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。     

用Penman-Monteith方法与Penman修正算法计算参照作物腾发量的比较

利用阿克苏地区1975-2004年的逐日气象资料,分别采用Penman—Monteith公式与Penman修正公式计算了新疆农一师灌区的参照作物腾发量及其辐射项和空气动力项的逐日均值和旬日均值,比较了2种计算方法的绝对偏差和相对偏差,并对引起偏差的原因进行了分析。     

基于GA-BP网络的西藏高海拔地区ET0预报

选择那曲县(海拔4 450 m)、改则县(海拔4 700 m)作为西藏高原气候典型地区,通过遗传-神经(GA-BP)网络训练,应用1983—2012年30年的数据建立GA-BP网络模型,采用前一年的气象资料预报当年的参考作物腾发量,当2010—2012年连续3年的预报值均满足设定的阈值下限时,输出预测结果,这样使得模型在保证了预报精确度的同时兼具预报稳定性。结果发现:经GA-BP网络确定的2010—2012年3年模型预报值与真实值间的线性关系明显,决定系数R~2分别达到0.8805、0.9363、0.9167,斜率接近于1;多年的模拟预报值与实际值之间的相对误差均处于0.1以下,小于设定的阈值下限。对于易获得气象资料的地区,研究成果可对高海拔地区未来月际间作物需水量的变化进行预判,进而为将来灌溉制度的制定提供依据;对于缺测气象资料的地区,通过本文建立的网络模型,结合气象条件类似的站点,可在大时间尺度下对该地区ET_0变化趋势进行模拟,同时对下年度灌溉制度的拟定提供指导。     

荒漠-绿洲区潜在蒸散量变化特征及其影响因素

以新疆阿拉尔垦区为研究区,选取1961-2013年逐日地面气象要素值,采用Penman-Monteith模型、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验和距平相关法,分时段分析了阿拉尔荒漠-绿洲区潜在蒸散量(ET0)变化特征及其影响因素.结果表明:①ET0年际间波动较大,1987年前的减幅[52.4 mm·(10a)-1]高于1987年后的增幅[22.2 mm·(10a)-1],呈“高-低-高”的动态变化,1987年是年ET0突变点.②ET0四季性明显,为“夏＞春＞秋＞冬”的季节变化,1987年前的减幅[12.7 mm· (10a)-1、23.4 mm·(10a)-1、6.6 mm·(10a)-1、9.7mm·(10a)-1]高于1987年后的增幅[0.4 mm· (10a)-1、14.3 mm·(10a)-1、6.4 mm·(10a)-1、1.1 mm·(10a)-1],为“高-低-高”的年际变化,1987年后春季ET0的增幅最大.1987年是四季ET0突变点.③阿拉尔荒漠-绿洲区年ET0的变化主要与日照时数、平均相对湿度和平均风速有关,与气温关系不明显,1987年后年ET0的增加与日照时数的增加有关;季ET0的变化由日照时数、平均相对湿度、平均风速和气温多种气象因子共同作用.1987年后春季ET0的增加与气温的升高和日照时数的增加有关,冬季ET0的增加与平均相对湿度的增大、日照时数的增加和最高气温的降低有关,夏、秋季ET0的增加仅与日照时数的增加有关,与气温、湿度、风速关系不明显.     

四川省潜在蒸散量变化及其气候影响因素分析

潜在蒸散(ET_0)是评价某一地区干旱程度的重要指标,在全球气候变暖趋势下,估计ET_0的变化对科学估算作物需水量,提高水分利用率具有重大意义。本文利用四川省1961-2014年151个气象站的气象资料,采用Penman-Monteith公式分3个区域(四川盆地、攀西地区和川西高原)计算ET_0,并对主要气象因子平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速的相对变化率、敏感系数及其对ET_0贡献率的时空变化进行分析。结果表明:四川盆地和川西高原ET_0呈现微弱减少,而攀西地区则呈现一定的增加,其空间分布表现为:攀西地区和川西高原南部年ET_0为高值区,多在1000~1350mm,四川盆地的西南部年ET_0为低值区,多在651~900mm,从西南向东北呈现"高-低-高"趋势。各气象因子对ET_0的影响(对ET_0变化的贡献率)主要取决于敏感性和相对变化率两方面。3个区域ET_0对相对湿度的变化均表现最敏感,其敏感系数分别为-1.13、-1.40、-1.53。在主要气象因子中,在四川盆地和攀西地区,平均风速的多年相对变化率最大(-29.7%、-16.3%),川西高原则为平均温度(40.4%)。进一步分析得出,平均风速在四川盆地和川西高原对ET_0变化的贡献率最大,是主导影响因素,而在攀西地区则为相对湿度。     

基于模糊算法的温室番茄调亏滴灌制度综合评判

该文研究利用改进的模糊综合评判模型在温室滴灌番茄生长、产量、品质和耗水进行综合评判的可行性。于2015和2016年在中国农业科学院新乡综合试验基地的日光温室内,以滴灌番茄为研究对象,参考20 cm标准蒸发皿的累积蒸发量,分别在开花坐果期和成熟采摘期进行充分灌溉、轻度亏缺和中度亏缺,采用改进的模糊综合评判模型,对调亏灌溉制度温室番茄的生长指标、产量指标、耗水指标和品质指标进行综合评价。结果表明:不考虑阶段水分亏缺条件下,番茄的生长指标、产量指标和蒸发蒸腾量指标均随灌水量的增大而增大,品质指标则相反。轻度亏缺对番茄品质指标的影响较小(两者的品质综合评判指数为0.135和0.138,0.125和0.124),采摘期轻度亏缺的生长指标和产量指标的综合评判指数高于花果期轻度亏缺处理,且全生育期蒸发蒸腾量较低;花果期中度亏缺的产量指标和品质指标的综合评判指数与采摘期中度亏缺相近,但前者的总蒸发蒸腾量低于后者。因此,推荐水资源充足地区可采用在成熟采摘期轻度亏缺的灌溉模式,而水资源短缺地区采用在开花坐果期中度亏缺的灌溉模式。研究可为温室调亏滴灌制度的优化提供参考。     

云南省四季潜在蒸散量时空演变的主导气象因子分析

基于1981—2011年云南省52个站点气象数据,通过敏感系数和贡献率法,定量分析了各站点冬春夏秋季潜在蒸散量变化的成因。结果表明:（1）1981—1990年、1991—2011年春、夏、秋季,云南省各站点潜在蒸散量均对平均气温最敏感,其次是相对湿度和日照时数,对风速的敏感性最低;冬季有部分站点以相对湿度的敏感系数最大。（2）蒸散量变化的主导因子因季节不同而不同。1981—1990年,绝大多数站点冬季蒸散量变化主导因子为平均气温,其他季节多数站点主导因子为日照时数;1991—2011年,冬、春、秋季,多数站点以平均气温为主导因子,夏季则以日照时数为主导因子的站点居多。（3）主导因子空间分布格局有差异。平均气温是云南省东部地区冬季蒸散量变化的主导因子,日照时数是中南部地区夏季蒸散量变化的主导因子,春、秋季节,前后时间段主导因子区域差异较大。这些结果表明云南省蒸散量变化的主导因子具有阶段性、季节性和区域差异性。     

2000-2014年艾比湖流域地表Ea与Ep时空分布特征及成因

为了探明干旱区流域地表蒸散量时空分布及其变化特征,从而为流域水资源规划、旱涝检测和生态需水量研究提供科学依据,本文基于MOD16蒸散产品和气象站观测数据,运用线性倾向率和相对变化率等方法,分析了艾比湖流域2000-2014年地表实际蒸散(Ea)与潜在蒸散(Ep)的时空分布特征及其变化趋势,进一步揭示二者之间的关系.结果表明:1)近15年内艾比湖流域地表Ea、Ep年际波动不大,多年平均Ea与Ep分别为315.76和1555.27mm,年平均Ea与Ep的较大差距说明流域整体上缺水、干旱.年内分布处于先增大后减少的单峰型变化趋势,夏季两者差距最大,此时流域最干旱、缺水;2)流域Ea与Ep的空间分布状况正好相反.西北山区、精河—博乐绿洲区、北天山的西段支脉,玛依力山脉等区域水分比较充足.流域东部大范围地区、精河—博乐绿洲周围等区域干旱缺水.3)影响因素分析显示气温是影响流域Ea、Ep时空分布变化的主要因素;4)2000-2014年间Ea总体上处于减少趋势,Ep处于增加趋势,说明流域近15年内干旱加重.     

基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析

确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。     

地膜残留量对新疆棉田蒸散及棵间蒸发的影响

为探讨残膜对干旱区农田蒸散耗水特征的影响,在新疆阿克苏典型覆膜滴灌棉田开展2 a小区试验研究,设计0、225、450 kg/hm2共3种不同的地膜残留量,采用水量平衡法,微型棵间蒸发仪法,于主要生育时期测定并计算土壤含水量、蒸散量、棵间蒸发量、作物蒸腾量、棵间蒸发占蒸散的比例。结果表明:随着地膜残留量增加棵间蒸发量、棵间蒸发占蒸散的比例呈增大趋势,而蒸散量及作物蒸腾量则逐渐减小。与无残膜处理相比,225和450 kg/hm2处理全生育期田间无效耗水的棵间蒸发量分别增加了9.27和22.20 mm,棵间蒸发占蒸散的比例增幅分别为2.6%和6.1%,作物蒸腾量降低34.89和55.94 mm。在棉花生育期内,棵间蒸发占蒸散的比例(E/ET)与叶面积指数(leaf area index,LAI)呈幂函数关系,各处理间棵间蒸发占蒸散的比例对叶面积指数的响应差异不同,450 kg/hm2处理蒸发占蒸散的比例随着LAI的增加,曲线下降趋势较明显;无残膜处理棵间蒸发占蒸散的比例与LAI的决定系数最高,均在0.9以上。土壤水分利用率也随残膜量的增加依次降低,当残膜量由0增加到450 kg/hm2时,土壤水分利用率从28.25%降至24.91%,可见,残膜增大了农田的无效耗水,不利于土壤水分的有效利用。研究可为制定缓解或克服残膜危害的应变调控技术提供依据。