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。     

不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析

利用华北平原62个气象站点1961-2014年逐日地面观测资料以及同期降水量资料,基于Penman-Monteith方法计算的参考作物蒸散量(ET_0)研究近54a研究区干湿气候时空变化特征,并利用敏感性和贡献率法分析气候变化背景下主要气象因子对ET_0的影响,对干湿气候变化的成因进行探讨。结果表明:华北平原在3个时间段(时段1:1961-1980;时段2:1981-2000;时段3:2001-2014)半干旱区和半湿润区的分界线呈东扩和南移,半干旱区面积不断扩大,湿润区面积变化不明显;研究区1961-2014年ET_0呈显著下降趋势,空间差异大,河南和山东部分地区由于ET_0下降趋势大于降水量减少趋势,气候变湿润;鲁东、天津、河北东部地区降水量减少且ET_0增加,干旱化趋势明显。就月尺度而言,降水量在7月和8月减少幅度最大,夏季ET_0减少幅度较大,5月和6月气候呈变湿趋势。ET_0对相对湿度的变化最敏感,各月导致ET_0变化的主要贡献因子不一,11月-翌年1月风速起主导作用,2月温度为主导因子,6-9月日照时数为主导因子,其它月份为相对湿度、风速等综合作用的结果。     

西南区域单季稻生长季干湿演变及影响因素分析

结合作物生产开展区域干湿演变及其影响因素研究,对农业可持续发展和粮食安全具有重要的科学意义。本文基于西南水稻种植区316个气象站点1961—2015年的观测资料,利用降水量与参考作物蒸散量(ET_0)的比值计算湿润指数,分析近55年西南区域单季稻生长季干湿演变特征;探讨ET_0对主要气候要素的敏感性及主要气候要素对ET_0的贡献率,对西南区域单季稻生长季干湿演变的影响因素展开研究。结果表明:西南区域单季稻生长季的半湿润区主要分布在四川攀西地区南部、云南中部和东北部,其余地区属湿润区。与1961—1990年相比,1991—2015年研究区域内的半湿润区面积增加、湿润区面积减小。近55年来,单季稻生长季内西南区域有40.8%的站点气候变湿,其余地区气候变干。四川盆地东北部、云南东北部由于降水量的增加和ET_0的减少,气候变湿;四川攀西地区由于降水量增加对湿润指数的正效应大于ET_0增加对湿润指数的负效应,气候变湿;重庆南部、贵州北部和西部由于降水量减少对湿润指数的负效应小于ET_0减少对湿润指数的正效应,气候变湿;云南大部由于降水量的减少和ET_0的增加,气候变干;西南其他区域由于降水量减少对湿润指数的负效应大于ET_0减少对湿润指数的正效应,气候变干。西南区域单季稻生长季ET_0随平均气温和相对湿度的增加而减小,而随日照时数和风速的增加而增加,日照时数和风速的显著下降是ET_0减小的主要原因。研究为气候变化背景下降低西南区域单季稻生长季可能的气候风险提供了科学依据。     

喀斯特与非喀斯特地区参考作物蒸散量时空变化分析——以广西壮族自治区为例

参考作物蒸散量(ET_0)是确定植被生态系统需水量的关键因子,其时空分布特征及主要影响因素分析对于制定植被恢复策略与区域水资源配置方案具有重要意义。本文基于FAO-56 Penman-Monteith公式和广西地区25个气象站点1960—2010年的逐日资料,计算了各站点的ET_0,在此基础上采用GIS的克里金插值、Spearman秩次相关法和通径分析方法分析了广西喀斯特与非喀斯特地区ET_0的时空变化特征及其影响因子。结果表明,51年来广西各站点多年平均ET_0为1 138 mm×a~(-1);空间分布呈由南向北、由低纬度向高纬度递减的特征,高值区主要分布在非喀斯特地区,低值区主要分布在喀斯特地区。喀斯特与非喀斯特地区年ET_0累积距平曲线均呈"N"型分布;20世纪70年代最高,90年代最低,21世纪以来年ET_0有所回升,但仍低于51年平均值。此外,喀斯特地区ET_0年际变化小于非喀斯特地区。日照时数、风速和平均温度是影响非喀斯特地区年ET_0变化的主要气象因子,而相对湿度则通过与其他气象因子的相互作用间接对喀斯特地区年ET_0的变化产生较大影响。在季节尺度上,日照时数和平均气温在各季节都是ET_0最主要的影响因子,与ET_0呈正相关关系;风速在喀斯特地区冬、春两季对ET_0的间接作用系数为负,在非喀斯特地区并未发现这一现象。了解不同地区ET_0的变化趋势是植被生态需水定额计算的必要措施。     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。     

阿勒泰地区不同时间尺度参考作物蒸散量的时空变化及影响

基于阿勒泰地区7个气象站1961-2016年逐日气象数据和联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式,估算该区域近56a参考作物蒸散量(ET_0),利用气候倾向率和反距离加权插值法分析ET_0及主要气象因子的时空变化特征,并采用相关系数和多元回归分析相结合的方法对不同尺度ET_0变化成因进行分析。结果表明:阿勒泰地区年平均ET_0为928.46mm,其气候倾向率为-10.90mm·10a~(-1)(P0.01)。季节ET_0平均值由大到小依次为夏季、春季、秋季和冬季,夏季、秋季ET_0呈极显著降低趋势(P0.01),冬季ET_0呈显著增加趋势(P0.05)。6-7月ET_0最大,1月和12月ET_0最小,年内变化呈抛物线形。总体来看,各时间尺度ET_0空间分布特征基本一致,且呈现中西部地区ET_0显著减少趋势,年ET_0减少是夏季ET_0减少所致。各尺度ET_0变化主要贡献因子不一,但平均风速的极显著降低对ET_0减少的影响最大。     

北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析*6

利用北方农牧交错带46个气象站1961-2013年气象资料,采用Penman-Monteith公式法计算该地区参考作物蒸散量(ET0)、ET0对气象因子的敏感性系数、气象因子对ET0的贡献率,并通过趋势分析、GIS空间插值方法对这些指标的时空变化进行分析。结果表明：（1）北方农牧交错带年ET0平均值在839～1097mm,近53a来以0.21mm · a-1的速率减小。（2）空间分布上,ET0总体呈现“一高二低”的分布格局：陕北高原为高值区,大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。且陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趋势递增,而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区则呈明显减小趋势。（3）气象因子对ET0的贡献受ET0对气象因子的敏感性和气象因子的相对变化共同影响,其中北方农牧交错带 ET0对相对湿度最敏感,其次为平均风速;但近53a 来风速呈极显著下降趋势,下降速率达0.0154m·s-1·a-1（P＜0.001）,因此,综合分析结果表现为风速对ET0的贡献量最大,说明北方农牧交错带ET0下降主要归因于风速的降低。     

北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析

利用北方农牧交错带46个气象站1961-2013年气象资料,采用Penman-Monteith公式法计算该地区参考作物蒸散量(ET0)、ET0对气象因子的敏感性系数、气象因子对ET0的贡献率,并通过趋势分析、GIS空间插值方法对这些指标的时空变化进行分析。结果表明：（1）北方农牧交错带年ET0平均值在839～1097mm,近53a来以0.21mm · a^-1的速率减小。（2）空间分布上,ET0总体呈现“一高二低”的分布格局：陕北高原为高值区,大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。且陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a^-1（P＜0.05）的趋势递增,而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区则呈明显减小趋势。（3）气象因子对ET0的贡献受ET0对气象因子的敏感性和气象因子的相对变化共同影响,其中北方农牧交错带ET0对相对湿度最敏感,其次为平均风速;但近53a来风速呈极显著下降趋势,下降速率达0.0154m·s^-1·a^-1（P＜0.001）,因此,综合分析结果表现为风速对ET0的贡献量最大,说明北方农牧交错带ET0下降主要归因于风速的降低。     

雅鲁藏布江流域潜在蒸散发的气候敏感性及其变化的主导因子分析

潜在蒸散发敏感性分析是研究水资源对气候变化响应的基础内容之一。基于气象站点的观测资料,应用Penman-Monteith公式计算雅鲁藏布江流域1961—2012年逐日的潜在蒸散发,并分析其时空分布特征;在此基础上,分析潜在蒸散发对4个气象因子(平均气温、风速、太阳辐射、相对湿度)的敏感程度及各气象因子的贡献率,识别出雅鲁藏布江流域潜在蒸散发的敏感因子和主导因子。结果表明:(1) 1961—2012年,雅鲁藏布江流域的潜在蒸散发呈现显著增加趋势,增幅为8.81 mm/10 a;年潜在蒸散发空间分布表现为中游河谷地区高于其他地区;(2)对于雅鲁藏布江流域大部分区域,潜在蒸散发量对气候因子的敏感性排序为:太阳辐射平均气温相对湿度风速,各气象因子的贡献率从高到低为:平均气温风速相对湿度太阳辐射。总体而言,雅鲁藏布江流域潜在蒸散发对太阳辐射最为敏感,而平均气温是1961—2012年间潜在蒸散发变化的主导因子。     

河北省春季潜在蒸散量变化特征与成因

潜在蒸散量（ET₀）是区域能量平衡和水分平衡的重要组成部分,通过探讨其历史演化规律及成因对优化调整农业生产结构及水资源合理配置至关重要。基于河北省及周边地区1968—2018年24个典型气象站点逐日气象数据,利用Penman-Monteith模型、敏感性分析、M-K检验法及空间插值方法分析了河北省ET₀时空分布特征及其影响因素。结果表明:（1）从时间分布来看,51年间,河北省春季ET₀多年均值为353.20 mm,呈下降趋势,下降幅度为-1.679 mm/10 a,其周期变化存在35年主周期及20年次周期;空间上呈现由西北向东南半环状递减趋势。（2）从影响因素来看,春季ET₀变化对平均气温、最高气温、最低气温、日照时数和平均风速均表现正敏感;对相对湿度表现为负敏感,对各个气象因子敏感程度依次为相对湿度 > 最高气温 > 日照时数 > 平均风速 > 平均气温 > 最低气温。（3）从成因的空间分布上看,河北省北部地区ET₀变化的主导气候影响因子为平均气温,中部及西部地区为相对湿度,南部及偏东部地区则转变为平均风速。研究成果可为研究区水资源综合评价及农业生产工作提供一定参考。     

辽宁省凌河流域生长季参考作物腾发量变化及气候要素贡献分析

利用辽宁省凌河流域10个气象站1965-2006年的逐日气象资料,采用FAO推荐的P-M公式计算各站逐日参考作物腾发量（ET0）,在分析生长季（4-9月）各气象要素及ET0变化趋势的基础上,用基于敏感系数的贡献值法探讨各气象要素变化对ET0变化的贡献。结果表明：近42a来,凌河流域生长季ET0以21.46mm·10a-1的速率极显著降低（P＜0.01）,平均值为706.73mm,其中最大值发生在5月,最小值发生在9月;ET0高值区集中在朝阳和北票等地,低值区位于义县一带。研究区生长季太阳辐射以0.293MJ·m-2·d-1·10a-1的速率递减;除阜新外其余各站风速均呈极显著下降趋势（P＜0.01）;在全球气候变暖的背景下,过去42a凌河流域生长季平均气温以0.289℃·10a-1的速度上升,其中4月和9月变化显著（P＜0.05）,7月相对稳定。研究区生长季相对湿度变化不大。敏感性分析结果表明,流域内生长季平均ET0对各气象要素变化的敏感性大小依次为太阳辐射＞相对湿度＞风速＞温度,但在研究时段内,显著变化的风速对ET0变化贡献最大,其次为太阳辐射,温度对ET0变化的贡献最小。太阳辐射和风速变化对ET0变化的贡献在流域西部较大,而在东部较小;温度变化对ET0变化的贡献总体上表现为由流域中部向东西两端递减;相对湿度变化对ET0变化的贡献在空间分布上较分散。     

京津冀地区潜在蒸散量时空演变特征及归因分析

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。     

中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析

在全球变暖的背景下,参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的改变及其空间分布势必对中国粮食主产区农业水资源规划、农业用水管理等产生重要影响。本文将中国粮食主产区划分为温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II区）、暖温带半湿润地区（III区）和亚热带湿润地区（IV区）4个子区域,基于粮食主产区265个站点1961-2013年53a气象数据,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,利用ArcGIS空间插值、Mann-Kendall趋势检验、敏感性分析和贡献率分析等方法,对该区域ET0的时空分布规律及其成因进行分析。结果表明：（1）近53a来,中国粮食主产区年均ET0为878.9mm,整体呈显著下降趋势,速率为0.47mm·a^-1（P＜0.05）,I、II区和IV区年均ET0分别为741.8、1079.8和924.2mm且均有所减小,但变化趋势并不明显,III区年均ET0为940.2mm,呈极显著下降趋势,速率为1.21mm·a^-1（P＜0.01）。（2）全区及I-IV区ET0最敏感气象因子均为相对湿度,其敏感系数分别为-1.060、-1.232、-0.784、-1.114和-1.009。（3）全区及I-III区对ET0变化贡献最大的气象因子为风速,IV区为相对湿度。（4）风速的减小是造成粮食主产区全区及I-III区ET0减小的首要原因,风速减小和日照时数缩短是造成IV区ET0减小的主要原因。     

塔里木盆地生长季ET0的时空变化特征及其敏感性分析

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。     

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

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。     

黄河流域日潜在蒸散量变化及气象敏感要素分析

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。     

新疆艾比湖绿洲潜在蒸散量年代际变化特征

潜在蒸散量在研究气候变化、监测农业旱情、提高农业水资源利用率等方面得到广泛应用。为研究新疆艾比湖绿洲潜在蒸散量年代际变化特征,该文使用1960—2013年艾比湖绿洲地区4个气象站点的数据,通过Penman-Monteith公式计算年和季节潜在蒸散量,利用Cramer突变检验分析和相关性分析与贡献率计算其特征变化。结果表明:1)20世纪90年代的潜在蒸散量在研究时间尺度中达到最低,自2000年后开始增加。春季、夏季、秋季的潜在蒸散量与年潜在蒸散量变化趋势一致,冬季无明显变化;2)通过Cramer法检验表明,春、夏、秋潜在蒸散量3季突变时间分别为1999年、1996年、1999年,冬季不存在突变,总体而言,潜在蒸散量突变均出现在20世纪90年代;3)风速是全年及季节潜在蒸散量的主导因素。研究可为艾比湖绿洲区域的水资源科学配置、农业灌溉管理以及脆弱生态环境恢复提供依据。