豫东平原参考作物腾发量时空变化

根据豫东平原六地（市）（安阳,西华,信阳,许昌,郑州,驻马店）气象站1961～2000年40年的观测资料,应用1998年FAO最新推荐的Penman—Monteith公式计算了40年各月参考作物蒸发蒸腾量ET0,分析了ET0的月际变化和年际变化特征。结果表明ET0值除信阳有所增加外,其余各站呈现为逐年减少趋势,说明气候变化对ET0的影响较大;并对平均气压、平均最低气温、平均气温、平均最高气温、年日照时数、平均风速、平均相对湿度、年降水量、地理纬度、海拔高度与ET0的相关性进行了分析和检验,得出安阳、西华、许昌ET0值与年日照时数相关性最好;信阳、郑州、驻马店ET0值与平均相对湿度相关性最好。空间上ET0随地理纬度的增大呈递增趋势,随海拔高度的增大呈递减趋势。     

鞍山地区参考作物腾发量演变特征

采用鞍山地区4个气象站1958—2006年的气象资料,应用Penman-Montieth公式计算参考作物腾发量(ET_0),并对ET_0的年际变化特征、季节变化特征及趋势进行了分析。结果表明,49 a来鞍山地区的ET_0值呈缓慢下降趋势。     

鞍山地区参考作物腾发量演变特征

采用鞍山地区4个气象站1958--2006年的气象资料,应用Penman—Montieth公式计算参考作物腾发量（ET0）,并对ET0的年际变化特征、季节变化特征及趋势进行了分析。结果表明,49a来鞍山地区的ET0值呈缓慢下降趋势。     

新疆维吾尔自治区参考作物腾发量时空变异性研究

研究参考作物腾发量的时空变化特征,有助于了解新疆维吾尔自治区农牧业及生态需水的分布与演变规律。选择新疆吾尔自治区范围68个气象站的气象观测资料,应用Penman-Monteith公式,计算得出不同气候分区的历年参照作物腾发量ET0,分析了不同气候分区不同年份ET0的变化情况。采用ArcGIS空间插值技术绘制新疆维吾尔自治区参考作物腾发量的分布图,结果表明:各站ET0变化在660~1 800mm,其空间分布总体表现为南疆大于北疆、东部大于西部、盆地大于山区的分布格局。     

参考作物腾发量时间分形特征研究

受作物本身生理机制以及近地层气象因子非线性、非平稳化随机变化的影响,参考作物腾发量在时间尺度上具有自相似性特点。基于此,以分形原理为理论框架,研究了参考作物腾发量时间尺度自相似结构,寻求了参考作物腾发量时间无标度区间。将此理论运用于韶山灌区,取得了满意结果,对解析参考作物腾发量时间规律具有重要理论和实际意义。     

内蒙古自治区参考作物腾发量的时空变化

为了深入认识内蒙古参考作物腾发量ET_0的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算内蒙古50个气象站点32 a(1981—2012年)的逐月参考作物腾发量ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数UNEP进行气候分区,利用空间插值和8 a滑动平均法对内蒙古各气候区ET_0时空变化特征进行分析.结果表明:特干旱气候区、干旱气候区、半干旱气候区、干旱半湿润气候区、湿润半湿润气候区的ET_0波动区间分别为1 401~1 573,1 145~1 269,900~1 013,710~857和571~735 mm,波动幅度均在200 mm以内,且其ET_0逐渐减小,即越湿润的气候区,年累计ET_0越小.根据ET_0最大、最小值出现的年份可知其表现出了很强的随机性.     

全国参考作物腾发量及其主要影响因素演变趋势

基于地统计学普通克立格插值法,对全国631个基准、基本和一般地面气象观测站的ET_0、气温、风速、相对湿度、太阳辐射、降雨量等影响要素,采用气候倾向率、分形、重标极差分析法、线性回归等方法对其进行分析。结果表明:在全国范围内ET_0呈普遍下降趋势,宁夏、陕西、山西、东北等地区以0.01～28.61 mm/(10 a)速率升高,但增加趋势不显著;ET_0的变化复杂性较小,在我国西部太阳辐射的变化复杂性大于降水量,我国东部反之;ET_0与太阳辐射的Hurst指数均大于0.5,小于1.0,在未来时间内均保持与过去一致的变化趋势,黑龙江西部、内蒙古中部降雨量的Hurst指数均在0.5以下,降水量在未来一段时间内变化趋势与过去相反。     

参考作物腾发量长期年际变化规律及其机理探讨

运用Penman-Monteith方法,对北京昌平、开封惠北及湖北团林3个灌排试验站的近几十年参考作物腾发量(ET0)进行计算,结果显示,惠北及团林站年均ET0在近几十年呈现随时间而下降的趋势,而昌平站年均ET0则随时间而上升。ET0与同步气象资料变化分析表明,ET0的上述变化是由于气象环境变化所引起,其中相对湿度是最主要原因,其次为温度及日照时数。对昌平站,由于相对湿度的降低和风速的增加,ET0表现出上升的趋势;对惠北及团林站,由于相对湿度的增加和日照时数的减少,ET0表现出下降的趋势。     

海河流域参考作物腾发量长期变化趋势分析

收集了海河流域37个国家气象站的逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith方法计算参考作物腾发量(ET0);采用Mann-Kendall法进行趋势检验。通过分析及各气象因素的变化趋势,揭示了气候变化对参考作物腾发量长期变化规律及对作物灌溉供需水量可能产生的影响。结果表明:自20世纪50年代至2007年末,在海河流域下游地区具有较明显的ET0下降趋势,而在各主要河流的上游地区则有明显的上升趋势;其原因是整个流域内呈现气温上升相对湿度下降趋势,风速和日照时数都有下降趋势,但在上游地区前者占主导地位,而在下游地区后者占主导地位;在整个流域降雨呈现下降趋势的情况下,ET0上升使上游地区灌溉需水量增加,而在下游地区作物生长也可能受影响;除了工业和居民用水快速增长外,气候变化也是导致近几十年来海河流域水资源紧缺的原因之一。     

基于公共天气预报的参考作物腾发量预报

针对Penman Monteith公式的应用局限性,以公共天气预报可测因子及历史气象数据计算ET₀为基准,对广州站2017-01-01-2019-03-31预报气象信息风力状况进行量化后,以2017,2018年气象预报信息为输入因子、ET₀为输出因子,分别建立基于回归型支持向量机(SVR)预报模型与BP神经网络预报模型,选择性能较优预报模型对2019年ET₀进行预报,并与计算值进行对比分析.结果表明:回归型支持向量机参考作物腾发量预报模型测试集确定性系数为0.896、均方误差为0.206,BP神经网络参考作物腾发量预报模型测试集确定性系数为0.851、均方误差为0.305,SVR参考作物腾发量预报模型均方误差及决定系数要明显优于BP神经网络;基于SVR模型的预报值与PM公式计算值相关系数为0.761,没有明显差异,表现出显著的相关性以及整体吻合度,可为灌溉预报及决策提供较为准确的ET₀预报数据.     

基于灰色马尔科夫的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量(ET0)是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水量预报精度具有十分重要的意义。针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,作者提出了用马尔科夫对GM(1,1)模型修正的组合模型,该模型结合了灰色模型可以揭示预测数据的发展趋势以及马尔科夫预测适合描述随机波动性较大的预测问题的优点,将其应用于沈阳地区参考作物腾发量预测中,对比分析了GM(1,1)模型与灰色马尔科夫模型的预测结果。结果表明,灰色马尔科夫模型不仅能反映系统的动态特性,还具有比GM(1,1)更高的预测精度、逼近性和稳定性,具有较好的应用价值。     

四湖流域参考作物腾发量的变化特征分析

根据四湖工程管理局排灌实验站2001-2010年逐日气象资料.利用Penman-Monteith公式计算逐日参考作物腾发量,分析其变化特征和各气象因子对其的影响程度.结果表明,各气象因子对日参考作物腾发量的影响程度顺序为:日最高温度＞日最低温度＞日平均温度＞饱和差＞平均风速＞日照时数.同时考虑日最高气温、日最低气温、日平均气温、饱和差、平均风速及日照时数6个气象因子,对日参考作物腾发量的模拟效果最好.     

神经网络方法计算参考作物腾发量精度分析

参考作物腾发量的准确计算是确定农田灌溉制度的重要依据,比较了神经网络模型和经验公式计算腾发量的精度以及如何使用最少的气象数据实现最优的腾发量计算问题。结果表明,神经网络模型比经验公式的计算精度要高。采用神经网络模型用最少气象数据实现最优腾发量计算是可行的,但输入参数类型需要根据不同地区的气候特点进行选择。在半湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温和外太空辐射,在气候湿润地区最佳网络输入为日最高气温、最低气温、平均气温、经验相对湿度和外太空辐射。因此,在缺少气象资料时可以使用神经网络模型代替经验公式计算参考作物腾发量。     

基于GA-BP神经网络的作物参考腾发量预测

采用黄金分割原理优化算法确定BP神经网络的隐含层节点数,进而确定BP神经网络的结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值和全局搜索能力弱的缺点,引人遗传算法(GA)优化网络权值,建立GA-BP网络模型,预测作物参考腾发量ET0.以北京地区的相关资料为基础,选用6种输入因子组合方案,对该模型进行验证,结果表明该网络模型具有较好的预测能力;同时,对6种方案比较分析表明,方案4最优,该方案只需选用4项输入因子(日序数、平均气温、风速和日照时数),就能以较高的精度预测作物参考腾发量.     

温室逐时参考作物腾发量的估算

为建立适合逐时计算温室ET0的模型,基于自然气象条件下的逐时Penman-Monteith(PM)公式,对其空气动力项进行修正得到了温室条件下的修正PM公式.并对比了修正PM公式与PM公式计算得到的温室逐时ET0.结果表明,修正PM公式与PM公式计算的温室逐时ET0年内变化趋势基本相同,但修正PM公式得出的逐时ET0负值较少,稳定性较高.修正PM公式计算的逐时ET0与时平均气温、时最高气温、时最低气温及时平均相对湿度有极好的相关性.     

参考作物腾发量计算方法及其适用性评价

作物需水量是农业方面最主要的水分消耗部分。目前确定作物需水量的方法很多，国际上通用的方法是利用参考作物腾发量法推求ＥＴｃ。本文采用内蒙古地区复杂气候与地埋环境条件下的１３５个气象站３０年月均气象资料对ＦＡＯ最新推荐的ＦＡＯＰｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ（１９９０）方法与我国ＳＤＪ２１４－８４规范采用的ＦＡＯＰｅｎｍａｎ修正式（１９７９）进行系统对比分析，以探求两方法的适用条件及引起差异的原因。进一步促进国际上作物需水量新方法在我国的实际应用。结果表明两方法具有较大的差异性。在湿润地区或季节，两方法的差异最大，平均相对误差最大可达２３．４３％。除在干旱地区或季节外，ＦＡ０－Ｐ－Ｍ方法均大于ＦＡＯ－Ｐ修正式计算结果。     

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   

时间尺度对参考作物腾发量估算结果的影响

为了研究时间尺度的选择对参考作物腾发量(ET0)估算结果的影响,选取日、候、旬、月、年几个基本时间尺度,对不同时间尺度下的ET0估算结果进行了详细的对比分析,并分析了不同尺度估算结果在年内的变化以及在不同气候类型区的差异。结果显示,候、旬、月3种时间尺度下的估算值与日尺度下的估算值具有很好的相关性,虽然也表现出随时间尺度增加相关性减小的趋势,但差异不大;而年尺度的估算值则与其他4个尺度的估算值差异较大,不宜使用。候、旬、月几种时间尺度估算结果与日尺度估算结果的相对偏差在年内的分布,表现出高温时段较小、低温时段较大的趋势,并且月尺度下的偏差要明显高于旬和候尺度,表明旬和候是较为适宜选用的时间尺度。8个代表性站点结果的对比分析表明,时间尺度对ET0估算结果的影响与气候类型的关联性很弱,实际工作中时间尺度的选择可以不考虑气候类型的差异。     

新疆参考作物腾发量多元回归模型及空间分布

利用新疆境内42个气象站的多年气象资料,应用Penman-Monteith公式计算得到各站逐日和逐月尺度下的ET0值,应用多元统计回归分析得到相应的ET0与主要气象要素的回归方程,作为各地区计算ET0的经验公式.结合ArcGIS软件的空间分析功能,将各站回归方程的系数进行插值得出整个新疆地区ET0经验公式回归参数的空间分布图.结果表明,逐日和逐月尺度下,区域内的ET0空间分布差异显著,南部明显高于北部.回归所得的经验方程用来估算各地的ET0值是合理可靠的.回归所得的经验方程较Penman-Monteith公式简化得多,且具有一定精度,因此有一定的推广价值和应用前景.对于无气象资料地区,通过查图得出参数值,即可推算该区域特定时间尺度下的ET0值.