基于地形校正的山区蒸散时空格局模拟

利用实测气象数据采用Thornthwaite模型对岷江上游区域蒸散时空格局进行了模拟,同时引入山区日照时数算法对模型进行校正以提高模拟精度。结果表明.校正后的Thornthwaite模型模拟误差在0.13%～20.72%之间,与未校正结果0.72%～46.72%的误差相比有显著降低,误差平均降低5%左右。研究表明,近30年来,研究区域多年蒸散呈现先上升后下降的趋势。1970s初期生长季蒸散量为307.11 mm;而1980s中期上升为315.84 mm,上升8.73 mm,相当于1970s初期生长季蒸散量的2.8%。1980s中期岷江上游蒸散上升到峰值,之后开始逐步下降。到1990s末期岷江上游生长季蒸散下降为305.72 mm,与1980s中期相比下降10.12 mm,为1980s中期生长季蒸散的3.2%。     

SPAC中的水分运动

本文对土壤-植物-大气连统体(SPAC)中水分运动的诸多方面,如非饱和土壤水分的导水参数,植物根系吸收土壤水分,植物根系中的水分运动.SPAC中的水流阻力及水容,土壤水分有效性动力学,滞后效应以及SPAC中水流的电模拟等.进行了介绍,评述和论述.     

黄土塬区农田蒸散的变化特征及主控因素

蒸散是水量平衡和能量平衡的重要组成部分,也是农田生态系统水分消耗的主要途径。为探究黄土塬区农田蒸散的日动态变化规律,运用涡度相关法、土壤水分及常规微气象观测系统等,于2013年作物生长季(4—10月)对试验区农田作物(冬小麦、春玉米)蒸散特征及影响因素进行分析。结果表明,降水对蒸散的影响较为显著,降水过后的日蒸散量较降水前会有所增加;农田0~100 cm土壤含水量变异系数较大,土壤水分变化剧烈,作物根系的集中分布范围在0~80 cm之间,因此0~100 cm土壤水分主要参与蒸散过程;晴天蒸散的累积量大于阴天,晴天和阴天的日均蒸散量分别为4.5、3.8 mm d-1,相差0.7 mm d-1。阴天蒸散开始的时间较晴天晚,阴天条件下的蒸散更易受到气象因子的扰动;不同天气条件下净辐射均为蒸散的主要影响因子,蒸散速率与净辐射变化趋势一致,但在时间上滞后于净辐射;在不同的土壤水分环境条件下,蒸散的过程和强度差异较大,水分胁迫条件下,全天蒸散量水平较低,"蒸散高地"的持续时间较长;而水分相对充足时,全天蒸散水平较高,"蒸散高地"持续时间较短,维持较高的蒸散速率的时间较长。     

不同水分处理旱稻农田蒸散特征和水分利用效率

该文通过2001～2004年4年北京地区早稻田间试验,利用农田水量平衡方法计算了早稻农田蒸散量,用微型棵间蒸渗仪测定了不同土壤水分条件下农田土壤棵间蒸发,在此基础上分析了不同水分处理旱稻生长期间的农田蒸散特征、土壤棵间蒸发特征和水分利用效率.结果表明:北京地区早稻出苗～成熟的农田蒸散量为574～630 mm,年际间略有波动;日蒸散强度孕穗～抽穗期最高,平均为9.8 mm/d,该阶段为旱稻需水关键期;在出苗～拔节期间土壤棵间蒸发量占农田蒸散量比例最大,在此生育阶段应采取适当措施降低土壤蒸发无效消耗,提高水分利用效率;限量灌溉处理中以前期适当胁迫,后期充分灌溉处理的水分利用效率最高.     

元谋干热河谷不同水分处理石榴的水量平衡研究

对元谋干热河谷微区域集水造林试验区不同水分处理下石榴的水量平衡研究结果表明:(1)降雨和坡面汇集径流是集水系统植树带的水分输入,其中降雨占输入的90.2%;坡面汇集径流量占水分输入量的9.8%。蒸散是水分输出项,整个生长季内,不同水分处理的土壤水分均有盈余,但不同水分处理间的蒸散量和土壤水分盈余量存在差异,土壤含水率为10.08%,11.63%,13.23%,14.79%,16.85%和19.14%的总蒸散量分别占系统水分输入的44.5%,60.8%,67.0%,82.0%,85.4%和87.0%;土壤水分盈余量分别占系统水分输入的55.5%,39.2%,33.0%,18.0%,14.6%和13.0%,表现出蒸散量随土壤含水率的增大而增大,土壤水分盈余量随土壤含水率的增大而减小。(2)石榴的生长状况与土壤水分状况相关。土壤含水率的增加有利于石榴的生长发育。对于元谋干热河谷而言,土壤含水率控制在14%~15%的供水较好,这时,在节水的同时又对石榴的生长未造成严重影响。     

松嫩平原不同地表覆盖蒸散特征的遥感研究

为了准确估算松嫩平原不同地表覆盖的蒸散量,以MODIS产品及实测气象资料为数据源,通过SEBAL模型估算了松嫩平原2008年生长季（5－9月）的蒸散量,并利用涡动相关数据验证估算结果,发现估算值与实测值的变化趋势相吻合,整个生长季蒸散量的相对误差为18.26%,基本可以满足区域蒸散研究需求。通过探讨松嫩平原蒸散量的时空格局,发现2008年生长季蒸散量为183～1 003 mm,具有从西南部向东部、东北部逐渐增加的变化趋势,水体、林地、湿地的平均蒸散量最高,耕地、居工地次之,草地最低。最后,将蒸散量与降水量进行对比,分析了2008年生长季水分亏缺状态,发现松嫩平原平均水分亏缺量为195.96 mm,97%以上区域的蒸散量大于降水量,蒸散过程中很大程度上还需依靠地下水、径流来弥补降水量不足,生长季蒸散强烈,而降水量相对不足,对松嫩平原生态环境的稳定发展造成了重大影响及压力。     

通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量

准确估算蒸散量对于精准管理农田水分至关重要。为了解作物系数的动态特征,准确估算作物需水量,使用叶面积指数和气象要素模拟玉米全生育期作物系数及蒸散量。利用2018年五道沟实验站气象和称重式蒸渗仪实测数据,运用通径分析法筛选影响作物系数的关键因子,建立无雨期不同地下水埋深下作物系数模型,以此估算蒸散量。结果表明:1 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.04 mm/d,相关系数为0.94,其中初期、发育期、中期和后期平均绝对误差分别为0.06、0.09、0.05和0.03 mm/d。3 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.08 mm/d,相关系数为0.92,各生育期平均绝对误差分别为0.11、0.10、0.07和0.03 mm/d,利用温度、风速和叶面积指数模拟作物系数精度较高。1 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.72 mm/d,各生育阶段平均绝对误差分别为0.56、059、0.66和0.45 mm/d。3 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.73 mm/d,各生育阶段ET平均绝对误差分别为0.82、0.98、0.68和0.29 mm/d。不同时间尺度下(1、3、5 d)2种埋深ET模拟值与实际值一致性指数均接近1.00,平均绝对误差小于1.0 mm/d,预报准确率达70%。随预报时间尺度的增加,预报精度提高。该方法可用于夏玉米蒸散发量计算。     

三江平原典型低湿地雨养农田水分特征

根据农田土壤水分要素实测资料。结合年度气象因素分析了三江平源大豆田水分收支及生长季农田土壤流水作业发盈亏状况。结果表明,正常年份作物生育期内自然降雨基本能满足大豆蒸散耗水需求;发生季节性干旱且生育期降水与正常年份持平但分配不均时,大豆生长受到阶段性水分胁迫,农田水分收支平衡;若生育期降水量比正常年份少则大豆生长受到严重水分胁迫,自然降雨不能满足作物需水量。近年,该区季节性干旱频繁发生,研究农田水分平衡和区域水资源有效利用是很重要的。     

基于BEPS生态模型模拟农田土壤水分动态

为了提高农田水分动态的模拟精度,以提高农田水管理的效率,该文研究验证了BEPS机理生态模型模拟季风气候区农田土壤水分的能力,分析了导致模型误差的原因。结果表明,BEPS模型能较好地模拟江苏省徐州农业气象试验站冬小麦生长季根层土壤水分动态,2000－2004年模拟结果与实际观测值的决定系数R2的范围在0.1339～0.9225之间,均方根误差和平均绝对误差分别在0.026113～0.06317和0.0232～0.0525之间。土壤水分饱和传导率和决定土壤水分传导率变化的参数对模拟结果有较大影响。模拟结果的可靠性及其对土壤水分饱和传导率和决定土壤水分传导率变化的参数的敏感性与降水和土壤含水率条件有关,当降水长期偏少、土壤含水率下降时,模拟的上层土壤含水率会较观测数据偏低,对2个参数的敏感性上升。     

中国北方旱农地区农田水分动态变化特征

北方旱地区域农田水分特征的主要影响因子是自然降水和农田蒸散量。在区域尺度上，农田潜在蒸散量是半干旱偏旱区＞半湿润偏旱区＞半干旱区。半干旱偏旱区农田水分平均潜在亏缺量为517 mm，最大亏缺量为968 mm，最小亏缺量为162 mm。半干旱区旱地农田水分平均潜在亏缺、最大亏缺和最小亏缺量分别为274、688和－34 mm，半湿润偏旱区上述3个参数分别为157、469和－180 mm。由于降水的时空变化，不同类型地区农田土壤水分储存量也产生了区域分异，3种不同类型地区农田土壤水分在农作物不同发育期储存量的变化是半湿润偏旱区＞半干旱区＞半干旱偏旱区。旱地作物耗水主要来源于生育期间的有效降水和播种前的土壤蓄水。     

基于较高精度土壤库的三峡水库汇水区径流模拟

土壤参数控制了水和空气在土壤界面的运动,对区域内水分循环产生主要影响。三峡库区土壤种类众多,区域分异明显,且同一种土壤在不同地区的理化性质也不尽相同。为了能更加精确地模拟库区径流过程,基于SWAT模型,采用了高精度的土壤空间数据,系统研究了土壤属性参数的确定方法,建立了高精度的土壤数据库。用LH-OAT方法、SWAT-CUP软件及SUFI-2算法进行了参数敏感性分析、参数率定、模型验证和不确定性分析,对三峡库区2010—2013年的日径流过程进行模拟。结果表明:对径流模拟影响最明显的5个土壤参数为SOL_AWC,SOL_Z,SOL_K,SOL_CBN和SOL_BD。6个水文站率定期和验证期的平均确定性系数、平均纳什效率系数、平均相对误差分别为:0.818,0.798,6.778%,流量模拟值与实测值过程线总体拟合程度较好。研究揭示了土壤参数对径流模拟的潜在影响作用,为大尺度流域水文模拟和区域水量平衡研究可提供基础支持。     

HIMS模型蒸散发模块的改进及在海河流域的应用

利用流域分布式水文模型精确模拟计算和分析流域内不同植被类型实际蒸散发量及其时空分布特征,是当前流域蒸散发研究的一个前沿与难点问题。本文基于点尺度蒸散发观测试验与机理研究,对HIMS(Hydro-Informatic Modelling System)日过程模型蒸散发模块进行改进,考虑流域内植被空间分布和生长变化特性及灌溉措施的影响,利用分类汇总和分段单值作物系数法计算流域实际蒸散发,并在海河流域进行验证分析。研究结果表明:流域实际蒸散发模拟值与水量平衡法计算值相差3.4%,与原HIMS模型相比,蒸散发模拟精度提高9.2%;改进的模型对原有模型的模拟内容有所扩展,能够模拟林地蒸散发、草地蒸散发、冬小麦?夏玉米农田总蒸散发、作物有效蒸腾和土壤无效蒸发。改进后的HIMS模型能够快速模拟分析流域内不同植被类型实际蒸散发量及其时空分布特性,可为海河流域蒸散发管理提供技术支撑。     

利用改进的MOD16模型估算区域蒸散发

蒸散发（Evapotranspiration,ET）是地表水循环和能量循环的关键纽带,准确、定量地估算区域ET对于理解陆-气相互作用、全球气候变化等至关重要。MOD16模型基于Penman-Monteith（P-M）方程,是一种获取区域ET的重要遥感模型。然而,MOD16模型没有直接利用土壤水分信息,而是通过相对湿度（Relative Humidity,RH）、饱和水汽压差（Vapor Pressure Deficit,VPD）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）等间接表达土壤水分信息的作用,这可能会给区域ET的估算带来一些不确定性。该研究将归一化水指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）作为土壤水分信息的补充项,对MOD16模型的地表阻抗进行修正,以改进MOD16模型（改进后的模型为MOD16-sm）,并将改进后的模型在中国西北干旱区绿洲进行验证和应用。模型验证包括模拟值与观测值的对比及误差分析。模拟值与观测值的对比分析结果表明,MOD16-sm模型获取的ET精度较高,决定系数（Coefficient of Determination,R2）为0.77,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.8 mm/d,平均绝对误差（Mean Absolute Deviation,MAE）为0.46 mm/d;误差分析结果显示,MOD16-sm模型估算结果的误差控制优于MOD16模型,结合模拟值与观测值的对比分析可知,MOD16-sm模型改善了MOD16模型的部分高估现象,MOD16-sm模型能更好地反映土壤水分对ET的影响。模型应用包括ET估算值的空间分布分析及ET估算值的频率分布统计。对MOD16-sm模型的估算结果进行空间分析发现,高植被覆盖区的ET值较高,低植被覆盖区的ET值较低,说明MOD16-sm模型的ET估算结果与土地利用类型密切相关;研究区ET估算值的频率分布结果表明,MOD16-sm模型能较好地反映和表达出不同植被覆盖区的ET通量异质性。因此,利用NDWI对MOD16模型进行改进是可行的和合理的,该研究可为提高区域ET的估算精度提供参考和思路。     

基于URMOD模型的市区蒸散发模拟与遥感验证

为了描述城市区域水文过程,该文利用中国水利水电科学研究院水资源研究所开发的分布式水文模型Simulating Model for Urban Water Cycle （URMOD）,以北京市四环路以内区域为例对不同下垫面蒸散发量进行了模拟计算。结果表明,城市区透水区域和不透水区域的蒸散发规律有很大差别,模拟期2002－2005年,草地、林地和水面的年均蒸散发量分别为578.4、571.2和1?130.5?mm,而不透水区域的年均蒸散发为161.0～269.1?mm。将模拟蒸散发量和遥感反演数据进行对比,模拟月蒸散发数据系列与遥感反演结果吻合度很好。该模型可以有效模拟城市区实际蒸散发量。     

基于SEBAL模型评估干旱半干旱区人工灌丛植被对陆表蒸散的影响

评估人工灌丛植被重建对干旱半干旱区陆地生态系统蒸散的影响,不仅能揭示植被变化与水文过程的耦合机理,又可为区域生态治理与水资源管理提供科学指导。该研究利用Landsat-8OLI/TIR遥感影像及气象数据等驱动SEBAL模型,反演宁夏盐池县的年内不同日期的陆表蒸散,结合目视解译选取的人工灌丛区与对照草地,评估了人工灌丛植被对陆表蒸散的影响。结果表明:1)SEBAL模型的蒸散反演精度与站点观测结果较为一致,可用于干旱半干旱区蒸散反演及空间特征研究;2)盐池县人工灌丛植被区日平均蒸散为1.20mm/d,高于对照草地1.17mm/d的日平均蒸散量,即干旱半干旱区人工种植灌木林增加了生态系统水分消耗,但不同季节和不同生物地理条件下的蒸散增强作用存在差异,蒸散增强在8月份最大,而3、4月份呈现负效应;3)人工灌丛的密度越大、植被盖度越高,对陆表蒸散的增强作用越强,特别在NDVI0.4的高盖度情况下蒸散增强作用更加明显。由此可知,在水资源紧缺的干旱半干旱区开展以灌木树种为主的植被重建需在合理的生态水文阈值范围内开展,才能构建出稳定可持续的人工生态系统。     

基于GIS的区域作物生长模拟模型

利用VB程序语言改写SUCROS作物生长模型,将其模块法并改进了水分平衡和作物系数算法。通过试验数据对参数的校验,模型可以较准确模拟主要作物生长变量和预测产量。以GIS与作物生长模拟模块紧密集成的方式,采用ArcGIS Engine控件开发了区域作物模拟模型(RCGM),可用以模拟区域作物生长和产量时空分布。建立空间数据库管理区域作物生长模拟所需空间数据。以河北省栾城县为例,应用RCGM进行县域冬小麦生长模拟和产量预测,模拟产量平均相对误差为12.51%,表明区域模型模拟也有较高准确性。     

基于GLEAM模型的淮河流域地表蒸散量时空变化特征

蒸散发是连接地表水循环和能量循环的纽带,淮河流域地表蒸散量的时空变化分析对深入理解中国气候过渡带水循环对全球变化的响应具有重要价值。该文基于流域水量平衡原理,利用流域水文数据对淮河流域GLEAM产品进行精度验证;并利用GLEAM(global land-surface evaporation:the Amsterdam methodology)产品分析1980-2011年淮河流域地表蒸散发年际和年内的时空变化。结果表明:1)淮河流域及其水资源二级分区的降水实测值与GLEAM产品估算结果比较,平均相对偏差为8.0%,相关系数高达0.94,GLEAM产品对于淮河流域的模拟精度较高;2)淮河流域1980-2011年多年平均年地表蒸散量为673 mm;3)淮河流域多年平均年地表蒸散量空间变化范围为528~848 mm,空间差异显著,呈从西南向东北逐渐减少,淮河以南地表蒸散量大于淮河以北地表蒸散量,四个季节地表蒸散发具有类似的空间分布特征;4)近32 a淮河流域平均的年地表蒸散量变化范围为588.6~767.8 mm,且存在显著的上升趋势;地表蒸散量的季节变化大致呈单峰型分布,峰值出现在8月,最小值出现在12月;且季节变化较为明显,夏季(272.0 mm)春季(191.4 mm)秋季(144.3 mm)冬季(65.0 mm);5)基于栅格尺度年地表蒸散量的变化速率主要受春季主导,依次为夏季、秋季,冬季的影响最小,淮河流域大部分区域地表蒸散发量呈增加趋势。该研究可为淮河流域洪涝、干旱等极端水文气象事件的监测与预警提供科学依据,同时为该流域水资源管理提供参考及决策依据。     

四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价

为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。