甘肃省参考作物蒸散量变化特征与影响因子分析

为了探寻甘肃省参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征及其影响因子,利用FAO-Penman-Monteith(98)公式计算甘肃省4个分区的ET_0。依靠处理定性概念与定量描述不确定转换的云模型对ET_0变化特征和影响ET_0的气象因子进行了研究;同时,采用通径分析的方法,对不同区域影响ET_0变化的气象因子进行了探讨。结果表明:63年来,ET_0在空间上表现为西北地区大于东南地区。其中,河西地区ET_0在甘肃省内一直处于最高值,但呈逐年减小的趋势;陇中地区和陇东地区前30年先减小,后33年较之前有所增加,但总体趋于稳定;陇南地区则表现为多年最低值且较为稳定,无明显变化。63年来河西地区ET_0分布最为离散,不均匀性也最不稳定性;陇东地区ET_0分布最为均匀,稳定性也相对最好。通径分析表明,各个气象因子对ET_0变化都有影响且对不同区域ET_0的主要影响因子也不尽相同。对河西地区和陇南地区ET_0变化直接作用最大的气象因子为平均温度;对陇中地区和陇东地区ET_0变化直接作用最大的气象因子分别为平均相对湿度和日照时数。平均风速是对河西地区、陇中地区和陇东地区间接作用最为显著的气象因子;而对陇南地区ET_0间接作用最为显著的气象因子则为日照时数。     

西藏参考作物蒸散量时空变化特征与影响因素

为深入认识西藏参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征,采用联合国粮农组织1998年推荐的Penman-Monteith公式计算西藏37个气象站点32 a(1981—2012年)的逐日ET_0,通过联合国防治荒漠化公约提出的全球干旱指数(UNEP)进行气候评价,利用空间插值及Mann-Kendall趋势检验法对西藏及各气候区ET_0时空变化特征进行分析,并通过偏相关分析法对其主要影响因素进行探讨,结果表明:西藏共分为特干旱、干旱、半干旱、干旱半湿润、湿润半湿润和湿润气候区,主要为半干旱气候区。近32 a参考作物蒸散量整体呈减小趋势,变化趋势为-1.508 mm·a~(-1),可将32 a分为3个时段,1981—1989年处于高蒸散阶段,1989年后处于低蒸散阶段,2005年起又持续回升。西藏西部到东部,年际ET_0呈减小趋势。各气候区气象因子的影响基本符合平均气温日照时数平均风速相对湿度,且平均气温、日照时数及平均风速在干旱区的影响较湿润区更为显著。     

近46 a六盘山东西两侧参考作物蒸散量特征

基于六盘山东西两侧甘肃平凉市7个气象站1965-2010年逐日气象要素,采用Penman Monteith模型计算了逐日参考作物蒸散量,应用Mann Kendall非参数检验法,分析了年际变化和季节变化特征。结果表明：① 1965-2010年,平凉市参考作物蒸散量多年平均在890～1 142 mm,全市西南部蒸散量最小,东部最大,年内夏季达到最大值,春、秋季次之,冬季最小;② 近46 a来,平凉市大多数站点参考作物蒸散量呈显著下降趋势;③ 影响平凉市参考作物蒸散量季节变化的主要气候因子是风速和日照,其中,风速是影响全市蒸散量呈下降趋势的主导因子。     

黄河源区近40年参考作物蒸散量变化特征研究

选取位于黄河源区10个气象台站1971—2010年观测资料,运用彭曼—蒙蒂斯公式计算出各站参考作物蒸散量（ET₀）。通过数学统计、相关分析、小波分析等方法对黄河源区ET₀分别作了空间分布、年内变化和年变化等特征分析,结果发现源区ET₀空间分布不均匀,呈现西北部大于东南部。年内ET₀逐月变化表现为典型的单峰型;源区ET₀的四季分布差异较大,夏季蒸散量最大,冬季最小,春、秋季次之。各季节ET₀与气温和日照呈显著正相关,而与降水量和相对湿度呈明显负相关。ET₀年际变化为逐年波动式上升趋势,整个源区年平均ET₀以6.1 mm·10a^-1的气候倾向率逐年增大。40 a间ET₀曾出现过两次较为明显的准周期变化,分别在20世纪70年代中期至80年代中期,约为准8 a周期,1990年以后基本表现为准5 a周期变化。     

北京地区参考作物蒸散量变化趋势及其主要影响因素分析

利用1951~2007年北京气象站的气象资料,采用FAO56 Penman-Monteith公式(PM公式),计算了北京地区每日的参考作物蒸散量(ET0),分析了北京地区各气象要素和ET0的变化趋势,利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要因子。研究结果表明:在1951~2007年期间北京地区的平均相对湿度和日照时数呈下降趋势,平均温度呈升高趋势,平均风速呈现先增加(1951~1972年)后下降的趋势(1973~2007年);饱和水汽压差升高造成的ET0值正变化不仅抵消了净辐射降低对ET0造成的负影响,还使得参考作物蒸散量表现为逐渐增加趋势;敏感性分析显示相对湿度和温度是影响北京地区年ET0变化的主要因子;在年内,夏季(6~8月份)对ET0影响最大的因素为日照时数,在其它时间段内,温度对ET0的影响最大。     

甘肃省参考作物蒸散量及影响因素的时空分异特征

为了探寻甘肃省参考作物蒸散量(ET0)的变化特征及其影响因子,利用甘肃省29个气象测站1951—2013年的观测资料,采用FAO-Penman-Monteith(98)公式计算甘肃省不同区域的ET0,并依靠线性趋势方程、云模型、通径分析和指标敏感性分析方法对ET0时空分异特征和影响因子进行分析。结果表明:甘肃省ET0以2.11mm·10a-1的倾向率呈现出增长趋势,除河西地区以0.71 mm·10a-1的倾向率呈递减趋势外,其余三个地区均呈增长状态。ET0空间分布总体上呈现为西北地区大于东南地区,河西地区最为离散、不稳定,陇东地区最为均匀、稳定。ET0的主要影响因子具有空间变异性,河西和陇南地区为平均温度,陇中和陇东地区为平均相对湿度和日照时数。但是ET0的变化是多因素共同影响的结果,平均风速是河西地区和陇东地区的另一主要影响因素,陇中地区为平均相对湿度,陇南为日照时数。     

塔克拉玛干沙漠腹地参考作物蒸散量与蒸发皿蒸发量的对比分析

利用2005-2010年塔克拉玛干沙漠腹地气象资料计算了极端干旱区塔克拉玛干沙漠腹地参考作物蒸散量(ET0),并与气象站蒸发皿蒸发量(Ep)进行了对比分析及影响因素的灰色关联度排序。结果表明:极端干旱区ET0最大值出现于7月,最小值则出现在1月;Ep最大值分别出现在6月,最小值出现在12月。灰色关联分析表明,在年时间尺度上与ET0关系最为紧密的气象因子是Umean,其次是Tmax,而影响Ep气象因子最为紧密的气象因子是Tmax,其次是Umean;在春、夏、秋、冬四个季节尺度上夏季对影响ET0和Ep的气象因子差异最大。ET0与Ep在春、秋、冬三个季节都成极显著关系,而在夏季呈显著线性关系,因此在不同时间尺度上二者可以进行互相替换。     

参考作物蒸散量计算方法在极端干旱区的适用性

参考作物蒸散量不同计算方法在极端干旱的塔克拉玛干沙漠腹地的适用性鲜有研究。依据塔克拉玛干沙漠腹地收集的2005-2010年的气象资料,以Penman Monteith为标准,运用8种参考作物蒸散量不同计算方法,探讨在塔克拉玛干沙漠腹地的适用性及计算结果的差异性。结果表明：在极端干旱的塔克拉玛干沙漠腹地,Penman1948、FAO24-Penman、Irmark Allen、Makkink、Priestley Taylar计算结果偏小,而FAO Penman修正法计算结果偏大,仅Kimberley Penman和Hargreave与Penman Monteith的计算结果没有显著差异。 以2004年3-12月气象资料检验Penman1948、FAO24-Penman、Irmark Allen、Makkink、FAO Penman修正法和Priestley Tayla修正公式,计算结果与Penman Monteith月偏差仍然较大。偏差较大的原因是3种Penman计算方法均采用了不同的风速修正方法,由风速引起的空气动力项所占的参考作物蒸散量月贡献率不同,而Irmark Allen、Priestley Taylar和Makkink 3种方法仅考虑了辐射项,忽略了空气动力项。因此,这6种计算方法在极端干旱的塔克拉玛干沙漠不适用,仅有Kimberley Penman和Hargreave可以适用。     

干旱区天然低湿牧草地参考作物蒸散量研究--以黑河中游为例

以高精度的气象观测资料为基础,用FAO推荐的FAO Penman-Monteith公式估算了黑河中游天然低湿牧草地的参考作物蒸散量(ET0).结果表明在一个完整年度内,试验地ET0为1 194.3 mm,日均3.26 mm·d-1.在牧草不同生长季节,ET0变化剧烈,非生长期、生长初期、生长中期、生长末期ET0分别为0.92,2.13,5.33mm·d-1和2.52 mm·d-1,其蒸散量分别占全年蒸散总量的7.85%,5.02%,70.90%和16.23%.ET0在2月中下旬迅速增大,4月增大幅度最大,此后ET0进一步增大直到7月达到最大,随后ET0逐步减小,在11月中旬随着牧草生长期的结束降至年最低值.ET0在800时左右(生长中期在700左右)开始增大,1300达到最大,1800停止(生长中期在1900左右).     

泾河流域近60年降水演变规律

对泾河流域11个气象站(1960～2000年)的降水量资料,通过标准化、滤波等方法处理简化了研究对象。采用数理统计方法对降水时间序列进行分析,得到泾河流域降水演变的规律,春季有5a、8a的显著周期,夏秋有准7a的周期振荡,冬季有4a、6a的短周期,还有17a左右的长周期。同时,用流域内平凉站近60a(1942～2000年)的序列进行对比分析,发现演变规律基本一致。利用上述规律对2001～2003年流域内降水进行试验性拟合预测,结果与实况基本符合,并显示21世纪前10a泾河流域秋雨量有可能改变上世纪末持续偏少的态势,呈偏多趋势。     

石羊河流域参考作物蒸散发时空变化及其对气候变化的响应

基于石羊河流域8个气象站点1984—2019年逐日气象资料,分析参考作物蒸散量(ET0)时空变化规律,多种定性与定量分析方法结合,揭示ET0变化与气象因素间的相关关系,确定主导气象要素,探明ET0变化对主导因子敏感程度及贡献.结果表明:石羊河流域ET0上升趋势显著,流域大部分区域达到0.05显著性水平;空间上呈现由南向...     

基于地统计学方法的泾河流域降水空间变异规律研究

地统计学方法对具有结构和随机双重性质的变量的空间变异性研究 ,具有极强的科学性 ,它所提供的克立格法是一种最优的无偏内插估计方法。本文以泾河流域年降水量为研究对象 ,利用普通克立格法对 90年代 5个典型年份的年降水量的空间变异性进行分析。通过对几种模型估值误差指标的比较 ,认为用球状模型来拟合降水量的半变异函数的精确度最高 ;利用球状模型对典型年份的降水量的半变异函数进行拟合 ,对比分析各年份的主要参数 ,结果表明 1 996年降水量在空间变异的强度和影响范围均较大 ,而 1 995年的变异的强度和影响范围则较小 ;应用克立格插值生成各年份流域降水量的空间分布图 ,可直观分析降水量空间变异性 :总体趋势是流域的降水量从东南向西北逐步减少 ,呈平缓的梯状分布。而 1 995年较为特别 ,流域东南部降水量很小 ,主要集中在流域西部 ,从而形成了降水量从流域西部向东部逐渐减少的走势     

黄河上游重要水源补给区参考作物蒸散量变化特征分析

利用甘南牧区4个气象观测站1971-2010年的地面气象观测资料,运用Penman-Monteith公式计算得出牧区四站逐月ET0值.通过统计分析、相关分析、小波及Mann-Kendall法等方法对甘南牧区ET0的变化特征进行了分析,并就高原上气象因子与ET0的相关性做了进一步研究.结果发现甘南牧区各县ET0年际变化呈逐年上升趋势,上升趋势达8.8～ 19.5mm/10a;1985年以前有明显的准10 a周期,2000年到2010年间出现了准5 a周期;在90年代以后的20年中上升更快,并于1996年以后出现了突增.牧区ET0夏季最大,并且逐年上升最快;冬季最小,逐年上升最慢.牧区ET0的空间分布不均匀除了与当地高原特殊地形地貌复杂性有关外,还与影响参考作物蒸散量的主要气象因子的不同有关.     

近三十年黄河上游冲积河段的河道平面形态变化分析

黄河上游冲积河段的加速淤积已经严重威胁到当地人民的生产生活。为黄河上游冲积河段减淤措施的制定、消除洪灾隐患,文中基于遥感影像和水文资料,结合地质地貌资料,将冲积河段划分为四段,并根据河道的平面特征,将它们归入不同的河型。对比了1978、1990、2002和2010年四期近三十年宁蒙河段河道的平面变化,发现河道总体上表现出萎缩趋势,但在不同河型上变化过程表现不同,具有一定的复杂性。交错复合型和近顺直型河道主流线长度变化较小,游荡型先减小后增大,弯曲型逐渐增大;从河道平均宽度来看,近顺直型和弯曲型河段都是先加宽后束窄,而游荡型的变化却与前两者相反,呈现出先变窄后加宽,仅交错复合型河段逐渐变窄;四个河段河心洲数量变化呈现出两种情形:略微增加和先增加后减少。这些变化与近几十年上游水库的拦水拦沙是息息相关的。     

新疆塔里木盆地北缘日参考作物腾发量计算模型评价

采用4种常用的腾发量模型(Makkink模型,Turc模型,Priestley-Taylor模型以及Hargreaves模型)计算日腾发量,并以Penman-Monteith FAO 56公式计算结果为标准值进行对比,旨在寻找出建模数据少、模拟精度高以及适合研究区的腾发量计算模型。结果表明:Turc模型的日参考作物蒸发蒸腾量与Penman-Monteith FAO 56差异较小,其次是Makkink模型与Priestley-Taylor模型,Hargreaves模型的差异最大。     

浑善达克沙地参照作物腾发量简易计算方法初探

为了寻找适合浑善达克沙地参照作物腾发量计算的简易方法,该文以实测的微气象数据为基础,分别采用FAO56 Penman-Monteith(1998)、Hargreaves-Samani(1985)、Irmark-Allen拟合以及Priestley-Tay-lor(1972)计算参照作物腾发量,并以普适性强、精度高的FAO56 Penman-Monteith为基准,对其他方法进行气象因子的非线性修正。结果表明:气象因子修正后的参照作物腾发量精度大大提高,为获得相对可靠的参照作物腾发量开辟了新的途径。FAO56 Penman-Monteith、Irmark-Allen拟合和Priestley-Taylor都需要用到净辐射,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装,使三种方法推广使用受到一定限制。气象因子修正后Hargreaves-Samani需要的气象数据相对容易获得,且计算简单,具有较高的精度,建议在缺少气象资料的干旱地区推广采用。