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1.
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   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献
2.
根据黄土地区1951—2000年14个站点的日气象资料以及FAO56 Penman-Monteith公式,计算各站逐月潜在蒸散量,分析近50 a各站年平均气温、降水量、日照时数、风速和相对湿度等气候要素以及年潜在蒸散量的变化趋势和变化特征,并据此分析ET0变化的气候成因。结果表明:(1)近50 a来黄土地区基本都表现为显著的增温趋势,增温速率为0.039~0.396℃/10a,与全国平均水平0.22℃/10a相当;降雨量、风速、日照时数和相对湿度总体上均呈下降趋势;(2)潜在蒸散量年际间除驻马店和介休显著下降外,其他大部分站点呈显著上升趋势;(3)敏感性分析表明黄土地区潜在蒸散量的主要影响因素是相对湿度,其次是太阳辐射(日照时数)和气温,风速变化的影响最弱。  相似文献
3.
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2.11 mm·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。  相似文献
4.
参数率定及敏感性分析是用来提高模型精度,确定模型关键参数及改善模型结构的非常有效的方法。本文基于SUFI-2算法,通过SWAT模型对陕西黑河流域进行了模拟,同时基于SUFI-2算法对模型参数进行了敏感性分析,结果表明:(1)影响黑河流域径流模拟结果精度的主影响因子是scs径流曲线参数;(2)用2005年到2011年的实测径流资料对模型进行了率定与验证,模拟确定性系数 R2和模型效率系数ENS均高于0.8;(3)通过SUFI-2算法与SCE-UA算法比较,发现SUFI-2算法所需时间短,精度更高。  相似文献
5.
为探讨不同耕作措施下旱作春小麦农田CO_2排放以及气候条件、土壤性质和作物管理措施对CO_2排放影响的敏感性差异,本文基于DNDC模型,结合定西试验区旱作春小麦农田定点连续监测的CO_2排放通量等数据,检验该模型模拟不同耕作措施下CO_2排放的适宜性,并对其敏感性进行研究。结果表明:DNDC模型对不同处理下CO_2排放的模拟结果与实测结果较为一致,即传统耕作(R=0.836、n=48、P0.01)、传统耕作+秸秆覆盖(R=0.791、n=48、P0.01)、免耕(R=0.758、n=48、P0.01)、免耕+覆盖秸秆(R=0.843、n=48、P0.01),表明该模型可以用来模拟不同耕作措施下旱作春小麦农田CO_2排放;而模型敏感分析显示,年平均温度是模拟不同耕作措施下旱作春小麦农田CO_2排放的敏感参数,其变化程度对模拟结果影响最大。  相似文献
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