北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析

利用北方农牧交错带46个气象站1961-2013年气象资料,采用Penman-Monteith公式法计算该地区参考作物蒸散量(ET0)、ET0对气象因子的敏感性系数、气象因子对ET0的贡献率,并通过趋势分析、GIS空间插值方法对这些指标的时空变化进行分析。结果表明：（1）北方农牧交错带年ET0平均值在839～1097mm,近53a来以0.21mm · a^-1的速率减小。（2）空间分布上,ET0总体呈现“一高二低”的分布格局：陕北高原为高值区,大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。且陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a^-1（P＜0.05）的趋势递增,而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区则呈明显减小趋势。（3）气象因子对ET0的贡献受ET0对气象因子的敏感性和气象因子的相对变化共同影响,其中北方农牧交错带ET0对相对湿度最敏感,其次为平均风速;但近53a来风速呈极显著下降趋势,下降速率达0.0154m·s^-1·a^-1（P＜0.001）,因此,综合分析结果表现为风速对ET0的贡献量最大,说明北方农牧交错带ET0下降主要归因于风速的降低。     

北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析*6

利用北方农牧交错带46个气象站1961-2013年气象资料,采用Penman-Monteith公式法计算该地区参考作物蒸散量(ET0)、ET0对气象因子的敏感性系数、气象因子对ET0的贡献率,并通过趋势分析、GIS空间插值方法对这些指标的时空变化进行分析。结果表明：（1）北方农牧交错带年ET0平均值在839～1097mm,近53a来以0.21mm · a-1的速率减小。（2）空间分布上,ET0总体呈现“一高二低”的分布格局：陕北高原为高值区,大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。且陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趋势递增,而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区则呈明显减小趋势。（3）气象因子对ET0的贡献受ET0对气象因子的敏感性和气象因子的相对变化共同影响,其中北方农牧交错带 ET0对相对湿度最敏感,其次为平均风速;但近53a 来风速呈极显著下降趋势,下降速率达0.0154m·s-1·a-1（P＜0.001）,因此,综合分析结果表现为风速对ET0的贡献量最大,说明北方农牧交错带ET0下降主要归因于风速的降低。     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。     

基于机器学习的遮荫设施内参考作物蒸散量估算

为高效准确地估算遮荫设施内参考作物蒸散量（Reference Evapotranspiration, ET0）,该研究通过分析三七栽培遮荫设施（四周及顶部均由黑色遮阳网遮盖,通风性较好）内及设施外气象参数的关系,采用Sobol敏感性分析方法筛选出设施外有效的气象参数,并将其作为模型输入,以Penman-Monteith（FAO-56 PM）模型计算的值为标准值,采用贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法优化机器学习方法（支持向量回归机（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest, RF）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM））中的参数,建立3种遮荫设施内ET0估算模型（BO-SVR、BO-RF和BO-ELM）。结果表明：遮荫设施内ET0对设施外平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的敏感性较高,一阶敏感系数分别为0.450、0.304、0.064和0.026,故基于4组气象参数建立模型。BO-ELM模型的测试精度整体优于BO-SVR和BO-RF,其中BO-ELM模型基于平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的气象参数组合估算精度最高,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.928、0.069 mm/d和0.046 mm/d,BO-ELM模型也能很好地适应少量气象参数（平均相对湿度和平均风速）估算设施内ET0,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.910、0.078 mm/d和0.057 mm/d。综合考虑计算精度和计算代价,可将BO-ELM模型作为气象参数缺失情况下遮荫设施内ET0的估算方法。研究为遮荫设施内ET0的估算提供有效方法。     

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。     

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。     

辽宁省凌河流域生长季参考作物腾发量变化及气候要素贡献分析

利用辽宁省凌河流域10个气象站1965-2006年的逐日气象资料,采用FAO推荐的P-M公式计算各站逐日参考作物腾发量（ET0）,在分析生长季（4-9月）各气象要素及ET0变化趋势的基础上,用基于敏感系数的贡献值法探讨各气象要素变化对ET0变化的贡献。结果表明：近42a来,凌河流域生长季ET0以21.46mm·10a-1的速率极显著降低（P＜0.01）,平均值为706.73mm,其中最大值发生在5月,最小值发生在9月;ET0高值区集中在朝阳和北票等地,低值区位于义县一带。研究区生长季太阳辐射以0.293MJ·m-2·d-1·10a-1的速率递减;除阜新外其余各站风速均呈极显著下降趋势（P＜0.01）;在全球气候变暖的背景下,过去42a凌河流域生长季平均气温以0.289℃·10a-1的速度上升,其中4月和9月变化显著（P＜0.05）,7月相对稳定。研究区生长季相对湿度变化不大。敏感性分析结果表明,流域内生长季平均ET0对各气象要素变化的敏感性大小依次为太阳辐射＞相对湿度＞风速＞温度,但在研究时段内,显著变化的风速对ET0变化贡献最大,其次为太阳辐射,温度对ET0变化的贡献最小。太阳辐射和风速变化对ET0变化的贡献在流域西部较大,而在东部较小;温度变化对ET0变化的贡献总体上表现为由流域中部向东西两端递减;相对湿度变化对ET0变化的贡献在空间分布上较分散。     

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。     

近40年山西参考作物蒸散量时空变化及原因分析

近40年来,山西省的气候条件发生重大变化。为了评估参考作物蒸散量(ET0)在气候变化条件下的时空变化趋势及原因,利用彭曼公式计算了晋北、晋中和晋南地区的ET0,用t检验法分析了不同区域气候因子及ET0演变趋势,利用偏相关分析法研究了各气候因子与ET0的相关关系及对ET0影响的贡献度。主要结论:晋北、晋中和晋南地区年均日照时数、年均最高气温、年均最低气温、年均风速和年均相对湿度等气象因子发生明显的上升或下降趋势,但ET0变化趋势不明显,仅呈缓慢下降趋势;ET0与年均日照时数、年均最高气温和年均风速均呈显著正相关关系,与年均相对湿度呈显著负相关关系。晋北地区年均最低气温和年均最高气温引起ET0显著上升,贡献度之和为31.36%;年均日照时数和年均风速导致ET0显著下降,贡献度之和为41%。晋中地区上升因子的贡献度之和为46.34%,下降因子为53.66%。晋南地区上升因子贡献度之和为27.78%,下降因子为50.15%。     

黄淮海平原各农业亚区潜在蒸散量变化及其对气候要素的敏感性分析

潜在蒸散量是确定作物需水量的重要依据和基础,客观分析其时空变化及气候成因具有重要意义。本文以国家气象局整编的黄淮海平原40个站点近53a（1961-2013年）逐日气象资料,将黄淮海平原分为6个农业亚区,分别计算潜在蒸散量（ET0）及其对气候要素（气温、相对湿润度、太阳辐射和风速）的敏感系数,并分析其变化特征。结果表明：从各区年、季ET0的平均值看,黄淮海平原各亚区都是夏季ET0最高,秋季和冬季以鲁西平原鲁中丘陵水浇地旱地二熟区（Ⅳ区）最高。从各区年、季ET0变化倾向率看,6个农业亚区夏季ET0均呈显著递减趋势,其中南阳盆地水浇地旱地二熟区（Ⅴ区）减幅最大,而春季ET0表现为燕山太行山山前平原水浇地二熟区（Ⅱ区）和江淮平原丘陵麦稻两熟区（VI区）呈显著递增的变化趋势、冬季Ⅱ区ET0呈现显著递增的变化趋势;从各区年、季ET0敏感系数的平均值和变化倾向率看,春、秋、冬季和年ET0对相对湿度最敏感,夏季ET0对太阳辐射最敏感;ET0对太阳辐射和相对湿度分别呈正向和负向敏感,且敏感性在时间序列上呈减弱趋势;相对湿润度和风速在环渤海山东半岛滨海外向型二熟农渔区（Ⅰ区）、太阳辐射和气温在VI区形成高值区,说明ET0在黄淮海平原Ⅰ区对相对湿润度和风速、在VI区对太阳辐射和温度较敏感。     

新疆艾比湖绿洲潜在蒸散量年代际变化特征

潜在蒸散量在研究气候变化、监测农业旱情、提高农业水资源利用率等方面得到广泛应用。为研究新疆艾比湖绿洲潜在蒸散量年代际变化特征,该文使用1960—2013年艾比湖绿洲地区4个气象站点的数据,通过Penman-Monteith公式计算年和季节潜在蒸散量,利用Cramer突变检验分析和相关性分析与贡献率计算其特征变化。结果表明:1)20世纪90年代的潜在蒸散量在研究时间尺度中达到最低,自2000年后开始增加。春季、夏季、秋季的潜在蒸散量与年潜在蒸散量变化趋势一致,冬季无明显变化;2)通过Cramer法检验表明,春、夏、秋潜在蒸散量3季突变时间分别为1999年、1996年、1999年,冬季不存在突变,总体而言,潜在蒸散量突变均出现在20世纪90年代;3)风速是全年及季节潜在蒸散量的主导因素。研究可为艾比湖绿洲区域的水资源科学配置、农业灌溉管理以及脆弱生态环境恢复提供依据。     

四川省潜在蒸散量变化及其气候影响因素分析

潜在蒸散(ET_0)是评价某一地区干旱程度的重要指标,在全球气候变暖趋势下,估计ET_0的变化对科学估算作物需水量,提高水分利用率具有重大意义。本文利用四川省1961-2014年151个气象站的气象资料,采用Penman-Monteith公式分3个区域(四川盆地、攀西地区和川西高原)计算ET_0,并对主要气象因子平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速的相对变化率、敏感系数及其对ET_0贡献率的时空变化进行分析。结果表明:四川盆地和川西高原ET_0呈现微弱减少,而攀西地区则呈现一定的增加,其空间分布表现为:攀西地区和川西高原南部年ET_0为高值区,多在1000~1350mm,四川盆地的西南部年ET_0为低值区,多在651~900mm,从西南向东北呈现"高-低-高"趋势。各气象因子对ET_0的影响(对ET_0变化的贡献率)主要取决于敏感性和相对变化率两方面。3个区域ET_0对相对湿度的变化均表现最敏感,其敏感系数分别为-1.13、-1.40、-1.53。在主要气象因子中,在四川盆地和攀西地区,平均风速的多年相对变化率最大(-29.7%、-16.3%),川西高原则为平均温度(40.4%)。进一步分析得出,平均风速在四川盆地和川西高原对ET_0变化的贡献率最大,是主导影响因素,而在攀西地区则为相对湿度。     

甘肃黄土高原区潜在蒸散量时空变化与成因研究

基于甘肃黄土高原区12个气象站点1960—2008年逐日气温、降水、风速、日照时数、太阳总辐射和相对湿度数据,应用Penman—Monteith模型和Kriging插值法,分析了其潜在蒸散量的时空变化及其影响因子。结果表明:近49a来,陇中北部冷温带半干旱区和陇中南部冷温带半湿润区的潜在蒸散量均呈上升趋势。在四季中,潜在蒸散量的值夏季最大,春秋季次之,冬季最小。潜在蒸散量空间差异显著,潜在蒸散量的值表现为自北向南递减,其中最大值在景泰为1 105.82mm,最小值在岷县为772.31mm。相关分析表明,研究区年均潜在蒸散量所受气候因子的影响不尽相同,其中,陇中北部冷温带半干旱区为太阳总辐射和日照时数,而陇中南部冷温带半湿润区为太阳总辐射和最高气温。辐射项主要受太阳总辐射和最高气温影响,动力项主要受风速影响,辐射项的值都远大于动力项。不同气候区辐射项均呈上升趋势,但动力项有所不同,在陇中北部冷温带半干旱区呈下降趋势,斜率为-0.631mm/a,在陇中南部冷温带半湿润区呈上升趋势,斜率为0.415mm/a。     

内蒙古地区参考作物蒸散变化特征及其气象影响因子

为深入了解不同草原类型下参考作物蒸散特征及其对气候变化的响应,该文利用FAO Penman-Monteith公式研究了内蒙古地区46个站点1961－2010年参考作物蒸散量及其辐射项和动力学项的时空分布规律和变化特征,并对其主要影响因素进行了分析讨论。研究结果表明：近50a来内蒙古各站点参考作物蒸散量的年平均值均介于570～1 674 mm之间,该地区参考作物蒸散量及其构成项的值西高东低,而且从高到低的5个草原类型依次为：荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原、典型草原、草甸草原。各区生长季内参考作物蒸散量约占全年的80%。内蒙古各站点年参考作物蒸散量的变化率在-48～50 mm/10a之间,荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原参考作物蒸散量变化均不明显,草甸草原参考作物蒸散量显著上升（P=0.001）。各区域参考作物蒸散量辐射项的年值和月值均呈显著的上升趋势,除草甸草原外各区域参考作物蒸散量动力学项的年值和月值呈下降的趋势。风速是影响荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原西部地区参考作物蒸散量变化的首要因子,风速下降导致该地区蒸散呈下降的趋势;日平均温度是次要因子,但气温升高对参考作物蒸散量变化的作用有限,参考作物蒸散量并未随气候变暖而显著增大;相对湿度是第三因子,与参考作物蒸散量呈负相关（P=0.006）;日照时数是第四因子,其值降低导致参考作物蒸散量的下降。典型草原东部和草甸草原地区各站点受气象因子综合影响使参考作物蒸散量呈上升的趋势。该研究探讨了内蒙古各类型草原参考作物蒸散对气候变化的响应,为内蒙古各类型草原的生态保护和可持续发展提供科学依据。     

1961-2013年新疆潜在蒸散量变化特征及趋势

准确地评估潜在蒸散量的时空变化趋势对新疆水资源合理利用及气候变化下水文变化研究具有重要意义。该文采用Penman-Monteith公式以及55个气象站的气象资料计算了新疆1961-2013年潜在蒸散量,运用年代距平、M-K检验、Cramer’s突变检验,相关分析及贡献率分析方法,分析了新疆潜在蒸散量的时间、空间变化特征及变化原因。结果表明:1995年为ET0突变点。年ET0在1961-1994年处于明显减少趋势,平均递减率为-3.21 mm/a;在1995-2013年转为明显上升趋势,平均递增率为3.51 mm/a。空间上,75%以上的气象站在1961-1994年处于降低趋势,在1995-2013年转为增加趋势。在全区范围及天山北坡、天山南坡、昆仑山北麓3个分区,风速具有最大的相对贡献率。阿尔泰区则是相对湿度具有最大的相对贡献率。天山山区在两个时段分别是日照时数、温度具有最大贡献率。