宁夏参考作物蒸散量的时空变化特征分析

为了确定合理的灌溉制度,保护生态环境,应用Penman-Monteith公式以宁夏2000-2012年的气象观测资料计算了参考作物蒸散量。在此基础上采用克里格(Kriging)插值方法,生成宁夏参考作物蒸散量分布图。结果表明,宁夏地区平均参考作物蒸散量的多年平均值为964.92mm,ET0随时间呈显著下降趋势,下降幅度约为1.14mm·a~(-1)。年参考作物蒸散量的空间分布总趋势自北向南逐渐减小,北部引黄灌区最大1 136.40mm·a~(-1),南部山区最小706.0mm·a~(-1)。年内季节变化为夏季春季秋季冬季;逐月变化呈单峰变化趋势,峰值出现在6月,5-7月参考作物蒸散量均较大,占年值的43%,这与当地气候相吻合。     

六安市参考作物蒸散量变化规律

通过采用彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式,计算了六安市参考作物蒸散量,并对参考作物蒸散量的月际、年际变化规律进行分析,以期为水利工程规划设计及节水农业提供科学依据。     

甘肃民勤蒸发皿蒸发量变化特征分析

利用民勤国家基准气候站1954—2013年小型蒸发皿蒸发资料来分析民勤蒸发量变化特征,通过相关分析方法分析得出民勤近60年来蒸发皿年蒸发量和蒸发量年代际变化在波动中呈略微上升趋势;春季蒸发量呈明显的上升趋势,秋季和冬季蒸发量呈略微上升趋势,夏季蒸发量呈下降趋势,年蒸发量的增加主要是由春季、秋季和冬季蒸发量的增加所致;各月蒸发量有不同程度的上升和下降趋势,5月和7月为上升和下降幅度最大的月份。     

新疆参考作物蒸散量空间变化规律研究

为全面了解参考作物蒸散量的空间变化对作物种植和生态环境的影响,本文运用相关系数法、一元线性方程及GIS空间分析功能,分析了新疆59个气象站近60年的月参考作物蒸散量在不同经纬度、海拔区的变化规律及空间分布特征。研究结果表明：在不同经度区, 3-10月的月参考作物蒸散量与经度之间呈正相关关系,其余各月与经度之间呈负相关;在不同纬度区,5-9月的月参考作物蒸散量与纬度之间成正相关关系,其余各月与纬度呈负相关关系;在不同海拔高程区,4月和9月的月参考作物蒸散量与海拔高程呈显著负相关、5-8月呈极显著负相关关系;11-3月的参考作物蒸散量与海拔之间呈正相关关系,其中3月相关性最低,可以忽略。从整体空间分布看在不同的经度区,4-10月从低经度到高经度（从西到东）相关性逐渐增加,2,3,11,12月参考作物蒸散量从高纬度到底纬度（从北往南）逐渐增加最明显;1月大部分地区亦是从高纬度到低纬度呈增加趋势,为此可得出新疆月参考作物蒸散量在不同的经纬度、海拔区存在明显的空间区域差异。     

山丹参考作物蒸散量的变化研究

本文以国家地面台站山丹站1955-1998年的气象观测资料为基础,用FAO推荐的FAOPenman-Monteith公式估算了山丹地区的参考作物蒸散量(ET0)。结果表明:山丹地区多年平均ET0为1184.3mm,日均3.23mmd-1。ET0全年的变化呈现出“两头小,中间大”的态势。ET0在3月迅速增大,4月增大幅度最大,此后ET0进一步增大直到6月达到最大,随后ET0逐步减小。     

内蒙古参考作物蒸散量时空变化特征

利用内蒙古地区50个站点1959~2009年逐日气象资料,采用FAO56 Penman-Monteith方法计算出逐年参考蒸散量,探讨参考作物蒸散量的年际变化特征,运用ArcGIS软件分析参考作物年均蒸散量的空间分布规律,并分析其与气象因子的相关性。结果表明,51年间,内蒙古自治区的参考作物年蒸散量变化速率为-15~42 mm/(10年);全区的参考作物年均蒸散量从东北部向西部方向呈逐渐增大的趋势;风速和太阳总辐射量是影响参考作物蒸散量变化的主要因子。     

河西走廊东部蒸发皿蒸发量变化特征分析

采用线性拟合和完全相关系数法,分析河西走廊东部1961—2013年蒸发皿蒸发量变化特征。结果表明:河西走廊东部近53a平均蒸发量北部明显多于南部,各地年变化趋势不一致,除乌鞘岭呈减少趋势外,其余4站呈增加趋势。各站月平均蒸发量变化呈单峰型,5—6月是一年中蒸发最大的月份,1月和12月是一年中蒸发最小的月份。     

横断山区参考作物蒸散量时空变化分析

参考作物蒸散量是表征气候干旱程度以及水资源供需平衡的重要指标。本研究利用横断山区31个气象站1960—2013年逐月气象资料,采用联合国粮农组织推荐的彭曼公式计算研究区各站点逐月参考作物蒸散量,建立31个站点蒸散量序列,利用气候倾向率、累积距平法、多元逐步回归分析以及基于GIS中的反距离插值技术等方法,分析横断山区蒸散量的空间分布及时间变化趋势。结果表明:横断山区参考作物蒸散量由南向北递减。受气温上升、日照时数减少、风速及相对湿度降低的影响,研究区蒸散量变化呈上升趋势。1960—1968年研究区参考作物蒸散量逐步降低,1968—1984年研究区参考作物蒸散量逐步增加,1984—2004年研究区参考作物蒸散量逐步降低,2004—2013年研究区参考作物蒸散量逐步增加。参考作物蒸散量变化趋势区域差异性明显。就贡献率而言,研究区北部参考作物蒸散量减少与平均风速相关性大;研究区南部参考作物蒸散量增加与平均日照时数相关性大;研究区中部参考作物蒸散量增加与平均气温相关性大。     

基于深度学习的参考作物蒸散量预测模型

为了科学准确预测参考作物蒸腾量(ET₀),提高预测精度,减少输入变量的数量,从而降低智能节水灌溉系统的建设成本,采用深度学习和人工神经网络方法分别建立ET₀智能预测模型,采用局部敏感性分析、模糊曲线和模糊曲面等方法研究ET₀预测中各输入变量对预测结果的影响,以影响因子大小为依据,构建8种不同气象因子输入组合,利用日照气象站的逐日气象资料,对采用不同方法和不同输入变量组合的预测模型进行训练和测试,并以彭曼公式的计算结果作为参考,对预测模型的性能进行评估。结果表明,在以完整变量作为预测输入时,深度学习预测模型R²为0.980,高于人工神经网络模型(0.963),获得了更高的预测精度;而在缺省输入变量的ET₀预测中,深度学习预测模型的性能均优于人工神经网络,以平均温度和日照时数作为输入变量的深度学习预测模型R²仍达到0.935,表明在仅有少量气象参数的情况下,深度学习预测模型仍能获得较好的预测结果。综合分析R²、RMSE、RMSRE、MRE...     

澳大利亚参考作物蒸散量变化及影响因素分析

[目的]探讨参考作物蒸散量在全球气候变化环境中的区域响应形式及其影响因素。[方法]利用Penman-Monteith方程计算澳大利亚1998～2007年的参考作物蒸散量（ET0）,通过GIS方法分析E瓦的时空变化特征并探讨了E瓦与主要气候因子的关系。[结果]①澳大利亚多年平均E瓦呈半环状分布,自东、南两面向西北部和内陆逐渐增加,与气候带分布具有较高的空间一致性;②全区平均E瓦约1750mm,2000年取得最小值（1647．97mm）,2002年取得最大值（1851．45mm）;③E死按夏、春、秋、冬的顺序递减,1月、12月E瓦最高,分别为200．42mm、201．24mm,6月最低,为79．55mm;④Er,0与平均气温、太阳辐射量正相关,确定性系数分别为0．83、0．94,与平均相对湿度呈负相关关系,与降水量没有明显的相关性。[结论]该研究为澳大利亚的作物需水量研究及灌溉措施的制定提供了参考。     

川西高原沼泽湿地参考作物蒸散量估算方法适用性

气候变化对高原沼泽湿地生态水文过程产生重要影响。选择适合高原沼泽湿地的参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)估算方法,提高气象数据限制条件下ET0精度是定量评价气候变化对沼泽湿地生态水文过程的关键所在。本研究利用若尔盖高原3个国家气象站1968～2007年50年逐日气象数据,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(FAO56PM)计算结果为标准,对国内外广泛使用且代表综合法、温度法和辐射法的6种公式1948Penman(1948Pen)、FAO-24 Corrected Penman(FAO24Pn)、FAO-24 Radiation(FAO24Rd)、Hargreaves-Samani(1985Harg)、Pristley-Taylor(Prs-Tylr)、Makkink(1957Makk)进行对比。各种方法计算的日、月ET0与FAO56PM计算结果差异显著;日尺度上,1948Pen、FAO24Pn、FAO24Rd、1985Harg、Prs-Tylr、1957Makk与FAO56PM相对偏差为9.54%、21.69%、27.53%、-7.27%、3.71%、-11.74%;月尺度上,FAO24Pn、FAO24Rd计算的月值均偏大,1957Makk月值均偏小,1948Pen、1985Harg、Prs-Tylr呈正负波动关系。通过对RMSE、NES、d指标分析,日、月尺度ET0估算最优方法为1948Pen,在仅有气温数据时可以优先选择1985Harg方法,在有气温和辐射数据时推荐使用1957Makk方法。     

河南省参考作物蒸散量季节变化及其成因分析

利用河南省99个气象站1965—2018年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算逐日参考作物蒸散量,利用气候倾向率、相关分析和偏相关分析等方法分析河南省参考作物蒸散量的季节变化特征,并对其主要影响因子进行探讨。结果表明,季参考作物蒸散量呈减少趋势,各季节参考作物蒸散量的气候倾向率绝对值由大到小依次为夏季、秋季、冬季、春季。春季参考作物蒸散量为北高南低的纬向型分布,夏、秋2季均为东高西低的经向型分布。风速的减小和日照时数的缩短是河南省参考作物蒸散量减少的主要原因。     

淠史杭灌区多年参考作物蒸散量的分析研究

根据淠史杭灌区灌溉试验站总站近16年的气象数据,通过采用彭曼-蒙蒂斯公式,计算淠史杭灌区多年年参考作物蒸散量和各月日均参考作物蒸散量,并对参考作物蒸散量的年际、各月日均变化规律及各月日均参考作物蒸散量与月份的关系进行分析研究。结果表明：（1）淠史杭灌区年参考作物需水量距平显示淠史杭灌区参考作物蒸散量呈波动性变化特征,年参考作物蒸散量距平2009年为0.82,2019年最大为92.30mm,淠史杭灌区ET0多年平均值为919.12mm,ET0最小值在2008年为829.11mm,最大值在2019年为1011.42mm。（2）多年各月日均参考作物蒸散量变化趋势相同,但日均月际ET0变化较大,最大出现在7月,最小出现在1月,淠史杭灌区多年各月日均参考作物蒸散量与月份呈二次函数关系,回归系数()为0.913。该研究找出了淠史杭灌区多年各月日均参考作物蒸散量与月份具有较好的二次函数关系,在相似气候背景条件下,可应用于为淠史杭灌区估算参考作物蒸散量及作物需水系数,以期为淠史杭灌区工程规划、设计和管理及农业节水灌溉提供科学依据。     

澳大利亚参考作物蒸散量变化及影响因素分析

[目的]探讨参考作物蒸散量在全球气候变化环境中的区域响应形式及其影响因素。[方法]利用Penman-Monteith方程计算澳大利亚1998～2007年的参考作物蒸散量(ET0),通过GIS方法分析ET0的时空变化特征并探讨ET0与主要气候因子的关系。[结果]①多年平均ET0呈半环状分布,自东、南2面向西北部和内陆逐渐增加,与气候带分布具有较高的空间一致性;②全区平均ET0约1750mm,2000年取得最小值(1647.97mm),2002年取得最大值(1851.45mm);③ET0按夏、春、秋、冬的顺序递减,1、12月ET0最高,分别为200.42和201.24mm,6月最低,为79.55mm;④ET0与平均气温、太阳辐射量呈正相关,确定性系数分别为0.83、0.94,与平均相对湿度呈负相关关系,与降水量没有明显的相关性。[结论]该研究为澳大利亚的作物需水量研究及灌溉措施的制定提供了参考。     

黄土高原34年蒸发皿蒸发量的变化特征分析

采用黄土高原地区及其周边1956～1989年期间85个气象站逐月的蒸发皿蒸发量观测资料,分析了黄土高原地区34年蒸发量的空间分布情况以及变化趋势。结果表明,34年来黄土高原地区蒸发皿蒸发量多年平均为1 358.0 mm,呈现十分显著的下降趋势,年蒸发量变化速率达-115.9 mm/10a,其绝对值远高于全国平均变化速率-30.7 mm/10a的绝对值;各季节蒸发量均呈现明显的下降趋势,夏季和春季蒸发量下降较多,分别达-52.2和-34.4 mm/10a。由此可知,黄土高原地区蒸发皿蒸发量变化剧烈,蒸发明显减小,初步分析其原因,认为与地区植被保护等水土保持措施取得较好成效有关。     

山东省参考作物蒸散分布研究

根据山东省20个气象观测站点的44年的观测资料,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算各站各年各月的ET0值,根据山东省的等值线分布图分析ET0的时空分布规律,最后得出:ET0的月际变化较大,6月份最大,1月份最小,存在1个高值区、4个低值区、2个季节性高低区。ET0的年际变化在不同的站点也呈现不同的变化趋势。温度对ET0的影响最大。     

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...     

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.     

聊城市参考作物蒸散量的多时间尺度特征及影响因子

为聊城市估算和科学分析作物需水量提供依据,选取1961—2015年聊城市8个气象观测站点的逐日气象资料,应用Penman-Monteith法计算该地区参考作物蒸散量(ET0),并与气象因子进行相关性分析。结果表明:参考作物蒸散量的日值为3.04mm,年内极大值呈下降趋势,极小值呈上升趋势;月值1月最小(30.88 mm),6月最大(164.48 mm);春、夏、秋、冬各季值分别为332 mm、435 mm、237 mm和102mm;年值为1108mm;不同尺度的参考作物蒸散量呈下降趋势。参考作物蒸散量与日气象因子气温、风速、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,其中与最高气温的典型相关系数最高,达0.841 3。不同尺度的参考作物蒸散量下降的主要影响因素为平均风速和日照时数。