不同参照作物腾发量计算模型在鄂西地区的适用性研究

鄂西地区地理环境复杂多样,气候季节差异性显著,准确估算各类作物的参照作物腾发量(ET₀)是进行灌溉管理的基础。为在气象资料缺测条件下鄂西地区选取ET₀的计算方法提供依据,通过宜昌气象站1951—2013年气象资料,以Penman-Monteith公式法计算ET₀结果为标准值,对Hargreaves、Priestley-Taylor、FAO-24 Radiation及Mc-Cloud 4种公式计算的ET₀结果进行对比分析。结果表明：FAO-24 Radiation公式的适用性较好,典型年平均相关系数为0.994,平均相对误差均为85.9%,可直接用于当地参照作物腾发量的计算;Hargreaves公式和Priestley-Taylor公式误差分析结果分别为189.8%、164.4%;Mc-Cloud的相关性最低,丰水年相关系数不足0.900,3种公式在鄂西地区参照作物腾发量计算时适用性较差。FAO-24 Radiation经过修正后,平均相对误差均处于6%左右,可直接用于鄂西地区参照作物腾发量的计算,特...     

参照作物腾发量变化规律的探讨

选用Penman-Monteith公式计算了三河市参照作物腾发量(ET0),分析了不同水文年降水与参照作物腾发量的变化关系,并对参照作物腾发量构成项进行了比较。结果表明:参照作物腾发量中辐射项(ETrad)的变化趋势基本反映了腾发量(ET0)的变化趋势,一年四季都处于主导地位,而空气动力学项(ETaero)全年变化较小,一般在冬季对腾发量有较大影响。     

用Penman-Monteith方法与Penman修正算法计算参照作物腾发量的比较

利用阿克苏地区1975-2004年的逐日气象资料,分别采用Penman—Monteith公式与Penman修正公式计算了新疆农一师灌区的参照作物腾发量及其辐射项和空气动力项的逐日均值和旬日均值,比较了2种计算方法的绝对偏差和相对偏差,并对引起偏差的原因进行了分析。     

新疆塔里木盆地北缘日参考作物腾发量计算模型评价

采用4种常用的腾发量模型(Makkink模型,Turc模型,Priestley-Taylor模型以及Hargreaves模型)计算日腾发量,并以Penman-Monteith FAO 56公式计算结果为标准值进行对比,旨在寻找出建模数据少、模拟精度高以及适合研究区的腾发量计算模型。结果表明:Turc模型的日参考作物蒸发蒸腾量与Penman-Monteith FAO 56差异较小,其次是Makkink模型与Priestley-Taylor模型,Hargreaves模型的差异最大。     

参照作物蒸散量计算模型在新疆干旱地区适用性研究

对作物需水信息实时、准确地获取是实现智能灌溉发展精准农业的关键技术和必要条件。参照作物蒸散量(ET_0)是获取需水信息的重要依据和需水决策系统的核心,ET_0计算模型的精确与否将直接影响作物的长势以及智能灌溉的效果。选取基于温度的Hargreaves-Samani法(H-S法)、基于辐射的Priestley-Taylor以及经验公式法Irmark-Allen进行比较,选择不同的气象条件下最佳的ET_0计算模型。选择新疆地区的昭苏、乌鲁木齐、麦盖提、吐鲁番4个站点的气象数据,分别利用H-S法、经验公式法Irmark-Allen(I-A法)、Priestley-Taylor辐射公式(P-T法)、以及Penman-Monteith公式(PM-56)4种方法计算不同站点的ET_0值,以PM-56为标准对其他方法计算结果进行评价并修正。结果表明,在4个站点中Irmark-Allen的计算结果与PM-56最为接近,标准误差分别为1.215、1.020、1.311、1.065。经过回归分析得,昭苏站拟合优度最佳的是Allen,r~2为0.917,麦盖提站和吐鲁番站拟合优度最佳的是P-T法,r~2值分别为0.862和0.889,乌鲁木齐站拟合优度最佳的是H-S法,r~2值为0.926。对模型进行修正之后,昭苏站和乌鲁木齐站的最佳模型是H-S法,标准误差分别减小到了0.419和0.607,标准误差分别减少了90.6%和85.7%。麦盖提站和吐鲁番站的最佳模型是修正P-T法,标准误差分别减少到了0.670和0.439,标准误差减少了87.4%和89.8%。因此,可以在有限气象条件下将修正后的模型用于新疆地区相应站点ET_0的计算中,为农业灌溉提供便利。     

富南灌区作物参考作物腾发量长期变化分析

根据富南灌区1960~2008年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算作物生长季参考作物腾发量。分析了该灌区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该灌区的水资源管理提供参考。     

气象因素对民勤地区参考作物腾发量变化的贡献分析

利用世界粮农组织的Penman-Monteith方法以及敏感曲线分析法,对甘肃国家级地面站点民勤站1968—2018年来的参考作物腾发量和气象因素的变化规律及各气象因子对参考作物腾发量变化的贡献大小进行了研究。结果表明:1)民勤站参考作物腾发量ET0年内变化特征呈抛物线形式,在1—5月增加,8—12月递减,7月达到最大值为5.29mm/d,年际变化整体呈波动上升趋势;2)利用相关性分析与主成分分析发现ET0与平均最高气温Tmax、平均饱和水汽压差VPD的相关性最大,利用偏相关性分析发现ET0与平均风速U、平均净辐射与土壤热通量的差Rn-G的相关性最小,但ET0与U、Rn-G的偏相关性较大,说明ET0与U、Rn-G的关系受其他气象因素的影响较大;3)气象因素的年内变化与ET0对各气象因素的敏感系数在年内的变化趋势有一定的相似度。ET0对Rn-G的敏感系数不大,但是由于Rn-G自身的增长幅度较大,导致Rn-G对ET0增长的贡献率最大;平均气温T和VPD对ET0的增长也产生了一定的贡献;U对ET0的增长产生了较大的负贡献。     

参考作物腾发量研究浅析

研究参考作物腾发量进而确定作物需水量,对于指导农田灌溉和水资源的合理配置具有十分重要的意义。本文主要对前人的研究成果进行分析归纳和总结,以此了解国内外参考作物腾发量的研究动态,对其形成初步认识,并基于现阶段的研究成果和存在的不足,为以后参考作物腾发量的深入研究提供理论参考。文中指出目前国内外关于ETO的研究都是在一定的条件下建立起来的,具有局限性,因此,今后的研究重点是建立各种非均一下垫面条件下具有不同时空分布特征和不同时间尺度的作物需水模型。     

盘锦参考作物腾发量演变规律分析

本文应用平彭曼公式计算1957～2006年间逐日、逐月参考作物腾发量,在对国内外参考作物腾发量研究现状及存在问题进行分析的基础上,对参考作物腾发量的年际变化、年内变化特征及趋势进行了分析。     

流域参考作物腾发量分布式计算模型

地形(坡度、坡向、地形遮蔽等)对太阳辐射的空间分布影响显著,并进而造成了参考作物腾发量(ET0)空间分布的巨大差异。基于淮河史灌河流域数字高程模型(DEM)对参考作物腾发量计算模型中所涉及的几个参数(包括气压、温度、辐射)进行地形校正,改进并建立了考虑地形影响的流域参考作物腾发量计算模型。结果表明,改进的参考作物腾发量计算模型的计算结果的空间分布差异显著,更好地反映了地形对于ET0空间分布的影响。辐射和ET0随着坡向的变化由南坡至北坡依次减少。该研究结果提高了起伏地形影响下ET0空间分布估算的精度,并为流域水资源综合规划和利用提供重要依据。     

参考作物蒸散计算方法及其评价

介绍了符合Penman-Monteith公式要求的参考作物蒸散的新定义，对比了该公式和FAO－17Penman修正式的基本方程和主要参数的异同。应用辽宁33个气象站30a的平均气象资料，分别计算了作物生育期内（月）平均参考作物蒸散量，结果表明，两者既具有一定的差异，又呈显著的线性相关，产生差异的主要原因是由幅射项引起，建议国内推广应用标准化的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量，并以此作为确定新的作物系数和校准其它经验公式的标准。     

基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型

参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素。本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET_0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公式的计算值没有明显差异,均表现出显著的相关性以及整体吻合度。本文对两种模型取相同的数据样本进行比较,BP-ET_0预测结果的MRE值为32.13%,RMSE为0.134 mm,而R2达到了0.971,说明模型预测精度高,稳定性良好。相较于ANFIS-ET_0的检验结果,BP-ET_0模型的均方根误差更小(0.134mm/d0.188 mm/d),表明其预测精度更高;而ANFIS-ET_0模型估算值的平均相对误差明显小于BP-ET_0模型估算值(16.92%32.13%),显示出ANFIS-ET_0模型更高的稳定性。两种预测模型的输入项完全可以从当前短期天气预报因子中取得而不需要专用测量设备,程序操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础。     

简化参照作物蒸散量（ETo）计算公式在青海省高寒区的适用性分析

【目的】以Penman-Monteith FAO-56公式为参照,分析Hargreaves、Priestley-Taylor和Makkink 3种简化的参照作物蒸散量(ETo)公式在青海高寒区的适用性。【方法】以青海省5个气候区(湿润、半湿润、半干旱、干旱和极端干旱)11个气象站1984-2011年的旬气象资料计算ETo,建立分析3种简化公式旬ETo与PenmanMonteith FAO-56公式的线性回归方程,并对比其年值的均方根误差率,分析3种简化公式的适用性。【结果】Hargreaves公式在大多数站点都低估了ETo,但在湿润和半湿润区的计算结果较好;Priestley-Taylor公式在多数站点都高估了ETo;Makkink公式在所有站点都低估了ETo,但其旬ETo值的误差最小,其与PMF-56公式的线性回归结果也最好。除极端干旱区外,Priestley-Taylor和Makkink公式计算的ETo与PMF-56公式的年均方根误差率均小于15%。【结论】Hargreaves公式只适用于青海省的湿润和半湿润区,Priestley-Taylor和Makkink公式可以直接用于青海省极端干旱区以外地区ETo的计算。     

河套灌区参考作物蒸发蒸腾量估算方法研究

参考作物蒸发蒸腾量（ET₀）是计算作物需水量的基础,一般用FAO推荐的Penman-Monteith公式（PM公式）计算。但是在河套灌区部分地区缺少辐射数据的观测,因而无法利用PM公式计算ET₀。本文选用河套灌区临河气象站1990—2012年的气象资料,分析了利用PM公式计算参考作物蒸发蒸腾量ET₀与气象要素的关系,发现对ET₀影响最大的气象因素为净辐射,其次为饱和水气压差和平均温度。建立了基于饱和水气压差、温度和风速的ET₀估算公式,验证结算显示相关系数、纳什效率系数和总量平衡系数分别为0.96、0.92、1.00。在风速缺测的条件下,也建立了基于饱和水汽压差和温度的ET₀估算公式。以上两个公式为河套灌区缺资料条件下ET₀的估算提供了简单且准确的估算方法。     

气候变化对河西地区参考作物蒸发蒸腾量的影响

【目的】探讨气候变化对参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的影响程度,为节水农业的区域发展及水资源科学利用提供参考。【方法】根据河西地区18个气象站点的长系列气象资料月值数据,利用Penman-Monteith公式计算河西地区历年ET0值;用相关法分析各站ET0与地理位置、气象要素的关系,并应用相关法结合Penman-Monteith公式预测2010-2019年和2020-2029年ET0的年代均值。【结果】河西走廊西段、中段、东段和祁连山地的平均ET0值分别为1 265.1,1 078.6,1 058.5和984.5mm;海拔每升高100m,河西地区中部和东部各站年均ET0值约减少19mm,西部各站则约减少12.4mm;河西地区年ET0值与年平均相对湿度、年平均风速、年日照时数、年降水量、年平均气温的相关系数分别为0.634 1,0.597 3,0.421 3,0.356 6和0.191 9;预测的每10年变化量,西部的安西、玉门镇,中部高台、临泽及祁连山地的肃北站点年ET0值减少20mm以上,西部的马鬃山增加20mm以上,东部的古浪及祁连山地的天祝站点增加10mm以上,其他站点变化小于10mm。【结论】截至2009年,河西地区的年ET0值呈先减小后增大的趋势;其分布地域性比较明显,表现为河西走廊西段高于中段,中段高于东段,祁连山地最小,海拔高度是其决定因素;气象要素对于年ET0值的影响表现为年平均相对湿度>年平均风速>年日照时数>年降水量>年平均气温;未来20年河西地区东段年ET0值呈增加趋势,中段和西段多呈减少趋势,且各站差异明显。     

黑河流域参考作物蒸散量与气象因素的相关关系研究

【目的】研究黑河流域参考作物蒸散量(ET_0)与气象因素间及各气象因素间的相关关系,精确估算和预测黑河流域ET_0.【方法】基于黑河流域17个气象站点1960-2014年逐日气象资料,在利用Penman-Monteith公式计算逐日ET_0的基础上,分析ET_0与气象因素的年际变化特征,将通径分析法和主成分分析法相结合,从线性关系和方差贡献2个角度综合探讨ET_0与气象因素间及各气象因素间的相关关系.【结果】近55a间黑河流域年均ET_0、平均温度和降水量呈增加趋势,平均相对湿度、平均风速和日照时数呈递减趋势.平均温度和平均风速间以及平均相对湿度、日照时数和降水量间线性关系显著,平均相对湿度主要受平均温度的主导影响;线性关系和方差贡献分析气象因素影响程度结果基本一致,影响程度排序:平均相对湿度>降水量>平均风速>日照时数>平均温度.【结论】单因素作用方面平均相对湿度为影响ET_0变化的主要因素,平均温度主导平均相对湿度的变化,多因素共同作用方面日照时数与降水量相组合是ET_0波动性变化的主导因素,多方面的共同作用造成黑河流域ET_0呈上下波动式的增加趋势.从不同角度综合分析能更全面探寻ET_0与气象因素间及各气象因素间的相关关系,为ET_0的变化特征提供科学依据.     

我国不同参考作物蒸散经验模型适用性分析及参数修正

为提高不同参考作物蒸散经验模型在全国范围内的精度和适用性,并简化计算方法,依据1961—2020年全国585个气象站点的逐日地面观测资料(统计数据未包含港、澳、台地区,下同),选用平均相对百分误差、标准差等量化指标,采用最大似然和最短距离法,从月尺度和年尺度上对以Penman-Monteith模型为标准的Hargreaves-Samani(HS)模型、Makkink(MK)法、Priestley-Taylor(PT)模型、Hargreaves(Har)模型、Mc Cloud(MC)模型进行比较分析和系数修正。结果表明:1)修正前除MC模型外月尺度平均相对百分误差平均值均低于20%,PT模型和MC模型年尺度平均相对百分误差平均值均高于25%,精度最低;2)修正后5种模型的月尺度和年尺度平均相对百分误差平均值均低于8%,计算精度明显提升,其中PT模型的修正效果最好,月尺度和年尺度的平均相对百分误差平均值均低于3.7%,与修正前相比均降低了80%以上;3)利用最短距离法进行聚类分析后发现,区域修正后Har模型和MK模型的修正效果最好,年蒸散量相对百分误差平均值分别为8%和5.1%。修正后的不同参考作物蒸散经验模型在全国范围内具有更高的适用性。     

四川冬春季参考作物蒸散量时空变化及其成因

为深入认识四川冬春季参考作物蒸散量(ET₀)的变化特征,利用1980—2016年四川35个气象站的逐日气象观测资料,采用泰森多边形、气候倾向率和克里金空间插值等方法对其冬春季ET₀的时空变化特征进行分析,并通过敏感性和贡献率分析了ET₀的变化成因。结果表明:ET₀的年代际变化呈先降后增的趋势,空间上呈明显的西南高东部低的分布特征,且高值区范围持续扩大,低值区范围波动缩小。ET₀的年际变化呈上升趋势,春季ET₀气候倾向率和空间差异明显大于冬季,且ET₀高值区与低值区空间分布受海拔高度影响明显。ET₀的同一日多年平均值自初冬至初春逐渐上升,1月22日—5月2日仅有8 d的ET₀值低于多年日平均值,具有明显连续的高值时段。ET₀对日照时数的变化最敏感,其次是对相对湿度与平均气温,对三者均呈高敏感性。平均气温的正贡献率是引起ET₀变化的主导因子,其次是相对...