is based on an energy balance that primarily considers net radiation input (including both solar and long-wave radiation) as well as convective heat exchange between the water and the atmosphere. The equation also takes into account heat exchanged with the environment.
  • 整理.docx
    优质
    《彭曼公式整理》文档是一份关于气象学中用于估算潜在蒸发量和蒸散作用著名方程——彭曼公式的综合分析资料。该文对公式原理、应用实例及改进方法进行了系统梳理,为研究者提供了详尽的参考依据。 文档详细介绍了彭曼公式所有参数的理论计算及参数估算方法,并分条列出。此内容非常适合在已知部分基础气象参数(如温度、湿度)的情况下,对难以获取的其他参数进行条件性估算,具有很高的实用价值。
  • 方差递
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    本文介绍了如何从基本原理出发,逐步推导出适用于样本数据的方差递推公式。通过简洁明了的方式阐述计算过程中每一步的意义和作用,旨在帮助读者深入理解统计学中的这一重要概念,并能灵活应用于实际的数据分析场景中。 在一般的数学统计过程中,求方差需要先知道所有的数据项,并通过计算均值然后遍历所有数据来得到平方和以确定方差。然而,在处理大数据或流式数据的场景下,我们无法预先得知全部的数据项。在这种情况下,通常要求能够在任意时刻动态地获取当前存量数据集的方差。如果采用传统的遍历方法,则会消耗大量的计算资源,并且缓存所有数据也会占用大量存储空间。 因此,我们需要使用递推的方式来更新状态信息:通过利用先前的状态(包括均值、方差和计数)与新的数据项来逐步求得当前阶段下的方差。具体来说,可以通过以下步骤实现这一目标: 1. 初始状态下设定初始的计数值为0以及零方差。 2. 当接收到一个新数据点时,首先更新总体样本的数量(即递增计数器)。 3. 接着根据已知信息和新输入的数据项来调整均值和方差等统计量。 采用这种递推方法可以有效地在不存储全部历史记录的情况下实时计算出当前时刻的方差。
  • 计算工具
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    简介:本工具基于彭曼公式开发,旨在便捷地进行气象条件下作物蒸散量的估算,适用于农业灌溉与水资源管理。 利用彭曼-蒙蒂斯公式计算流域蒸发蒸腾量的软件EToCalculatorV32可以帮助用户进行精确的水文分析和水资源管理。这款工具适用于农业、环境科学以及水利工程等领域,能够有效提高数据处理效率并支持科学研究与实践应用。
  • PMET.zip_PMET_法__潜在蒸散发估算_蒸散发计算
    优质
    本资源包提供关于彭曼法(PMET)的内容,包括彭曼公式的理论解释和应用实例,用于估算作物及自然生态系统的潜在蒸散发量。 彭曼公式用于计算潜在蒸散发,这里有一个非常好的程序推荐给大家。
  • 本文详述了罗德里格斯
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    本文章详细解析了罗德里格斯公式的完整推导过程,适合对旋转矩阵和旋转向量感兴趣的学生与研究者阅读。 在进行项目的过程中,我发现网上关于罗德里格斯公式的推导过程存在很多问题,这些乱七八糟的解释往往会给读者带来误导。因此我决定重新推导了一遍这个公式。
  • 卡尔滤波算法详尽
    优质
    《卡尔曼滤波算法公式详尽推导》一文深入剖析了卡尔曼滤波的核心原理与数学基础,详细展示了该算法公式的推导过程。 本段落概述了卡尔曼滤波算法的基本原理及其推导过程。文章首先阐述了递归思想——利用已知数据推测未知信息的方法。接着介绍了数据融合、协方差矩阵、状态方程以及观测器等关键概念。随后,详细解析了卡尔曼滤波的具体步骤,包括预测阶段、更新阶段和计算误差协方差矩阵的过程,并展示了相应的公式推导方法。最后讨论了如何求解使误差协方差矩阵达到最小值的问题。
  • 基于Matlab日潜在蒸散发
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    本研究利用MATLAB软件,通过编程实现对彭曼公式的应用与优化,旨在准确计算日潜在蒸散发量,为农业灌溉和水资源管理提供科学依据。 利用FAO Penman-Monteith方法计算日潜在蒸散发;该算法依据《GBT 20481-2006 气象干旱等级》编写;可以使用IPCC数据作为输入进行测试。
  • 卡尔滤波器算法与
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    本资源深入讲解了卡尔曼滤波器的工作原理及其数学基础,包括详细的公式推导过程。适合对状态估计和信号处理感兴趣的读者学习。 本段落介绍了卡尔曼滤波的相关理论与概念,并详细推导了相关公式。
  • 利用计算作物需水量
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    本文介绍了如何运用彭曼公式来精确计算不同作物的需水量,为农业灌溉提供科学依据。 这款软件能够快速计算作物需水量,是由联合国粮农组织官方开发的工具,并且是目前最常用的模型之一。使用该软件只需输入相关数据即可得出结果。