Shuttleworth-Wallace模型模拟陕北枣林蒸散适用性分析

在生态脆弱的陕北黄土丘陵区,林地耗水是生态学者长期关注的热点问题,准确测算植物耗水量是环境水分研究的关键。根据陕北山地枣林的立地条件和蒸散过程特点,结合2012年的实测资料,确定了相关模型参数,实现了Shuttleworth-Wallace(SW)和Penman-Monteith(PM)模型对枣林蒸散量的模拟,并利用2013年茎流计监测的蒸腾量和水量平衡原理推求的蒸散量,对这2个模型进行了比较和检验。结果表明:就整个枣树生育期10 d尺度蒸散量而言,SW模型模拟精度优于PM模型。此外,2模型精度随枣树生育期变化而变化,且萌芽展叶期精度均最低。SW模型日蒸腾量模拟精度满足要求,但易受到天气状况影响,晴天模型精度优于雨天。SW模型精度在陕北山地枣林里得到验证,是半干旱区山地枣林耗水规律研究的有效工具。     

冬小麦-夏玉米农田蒸散与CO2净交换特征及影响因素

为探明黄淮海平原农田蒸散量（ET）和CO₂净交换量（NEE）的多因素协同影响,选取中国科学院禹城综合试验站冬小麦-夏玉米农田为研究对象,基于涡度相关观测系统实测的2003—2010年逐日通量数据,利用结构方程模型,分析了农田ET和NEE特征及其影响因素。结果表明:季节尺度上ET和NEE表现出双峰型变化特征,但二者在不同的生长季具有显著差异。与玉米季相比,麦季ET（NEE）的峰值明显高于（低于）玉米季。研究时段内麦季和玉米季ET总量的多年平均值分别为398.63、256.59 mm,并且二者均呈波动增加的趋势（P<0.05）;而麦季和玉米季NEE总量的平均值分别为-272.57、-293.57 g/m²,但二者的年际变化趋势不显著（P>0.05）。净辐射是影响农田ET和NEE季节变化的重要因素,并主要体现在直接作用上。净辐射和气温通过叶面积指数对麦季ET和NEE产生较大的间接影响;而在玉米季,饱和水汽压差通过叶面积指数对ET和NEE的间接影响较大。此外,土壤含水率和风速对不同生长季ET和NEE的影响存在一定的差异。     

干旱区制种玉米农田蒸散研究

在黑河流域中游的张掖绿洲区建立了大田环境下的制种玉米农田蒸散研究观测点,以气象观测资料为基础,采用波文比能量平衡法(BREB)和参考作物蒸散量作物系数法(ET0Kc)对制种玉米的蒸散进行了计算。结果表明,在一个完整的生长期内,利用波文比能量平衡法得到的蒸散量为513.2 mm,日均3.2 mm/d,用参考作物蒸散量作物系数法得到的作物蒸散量为486.2 mm,日均3.1 mm/d,2种计算方法得到的蒸散量总值差别小。利用波文比能量平衡法所得结果的分析表明,试验地在不同生长阶段,ET变化剧烈,生长初期、发育期、中期、末期分别为2.3、2.9、4.1和3.0 mm/d,其蒸散量分别约占全年蒸散总量的13%、22%、50%和16%。ET月变化显示,4月和5月维持在一个较低水平,平均为2.1-2.3 mm/d;6月剧烈增加到3.6 mm/d;7月达到最大,平均为4.6mm/d;8月蒸散有所降低,为3.3 mm/d;9月,随着作物进入生长末期,蒸散急剧减小到2.8 mm/d。     

基于无人机热红外遥感的夏玉米蒸散量估算及其影响因子

农田蒸散量(ET)是土壤—作物—大气连续体水分运移的关键参数,与作物生理活动和产量有着极为密切的关系,准确实时估算田间作物蒸散量对研究作物生长发育至关重要。基于无人机热红外传感器反演夏玉米的冠层温度,基于反演的冠层温度构建夏玉米蒸散模型(ET_(d,t))并验证了模型反演作物蒸散量的精度,分析了ET_(d,t)相关影响因子。结果表明:以热红外冠层温度作物蒸散模型计算的ET_(d,t)最低值出现在幼苗期为3.42 mm/d,最高值出现在灌浆期为10.94 mm/d,并与涡度相关实测值ET_(d,e)、FAO Penman-Monteith模型计算值ET_(d,f)进行验证,在P0.01水平上呈显著线性关系(R~2=0.739、0.742,RMSE=0.676、0.109 mm/d),ET_(d,t)估算精度达到80%以上。ET_(d,t)的计算受日净辐射、风速、气温、降雨等气象因子影响,不同气象条件的ET_(d,t)不同。叶面积指数(LAI)为夏玉米农田最主要的生物因子,LAI与ET_(d,t)呈线性正相关关系(R~2=0.700),空气动力学阻抗(r_a)是最主要的环境驱动因子,r_a与ET_(d,t)呈线性负相关关系(R~2=0.696)。随着植被覆盖度(NDVI)的变化,ET_(d,t)呈现相同变化趋势(R~2=0.656)。因此,基于无人机热红外反演的冠层温度计算的(ET_(d,t))能较好的反映田间夏玉米蒸散变化过程,从而为利用无人机热红外遥感估算作物蒸散量提供了科学依据。     

基于Bayesian的Penman-Monteith模型简易大棚蒸散模拟

为实现Penman-Monteith (PM)模型在简易大棚中的蒸散模拟,对PM模型中2个关键参数空气动力学阻力ra和冠层边界层阻力rc组成的6种PM模型使用Bayesian方法进行模型的参数估计和不确定性分析,使用平均相对误差(MAE)、决定系数(R2)和威尔莫特一致性指数(D)3个模型精度指标对模型率定年(2018...     

基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算

为评估双作物系数法计算干旱区部分覆膜滴灌条件下夏玉米蒸散量的可靠性,于2016—2017年在新疆阿克苏地区开展了夏玉米蒸散量测坑试验研究,试验根据定灌水周期（W1、W2、W3）和变灌水周期（W4、W5）共设置5个处理,并分别采用稳定碳同位素法和水量平衡法,对双作物系数模型计算的夏玉米蒸腾量和蒸散量进行了验证。结果表明,双作物系数法计算的蒸散量与水量平衡法测定的蒸散量呈现出较好的相关性,全生育期蒸散量模拟值与实测值的均方根误差在10mm左右。双作物系数法计算的蒸腾量与稳定碳同位素法测得的耗水量亦呈现出较好相关性,模拟值与实测值的均方根误差在20mm左右。通过回归系数（b）、一致性指数（d）及均方根误差〖JP3〗（RMSE）的分析,认为双作物系数法可以估算并区分局部覆膜滴灌条件下干旱区夏玉米蒸散量,且2016年和2017年夏玉米全生育期内估算土壤蒸发量分别占蒸散量的21.33%和23.97%,作物蒸腾量分别占蒸散量的78.67%和76.03%。     

西藏高原灌区参考作物蒸散量模型的适用性研究

为明确参考作物蒸散量(ET_0)计算模型在西藏高原灌区的适用性,推荐适宜于气象资料短缺条件下的ET_0计算模型,本研究基于满拉、墨达、江北3个灌区的气象站的长系列数据,以FAO推荐的Penman-Monteith(FAO 56 PM)模型计算的ET_0为标准,对ET_0的5种常用计算模型的适用性进行评价。结果表明:Makkink、Irmark-Allen、FAO 17Penman、Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor 5种模型模拟的日尺度ET_0变化趋势与FAO 56 PM模型一致,在年际间均呈先增后减的变化规律,且峰值出现在6～7月份,但各模型适用性存在显著差异。Makkink模型的日尺度MAE、RMSE、NSE值分别为0.37 mm/d、0.45 mm/d和0.84,模拟精度及可信度最高;Irmark-Allen模型次之,MAE、RMSE、NSE分别为0.65 mm/d、0.71 mm/d、0.62;Priestley-Taylor模型最差,MAE值最大达4.91 mm/d且NSE值小于0。年尺度下,各模型较FAO 56 PM均存在高估现象,其中FAO 17Penman、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor模型的NSE值介于-3 571.76～-118.00之间,模拟结果不可信;Makkink模型的NSE值最接近于0,模拟结果可信,但模拟过程的误差较大。综合评定,推荐Makkink为西藏高原灌区气象资料短缺条件下的ET_0简化模型。     

基于哈格里夫斯法评价印度普萨参考蒸散量（摘选）

精确测定参考作物蒸散量(ET o)对于精确计算作物水分利用是非常必要的。FAO-56 Penman-Monteith法(FAO-56 PM)是联合国粮食和农业组织认可的测定参考作物蒸散量的标准方法。可是,一些天气变量,特别是相对湿度、太阳辐射和风速经常缺失,这可能会妨碍利用FAO-56 PM方法进行ET o估算。为了克服以上情况,评价哈格里夫斯法在估算位于拉金德拉农业大学的菩萨天文台数据的准确性和实用性是很重要的。哈格里夫斯方程经常高估一个区域,因此该方法在普萨地区已经不再使用。利用统计回归分析对哈格里夫斯系数进行校正,得到结果分别由0.002 3和17.8降到0.001 62和-3.039 39。比较利用修正的哈格里夫斯方程和FAO-56 PM计算得到ET o,均方根误差(RMSE)和均偏置误差(MBE)比最小值0.77和-0.11 mmd小1.00和0.21,相应的导致在ET o估算中出现小错误。1998—2006年间的数据经R2、X2检验和一致性指数检测均表现出显著相关性。在普萨地区,利用修正的哈格里夫斯方程(ET AHG平均值为3.71 mmd)和FAO-56PM方法估算得到的ET o基本一致。     

夏玉米气孔导度模型适用性分析

气孔导度的准确估算对理解作物的水分利用生理机制、预测实际蒸散发量具有重要意义。基于北京大兴试验基地2016-2017年夏玉米气孔导度观测数据,分析了环境因子不同形式或不同组合对Jarvis模型模拟精度的影响效应,对比了5种气孔导度模型(包括Jarvis多因子模型、Jarvis双因子模型、Ball-Woodrow-Berry (BWB)模型、Ball-Berry-Leuning (BBL)模型和统一气孔优化(USO)模型)的模拟效果,提出了模型在不同尺度下的适用性建议。结果表明：环境因子响应函数的形式与组合方式均较大程度影响Jarvis模型的模拟精度;5种气孔导度模型整体模拟精度为USO模型>BBL模型>BWB模型>g_sd-3模型>g_s-2模型。Jarvis双因子模型输入数据较少且数据获取方便,在区域尺度适用性更好;BWB和BBL模型精度更高而输入数据获取较难,适用于农田尺度的估算;USO模型输入数据少且易于参数率定,在农田尺度和区域尺度均有较好的适用性。在实际应用中应综合比选环境因子的组合形式及模型结构,将更有利于提升...     

河套灌区玉米农田蒸散动态变化及其影响因子的通径分析

采用大型称重式蒸渗仪研究了内蒙古河套灌区玉米蒸散动态规律,并运用通径分析法探讨了玉米蒸散量ET与各影响因子间的相关关系.结果表明:充分灌溉处理下玉米生育期(播前-收获)累积蒸散量为593.72 mm,亏缺灌溉处理下为395.21 mm,日平均蒸散量分别为4.24和2.82 mm/d.由各生育期的分布情况可知苗期蒸散量最小,分别占全生育期的3.7%和5.8%;拔节期开始,蒸散量逐渐增大,在抽雄期达到峰值,2种处理总蒸散量分别为279.38和166.76 mm,日平均蒸散量分别为8.47和5.05 mm/d,分别占整个生育期蒸散总量的47.1%和42.2%.由小时尺度蒸散量变化规律可知,玉米日蒸散量变化规律表现为早晚低、中午高的“单峰型”曲线特征.通径分析表明:2种灌溉处理下,饱和水气压和平均气温对ET的综合决定能力较大,是2个主要的环境驱动因子;2种灌溉处理下对蒸散作用最小的因子均为风速,且风速对ET的影响以间接作用为主.影响河套灌区玉米蒸散的主要气象因子为饱和水气压与气温.     

计算逐日潜在腾发量的BP神经网络方法

根据新疆阿瓦提县气象站1992～2001年的气象资料,利用Penman-Monteith公式计算逐日和逐月潜在腾发量,分析其变化特性,并利用BP神经网络建立计算逐日潜在腾发量的经验模型,探讨各输入因子对模型的影响。计算结果表明,所建立的模型简单易行,精度较高,可以应用于生产实践中。     

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.     

基于地面观测和Sentinel-2数据的玉米实际蒸散发估算

基于遥感技术估算作物蒸散发(Evapotranspiration,ET)对农业用水效率评价和精量灌溉决策具有重要意义。结合Sentinel-2数据和农田连续地面观测资料,利用混合双源蒸散发模型(Hybrid dual-source scheme and trapezoid framework-based evapotranspiration model,HTEM)对宁夏回族自治区中卫市2019年两个试验田玉米主要生育期(5—8月)的蒸散发量进行估算,并用水量平衡法对遥感估算结果进行验证和评价。结果表明:Sentinel-2数据具有高时空分辨率,能够与研究区复杂的种植地块相匹配,减少了混合像元的数量;遥感反演参数与地面观测数据拟合度较高,研究区2019年遥感反演的玉米田净辐射量均方根误差为36.256 W/m²。利用HTEM模型估算可得,主要生育期内研究区两个玉米试验田的日均实际蒸散发量分别为4.269 mm/d和4.339 mm/d,实际蒸散发总量分别为525.114 mm和533.690 mm,其中植被蒸腾量分别为363.483 mm和358.196 mm,生育初期主要以土壤蒸发形式消耗水分,随着作物的生长,在生育中后期主要以植被蒸腾的形式消耗水分。ET遥感反演结果与水量平衡结果之间差别不显著,两个观测点绝对误差分别为13.533 mm和7.774 mm。因此,结合地面连续观测系统和Sentinel-2数据估算研究区玉米生育阶段蒸散发量具有较高的精度,可为作物耗水规律研究及区域农业水管理提供技术支撑。     

玉米农田生态系统蒸散发模型参数优化

[目的]在无法根据实测值得到具体模型参数的地域,对经验参数进行优化以提高区域蒸散发模型的精度.[方法]通过黑河流域生态水文过程综合遥感试验水文气象观测数据集中的大满超级站气象要素梯度观测系统的数据,研究玉米农田生态系统的蒸散发模型优化问题.采用差分进化自适应算法,以潜热通量和感热通量为优化目标,引入能量闭合因子对模型参...     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016—2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定; ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09; ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1～3步的预...     

潜在蒸散量对SWAT模型寒区典型流域径流模拟的影响

以目前广泛应用的SWAT模型为例,利用对比研究方法,以欧根河流域作为典型研究区域,采用PenmanMonteith模型、Priestley-Taylor模型、Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型及修正的20 cm蒸发皿观测数据计算潜在蒸散量(PET)。研究不同PET驱动的SWAT模型对模拟结果的影响,研究结果表明:SWAT模型以子流域为尺度对PET计算结果进行插值的方式较粗略,不能较好反映PET的空间分布情况,在大面积森林覆盖的不同子流域,月平均PET值随不同子流域内森林物种的种类和分布不同数值变化较小,并非在考虑地形影响下SWAT模型模拟的日径流量结果均好,在未考虑地形影响下Penman-Monteith模型与考虑地形影响下的Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型模拟结果较好,其中Penman-Monteith模型拟合的效果最好,率定期与验证期的Ens值分别为0.651、0.686,说明Penman-Monteith模型更适合用于高寒森林地区的潜在蒸散量计算。     

西北地区夏玉米不同生育期蒸发蒸腾量模拟模型适用性评价

【目的】蒸发蒸腾量(ET)是农业生产的主要参数,ET的准确估算对农田精准用水管理和区域水资源优化配置具有重要意义。【方法】利用2012—2013年夏玉米作物指数与气象因子,采用基于参考作物蒸发蒸腾量(ET0)经验模型(Schendel、Hargreaves-M4(H-M4))的单作物系数法、单源模型(Priestley-Taylor(P-T))和双源模型(Shuttleworth-Wallace、Two-Patch)对作物蒸发蒸腾量进行模拟,并对比分析各估算模型模拟情况。【结果】基于不同生育期实测和平衡蒸发蒸腾量均值的比值修正P-T模型经验系数?,P-T修正模型对夏玉米全生育期ET模拟值与大型称质量式蒸渗仪实测值拟合的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)、平均相对误差(MRE)、相对均方根误差(Relative root mean-squared error,RRMSE)和整体评价指标(GPI)排名分别为0.977 5 mm/d、0.5689、0.843 4、0.450 4和1,苗期分别为0.959 2 mm/d、0.332 0、0.478 4、0.481 1和3,拔节抽雄期分别为1.038 8 mm/d、0.507 8、0.551 7、0.429 0和1,成熟期分别为0.548 1 mm/d、0.774 6、0.915 8、0.423 9、0.692 1和1;H-M4模型对灌浆期ET模拟MAE、R2、MRE、RRMSE和GPI排名分别为1.344 3 mm/d、0.727 9、2.298 3、0.491 0和1。模拟结果均达到极显著(P<0.01,P代表显著性水平)。【结论】P-T和基于单作物系数法的H-M4均具有输入较少参数获取较精确ET估算值的优势,因此P-T可作为全生育期及苗期、拔节抽雄期和成熟期蒸发蒸腾量最优模拟模型,H-M4可作为灌浆期蒸发蒸腾量最优模拟模型。     

新疆玛纳斯河流域玉米田蒸散量的估算研究

根据新疆乌兰乌苏农试站１９８７－１９８８年的试验资料,选用Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ和Ｔａｙｌｏｒ的农田蒸散力,作物生物学特性函数和农田土壤水分有效性函数,应用数理统计方法建立了新疆玛纳斯河流域玉米田蒸散量估算模型。该模型只需常规气象资料和农业气象资料,计算简便,具有较高的精度,便于在干旱区推广使用。