应用彭曼-蒙特斯公式计算天山北坡平原区水面蒸发量

利用新疆地矿局昌吉地下水均衡试验场1997—2000年非冻结期20m^2水面蒸发池蒸发量及常规气象观测资料，分析了应用彭曼——蒙特斯公式计算天山北坡平原区水面蒸发量的精度，结果表明：彭曼——蒙特斯公式可直接应用于天山北坡平原区非冻结期逐日和逐月水面蒸发量的计算。     

天山北坡平原区水面蒸发的实验研究

以新疆地矿局昌吉地下水均衡试验场20m^2水面蒸发池水面蒸发量及常规气象观测资料为基础，应用灰色关联分析方法分析了各气象要素对水面蒸发量的影响程度，给出了E601蒸发皿和φ20蒸发器水面蒸发折算系数，建立了计算水面蒸发量的经验公式。     

宁夏固原城乡饮水水源工程受水区林地生态环境需水量研究

对固原城乡饮水水源工程受水区降雨消耗性林地及径流消耗性林地生态环境需水量进行研究,首次采用桑斯维特模型和彭曼-蒙特斯模型同时计算生态环境需水定额,并对两种模型计算结果进行了对比评价,认为彭曼-蒙特斯模型是综合了各种气象因素以及地理位置因素的计算方法,结果更具合理性,而桑斯维特法对于夏季林地潜在蒸散量的计算结果与彭曼-蒙特斯结果接近,在资料缺乏地区的夏季植被潜在蒸散量的计算中可采用该法。通过对受水区林地生态环境需水量的研究计算及降雨资源平衡分析,认为位于中部干旱带的海原县以及位于南部山区降雨稀少的西吉县降水消耗性林地的最小和适宜生态环境需水量均不能得到满足;而位于南部山区降雨相对较丰富的彭阳和原州区各类林地最小生态环境需水量均能得到满足,而适宜生态环境需水量均不能得到满足。各县区径流消耗性人工林地需水依靠降雨不能得到满足,均需人工配水。     

彭曼-蒙特斯公式在参考作物需水量中的应用研究

介绍了作物需水量计算的几种方法,采用彭曼—蒙特斯(Penman-Monteith)公式,计算了浑蒲灌区水稻的需水量,结果比以往直接算法更为精确,为灌区工程的规划、设计和管理提供了依据。     

不同时间步长的Hargreaves公式修正式适用性研究

为比较不同时间步长的Hargreaves公式修正式的适用性,利用哈尔滨市气象台48年的逐日气象数据,应用Penman-Monteith公式和Hargreaves公式计算了哈尔滨市参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的日、旬、月值,基于两公式计算的ET0数据,采纳FAO推荐的方法建立了Hargreaves公式修正式模型,通过分析...     

贵州省水稻灌溉节水潜力及必要性分析

以2009年贵州省41个样点灌区田间观测数据为基础,采用彭曼-蒙特斯公式进行计算,对节水灌溉与传统灌溉2种灌溉模式作对比分析,得出贵州省水稻灌溉节水潜力,并提出贵州省实施水稻节水灌溉的必要性和紧迫性。     

沈阳市灌区水田耗水量的试验与计算

对沈阳市十个主要水田灌区进行了两方面研究:彭曼-蒙特斯公式水田需水量的计算、水田渗漏量的试验和计算。最后得出沈阳市十个主要灌区的水田需水量、渗漏量和耗水量结果,为灌区工程的规划、设计和管理提供依据。     

简化参照作物蒸散量（ETo）计算公式在青海省高寒区的适用性分析

【目的】以Penman-Monteith FAO-56公式为参照,分析Hargreaves、Priestley-Taylor和Makkink 3种简化的参照作物蒸散量(ETo)公式在青海高寒区的适用性。【方法】以青海省5个气候区(湿润、半湿润、半干旱、干旱和极端干旱)11个气象站1984-2011年的旬气象资料计算ETo,建立分析3种简化公式旬ETo与PenmanMonteith FAO-56公式的线性回归方程,并对比其年值的均方根误差率,分析3种简化公式的适用性。【结果】Hargreaves公式在大多数站点都低估了ETo,但在湿润和半湿润区的计算结果较好;Priestley-Taylor公式在多数站点都高估了ETo;Makkink公式在所有站点都低估了ETo,但其旬ETo值的误差最小,其与PMF-56公式的线性回归结果也最好。除极端干旱区外,Priestley-Taylor和Makkink公式计算的ETo与PMF-56公式的年均方根误差率均小于15%。【结论】Hargreaves公式只适用于青海省的湿润和半湿润区,Priestley-Taylor和Makkink公式可以直接用于青海省极端干旱区以外地区ETo的计算。     

毓宝台灌区水田耗水量研究

本文对沈阳市毓宝台灌区水田进行了三方面研究:彭曼-蒙特斯公式水田需水量的计算、水田渗漏量的试验和计算、水田土壤部分物理性质指标测试。最后得出沈阳市毓宝台灌区的水田需水量、渗漏量和耗水量结果,为沈阳灌区工程的规划、设计和管理提供依据。     

原始红松林与天然次生林潜在蒸发散对比

利用FAO-56推荐的彭曼-蒙特斯公式对比研究了帽儿山天然次生林(22a)和凉水国家自然保护区原始红松林(27a)的潜在蒸发散变化特征。结果表明:天然次生林和原始红松林各年潜在蒸发散具有明显的月季变化规律,第二和第三季度潜在蒸发散之和分别占全年总量的78%～87%、76%～84%。原始红松林多年潜在蒸发散的变化为上升趋势,年日照时数、年降水量、年均温和年蒸发量显著影响该地区潜在蒸发散。天然次生林潜在蒸发散呈下降趋势,显著影响潜在蒸发散的气象因子为年日照时数和年均相对湿度。主要气象因子对天然次生林和原始红松林潜在蒸发散变异贡献率分别为92%、64%。     

豫北地区参考作物需水量计算方法比较与评价

[目的]比较豫北地区参考作物需水量的计算方法。[方法]利用新乡站点连续47年气象资料,采用Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算参考作物需水量,以Penman-Monteith公式计算结果作为对照,用统计学方法对Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算结果进行对比评价。[结果]Hargreaves公式和Priestley Taylor公式计算结果均与Penman-Monteith公式结算结果呈线性关系,相关系数分别为0.946 1和0.922 2,拟合度分别为98%和97%。[结论]在豫北地区可以用Hargreaves公式和Priestley Taylor公式代替Penman-Monteith公式计算参考作物需水量,并且Hargreaves公式比Priestley Taylor公式计算更精准。     

辽西参考作物潜在腾发量变化及其气象影响因子研究

根据辽西半干旱区阜新、朝阳站上世纪50年代至今的气象资料,采用FAO推荐的Penm an-Monte ith公式计算参考作物潜在腾发量(ET0),统计并分析生长季与非生长季辽西地区的ET0、气象因子变化与及其影响ET0变化的主要气象因子。结果表明:阜新地区ET0表现为随时间的增长趋势,而朝阳表现为随时间逐年减少趋势,80年代至今阜新、朝阳变化趋势显著。阜新、朝阳ET0与各气象因子的相关性大体一致。在辽西地区影响ET0显著的气象因子顺序为:风速太阳辐射最高温度降水量,20世纪80年代至今风速的显著性变化是辽西半干旱区ET0之间差异的主要原因。     

近58a本溪山区蒸发量变化特征及影响因子通径分析

利用本溪市草河口气象站1953—2010年蒸发量、气温、降水量、日照、风速、水汽压等资料,采用气候趋势分析和通径分析方法,对本溪山区近58 a蒸发量及其影响因子进行了分析。结果表明,本溪山区年蒸发量呈明显增加趋势,其线性倾向率为25.64 mm/10 a,6种气象因素对蒸发的决定程度按大小排序依次为:降水量饱和差气温年较差年平均气温风速日照时数,年降水量与其他因子的协同作用对蒸发量的决定作用也很大。蒸发量增加是由本溪山区日照减少、风速减小、暖干化趋势造成的。     

梅县干旱季节变化特征

气候变暖导致蒸发量增加可能是影响气候干湿状况的主要因素,但目前的相关研究大多侧重于汛期降水分析,而缺少蒸发的考虑。根据1980～2009年30年间梅县站实测的逐日平均气温、风速、最低温度、最高温度、降水量等资料,运用具有坚实物理基础的Pen-man-Monteith公式计算了梅县历年的潜在蒸散量,采用中华人民共和国国家标准（GB/T20481-2006）《气象干旱等级》推荐的湿润度指数,定量化分析梅县干湿状况及其变化特征,对应对气候变化,开发利用气候资源,调整种植区划和农业生产布局具有重要参考价值。     

日光温室冬季低温冻害致灾指标研究

利用西宁市大通县设施农业气象服务示范站温室内外2012年12月1日至2013年2月28日气象观测数据,对温室内最低气温与气象因素进行多元回归分析,建立不同天气条件下温室内最低气温预报模型,结合低温冻害灾情,得出日光温室低温冻害致灾指标。     

区域自动气象站后端实时数据质量控制方法的研究

[目的]研究区域自动气象站后端实时数据质量控制的方法。[方法]介绍了区域自动气象站后端实时数据质量控制的基本内容和步骤,对各要素进行系统的质量控制流程规范,深入分析广西区域自动气象站后端实时数据错误的存在形式,并结合要素的相关和线性变化规律,在传统质量控制方法基础上进行改进,对气温、气压要素采用预估值检查、要素相关检查等方法进行质量控制。[结果]该方法是在传统质量控制方法基础上进行优化和改进,缩短了实时数据质量控制的时效;小时降水量质量检查采用小时最低温度相关检查、雷达资料垂直一致性检查,有效提高小时降水量质量控制准确度和可信度。[结论]该方法已在广西区域自动气象站实时资料质量控制试用一年,并取得良好的效果。     

三江源区人工草地蒸散量与气候因子的相关分析

该研究以小型自动气象站观测资料为基础,采用FAO Penman-Monteith方法估算三江源区人工草地参考作物蒸散量,并结合FAO-56推荐的综合作物系数值进行草地实际蒸散量的计算,分析了三江源区人工草地实际蒸散量的变化及其与气象因子的关系。结果表明,草地实际蒸散量的季节变化为单峰曲线,夏季日蒸散量明显大于冬季,在8月中旬达到年度最高值。蒸散与空气温度、太阳辐射和相对湿度均显著相关,但与风速的相关性不显著。各气象因子对人工草地蒸散量影响的大小顺序为:空气温度(T)>太阳辐射(Ra)>空气相对湿度(RH)>风速(u2)。     

三江源区人工草地蒸散量与气候因子的相关分析(英文)

Based on observation data from the mini-type automatic weather station,the evapotranspiration quantity of reference crops from artificial grassland in three river sources areas was estimated by the method of FAO Penman-Monteith.The actual evapotranspiration quantity of grassland was calculated according to the synthetic crop coefficients referenced by FAQ-56,and the change of the actual evapotranspiration quantity of artificial grassland in three river sources areas as well as the relationship between the evapotranspiration quantity and climatic factors were studied.The results suggested that the seasonal change of actual evapotranspiration quantity in grassland was expressed in a single peak curve with the peak in the middle August,and daily transpiration quantity in summer was significantly larger than that in winter.The evapotranspiration was significantly correlated with air temperature,solar radiation and relative humidity,but not significantly correlated with wind speed.Effects of climatic factors on the evapotranspiration quantity of artificial grassland were ordered as follow:air temperature(T)>solar radiation(Ra)>relative humidity(RH)>wind speed(u2).     

抚顺地区参考作物需水量与气候变化的关系分析

根据抚顺地区3个气象站1995~2004年的气象资料,应用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了10年来每年(5~9月)各月的参考作物需水量ET0,分析了ET0的月际变化和年际变化特征。抚顺地区的ET0月际和年际变化都较大,但ET0的变化趋势十分相似。同时分析了各气象因素对ET0的影响,对清源气象站的年均ET0的影响较大的气象因素是:最高气温(Tmax)、相对湿度(RH)、实测风速(U)以及日照时数(H),其中相对湿度(RH)与ET0呈负相关性;对章党气象站的年均ET0的影响较大的气象因素是:相对湿度(RH)和日照时数(H),其中相对湿度(RH)与ET0呈负相关性;对新宾气象站的年均ET0影响较大的气象因素是:大气压(P)和日照时数(H),与ET0均呈负相关性。日照时数(H)是影响抚顺地区参考作物需水量ET0最主要因素。抚顺地区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,ET0与海拔高度呈显著负相关。     

影响平阳地区蒸发量的主要气象因素分析

选取浙江省平阳县气象观测站2010年全年气象观测资料,采用通径分析方法和多元线性回归理论,对平阳县气象站20 cm小型蒸发皿蒸发量及其相关气象影响因子进行分析。结果表明:日蒸发量与日均气温、日均风速和日照时数呈正相关,与日均相对湿度呈负相关。影响日蒸发量的因子中,日照时数无论其单独作用或与除日均风速外的其他气象因子的协同作用都较大;日均气温85%以上主要表现在直接作用上;日均相对湿度与日照时数的协同作用最大;日均风速影响小主要体现在与其他要素的协同作用上。根据影响蒸发量的主要因素,建立相应的多元回归模型,并检验有一定的可靠性。