基于波文比-能量平衡法的半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量估算

为准确估算半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量，在测定气象数据的基础上，以水量平衡法的实测蒸发蒸腾量（ET）为参考，分析判断波文比-能量平衡法估算半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾量的适用性以及整个生育期内葡萄ET的变化规律，分别采用单作物系数法（K_c）、双作物系数法（K_cb）估算半干旱半湿润地区葡萄ET。结果表明：全生育期内波文比-能量平衡法与水量平衡法之间的均方根误差(RMSE)与纳什系数(NSE)分别为0.54与0.64，决定系数为0.82，说明波文比-能量平衡法可以较好地应用于半湿润地区葡萄园蒸发蒸腾估算，双作物系数法比单作物系数法估算结果更为精确，计算出的双作物系数0.85、1.07、0.71可以作为本地区值。     

基于气象参数的内陆干旱区作物生育期ET0预测

为实现大田作物灌溉的精细化管理,研究了基于气象因素的生育期ET₀预测模型。采用灰色理论对ET₀与日均、日最高、最低温度,日均风速,相对湿度以及日照时数进行灰色关联度分析,结果表明ET₀与温度（包括日均、最高、最低温度）及相对湿度的灰色关联度较高。在分析ET₀与上述气象因素间的相关系数基础上,采用日均温度、日均风速以及日照时数作为模型的输入,ET₀作为输出,建立了BP神经网络（BPNN）预测模型;采用日均温度、日均风速、日照时数及灰色关联度作为输入,建立了模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）预测模型。研究结果表明,BPNN模型的训练值决定系数为0.8643,平均相对误差6.29%,预测值决定系数为0.8099,平均相对误差7.83%;FLSSVM模型的训练值决定系数为0.9684,平均相对误差2.89%;预测值决定系数为0.9663,平均相对误差3.43%。BP神经网络与FLSSVM模型的精度均较高,可以用来预测ET₀日值,这为大田作物的精细化灌溉管理提供理论与技术支持。     

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。     

对常用潜水蒸发经验模型中E0值的探讨

为提高潜水蒸发计算精度，利用潜水蒸发强度、埋深为零时的土面蒸发强度和水面蒸发强度的实测资料对阿维里扬诺夫公式、叶水庭公式和雷志栋公式中E₀值的选取进行了探讨，同时对比分析了E₀分别为水面蒸发强度和埋深为零时土面蒸发强度两种情况下的潜水蒸发强度。结果表明，针对新疆地区粘壤土类型，对于上述三种公式，若用埋深为零的土面蒸发强度代替水面蒸发强度，计算结果会产生误差，精度偏低，应选用E₀为水面蒸发强度进行计算，获得了η与地下水埋深的指数函数关系。该研究为潜水蒸发经验模型中E₀值的选取提供参考，同时为求解雷志栋公式中参数η提供一种新方法。     

气候变化下滇中地区水稻需水量与灌溉需水指数时空变化研究

基于1961—2013年滇中地区48个气象站逐日气象数据和2014—2018年5个水稻灌溉试验站的水稻生育期观测资料，利用Penman-Monteith公式和单作物系数法，并结合线性趋势和Mann-Kendall法计算分析了近53 a滇中不同分区水稻不同生育期需水量（ET_c）、有效降雨量（P_e）、净灌溉需水（IR）和灌溉需水指数（IRI）的时空分布特征。结果表明：1961—2013年滇中地区ET_c、P_e、IR和IRI平均值分别为546.34、235.96、310.38 mm和0.57，ET_c和P_e均呈显著减少趋势，IR和IRI呈波动上升趋势，每10 a其变化幅度分别为-4.358、-6.468、1.2 mm和0.8%。ET_c减小趋势主要集中在滇中I-2区和干热河谷Ⅵ区，P_e减小趋势主要集中在滇中I-3区和滇中I-4区，IRI上升趋势主要集中在滇中I-3区和滇中I-4区，ET_c、P_e和IRI显著变化主要出现在拔节孕穗期、分蘖期和乳熟期。1961—2013年滇中水稻ET_c呈分蘖期>抽穗开花期>乳熟期>拔节孕穗期>返青期>黄熟期，P_e呈抽穗开花期>分蘖期>拔节孕穗期>乳熟期>返青期>黄熟期，IRI呈返青期>分蘖期>黄熟期>乳熟期>拔节孕穗期>抽穗开花期。滇中水稻不同生育期ET_c呈现中北高中东低，减小幅度高值区主要分布在中北部，上升幅度高值区主要分布在中东部，P_e和IRI则呈相反的变化特征。P_e是影响ET_c、IR和IRI变化的主导因素。     

东北日光温室葡萄园水热通量特征及其对气象因子的响应

运用温室葡萄水热平衡观测资料，分析了东北日光温室葡萄的能量平衡和能量分量日变化、生育期变化以及分配规律，同时也分析了潜热通量（λET）对环境因子的响应。结果表明：水热通量各分量在整个生育期日变化总体上呈现为单峰趋势，净辐射（R_n）的峰值最大为618.75 W·m^-2，λET峰值最大为242.73 W·m^-2，感热通量（H）峰值最大为327.93 W·m^-2；在新梢生长期，白天λET较小，为34.55 W·m^-2,随着生育期推进，λET逐渐增大，在果实着色成熟期达到最大值（78.49 W·m^-2）之后减小；H在各生育期能量中均占了绝大部分；白天潜热通量占净辐射的比例（λET/R_n）在新梢生长期最小，为25.28%，在果实着色成熟期最大，为44.17%；感热通量占净辐射比例（H/R_n）整个生育期几乎都达50%以上，土壤热通量占净辐射比例（G/R_n）相对较小，变化范围为4.46~12.32 W·m^-2；在整个生育期能量比率大小依次为H/R_n>λET/R_n>G/R_n。在不同生育阶段瞬时尺度上，R_n是影响潜热变化最主要的气象因子，R²高达0.88。在日尺度上，各气象因子对潜热通量的影响在逐渐变弱，相对湿度（RH）与λET相关系数仅为0.28。但无论从瞬时尺度还是日尺度，R_n都是影响潜热通量最主要的气象因子。各气象因子对潜热通量的影响大小依次为：R_n>VPD>T_a>RH。     

土壤含水量对夏玉米蒸发蒸腾量和光合性能的影响

采用盆栽控水试验,研究了5种土壤水分条件（分别为土壤田间持水量的50%、60%、70%、80%、90%,记为T1~T5）对夏玉米蒸发蒸腾量（ET）及抽雄期光合性能的影响。结果表明：土壤含水量对夏玉米生长过程中的ET、株高、叶面积和光合性能均有显著影响。与T1处理相比较,T2~T5水分处理下的夏玉米主要生育期内ET依次增加了23.66%、39.17%、43.33%和49.84%,呈线性增大的趋势;在夏玉米耗水强度最旺盛的抽雄期,与T1处理相比较,T2~T5处理下的蒸腾速率（T_r）分别增长了63.74%、75.65%、78.83%和81.77%,气孔导度（G_s）分别增长了71.97%、82.63%、83.91%和84.87%,二者均随着土壤含水量的增大呈指数函数变化,但土壤含水量超过田间持水量的70%后增幅显著减小;光合速率（P_n）分别增长了47.51%、60.65%、57.51%和55.87%,P_n、株高、叶面积随着土壤含水量的增大呈现抛物线形变化趋势,即先增加后减小的规律,在T3和T4处理水平下达到最大值,依次为28.14 μmol·m^-2·s^-1（T3）、256.5 cm（T4）、628.6 cm²（T3）。从提高夏玉米光合效率和水分生产效率、减少无效蒸发蒸腾耗水的角度考虑, 夏玉米抽雄期的土壤含水量控制在田间持水率的80%左右为宜。     

根据气象信息指导南疆棉花膜下滴灌的试验研究

为了探索利用气象信息指导膜下滴灌棉花科学灌溉的可行性，在南疆阿拉尔布设田间试验，根据自动气象站采集的气象信息计算作物蒸发蒸腾量（ET_c），当蒸发蒸腾量与降水量的差值累计达到30 mm时即进行灌溉。试验设置3个灌水定额处理，T1：24 mm，T2：30 mm，T3：36 mm，分别为水分亏缺量的0.8，1.0和1.2倍，同时设置1个当地生产中的常规灌溉处理作为对照（T4），重复3次。试验过程中，对不同处理棉田的土壤水分动态变化、植株生理指标、籽棉及皮棉产量、灌溉水利用效率和田间水利用效率进行了监测与分析。结果表明：根据气象信息指导灌溉的处理生育期耗水量在361.8~435.2 mm，且灌水定额越大，全生育耗水量越多，但均显著低于常规灌溉处理522.1 mm的总耗水量。根据气象信息确定灌溉时间的处理，籽棉产量与灌水定额呈显著的正相关关系，T3处理籽棉产量7 072.05 kg·hm^-2与T4对照处理7 245.28 kg·hm^-2的籽棉产量无显著差异，但灌水量却减少了164 mm；灌溉水利用效率随着灌水定额的增加而减小，但均显著高于对照处理。综合灌水量、产量及水分利用效率等因素考虑，认为当棉田作物蒸发蒸腾量与降水量的差值累计达到30 mm灌溉+灌水定额36 mm的组合，可以在保证棉花不减产的条件下，显著提高灌溉水利用效率和田间水利用效率，适用于南疆地区根据气象信息指导膜下滴灌棉花的灌溉管理。     

气象行业标准《小麦干旱灾害等级》在莒县实际生产中的订正应用

为探索定量评估干旱灾害对旱区冬小麦造成损失的方法，以山东省莒县为例，利用1981—2010年莒县三十年气候整编资料以及历年冬小麦生长发育期、土壤水分观测资料，运用FAO PM公式，对气象行业标准《小麦干旱灾害等级》中冬小麦不同生长发育阶段的可能蒸散量、需水量、水分亏缺率进行求算，对小麦不同生育阶段作物系数表（K_c）中后期阶段的发育期、K_c的界定取值以及有关计算公式等进行订正应用研究。结果表明：小麦生育期间各生育阶段总可能蒸散量518.741 mm、不同作物系数小麦总需水量466.393 mm，平均作物系数总需水量440.93 mm，进而求算的阶段水分亏缺率符合实际，效果良好，用水分亏缺率作为评估干旱对冬小麦造成损失的方法可取，可以满足依据水分亏缺率对小麦产量的预报评估需要，可为基层和各级科研人员掌握和了解小麦干旱灾害评估方法提供切实可行的参照依据。     

基于多源遥感数据的河套灌区干旱时空演变特征

利用中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）验证了2015—2016年土壤水分主动-被动微波数据集（SMAP）在河套灌区的适用性，基于土壤水分亏缺指数（SWDI ）和干旱周百分比（PDW）分析了作物生育期内灌区农业干旱时空演变规律，通过两个参考指标检验了SWDI在河套灌区的精度。结果表明：（1）SMAP在河套灌区的适用性较好；区域尺度上，SMAP和CLDAS的相关系数为0.65；栅格尺度上，约有69%的栅格表现良好（R>0.5），且多集中在灌区西南部和东北部。（2）严重干旱主要发生在4月下旬到5月中旬、7月下旬到8月下旬以及9月中旬到10月中旬，主要集中在灌区的西南部、中部和东部；2015—2016年PDW值略有增大，干旱事件的持续时间有所延长。（3）大气水分亏缺量（AWD）表征的气象干旱在时间上显示2 a内灌区干旱月份为5—8月；空间上，除去地形原因，SWDI和AWD的相关性较为显著，且有一半格点通过了显著性水平为0.01的显著检验，表明基于SWDI对河套灌区进行干旱状况分析具有较高的可信度。     

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.     

新疆塔里木盆地北缘日参考作物腾发量计算模型评价

采用4种常用的腾发量模型(Makkink模型,Turc模型,Priestley-Taylor模型以及Hargreaves模型)计算日腾发量,并以Penman-Monteith FAO 56公式计算结果为标准值进行对比,旨在寻找出建模数据少、模拟精度高以及适合研究区的腾发量计算模型。结果表明:Turc模型的日参考作物蒸发蒸腾量与Penman-Monteith FAO 56差异较小,其次是Makkink模型与Priestley-Taylor模型,Hargreaves模型的差异最大。     

极端干旱区滴灌条件下葡萄茎流变化规律研究

为探究极端干旱区滴灌葡萄植株茎流变化规律及其影响因素,本文采用Flow4-DL包裹式茎流计监测滴灌和沟灌条件下葡萄植株的茎流变化规律,研究了茎流速率的变化规律与气象因子的相互关系,以及日茎流量与参考作物蒸发蒸腾量之间的关系.研究结果表明:在晴天,葡萄植株茎流速率的日变化呈现双峰曲线;在阴天,葡萄植株茎流变化曲线呈现多峰型;通过对各环境因子与葡萄植株茎流进行偏相关分析,得到茎流与光合有效辐射、风速极显著相关,与饱和水汽压显著相关,与温度、湿度不显著相关,相关程度依次为:光合有效辐射＞风速＞饱和水汽压＞空气湿度＞空气温度;采用逐步删除法进行多元回归分析,得到茎流与光合有效辐射、风速、饱和水汽压具有较强的线性相关关系,回归方程达到极显著水平;滴灌和沟灌情况下日茎流量与参考作物蒸发蒸腾量呈显著线性相关关系,且沟灌的相关性高于滴灌.     

基于辐射和温度的ET0模型在吐鲁番地区的比较与修正

利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。     

中国大陆地区基于太阳辐射经验值计算ET0的适用性研究

太阳辐射是利用FAO推荐的Penman-Monteith(PM)公式计算参考作物需水量(ET_0)的必要参数。为了探究PM公式在辐射数据缺失的条件下,利用FAO推荐的公式及参数获得太阳辐射值(R_(s_c))替代观测值(R_(s_o))在中国大陆地区的适用性,本研究选用了中国大陆112个站点至少15 a的多年月平均观测数据,通过逐点计算分析了R_(s_c)和R_(s_o)的时空差异及二者分别输入PM公式获得的参考作物需水量ET_(0_c)和ET_(0_o)的时空差异。结果表明,R_(s_c)与R_(s_o)存在显著的时空差异性,二者相对差值范围为-2.86～4.41 MJ·m~(-2)·d~(-1),且在4—8月份差异较大;大致以"胡焕庸线"为界,线西北区域R_(s_c)与R_(s_o)的时空差异相对较小,且稳定,线东南区域的时空差异较大,且不稳定。但是,基于二者计算的ET_(0_c)和ET_(0_o)时空差异却不显著,平均只有0.06～0.26 mm·d~(-1)的误差;"胡焕庸线"西北地区的ET_(0_c)和ET_(0_o)绝对差值常年稳定在0.00～0.25 mm·d~(-1),"胡焕庸线"线东南地区则随季节而变化,夏季差异相对较大。在实际的应用中,西北地区全年和北方地区春、秋、冬三季以及长江、珠江流域所覆盖的南方地区在1、2、10、11、12月使用R_(s_c)替代R_(s_o)获得ET_0具有较好的适用性,北方地区的夏季、南方地区的3—9月份使用R_(s_c)计算ET_0则必须研究相应的方法对结果进行矫正,否则会有误差,且偏大。     

基于作物水分盈亏指数的昆明水稻生长季干旱特征及成因分析

基于昆明站点1952—2013年逐日气象观测资料,根据联合国粮农组织1998年推荐的PenmanMonteith公式计算了昆明站近62 a来逐日的参考作物蒸腾量、水稻生育期需水量,利用Mann-Kendall趋势检验法研究作物需水量变化规律,同时根据水稻的水分亏缺指数(CWDI),采用通径分析方法研究各气象因子对水分亏缺指数的影响。结果表明:近62年来昆明地区平均旬需水量为32.55 mm;水稻生长季内干旱分布明显不均匀,随着生长季的推进,干旱级别从轻旱到重旱,干旱发生最严重时期是黄熟生育阶段,在整个水稻生长季内,水稻水分盈亏指数均值为38.07%,表明水稻处于重旱状态;在水稻生育期变异系数研究中,水分盈亏指数变异系数均较小,在返青、分蘖、拔节、抽穗、乳熟和黄熟六个阶段中,变异系数分别为1.8%、1.9%、1.3%、1.1%、0.8%、和0.8%,表明昆明地区近年干旱等级变化较小;影响水分盈亏指数最大正相关因素为日照,最大负相关因素为水汽压。     

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。     

新疆焉耆盆地ET_0计算方法的适用性评价

以新疆焉耆盆地为例,以PM模型计算值为标准,评价了H-S、P-T与Mc Cloud模型在研究区的适用性。结果表明:太阳总辐射与ET0日值之间呈现极强的相关性(r=0.937)与偏相关性(r=0.962),说明太阳辐射能量是影响ET0的主要因素;在ET0日值计算中,H-S模型计算结果显著大于PM模型,P-T模型与Mc Cloud模型计算值显著小于PM模型,其中H-S模型计算精度最高,均方根误差为0.836 mm,平均偏差为0.638 mm;通过对H-S模型、P-T模型与Mc Cloud模型进行修正,不同模型的计算精度均有所提高,修正后P-T模型的计算精度最高(均方根误差RMSE为0.613 mm,纳什效率指数E为0.6821),且3种模型修正后ET0日值与PM模型计算值均无显著差异。     

黄河上游重要水源补给区参考作物蒸散量变化特征分析

利用甘南牧区4个气象观测站1971-2010年的地面气象观测资料,运用Penman-Monteith公式计算得出牧区四站逐月ET0值.通过统计分析、相关分析、小波及Mann-Kendall法等方法对甘南牧区ET0的变化特征进行了分析,并就高原上气象因子与ET0的相关性做了进一步研究.结果发现甘南牧区各县ET0年际变化呈逐年上升趋势,上升趋势达8.8～ 19.5mm/10a;1985年以前有明显的准10 a周期,2000年到2010年间出现了准5 a周期;在90年代以后的20年中上升更快,并于1996年以后出现了突增.牧区ET0夏季最大,并且逐年上升最快;冬季最小,逐年上升最慢.牧区ET0的空间分布不均匀除了与当地高原特殊地形地貌复杂性有关外,还与影响参考作物蒸散量的主要气象因子的不同有关.