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。     

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。     

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。     

GIS环境下1999～2000年中国东北参考作物蒸散量时空变化特征分析

为了实现农业持续发展和保护生态环境,该文应用Penman-Monteith公式和GIS的空间分析功能,通过建立区域参考作物蒸散量的空间分布模型计算了中国东北地区自20世纪90年代以来参考作物蒸散量的时空变化特征.研究发现,20世纪90年代东北地区5～9月份日平均蒸散量呈逐年增大趋势,并以每年0.04 mm的速度递增; 其中5、6、7、8、9各月份绝大部分地区日均蒸散量年变化呈增加的趋势,东北平原年增长超过0.05 mm,≥0.4 mm蒸散地区年平均增长面积为248.73万hm2.5月份和8月份大部分地区日均蒸散量呈减少的趋势,6、7、9月份大部分地区日均蒸散量呈增加的趋势.5月和8月蒸散量的减少以及6月到9月蒸散量的增加都由东北(三江平原)向西南(辽河平原)迁移,并在空间范围上表现出一定的收缩趋势.日均蒸散量≥0.4 mm蒸散地区的重心呈有规律的波动,5～9月份平均重心年际波动主要位于呼伦贝尔高原和西辽河平原两个地区,5、6、7、8、9月份重心的波动轨迹基本为由西北-东北-西南地区,空间上也逐渐由较集中变为较分散.     

GIS环境下1999～2000年中国东北参考作物蒸散量时空变化特

为了实现农业持续发展和保护生态环境，该文应用Penman-Monteith公式和GIS的空间分析功能，通过建立区域参考作物蒸散量的空间分布模型计算了中国东北地区自20世纪90年代以来参考作物蒸散量的时空变化特征。研究发现，20世纪90年代东北地区5～9月份日平均蒸散量呈逐年增大趋势，并以每年0.04 mm的速度递增； 其中5、6、7、8、9各月份绝大部分地区日均蒸散量年变化呈增加的趋势，东北平原年增长超过0.05 mm，≥0.4 mm蒸散地区年平均增长面积为248.73万hm²。5月份和8月份大部分地区日均蒸散量呈减少的趋势，6、7、9月份大部分地区日均蒸散量呈增加的趋势。5月和8月蒸散量的减少以及6月到9月蒸散量的增加都由东北(三江平原)向西南(辽河平原)迁移，并在空间范围上表现出一定的收缩趋势。日均蒸散量≥0.4 mm蒸散地区的重心呈有规律的波动，5～9月份平均重心年际波动主要位于呼伦贝尔高原和西辽河平原两个地区，5、6、7、8、9月份重心的波动轨迹基本为由西北—东北—西南地区，空间上也逐渐由较集中变为较分散。     

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.     

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。     

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。     

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。     

河北省近35年（1965—1999年）参考作物蒸散量的时空变化

在气候变化大背景下,分析河北省参考作物蒸散的时空变化趋势和影响因素,为农作物水分管理提供指导.根据FAO推荐的彭曼-蒙蒂斯方程,利用河北省1965-1999年85个地面气象站资料,计算并分析了河北省参考作物蒸散量的时空分布变化及其与气候变化的关系.结果表明:河北省春、夏、秋、冬四季和年的参考蒸散量序列变化呈现下降趋势,并达到显著水平(α=0.01).其中,春季下降最快,夏季次之,秋季较慢,冬季下降最慢;年参考蒸散量减少速率达43.58mm/10a.在空间上,全省参考作物蒸散量在不同地区减少幅度不同.其中,廊坊及以南地区下降较为突出,减少速率一般均在40mm/10a以上,而北部地区减少较为缓慢,一般均在35mm/10a以下,秦皇岛虽然有所减少,但未达到显著水平(α＞0.05).通过参考作物蒸散与气候要素相关分析表明:影响河北省参考作物蒸散变化的主要因子是风速和日照时数(即太阳辐射).根据能量平衡原理,风速减小和日照时数减少是河北省参考作物蒸散下降的主要原因,而气温升高对其影响作用不显著.     

基于日天气预报数据估算小麦生长季参考作物蒸散量

为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明：日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高（R2=0.77）。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。     

石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析

利用国家气象信息中心提供的地面气候资料日值数据集,基于FAO Penman-Monteith公式计算了石羊河流域4个测站1959-2011年的逐日参考作物蒸散量(ET₀)。利用敏感系数法计算了其对平均最高气温、平均最低气温、风速、平均相对湿度和日照时数的敏感系数,并分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明,石羊河流域ET₀对相对湿度最敏感,其次为风速和气温,而对日照时数的敏感性最低。由于气象要素分布不均,敏感系数的空间差异显著,相对湿度的敏感系数在上游祁连山区形成高值区,同时,气温在该区的敏感系数也相对较大,而风速的敏感系数在下游民勤盆地较大,日照时数的敏感系数在全区无明显差异。各气象因子的敏感系数均存在一定程度的波动,风速的敏感系数冬高夏低,气温和日照时数的敏感系数均为夏季最高,相对湿度敏感系数的绝对值持续上升在秋季达到最大。53 a来,相对湿度敏感系数波动变化,近20 a来其绝对值上升趋势显著,而风速、日照时数和气温的敏感系数无明显变化趋势。     

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。     

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。