基于SWAT模型的根河流域蒸散量时空分布特征

为了研究根河流域38年间蒸散(ET)、潜在蒸散(PET)的年际、年内变化过程及空间分布格局,基于SWAT模型分析了各气象要素与蒸散的相互关系。结果表明:(1)根河流域1980—2017年ET值、PET值整体呈增加趋势。(2)根河流域ET与PET的年内变化总体上均呈先增大后减小的单峰型分布。(3)根河流域的ET值在空间上呈现流域上游高,中下游低的分布格局; PET值在空间上呈现西南>东北>东南的分布规律。(4)根河流域的生长期、完全冻结期、融冻期ET值均呈现增加趋势,始冻期ET值呈降低趋势,4个时期平均ET值差异性表现为生长期>融冻期>始冻期>完全冻结期。(5)根河流域多年ET值在不同土地覆被类型的大小为林地>草地>耕地>建设用地>沼泽地; 而PET的排序为耕地>建设用地>林地>草地>沼泽地。(6)根河流域蒸散量与降水量和气温呈显著正相关。研究结果对根河流域的蒸散量变化及其冻融作用对当地的影响有着重要的参考意义。     

基于SPEI的宁夏沿黄城市带干旱特征及驱动性分析

宁夏沿黄城市带气候变化敏感,生态环境脆弱,探究区域干旱驱动机制,对进一步研究黄河流域高质量发展,优化区域农业水资源管理具有重要意义。利用研究区1995—2015年的气象资料,采用彭曼蒙特斯模型(P-M模型)和标准降雨蒸散指数(SPEI)获得区域潜在蒸散发量和干旱指数,通过Mann-Kendall突变检测法、滑动t检验和Pettitt突变检验,分析了研究区干旱时间变化周期,利用冗余分析法定量分析宁夏沿黄城市带干旱驱动因素。结果表明:(1)研究区在季节尺度上,单季旱发生频繁,以春季和秋季发生为主,自北向南整体呈现由高到底的趋势,且主要发生在北部地区,整体以0.013/10 a速率呈湿润化趋势;(2)在年尺度上干旱的下降趋势具有全域性,自北向南呈现由高到底的趋势;(3)宁夏沿黄城市带SPEI-12值在研究时段呈现逐年下降的趋势,通过3种突变检测函数,确定2008年出现异常值,这与降水分布一致;(4)各环境因子对SPEI指数的解释率均在75%以上,降水量、温度、地表净辐射是驱动SPEI值主要环境因子。其中,降水量对SPEI的贡献率最高,呈显著正相关关系。     

气候与下垫面变化对黄土高原蒸散发变化的影响评估

为了揭示近20年黄土高原蒸散发(evapotranspiration,ET)时空变化规律,明晰气候和下垫面变化对蒸散发的影响作用。基于黄土高原295个气象站数据、PML_V2 ET产品及MOD13A1 EVI产品,采用趋势分析和多元回归分析等统计方法,分析了2000—2018年黄土高原蒸散发时空变化特征,并评估了降雨、温度、日照时间、饱和水汽压差、植被和非植被下垫面等影响要素的相对贡献率。结果表明:(1)2000—2018年黄土高原蒸散发年际变化率为4.47 mm/a,62.8%的区域蒸散发呈显著增加趋势,主要分布在山西、青海、陕西省北部地区;不同土地覆盖ET为森林＞农田＞草地＞灌木。(2)植被显著增加是黄土高原ET变化的主导因子,其相对贡献率最大(32.1%);不同气象要素对黄土高原ET相对贡献率大小为降雨(14.6%)＞饱和水汽压差(13.2%)＞温度(12.4%)＞日照时数(10.0%);非植被下垫面变化(水土保持工程措施等)对ET变化的影响作用不容忽视。(3)气象要素和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)对林草覆被ET影响作用＞农田覆被ET,而非植被下垫面要素对农田覆被ET的影响作用较大。研究结果为黄土高原生态建设、水资源消耗恢复和水资源可持续性评价提供科学支撑。     

未来气候情景内蒙古蒸散和产水量的变化特征

评估预测区域蒸散变化趋势及其影响因素对干旱半干旱区的可持续发展至关重要。基于4种来自CMIP 5的全球气候模式数据和CLM 4.5模型,研究了在RCP 6.0和RCP 8.5情景下内蒙古地区2020—2099年的蒸散和产水量的时空变化特征及其影响因素。结果表明：在RCP 6.0和RCP 8.5情景下,未来内蒙古蒸散分别以0.37,0.69 mm/a速度增加（p<0.05）,呈西低东高分布。2种情景下产水量均无明显变化趋势（p>0.05）,但是存在明显显著的空间差异。空间上看,到21世纪末,在RCP 6.0情景下,全境产水量大部分地区呈增加趋势,在南部温带半干旱和半湿润区增加超过10 mm/a;但是在RCP 8.5情景下产水量减少区域占全境的46.32%,特别是干旱半干旱区和半湿润区产水量显著减少。蒸散影响因子存在较大区域差异,干旱半干旱区蒸散变化的主要影响因素是降水,半湿润区蒸散变化受降水和温度的共同影响,湿润区蒸散变化由温度主导;且在更高的升温情景下,增温影响进一步增加。同时,植被也是蒸散重要的影响因子,但其影响程度小于气候因子。     

2001−2016年祁连山地区植被覆盖度对干旱的响应

祁连山地区位于西北干旱半干旱地区,气候干燥,降水量少,区域内部生态环境脆弱。全球气候变暖及经济发展,对区域生态环境造成了重大影响。本研究通过研究植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)时空分布特征和变化趋势以及对干旱的响应,为生态环境改善和减轻干旱影响提供依据。本研究基于MOD13Q1遥感数据以及气象数据,采用像元二分模型、Thornthwaite方法、趋势分析法、Hurst指数和相关分析法,计算得到2001?2016年祁连山地区FVC和表示干旱的标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evaportranspiration index,SPEI),分析FVC和SPEI时空分布特征和动态变化趋势,以及二者之间的相关关系。研究表明:1)2001?2016年祁连山地区FVC整体呈增长趋势,2001年FVC最低,2011年FVC最大,季节变化明显,夏季FVC最高;空间上,祁连山地区FVC整体呈东南高西北低的分布特征,年均值为0.4522,区域差异明显,绝大部分区域FVC呈增加趋势;2)近16年,祁连山地区FVC改善的区域占77.13%,退化的区域占22.87%;FVC未来变化趋势负向特征强于正向特征,持续改善的面积为28.10%,由改善到退化的面积最大为49.23%,需要加大力度对这些区域进行关注和保护;3)祁连山地区绝大多数地区处于湿润状态,中段和东段部分地区处于轻度干旱;不同时间尺度上,年际SPEI均呈现干旱化加强趋势,总体上2001?2016年祁连山地区干旱化程度呈降低趋势,气候向好的方向发展;4)年尺度上祁连山地区SPEI与FVC呈正相关关系,季节尺度上夏季FVC对SPEI干旱程度响应最明显,春季和秋季次之,说明FVC与SPEI间相关显著性越高,响应也就越明显。     

东北丘陵半干旱区参考作物蒸散量计算方法比较

利用FAO Penman-Monteith公式、FAO Penman修正式和Priestley-Taylor公式对东北丘陵半干旱区观测到的气象数据进行了逐日参考作物蒸散量计算.结果显示,FAO Penman修正式的计算值比FAO Penman-Monteith公式的计算值平均偏大约16%,2种比较方法具有很好的相关性;而Priestley-Taylor公式的计算值与FAO Penman-Monteith公式的计算值相比,差异比较显著,是由于Priestley-Taylor公式没有考虑空气动力项对参考作物蒸散量的影响.因此,在东北丘陵半干旱区使用Priestley-Taylor公式计算参考作物蒸散量,必须根据不同月份对公式中的常数项重新进行修正.     

林—果—农复合系统中植物蒸腾及系统蒸散的研究

本文讨论了林（带）、果（梨）、农（冬小麦）复合系统中植物蒸腾、耗水特征及耗水关系。结果表明冬小麦是系统中蒸腾耗水的主要部分（占系统耗水量的69．3％），梨树居中（占23．6％）。系统中蒸散耗水关系也表现出类似的规律。进一步分析指出，从合理利用水资源角度考虑，适当发展具有三层结构的林-果-农复合系统是可行的。     

遗传算法率定参照作物腾发量相关参数的研究

用气象资料计算参照作物腾发量(ET0)的方法需要各种气象(候)和物理参数,净辐射是其中的重要数据之一,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装。为解决计算ET0时缺少太阳净辐射(Rn)测量值这一实际问题,该文采用浑善达克沙地东南缘南沙梁草甸草原区气象站观测的气象资料,用遗传算法模型对联合国粮农组织56号文本(FAO56)推荐值(as和bs)进行率定,计算了对应夏半年(4—9月)和冬半年(1—3月和10—12月)的太阳净辐射和参照作物腾发量,并将率定前后的模拟太阳辐射进行对比分析,用残差估计指数法对该方法模拟的参照作物腾发量模拟精度进行了分析。结果表明:在缺少太阳净辐射测量值的地区,采用FAO56参数(as和bs)推荐值与遗传算法模型率定参数(as和bs)相比,净辐射年内变化趋势一致,采用率定后参数计算的净辐射相对更不稳定,波动更大,但能有效提高参照作物腾发量计算精度。误差较大的模拟值均出现在降雨日前后,降雨虽然并未直接出现在Penman-Monteith公式中,但是降雨必然会对湿度和温度等气象条件造成一定影响,而as和bs是受湿度等因素影响而变化的,其深层次的原因有待进一步分析。     

黄河流域典型区域目标ET计算及水资源调配方案评估

为了解决在黄河流域基于径流-蒸散发(runoff-evapotranspiration,R-ET)的水资源管理模式中,区域目标蒸散发(evapotranspiration,ET)的合理确定问题,该文先梳理了目标ET的计算步骤,确定了各分项ET的计算方法,建立了目标ET的评估指标体系,通过研究实例进行验证。目标ET具体的计算步骤和方法为:第一步,根据当地的水资源情况制定方案集;第二步,针对不同的分项目标ET,分别采用分布式水文模型、遥感估算模型及用水定额法等方法进行计算;第三步,通过计算各方案的评估指标体系,进行可持续性、公平性和高效性的评估,确定最优方案。以黄河流域鄂尔多斯地区为研究实例,制定了5个计算方案,经过计算方案1为现状用水方案,目标ET值为468.79 mm;方案2为扩大引黄水方案,目标ET为450.89 mm;方案3为压采地下水方案,目标ET为432.95 mm;方案4为减少引黄水方案,目标ET为406.11 mm;方案5为节水方案,其目标ET为383.27 mm。通过综合评估可知方案5为最优方案。通过实例验证认为,该方法对于区域目标ET的确定是一种适用的、较准确的方法,也会为下一步黄河流域实施基于R-ET的水资源管理模式提供数据基础和技术支撑。     

Optimization of irrigation management and environmental assessment using the water cycle algorithm

Obtaining high crop yields with limited water consumption requires optimal irrigation strategies based on comprehensive studies of the parameters of plant–environment interactions. Here, we used a structural equation modelling (SEM) to assess the relationships among input irrigation factors and moderate factors to find an optimum water use efficiency (WUE) response factor, for outdoor and greenhouse cultivation of eggplant (Solanum melongena). The input irrigation factors (including irrigation interval, water salinity and environment) and the moderate factors (evapotranspiration, soil salinity, plant parameters, fruit parameters and crop yield) were used in water cycle algorithm (WCA) and genetic algorithm (GA) methods to optimize the water use efficiency. The optimization process included finding the best combination of irrigation factors and optimized eggplant cultivation. The structural equation modelling results indicate that irrigation interval negatively affected water use efficiency with a more dominant effect on plant parameters. Water salinity negatively affected the water use efficiency with a more dominant effect on soil salinity, crop yield and fruit parameters. Low salinity water was more effective than full irrigation to optimize the water use efficiency. The water cycle algorithm revealed that for outdoor cultivation, the optimal range of irrigation interval was 2–5 days and water salinity in the range of 0.8–2.2 ds/m. These factors optimized evapotranspiration (346.23–738.19 mm), soil salinity (4.16–9.45 ds/m), fruit parameters (33.81–35.12 cm) and crop yield (1715.7–2190.8 g/plant), as well as increasing the water use efficiency (3.08–4.89 g/(plant-mm)). Both the water cycle algorithm and genetic algorithm yielded very close to optimal values. Two years of repeated experiments and the closeness of the optimal values using the algorithms confirmed that the optimal amounts are reliable.