我国西南地区近56年参考作物蒸散量的敏感性分析

参考作物蒸散量(ET_0)是水文气象研究及水资源管理规划中的重要参数。基于1960—2015年我国西南地区96个气象站的逐日相对湿度(RH)、日照时数(n)、风速(u)、最低温度(T_(min))、最高温度(T_(max))和平均温度(T_(mean))资料,采用1998年联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式,计算近56年研究区的ET_0,并分析ET_0对各气象因子的敏感系数。结果表明,近56年我国西南地区的平均ET_0为1 027.11 mm,在空间分布上表现为自东北向西南方向逐渐增大;全区ET_0对气象因子敏感系数的绝对值排序为RHnT_(max)T_(mean)uT_(min),在空间分布上,RH、n、u敏感系数在研究区西部较高,T_(max)敏感系数在以云贵高原的元江、广西盆地的北海为中心的地区较高,T_(mean)敏感系数在研究区东部及云贵高原西南部较高,T_(min)敏感系数在广西盆地地区较高;RH、T_(max)、u、T_(min)敏感系数呈上升趋势,其中T_(max)敏感系数显著(P0.05)上升,其余气象因子的敏感系数呈极显著(P0.01)上升趋势,n敏感系数呈极显著(P0.01)下降趋势,T_(mean)敏感系数变化不明显;RH、T_(max)与n敏感系数的年内变化特征为双峰型曲线,T_(mean)、u、T_(min)敏感系数呈单峰型曲线;全区ET_0的突变时间为1996年,突变时间以前ET_0呈极显著(P0.01)下降的趋势,气候倾向率为-13.437 mm/10年,突变时间后呈显著(P0.05)上升趋势,气候倾向率为21.770 mm/10年。因此可见,西南全区及各分区参考作物蒸散量均对相对湿度的敏感性最高,除四川盆地外,其余分区对日照时数、最高温度的敏感性较高,四川盆地对平均温度的敏感性较高。     

基于云模型的西北地区辐射时空分布研究

为研究西北地区辐射（Rs）时空分布特性,基于西北地区16个辐射站点4个分区（Ⅰ区,新疆北部、甘肃河西走廊中西段、宁夏中北部、内蒙古西部;Ⅱ区,新疆南部;Ⅲ区,青海省;Ⅳ区,甘肃东南部、宁夏南部、陕西关中地区与陕北地区）1995—2015年实测日Rs与日照时数（n）率定?ngstr?m-Prescott（A-P）模型参数a、b,使用A-P模型4种不同参数率定方法（M1：分月率定,M2：分季率定,M3：分半年率定,M4：多年率定）,选取其中精度高且简便的方法计算4个分区1961—2015年共55a的Rs,并用云模型描述西北地区Rs时空分布特性,结果表明：各分区4种方法计算的Rs值与实测值在日尺度和月尺度上拟合结果均较好。各分区4种方法计算Rs的RMSE、nRMSE分布相似,MBE略有差异,t检验结果表明Ⅰ区和Ⅲ区使用M1、M2、M3计算的Rs值与实测值无明显差异,Ⅱ区使用M1、M3计算的Rs值与实测值无明显差异,Ⅳ区使用M1、M2计算的Rs值与实测值无明显差异。Ⅰ区Rs时间分布的不均匀性较小但不稳定,Ⅱ区、Ⅲ区Rs时间分布的不均匀性较小且较稳定,Ⅳ区Rs时间分布的不均匀性较大且不稳定。西北地区Rs空间分布不均匀,4个季节均表现为Ⅲ区（青海省）Rs较大;与Rs在时间上的分布特性相比,其在空间上的分布特性更不均匀、不稳定。该研究结果可用于构建完整的西北地区Rs时间序列,为西北地区Rs时空变化研究提供科学参考。     

基于云模型的西北地区辐射时空分布研究

为研究西北地区辐射(R_s)时空分布特性,基于西北地区16个辐射站点4个分区(Ⅰ区,新疆北部、甘肃河西走廊中西段、宁夏中北部、内蒙古西部;Ⅱ区,新疆南部;Ⅲ区,青海省;Ⅳ区,甘肃东南部、宁夏南部、陕西关中地区与陕北地区)1995—2015年实测日R_s与日照时数(n)率定?ngstr?m-Prescott(A-P)模型参数a、b,使用A-P模型4种不同参数率定方法(M1:分月率定,M2:分季率定,M3:分半年率定,M4:多年率定),选取其中精度高且简便的方法计算4个分区1961—2015年共55a的R_s,并用云模型描述西北地区R_s时空分布特性,结果表明:(1)各分区4种方法计算的R_s值与实测值在日尺度和月尺度上拟合结果均较好。(2)各分区4种方法计算R_s的RMSE、nRMSE分布相似,MBE略有差异,t检验结果表明Ⅰ区和Ⅲ区使用M1、M2、M3计算的R_s值与实测值无明显差异,Ⅱ区使用M1、M3计算的R_s值与实测值无明显差异,Ⅳ区使用M1、M2计算的R_s值与实测值无明显差异。(3)Ⅰ区R_s时间分布的不均匀性较小但不稳定,Ⅱ区、Ⅲ区R_s时间分布的不均匀性较小且较稳定,Ⅳ区R_s时间分布的不均匀性较大且不稳定。(4)西北地区R_s空间分布不均匀,4个季节均表现为Ⅲ区(青海省)R_s较大;与R_s在时间上的分布特性相比,其在空间上的分布特性更不均匀、不稳定。该研究结果可用于构建完整的西北地区R_s时间序列,为西北地区R_s时空变化研究提供科学参考。     

四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价

选用1994−2016年四川省7个辐射站气象数据,在3个辐射区（川西高原I区、川东盆地II区和川西南山地III区）中评价了6种地表太阳总辐射（Rs）估算模型在3种天气类型（晴、多云、阴）下的适用性,并分析基于天气类型的组合模型在不同区域的模拟效果,以探寻最适宜全省不同区域的Rs估算方法。结果表明：（1）各经验模型在四川省整体表现良好（决定系数R2介于0.554～0.934,P <0. 001）,I区（甘孜和红原站）模拟效果最好的为日照时数模型A−P（平均绝对误差MAE为2.210±0.714MJ∙m⁻²∙d⁻¹）,II区（成都、绵阳和泸州站）、III区（峨眉山和攀枝花站）模拟效果最佳的均为混合模型Chen（II区MAE为1.510±0.027MJ∙m⁻²∙d⁻¹,III区为1.930±0.006MJ∙m⁻²∙d⁻¹）;（2）6个模型在四川省3种天气类型下的模拟效果呈晴天>多云>阴天的规律,日照时数模型（A−P和Ba模型）能更好地模拟晴天时的Rs,混合模型（Chen和Ab模型）则在多云和阴天时模拟效果更佳,I区在晴天、多云、阴天3种天气下模拟效果最好的模型分别是A−P（整体评价指标GPI为0.850）、Ab（1.294）、Ba（0.862）,II区分别为A−P（0.381）、Chen（1.358）、Chen（1.742）,III区分别为Chen（0.204）、Chen（0.857）、Chen（0.526）;（3）基于天气类型的组合模型（M新）模拟各区Rs的效果均比未组合前各模型的效果好（3个区GPI分别为0.558、0.582、0.134）。因此,推荐使用基于天气类型的组合模型来估算四川省Rs。     

西南湿润区微灌猕猴桃园不同尺度光利用效率与驱动因子

为揭示中国西南湿润区猕猴桃园不同尺度光利用效率(LUE)的变化规律,探明生理、环境和植被因子对猕猴桃园不同尺度LUE的影响机理,以四川省蒲江县猕猴桃果园为研究对象,于2018—2020年采用涡度相关系统(EC)开展了连续3 a的水热碳通量综合观测,研究了猕猴桃叶片尺度瞬时光利用效率(LUE_i)、冠层尺度光利用效率(cLUE)和生态系统尺度光利用效率(eLUE)的变化规律,并采用通径分析方法量化了生理因子［净光合速率(P_n)、气孔导度(g_s)］、气象因子［总辐射(R_g)、光合有效辐射(PAR)、空气温度(T_a)、H₂O浓度(C_H2O)、CO₂浓度(C_CO2)、2 m处风速(U₂)、水汽压差(VPD)］、土壤水分因子(土壤体积含水率(SWC)］和植被因子［叶面积指数(LAI)］对猕猴桃园不同尺度LUE的总影响.结果表明:猕猴桃LUE_i随PAR增大而降低,变化范围为0.006~0.026 μmol/μmol;猕猴桃cLUE和eLUE月平均日内变化均呈先减后增的“U”形,月累积cLUE与eLUE变化幅度分别为0.77~2.67和0.58~1.63 g/MJ, 两者变化趋势基本一致且未呈现明显的季节性变化.叶片尺度LUE_i主要受气象因子(PAR)和生理因子(P_n)影响并具有统计学意义,PAR和P_n对LUE_i分别具有显著的直接影响(量化值为-0.99)和间接影响(量化值为-0.81);冠层尺度cLUE和生态系统尺度eLUE均受气象因子(R_g,T_a和VPD)以及植被因子(LAI)影响并具有统计学意义,其中R_g和VPD主要通过影响光吸收过程以影响eLUE和cLUE,而T_a和LAI则通过碳同化过程以影响eLUE和cLUE.     

基于柑橘叶面积指数和产量的WOFOST模型关键参数校正

为进一步分析不同水肥管理条件对柑橘产量的影响使其更广泛的应用于不同区域，并探明WOFOST模型参数针对柑橘果树生长模拟时的参数敏感性结果和取值情况，开展2021-2022年柑橘不同生育期滴灌水肥控制试验，采用EFAST方法对WOFOST模型模拟叶面积指数(LAI)和产量所需的叶片生长、CO₂同化、同化物转换和叶片营养物质等25个参数进行了敏感性分析，使用PEST软件完成高敏感参数的优化，并利用田间试验观测数据对模型模拟的LAI和产量进行验证。结果表明，模型模拟LAI和产量的敏感参数相似，均包括叶面积指数的最大相对增长率、比叶面积、单叶片CO₂同化效率，叶片同化物转换效率，初始根长，区别为LAI模拟对茎同化物转换效率，积温等参数敏感，而产量模拟对叶片干物质最大钾浓度敏感；基于2021年数据校正后最优参数模型模拟的不同灌溉管理下LAI最大值(LAI_m)模拟值与实测值之间R²=0.580 0,NRMSE=15.10%，产量模拟值与实测值之间R²=0.647 1,NRMSE=6.81%...