滇中地区参考作物蒸散量时空变化特征

参考作物蒸散量是灌溉设计、灌溉计划等的基础数据,利用滇中地区19个气象台站的观测数据,计算了滇中地区的参考作物蒸散量（ET₀）,分析了ET₀时间和空间的变化特征及气象要素对其的影响。结果表明:研究区的ET₀于1982年发生突变,1960—1982年变化趋势不明显,1982—2002年呈现下降的趋势,2003—2012年ET₀呈现增加的趋势,多年平均ET₀约为1 223.7 mm。ET₀的空间特征表现为中部高,东西低,春季最大,夏季高于秋季,冬季最小,高值区出现在元谋地区。ET₀与风速、气温和日照时数呈现显著的正相关关系,与相对湿度呈现极显著的负相关关系。偏相关分析和逐步回归分析显示在年尺度上,风速、相对湿度和日照时数的组合可以预测ET₀的年际变化。     

河南省参考作物蒸散量变化特征及其气候影响分析

基于河南省111个气象站1971-2010年逐日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、风速和日照时数等气候要素资料,应用Penman-Monteith模型计算各站点逐日参考作物蒸散量(ET0),结合数理统计方法,分析近40a来河南省年ET0的时空变化特征,并对其主要影响因子进行探讨.结果表明,Penman-Monteith模型对河南省ET0的模拟能力较强,模拟值与同期小型蒸发皿蒸发量的相关系数r=0.84(P ＜0.01).近40a,河南省年ET0平均值为796.1mm(±102.2mm,n=4169),在空间分布上,总体表现出北高南低的特征,并以24.7mm·10a-1(P ＜0.01)的线性倾向率减少,呈明显减少的站点主要分布在34°N以北地区.偏相关分析表明,全省各地(市)年ETo与各气象要素关系密切,除济源外,年ET0均表现出与风速呈负相关且相关系数最大.逐步回归分析显示,年ETo与平均气温、日照时数、风速和相对湿度的关系密切;风速、日照时数和平均气温对年ET0的贡献为正效应,而相对湿度为负效应.近40a,风速减小是导致河南省年ET0呈显著减小的主要原因;但从综合影响看,这是各气象因素综合作用的效果,且各因子的贡献存在区域差异.     

石河子地区参考作物蒸散量变化特征及气候因子的定量分析

基于石河子地区1961—2012年4个气象站数据,采用FAO推荐的Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量（ET₀）,分析了ET₀时间变化特征及其对气象因子的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化定量分析了气象因子对ET₀的贡献。结果表明:近52年来,石河子地区平均ET₀以1.19 mm/a的趋势增加,2004年为突变年,并存在27 a左右的周期。ET₀变化对各气象要素的敏感性以及气象因子对ET₀变化的贡献有所不同,其中,平均气温的贡献率较小,但其敏感系数最高,对ET₀变化的贡献是最大,使平均气温成为ET₀变化贡献最大的气象因素。突变后最高气温和最低气温的贡献率较大,但其敏感系数较低,平均气温为主导因子明显上升。     

北京市参考作物蒸散量的时空分布特征

利用北京市各气象站点的长期观测资料，使用FAO推荐的Penman-Monteith法，计算了各站点逐月参考作物蒸散量ET0。在此基础上使用插值生成ET0的灰度分布图与等值线图，分析了ET0的时空分布特征。研究结果发现，北京市ET0分布具有2个常年稳定的低蒸发中心及多个随季节变化的高蒸发中心。区域内海拔高度与地形变化造成地表温度和热量平衡变化是导致ET0时空变化特征的主导因素；风速、日照时数和相对湿度等气象因素及其综合作用对ET0也有较大的影响。     

利用小蒸发皿观测资料确定参考作物蒸散量方法研究

参考作物蒸散量是土壤－植被－大气系统水分能量平衡模型的重要参数,如何准确获得将直接影响模型应用和最终模拟预测精度。该文利用分布于黄土高原地区65个气象站1971～2000年的气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith方法确定的参考作物蒸散量为标准,提出了根据平均相对湿度与风速为变量确定由20 cm小蒸发皿观测的水面蒸发量计算参考作物蒸散量的系数Kp。结果表明：由蒸发皿观测值计算的3 d或更长尺度的ET₀与Penman-Monteith方法计算的ET₀结果一致性很高,在对Kp方程系数进行适当的地域性调整后,由蒸发皿观测值和Kp确定的ET₀与Penman-Monteith方法确定的ET₀结果一致,从而认为在黄土高原地区参考作物蒸散量计算可以应用20 cm蒸发皿系数法。     

甘肃地区参考作物蒸散量时空变化研究

区域水土平衡模型的建立通常需要确定计算参考作物蒸散量的模型,这一模型的精确与否,直接影响整体预测模型的最终预报精度.运用FAO-24 Blaney-Criddle法、FAO-24 Radiation法、FAO PPP-17 Penman法及FAO Penman-Monteith(98) 4种方法,对甘肃省1981～2000年33个站点的月参考作物蒸散量进行了计算.对比分析结果表明,AO Penman-Monteith(98)模型的精度与灵敏度均显示了较强的优越性.运用该模型对甘肃省参考作物蒸散量的时空分布特征进行研究表明:甘肃省参考作物蒸散量年内逐月演变曲线呈单峰状;年际蒸散量变化与夏季年际波动变化存在较高一致性;全年参考作物蒸散量分布具有从东南向西北递增的趋势.     

石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析

利用国家气象信息中心提供的地面气候资料日值数据集,基于FAO Penman-Monteith公式计算了石羊河流域4个测站1959-2011年的逐日参考作物蒸散量(ET₀)。利用敏感系数法计算了其对平均最高气温、平均最低气温、风速、平均相对湿度和日照时数的敏感系数,并分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明,石羊河流域ET₀对相对湿度最敏感,其次为风速和气温,而对日照时数的敏感性最低。由于气象要素分布不均,敏感系数的空间差异显著,相对湿度的敏感系数在上游祁连山区形成高值区,同时,气温在该区的敏感系数也相对较大,而风速的敏感系数在下游民勤盆地较大,日照时数的敏感系数在全区无明显差异。各气象因子的敏感系数均存在一定程度的波动,风速的敏感系数冬高夏低,气温和日照时数的敏感系数均为夏季最高,相对湿度敏感系数的绝对值持续上升在秋季达到最大。53 a来,相对湿度敏感系数波动变化,近20 a来其绝对值上升趋势显著,而风速、日照时数和气温的敏感系数无明显变化趋势。     

阿勒泰地区参考作物蒸散量时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961—2012年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算了逐日参考作物蒸散量,运用Mann-Kendall非参数检验法、小波分析法,并结合ArcGIS软件对作物参考蒸散量的时空变化特征进行了研究。结果表明:阿勒泰年和春季作物参考蒸散量呈增加趋势,而夏季、秋季和冬季作物参考蒸散量呈减少趋势。年和夏季的作物参考蒸散量分别在1994年、1992年发生突变,而春季、秋季和冬季的作物参考蒸散量则没有发生突变。年和四季的作物参考蒸散量都存在27 a的周期。空间分布上,年、春季、夏季和秋季的平均作物参考蒸散量呈自阿勒泰市南部和福海县西北部向东部、南部和西部逐渐递减的变化趋势。而冬季作物潜在蒸散量大致呈现自西向东逐渐递减。变化趋势上,春季潜在蒸散量在空间上都呈增加趋势,而年、夏季、秋季和冬季的潜在蒸散量在阿勒泰的东部呈增加趋势,在西部则呈减少趋势。     

新疆1961-2013年参考作物蒸散量时空变异

准确评估参考作物蒸散量的变化规律对新疆农业生产及水资源合理利用具有重要作用,采用Penman-Monteith公式以及55个气象站的逐日气象资料,计算了新疆1961-2013年参考作物蒸散量并分析其时空变化特征,运用多元回归分析法对影响参考作物蒸散量变化的主导气象因素进行了定量分析.结果表明:新疆ET0总体呈下降趋势,年际变化率为-1.01 mm/a.在20世纪80年代之前ET0偏高,90年代减少到最大,2000年以来又逐渐增大.从季节来看,夏季、秋季的ET0与年ET0的减小趋势一致,春季冬季ET0的减少趋势不明显.在不同年代际时间尺度,新疆全年及季节ET0的年际变化在空间上存在一定的分异.风速是全年及夏、秋季ET0变化的主导因素,而温度是春季及冬季新疆区域蒸发量变化的主导因素.     

1961-2010年中国参考作物蒸散量变化趋势与时空格局

根据甄选的中国529个气象台站1961-2010年的观测资料,利用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith模型估算了全国年际参考作物蒸散量,探究了中国1961-2010年参考作物蒸散量变化趋势与时空格局.结果表明:(1)通过对中国参考作物蒸散量的年变化趋势进行分析,发现1961-2010年参考作物蒸散量先有下降趋势(1961-1993年),下降幅度不大,后又有缓慢的回升(1994-2010年),但总体呈下降趋势;(2)通过对各站近50年参考作物蒸散量平均值的时空分布进行分析,发现中国西北地区和西南地区明显大于东北地区和中部腹地;(3)中国参考作物蒸散量时空分布主要影响因素是风速和气温(气温影响范围广,风速影响程度大),也与中国地形复杂、面积广阔、经纬跨度大、各地气象条件差异导致作物蒸散能力差异有关.     

基于日天气预报数据估算小麦生长季参考作物蒸散量

为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明：日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高（R2=0.77）。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。     

衡水市参考作物蒸散量的时空变化特征及其气候成因

参考作物蒸散量是计算作物需水量的关键,是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数.本文基于1981-2010年衡水市11个站点的地面气象观测资料,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0),通过小波分析、突变检验等方法分析其时空变化特征,并采用相关分析法初步探讨其气候成因.结果表明,(1)近30a衡水市年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(P＜0.05),除2、3月外,其它月份的参考作物蒸散量均有下降趋势;衡水东北部年参考作物蒸散量较大,西南部及安平较小,年参考作物蒸散量较大的地区其下降速率也较大,较小的地区其下降速率也较小.(2)衡水市年参考作物蒸散量存在准6a的主要振荡周期,周期显著;6、8和12月以及全年参考作物蒸散量均发生了气候突变;全区一致型是衡水市年及月参考作物蒸散量变化的最主要的空间模态,且其空间分布均具有很好的收敛性.(3)气温日较差、最高气温、日照时数和相对湿度是影响参考作物蒸散量变化的关键气候因子,其影响程度因季节而异,ET0与气温日较差、最高气温和日照时数呈显著正相关(P＜0.05),与相对湿度呈显著负相关(P＜0.05),风速变化对ET0影响较小;其中5-9月ET0受日照时数影响最大,受气温日较差、相对湿度和最高气温的影响依次减小.     

基于两种时间尺度气象资料计算的参考作物蒸散量对比分析

利用南四湖流域兖州（1981-1986年）、菏泽（1981-1986年）和定陶（1997-2002年）3个气象站逐日平均、逐月平均两种尺度气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式计算逐日ET0,并分别累计月ET0值,评估两种时间尺度数据计算月ET0值的差异,分析在日平均资料不可获取的情况下,可否用月平均资料代替计算ET0。结果表明：（1）两种时间尺度资料计算月ET0值相当接近,具有极显著的正相关关系;（2）全年月平均资料计算的ET0值高于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏高约2.0%;暖季月平均资料计算的ET0值明显低于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏低约3.7%;而在冷季则正好相反,平均相对偏高约8.1%。可以看出,两者偏差主要发生在冷季。（3）月平均资料相对于日平均资料计算月ET0值的相对偏差不大,暖季计算结果较精确。（4）不管暖季或冷季,两种时间尺度资料计算月ET0值产生差值的原因主要是能量项计算的差异造成的。暖季月平均资料计算的ET0值偏低的原因,主要是暖季月平均资料计算的能量项的减少造成的,约占131.8%;冷季月平均资料计算的ET0值偏高,主要是冷季月平均资料计算的能量项的增加造成的,约占92.1%。     

喀什地区1957-2013年潜在蒸散量变化及其影响因子

基于喀什地区4个气象站点1957-2013年的最高气温、最低气温、月平均气温、相对湿度、风速、日照时数以及降水量数据,采用Penman-Monteith模型、一元回归分析、累积距平和Mann-Kendall非线性突变检验法,分析其年潜在蒸散量的时间序列变化及其影响因子.结果表明:近57 a来,喀什和巴楚的潜在蒸散量呈减少趋势,倾向率分别为-7.53 mm/10 a,-7.47 mm/10 a;塔什库尔干与莎车的潜在蒸散量呈现增加趋势,倾向率分别为8.27 mm/10 a,6.25 mm/10 a;在四季变化中,夏季最多,春、秋季次之,冬季最少;喀什地区潜在蒸散量突变点存在明显差异:喀什年潜在蒸散量突变点为1981年,巴楚的为1962年,塔什库尔干的为1974年和1983年,莎车年潜在蒸散量突变点为1961年、1965年、1968年和1978年;喀什地区年蒸散量最主要受风速和日照时数的影响.     

海南岛参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析

根据海南岛18个气象站1971–2010年逐日气象资料和Penman–Monteith模型计算各站ET0,利用线性回归和ArcGIS空间插值技术分析年和四季ET0的时空变化特征,并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分析。结果表明：海南岛18个市（县）年ET0均值为1191.4mm,其空间分布,除夏季外,年和其余各季ET0大致呈由东北向西南递增的趋势。近40a海南岛18个市（县）年ET0的气候倾向率均值为-5.0mm×10a-1,其中13市（县）为负值,5市（县）为正值。春、夏、秋、冬四季ET0的气候倾向率分别为-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1。总体来看,年ET0减少的区域主要是由于春季ET0减少所致,年ET0增加的区域主要是因夏季ET0增加之故。引起海南岛大部分地区年和春、夏、秋季ET0减少的主要原因是平均风速减小和日照时数的减少,冬季ET0减少除与平均风速减小、日照时数减少有关外,水汽压增加也是主要成因之一。年和四季ET0增加的区域主要是平均最高和平均最低气温升高。     

四种参考作物蒸散量综合法的比较

参考作物蒸散量(ET0)的估算是作物需水量计算的关键,诸多估算方法在不同地区具有不同的适应性。本文利用中国农业主产区6个代表站点的气象数据,以FAO 56 Penman-Monteith (PM)为标准,对常用的1963 Penman(Pen63)、FAO 1979 Penman(FAO 79)、FAO 24 Penman(FAO 24)及1996 Kimberly Penman(Kpen)共4种参考作物蒸散量综合方法进行比较评价。结果表明：（1）Pen63、FAO 79及Kpen的日估算值均比PM估算值偏高,FAO 24偏低,其平均偏差分别为0.28、0.52、0和-0.17mm×d-1,相对偏差为16.0%、25.2%、2.4%、-5.3%,相对均方根误差为12.1%、22.4%、14.2%和13.5%。（2）Pen63、FAO 79的月估算值显著高于PM值,在高估最大的5月份平均偏高12.5mm (10.8%)和28.2mm (22.6%)。FAO 24表现为低估,低估最大的月份平均偏低11.4mm (8.1%),但在南方站点多数月份的估算值与PM估算值无显著差异。Kpen月估算值与PM估算值相比,既有高估(5-10月),也有低估,高估最大的月份平均偏高19.7mm(14.5%),且在南方站点的秋冬季有近6个月与PM无显著差异。（3）Pen63和FAO 79的年值均显著大于PM年值,平均偏高103.8mm(11.8%)和191.5mm(21.3%)。FAO 24年平均低估PM值60.9mm (6.3%),Kpen则平均高估50.5mm (5.8%)。（4）时间尺度对评价结果具有一定影响,4种综合法依据日、年值的评价效果排序分别为Pen63＞FAO 24＞Kpen＞FAO 79和Kpen＞FAO 24＞Pen63＞FAO 79。在日尺度下4种方法更适于湿润气候,但年尺度下仅FAO 79和FAO 24较适于湿润气候。可见,4种综合法以Pen63普适性最好,FAO 79最低,因此使用FAO 79前对其进行适应性评价尤为重要。