塔里木灌区参考作物蒸散与蒸发皿蒸发量比较分析

根据塔里木灌区-阿拉尔垦区1961—2010年逐日地面气象要素值,采用Penman-Monteith模型、距平相关和回归分析方法比较分析了近50年塔里木灌区-阿拉尔垦区ET0与E变化特征、影响因素和相关关系。结果表明,1近50年塔里木灌区-阿拉尔垦区年E高于年ET0,温暖季节(4、5、6、7、8、9月)E高于ET0,寒冷季节(12、1、2、3月)E低于ET0,ET0最大值出现时间、转折时间均滞后于E。2塔里木灌区-阿拉尔垦区ET0和E变化是由多种气象因子共同作用的结果,年、秋季ET0和E变化受温度影响较小,冬季受温度影响较大。3塔里木灌区-阿拉尔垦区冬季ET0和E线性关系明显(p0.01),可采用E值估算ET0;年、春、夏、秋季ET0和E线性关系不明显。     

高原山区主要气候因子对ET_0影响分析研究

根据云南省4个站30~40年的逐日气象资料,应用FAO-56 Penman-Monteith计算了参考作物的逐日需水量(ET0),分析了ET0的年内年际变化特征;采用了Mann-Kendall方法,对ET0时间序列趋势进行了检验分析;采用了偏相关分析方法研究了各主要影响因子(水汽压、风速、日照、蒸发、降雨、海拔、纬度)对ET0的影响,结果表明:各站点的时空分布特征明显,各站的ET0呈下降趋势,最大值发生在20世纪70~80年代,最小值发生在21世纪,风速的变化对各站ET0的影响最大,水汽压和降雨最小,ET0随海拔的增加而降低,随纬度的增加而增加,反映了高原山区ET0的变化特点。     

风沙区主要作物需水量研究

北屯灌区降雨量少风沙大气候干燥,为典型的戈壁平原干旱风沙区。利用当地典型风沙区20年的逐日气象资料,对灌区参考作物需水量进行了分析计算,ET0值在年内与年际间变化较大,全年的7月上旬至8月上旬ETrad稍大于或基本等于ETaero外,其余月份基本上是ETaero大于ETrad,说明全年风速对ET0的影响相对来说比较大。对灌区内6种主要作物进行了作物需水量计算,其中地膜甜瓜和地膜打瓜需水量最小,全生育期需水量在300~350 mm之间,建议高效经济作物采用地膜种植可作为一项有效的节水措施。     

江苏省参考作物蒸散量的时空变化及影响因素分析

【目的】参考作物蒸散量是水分循环和能量循环的重要组成部分,研究其变化特征及影响因素可以为该地区合理利用水资源,高效水分管理及农业生产布局提供参考。【方法】利用1961-2018年江苏省60个站点的风速、温度、相对湿度和日照时数等逐日数据计算了逐日蒸散量(ET0),并采用气候倾向率、敏感性分析、通径分析、贡献率分析等方法对江苏省ET0的时空变化及影响因素进行分析。【结果】①江苏省1961-2018年平均ET0为976.8 mm,区域整体ET0的变化幅度为-0.44 mm/10 a,共有28个站点ET0呈增加趋势(47%),主要分布在无锡以及苏州等苏南区域,共有11个站点ET0增加趋势显著(p<0.05),其中无锡、太仓、靖江地区ET0气候倾向率较大,分别为18.6、19.0、30.0 mm/10 a。共有32个站点ET0呈减小趋势(53%),主要分布在连云港、徐州、宿迁等苏北地区,共有16个站点ET0减小趋势显著(p<0.05),其中新沂、泗洪、灌南地区ET0减小趋势较大,分别为-19.2、-23.1、-23.2 mm/10a;②丰县(1 007.4 mm)、徐州(1 041.1 mm)以及西连岛(1 130.3 mm)区域为ET0的高值中心;③ET0对平均温度、日照时间、风速为正敏感,对相对湿度为负敏感,且ET0对相对湿度最敏感。平均温度、日照时间、风速、相对湿度与ET0决策系数分别为0.09、0.33、-0.02、0.29。敏感系数空间分布上,ST与SWS纬向分布特征都较明显;④贡献率分析表明,主要影响因素为风速的有22个站点,均分布在苏北地区,其中沛县、泗阳、新沂站风速对ET0变化贡献较大,分别为-13.44%、-12.52%、-12.49%,主要影响因素为相对湿度的有38个站点,主要分布在苏南地区,其中丹阳、靖江、昆山站相对湿度对ET0变化贡献较大,分别为18.47%、18.57%、20.87%,全区平均温度和日照时间不对ET0变化产生主要影响。【结论】苏北地区ET0变化的主要影响因素是风速,且风速贡献率为负,苏南地区ET0变化的主要影响因素是相对湿度,相对湿度贡献率为正。     

汾河灌区参考作物蒸散发量变化趋势及影响要素分析

气候变化直接影响着区域的水循环和水资源管理,而研究潜在蒸散发的变化趋势及其影响要素对于灌区的水资源管理具有重要的作用。选择汾河灌区,利用灌区内气象站的长系列数据,分析了灌区内参考作物蒸散发(ET0)的变化趋势及主要影响要素。结果表明,1951―2014年,灌区ET0没有明显的变化趋势,这主要是由于温度升高和相对湿度降低引起的ET0增加与风速下降和日照时间减少引起的ET0下降相当。温度、相对湿度和风速变化主要影响4―6月ET0,而日照时间则主要影响了5―9月的ET0。     

大理河流域参考作物蒸散量的时空分布特征及原因分析

基于Penman-Monteith公式计算了我国大理河流域3个气象站1963―2012年的ET0,对大理河流域ET0的时空变化进行了分析,并使用Mann-Kendall法对ET0变化趋势的显著性及突变点进行了探讨;最后,通过Peasron相关系数分析了导致流域ET0变化的主要气象因素。结果表明,1963―2012年大理河流域的ET0总体呈波动性递增,但变化趋势并不显著,突变点为1970、1975、1993年。大理河流域的气候在1963—2012年出现暖干化;ET0在年内分布不均,其最大值在6月,达到了173.8 mm;在流域空间上ET0分布基本呈现出自东北向西南递减的趋势;ET0与平均温度、平均日照时间、平均风速呈极显著正相关关系(α=0.01),与平均相对湿度呈极显著负相关关系。     

1960-2019年河南省参考作物蒸散量时空演变与成因分析

基于河南省17个气象站1960-2019年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型、M-K检验和Morlet小波分析等方法分析河南省参考作物蒸散量(ET0)时空变化特征及其影响因素.结果表明:1960-2019年河南省ET0平均值为1050.11 mm/a,以-14.81 mm/10a的倾向率呈下降趋势,1...     

基于气温预报的参考作物腾发量预报方法比较

为探索精确预报未来短期ET0的方法,比较了4种基于气温预报ET0预报模型,即Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)、简化的Penman-Monteith(PT)及McCloud(MC)模型。收集了西藏林芝站2001年1月1日至2013年12月31日的实测逐日气象数据和2012年6月6日至2013年12月31日逐日对未来7d的气象预报数据,在气温预报精度评价的基础上,采用4种基于温度的参考腾发量计算模型直接进行ET0预报,然后采用率定后的模型进行ET0预报,最后与实测气象数据和FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较。结果表明,未率定的4种模型预报误差均较大,其中PT公式精度稍高。经率定后,4种公式的预报精度都有所提高,平均准确率为70%,MAE值HS模型最小,平均为0.57mm/d,其他3个模型为1.27~1.50mm/d;RMSE都在2.0mm/d左右;r值总体仍不高,TH模型平均仅有0.19,其他3种模型在0.6左右。综合来看,PT模型的预报效果稳定性优于其他3个模型。对于林芝地区附近的灌区,无论有无气象观测数据供模型率定,建议采用PT模型进行ET0预报。     

新疆天山北坡中部区域近50年来ET_0变化特征分析

根据新疆天山北坡中部乌鲁木齐、石河子、乌苏3个气象站50年逐日气象资料,应用Penman-Monteith公式,计算各站的历年逐日ET0。在此基础上,对各站多年ET0序列进行了分析。结果表明:总体上乌鲁木齐站的ET0最高,石河子站最低;3个站点ET0年内变化趋势大体一致,都具有很强的季节性;年际变化均呈现递减的趋势,下降幅度:乌苏乌鲁木齐石河子;通过关联度分析,影响ET0的主要气象要素排序为日照时数水汽压平均气温风速。日照时数、水汽压、风速对ET0的下降趋势影响超过了气温的上升趋势影响,这是引发天山北坡中部区域年际ET0呈下降趋势变化的内在原因。研究结果可为区域水资源合理配置、干旱预测与农田灌溉管理提供一定的依据。     

基于气温预报和HS公式的参考作物腾发量预报

为探索精确预报未来短期参考作物腾发量ET0的方法,提出基于气温预报和HargreavesSamani(HS)公式进行ET0预报.收集了南京站2001—2011年逐日气象观测数据和2011年预见期为4 d的逐日天气预报数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算逐日ET0,用2001—2010年计算的ET0率定HS公式参数;用率定后的公式和2011年的天气预报气温数据进行未来4 d的ET0预报;比较2011年ET0的计算值与预报值、气温观测值与预报值以评价ET0预报精度及误差原因.结果表明:最低气温预报准确率达81.9%,最高气温预报准确率为80.1%;经过参数校正后,HS公式精度较高.ET0预报准确率为85.7%,平均绝对误差为1.01 mm/d,均方根误差为1.42 mm/d,相关系数为0.74;各项预报误差随着预见期的增大而增大.产生误差的主要原因为气温预报误差和HS公式未考虑平均风速和相对湿度的影响.总体而言,基于气温预报和HS公式的ET0预报方法精度较高,可为灌溉预报及决策提供较为准确的ET0预报数据.     

新疆艾比湖流域潜在蒸散变化特征与成因分析

【目的】寻找新疆艾比湖蒸散主要影响因子。【方法】根据新疆艾比湖流域内6个代表气象站1960―2015年逐日气象数据,采用辐射校正的Penman-Monteith模型计算了潜在蒸散量(ET0),采用气候倾向率、Mann-Kendall法、Morlet小波分析等方法分析了ET0周期变化规律,同时基于通径分析原理的指标敏感性方法分析了ET0的变化成因。【结果】1960―2015年艾比湖流域年ET0多年平均值为956.1 mm,气候倾向率为-29.89 mm/10 a,呈显著下降趋势(p0.001);四季ET0表现为夏季春季秋季冬季,各季随年份序列均呈下降趋势,其中夏季ET0下降趋势最为显著,夏、春二季ET0对全年潜在蒸散的相对贡献最大;年ET0在1986年发生下降突变,降幅为10.52%。ET0在28 a的周期振荡最强烈,为时序变化的第一主周期,第二、三主周期分别为15 a和8 a;风速对ET0的通径系数为0.736,对回归方程估测可靠程度E的总贡献为0.577。【结论】风速下降是艾比湖流域ET0下降的主要因子,其次为相对湿度、净辐射、降水和最高气温。     

基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报

采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1~7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率(±1.5mm/d以内)达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。     

山东省参照作物腾发量时空变异分布特征

【目的】分析山东省参照作物腾发量(ET0)的时空分布规律及影响因素。【方法】采用FAO-56 Penman-Monteith方程计算山东省24个气象站点的逐日ET0,通过统计分析和Arc GIS中反距离权重插值法,定量和定性分析了ET0的时空分布特征。【结果】1961—2011年山东省平均ET0为1 161 mm,呈减小趋势,分布差异主要受空气动力因素影响;年内分布集中,5、6月ET0最大,占全年的27%,5—9月受温度、湿度影响显著,10—次年4月受日照时间、风速影响显著。空间上,ET0从西北到东南呈减小的趋势,内陆主要受温度、日照时间影响,东南沿海主要受湿度、风速影响,ET0空间分布与湿度显著负相关,采用湿度估算ET0,平均相对误差为2%。【结论】山东省ET0空间分布的主控因子是湿度。     

基于参考作物法的玛河灌区棉花耗水强度研究

基于玛纳斯河流域中游平原灌区及其周边24个气象站点2013年的气象资料,采用分段单值平均法计算棉花作物系数,利用参考作物法确定灌区各站点棉花不同生育期耗水强度,结合Arc GIS空间插值,分析灌区棉花耗水强度在不同生育期和灌区空间尺度上的变化规律,并确定灌区棉花设计耗水强度。结果表明:灌区棉花全生育期耗水强度呈现先增大后减小的变化趋势,大小顺序为花铃期(5.64~6.84 mm/d)蕾期(3.74~4.70 mm/d)吐絮期(2.00~2.50 mm/d)苗期(1.62~1.76 mm/d);灌区棉花全生育期平均耗水强度自西南向东北呈现递增趋势,介于3.45~3.98 mm;玛河灌区棉花设计耗水强度应在5.69~6.45 mm间选取。     

变化环境下泾惠渠灌区净灌溉需水的响应

灌溉需水是科学制定灌溉计划和水资源规划的依据,气候变化和种植结构等变化环境是灌区灌溉需水变化的驱动因素。基于泾惠渠灌区4个气象站近30年逐日气象资料和作物种植面积资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法,计算灌区主要作物需水量、净灌溉定额及灌区净灌溉需水量,分析气候变化和种植结构调整对灌区净灌溉需水量的影响,采用多元线性回归法研究灌溉需水量变化的主要因子。结果表明:气候变化使灌区降雨呈减少趋势,ET0呈增加趋势,导致主要作物净灌溉定额呈增加趋势;种植结构的调整,减少了粮食作物和棉花的种植面积,增加了其他经济作物的种植面积,使灌区净灌溉需水量呈减少趋势;在总种植面积下降、种植结构调整和气候变化的综合作用下,灌区净灌溉需水量呈小幅度的增加趋势;影响净灌溉需水量变化的主要因子是ET0和种植面积;除1996和2003年湿润年份外,各年净灌溉需水量比实际灌溉水量大,灌区存在缺水。未来应进一步调整种植结构,以适应气候变化,缓解灌区水资源供需矛盾。     

京郊平原参考作物腾发量及其与气象因子相关性研究

利用FAO56 Penman-Montieth公式和京郊平原区代表性气象站点的长系列、短时序气象资料计算了该地区的逐日ET0,对ET0及其各分项的时间变异特征进行了分析,采用相关分析法研究了ET0与主要气象影响因子间的关系。结果表明,研究区域近50年来ET0呈不显著的增加趋势,就其各分项来说,辐射项的年际变化幅度较小,而空气动力学项的年际波动较大,且与ET0的年际波动较为符合;ET0的年内变化呈"单峰形"分布,一年内的最大值出现在6月份,为162.6 mm,最小值则出现在12月份,为32.3 mm。从ET0的分项来看,5~9月份ETrad>ETaero,而其余月份ETrad相似文献   

四川省参考作物腾发量时空分布特征及成因分析

为探究四川省参考作物腾发量（ET0）的变化,利用1961－2010年四川省12个气象站点的逐日气象观测资料,使用联合国粮农组织（FAO）1998年推荐的Penman-Monteith公式计算各站点ET0,并在此基础上采用GIS的克里金插值、Mann-Kendall趋势检验及相关分析方法分析ET0的的时空变化规律及其原因。结果表明：1961－2010年四川省各站的年ET0总体呈波动性递减趋势,其中ET0在1992年以前显著下降,之后逐渐上升;ET0年内分布不均,呈单峰曲线变化趋势,最大值在6月,达到了3.2 mm?d-1;ET0空间分布基本呈现自东北、西南向中部递减趋势,自西部青藏高原到中部成都平原ET0逐渐减小,再过渡到东部丘陵区ET0又逐渐增大,随地理纬度的增大呈递减趋势,随海拔高度的增大呈递增趋势,时空分布存在较大的区域差异;ET0和气象因子的相关分析结果表明,ET0和日照时数、风速呈显著正相关（α=0.05）,是四川省ET0变化的主要影响因素。     

中国西南五省参考作物蒸散量时空变化分析

为深入了解中国西南5省ET0演变规律,利用1954—2013年广西、重庆、云南、贵州、四川5个省市119个站点逐日地面气象资料,采用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,并使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和GIS反距离加权插值定量分析ET0时空变化特征。结果表明,1954—2013年西南5省ET0多年平均值为855 mm,波动范围为819~901 mm,年均ET0总体呈下降趋势(倾向率为-1.5 mm/10 a),在春、夏、秋、冬季也均呈下降趋势(倾向率分别为-0.4、-0.7、-0.3、-0.1 mm/10a),分别占全年的26.7%、46.7%、20%、6.6%;西南5省ET0多年平均值分别以26 a、12 a、5 a为第1、第2、第3周期进行“增大-减小”交替变化;1954—2013年,西南5省年均ET0空间分布总体表现为南部大于北部,云贵高原西部和广西地区明显大于四川盆地和云贵高原东部,四川盆地相对最小,川西高原南部和云贵高原东部地区相对最大;西南5省ET0在春、夏、秋、冬季空间分布较高值区分别为云贵高原西部、四川盆地和云贵高原东部、广西地区、云贵高原西部,较低值区分别为四川盆地、云贵高原西部、四川盆地和川西高原东北部、四川盆地和广西地区。     

基于ET0冬小麦需水量计算及其规律

选取豫东平原安阳、西华、信阳、许昌、郑州、驻马店等地冬小麦为研究对象,采用作物系数法计算了ET0频率25％、50％和75％条件下各地冬小麦需水量并进行分析.结果表明,安阳、许昌、郑州、驻马店冬小麦全生育期需水量呈现出湿润年较低、干旱年较高的趋势,最大值介于396.1～729.0mm.各地冬小麦需水量最大的生育阶段均为抽穗—成熟,平均占全生育期需水量45.9％;西华、郑州该生育阶段需水量占全生育期百分比随ET0频率增大而上升,呈现为相对干旱年份需水更多.豫东平原各地冬小麦逐日需水量10-2月均值随ET0频率增大而下降,3月往后上升,其均值为4.31 mm/d.ET0频率25％～50％范围对10-3月逐日需水量影响较大.     

黄河流域甘肃段潜在蒸散发时空变异规律及驱动因子分析

潜在蒸散量(ET0)与气象因素间关系复杂,研究ET0时空变化规律及驱动因子分析,对探明气候变化对水文循环的影响具有重要意义.基于黄河流域甘肃段15个气象站点1984-2019年逐日气象资料,分析ET0时空变化规律,定性与定量相结合的方法,揭示ET0与气象因素间的内在关系及驱动因子分析.结果表明:黄河流域甘肃段ET0呈现显著上升趋势,线性倾向变化率2.439 mm/a,突变发生在1995年,空间呈现由西南向东北递增的趋势,甘南山地小,陇中、陇东平原大,波动范围726.6～1003.6 mm.聚类与灰色关联度分析相结合确定5个气象因素(Tmax、RH、u、P、n)进行重点分析,通径分析结果表明Tmax是影响ET0变化最主要因素,P作用最小.各气象因子敏感性程度分布存在差异,ET0对RH变化最敏感,其次为Tmax、n,对u变化敏感性最差.相对湿度、日照时数多年减少和温度升高、风速增大等综合作用,促使流域ET0呈现增大趋势,总贡献值18.83％,且温度升高是主要原因.