吐鲁番地区气候变化对参考作物蒸散量的影响

新疆吐鲁番盆地是中国气候最干旱、水资源最紧缺的地区之一,农业用水完全依赖于山区径流和地下水的灌溉。研究在气候变化背景下的参考作物蒸散量的变化,对制定科学合理的水资源管理技术方案具有重要意义。根据吐鲁番地区4个气象台站1959-2007年的历史气候资料以及联合国粮农组织（FAO）推荐的Pen-man-Monteith公式计算各地逐年参考作物蒸散量,采用线性回归、Morlet小波和Mann-Kendall突变检测等方法,分析近49a各站年平均气温、降水量、日照时数、年平均风速和空气相对湿度等气候要素以及年参考作物蒸散量的变化趋势和变化特征,据此分析参考作物蒸散量变化的气候成因。结果表明：①近49a吐鲁番地区年平均气温和空气相对湿度呈升高趋势,日照时数和年平均风速呈减小的趋势,降水量变化不明显;②年参考作物蒸散量与上述各气候要素均具有较好的相关关系（p〈0.1）,其中与年平均风速、空气相对湿度、降水量和平均气温的相关性最为密切（p〈0.01）。受上述各气候要素变化的综合影响,近49a吐鲁番地区的参考作物蒸散量总体呈明显的减小趋势（P〈0.01）,这对降低农作物需水量和农田灌溉量具有重要影响;③突变检测表明,吐鲁番地区年平均气温在1970年发生了突变性升高,年平均风速在1965年发生了突变性减小,参考作物蒸散量在1968年发生了突变性减小,其它气候要素未发生突变;④各气候要素和参考作物蒸散量分别存在准2～8a的年际尺度和16～24a的年代际尺度的周期性变化。     

四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价

为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。     

阿勒泰地区参考作物蒸散量时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961—2012年逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算了逐日参考作物蒸散量,运用Mann-Kendall非参数检验法、小波分析法,并结合ArcGIS软件对作物参考蒸散量的时空变化特征进行了研究。结果表明:阿勒泰年和春季作物参考蒸散量呈增加趋势,而夏季、秋季和冬季作物参考蒸散量呈减少趋势。年和夏季的作物参考蒸散量分别在1994年、1992年发生突变,而春季、秋季和冬季的作物参考蒸散量则没有发生突变。年和四季的作物参考蒸散量都存在27 a的周期。空间分布上,年、春季、夏季和秋季的平均作物参考蒸散量呈自阿勒泰市南部和福海县西北部向东部、南部和西部逐渐递减的变化趋势。而冬季作物潜在蒸散量大致呈现自西向东逐渐递减。变化趋势上,春季潜在蒸散量在空间上都呈增加趋势,而年、夏季、秋季和冬季的潜在蒸散量在阿勒泰的东部呈增加趋势,在西部则呈减少趋势。     

黄土高原地区近50年参考作物蒸散量变化特征

为了探求黄土高原地区深层土壤干燥化过程及成因和该地区植被耗水的变化情况,该文根据黄土高原5站点近50 a的日气象资料,利用Penman-Monteith公式计算了同参考作物蒸散量,并分析了Eto的日均值、月均值和年值的变化特征,同时分析了平均温度、最高温度、最低温度、日照时数、风速和相对湿度与Eto的相关性.结果表明:黄土高原地区Eto日值和月均值与大气温度、日照时数均达到了极显著的相关性,其Eto日值和层Eto月均值曲线均呈单峰型,存在明显的季节变化特征,峰值均出现在6月.除了西安和西宁Eto年值显著降低外,其他3站点的年际间变化趋势不显著,同时除西宁站外其他各站点在20世纪80年代后Eto均有上升的趋势.     

北京市参考作物蒸散量的时空分布特征

利用北京市各气象站点的长期观测资料，使用FAO推荐的Penman-Monteith法，计算了各站点逐月参考作物蒸散量ET0。在此基础上使用插值生成ET0的灰度分布图与等值线图，分析了ET0的时空分布特征。研究结果发现，北京市ET0分布具有2个常年稳定的低蒸发中心及多个随季节变化的高蒸发中心。区域内海拔高度与地形变化造成地表温度和热量平衡变化是导致ET0时空变化特征的主导因素；风速、日照时数和相对湿度等气象因素及其综合作用对ET0也有较大的影响。     

甘肃地区参考作物蒸散量时空变化研究

区域水土平衡模型的建立通常需要确定计算参考作物蒸散量的模型,这一模型的精确与否,直接影响整体预测模型的最终预报精度.运用FAO-24 Blaney-Criddle法、FAO-24 Radiation法、FAO PPP-17 Penman法及FAO Penman-Monteith(98) 4种方法,对甘肃省1981～2000年33个站点的月参考作物蒸散量进行了计算.对比分析结果表明,AO Penman-Monteith(98)模型的精度与灵敏度均显示了较强的优越性.运用该模型对甘肃省参考作物蒸散量的时空分布特征进行研究表明:甘肃省参考作物蒸散量年内逐月演变曲线呈单峰状;年际蒸散量变化与夏季年际波动变化存在较高一致性;全年参考作物蒸散量分布具有从东南向西北递增的趋势.     

滇中地区参考作物蒸散量时空变化特征

参考作物蒸散量是灌溉设计、灌溉计划等的基础数据,利用滇中地区19个气象台站的观测数据,计算了滇中地区的参考作物蒸散量（ET₀）,分析了ET₀时间和空间的变化特征及气象要素对其的影响。结果表明:研究区的ET₀于1982年发生突变,1960—1982年变化趋势不明显,1982—2002年呈现下降的趋势,2003—2012年ET₀呈现增加的趋势,多年平均ET₀约为1 223.7 mm。ET₀的空间特征表现为中部高,东西低,春季最大,夏季高于秋季,冬季最小,高值区出现在元谋地区。ET₀与风速、气温和日照时数呈现显著的正相关关系,与相对湿度呈现极显著的负相关关系。偏相关分析和逐步回归分析显示在年尺度上,风速、相对湿度和日照时数的组合可以预测ET₀的年际变化。     

考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量

为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954~2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明:1)H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2)与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3)在3~10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4)H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。     

基于极限学习机的参考作物蒸散量预测模型

为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration, ET0）高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机（extreme learning machine, ELM）的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963－2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明：ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827）高于Hargreaves模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741）;基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度（均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938）明显高于Priestley-Taylor（均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823）、Makkink（均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800）和Irmark-Allen模型（均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623）。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。     

几种基于温度的参考作物蒸散量计算方法的评价

根据华北地区6个气象站的长系列资料,利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET₀计算方法(Hargreaves、McCloud、Thornthwaite)进行评价。依据平均偏差、相关系数和t统计量3种指标分别对年和月序列的吻合程度做出评价。结果表明：Hargreaves与FAO56-PM吻合最好,其次为McCloud,吻合最差的为Thornthwaite。就年值而言,温度法在华北多数站点比FAO56-PM显著偏低。其中Hargreaves偏低53.2～200.2 mm或4.6%～15.1%,Thornthwaite偏低269.7～468.1 mm或24.8%～35.8%,McCloud偏低90.5～435.7 mm或8.2%～40.5%。温度法与FAO56-PM吻合程度随月份而变,在夏季月份比后者偏高,其他季节尤其是冬季月份显著偏低。从峰值到达时间看,Hargreaves与FAO56-PM的峰值相一致,二者均在6月份。Thornthwaite和McCloud的峰值则明显滞后,二者在7月份达到最大,与最高温度出现的月份相一致。在仅有气温的条件下,建议在华北优先选用Hargreaves方法。     

四种参考作物蒸散量综合法的比较

参考作物蒸散量(ET0)的估算是作物需水量计算的关键,诸多估算方法在不同地区具有不同的适应性。本文利用中国农业主产区6个代表站点的气象数据,以FAO 56 Penman-Monteith (PM)为标准,对常用的1963 Penman(Pen63)、FAO 1979 Penman(FAO 79)、FAO 24 Penman(FAO 24)及1996 Kimberly Penman(Kpen)共4种参考作物蒸散量综合方法进行比较评价。结果表明：（1）Pen63、FAO 79及Kpen的日估算值均比PM估算值偏高,FAO 24偏低,其平均偏差分别为0.28、0.52、0和-0.17mm×d-1,相对偏差为16.0%、25.2%、2.4%、-5.3%,相对均方根误差为12.1%、22.4%、14.2%和13.5%。（2）Pen63、FAO 79的月估算值显著高于PM值,在高估最大的5月份平均偏高12.5mm (10.8%)和28.2mm (22.6%)。FAO 24表现为低估,低估最大的月份平均偏低11.4mm (8.1%),但在南方站点多数月份的估算值与PM估算值无显著差异。Kpen月估算值与PM估算值相比,既有高估(5-10月),也有低估,高估最大的月份平均偏高19.7mm(14.5%),且在南方站点的秋冬季有近6个月与PM无显著差异。（3）Pen63和FAO 79的年值均显著大于PM年值,平均偏高103.8mm(11.8%)和191.5mm(21.3%)。FAO 24年平均低估PM值60.9mm (6.3%),Kpen则平均高估50.5mm (5.8%)。（4）时间尺度对评价结果具有一定影响,4种综合法依据日、年值的评价效果排序分别为Pen63＞FAO 24＞Kpen＞FAO 79和Kpen＞FAO 24＞Pen63＞FAO 79。在日尺度下4种方法更适于湿润气候,但年尺度下仅FAO 79和FAO 24较适于湿润气候。可见,4种综合法以Pen63普适性最好,FAO 79最低,因此使用FAO 79前对其进行适应性评价尤为重要。     

西北旱区参考作物蒸散量空间格局演变特征分析

利用西北旱区124个站点10a逐日气温、相对湿度、日照时数和风速资料,采用FAO的Penman-Monteith和Kriging方法对参考作物蒸散量进行估算和空间化,分析2000-2009年作物生长季(4-9月)参考作物蒸散量年际变化≥0.4mm区域质心的空间迁移规律。结果表明,作物生长季(4-9月)年际日均蒸散量变化≥0.4mm地区的质心整体经历从西到东两次波动,最后定位在中东部,质心迁移路径空间变化表现为由较发散变为较集中,然后到较发散;从各月年际变化上看,4月质心迁移平面距离最长,其次为7、9、6、8月,5月最短;迁移方向没有明显变化规律,各月质心最后到达位置各不相同,但是都处于内蒙古地区。近10a(2000-2009年)来,4-9月参考作物年际日均蒸散量变化≥0.4mm区域的面积呈现一定的增加趋势,其中4、6、9月的波动较大,年际变化趋势不明显,而5、7、8月面积变化曲线呈稳定增加趋势(P<0.05)。8月蒸散量对平均温度正向敏感的站点最多,敏感性较高的站点主要分布在中部和南部地区,其次是日照时数,蒸散量对相对湿度敏感的站点最少。研究结果对农业旱情监测、水资源管理和评价具有重要意义。     

四川地区参考作物蒸散量的变化特征及气候影响因素分析

参考作物蒸散量是估算作物需水量的关键因子,对指导农田灌溉具有重要的现实意义。本文利用1961-2009年四川地区5个盆地站点和5个高原站点的逐日气候资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量（ET0）,分析了当地ET0的日值、月值、季值和年值的变化特征,并采用偏相关分析方法,对影响ET0变化的主要气候因子进行了探讨。结果表明：（1）四川盆地与高原地区参考作物蒸散量的日均值、月均值呈单峰或双峰型曲线变化,有明显的季节特点,最小值出现在冬季,最大值出现在夏季。（2）盆地地区各站点的年ET0呈波动递减趋势,且下降趋势通过了显著性检验;高原地区木里、松潘两站点的ET0呈上升趋势,其他站点呈减少的趋势。（3）四川地区的年、季参考作物蒸散量与日照时数、风速、相对湿度、平均温度、最高温度、最低温度、气压等要素关系密切,但近50a来日照时数的显著下降是导致盆地地区参考作物蒸散量减少的主要原因,风速的变化是导致高原地区参考作物蒸散量变化的主要原因。     

西北地区近49年生长季参考作物蒸散量的敏感性分析

基于FAO Penman-Monteith公式计算了西北地区126个站点1961-2009年的生长季参考作物蒸散量（ET0）对气温、风速、相对湿度和太阳总辐射的敏感系数,并对敏感系数的时空变化特征进行分析。结果表明：西北地区生长季ET0对太阳总辐射最敏感,其次是气温和相对湿度,对风速的敏感性最低。气象要素分布的不均匀性导致敏感系数的空间差异显著,气温和风速的敏感系数在西风带气候区较大,相对湿度敏感系数在较湿润地带形成高值区,太阳总辐射敏感系数南部明显大于北部。生长季内,各气象因子的敏感系数均存在一定程度的波动,气温和太阳总辐射的敏感系数呈单峰型分布,风速敏感系数呈单谷型分布,相对湿度敏感系数的绝对值持续上升。49a来,太阳总辐射敏感系数显著上升,相对湿度敏感系数明显下降,其趋势系数均通过0.05水平的显著性检验,而气温和风速的敏感系数以波动为主,无明显变化趋势。     

海南岛参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析

根据海南岛18个气象站1971–2010年逐日气象资料和Penman–Monteith模型计算各站ET0,利用线性回归和ArcGIS空间插值技术分析年和四季ET0的时空变化特征,并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分析。结果表明：海南岛18个市（县）年ET0均值为1191.4mm,其空间分布,除夏季外,年和其余各季ET0大致呈由东北向西南递增的趋势。近40a海南岛18个市（县）年ET0的气候倾向率均值为-5.0mm×10a-1,其中13市（县）为负值,5市（县）为正值。春、夏、秋、冬四季ET0的气候倾向率分别为-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1。总体来看,年ET0减少的区域主要是由于春季ET0减少所致,年ET0增加的区域主要是因夏季ET0增加之故。引起海南岛大部分地区年和春、夏、秋季ET0减少的主要原因是平均风速减小和日照时数的减少,冬季ET0减少除与平均风速减小、日照时数减少有关外,水汽压增加也是主要成因之一。年和四季ET0增加的区域主要是平均最高和平均最低气温升高。     

衡水市参考作物蒸散量的时空变化特征及其气候成因

参考作物蒸散量是计算作物需水量的关键,是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数.本文基于1981-2010年衡水市11个站点的地面气象观测资料,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0),通过小波分析、突变检验等方法分析其时空变化特征,并采用相关分析法初步探讨其气候成因.结果表明,(1)近30a衡水市年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(P＜0.05),除2、3月外,其它月份的参考作物蒸散量均有下降趋势;衡水东北部年参考作物蒸散量较大,西南部及安平较小,年参考作物蒸散量较大的地区其下降速率也较大,较小的地区其下降速率也较小.(2)衡水市年参考作物蒸散量存在准6a的主要振荡周期,周期显著;6、8和12月以及全年参考作物蒸散量均发生了气候突变;全区一致型是衡水市年及月参考作物蒸散量变化的最主要的空间模态,且其空间分布均具有很好的收敛性.(3)气温日较差、最高气温、日照时数和相对湿度是影响参考作物蒸散量变化的关键气候因子,其影响程度因季节而异,ET0与气温日较差、最高气温和日照时数呈显著正相关(P＜0.05),与相对湿度呈显著负相关(P＜0.05),风速变化对ET0影响较小;其中5-9月ET0受日照时数影响最大,受气温日较差、相对湿度和最高气温的影响依次减小.     

淮河流域参考作物蒸散量变化特征及主要气象因子的贡献分析

利用淮河流域171个站点1971-2010年的气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算该区近40a的参考作物蒸散量（ET0）,并对ET0的时空分布特征和影响因子进行定量分析。结果表明：淮河流域年ET0为898mm,近40a总体以17.5mm/10a的速率减小（P〈0.05）;空间分布显示西北部大部站点ET0呈显著下降趋势（P〈0.05）,仅东南部个别站点呈显著上升趋势（P〈0.05）。各气象因子对ET0变化的贡献表现为两方面,即ET0对气象因子的敏感性和气象因子的多年相对变化率,在4个主要因子中（平均温度、相对湿度、日照时数和风速）,ET0对相对湿度的变化最敏感（敏感系数最大）,而风速的多年平均变化率最大。从各因子的贡献率看,对ET0贡献最大的是风速,平均温度的贡献最小,4个因子对ET0变化的总贡献率为-4.96%,总贡献率为负在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。     

北疆地区生长季参考作物蒸散量的时空变化特征及其敏感性分析

基于北疆地区20个气象站点1966-2012年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式计算各站生长季逐日参考作物蒸散量(ET0),利用线性趋势分析、M-K突变检验、因子贡献率、敏感系数等方法,对该地区ET0的时空变化规律及其对气象要素的敏感性进行分析。结果表明,北疆地区生长季ET0多年平均值为939.43mm,47a间以16.30mm×10a-1的速率呈极显著下降趋势（P水汽压>风速>日照时数。水汽压升高、风速减小、日照时数减少对ET0的减小作用超过温度上升对ET0的增大作用,是导致近47a北疆地区ET0总体呈下降趋势的根本原因。     

中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析

在全球变暖的背景下,参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的改变及其空间分布势必对中国粮食主产区农业水资源规划、农业用水管理等产生重要影响。本文将中国粮食主产区划分为温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II区）、暖温带半湿润地区（III区）和亚热带湿润地区（IV区）4个子区域,基于粮食主产区265个站点1961-2013年53a气象数据,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,利用ArcGIS空间插值、Mann-Kendall趋势检验、敏感性分析和贡献率分析等方法,对该区域ET0的时空分布规律及其成因进行分析。结果表明：（1）近53a来,中国粮食主产区年均ET0为878.9mm,整体呈显著下降趋势,速率为0.47mm·a^-1（P＜0.05）,I、II区和IV区年均ET0分别为741.8、1079.8和924.2mm且均有所减小,但变化趋势并不明显,III区年均ET0为940.2mm,呈极显著下降趋势,速率为1.21mm·a^-1（P＜0.01）。（2）全区及I-IV区ET0最敏感气象因子均为相对湿度,其敏感系数分别为-1.060、-1.232、-0.784、-1.114和-1.009。（3）全区及I-III区对ET0变化贡献最大的气象因子为风速,IV区为相对湿度。（4）风速的减小是造成粮食主产区全区及I-III区ET0减小的首要原因,风速减小和日照时数缩短是造成IV区ET0减小的主要原因。