太子河流域参考作物腾发量演变特征及气候影响因素分析

采用太子河流域内8个气象站1960～2005年间气象资料，应用Penman-Montieth公式计算了46年间逐月参考作物腾发量(ET₀)，对参考作物腾发量及气象要素的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析，应用统计检验方法分析了影响流域参考作物腾发量变化的主要气象因素。结果表明：近46年间太子河流域ET₀值呈现缓慢下降趋势，年内ET₀值分布以5、6月份最高，1月份最低。影响ET₀的主要气候要素按影响程度强弱依次为日照、风速、温度、相对湿度。     

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。     

内蒙古地区ET0时空变化与相关分析

该文根据内蒙古135个站点，30年气象资料，利用Penman—Monteith公式计算得参考作物腾发量(ET₀)。在此基础上，对ET₀在我国北方干旱寒冷区时空上变化进行了分析，同时就ET₀与4项主要气象因子(温度T、湿度RH、风速U、日照时数N)的关系进行了分区分月的分析，提出了适合我国北方干旱寒冷地区不同条件下的ET₀计算模型。     

参考作物腾发量计算方法在新疆地区的适用性研究

新疆维吾尔族自治区地域辽阔，气候特征空间差异性显著。准确估算各地区的参考作物腾发量(ET₀)是新疆节水灌溉设计的基础。该文选用6种计算公式利用新疆4个典型气候区的气象资料计算了ET₀。并以Penman-Monteith方法作为标准，对其它方法进行评价。结果表明在新疆各气候区1948Penman法估算的ET₀值较FAO-24 Penman与FAO-24 Radiation方法更接近于P-M法的计算结果；在缺少资料的地区，Hargreaves方法或湿润区用Priestley-Taylor方法均可以得到与P-M法估值相当的结果；同时分析了P-M法计算的ET₀值和水面蒸发量之间的关系，为利用水面蒸发资料估算新疆地区ET₀值提供参考。     

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。     

延河流域潜在蒸散发的时空变化特征

[目的] 研究气候变化下潜在蒸散发（ET₀）的时空特征，为区域生态需水研究和水资源管理提供科学依据。[方法] 基于延河流域1978—2017年逐日气象资料，利用Penman-Monteith方法对ET₀进行计算，运用Mann-Kendall趋势检验法、Pettitt检验对ET₀时空变化特征进行分析，并通过Pearson相关性分析对ET₀变化的影响因子进行探讨。[结果] 延河流域年平均ET₀为923.53 mm，整体呈现上升趋势。月ET₀呈单峰分布，高值月份出现于5—7月。季节上ET₀表现为：夏季>春季>秋季>冬季，夏季、春季、冬季的ET₀呈上升趋势，秋季呈下降趋势，春季蒸散变化速率最大。空间上，ET₀呈现由西部向南部增加再向东南部减少的趋势。延安站蒸散量最大，志丹站蒸散量最小，除甘泉站外其他站点的ET₀均呈上升趋势，甘泉附近地区存在“蒸发悖论”现象，主导因子是日照时数、2 m高风速和降水量。ET₀变化率呈现东南高西北低的分布规律，延安站变化率最大，安塞站变化最小。平均温度、日照时数、相对湿度、气压、2 m高风速、降水量等气象因子的变化趋势和变化速率时空差异显著，同一气象因子对ET₀的影响程度具有时空差异，相同因子不同变化趋势的组合对蒸散发的影响具有显著差异。[结论] 延河流域ET₀变化与平均温度、日照时数、2 m高风速的变化为正相关关系，与相对湿度、气压、降雨量的变化为负相关关系，其中与日照时数相关最为密切。     

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。     

山西潇河灌区参考作物腾发量和降水的随机特性

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。     

西北旱区石羊河流域作物耗水点面尺度转化方法的研究

基于DEM与GIS空间分析功能研究了石羊河流域主要农作物春小麦需水量ET_c的时空分异规律。根据8个气象站近50年气象资料，应用1998年FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量ET₀，由收集到的春小麦需水量试验资料获得多年平均作物系数K_c。近50年来流域上游的古浪、天祝春小麦全生育期ET_c呈微弱的增加趋势，中游的凉州区表现出极显著的减少趋势，其他站减少趋势不显著。确立了ET_c与海拔高度、纬度、坡向的多元回归关系，借助Arcview3.3、ArcGIS9.0与Visual Basic6.0软件实现了春小麦ET_c的空间尺度转换，并分析了石羊河流域25%、50%、75%三个不同水文年春小麦ET_c的空间变异情况。石羊河流域春小麦ET_c由山区向绿洲平原递增，多年平均值为270～591 mm。估计值与计算值相差在11.1%以内。     

纵向岭谷区参考作物腾发量变化的特点和趋势

以Penman Montieth方程分析了西南纵向岭谷区大理、元江、保山、昆明、景洪站46～48年的逐日ET₀及其余25个站1961～2000年逐月ET₀系列。研究结果表明：日最高温度是年内ET₀变化主导因素，年际变化主要受日照时数影响，个别站为最高气温或风速，短期ET₀变化与雾无直接关系。利用Mann-Kendall法对各站年际、年内分季节ET₀趋势检验，56.7%站点的年ET₀呈显著增加趋势，分布于澜沧江耿马-思茅-勐海一带以及横断山区维西、福贡等地。分季节逐日ET₀变化趋势为，昆明夏秋季显著下降，景洪冬春季显著增加，元江、保山、大理有增有减。降水量增加、气温升高，蒸发和日照时数减少，导致80%的站ET₀呈下降趋势，湿润指数普遍增加。     

阿克苏河灌区作物理论需水量的时空分布特征

[目的]研究阿克苏河灌区作物的理论需水量的时空变化特征,为该区水资源科学管理、高效利用提供理论依据。[方法]基于灌区内1972—2014年6个气象台站的逐日气象观测数据,采用FAO修正的Penman-Monteith模型,计算参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进行空间数据的插值分析,对阿克苏河灌区作物的理论需水量特征分别在空间和时间两个维度上进行探讨。[结果](1)阿克苏河灌区多年平均ET0介于1 118~1 241mm之间,呈现中部以北地区较低,西南部、南部地区较高的规律;(2)春季和夏季的ET0最高,5,6,7月的月均ET0合计为533mm,是作物最需要水分补给的重要时段;(3)自20世纪70年代至今,作物年均蒸发蒸腾量呈现逐渐降低的趋势,2010年以后的变化趋势较为显著;(4)灌区各季节及全年的ET0变化均呈现S形曲线分布,至2014年已接近波谷并有抬升趋势。[结论]在气候变化背景下,阿克苏河灌区作物的理论需水量随时间变化显著,春夏季受蒸腾作用影响是需要补水的关键时期,年际变化呈波动抬升趋势;在空间上亦呈现明显地带分异特点,呈南高北低的特征。     

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。     

基于GEP和地理位置信息的湘鄂地区月参考作物腾发量模拟计算

参考作物腾发量(ET0)是计算植被蒸散发的关键因子,准确估算ET0对水资源管理、灌溉制度设计等具有重要意义。本研究利用湘鄂地区46个气象站点1955—2005年的逐月气象数据,包括月最高气温、最低气温、平均风速、日照时数以及相对湿度,用FAO-56 Penman-Monteith法计算各站的逐月ET0值。然后结合基因表达式编程(GEP)算法挖掘公式的能力,以各站点的地理位置信息(纬度、经度、海拔)及月序数为输入,以多年逐月平均ET0值为输出,建立基于地理位置信息的月ET0模型,并与传统ET0模型的计算结果进行比较。结果表明,所建立的模型具有足够的精度,校正、检验阶段的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.934、0.951和10.050 mm、8.628 mm;与Hargreaves和Priestley-Taylor法相比,基于地理位置信息建立的GEP模型的结果均方根误差最小,变化范围为8.628~9.967 mm。本研究所建立的月ET0模型具有明确的表达式,简单易用,在湘鄂地区仅利用地理位置信息计算逐月ET0是可行的,可以利用该模型进行月尺度的灌溉制度设计和植被蒸散发的估算。     

新疆参考作物蒸散发趋势转折与大尺度气候变率的关系

参考作物蒸散发(reference crop evapotranspiration,ET₀)能够全面反映一个地区的蒸散发能力,在农业高效节水灌溉等领域得到了广泛应用。近年来大多数研究通常将ET₀与局地气象因子的变化进行敏感性分析,忽略了大尺度气候变率对ET₀的遥相关影响。该研究基于新疆地区84个气象站点的逐日气象资料和气候变率指数,采用多元线性回归和Cramer’s突变检验等方法,探究了厄尔尼诺南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)、印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole,IOD)、太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)和北大西洋多年代际振荡(Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO)等大尺度气候变率与新疆地区ET₀趋势转折的关系。结果表明：1960—2020年ET₀总体呈下降趋势,平均递减率为0.75 mm/a;1998年为ET₀     

利用温度资料和广义回归神经网络模拟参考作物蒸散量

参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0)精确模拟对水资源高效利用和灌溉制度制定具有重要意义,该文以四川盆地19个气象站点1961-1990年逐日最高、最低温度和大气顶层辐射作为输入参数,FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,建立基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的ET0模拟模型,基于1991-2014年资料进行模型验证,将GRNN模型同Hargreaves(HS1)和改进Hargreaves(HS2)等简化模型的模拟结果进行比较,分析只有温度资料情况下不同模型模拟ET0误差的时空变异性。结果表明:GRNN、HS1和HS2模型均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.41、1.16和0.70 mm/d,模型效率系数(Ens)分别为0.88、0.13和0.67。3种模型RMSE在时空上均呈现HS1HS2GRNN、Ens均呈现GRNNHS2HS1趋势;与PM模型模拟结果相比,GRNN、HS1和HS2模型模拟结果分别偏大0.8%、45.1%和17.3%。在时空尺度上的误差分析均表明利用温度资料建立的GRNN模型能够较为准确地模拟四川盆地ET0,因此可以作为资料缺失情况下ET0模拟的推荐模型。该研究可为四川盆地作物需水精确预测提供科学依据。     

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。     

石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析

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。