阿勒泰地区参考作物蒸散量时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961—2012年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算了逐日参考作物蒸散量,运用Mann-Kendall非参数检验法、小波分析法,并结合ArcGIS软件对作物参考蒸散量的时空变化特征进行了研究。结果表明:阿勒泰年和春季作物参考蒸散量呈增加趋势,而夏季、秋季和冬季作物参考蒸散量呈减少趋势。年和夏季的作物参考蒸散量分别在1994年、1992年发生突变,而春季、秋季和冬季的作物参考蒸散量则没有发生突变。年和四季的作物参考蒸散量都存在27 a的周期。空间分布上,年、春季、夏季和秋季的平均作物参考蒸散量呈自阿勒泰市南部和福海县西北部向东部、南部和西部逐渐递减的变化趋势。而冬季作物潜在蒸散量大致呈现自西向东逐渐递减。变化趋势上,春季潜在蒸散量在空间上都呈增加趋势,而年、夏季、秋季和冬季的潜在蒸散量在阿勒泰的东部呈增加趋势,在西部则呈减少趋势。     

滇中地区参考作物蒸散量时空变化特征

参考作物蒸散量是灌溉设计、灌溉计划等的基础数据,利用滇中地区19个气象台站的观测数据,计算了滇中地区的参考作物蒸散量（ET₀）,分析了ET₀时间和空间的变化特征及气象要素对其的影响。结果表明:研究区的ET₀于1982年发生突变,1960—1982年变化趋势不明显,1982—2002年呈现下降的趋势,2003—2012年ET₀呈现增加的趋势,多年平均ET₀约为1 223.7 mm。ET₀的空间特征表现为中部高,东西低,春季最大,夏季高于秋季,冬季最小,高值区出现在元谋地区。ET₀与风速、气温和日照时数呈现显著的正相关关系,与相对湿度呈现极显著的负相关关系。偏相关分析和逐步回归分析显示在年尺度上,风速、相对湿度和日照时数的组合可以预测ET₀的年际变化。     

近40年山西参考作物蒸散量时空变化及原因分析

近40年来,山西省的气候条件发生重大变化。为了评估参考作物蒸散量(ET0)在气候变化条件下的时空变化趋势及原因,利用彭曼公式计算了晋北、晋中和晋南地区的ET0,用t检验法分析了不同区域气候因子及ET0演变趋势,利用偏相关分析法研究了各气候因子与ET0的相关关系及对ET0影响的贡献度。主要结论:晋北、晋中和晋南地区年均日照时数、年均最高气温、年均最低气温、年均风速和年均相对湿度等气象因子发生明显的上升或下降趋势,但ET0变化趋势不明显,仅呈缓慢下降趋势;ET0与年均日照时数、年均最高气温和年均风速均呈显著正相关关系,与年均相对湿度呈显著负相关关系。晋北地区年均最低气温和年均最高气温引起ET0显著上升,贡献度之和为31.36%;年均日照时数和年均风速导致ET0显著下降,贡献度之和为41%。晋中地区上升因子的贡献度之和为46.34%,下降因子为53.66%。晋南地区上升因子贡献度之和为27.78%,下降因子为50.15%。     

甘肃省参考作物蒸散量时空变异驱动因子分析

基于甘肃省29个气象站点1984-2019年逐日气象资料,分析ET₀时空变化规律,结合主成分分析、聚类分析、灰色关联度、通径分析、敏感性分析等多种定性与定量分析方法,揭示ET₀与气候因子间的内在关系,并探明甘肃省ET₀对各气候因子敏感性及贡献大小。结果表明：近36a甘肃省ET₀整体呈现显著(α=0.05)上升趋势,并于1998年发生突变。研究期内ET₀空间分布呈现由东南向西北递增的趋势,甘南高原小,河西平原大,高值区ET₀在1049.3～1260.9mm区间变化。主成分分析表明温度、湿度和辐射对ET₀的影响较大,风速影响相对较小,聚类分析及灰色关联度分析结果显示,日最高温度T_max、相对湿度RH、风速u、降水量P、日照时数n为5个关键气候因子,T_max是最主要因素,P作用最小。ET₀对气候因子敏感性存在差异,对RH最为敏感,且T_max、n、u起正向作用,RH起反向作用,RH、T_max、n、u贡献率分别为3.79%、7.22%、-0.42%和3.70%。近36a甘肃省ET₀呈现增大趋势是由于RH、n减少和T升高、u增大共同作用的结果,T升高是造成ET₀增加的主要原因。研究成果为该地区科学配置灌溉用水,高效开发利用水资源,揭示气候变化条件下水文循环−蒸散发环节的响应机理提供科学依据,同时,多种方法探索性结合运用为ET₀变化驱动因子分析提供了新的思路。     

新疆参考作物蒸散量时空变化分析

参考作物蒸散量是表征大气蒸散能力,评价气候干旱程度、植被耗水量的重要指标。利用新疆101个气象站1961－2008年的逐月气候资料,采用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式计算出各站逐月参考作物蒸散量,使用气候倾向率、Mann-Kendall检测以及基于GIS的宏观地理因子三维二次趋势面模拟与反距离加权残差订正相结合的空间插值技术,对新疆近48 a参考作物蒸散量时空变化特征进行了分析。新疆参考作物蒸散量的空间分布总体为南疆大于北疆、东部大于西部、盆（谷）地大于山区。受气温上升、日照时数减少、风速减小、相对湿度增大的影响,近48 a新疆参考作物蒸散量呈显著减小趋势,并于1981年发生了突变性减小,但各地具有明显的区域性差异, 参考作物蒸散越强烈的区域,其递减倾向率和减小幅度也越大。参考作物蒸散量减小对降低作物需水量和农田灌溉量、减小地表干燥度、改善新疆脆弱的生态环境具有重要意义。     

河北省近35年（1965—1999年）参考作物蒸散量的时空变化

在气候变化大背景下,分析河北省参考作物蒸散的时空变化趋势和影响因素,为农作物水分管理提供指导.根据FAO推荐的彭曼-蒙蒂斯方程,利用河北省1965-1999年85个地面气象站资料,计算并分析了河北省参考作物蒸散量的时空分布变化及其与气候变化的关系.结果表明:河北省春、夏、秋、冬四季和年的参考蒸散量序列变化呈现下降趋势,并达到显著水平(α=0.01).其中,春季下降最快,夏季次之,秋季较慢,冬季下降最慢;年参考蒸散量减少速率达43.58mm/10a.在空间上,全省参考作物蒸散量在不同地区减少幅度不同.其中,廊坊及以南地区下降较为突出,减少速率一般均在40mm/10a以上,而北部地区减少较为缓慢,一般均在35mm/10a以下,秦皇岛虽然有所减少,但未达到显著水平(α＞0.05).通过参考作物蒸散与气候要素相关分析表明:影响河北省参考作物蒸散变化的主要因子是风速和日照时数(即太阳辐射).根据能量平衡原理,风速减小和日照时数减少是河北省参考作物蒸散下降的主要原因,而气温升高对其影响作用不显著.     

GIS环境下1999～2000年中国东北参考作物蒸散量时空变化特征分析

为了实现农业持续发展和保护生态环境,该文应用Penman-Monteith公式和GIS的空间分析功能,通过建立区域参考作物蒸散量的空间分布模型计算了中国东北地区自20世纪90年代以来参考作物蒸散量的时空变化特征.研究发现,20世纪90年代东北地区5～9月份日平均蒸散量呈逐年增大趋势,并以每年0.04 mm的速度递增; 其中5、6、7、8、9各月份绝大部分地区日均蒸散量年变化呈增加的趋势,东北平原年增长超过0.05 mm,≥0.4 mm蒸散地区年平均增长面积为248.73万hm2.5月份和8月份大部分地区日均蒸散量呈减少的趋势,6、7、9月份大部分地区日均蒸散量呈增加的趋势.5月和8月蒸散量的减少以及6月到9月蒸散量的增加都由东北(三江平原)向西南(辽河平原)迁移,并在空间范围上表现出一定的收缩趋势.日均蒸散量≥0.4 mm蒸散地区的重心呈有规律的波动,5～9月份平均重心年际波动主要位于呼伦贝尔高原和西辽河平原两个地区,5、6、7、8、9月份重心的波动轨迹基本为由西北-东北-西南地区,空间上也逐渐由较集中变为较分散.     

GIS环境下1999～2000年中国东北参考作物蒸散量时空变化特

为了实现农业持续发展和保护生态环境，该文应用Penman-Monteith公式和GIS的空间分析功能，通过建立区域参考作物蒸散量的空间分布模型计算了中国东北地区自20世纪90年代以来参考作物蒸散量的时空变化特征。研究发现，20世纪90年代东北地区5～9月份日平均蒸散量呈逐年增大趋势，并以每年0.04 mm的速度递增； 其中5、6、7、8、9各月份绝大部分地区日均蒸散量年变化呈增加的趋势，东北平原年增长超过0.05 mm，≥0.4 mm蒸散地区年平均增长面积为248.73万hm²。5月份和8月份大部分地区日均蒸散量呈减少的趋势，6、7、9月份大部分地区日均蒸散量呈增加的趋势。5月和8月蒸散量的减少以及6月到9月蒸散量的增加都由东北(三江平原)向西南(辽河平原)迁移，并在空间范围上表现出一定的收缩趋势。日均蒸散量≥0.4 mm蒸散地区的重心呈有规律的波动，5～9月份平均重心年际波动主要位于呼伦贝尔高原和西辽河平原两个地区，5、6、7、8、9月份重心的波动轨迹基本为由西北—东北—西南地区，空间上也逐渐由较集中变为较分散。     

北京市参考作物蒸散量的时空分布特征

利用北京市各气象站点的长期观测资料，使用FAO推荐的Penman-Monteith法，计算了各站点逐月参考作物蒸散量ET0。在此基础上使用插值生成ET0的灰度分布图与等值线图，分析了ET0的时空分布特征。研究结果发现，北京市ET0分布具有2个常年稳定的低蒸发中心及多个随季节变化的高蒸发中心。区域内海拔高度与地形变化造成地表温度和热量平衡变化是导致ET0时空变化特征的主导因素；风速、日照时数和相对湿度等气象因素及其综合作用对ET0也有较大的影响。     

近48年新疆夏半年参考作物蒸散量时空变化

利用新疆101个气象站1961-2008年夏半年（4-9月）逐月气候资料,在采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算出各站逐月参考作物蒸散量的基础上,使用气候倾向率、累积距平、t检验、Morlet小波、相关分析和Kriging插值技术等方法,对新疆近48a夏半年参考作物蒸散量时空变化特征及其气候成因进行了探讨。结果表明：（1）新疆夏半年平均参考作物蒸散量为942.5mm,在空间分布上呈现＂南疆大于北疆、东部大于西部、平原和盆（谷）地大于山区＂的格局。其空间分布与各地气温、日照时数、降水量、平均风速和空气相对湿度具有较好的对应关系,表现为,气温高、风速大、日照充足、降水少、空气干燥的区域,夏半年参考作物蒸散量较大,反之,蒸散量较小。（2）1961-2008年新疆夏半年参考作物蒸散量与同期日照时数、平均风速呈显著的正相关,与降水量、空气相对湿度为显著的负相关,与平均气温的相关关系虽不显著,但两者的年际间波动趋势基本一致。近48a,受气温上升、风速减小、降水量增多、相对湿度增大的综合影响,新疆夏半年参考作物蒸散量总体以20.09mm.10a-1的倾向率呈极显著的减小趋势。（3）突变检测表明,新疆夏半年参考作物蒸散量于1986年发生了突变性的减小,突变后的平均参考作物蒸散量较突变前减少了65mm,减少6.6%。（4）新疆夏半年参考作物蒸散量存在4~5a、12a和准22a的周期性变化,预计未来数年参考作物蒸散量将有增大的趋势。     

GIS支持下安徽省近35 a参考作物蒸散量的时空变化

参考作物蒸散量是重要的水分资源分量。为了研究气候变化条件下安徽省参考作物蒸散量的变化,采用联合国粮农组织（FAO）1998年推荐的Penman-Monteith法,利用安徽省79个台站1971－2005年的气象观测资料,计算站点参考作物蒸散量。在此基础上采用克里格插值方法,生成基于GIS的安徽省参考作物蒸散量分布图。分析结果表明：安徽省近35a平均参考作物蒸散量空间分布特征为,平原大、山区小;由北向南逐渐递减,受气候、地形等因素的影响,具有较明显的地域性差异;从时间尺度上看,自1971年以来,参考作物蒸散量总体上呈随年代波动下降趋势,但存在地区差异;年内季节变化为夏季＞春季＞秋季＞冬季;逐月变化呈单峰变化趋势,峰值出现在7月,5－8月份较多,11月至翌年2月最低,且不同区域之间存在着明显的差别。     

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。     

西北地区参考作物蒸散变化特征及其主要影响因素

为了深入认识参考作物蒸散对气候变化的响应,该文基于FAO Penman-Monteith公式研究了西北地区126个站点1961-2009年的生长季参考作物蒸散及其辐射项、动力项的时空变化特征,并对影响参考作物蒸散变化的主要因素进行了分析.结果表明:49年来,西北地区生长季参考作物蒸散显著下降,其变化趋势通过了95％的显...     

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。     

陕西关中地区参考作物蒸发蒸腾量变化及原因

根据关中地区30个气象站41年的气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,分析了陕西关中地区ET0的变化及原因,结果表明,从长期来看,关中地区ET0在减少趋势的基础上表现出周期性变化,从阶段性来看,1980年之前和之后则主要表现为增加趋势。关中地区年内ET0的最大值在1980年前主要出现在6月,1980年以后则主要出现在6月和7月,且以7月为多;1980年后5～8月ET0所占比值在减少,但仍在全年中占50%以上。关中地区平均气温、最高气温和最低气温表现为增加趋势,风速、日照时数和相对湿度表现为减少趋势。关中地区ET0与平均气温、最高气温和最低气温表现为不显著正相关,与风速和日照时数表现为显著正相关,与水汽压表现为显著负相关,与年降水量表现为不显著负相关,近一半地区的ET0与年蒸发量显著正相关。对关中地区ET0影响显著的气象因子的顺序为：风速〉日照时数〉水汽压〉年蒸发量。即风速和日照时数的减少趋势是引起关中地区ET0降低趋势的主要原因。     

川中丘陵区参考作物蒸散量时空变化特征与成因分析

为深入认识川中丘陵区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)变化特征,使用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算川中丘陵区13个气象站点近52 a(1961-2012年)的逐日ET0,利用GIS克里金插值法和Mann-Kendall趋势检验法分析川中丘陵区ET0时空变化特征;在此基础上,使用基于通径分析原理的指标敏感性分析方法研究ET0的变化成因。结果表明:近52 a来川中丘陵区ET0年际间整体下降明显,ET0年内变化呈单峰曲线,主要集中在每年3-10月,占全年ET0的85.82%;ET0空间分布整体上呈现自东北、东南向中部递减趋势;在指标敏感性分析中,分别去掉日照时数(n)、风速(u2)、相对湿度(relative humidity,RH)和温度(T)后,剩余3个气象因子对回归方程估测可靠程度(E)由0.89分别降为0.596、0.81、0.84和0.88,表明ET0对n最为敏感,其次为u2、RH和T。因此,日照时数和风速是引起川中丘陵区ET0变化的最主要气象因子,相对湿度次之,温度对ET0的影响最小。当使用各季度平均温度代替逐日温度计算ET0时,各季度估算结果同实际计算结果间决定系数分别达到了0.93、0.97、0.96和0.94,表明估算精度较高,因此在资料缺乏情况下可以使用各季度平均温度替代温度计算ET0。该研究可为川中丘陵区的农田水分管理提供科学依据。     

西北地区小型蒸发皿资料估算参考作物蒸散

参考作物蒸散是水文循环的重要参量,它的准确估算对于农业水资源的合理规划和利用尤为关键。本文利用西北干旱半干旱地区123个气象台站1971-2000年的逐日气象观测资料,以FAO推荐的Penman-Monteith公式确定的参考作物蒸散为标准,建立了基于相对湿度与10m高度处风速的由20cm小型蒸发皿换算参考作物蒸散的Kp模型。结果表明:西北地区参考作物蒸散ETref与蒸发皿蒸发Epan的相关系数达到0.967,两者之间存在明显的线性相关关系。与单站模型和全区模型相比,分区域Kp模型的精度介于两者之间,同时具有一定的推广价值,建议使用。     

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。     

松嫩平原西部生长季参考作物蒸散发的敏感性分析

为了预测气候变量扰动引起的区域参考作物蒸散发的变化,该文以松嫩平原西部为研究区,运用FAO Penman-Montieh方程计算了34个站点1951～2001年的生长季参考作物蒸散发,并计算其对气温、风速、日照时数和相对湿度的敏感系数,最后分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明：参考作物蒸散发对相对湿度最为敏感,其次是气温,最后是风速和日照时数;5～9月,气温和日照时数的敏感系数呈单峰型分布,在7月份达到最高值,风速敏感系数呈单谷型分布,在7月份达到最低值,相对湿度敏感系数的绝对值表现为持续上升趋势;生长季气候变量敏感系数的空间差异性较大。日照时数、气温、风速等3个气候变量的敏感系数都在研究区西南部形成高值区,而相对湿度则在研究区西南部形成低值区,在研究区东北部形成高值区。     

安徽省参考作物蒸散模型参数化

模型参数优化是准确估算参考作物蒸散(reference crop evapotranspiration,ET0)的关键问题之一。该研究基于安徽省81个地面气象站点1961—2011年逐日气象数据和合肥、武汉、南京、杭州和南昌5个辐射站1993—2011年的逐日辐射数据,评估日尺度的净长波辐射、气压和水汽压模型在安徽地区的适用性;并结合已有研究获得的最优逐日太阳辐射参数化估算模型,建立安徽省本地化逐日ET0模型的最优参数化方案,探讨模型参数优化对ET0估算的影响。结果表明:7种净长波辐射估算参数化方案中,邓根云法的精度最高,在安徽地区的适用性优于其他方案,建议作为安徽本地化方案使用;FAO56 Penman-Monteith公式中推荐的气压估算模型和基于实测平均气温和相对湿度估算水汽压的模型在安徽省基本适用,但该研究认为在资料能够获取的情况下直接使用实测值为最优。与基于实测资料计算的ET0相比,该研究建立的本地化最优模型估算的ET0在日、月和年尺度上的相对误差分别为15.5%、9.05%和6.12%,能较好地适用于安徽地区。FAO56 Penman-Monteith公式推荐的参数化方案由于高估了安徽地区的太阳辐射,低估了净长波辐射,导致其与基于实测资料计算的ET0值相比,在日、月和年尺度上高估ET0达40.0%以上,不推荐安徽地区直接使用。研究可为安徽省准确估算作物需水量、农业旱涝评估和合理调度水资源等提供依据。