水面蒸发的盐度效应及其影响因子分析

【目的】明确滨海盐碱地水面蒸发(E)的盐度效应及其主要影响因子。【方法】于2018年5—10月设置了盐分梯度为1、3、5、10 g/L和20 g/L的水面蒸发试验。通过自制的20 cm蒸发皿获取不同质量浓度咸水的水面蒸发量,利用灰度关联分析确定了气象因子与不同质量浓度咸水蒸发量的关联程度,分别于晴天和阴天,选取关联度前三的气象因子和质量浓度(S)对水面蒸发量进行通径分析。【结果】(1)咸水质量浓度的升高会增加液面的表面张力,导致水面蒸发量降低,观测期内1 g/L咸水的累积蒸发量相比于20 g/L增加了97.66 mm;(2)水面蒸发与辐射强度(R)、风速(W_s)、饱和水汽压差(VPD)和空气温度(T_a)呈正相关关系,与相对湿度(RH)、大气压力(P_r)和质量浓度(S)呈负相关关系;(3)辐射强度是滨海盐碱地水面蒸发的主要影响因子,W_s和VPD分别于晴天和阴天对水面蒸发起到间接作用。【结论】咸水质量浓度的升高增加了水面的表面张力,造成了质量浓度高的咸水蒸发量的降低;相比于质量浓度对水面蒸发的影响,气象...     

芦苇蒸散发的气候学计算与分析

根据联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式及单作物系数法,计算了2012年沈阳农业大学水利学院实验场内芦苇生育稳定期7、8月的蒸散发量,并应用偏相关性分析验证了影响芦苇蒸散发量的主要影响因子。结果表明,7月份潜在蒸散量为95.9mm,8月为82.3mm。实际蒸散发量7月为111.3mm,8月为95.5mm。芦苇实际蒸散发量与气象因子的影响在7、8月份有不同。芦苇蒸散发与自由水面蒸发比值均大于1,说明有芦苇生长的湿地明显增加了水分的损失。植物生育稳定期为植物生长需水的关键期,该研究可为芦苇灌溉及芦苇湿地生态需水提供依据。     

基于改进的BP神经网络的水面蒸发预测北大核心

以往水面蒸发预测模型存在针对性不强、结构复杂的问题,同时指标筛选的过程存在很大的主观性,针对这些问题提出改进的BP神经网络模型。使用灰色关联法计算出各个预测因子与被预测因子的关联度,使用指标信息评价法根据算得的关联度确定最优预测因子组合,根据筛选出的预测因子,定出BP神经网络结构并以筛选出的预测因子为输入进行演算。预测结果合格率为70%。说明改进的BP神经网络模型适用性强。     

基于改进的BP神经网络的水面蒸发预测

以往水面蒸发预测模型存在针对性不强、结构复杂的问题,同时指标筛选的过程存在很大的主观性,针对这些问题提出改进的BP神经网络模型。使用灰色关联法计算出各个预测因子与被预测因子的关联度,使用指标信息评价法根据算得的关联度确定最优预测因子组合,根据筛选出的预测因子,定出BP神经网络结构并以筛选出的预测因子为输入进行演算。预测结果合格率为70%。说明改进的BP神经网络模型适用性强。     

水面蒸发对南水北调江苏段调水效率的影响

为了掌握南水北调东线江苏境内工程输水河道和调蓄湖库水面蒸发损失水量,及其所造成的泵站机组损失功率,了解水面蒸发对工程调水效率的影响,分析比较了适用于工程所在地区的水面蒸发量计算模型和计算公式,计算了工程沿线输水河道和调蓄湖库的水面蒸发量,分析了工程水面蒸发量的时间和空间分布特征.通过积分,计算了水面蒸发造成的各梯级泵站的流量损失和输入功率损失,求解并分析了水面蒸发对整个江苏段工程调水效率的影响.结果表明：工程沿线水面年蒸发量自南向北、西北方向逐渐递增;蒸发量夏季最高,冬季最低;全线平均水面年蒸发量为862.2 mm.洪泽湖、骆马湖、白马湖和输水河道蒸发损失水量分别占总蒸发损失水量的77.7%,13.3%,3.6%和5.4%,蒸发损失水量约占源头泵站抽水量的17.46%,使工程平均调水效率降低10.33%.调水工程可以考虑采用管道输水,从而避免蒸发损失.     

水面蒸发对南水北调江苏段调水效率的影响

为了掌握南水北调东线江苏境内工程输水河道和调蓄湖库水面蒸发损失水量,及其所造成的泵站机组损失功率,了解水面蒸发对工程调水效率的影响,分析比较了适用于工程所在地区的水面蒸发量计算模型和计算公式,计算了工程沿线输水河道和调蓄湖库的水面蒸发量,分析了工程水面蒸发量的时间和空间分布特征.通过积分,计算了水面蒸发造成的各梯级泵站的流量损失和输入功率损失,求解并分析了水面蒸发对整个江苏段工程调水效率的影响.结果表明：工程沿线水面年蒸发量自南向北、西北方向逐渐递增;蒸发量夏季最高,冬季最低;全线平均水面年蒸发量为862.2 mm.洪泽湖、骆马湖、白马湖和输水河道蒸发损失水量分别占总蒸发损失水量的77.7%,13.3%,3.6%和5.4%,蒸发损失水量约占源头泵站抽水量的17.46%,使工程平均调水效率降低10.33%.调水工程可以考虑采用管道输水,从而避免蒸发损失.     

水分亏缺对温室覆膜滴灌番茄根系生长及吸水量的影响

[目的]探讨水分胁迫和覆膜对温室滴灌番茄根系生长和根系吸水状况的影响.[方法]以20 cm标准蒸发皿的累计蒸发量(Ep)为依据,结合地膜覆盖情况,设置3个处理:无膜高水处理(WM-0.9,水面蒸发系数为0.9)、有膜高水处理(FM-0.9)和有膜低水处理(FM-0.5,水面蒸发系数为0.5).系统研究水分胁迫和覆膜双因...     

基于水文气象多因子的夏玉米生育期土壤水分预测研究

准确掌握土壤水分动态变化,对制定灌溉计划至关重要。采用五道沟实验站1991-2018年大田土壤水、地下水埋深、降雨量、水面蒸发、风速、日照时数、气温和绝对湿度7个水文气象因子,经相关分析,筛选出4个关键水文气象影响因子,以影响程度最大的为初始变量,逐个添加到4个因子,分别建立了夏玉米各生育期不同土层(0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0、0～0.5 m)土壤含水率多元线性回归模型。结果表明:不同土层土壤水分与气象因子均表现出一致性的相关性,其中土壤水分与地下水埋深及绝对湿度的相关性最大;开花-成熟期土壤水分与气温和绝对湿度的相关性最大;其他生长阶段与地下水埋深和绝对湿度相关性最大。随着关键影响因子的增多,其预测精度提高,当影响因子为4个时,R~2最大为0.99。不同土层的土壤水分模型均具有较好的预测能力,随着土层深度的增加,平均相对误差均可控制在0.1以内。该研究对及时掌握作物各生长阶段土壤水变化,指导作物科学灌溉具有重要意义。     

设施栽培番茄需水规律分析及其气象因子响应模型

基于江苏省南通市2001年、2002年的现场试验资料,计算分析了大棚番茄旬蒸发蒸腾量及其变化规律,建立了设施栽培条件下番茄蒸发蒸腾量的气象因子响应模型。结果显示:覆盖大棚明显降低了番茄的需水强度,大棚番茄蒸发蒸腾量随生育阶段延续、植株生长和外界气温增加呈现逐渐增加的趋势,且前期增长缓慢后期增长速度快;设施栽培番茄蒸发蒸腾量与“气温因子”和“地温因子”有着较为密切的联系,与“相对湿度因子”呈现负相关关系,而与蒸发皿水面蒸发强度的关系则较弱;选取较容易测得的重要因素,建立蒸发蒸腾量的气象因子响应模型,模拟结果较为满意。     

沙地土壤蒸发能力的气象影响因子辨析及沙地土壤蒸发量特点分析

选定影响土壤蒸发能力的17项气象影响因子并进行不同尺度的观测,获得日实测数据,同时将日序数也列入分析范围。运用主成分分析法分析与沙地土壤蒸发能力有关的18个气象因子的主成分,给出了一种应用于水文上的信息浓缩及指标简化的研究方法;同时利用实测数据分析了沙地土壤蒸发的特点。结果表明：①埋深距地面0.05 m、0.15 m地温、高距地面为3.5 m气温、埋深距地面0.20 m地温及高距地面为2.0 m气温,这5个系列与土壤蒸发量的相关性最不显著,因此首先将其舍弃;②从单个影响因子来看,距地面高2.0 m处的风速和湿度对土壤蒸发能力的影响最为显著,他们的因子载荷量均达到了0.94,而Φ20 cm型水面蒸发的载荷量相对最小,载荷量为80%;③与草甸子地的日土壤蒸发相比沙地的日土壤蒸发量均较大,这可能是由于沙地的日温度极值差较草甸子地大的缘故。     

淮北平原气象因素对裸地潜水蒸发的影响

【目的】理清气象因素对潜水蒸发的影响。【方法】采用五道沟水文实验站62套原状土蒸渗仪及气象场1991─2015年长系列实验资料,分析了潜水蒸发与水面蒸发、气温、降雨及地温的关系,并比较了气象因素对砂姜黑土与黄潮土潜水蒸发量影响的差异。【结果】砂姜黑土与黄潮土地下水埋深为0时的潜水蒸发均比水面蒸发小,且都与水面蒸发呈线性相关关系(R~2>0.9)。潜水蒸发与气温年内变化趋势基本一致,气温对砂姜黑土在地下水埋深小于0.2 m影响较大,大于0.4 m影响较小;对黄潮土在地下水埋深小于1.0 m影响较大,大于2.0 m影响较小。地温是潜水蒸发的能量来源之一,5—8月,潜水蒸发随地温的增加而增大;11月—次年2月,潜水蒸发随地温的增加而减小,而3、4月和9、10月处于转折阶段,规律性不明显。对多年平均月潜水蒸发与地温进行曲线拟合,采用高斯曲线拟合最好(R~2均大于0.9)。【结论】气象因素对地下水埋深浅的潜水蒸发影响明显,且对黄潮土的影响大于砂姜黑土,可用地温计算潜水蒸发。     

地膜覆盖和秸秆覆盖春小麦棵间蒸发影响因素分析

对比分析了地膜覆盖和秸秆覆盖条件下春小麦棵间蒸发过程,以土壤热通量为大气因素,土壤温度、土壤水分为土壤因素,作物株高为作物因素,采用通径分析方法,研究了石羊河流域春小麦地膜覆盖和秸秆覆盖措施下影响棵间蒸发的因素。研究认为,土壤是影响春小麦棵间蒸发的主要因素。其中地膜覆盖条件下,土壤温度是影响棵间蒸发的重要因素和限制因素,秸秆覆盖条件下,减小土壤含水率将显著降低春小麦棵间蒸发量。     

灌区渠系引水量及气象因素变化对地下水埋深的研究

为了研究渠系引水量以及气象因素与地下水埋深之间的联系,以河套灌区为研究对象,通过描述性统计分析方法,建立起引水量———地下水埋深、水面蒸发量———地下水埋深关系图。结果表明：在生育期内（4月-11月）,引水量、蒸发量与地下水埋深的区域整体变化趋势较好,相关性显著。因此,充分研究出引水量、水面蒸发量对地下水埋深的关系,将对于灌区地下水的合理开采与配置以及灌区全面实施节水改造工程具有重要的意义。     

松花江佳木斯以下干流段地表水与地下水相互转化关系研究

松花江下游干流段地区内地表水与地下水转化频繁,关系复杂。因此开展松花江下游干流段地表水与地下水转化关系的研究对于建立松花江下游干流段内的水循环模式和指导区内水资源的可持续开发利用有重要的实际价值。利用地表水水量平衡法和地下水水量均衡法,在充分分析松花江下游干流段地区的地质、水文地质条件的基础上,通过对地表水的蒸发量、开采量、补给量和排泄量以及地下水的补给量和排泄量的计算,研究了地表水与地下水的转化关系。     

五道沟实验站水面蒸发变化规律

水面蒸发是河流、湖泊、水库等水体的主要消耗项之一.采用五道沟实验站1964-2009年观测资料,分析了水面蒸发量年际和季节变化特征及其与气温、相对湿度、日照时数、水汽压力差等各气象要素的相关关系,并提出五道沟实验站水面蒸发量的月经验公式.结果表明:水面蒸发量下降速率约92.9 mm/(10 a),水面蒸发量与气温、地面温度、水汽压力差相关关系很好,与日照和相对湿度的相关关系较好,与风速和降水的相关关系不太明显,这为进一步研究淮北地区气温升高而水面蒸发减少的悖论现象提供初步成果.     

保护性耕作条件下棵间蒸发量模型初探

为计算保护性耕作条件下农田棵间蒸发量,以一年两熟地区保护性耕作体系试验数据为基础,进行了以叶面积指数、地表秸秆覆盖率、地温比值、地表含水量等参数为自变量,日棵间蒸发量为因变量的4种回归分析.结果表明,影响日棵间蒸发因素强弱顺序依次是地温比值、地表含水量、叶面积指数及地表秸秆覆盖率,并建立了一年两熟地区保护性耕作条件下的蒸发积分模型.     

引黄灌区潜水蒸发规律与计算方法研究

潜水蒸发是浅层地下水向土壤水和大气水转化的重要途径,也是地下水的主要消耗项。根据惠北试验站2003-2008年实测的逐日潜水蒸发资料,分析了气象因素、作物因素、土壤因素、地下水埋深以及降雨量对潜水蒸发强度的影响规律。利用叶水庭指数模型建立了不同时段的潜水蒸发计算模型,并进行了验证,分析了日指数模型计算结果偏大的原因。基...     

温室滴灌条件下辣椒耗水特性的研究

针对现代化玻璃温室地表和地下滴灌方式,选择灌水周期和灌水定额为试验因素,开展了辣椒耗水特性试验研究。结果表明,温室条件下,地下滴灌较地表滴灌能节水5%~18%;为了减少辣椒耗水,地表滴灌方式宜缩短灌水周期,地下滴灌方式则宜适当延长灌水周期。温室滴灌条件下,辣椒耗水量组成中,棵间蒸发占主导,棵间蒸发量是日均蒸腾量的1.7~3.0倍,且辣椒日均耗水量可以用日均棵间蒸发量很好地线性表达,同时,辣椒棵间蒸发量也可以用温室内同期水面蒸发量进行线性预估。     

非充分灌溉青贮玉米土壤墒情预报的人工神经网络模型

土壤墒情预报是农田适时适量灌溉与科学管理的基础,田间土壤墒情的变化受降水、灌溉、植株蒸腾、土壤蒸发、根系层下边界水分通量及外界气象因素的影响,关系比较复杂。利用内蒙古锡林浩特市典型草原区的青贮玉米土壤水分试验资料,建立了土壤墒情预报的BP神经网络模型,并利用部分实测资料对网络进行检验,取得了较好的效果。结果表明BP神经网络模型可以对区域土壤水分进行动态预测,方法简便可行。     

变化环境下灌区地下水动态演变趋势及驱动因素

以陕西省宝鸡峡灌区为研究区,从地下水系统与外部环境的关系出发,运用了线性趋势回归检验、Kendall秩次相关检验及Spearman秩次相关检验3种统计水文学方法,分析了近30 a(1981—2010年)灌区变化环境因素——降水量、蒸发量、地表水灌溉量及地下水开采量的变化趋势,结果表明:灌区降水量呈不显著下降趋势,平均年降水量倾斜率为-2.900 mm/a,而蒸发量呈波动上升趋势,平均年蒸发量倾斜率为3.270 mm/a,降水量和蒸发量两者具有互逆变化特征;灌区地表水灌溉水量呈显著下降趋势,而地下水开采量呈不显著下降趋势.基于GIS技术和地统计学方法,研究了灌区地下水位动态的时程演变趋势和空间分布特征,研究表明:1995—2005年,灌区西北部地区地下水位有明显下降趋势,10年间下降约7~8 m,中部乃至东南部也有小幅度的下降,下降不足1 m;2005年以后,灌区内仅在渭河北岸的武功、兴平南部及咸阳中南部有小幅度下降趋势.通过灰关联分析方法,识别了灌区地下水位动态变化的主要驱动因素,得知各影响因子的关联度都较大,均在0.5以上,且塬上灌区与塬下灌区地下水位动态变化的主要人类活动驱动因素分别为地表水灌溉和地下水开采.