内蒙古河套灌区ET0不同计算方法的对比研究(简报)

为了提出适合内蒙古河套灌区ET0计算方法,该文根据实测田间微气象资料,分别对5种参考作物腾发量（ET0）的计算方法（FAO56Penman-Monteith,Priestley-Taylor、FAO Penman、Hargreaves-Samani、Irmark-Allen拟合）进行对比分析,并评价各方法的适用性。结果表明,FAO Penman法的计算结果与FAO56 Penman-Monteith计算结果最为接近,其平均绝对误差与平均相对误差分别为0.43mm/d,12.50%;其他方法在不同季节具有不同的正负偏差。其中,在整个计算时段内,Irmark-Allen拟合法与Hargreaves-Samani法计算值与Penman-Monteith计算结果偏差较大,不适于在此地区气候条件下使用。FAO Penman法与FAO56 Penman-Monteith法基本相同,适用于大多数气候条件;Hargreaves-Samani法适用于在温差较小地区计算ET0;Irmark-Allen法与Priestley-Taylor法适用于在相对湿度较大地区应用。     

湛江地区适宜参考作物蒸发蒸腾量计算模型分析

用湛江市日平均、旬平均、月平均气象资料,以6种方法计算参考作物蒸发蒸腾量,并以FAO56 Penman-Monteith公式计算结果为标准,评价其他方法在湛江的适用性.结果表明:Hargreaves-Samani方法的年平均参考作物蒸发蒸腾量与FAO56 Penman-Monteith没有显著差异;月平均参考作物蒸发蒸腾量,除个别月份外,其他5种方法与FAO56 Penman-Monteith方法都有显著差异;不同方法计算结果与FAO56 Penman-Monteith法的均方偏差不同的时间尺度表现不同,日值计算,1948 Penman方法最小,Irmark-Allen次之;旬值计算,1948 Penman方法最小,Hargreaves-Samani、Irmark-Allen次之;月值计算Hargreaves-Samani最小,1948 Penman次之.1948 Penman、FAO24 Penman与FAO56 Penman-Monteith法的相关系数较大,Priestley-Taylor、Irmark-Allen次之,Hargreaves-Samani法的较小.     

内蒙古河套灌区ETO不同计算方法的对比研究

为了提出适合内蒙古河套灌区ETO计算方法,该文根据实测田间微气象资料,分别对5种参考作物腾发量(ETO)的计算方法(FAO56Penman-Monteith,Priestley-Taylor、FAO Penman、Hargreaves-Samani、Irmark-Allen拟合)进行对比分析,并评价各方法的适用性.结果表明,FAOPenman法的计算结果与FAO56 Penman-Monteith计算结果最为接近,其平均绝对误差与平均相对误差分别为0.43 mm/d,12.50%;其他方法在不同季节具有不同的正负偏差.其中,在整个计算时段内,Irmark-Allen拟合法与Hargeaves-Samani 法计算值与Penman-Monteith计算结果偏差较大,不适于在此地区气候条件下使用.FAO Penmaa法与FAO56 Penman-Montcith法基本相同,适用于大多数气候条件;Hargreaves-Samani法适用于在温差较小地区计算ETO;Irmark-Allcn法与PriestIcy-Taylor法适用于在相对湿度较大地区应用.     

分别利用Hargreaves和PM公式计算西北干旱区ET0的比较

该文根据甘肃张掖气象站1991～2000年的气象资料,利用Hargreaves公式和Penman-Monteith公式计算了参照作物需水量(ET0).对比分析结果表明:Hargreaves公式计算的ET0H年值比Penman-Monteith公式的计算ET0PM偏低,而在年内6、7、8月份,ET0H＞ET0PM,9月份两种方法计算结果几乎相等,其他月份ET0H＜ET0PM.造成这种结果的原因是风速和降雨的影响.根据两种方法的计算结果,提出了适合西北干旱区ET0的计算公式.     

陕西关中地区ET0计算公式的适用性评价

为明确参考作物蒸发蒸腾量(ET0)计算公式在陕西关中地区的适用性,该文按照FAO(1994)对Penman-Monteith公式的设定条件,采用称重式蒸渗仪测定ET0。以该实测值为标准,对具有代表性的ET0计算公式:FAO-17Modified-Penman(FAO-MP)、裴步祥修订的Modified Penman(PBX-MP)、Penman-Monteith(PM)、ASCEPenman-Monteith(ASCE-PM)公式进行对比分析,研究不同ET0计算公式在该地区的适用性及计算值产生偏差的原因。试验结果表明,ASCE-PM计算值与实测值最接近,线性回归系数为1.03(R2=0.87),绝对误差为0.31mm;其次为PM、PBX-MP、FAO-MP。气象因子对辐射项和空气动力项的不同影响造成各计算值与实测值的差异,其中,大气温度、日照时数及相对湿度对辐射项影响较大,风速对空气动力项影响较大。ASCE-PM公式可应用于陕西关中半湿润地区ET0计算。     

遗传算法率定参照作物腾发量相关参数的研究

用气象资料计算参照作物腾发量(ET0)的方法需要各种气象(候)和物理参数,净辐射是其中的重要数据之一,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装。为解决计算ET0时缺少太阳净辐射(Rn)测量值这一实际问题,该文采用浑善达克沙地东南缘南沙梁草甸草原区气象站观测的气象资料,用遗传算法模型对联合国粮农组织56号文本(FAO56)推荐值(as和bs)进行率定,计算了对应夏半年(4—9月)和冬半年(1—3月和10—12月)的太阳净辐射和参照作物腾发量,并将率定前后的模拟太阳辐射进行对比分析,用残差估计指数法对该方法模拟的参照作物腾发量模拟精度进行了分析。结果表明:在缺少太阳净辐射测量值的地区,采用FAO56参数(as和bs)推荐值与遗传算法模型率定参数(as和bs)相比,净辐射年内变化趋势一致,采用率定后参数计算的净辐射相对更不稳定,波动更大,但能有效提高参照作物腾发量计算精度。误差较大的模拟值均出现在降雨日前后,降雨虽然并未直接出现在Penman-Monteith公式中,但是降雨必然会对湿度和温度等气象条件造成一定影响,而as和bs是受湿度等因素影响而变化的,其深层次的原因有待进一步分析。     

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。     

参考作物蒸散简易估算方法在黄土高原的适用性

参考作物蒸散(ET0)的简易估算方法在气象数据缺乏区域具有广泛的应用,但其适用性需要评估。基于1961~2009年48个气象站的数据,以FAO Penman-Monteith公式为标准评估了6种ET0简易估算方法(FAO-24Rad、FAO-24BC、Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink和Turc)在黄土高原应用的可能性。结果表明,对于ET0年值的估算,FAO-24BC和Hargreaves的结果令人满意,效果最差的是Makkink和Priestley-Taylor公式。ET0年值误差主要来源于11-3月,各方法对4-10月ET0的估算效果相对较好。各方法的适用性存在空间变异,FAO-24BC和Hargreaves公式的效果普遍较好,其他方法对该区各站ET0估算误差均较大,特别是Makkink和Priestley-Taylor公式;除Priestley-Taylor公式外,多数方法对西南区的估算误差较大。因此,黄土高原地区进行参考作物蒸散的简单计算时,推荐使用FAO-24BC和Hargreaves方法。     

几种常用净辐射计算方法在黄淮海平原应用的评价

Penman修正式和FAO Penman-Monteith公式是利用气象资料计算参考作物蒸散量方法中应用最广泛的。这些公式中净辐射是根据温度、日照时数、湿度以及一些当地的参数来计算的。用实测数据评价净辐射计算方法的研究还很少。该文作者利用中国科学院禹城综合试验站实测数据对两个公式中净辐射计算方法在黄淮海平原的应用进行了评价。在Penman修正式中，别尔良德法、彭曼法、布朗特法和邓根云法是常用的净长波辐射计算方法。结果表明：在Penman修正式净辐射公式中，采用别尔良德净长波计算方法误差最小，而且与FAO Penman-Monteith公式中净辐射计算精度一致，但都存在相对误差在11～1月份比其他月份偏大的现象。进一步建立了适合本地区的用总辐射推算净辐射的经验公式。     

基于随机样本的神经网络模型估算参考作物腾发量

参考作物腾发量(ET₀)是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源管理的主要参数之一。计算参考作物腾发量(ET₀)的方法众多，为规范ET₀的求法，联合国粮农组织(FAO)推荐采用修改的Penman-Monteith方法。该文指出不需要收集长序列气象资料，而以随机样本建立学习速率和动量因子自适应的BP神经网络模型估算参考作物腾发量(ET₀)的方法，并且与FAO推荐的Penman-Monteith法计算值对比分析，结果表明：利用随机样本建立的的BP神经网络模型可以很好的反映气象因子(最高温度、最低温度、最大湿度、最小湿度、净辐射和风速)与参考作物腾发量(ET₀)的非线性函数映射关系，并且取得了良好的估算效果，给出了国家自然科学基金重点项目研究区内蓝旗试验站2004年的时间尺度为日、十日参考作物腾发量(ET₀)的计算及对比分析过程。     

东北地区参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析

利用国家气象局提供的地面气候资料日值数据集,通过FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了东北地区1961-2008年生长季(5-9月)逐日的参考作物蒸散量(ET0),分析了ET0及主要气象要素的变化趋势,并通过响应曲线、敏感矩阵、敏感系数等方法分析了ET0对气温、日照时数、平均风速、平均相对湿度的敏感性。结果表明:(1)近50a来,东北地区的气温呈极显著上升趋势(P0.01),日照时数、平均风速、平均相对湿度呈极显著下降趋势(P0.01);东北地区生长季平均日ET0在以3.60mm.d-1为平均值、±0.3mm.d-1的范围内波动,总体上比较稳定,最大值出现在2001年(3.87mm.d-1),最小值出现在1990年(3.28mm.d-1);(2)当气温、日照时数、平均风速的变化量从-20%变化到20%时,ET0表现为逐渐增加的趋势,当平均相对湿度的变化量从-20%增加到20%时,ET0则逐渐减小;(3)气温、日照时数、平均风速、平均相对湿度的生长季平均日敏感系数均具有较强的空间分异特性,其中气温变化对ET0的影响最为明显,其次是平均相对湿度,日照时数、平均风速对ET0的影响较小。     

基于两种时间尺度气象资料计算的参考作物蒸散量对比分析

利用南四湖流域兖州（1981-1986年）、菏泽（1981-1986年）和定陶（1997-2002年）3个气象站逐日平均、逐月平均两种尺度气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式计算逐日ET0,并分别累计月ET0值,评估两种时间尺度数据计算月ET0值的差异,分析在日平均资料不可获取的情况下,可否用月平均资料代替计算ET0。结果表明：（1）两种时间尺度资料计算月ET0值相当接近,具有极显著的正相关关系;（2）全年月平均资料计算的ET0值高于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏高约2.0%;暖季月平均资料计算的ET0值明显低于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏低约3.7%;而在冷季则正好相反,平均相对偏高约8.1%。可以看出,两者偏差主要发生在冷季。（3）月平均资料相对于日平均资料计算月ET0值的相对偏差不大,暖季计算结果较精确。（4）不管暖季或冷季,两种时间尺度资料计算月ET0值产生差值的原因主要是能量项计算的差异造成的。暖季月平均资料计算的ET0值偏低的原因,主要是暖季月平均资料计算的能量项的减少造成的,约占131.8%;冷季月平均资料计算的ET0值偏高,主要是冷季月平均资料计算的能量项的增加造成的,约占92.1%。     

蒸散量双线性曲面回归模型的改进及验证

潜在蒸散发是水文循环和能量循环的一项重要组成,准确估算蒸散发对农业水资源有效利用具有重要的理论和现实意义。为获得精度稳定可靠的蒸散发估计值同时只需较少的气象资料,以沂沭河上游流域(临沂控制站)为研究区,提出改进的双线性曲面回归模型(bilinear surface regression model,BSRM)计算站点的潜在蒸散量。以实测蒸发数据折算的陆面潜在蒸散量为标准,同时以彭曼公式(P-M)为参考与之对比,检验和评价3种BSRM模型的精度,并分析各气象因子对潜在蒸散量的影响。结果表明:3种BSRM模型中,基于日照百分率、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最高,以基于日照百分率计算的太阳辐射、气温、相对湿度建立的双线性曲面回归模型次之,以基于Hargreaves-Allen方程计算的太阳辐射、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最差。基于日照百分率、气温和相对湿度建立的BSRM模型的模拟精度略优于P-M公式,但所需的气象因子较少,计算方法简单;且受气象因子的变化影响较少,模拟精度稳定可靠,是一种有效的替代方法。     

淮河流域参考作物蒸散量变化特征及主要气象因子的贡献分析

利用淮河流域171个站点1971-2010年的气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算该区近40a的参考作物蒸散量（ET0）,并对ET0的时空分布特征和影响因子进行定量分析。结果表明：淮河流域年ET0为898mm,近40a总体以17.5mm/10a的速率减小（P〈0.05）;空间分布显示西北部大部站点ET0呈显著下降趋势（P〈0.05）,仅东南部个别站点呈显著上升趋势（P〈0.05）。各气象因子对ET0变化的贡献表现为两方面,即ET0对气象因子的敏感性和气象因子的多年相对变化率,在4个主要因子中（平均温度、相对湿度、日照时数和风速）,ET0对相对湿度的变化最敏感（敏感系数最大）,而风速的多年平均变化率最大。从各因子的贡献率看,对ET0贡献最大的是风速,平均温度的贡献最小,4个因子对ET0变化的总贡献率为-4.96%,总贡献率为负在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。     

西北旱区参考作物蒸散量空间格局演变特征分析

利用西北旱区124个站点10a逐日气温、相对湿度、日照时数和风速资料,采用FAO的Penman-Monteith和Kriging方法对参考作物蒸散量进行估算和空间化,分析2000-2009年作物生长季(4-9月)参考作物蒸散量年际变化≥0.4mm区域质心的空间迁移规律。结果表明,作物生长季(4-9月)年际日均蒸散量变化≥0.4mm地区的质心整体经历从西到东两次波动,最后定位在中东部,质心迁移路径空间变化表现为由较发散变为较集中,然后到较发散;从各月年际变化上看,4月质心迁移平面距离最长,其次为7、9、6、8月,5月最短;迁移方向没有明显变化规律,各月质心最后到达位置各不相同,但是都处于内蒙古地区。近10a(2000-2009年)来,4-9月参考作物年际日均蒸散量变化≥0.4mm区域的面积呈现一定的增加趋势,其中4、6、9月的波动较大,年际变化趋势不明显,而5、7、8月面积变化曲线呈稳定增加趋势(P<0.05)。8月蒸散量对平均温度正向敏感的站点最多,敏感性较高的站点主要分布在中部和南部地区,其次是日照时数,蒸散量对相对湿度敏感的站点最少。研究结果对农业旱情监测、水资源管理和评价具有重要意义。     

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。     

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。