石河子地区冬小麦生育期需水量变化特征及其气候成因

[目的]探究作物生育期需水量的变化趋势及其与气象因子的关系,为气候变化下农作物灌溉排水决策提供理论基础。[方法]基于联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数,利用石河子地区1954—2012年逐日气温、降水、日照时数、风速、相对湿度等资料,计算石河子地区冬小麦近59a作物需水量和灌溉需水量,并探究其气候趋势变化的影响。[结果](1)过去50a,石河子垦区冬小麦需水量总体呈增加趋势,越冬—返青期增势最为明显(气候倾向率为2.65mm/10a);拔节—抽穗期冬小麦需水量最大,为130.23mm。(2)灌溉需水量总体呈减少趋势,其中拔节—抽穗期灌溉需水量最大(平均值为88.65mm)且减少趋势最为明显(气候倾向率为-3.11mm/10a)。(3)气象因子对冬小麦不同生育期的需水量和灌溉需水量有很强的相关性,其中冬小麦生育后期需水量与气象因子有极强的相关性;气象因子中,降水对于灌溉需水量影响最大。[结论]气候变化下,石河子地区冬小麦作物需水量呈增加趋势,但降雨量的增加趋势下,灌溉需水量总体呈减少趋势。     

基于双作物系数的旱作玉米田蒸散估算与验证

农田蒸散(ET)准确估算与区分对理解土壤-植物-大气连续系统水分传输动力学过程和调控机制具有重要意义。本研究基于FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算参考作物蒸散量(ET0),运用双作物系数法计算黄土高原东部地区旱作玉米田2011-2012年蒸散(ETFAO),以同期涡度相关系统实测值(ETEC)作为标准值对双作物系数法计算结果进行评价,并将玉米田ET区分为土壤蒸发和作物蒸腾。结果表明:2011年春玉米生长季ET0、ETEC和ETFAO分别为628、400.3和492.7mm,双作物系数法RMSE、AAE和R~2分别为0.864mm·d~(-1)、0.678mm·d~(-1)和0.755,且R~2达极显著水平(P0.01);2012年三者分别为553、372.6和441.4mm,RMSE、AAE和R~2分别为0.676mm·d~(-1)、0.693mm·d~(-1)和0.781,R~2亦达极显著水平(P0.01),说明双作物系数法在该地区模拟旱作春玉米ET有较高的精度。基于双作物系数法对ET进行区分表明,2011年全生育期土壤蒸发和作物蒸腾分别占ET的36.4%和63.6%;2012年分别占ET的31.7%和68.3%,说明旱作春玉米田ET主要来自春玉米蒸腾。     

不同水文年太谷地区春玉米灌溉需水量特征分析

基于山西省太谷区玉米生长季气象资料,通过ET0Calculator软件计算参考作物蒸发蒸腾量,进一步确定了丰水年(P=25％)、平水年(P=50％)和枯水年(P=75％)三种年型下玉米生育季的需水量和灌溉需水量.结果表明,春玉米生育季多年平均需水量为522.5 mm,灌溉需水量为218.7 mm,多年平均灌溉需求指数为...     

滁州市冬小麦生育期作物需水量和降水变化特征

基于1961—2013年滁州市气象数据,运用集合经验模态分解和交叉小波分析,探究了冬小麦生育期需水量和灌溉需水量的变化特征。结果表明:1961—2013年滁州市冬小麦生育期需水量和灌溉需水量均呈增加趋势（增势分别为:2.80,1.48 mm/a）;年代变化上,冬小麦生育期需水量逐渐增大,灌溉需水量大致呈现先减少后增加的变化特征。冬小麦生育期作物需水量和灌溉需水量均呈现明显的多尺度变化特征,表现为多尺度的周期变化特征和趋势变化特征。作物需水量存在2.65,6.63,13.25,26.50 a的周期,灌溉需水量存在3.11,5.89,10.60,26.5 a的周期。研究时段,作物需水量和灌溉需水量与潜在蒸散量呈同相位分布,与降水量呈显著的反相位。     

基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量

为估算温室黄瓜植株蒸腾与土面蒸发,该研究基于FAO-56推荐的双作物系数模型,应用温室内实测微气象、叶面积指数(LAI)及土壤水分数据,对模型中基础作物系数(Kcb)和土面蒸发系数(Ke)进行修正,并基于修正后FAO-56Penman-Monteith(P-M)模型,确定温室参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进而估算温室黄瓜蒸发蒸腾量(ETc)和植株蒸腾(Tr)。基于Venlo型温室内黄瓜不同种植季节(春夏季和秋冬季)Lysimeter和茎流计观测的黄瓜ETc和Tr,对修正后的双作物系数模型预测结果进行验证。结果表明,应用修正后的双作物系数模型估算的温室黄瓜ETc和Tr与实测值具有较好地一致性,春夏季温室黄瓜全生育期ETc估算值与实测值的日均值分别为3.05和2.94 mm/d,秋冬季分别为2.53和2.76 mm/d。修正后的双作物系数模型估算春夏季温室黄瓜日ETc的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和模型效率系数(Ens)分别为0.95、0.41 mm/d和0.93;估算秋冬季ETc的误差计算结果依次为0.91(R2)、0.48 mm/d(RMSE)和0.90(Ens)。修正后的双作物系数模型估算春夏季日平均Tr与实测值分别为2.37和2.19mm/d,秋冬季分别为1.43和1.34 mm/d。研究结果还显示,不同种植季节温室黄瓜全生育期日平均Tr占ETc的比例分别为64.62%(春夏季)和68.59%(秋冬季)。该研究成果不仅为制定准确的温室黄瓜灌溉制度提供了理论依据,而且对实现温室环境智能化控制及减少温室内无效的土面蒸发具有重要意义。     

四川地区参考作物蒸散量的变化特征及气候影响因素分析

参考作物蒸散量是估算作物需水量的关键因子,对指导农田灌溉具有重要的现实意义。本文利用1961-2009年四川地区5个盆地站点和5个高原站点的逐日气候资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量（ET0）,分析了当地ET0的日值、月值、季值和年值的变化特征,并采用偏相关分析方法,对影响ET0变化的主要气候因子进行了探讨。结果表明：（1）四川盆地与高原地区参考作物蒸散量的日均值、月均值呈单峰或双峰型曲线变化,有明显的季节特点,最小值出现在冬季,最大值出现在夏季。（2）盆地地区各站点的年ET0呈波动递减趋势,且下降趋势通过了显著性检验;高原地区木里、松潘两站点的ET0呈上升趋势,其他站点呈减少的趋势。（3）四川地区的年、季参考作物蒸散量与日照时数、风速、相对湿度、平均温度、最高温度、最低温度、气压等要素关系密切,但近50a来日照时数的显著下降是导致盆地地区参考作物蒸散量减少的主要原因,风速的变化是导致高原地区参考作物蒸散量变化的主要原因。     

热带湿润地区作物水分损失总量的研究进展

位于热带雨林地区的波多黎各在过去的 5 0a里对作物水分蒸发蒸腾损失总量进行了研究 ,其结论是 :甘蔗的日均需水量是 2 .5～ 4 .6mm。guinea草的年需水量是 1 .4 94mm ;而 para草的需水量是 1 .4 6 6mm。这是仅有的草类的水分蒸发蒸腾量进行的研究。水稻日均需水量为 6 .9～ 1 1 .8mm。甜玉米 1 2月和 3月的最少和最大水分消耗量分别为 2mm和 7mm。这是唯一利用Hargreaves -Samani和作物参数相结合的方法进行水分消耗量预测的研究。但在波多黎各研究中并没有确定出作物参数 ,不太适用于当地的很多作物。如果在作物整个生长季节用同一作物参数值 ,将导致所测结果超过作物实际的水分需求量。因此在今后的研究中 ,应当重新整理数据以获得作物参数 ;并应用最新开发技术对原有蒸发系数进行更新。此项研究为热带雨林地区以及我国湿润地区研究农业灌溉提供了理论依据     

新疆1961-2013年参考作物蒸散量时空变异

准确评估参考作物蒸散量的变化规律对新疆农业生产及水资源合理利用具有重要作用,采用Penman-Monteith公式以及55个气象站的逐日气象资料,计算了新疆1961-2013年参考作物蒸散量并分析其时空变化特征,运用多元回归分析法对影响参考作物蒸散量变化的主导气象因素进行了定量分析.结果表明:新疆ET0总体呈下降趋势,年际变化率为-1.01 mm/a.在20世纪80年代之前ET0偏高,90年代减少到最大,2000年以来又逐渐增大.从季节来看,夏季、秋季的ET0与年ET0的减小趋势一致,春季冬季ET0的减少趋势不明显.在不同年代际时间尺度,新疆全年及季节ET0的年际变化在空间上存在一定的分异.风速是全年及夏、秋季ET0变化的主导因素,而温度是春季及冬季新疆区域蒸发量变化的主导因素.     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。     

1961－2014年中国干湿气候时空变化特征及成因分析

利用全国701个气象站点1961-2014年逐日地面观测资料,基于降水量和参考作物蒸散量(ET0)计算的湿润指数研究了近54a中国干湿气候时空变化特征,并利用敏感性和贡献率法分析了气候变化背景下主要气象因子对ET0的影响,对干湿气候变化的成因进行了探讨.结果表明:全国气候在3个时间段(时段1:1961-1980;时段2:1981-2000;时段3:2001-2014)中经历了变湿到变干的过程;不同地区干湿状况变化差异很大,干旱趋势主要发生在中国的半干旱半湿润气候区;1961-2014年降水量变化趋势不显著,ET0呈显著下降的趋势,61.6%的站点出现"蒸发悖论"现象.南方大部分地区和新疆的西北部由于降水量增加和ET0减少,气候变湿;西北和西南大部分地区由于年降水量减少和ET0增加,气候呈显著变干的趋势.ET0对相对湿度的变化最敏感,风速的负贡献率是引起ET0变化的主导因子.研究时段内风速和日照时数的减少对ET0的负效应超过温度上升对ET0的增大作用,导致全国ET0总体呈下降趋势.     

延河流域潜在蒸散发的时空变化特征

[目的] 研究气候变化下潜在蒸散发（ET₀）的时空特征，为区域生态需水研究和水资源管理提供科学依据。[方法] 基于延河流域1978—2017年逐日气象资料，利用Penman-Monteith方法对ET₀进行计算，运用Mann-Kendall趋势检验法、Pettitt检验对ET₀时空变化特征进行分析，并通过Pearson相关性分析对ET₀变化的影响因子进行探讨。[结果] 延河流域年平均ET₀为923.53 mm，整体呈现上升趋势。月ET₀呈单峰分布，高值月份出现于5—7月。季节上ET₀表现为：夏季>春季>秋季>冬季，夏季、春季、冬季的ET₀呈上升趋势，秋季呈下降趋势，春季蒸散变化速率最大。空间上，ET₀呈现由西部向南部增加再向东南部减少的趋势。延安站蒸散量最大，志丹站蒸散量最小，除甘泉站外其他站点的ET₀均呈上升趋势，甘泉附近地区存在“蒸发悖论”现象，主导因子是日照时数、2 m高风速和降水量。ET₀变化率呈现东南高西北低的分布规律，延安站变化率最大，安塞站变化最小。平均温度、日照时数、相对湿度、气压、2 m高风速、降水量等气象因子的变化趋势和变化速率时空差异显著，同一气象因子对ET₀的影响程度具有时空差异，相同因子不同变化趋势的组合对蒸散发的影响具有显著差异。[结论] 延河流域ET₀变化与平均温度、日照时数、2 m高风速的变化为正相关关系，与相对湿度、气压、降雨量的变化为负相关关系，其中与日照时数相关最为密切。     

石羊河流域气候变化对参考作物蒸发蒸腾量的影响

根据甘肃省气象局石羊河流域的6个气象站近50年的观测资料，应用1998年FAO最新推荐的Penman-Monteith公式计算了50年各月参考作物蒸发蒸腾量ET₀，分析了ET₀的月际变化和年际变化特征，除武威与肃南站ET₀呈逐年显著减少趋势外，其他各站的ET₀值均表现为逐年增加趋势，各个站ET₀ 20世纪90年代较80年代均有明显增加，说明气候变化对ET₀的影响较大；并分析了平均气温、平均最高气温、年日照时数、平均风速、平均相对湿度、年降水量、年蒸发量、海拔高度与ET₀的相关性，各站ET₀与平均相对湿度相关性最好；石羊河流域ET₀空间变化也较大，从山区到绿洲平原ET₀多年平均值呈递增趋势。     

西北旱区石羊河流域作物耗水点面尺度转化方法的研究

基于DEM与GIS空间分析功能研究了石羊河流域主要农作物春小麦需水量ET_c的时空分异规律。根据8个气象站近50年气象资料，应用1998年FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量ET₀，由收集到的春小麦需水量试验资料获得多年平均作物系数K_c。近50年来流域上游的古浪、天祝春小麦全生育期ET_c呈微弱的增加趋势，中游的凉州区表现出极显著的减少趋势，其他站减少趋势不显著。确立了ET_c与海拔高度、纬度、坡向的多元回归关系，借助Arcview3.3、ArcGIS9.0与Visual Basic6.0软件实现了春小麦ET_c的空间尺度转换，并分析了石羊河流域25%、50%、75%三个不同水文年春小麦ET_c的空间变异情况。石羊河流域春小麦ET_c由山区向绿洲平原递增，多年平均值为270～591 mm。估计值与计算值相差在11.1%以内。     

中国参考作物腾发量时空变化特性分析

分析参考作物腾发量的时空变化特征，有助于了解中国农业及生态需水的分布与演变规律。基于全国范围200多个气象站测站逐日气象观测资料，应用FAO-Penman-Monteith公式，计算得出各站历年逐日参照作物腾发量ET₀。利用GIS的空间分析功能，采用反距离空间插值方法得到全国参考腾发量的分布图，统计分析了不同分区不同时段ET₀的变化情况。结果表明：西北河西走廊地区和南方岭南地区的参考作物腾发量较大，最大值超过1500 mm。而东北黑龙江一带和四川盆地附近，参考作物腾发量较小，在600～700 mm之间。此外，夏季ET₀的分布特征决定了全年ET₀的分布特征。选取4个代表气象站，对其ET₀的历年变化及其与气象因素的关系进行了分析。分析表明，受风速减小和气温增加的共同影响，干旱地区、半干旱地区和半湿润地区的参考作物腾发量呈现减少趋势，湿润地区则相对稳定。     

基于MOD16的北洛河流域蒸散发空间格局演变研究

[目的]探究北洛河流域地表实际蒸散发年际和年内的时空变化特征,为该区域的生态基准与生态需水量研究、退耕还林效果研究提供理论依据。[方法]基于北洛河流域2000—2014年MOD16遥感数据、气象数据、水文数据和2011年土地利用数据,采用流域水量平衡法、均值法、标准差法和线性趋势法进行蒸散发(ET)时空变化特征分析。[结果]流域年蒸散量在波动中缓慢上升,波动范围为395.4~517.4mm/a,15aET均值为446.74mm/a,年内蒸散量呈单峰型分布,季节性变化特征明显,地表蒸散主要集中在5—9月,最高值出现在8月;经与北洛河流域的实测降水空间插值结果比较,MOD16-ET估算结果的相对误差均值为12.04%,相关系数达到0.81;流域内上游至下游的ET剖面线波动明显,呈不规则的"波动曲线"形态;流域内ET值年际变化空间分布特征明显,中游和上游地区以增加趋势为主,下游以减少趋势为主。[结论]近15a来北洛河流域蒸散发整体呈现增大趋势,主要驱动因素为人类活动,尤其是退耕还林和水土保持等工程的实施。     

利用小蒸发皿观测资料确定参考作物蒸散量方法研究

参考作物蒸散量是土壤－植被－大气系统水分能量平衡模型的重要参数，如何准确获得将直接影响模型应用和最终模拟预测精度。该文利用分布于黄土高原地区65个气象站1971～2000年的气象资料，以FAO推荐的Penman-Monteith方法确定的参考作物蒸散量为标准，提出了根据平均相对湿度与风速为变量确定由20 cm小蒸发皿观测的水面蒸发量计算参考作物蒸散量的系数Kp。结果表明：由蒸发皿观测值计算的3 d或更长尺度的ET₀与Penman-Monteith方法计算的ET₀结果一致性很高，在对Kp方程系数进行适当的地域性调整后，由蒸发皿观测值和Kp确定的ET₀与Penman-Monteith方法确定的ET₀结果一致，从而认为在黄土高原地区参考作物蒸散量计算可以应用20 cm蒸发皿系数法。     

基于GEP和地理位置信息的湘鄂地区月参考作物腾发量模拟计算

参考作物腾发量(ET0)是计算植被蒸散发的关键因子,准确估算ET0对水资源管理、灌溉制度设计等具有重要意义。本研究利用湘鄂地区46个气象站点1955—2005年的逐月气象数据,包括月最高气温、最低气温、平均风速、日照时数以及相对湿度,用FAO-56 Penman-Monteith法计算各站的逐月ET0值。然后结合基因表达式编程(GEP)算法挖掘公式的能力,以各站点的地理位置信息(纬度、经度、海拔)及月序数为输入,以多年逐月平均ET0值为输出,建立基于地理位置信息的月ET0模型,并与传统ET0模型的计算结果进行比较。结果表明,所建立的模型具有足够的精度,校正、检验阶段的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.934、0.951和10.050 mm、8.628 mm;与Hargreaves和Priestley-Taylor法相比,基于地理位置信息建立的GEP模型的结果均方根误差最小,变化范围为8.628~9.967 mm。本研究所建立的月ET0模型具有明确的表达式,简单易用,在湘鄂地区仅利用地理位置信息计算逐月ET0是可行的,可以利用该模型进行月尺度的灌溉制度设计和植被蒸散发的估算。     

石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析

利用国家气象信息中心提供的地面气候资料日值数据集,基于FAO Penman-Monteith公式计算了石羊河流域4个测站1959-2011年的逐日参考作物蒸散量(ET₀)。利用敏感系数法计算了其对平均最高气温、平均最低气温、风速、平均相对湿度和日照时数的敏感系数,并分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明,石羊河流域ET₀对相对湿度最敏感,其次为风速和气温,而对日照时数的敏感性最低。由于气象要素分布不均,敏感系数的空间差异显著,相对湿度的敏感系数在上游祁连山区形成高值区,同时,气温在该区的敏感系数也相对较大,而风速的敏感系数在下游民勤盆地较大,日照时数的敏感系数在全区无明显差异。各气象因子的敏感系数均存在一定程度的波动,风速的敏感系数冬高夏低,气温和日照时数的敏感系数均为夏季最高,相对湿度敏感系数的绝对值持续上升在秋季达到最大。53 a来,相对湿度敏感系数波动变化,近20 a来其绝对值上升趋势显著,而风速、日照时数和气温的敏感系数无明显变化趋势。     

温室内香蕉树蒸腾量预报的试验研究

在温室内研究了香蕉树蒸腾量和小气候的关系，用5种方法计算了温室内的参考作物腾发量，用20 cm蒸发皿测定温室内的水面蒸发力，并和测定的香蕉树蒸腾量进行对比。试验结果显示香蕉树蒸腾量和蒸发皿水面蒸发量的回归系数(R²)最高，为0.94，而和5种公式计算的参考作物腾发量的回归系数为0.47～0.60，以蒸发皿水面蒸发量计算温室内的作物蒸腾量要优于以参考作物腾发量计算作物蒸腾量的方法。温室内香蕉树的蒸腾量和20 cm蒸发皿蒸发量线性相关，可以此计算温室内作物的蒸腾量。     

Short-term forecasting of daily crop evapotranspiration using the ‘Kc-ETo’ approach and public weather forecasts

Short-term forecasting of daily crop evapotranspiration (ET_c) is essential for real-time irrigation management. This study proposed a methodology to forecast short-term daily ET_c using the ‘K_c-ET_o’ approach and public weather forecasts. Daily reference evapotranspiration (ET_o) forecasts were obtained using a locally calibrated version of the Hargreaves-Samani (HS) model and temperature forecasts, while the crop coefficient (K_c) was estimated from observed daily ET_o and ET_c. The methodology was evaluated by comparing the daily ET_c forecasts with measured ET_c values from a field irrigation experiment during 2012–2014 in Yongkang Irrigation Experimental Station, China. The overall average of the statistical indices was in the range of 0.96–1.27 mm d^?1 for the mean absolute error (MAE), 1.53–2.55 mm d^?1 for the mean square error (MSE), 1.77–2.30 mm d^?1 for the normalized mean square error (NMSE), 27.5–29.4% for the mean relative error (MRE), 0.71–0.44 for the correlation coefficient (R) and 0.46–0.05 for the mean square error skill score (MSESS). Sources of error werewere K_c estion, temperature forecasts and HS model that does not consider wind speed and humidity, and.the largesourceof error is K_c determination, which suggested that care should be taken when forecasting ET_c with estimated K_c values in the study area.