阿鲁科尔沁旗紫花苜蓿需水规律与灌溉定额

为了给阿鲁科尔沁旗紫花苜蓿(Medicago sativa)灌溉提供科学依据,利用1984-2013年30年气象数据,采用联合国粮农组织推荐的彭曼-蒙特斯公式法,研究了阿鲁科尔沁旗紫花苜蓿需水规律和灌溉定额。结果表明,阿鲁科尔沁旗紫花苜蓿第1茬、第2茬、第3茬、第4茬、生长季、非生长季和全年需水量分别为221、187、169、179、755、70和825mm,需水强度分别为4.3、4.7、4.1、2.5、3.7、0.4和2.3 mm·d~(-1),灌溉需水量分别为194、118、66、131、508、56和564mm,灌溉定额分别为228、139、78、154、598、66和664 mm。     

若尔盖湿地潜在蒸散时空动态特征及影响因子

潜在蒸散(ET0)对水资源评价和气候变化均具有重要意义。利用若尔盖湿地及其周边19个气象站1960—2015年逐日气象资料,根据辐射修正的Penman-Monteith模型计算了湿地潜在蒸散量,采用累积距平、Mann-Kendall检验、Pettitt检验、Theil-Sen趋势度、Hurst指数等方法分析了蒸散变化规律,并对蒸散影响因子进行了主成分分析。结果表明:(1)若尔盖湿地年ET0均值为625.3mm,并以4.89mm/10a的速率显著上升(p<0.01),四季ET0表现为夏季>春季>秋季>冬季。年、秋、冬ET0分别在1968年(p<0.01),1997年(p<0.01),2003年(p<0.1)突变上升,春、夏两季未出现突变。(2)湿地年均ET0呈南部、东部边缘高、西北—东南一线较低的空间分布特征,且变化速率由东北向西南递减,其中西部班玛以北及南部马尔康、黑水之间地区ET0呈缓慢下降趋势。(3)湿地年ET0的Hurst指数在0.56～0.91间,主要呈四周高、中部低的空间分布规律。未来湿地ET0变化趋势以持续性增加为主,面积比例为96.88%。(4)气温上升是引起湿地ET0增加的最主要原因,其次是日照时数的增加和相对湿度的降低。净辐射、风速和降水量的减少引起的ET0减少被气温等其他因素作用所抵消。     

1960—2015年黑龙江省水稻需水量时空分布特征

基于黑龙江省26个气象站1960—2015年逐日气象数据和29个水稻灌溉试验站的作物系数,利用Penman-Monteith方法和Arcmap空间分析功能计算并绘制了1960—1979年、1980—1999年和2000—2015年3个阶段水稻生长季参考作物蒸散量(ET0)、水稻生育期天数、需水量、有效降雨量和需水量与有效降雨量耦合度及相应的气候倾向率分布图。结果表明：水稻生长季ET0平均值为620mm,自西向东总体表现为先减小后增大趋势,风速、湿度、日照时数的减小和温度的升高共同作用导致水稻生长季ET0以-3.90mm/(10a)的平均速度下降;生育期平均天数为115d,自北向南总体表现为增加趋势,温度升高引起了水稻生育期天数以2.68d/(10a)的平均速度增加;水稻生育期有效降雨量平均值为297.03mm,自西向东总体表现为先增大后减小的趋势,生育期天数的增加也弥补了降雨量减小的影响,使有效降雨量以0.62mm/(10a)的平均速度增加;需水量平均值为490.52mm,自西向东总体表现为先减小后增加的趋势,生育期天数的增加弥补了ET0减小对需水量的影响,使研究区内水稻需水量以6.66mm/(10a)的平均速度增加;需水量与有效降雨量耦合度平均值为0.64,自西向东表现为先增加后减小的趋势,需水量增幅大于有效降雨量增幅,使需水量与有效降雨量耦合度总体以-0.009/(10a)速度下降。本研究可为黑龙江省合理分配灌溉水资源和优化水稻品种布局提供依据。     

CERES-Wheat模型中两种蒸发蒸腾量估算方法比较研究

基于CSM-CERES-Wheat模型中Priestley-Taylor(PT)和FAO56 Penman-Monteith(PM)2种蒸发蒸腾量估算方法分别模拟了冬小麦2011—2012年和2012—2013年2个生长季的累积蒸发蒸腾量、日蒸发蒸腾量、土壤含水率、地上干物质以及籽粒产量,并对2种方法的模拟结果进行了评价和比较。对2种方法模拟的蒸发蒸腾量值与试验区域内大型称量式蒸渗仪的实测结果进行了比较,结果表明,基于PT和PM方法的CERES-Wheat模型均可以准确地模拟干旱-半干旱地区冬小麦的蒸发蒸腾量,累积蒸发蒸腾量和日蒸发蒸腾量的误差分别小于5.4%和3.4%。同时,模型还可以模拟土壤水分动态情况,在0~20 cm土层,CERES-Wheat模型的模拟值与实测值的标准化均方根误差(RRMSEn)为39.38%,模拟结果较差,但20 cm土层以下,2种方法的模拟值与实测值的RRMSEn均小于23.1%,且对40~60 cm土层的模拟结果最好。CERES-Wheat模型基于PT和PM方法对冬小麦在2011—2012年和2012—2013年生长季地上生物量的模拟值与实测值的RRMSEn分别为13.57%和22.76%,产量的RRMSEn分别为11.80%和15.42%,模拟结果均较好。另外,CSM-CERES-Wheat模型基于PT方法模拟的蒸发蒸腾量小于基于PM方法的模拟值,而PT方法对土壤含水率的模拟结果高于PM方法的模拟结果,且PT方法对地上生物量以及产量的模拟结果高于PM方法,用2种方法模拟的成熟期地上生物量及产量的RRMSEn值均在25%以内。总之,CSM-CERES-Wheat模型采用2种方法对蒸发蒸腾量、土壤含水率及干物质和产量的模拟结果均较好,表明该模型在我国干旱-半干旱地区的应用性较好,可为该地区不同水分条件下冬小麦的生长情况提供理论支持。     

GIS支持下安徽省近35 a参考作物蒸散量的时空变化

参考作物蒸散量是重要的水分资源分量。为了研究气候变化条件下安徽省参考作物蒸散量的变化,采用联合国粮农组织（FAO）1998年推荐的Penman-Monteith法,利用安徽省79个台站1971－2005年的气象观测资料,计算站点参考作物蒸散量。在此基础上采用克里格插值方法,生成基于GIS的安徽省参考作物蒸散量分布图。分析结果表明：安徽省近35a平均参考作物蒸散量空间分布特征为,平原大、山区小;由北向南逐渐递减,受气候、地形等因素的影响,具有较明显的地域性差异;从时间尺度上看,自1971年以来,参考作物蒸散量总体上呈随年代波动下降趋势,但存在地区差异;年内季节变化为夏季＞春季＞秋季＞冬季;逐月变化呈单峰变化趋势,峰值出现在7月,5－8月份较多,11月至翌年2月最低,且不同区域之间存在着明显的差别。     

基于Penman-Monteith方程的节水灌溉稻田蒸散量模型

为利用Penman-Monteith方程直接计算非充分灌溉条件下的稻田蒸散量,该文根据国家“863”节水农业重大专项试验资料,在K-P表层阻抗模型修正研究基础上,提出改进的稻田蒸散量模拟模型。结果表明：根据土壤相对含水率修正后的K-P模型较好地模拟了水稻表层阻抗,且反映出不同土壤水分状况下表层阻抗的变化规律;采用改进的Penman-Monteith方程模拟水分胁迫条件下的稻田蒸散量后,误差从改进前的18.57%降低至10.84%,且对冠层未完全覆盖条件下的稻田蒸散量也具有较好的模拟效果;土壤含水率、空气温度和空气湿度是改进的Penman-Monteith方程最为敏感的因子,它们的准确观测对于提高模型的估算精度至关重要;模型回归系数（c1、c0）的变化对模型估算结果的影响较小。表明当某一特定作物的回归系数值确定后,改进的Penman-Monteith方程可应用于不同地区、不同灌溉模式下作物蒸发蒸腾量的估算。     

Development of crop coefficient models of castor and maize crops

Castor and maize are the most commonly cultivated crops in the Rajendranagar region of Andhra Pradesh, India. The study aims to develop a crop coefficient (K_c) models for these crops, using Lysimeter measured daily crop evapotranspiration (ET_c) data and daily reference evapotranspiration (ET₀) computed using FAO-56 Penman-Monteith (PM) method. K_c values obtained using relationship K_c = ET_c/ET₀, crop coefficient curves were derived as a function of days after sowing and polynomial model was fitted. The performances of the models were tested using performance indicators. The models performed well for both the crops. These models can, therefore, be used for estimating K_c values of castor and maize crops for any day after sowing in the study region.     

黑龙江省大豆作物系数的确定

作物系数是计算作物需水量,合理进行灌溉和水分资源调配的重要参数。依据1991—2011年黑龙江10个典型农业气象站大豆农业气象观测记录,运用统计学方法,确定了大豆实际平均生育期,利用FAO推荐的Penman－Monteith公式和根层水分平衡原理,计算出了大豆作物系数,并进一步分析了大豆作物系数的变化规律。结果表明,近20年,黑龙江大豆平均播种时间推迟5 d ,收获时间推迟10 d ,平均生育期为5月1日到9月30日,生育期延长5d。大豆作物系数在生育期内呈现出“单峰”变化趋势,结荚期的作物系数最大,为0．96,其次是开花期,为0．75,苗期和成熟期最小,为0．32;三叶期、分枝期和鼓粒期作物系数分别为0．60,0．62和0．71,全生育期平均作物系数为0．61。大豆的水分敏感期为结荚期和开花期。     

近50年来四川省潜在蒸散量变化成因研究

利用FAO-56 Penman-Monteith法计算四川省4个分区1960—2010年逐月的潜在蒸散量（ET₀）,采用贡献率法分析ET₀近50 a来变化成因。结果表明:整个四川省、四川盆地和盆周山地日照时数和风速下降对ET₀的负贡献超过平均、最高和最低气温上升以及相对湿度下降对ET₀的正贡献,使ET₀呈下降趋势;川西北高原平均、最高和最低气温上升以及相对湿度下降对ET₀的正贡献超过风速和日照时数下降对ET₀的负贡献,使ET₀呈上升趋势;川西南山地平均、最低气温、日照时数和风速的下降对ET₀的负贡献超过了最高气温上升和相对湿度下降对ET₀的正贡献,使ET₀呈下降趋势。四川省和四川盆地日照时数下降是ET₀下降的主要原因,盆周山地和川西南山地风速下降是ET₀下降的主要原因,川西北高原最低温度上升是ET₀上升的主要原因。     

蒲草群落蒸散耗水规律及影响因子研究

利用Penman-Monteith模型及单作物系数法计算了2013年石佛寺人工湿地蒲草全生育期的逐日实际蒸散量,对比分析了各时期的自由水面蒸发量,并采用偏相关法分析了影响蒲草群落实际蒸散量及水面蒸发量的气象因子。结果表明,蒲草全生育期单位面积的累积蒸散量为607.96mm,整体呈先升高后下降趋势,其中稳定期蒸散强度最大达到4.52mm/d,是生态需水的关键时期,相应全生育阶段的水面蒸发量为560.11mm,蒸散系数达到1.09,说明蒲草的存在能够增加湿地水分的扩散;蒸腾和蒸发受各生育阶段气象因子的影响程度不同,主要受太阳辐射和风速的影响。