豫东平原参考作物腾发量时空变化

根据豫东平原六地（市）（安阳,西华,信阳,许昌,郑州,驻马店）气象站1961～2000年40年的观测资料,应用1998年FAO最新推荐的Penman—Monteith公式计算了40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。结果表明ET0值除信阳有所增加外,其余各站呈现为逐年减少趋势,说明气候变化对ET0的影响较大;并对平均气压、平均最低气温、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、地理纬度、海拔高度与ET0的相关性进行了分析和检验,得出安阳、西华、许昌ET0值与年日照时数相关性最好;信阳、郑州、驻马店ET0值与平均相对湿度相关性最好。空间上ET0随地理纬度的增大呈递增趋势,随海拔高度的增大呈递减趋势。     

重庆地区参考作物蒸散时空特征与气候影响因子

利用重庆地区34个气象站1961-2009年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并通过GIS空间插值、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了重庆地区ET0的时空变化特征及其气候影响因子。结果表明:在空间分布上,重庆地区参考作物蒸散具有明显的区域差异,总体表现为:自西向东北方向增加,向东南方向减少。年内ET0主要受日照与气温的影响,其变化曲线呈单峰型。49年以来,重庆地区年均与春、夏、冬3季ET0均呈显著下降趋势,秋季的变化特征不明显,日照与风速的显著减小是造成重庆地区ET0呈下降趋势的主要原因。     

大理河流域参考作物蒸散量的时空分布特征及原因分析

基于Penman-Monteith公式计算了我国大理河流域3个气象站1963―2012年的ET0,对大理河流域ET0的时空变化进行了分析,并使用Mann-Kendall法对ET0变化趋势的显著性及突变点进行了探讨;最后,通过Peasron相关系数分析了导致流域ET0变化的主要气象因素。结果表明,1963―2012年大理河流域的ET0总体呈波动性递增,但变化趋势并不显著,突变点为1970、1975、1993年。大理河流域的气候在1963—2012年出现暖干化;ET0在年内分布不均,其最大值在6月,达到了173.8 mm;在流域空间上ET0分布基本呈现出自东北向西南递减的趋势;ET0与平均温度、平均日照时间、平均风速呈极显著正相关关系(α=0.01),与平均相对湿度呈极显著负相关关系。     

中国粮食主产区主要气象因子时空演变特征及其对参考作物蒸散量影响

准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的影响,对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。利用中国粮食主产区258个气象站点1961―2013年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,通过M-K趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法,分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明,1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势,而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势;1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区(I区)、温带干旱半干旱地区(II区)、亚热带湿润地区(III区)及暖温带半湿润地区(IV区)多年平均气温均呈增大趋势,平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势;1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降,且ET0在四季呈现出夏季春季秋季冬季的特征;多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关(P0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P0.01);1961—2013年中国粮食主产区全区及I~IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献,其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子,其次为平均气温和风速;而II区ET0变化的主要驱动因子为风速,其平均贡献率WII(风速)为0.37;综上所述,中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应,均呈现出区域性、季节性差异。     

呼伦贝尔市参考作物蒸散量的时空分布及其气候成因

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是制定作物灌溉制度与灌溉工程规划、设计的重要依据。基于1961-2014年呼伦贝尔市7个典型站点以及其周边隶属于黑龙江省的6个站点的农业气象观测资料,利用国际粮农组织FAO推荐的Penman-Monteith公式计算ET0,采用克里金法进行空间差值,利用MATLAB进行Mann-Kendall检验,采用SPSS对ET0及气候因子进行相关分析。结果表明:(1)呼伦贝尔市作物全生育期及逐月ET0的空间变化趋势呈北低南高之势;ET0随时间推移呈逐月递减趋势,呼伦贝尔市南部地区5月ET0高达158 mm。(2)除东南地区外,全生育期ET0年际间线性趋势与多项式趋势一致,基本呈现上升趋势;除5、6月份生育期内其他月份ET0均有上升趋势。(3)逐月及全生育期ET0突变检验结果均为正值,6月和9月各有两个站点上升趋势显著(UUa)。(4)ET0变化与相对湿度为负相关,与其他气象因子均呈正相关关系,其中气温与水气压是影响ET0最大的两个气象因素。     

山东省参照作物腾发量时空变异分布特征

【目的】分析山东省参照作物腾发量(ET0)的时空分布规律及影响因素。【方法】采用FAO-56 Penman-Monteith方程计算山东省24个气象站点的逐日ET0,通过统计分析和Arc GIS中反距离权重插值法,定量和定性分析了ET0的时空分布特征。【结果】1961—2011年山东省平均ET0为1 161 mm,呈减小趋势,分布差异主要受空气动力因素影响;年内分布集中,5、6月ET0最大,占全年的27%,5—9月受温度、湿度影响显著,10—次年4月受日照时间、风速影响显著。空间上,ET0从西北到东南呈减小的趋势,内陆主要受温度、日照时间影响,东南沿海主要受湿度、风速影响,ET0空间分布与湿度显著负相关,采用湿度估算ET0,平均相对误差为2%。【结论】山东省ET0空间分布的主控因子是湿度。     

新疆参考作物蒸散量敏感性分析

根据1961—2013年我国新疆地区55个气象站常规气象资料,基于Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并计算其对最高温度、最低温度、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,年最高、最低温度呈显著增长趋势,风速、参考作物蒸散量及日照时间呈显著减少趋势。最高温度对ET0敏感性最高,相对湿度次之,而日照时数的敏感性最低。由于气象因子空间分布不均匀,所以新疆敏感系数存在空间分布差异。最高温度、风速和相对湿度的敏感系数在新疆中部及北部较高。最低温度在新疆的西部、东部较高,中部天山山区较低。日照时数在南疆地区较高,北疆地区较低。53年来,最高温度和风速的敏感系数呈减少趋势,其中南疆地区减少趋势明显。最低温度的敏感系数全疆呈增加趋势,在天山山区增加趋势明显,日照时数的敏感系数在南疆地区增加趋势明显,相对湿度的敏感系数在全疆地区呈增加趋势。     

豫东平原参考作物腾发量时空变化分析及影响研究

根据豫东平原6地(市)(安阳、西华、信阳、许昌、郑州、驻马店)气象站1961～2000年40年的观测资料.应用1998年FAO最新推荐的Penman-Monteith公式计算了40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.结果表明ET0值除信阳有所增加外,其余各站呈现为逐年减少趋势,说明气候变化对ET0的影响较大.对平均气压、平均最低气温、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、地理纬度、海拔高度与ET0的相关性进行了分析和检验,得出安阳、西华、许昌ET0值与年日照时数相关性最好;信阳、郑州、驻马店ET0值与平均相对湿度相关性最好.空间上ET0随地理纬度的增大呈递增趋势,随海拔高度的增大呈递减趋势.     

青海东部农业区ET_0变化特征及气候影响因子分析

利用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区12个气象站47年(1960—2006)逐月参考作物蒸发蒸腾量(ET0),对参考作物蒸发蒸腾量、气象因子随时间变化特征进行了分析。结果显示,ET0年内呈单峰型分布,月际变化较大,最大值出现在7月份,最小值出现在12月份;近47年ET0随时间呈极显著下降趋势变化;风速是影响ET0的最主要影响因子,最高温度对该地区ET0的影响也较为显著;海拔与ET0具有明显的相关性,R2为0.68,且ET0随海拔的增高具有明显下降的趋势。研究表明,在高寒高海拔区,风速是影响ET0的最主要气候影响因子,海拔与ET0呈负相关关系。     

京津冀地区参考作物蒸散量变化特征与成因分析

【目的】分析京津冀地区参考作物蒸散量(ET0)的变化特征及其影响因子。【方法】基于京津冀地区24个气象站1961―2016年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了各站及区域ET0,采用气候倾向率、Mann-Kendall突变检测、Morlet小波分析、敏感性系数等方法对京津冀地区ET0的时空变化及其影响因素进行了分析。【结果】1961―2016年,京津冀地区全年和四季ET0均呈下降趋势,在空间上表现出随海拔增加而减小的基本特征;全年和秋季ET0分别在1975年和2009年发生了由减少到显著减少的突变;全年、春季、夏季、秋季、冬季ET0的典型周期分别为7、11、16、19、19 a;ET0在年、春季、秋季、冬季均对相对湿度最敏感,在夏季则对最高气温最敏感。【结论】在全年、春季、秋季、冬季,风速的显著下降是ET0减少的主要原因,而在夏季,ET0减少的主要原因是日照时间的显著减少;ET0的在时间上变化不显著,是气候因子综合贡献率与ET0相对变化率差别较大的重要原因。     

江苏省参考作物蒸散量的时空变化及影响因素分析

【目的】参考作物蒸散量是水分循环和能量循环的重要组成部分,研究其变化特征及影响因素可以为该地区合理利用水资源,高效水分管理及农业生产布局提供参考。【方法】利用1961-2018年江苏省60个站点的风速、温度、相对湿度和日照时数等逐日数据计算了逐日蒸散量(ET0),并采用气候倾向率、敏感性分析、通径分析、贡献率分析等方法对江苏省ET0的时空变化及影响因素进行分析。【结果】①江苏省1961-2018年平均ET0为976.8 mm,区域整体ET0的变化幅度为-0.44 mm/10 a,共有28个站点ET0呈增加趋势(47%),主要分布在无锡以及苏州等苏南区域,共有11个站点ET0增加趋势显著(p<0.05),其中无锡、太仓、靖江地区ET0气候倾向率较大,分别为18.6、19.0、30.0 mm/10 a。共有32个站点ET0呈减小趋势(53%),主要分布在连云港、徐州、宿迁等苏北地区,共有16个站点ET0减小趋势显著(p<0.05),其中新沂、泗洪、灌南地区ET0减小趋势较大,分别为-19.2、-23.1、-23.2 mm/10a;②丰县(1 007.4 mm)、徐州(1 041.1 mm)以及西连岛(1 130.3 mm)区域为ET0的高值中心;③ET0对平均温度、日照时间、风速为正敏感,对相对湿度为负敏感,且ET0对相对湿度最敏感。平均温度、日照时间、风速、相对湿度与ET0决策系数分别为0.09、0.33、-0.02、0.29。敏感系数空间分布上,ST与SWS纬向分布特征都较明显;④贡献率分析表明,主要影响因素为风速的有22个站点,均分布在苏北地区,其中沛县、泗阳、新沂站风速对ET0变化贡献较大,分别为-13.44%、-12.52%、-12.49%,主要影响因素为相对湿度的有38个站点,主要分布在苏南地区,其中丹阳、靖江、昆山站相对湿度对ET0变化贡献较大,分别为18.47%、18.57%、20.87%,全区平均温度和日照时间不对ET0变化产生主要影响。【结论】苏北地区ET0变化的主要影响因素是风速,且风速贡献率为负,苏南地区ET0变化的主要影响因素是相对湿度,相对湿度贡献率为正。     

艾比湖绿洲参考作物蒸散量的敏感性分析

【目的】研究艾比湖绿洲参考作物蒸散量对不同气象因子的敏感性。【方法】利用Penman-Monteith公式,基于艾比湖绿洲1962—2016年4个气象站的逐月气象资料计算ET0。通过敏感性分析,计算最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间和风速的敏感系数,并运用MK趋势检验分析其变化趋势,最后分析了敏感系数在各个站点的变化特征。【结果】通过MK趋势检验,发现参考作物蒸散量、日照时间和风速呈下降趋势;最高温度、最低温度和相对湿度呈上升趋势。通过敏感性分析,发现最高温度、风速在研究区呈下降趋势,最低温度、相对湿度、日照时间为上升趋势。艾比湖绿洲中,各气象因子对ET0的敏感程度为相对湿度>最高温度>风速>最低温度>日照时间。ET0对不同气象因子的敏感系数在空间上存在差异,最高温度、最低温度、风速、相对湿度在艾比湖北部的阿拉山口较高,在温泉站较低;日照时间则在温泉较高,在阿拉山口较低。【结论】相对湿度对艾比湖绿洲ET0的敏感性最高,日照时间的敏感性最低。     

山西省参考作物蒸散量的时空变化特征及影响因素分析

利用山西省及周边地区共计35个气象站点1957—2014年的逐日气象数据,使用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET_0),采用一元线性回归和反距离加权插值法分析ET_0的时空变化特征,并采用逐步回归分析对ET_0的影响因素进行研究。结果表明,1年ET_0随时间的变化特征呈现混合模式,以下降趋势为主。2多年平均ET_0空间分布差异显著,区域内存在2个高值区、2个次高值区和2个低值区。秋季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布最为接近,而冬季,春季和夏季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布相差较大。3各站点年ET_0受同时期气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间或降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间、降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受地理要素的影响程度由大到小的排序为:海拔、纬度。     

山西地区近55年参考作物蒸散量的变化特征及其主要影响因素分析

利用1955—2009年山西地区5个站点(大同、阳泉、太原、吕梁和临汾)逐日气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0),分析了不同地区的气象要素(温度、相对湿度、日照时数和风速)和年ET0随时间变化特征,并采用敏感性分析方法对影响ET0变化的主要气候因子进行了探讨。结果表明,5个站点平均温度和平均相对湿度从低纬度到高纬度逐渐增大;而平均风速和平均日照时数则逐渐减小。5站点的多年平均温度随时间有平缓上升趋势。大同和阳泉的年ET0高于其他站点,其他站差异不明显。4气象要素中对大同、太原和吕梁站ET0影响最大的要素为相对湿度,对临汾站ET0影响最大的要素为日照时数,温度变化对各站点ET0的影响作用最小。     

参考作物腾发量长期年际变化规律及其机理探讨

运用Penman-Monteith方法,对北京昌平、开封惠北及湖北团林3个灌排试验站的近几十年参考作物腾发量(ET0)进行计算,结果显示,惠北及团林站年均ET0在近几十年呈现随时间而下降的趋势,而昌平站年均ET0则随时间而上升。ET0与同步气象资料变化分析表明,ET0的上述变化是由于气象环境变化所引起,其中相对湿度是最主要原因,其次为温度及日照时数。对昌平站,由于相对湿度的降低和风速的增加,ET0表现出上升的趋势;对惠北及团林站,由于相对湿度的增加和日照时数的减少,ET0表现出下降的趋势。     

汾河灌区参考作物蒸散发量变化趋势及影响要素分析

气候变化直接影响着区域的水循环和水资源管理,而研究潜在蒸散发的变化趋势及其影响要素对于灌区的水资源管理具有重要的作用。选择汾河灌区,利用灌区内气象站的长系列数据,分析了灌区内参考作物蒸散发(ET0)的变化趋势及主要影响要素。结果表明,1951―2014年,灌区ET0没有明显的变化趋势,这主要是由于温度升高和相对湿度降低引起的ET0增加与风速下降和日照时间减少引起的ET0下降相当。温度、相对湿度和风速变化主要影响4―6月ET0,而日照时间则主要影响了5―9月的ET0。     

基于不同机器学习模型的川中丘陵区参考作物蒸散量模拟

为探究不同数值模拟模型在川中丘陵区的适应能力,提高川中丘陵区气象资料缺失下的参考作物蒸散量(ET0)预报精度。选取7个代表性站点1961-2016年逐日气象资料,分别建立基于M5回归树(M5-RT)、双隐含层优化的反向传播神经网络(H-BPNN)和交叉验证优化的广义回归神经网络(CV-GRNN)的ET0预报模型。并选取3个在川中丘陵区具有较高精度的经验模型与其进行对比,在日尺度上评估模型的预报精度,利用可移植性分析评价3种模型在川中丘陵区的泛化能力。结果表明:①基于温度、风速和大气顶层辐射输入的M5-RT2、CV-GRNN2和H-BPNN2模型都具有较高的模拟精度,其R\+2分别为0.987、0.967和0.988,NSE分别为0.987、0.937和0.988;②日尺度误差分析表明,4类输入项组合下,M5-RT模型最优,H-BPNN模型次之,CV-GRNN模型最差,但3种模型的均方根误差均小于0.5 mm/d、平均相对误差均小于13.59%,优于Jensen-Haise、Hargreaves-Li和Irmak-Allen模型,M5-RT2(输入大气顶层辐射、最高/低温度和风速)、M5-RT3(输入最高/低温度和风速)和M5-RT4(输入大气顶层辐射和风速)在川中丘陵区内具有广泛的适应性,均可作为气象数据缺失下川中丘陵区ET0预报的推荐模型;③可移植性分析发现,训练、预测站点交叉组合下,3种模型的预报精度都有降低,但M5-RT泛化能力最强,模拟输出稳定,H-BPNN和CV-GRNN在ET0大于6 mm/d时出现明显截断误差,预测值普遍偏小,同时CV-GRNN模拟结果于标准值的趋势线斜率较小,模拟数值整体偏小。基于M5回归树的ET0预报模型在川中丘陵区具有较高精度,模拟结果稳定,可作为推荐的ET0简化模拟模型。     

淮北平原水文气象要素长期变化趋势和突变特征分析

采用淮北平原五道沟水文水资源实验站长系列水文气象观测资料,分析了气温、降雨、日照和风速4个要素的长期变化趋势,并用Yamamoto法和Mann-Kendall法联合检测了该区域年时间序列的水文气象要素突变现象。结果表明,半个世纪以来五道沟实验站平均气温上升速率为0.14℃/10a,年最低气温上升速率为0.54℃/10a,年最高气温下降速率为0.33℃/10a,年降水量以1.3 mm/a的速率增加,年日照时数整体呈下降趋势,平均风速下降速率为0.32/10a。用Yamamoto法检测突变结果表明年平均气温和年降雨量均未发生突变,年日照时数和年平均风速分别在1997年、1985年发生突变;用Mann-Kendall法检测检验得出本地区年平均气温、年降雨量和年日照时数分别在2003—2004年间、2002年、1998年前后发生突变。