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相似文献
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1.
基于塔里木盆地19个气象站2000−2019年生长季逐日气象数据,采用FAO−56PM公式计算各站逐日ET0,运用敏感系数、ArcGIS反距离权重插值、气候倾向率和Mann-Kendall非参数检验等方法,对该地区ET0的时空变化规律及ET0对关键气象因子的敏感性进行分析。结果表明:(1)近20a来,塔里木盆地生长季ET0日均值在空间上呈北低南高的趋势,多年ET0日均值从大到小依次为6、7、5、8、4、9和10月,其值分别为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm⋅d−1,气候倾向率分别为−0.09、0.24、0.11、−0.07、0.16、0.07和0.08mm⋅10a−1,ET0日均值在盆地中、西部以负倾向率为主,盆地东部则以正倾向率为主。(2)整个生长季,塔里木盆地的相对湿度逐月增加,2m处风速逐月减小,日照时数则呈先增加后降低的趋势,最低气温和最高气温均呈倒U形分布,且均在7月达到最大值。相对湿度的变化以负倾向率为主,2m处风速和最低气温的变化以正倾向率为主,日照时数和最高气温变化的倾向率无明显规律。(3)在生长季(4−10月),塔里木盆地ET0对关键气象因子的敏感性表现为最高气温>相对湿度>日照时数>2m处风速>最低气温,ET0对最低气温的敏感性以较低敏感性为主,对其余气象因子均以高敏感性为主。ET0对最低气温和最高气温最敏感的月份是7月,而对相对湿度、2m处风速和日照时数最敏感的月份分别是10月、4月和8月。ET0对相对湿度的敏感系数绝对值的空间分布呈由北向南递减的趋势,对2m处风速和最高气温的敏感系数均以塔克拉玛干沙漠为高值中心,对日照时数无明显规律,对最低气温则呈由西向东递减的趋势。  相似文献   

2.
东北地区参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析   总被引:13,自引:1,他引:12  
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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
京津冀地区潜在蒸散量时空演变特征及归因分析   总被引:5,自引:5,他引:0  
为了深入认识京津冀地区潜在蒸散量的时空变化特征及其对气候变化的响应,该研究基于京津冀地区23个气象站57 a逐日气象观测资料,应用Penman-Monteith公式计算各站点日潜在蒸散量(ET0),剖析ET0的时空变化特征,运用敏感性分析法定量研究ET0对各气象要素的敏感性及其时空变化特征,定量识别各气象要素变化对ET0变化的贡献。研究结果表明:1)京津冀地区ET0空间分布整体呈由南向北递减趋势(除中部地区的塘沽站、黄烨站与保定站点ET0较高外)。ET0整体呈下降趋势,线性趋势率为-0.92 mm/a。ET0变化趋势空间分布由西北向东南递减,以春季减幅最为明显。2)京津冀地区ET0对相对湿度的最为敏感(-0.44),其次为风速(0.31)、日照时数(0.28)与平均气温(0.26)。随时间推移,ET0对平均风速与相对湿度敏感性整体呈下降趋势,而ET0对平均气温与日照时数的敏感性逐渐增强。敏感性系数空间分布从西北到东南:风速与平均气温敏感性系数逐渐递增,而日照时数与相对湿度敏感性系数逐渐递减。3)风速变化对京津冀地区ET0变化的贡献最大,平均气温次之。风速为主导因素的站点个数随时间呈下降趋势,平均气温与日照时数为主导的站点个数随时间呈上升趋势,说明近年来平均气温与日照时数对潜在蒸散量变化的影响愈加明显,这可能是由于近年来京津冀地区雾霾尤其是冬季雾霾对日照时数、气温与风速的产生一定影响,进而影响ET0。  相似文献   

5.
气象要素时间分辨率对参考作物蒸散估算的影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
参考作物蒸散(reference evapotranspiration,ET0)的准确估算是农业水资源合理利用的重要环节。为了明确气象要素不同时间分辨率对参考作物蒸散估算的影响,该文基于寿县国家气候观象台2007-2013年观测资料,将1min时间分辨率数据平均值作为真实值,分析了10、20、30、40、60 min、4次/d(02:00、08:00、14:00、20:00)和3次/d(08:00、14:00、20:00)这7种不同时间分辨率对逐日气温、风速、太阳辐射、相对湿度和日、月及年参考作物蒸散(ET0)估算的误差情况。结果表明:ET0和气象要素的误差整体上随时间分辨率降低而增大。4个气象因子中,日平均风速估算受时间分辨率变化的影响最显著,误差最大;其次是太阳辐射。逐日ET0估算在7种时间分辨率的平均绝对相对误差(mean absolute relative error,MAPE)依次为0.53%、1.01%、1.38%、1.72%、2.46%、4.72%和6.14%,表明10至60min时间分辨率的估算效果相较3次/d和4次/d有明显改善。10至40 min的绝对误差超过95%都在-0.20~0.20 mm/d区间内,误差较小且集中度高;太阳辐射时间分辨率变化对ET0估算误差贡献最大,其次是风速,这主要是由于两个要素本身对分辨率较敏感且分别是ET0辐射项和动力项的主要组成因子。时间分辨率的变化对累计后长时间尺度ET0的影响较小,月和年ET0的误差明显小于逐日ET0,月ET0在7种时间分辨率的MAPE值依次为0.13%、0.21%、0.27%、0.40%、0.50%、1.18%和1.48%;各年ET0相对误差(relative error,PE)的绝对值多数均小于0.50%。  相似文献   

6.
河南省参考作物蒸散量变化特征及其气候影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于河南省111个气象站1971-2010年逐日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、风速和日照时数等气候要素资料,应用Penman-Monteith模型计算各站点逐日参考作物蒸散量(ET0),结合数理统计方法,分析近40a来河南省年ET0的时空变化特征,并对其主要影响因子进行探讨.结果表明,Penman-Monteith模型对河南省ET0的模拟能力较强,模拟值与同期小型蒸发皿蒸发量的相关系数r=0.84(P <0.01).近40a,河南省年ET0平均值为796.1mm(±102.2mm,n=4169),在空间分布上,总体表现出北高南低的特征,并以24.7mm·10a-1(P <0.01)的线性倾向率减少,呈明显减少的站点主要分布在34°N以北地区.偏相关分析表明,全省各地(市)年ETo与各气象要素关系密切,除济源外,年ET0均表现出与风速呈负相关且相关系数最大.逐步回归分析显示,年ETo与平均气温、日照时数、风速和相对湿度的关系密切;风速、日照时数和平均气温对年ET0的贡献为正效应,而相对湿度为负效应.近40a,风速减小是导致河南省年ET0呈显著减小的主要原因;但从综合影响看,这是各气象因素综合作用的效果,且各因子的贡献存在区域差异.  相似文献   

7.
黄河流域日潜在蒸散量变化及气象敏感要素分析   总被引:4,自引:4,他引:0  
潜在蒸散量反映了大气的蒸发能力,准确的估算和科学客观的分析其气象影响要素,是水资源优化配置的重要依据和基础。该文以国家气象局整编的黄河流域109个站点近52a(1961-2012年)逐日气象资料计算潜在蒸散量及其敏感系数,探明黄河流域上游、中游和下游日潜在蒸散量(potential evapotranspiration,ET0)对4种气象要素的敏感性时空变化特征。结果表明:从ET0日值来看,黄河流域上游变化趋势不明显,但其均值高于中游和下游,下游以-0.043 mm/10a的趋势显著(p0.05)递减;在年内变化上,上游、中游和下游太阳辐射和温度及太阳辐射敏感系数均呈单峰型曲线变化,风速敏感系数呈单谷型变化,而相对湿度、风速以及相对湿度和温度的敏感系数波动较大;年际变化上,上游、中游和下游太阳辐射、相对湿度和风速都显著下降,温度显著提升,ET0对太阳辐射量和温度的敏感性减弱,而对相对湿度和风速敏感性增强;相对湿度是上游、中游和下游ET0变化的最敏感的要素,而太阳辐射量是ET0年内和年际变化的主控气象要素;太阳辐射、相对湿度和温度3个气候变量的敏感系数都在研究区西南部形成高值区,表明ET0在黄河流域西南部对气候变化最敏感。该研究对于指导黄河流域不同区域农业种植结构的调整和生态工程科学布局,合理开发调配水土资源,促进农业和生态环境的良性发展,具有重要的科学意义。  相似文献   

8.
渭河流域潜在蒸散发时空演变与驱动力量化分析   总被引:5,自引:5,他引:0       下载免费PDF全文
潜在蒸散发(ET0)是水文循环和能量循环的重要组成部分,揭示ET0的时空演变特征及其对气候变化的响应,有助于进一步了解变化环境下水循环演变机理。该研究利用渭河流域16个气象站1960-2019年的逐日气象资料,基于FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)公式计算ET0,采用线性倾向估计、趋势检验和插值方法对其时空变化特征进行分析,并基于敏感性分析和贡献率定量识别影响ET0变化的主导因子。结果表明:1)年尺度上,渭河流域气压(0.04 k Pa/10a)和平均气温(0.30℃/10a)呈显著上升趋势,风速(-0.05 m/(s·10a))和日照时数(-18.79 h/10a)呈显著下降趋势,相对湿度(-0.32%/10a)呈不显著下降趋势;2)年ET0以2.51 mm/10a的速率呈不显著上升趋势,除夏季外,其余季节ET0呈上升趋势,其中春季ET0呈显著上升趋势;空间上,年ET0自东北向西南递减,变化范围为763.49~954.32 mm;3)年ET0变化的主导因子为相对湿度与风速,贡献率分别为2.36和-2.32;季尺度上,春、秋季ET0变化的主导因子为相对湿度,夏季为日照时数,而冬季为风速。研究结果可为区域制定合理的作物需水灌溉政策及实现水资源高效利用提供依据。  相似文献   

9.
石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

10.
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   总被引:10,自引:0,他引:10  
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。  相似文献   

11.
基于石河子地区1961—2012年4个气象站数据,采用FAO推荐的Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量(ET0),分析了ET0时间变化特征及其对气象因子的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化定量分析了气象因子对ET0的贡献。结果表明:近52年来,石河子地区平均ET0以1.19mm/a的趋势增加,2004年为突变年,并存在27a左右的周期。ET0变化对各气象要素的敏感性以及气象因子对ET0变化的贡献有所不同,其中,平均气温的贡献率较小,但其敏感系数最高,对ET0变化的贡献是最大,使平均气温成为ET0变化贡献最大的气象因素。突变后最高气温和最低气温的贡献率较大,但其敏感系数较低,平均气温为主导因子明显上升。  相似文献   

12.
山西潇河灌区参考作物腾发量和降水的随机特性   总被引:4,自引:1,他引:3  
气象要素的随机变化对于农田水分的动态变化与优化调控具有重要影响。根据山西潇河灌区1978~2003年共26年的气象资料,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了逐旬的参考作物腾发量(ET0)。采用时间序列分析方法对ET0序列和降水(P)序列的随机特性进行了分析,并将以上序列分解为趋势项、周期项(包括均值和标准差)和平稳随机项。结果表明:近20多年来潇河灌区ET0序列具有递增趋势,而降水具有递减趋势,同时二序列存在负相关关系;去除趋势项的ET0和P序列的旬均值和标准差具有周期性变化的特征,可以用Fourier级数的二阶分量来描述;二序列的平稳随机成分可以用自回归模型来描述。以上结果可以进一步用于农田墒情的随机预报和作物灌溉制度的随机优化。  相似文献   

13.
云贵高原区干旱遥感监测中各干旱指数的应用对比   总被引:3,自引:1,他引:2  
王文  黄瑾  崔巍 《农业工程学报》2018,34(19):131-139
为从年和月尺度上监测云贵地区2000—2014年的干湿变化情况以及蒸散发在干旱中的作用,该文利用MODIS MOD16遥感观测和GLDAS数据模拟逐月实际蒸散发(ETa)与潜在蒸散发(ETp)数据,结合气象站观测降水数据计算3种干旱指数(标准化降水指数SPI,侦测干旱指数RDIst及蒸散发胁迫指数ESI),通过Mann-Kendall趋势检验方法分析了云贵地区近15 a的干湿变化特征,并以2009—2010年西南干旱为例来分析干旱期间蒸散发的作用。结果表明:1)2000—2014年云南中部存在明显的干旱化现象;2)云贵地区2009—2010年干旱期间,ETa和ETp在干旱发展前期的作用较小,但在干旱的演变过程中,逐渐对干旱有加剧作用,其中ETa比ETp对干旱的影响时间更长;3)干旱指数SPI和RDIst受控于降水量的变化,一致反映云贵地区2009—2010年严重干旱的准确发生时间为2009-09—2010-02,而基于ETa和ETp的干旱指数ESI则显示云贵地区干旱发生在2009-11—2010-06,更符合实际干旱演变情况,说明同时考虑ETa和ETp的干旱指数比考虑单一蒸散发因素的干旱指数在监测干旱方面更有效。该研究为提高气象干旱监测可靠性提供了参考。  相似文献   

14.
王永锋    靖娟利    马炳鑫 《水土保持研究》2022,29(5):235-243
基于滇黔桂岩溶区2000—2014年MOD16 ET产品和同期72个气象站点数据,运用趋势分析法、Hurst指数、偏相关分析法和复相关分析法,探究地表蒸散发时空变化特征及其气候因子驱动。结果表明:(1)年际ET呈不显著增加趋势(p>0.05),距平相对变化率年际差异较大; 年内ET呈单峰变化趋势,7月份达到最大值; 不同生态地理区ET具有差异性。(2)ET多年均值总体呈西北部低、东南部高的空间分布格局; 季节ET均值差异显著,夏季ET最强,冬季最弱。(3)年际ET变化趋势以不显著变化为主,呈增加趋势的区域面积略大于呈减少趋势的区域面积; Hurst指数大于0.5的持续性区域占比91.41%,ET变化趋势以持续性为主导; 不同植被类型ET均值及变化趋势具有差异性。(4)不同生态地理区ET与降水和温度的偏相关系数波动较大,温度对ET的影响大于降水; ET与降水和气温的复相关系数总体呈不显著正相关,复相关系数值在空间上呈西北高、东南低的分布格局; ET受气候因子驱动的地区主要表现为气温驱动。综上,揭示了滇黔桂岩溶区ET时空变化特征,明确了ET变化的主要气候驱动类型。  相似文献   

15.
非水分胁迫条件下作物腾发的模拟研究   总被引:5,自引:3,他引:2  
建立了一个充分供水条件下的作物腾发量计算模型NWSE(Non-Water Stress Evapo-transpiration)并用田间实验资料进行了验证。模型将作物冠层蒸腾和土壤蒸发作为一个耦联的整体来考虑,可以同时计算棵间蒸发和作物蒸腾。田间实验资料对NWSE模型验证结果表明地表温度模拟值与观测值吻合良好。利用NWSE模型和Penman-Monteith公式以及常规气象资料分别计算了作物的最大腾发量。计算结果比较表明,在叶面积指数较小时,NWSE模型计算结果与Penman-Monteith计算结果存在差别。在叶面积指数较大时,二者的一致性较好。  相似文献   

16.
基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。  相似文献   

17.
2000-2014年天山山区蒸散发时空动态特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用MODIS ET数据集中2000-2014年的地表实际蒸散发量产品,运用变异系数、Theil-Senmedian趋势分析与Mann-Kendall检验和Hurst指数法,探讨了中国天山山区蒸散发的空间格局、空间异质性和时间变化特征及未来趋势预测.研究表明:(1) 2000-2014年天山山区蒸散发量总体较高,蒸散发量大于400mm的区域占总面积的49.172%.受降水量控制,ET在空间上有西部大东部小、北部大南部小的特点;受土地覆盖的影响,ET的高值区(>400 mm)主要为山区的林地和草地,而低值区(<200 mm)主要为稀疏植被区,不同土地覆盖的ET大小为:农用地>林地>草地>稀疏植被.(2)近15a全区蒸散发变异程度不明显,以相对较低的波动变化为主,面积比例为45.140%,其中高波动变化的区域是受土地覆盖演变的影响.(3) 15 a间全区年均蒸散发量大致分布在305~387mm,呈波动变化,总体有减小趋势,变化率为-2.911 6mm/a.基于像元尺度的分析也表明全区ET以减小的变化趋势为主,面积比例为83.022%.天山山区蒸散发量的减小趋势,是区域降水量减少所致.(4)全区ET的Hurst指数均值为0.747,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为86.382%.未来全区蒸散发的变化趋势以持续性减小为主,面积比例为69.888%,其中15.589%区域的变化趋势无法确定.  相似文献   

18.
联合国粮农组织推荐的蒸散计算方法中,蒸散系数是计算实际蒸散必不可少的参数。本文从蒸散系数的定义出发,在2005年额济纳绿洲生长季连续观测的基础上,运用波文比能量平衡法计算额济纳绿洲草地的实际蒸散量,利用FAO 56Penman-Monteith模型计算草地的参考蒸散,将实际蒸散与参考蒸散相除即得到额济纳绿洲草地的蒸散系数。通过研究发现:生长季草地的蒸散量(ETc)为446.96mm,从生长季初期开始,草地的蒸散量开始增加,在6月后半月达到最大值6.724mm/d,此后蒸散量开始快速下降,在生长季末期达到最低值1.215mm/d;蒸散系数(Kc)呈现出与蒸散量(ETc)相同的变化趋势,自生长季初期开始蒸散系数快速上升,在6月后半月达到生长季最大值0.623,之后随着草地生长减缓,蒸散系数快速下降,直至生长季末期草地停止生长。对额济纳绿洲草地蒸散系数的计算可以为该地区准确估算草地生态需水量提供依据。  相似文献   

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