甘肃省参考作物蒸散量变化特征与影响因子分析

为了探寻甘肃省参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征及其影响因子,利用FAO-Penman-Monteith(98)公式计算甘肃省4个分区的ET_0。依靠处理定性概念与定量描述不确定转换的云模型对ET_0变化特征和影响ET_0的气象因子进行了研究;同时,采用通径分析的方法,对不同区域影响ET_0变化的气象因子进行了探讨。结果表明:63年来,ET_0在空间上表现为西北地区大于东南地区。其中,河西地区ET_0在甘肃省内一直处于最高值,但呈逐年减小的趋势;陇中地区和陇东地区前30年先减小,后33年较之前有所增加,但总体趋于稳定;陇南地区则表现为多年最低值且较为稳定,无明显变化。63年来河西地区ET_0分布最为离散,不均匀性也最不稳定性;陇东地区ET_0分布最为均匀,稳定性也相对最好。通径分析表明,各个气象因子对ET_0变化都有影响且对不同区域ET_0的主要影响因子也不尽相同。对河西地区和陇南地区ET_0变化直接作用最大的气象因子为平均温度;对陇中地区和陇东地区ET_0变化直接作用最大的气象因子分别为平均相对湿度和日照时数。平均风速是对河西地区、陇中地区和陇东地区间接作用最为显著的气象因子;而对陇南地区ET_0间接作用最为显著的气象因子则为日照时数。     

黄河源区近40年参考作物蒸散量变化特征研究

选取位于黄河源区10个气象台站1971—2010年观测资料,运用彭曼—蒙蒂斯公式计算出各站参考作物蒸散量（ET₀）。通过数学统计、相关分析、小波分析等方法对黄河源区ET₀分别作了空间分布、年内变化和年变化等特征分析,结果发现源区ET₀空间分布不均匀,呈现西北部大于东南部。年内ET₀逐月变化表现为典型的单峰型;源区ET₀的四季分布差异较大,夏季蒸散量最大,冬季最小,春、秋季次之。各季节ET₀与气温和日照呈显著正相关,而与降水量和相对湿度呈明显负相关。ET₀年际变化为逐年波动式上升趋势,整个源区年平均ET₀以6.1 mm·10a^-1的气候倾向率逐年增大。40 a间ET₀曾出现过两次较为明显的准周期变化,分别在20世纪70年代中期至80年代中期,约为准8 a周期,1990年以后基本表现为准5 a周期变化。     

泾河上游典型站近45年参考作物蒸散量变化特征

为了更好地探讨泾河上游地区植被耗水的变化情况,利用泾河上游4个典型站点近45 a的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式,计算了日参考作物蒸散量,并对ETo的日、月、年值的变化特征进行了分析,同时分析了影响ET0的主要气候因子.结果表明:泾河上游ET0的日均值和月均值与大气温度、日照时数等气象要素均达到极显著相关,与风速的相关程度最低,ET0日变化和月变化均呈现为相似的单峰型变化趋势,峰值出现在夏季7月份.近45年来,只有隆德ET0年值呈显著性增加,其他站ET0年值变化不明显.固原的夏季,隆德的冬、夏、秋季的ET0呈显著性变化,其他站各季节变化均不明显.     

西藏参考作物蒸散量时空变化特征与影响因素

为深入认识西藏参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算西藏37个气象站点32 a(1981—2012年)的逐日ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数(UNEP)进行气候评价,利用空间插值及Mann-Kendall趋势检验法对西藏及各气候区ET_0时空变化特征进行分析,并通过偏相关分析法对其主要影响因素进行探讨,结果表明:西藏共分为特干旱、干旱、半干旱、干旱半湿润、湿润半湿润和湿润气候区,主要为半干旱气候区。近32 a参考作物蒸散量整体呈减小趋势,变化趋势为-1.508 mm·a~(-1),可将32 a分为3个时段,1981—1989年处于高蒸散阶段,1989年后处于低蒸散阶段,2005年起又持续回升。西藏西部到东部,年际ET_0呈减小趋势。各气候区气象因子的影响基本符合平均气温日照时数平均风速相对湿度,且平均气温、日照时数及平均风速在干旱区的影响较湿润区更为显著。     

黄河上游玛曲地区近40a蒸发量变化特征分析

利用黄河上游玛曲气象站1969-2008年的蒸发量观测资料,用线性趋势分析、小波分析及突变分析等方法,分析了玛曲近40a蒸发量的变化特征。结果表明:近40a来玛曲年蒸发量呈较为明显的减小趋势,倾向率为-44.3mm/10a,其中90年代这种减小的特征更为突出。玛曲年蒸发量存在较为明显的准10a周期变化和25a较长周期变化特征。年蒸发量在1974年发生了由高向低的突变。40a中玛曲各季节蒸发量普遍呈减小的趋势,其中尤以夏季蒸发量减小的趋势最为明显,春季蒸发量变化较平缓,减少的趋势在各季节中表现最微弱。通过对蒸发量与环境因子之间的相关关系分析表明,气温日较差和风速是影响蒸发量的最重要的因子,气温日较差和风速的明显减小,可能是引起蒸发量下降的主要原因。     

内蒙古不同气候区域参考作物腾发量估算模型适用性分析

本研究基于内蒙古自治区50个站点1951—2013年的气象资料,对文献中已有的33个参考作物腾发量(ET0)模型进行详细的统计分析,采用10个统计指标对ET0估算模型的性能进行评价,并引入全球绩效指标(GPI)来对模型进行排名.结果表明,在特干旱和干旱地区,基于质量转换(Mass transfer-based,MTB)...     

甘肃中东部半干旱区参考作物蒸散量多种计算方法的比较研究

为明确甘肃中东部丘陵沟壑地区参考作物蒸散量(ET0)在气象资料短缺条件下的计算方法,依据6个气象站的长系列资料,以FAO Penman-Monteith方法为标准,对7种ET0计算方法进行评价。结果表明:Hargreaves与FAO Penman-Monteith吻合最好,其次为Jensen-Haise,各地区年均标准偏差(RMBE)分别为120.0 mm、446.1 mm。Pennman、FAO-17 Penman、FAO-24 Radiation、Preiestley-Taylor计算结果偏高,各地区年均RMBE在3 122.1～1 383.4mm间,以FAO-24 Radiation差异最大。8种方程计算的年内月均ET0趋势基本呈单峰曲线,峰值出现在7月份。Hargreaves、Jensen-Haise两种方程3-9月差异大于1-2月和10-12月份; Penman、FAO-17 Penman、FAO-24Radiation、Preiestley-Taylor、Makkink 5种方程7月份差异最大,地区间表现不一。不同的方程与FAO PenmanMonteith方程均存在显著的线性相关关系(0. 994**≤R≤0.8743**),回归系数t检测均达到显著水平,以FAO Penman-Monteith方程为基础对各方程进行矫正是可行的。     

Hargreaves公式计算宁夏地区参考作物腾发量的研究

Penman-Monteith公式计算ET0需要大量的气象数据,而这些数据在一些地区尤其是不发达地区缺测情况较多。Hargreaves公式是FAO推荐的在只有气温数据情况下,估算ET0的方法,但在应用时需要对其进行修正。文中利用国家气象数据共享服务网提供的宁夏24个气象站长系列逐旬气象资料(1951-1999年),分别用Penman-Monteith公式,Hargreaves公式计算参考作物腾发量,然后通过回归分析确定出宁夏每一个气象站所代表区域应用Hargreaves公式时的经验系数,提出修正后的Hargreaves计算公式;并用2000-2012年的气象数据对修正后的Hargreaves公式进行验证。结果表明:1)未修正的Hargreaves公式,在宁夏地区的适用性较差,与Penman-Monteith公式计算值对比差异显著。2)修正后的Hargreaves公式计算精度显著提高,与Penman-Monteith公式计算结果有很好的拟合,可见,利用修正后的Hargreaves公式替代PM公式计算宁夏地区参考作物腾发量是可行的。     

干旱区农田蒸散量的日间变化分析

塔里木灌区位于中国新疆的塔克拉玛干沙漠北缘 ,本区开垦前是沙漠起伏、灌木丛生的原始荒漠 ,原始胡杨林点片连绵生长于荒漠之中。 1 95 2年 3月开垦至 1 996年 ,全灌区总灌溉面积已达到 660 0 0 ha。形成了稳定的农业生态环境 ,成为塔里木盆地最大的新绿洲。绿洲内部农田蒸散的日变化规律 ,极具干旱区特点。本文通过中国科学院阿克苏水平衡试验站的观测试验和一些干旱、半干旱及湿润地区的蒸发日变化过程进行了对比分析 ,论述了干旱区蒸发日变化的某些特征。     

北京地区参考作物蒸散量变化趋势及其主要影响因素分析

利用1951~2007年北京气象站的气象资料,采用FAO56 Penman-Monteith公式(PM公式),计算了北京地区每日的参考作物蒸散量(ET0),分析了北京地区各气象要素和ET0的变化趋势,利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要因子。研究结果表明:在1951~2007年期间北京地区的平均相对湿度和日照时数呈下降趋势,平均温度呈升高趋势,平均风速呈现先增加(1951~1972年)后下降的趋势(1973~2007年);饱和水汽压差升高造成的ET0值正变化不仅抵消了净辐射降低对ET0造成的负影响,还使得参考作物蒸散量表现为逐渐增加趋势;敏感性分析显示相对湿度和温度是影响北京地区年ET0变化的主要因子;在年内,夏季(6~8月份)对ET0影响最大的因素为日照时数,在其它时间段内,温度对ET0的影响最大。     

甘肃省参考作物蒸散量及影响因素的时空分异特征

为了探寻甘肃省参考作物蒸散量(ET0)的变化特征及其影响因子,利用甘肃省29个气象测站1951—2013年的观测资料,采用FAO-Penman-Monteith(98)公式计算甘肃省不同区域的ET0,并依靠线性趋势方程、云模型、通径分析和指标敏感性分析方法对ET0时空分异特征和影响因子进行分析。结果表明:甘肃省ET0以2.11mm·10a-1的倾向率呈现出增长趋势,除河西地区以0.71 mm·10a-1的倾向率呈递减趋势外,其余三个地区均呈增长状态。ET0空间分布总体上呈现为西北地区大于东南地区,河西地区最为离散、不稳定,陇东地区最为均匀、稳定。ET0的主要影响因子具有空间变异性,河西和陇南地区为平均温度,陇中和陇东地区为平均相对湿度和日照时数。但是ET0的变化是多因素共同影响的结果,平均风速是河西地区和陇东地区的另一主要影响因素,陇中地区为平均相对湿度,陇南为日照时数。     

石羊河流域参考作物蒸散发时空变化及其对气候变化的响应

基于石羊河流域8个气象站点1984—2019年逐日气象资料,分析参考作物蒸散量(ET0)时空变化规律,多种定性与定量分析方法结合,揭示ET0变化与气象因素间的相关关系,确定主导气象要素,探明ET0变化对主导因子敏感程度及贡献.结果表明:石羊河流域ET0上升趋势显著,流域大部分区域达到0.05显著性水平;空间上呈现由南向...     

科尔沁沙地青贮玉米蒸散量的估算与分析

为准确估算科尔沁沙地青贮玉米实际蒸散量的变化规律,选用ASCE Penman-Monteith(ASCE-PM)模型计算参考作物蒸散发(ET0);利用双作物系数模型模拟土壤含水率与对应实测值进行统计分析,根据均方根误差、一致性指数、平均绝对误差和Nash-Sutcliffe效率指数4个指标以及回归系数和决定性系数对双作物系数模型进行率定和验证,然后模拟青贮玉米的作物系数,与ASCE-PM模型结合后模拟青贮玉米的蒸散发、棵间土壤蒸发和作物蒸腾规律,并分析其影响因素。结果表明:双作物系数模型准确地模拟土壤含水率和棵间土壤蒸发的变化过程,率定各阶段基础作物系数为0.25、0.9和0.5。棵间土壤蒸发先由播种时峰值下降到较低水平,于收割前有所回升;蒸腾速率除刚出苗和收割前呈单峰变化外大部分时段呈双峰变化,日内变化规律大体为中午高,早晚低,自出苗之日起生长中期后半段处于较高水平,之后逐渐减弱。青贮玉米蒸散量与太阳辐射线性关系最为显著(R=0.643),与气温、空气湿度和风速的相关性依次次之。ASCE-PM模型空气动力项5 d尺度贡献率为27.94%~77.66%,且随风速同增减。综上所述,ASCE-PM模型结合双作物系数可较好估算科尔沁沙地青贮玉米的实际蒸散量,以及棵间土壤蒸发和作物蒸腾量。     

Spatiotemporal variations of evapotranspiration and reference crop water requirement over 1957-2016 in Iran based on CRU TS gridded dataset

Agriculture needs to produce more food to feed the growing population in the 21^st century. It makes the reference crop water requirement (WREQ) a major challenge especially in regions with limited water and high water demand. Iran, with large climatic variability, is experiencing a serious water crisis due to limited water resources and inefficient agriculture. In order to overcome the issue of uneven distribution of weather stations, gridded Climatic Research Unit (CRU) data was applied to analyze the changes in potential evapotranspiration (PET), effective precipitation (EFFPRE) and WREQ. Validation of data using in situ observation showed an acceptable performance of CRU in Iran. Changes in PET, EFFPRE and WREQ were analyzed in two 30-a periods 1957-1986 and 1987-2016. Comparing two periods showed an increase in PET and WREQ in regions extended from the southwest to northeast and a decrease in the southeast, more significant in summer and spring. However, EFFPRE decreased in the southeast, northeast, and northwest, especially in winter and spring. Analysis of annual trends revealed an upward trend in PET (14.32 mm/decade) and WREQ (25.50 mm/decade), but a downward trend in EFFPRE (-11.8 mm/decade) over the second period. Changes in PET, EFFPRE and WREQ in winter have the impact on the annual trend. Among climate variables, WREQ showed a significant correlation (r=0.59) with minimum temperature. The increase in WREQ and decrease in EFFPRE would exacerbate the agricultural water crisis in Iran. With all changes in PET and WREQ, immediate actions are needed to address the challenges in agriculture and adapt to the changing climate.     

Investigation of crop evapotranspiration and irrigation water requirement in the lower Amu Darya River Basin,Central Asia

High water consumption and inefficient irrigation management in the agriculture sector of the middle and lower reaches of the Amu Darya River Basin(ADRB)have significantly influenced the gradual shrinking of the Aral Sea and its ecosystem.In this study,we investigated the crop water consumption in the growing seasons and the irrigation water requirement for different crop types in the lower ADRB during 2004–2017.We applied the FAO Penman–Monteith method to estimate reference evapotranspiration(ET0)based on daily climatic data collected from four meteorological stations.Crop evapotranspiration(ETc)of specific crop types was calculated by the crop coefficient.Then,we analyzed the net irrigation requirement(NIR)based on the effective precipitation with crop water requirements.The results indicated that the lowest monthly ET0 values in the lower ADRB were found in December(18.2 mm)and January(16.0 mm),and the highest monthly ET0 values were found in June and July,with similar values of 211.6 mm.The annual ETc reached to 887.2,1002.1,and 492.0 mm for cotton,rice,and wheat,respectively.The average regional NIR ranged from 514.9 to 715.0 mm in the 10 Irrigation System Management Organizations(UISs)in the study area,while the total required irrigation volume for the whole region ranged from 4.2×109 to 11.6×109 m3 during 2004–2017.The percentages of NIR in SIW(surface irrigation water)ranged from 46.4%to 65.2%during the study period,with the exceptions of the drought years of 2008 and 2011,in which there was a significantly less runoff in the Amu Darya River.This study provides an overview for local water authorities to achieve optimal regional water allocation in the study area.