干旱荒漠草原应用Penman-Monteith与Penman修正式计算ET0的偏差分析

甘肃天祝草原位于我国西北干旱荒漠草原,应用天祝县二道墩试验站2005年的实测气象资料,利用Penman-Monteith公式和Penman修正式计算参考作物腾发量(ET0)并进行了比较。Penman修正式计算的参考作物腾发量ET0值略小于Penman-Monteith公式计算的值,最大绝对偏差0.5 mm/d。分析发现生育期辐射项ETrad是导致参考作物腾发量ET0产生偏差的主要原因。2种方法计算的空气动力项ETaero差别较小,最大绝对偏差不超过0.2 mm/d。导致计算偏差的原因在于2种公式采用了不同的辐射项和空气动力学项计算公式和参数。2个公式计算的参考作物腾发量具有显著的线性相关性。     

应用Hargreaves公式计算太子河流

应用Hargreaves公式和Penman-Montieth公式计算了太子河流域1960-2005年间逐月参考作物腾发量。将Hargreaves公式计算结果与Penman-Montieth公式结果比较发现，年内3月份-10月份Hargreaves公式计算结果偏高，其余月份偏低。两方法夏季差异最大,冬季差异最小。相对湿度和风速是两方法差异的主要原因，经分析太子河流域相对湿度的影响更大。利用Hargreaves公式计算结果与PM公式计算结果之间良好的线性关系，对Hargreaves公式系数进行了地区修正。修正后的Hargreaves公式简单、准确，为辽阳市及其类似地区ET0的计算提供了新方法。     

应用Hargreaves公式计算太子河流域参考作物腾发量的研究

应用Hargreaves公式和Penman-Montieth公式计算了太子河流域1960--2005年间逐月参考作物腾发量.将Hargreaves公式计算结果与Penman-Montieth公式结果比较发现,年内3-10月份Hargreaves公式计算结果偏高,其余月份偏低.两方法夏季差异最大,冬季差异最小.相对湿度和风速是两方法差异的主要原因,经分析太子河流域相对湿度的影响更大.利用Hargreaves公式计算结果与PM公式计算结果之间良好的线性关系,对Hargreaves公式系数进行了地区修正.修正后的Hargreaves公式简单、准确,为辽阳市及其类似地区Ego的计算提供了新方法.     

气象资料缺测条件下武汉地区计算ET0方法适用性分析

运用Priestley-Taylor公式, Hargreaves公式和Penman-Monteith公式,对武汉市各典型水文年参考作物腾发量进行了计算,以Penman-Monteith公式的计算结果为标准,对Priestley-Taylor公式和Hargreaves公式的计算结果进行分析。结果表明：各典型年Hargreaves公式计算的ET0值与Penman-Monteith公式计算结果无显著性差异,在气象资料缺测的条件下可直接代替Penman-Monteith公式在该地区使用;而Priestley-Taylor公式与Penman-Monteith公式计算结果有很大差异,使用前须进行修正。     

泸州市参考作物腾发量计算方法比较与修正

为实现参考作物腾发量(ET₀)在气象资料缺失地区的准确计算,探究ET₀简便方法在泸州市的适用性,以Penman-Monteith(PM)法作为标准方法,对Hargreaves(Har)法、FAO24 Blaney-Criddle(FAO24 BC)法、Makkink(Mak)法、Priestley-Taylor(PT)法计算的ET₀进行适用性分析,并采用线性关系和贝叶斯公式对各方法进行修正。通过误差分析得出,Har、PT法在研究区的适用性较好,RMSE在0.5～1.1 mm/d、PE在10%～15%,误差相对较小,且利用线性关系修正比贝叶斯公式好,线性修正后的Har法、PT法误差分别下降50%、80%左右,可以看出PT法的修正效果比Har法更理想。采用线性关系修正后的PT法更适合代替PM法计算气象资料缺失时的ET₀,可为估算作物需水量提供理论依据和数据支持。     

黄河三角洲参考作物腾发量计算方法适宜性研究

准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是农业灌溉设计和节水规划中必不可少的内容。利用黄河三角洲地区4个典型气候区的气象资料,选用5种计算方法(P-M,FAO-79Penman、Priestley-Taylor,FAO-24Penman和Hargreaves-Samani)计算了ET0,并以P-M方法作为标准,对其他方法进行了评价。结果表明,在黄河三角洲各气候区FAO-Penman法估算的ET0较Priestley-Taylor方法更接近于P-M法的计算结果,并且计算精度较高,误差在3%~10%之间。在缺少资料的湿润区,用Priestley-Taylor方法可以得到与P-M法估值相近的结果。     

参考作物腾发量计算方法适用性分析

受地区间气象、地形和地貌时空异质性的影响,不同参考作物腾发量计算公式适用性各不相同。以湖南省83个站点1971~2000年气象观测资料为样本,论述了Penm an-Monte ith公式和FAO-Monte ith修正式主要方程、参数以及适用范围的差异性。结果表明:根据生育期作物需水特点,运用标准化的Penm an-Monte ith公式计算南方地区参照作物潜在腾发量是合适的。     

Hargreaves公式的改进及其在高寒地区的应用

应用黑龙江省2个气象台的逐日气象资料,引入自由搜索(Free Search)算法求解模型参数,建立了日、旬、月3种时间步长的Hargreaves公式改进式,并对这些改进式的适用性进行了评价。结果表明,以Pehman-Monteith公式计算的ET0为评价标准,Hargreaves公式改进式与FAO推荐的Hargreav...     

Elman、LS-SVM方法在ET0预测中的对比分析

参考作物腾发量(Eto)是估算作物腾发量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.Elman神经网络是BP网络的改进结构,具有适应时变性的特点;最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种优化算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力.将两种方法应用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析LS-SVM模型与Elman模型的预测值.结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比Elman模型更高的模拟性能和预测精度,更适合参考作物腾发量的预测.     

青海东部农业区参考作物蒸散量的估算方法

利用青海东部农业区5个气象站1960—2006年逐日气象资料,以Penman-Monteith公式估算结果为标准,分析了Hargreaves-Samani、McCloud与Priestley-Taylor法的适用性。结果表明,采用Hargreaves-Samani法和Priestley-Taylor法,年平均ET0估算值高于标准值,而McCloud估算结果显著偏小;气温较低月份(11月至次年3月),Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor法月平均ET0估算值与标准值差异不显著,4—10月估算结果显著高于标准值。可见,Priestley-Taylor适用性最好,Hargreaves-Samani次之,McCloud最差,且Priestley-Taylor公式修正后估算精度更高。     

人工草地ET_0算法的适用性分析及ET_c影响因子研究

收集24 a鄂尔多斯乌审旗气象资料,以PM为标准,对比分析了Hargreaves和Priestley-Taylor两种方法在鄂尔多斯地区的潜在腾发量计算精度,并对二者的适用性进行评价。结果表明,Hargreaves的计算精度比PriestleyTaylor高,与PM相比,Hargreaves和Priestley-Taylor方法的24 a平均年绝对差分别是5.247 7和-26.853 4,相对差分别是0.646 6%和-3.308 6%,因此Hargreaves比Priestley-Taylor更适用于乌审旗地区。应用草地腾散力自动测试系统对乌审旗紫花苜蓿草地实际腾发量和近地层环境因子进行了观测,并进行了经线性回归分析。     

岷江源区Hargreaves法适用性与未来参考作物蒸散量预测

利用岷江源区1961—2010年逐日气象数据,采用FAO 56 Penman-Monteith和Hargreaves公式计算参考作物蒸散量,并以FAO 56 Penman-Monteith为标准对Hargreaves公式适用性进行评价,通过对Hargreaves公式转换系数C0进行修正,建立基于月尺度的参考作物蒸散发公式,结合Reg CM4.0区域模型生成的温度数据,对未来(2011—2099年)研究区参考作物蒸散发量变化进行预测。研究结果表明:通过通径分析发现,在岷江源区气温是影响参考作物蒸散量最重要的气象因子,采用基于温度法的参考作物蒸散发公式具有理论依据;采用未修正的Hargreaves公式明显高估了该区域参考作物蒸散量,特别是在雨季4—10月;修正后的Hargreaves公式绝对偏差与相对偏差显著减小,与FAO 56 Penman-Monteith月值之间均方根误差RMSE为3.76 mm、效率指数EF为0.39、可决系数CD为0.84,吻合系数d为0.8,能够满足研究区参考作物蒸散发估算精度;在未来气候变化情景下岷江源区参考作物蒸散量总体呈增加趋势,气候倾向率为5.6 mm/(10 a)。     

新疆塔里木盆地绿洲区ET_0计算参数空间变化研究

为提高Hargreaves公式在不同地区的适用性和准确性,改善区域作物需水量的估算精度和灌区灌溉管理水平。基于新疆塔里木盆地绿洲区5个典型气象站1961-2014年逐日气象资料,以最高温度、最低温度、大气顶太阳辐射为自变量,以Penman-Monteith公式计算的ET_0为因变量,对Hargreaves模型参数进行拟合与分析。结果表明:研究区全年和夏季转换系数K变化趋势相同,均从研究区北向南逐渐增大,春、秋、冬季变化趋势则相反;全年和夏季指数系数n变化趋势相同,也均从研究区的南向北递增,春、秋、冬季则从北向南逐渐增加;温度偏移量Toff总体表现为从南向北逐渐增加。率定后的Hargreaves公式与P-M公式的相关指数,全年最大,为0.787,春秋次之,分别为0.704和0.722,冬季最小,为0.454,拟合后的参数标准误表明拟合值全年最准确,冬季最差。     

Evaluation of FAO Penman-Monteith and alternative methods for estimating reference evapotranspiration with missing data in Southern Ontario, Canada

Grass reference evapotranspiration (ETo) is an important agrometeorological parameter for climatological and hydrological studies, as well as for irrigation planning and management. There are several methods to estimate ETo, but their performance in different environments is diverse, since all of them have some empirical background. The FAO Penman-Monteith (FAO PM) method has been considered as a universal standard to estimate ETo for more than a decade. This method considers many parameters related to the evapotranspiration process; net radiation (Rn), air temperature (T), vapor pressure deficit (Δe), and wind speed (U); and has presented very good results when compared to data from lysimeters populated with short grass or alfalfa. In some conditions, the use of the FAO PM method is restricted by the lack of input variables. In these cases, when data are missing, the option is to calculate ETo by the FAO PM method using estimated input variables, as recommended by FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Based on that, the objective of this study was to evaluate the performance of the FAO PM method to estimate ETo when Rn, Δe, and U data are missing, in Southern Ontario, Canada. Other alternative methods were also tested for the region: Priestley-Taylor, Hargreaves, and Thornthwaite. Data from 12 locations across Southern Ontario, Canada, were used to compare ETo estimated by the FAO PM method with a complete data set and with missing data. The alternative ETo equations were also tested and calibrated for each location. When relative humidity (RH) and U data were missing, the FAO PM method was still a very good option for estimating ETo for Southern Ontario, with RMSE smaller than 0.53 mm day⁻¹. For these cases, U data were replaced by the normal values for the region and Δe was estimated from temperature data. The Priestley-Taylor method was also a good option for estimating ETo when U and Δe data were missing, mainly when calibrated locally (RMSE = 0.40 mm day⁻¹). When Rn was missing, the FAO PM method was not good enough for estimating ETo, with RMSE increasing to 0.79 mm day⁻¹. When only T data were available, adjusted Hargreaves and modified Thornthwaite methods were better options to estimate ETo than the FAO PM method, since RMSEs from these methods, respectively 0.79 and 0.83 mm day⁻¹, were significantly smaller than that obtained by FAO PM (RMSE = 1.12 mm day⁻¹).     

基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型估算气象资料短缺地区ET_0

为准确估算气象资料短缺地区参考作物腾发量,构建了一种基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型,并利用新疆和田气象站2000—2009年单日数据做训练、双日数据做验证。结果表明,该模型估算ET0方法明显优于常规的PSO-LSSVM和GRNN,预测精度较二者分别提高了15.7%~85.6%和15.8%~93.7%;该方法预测ET0的气象要素重要性为RsTmaxTminRHWn,利用该方法对气象要素组合为Tmax/Tmin/RH/Wn、Tmax/RH/Wn、Tmin/Wn、Wn条件下的ET0预测,MSE分别为0.407、0.185、0.149、0.135,说明该方法可以很好地估算资料缺失地区ET0。     

参考作物腾发量计算方法的适用性研究

选用5种方法,利用陕西6站的气象资料,计算了各站逐日ET0。并以FAO56 Penman-Monteith(P-M)法为标准,对其它方法进行评价。结果表明,在陕西6地区,5种方法计算的ET0变化趋势基本相同,但数值上有一定差异,所有的差异随ET0的增大而增大。Hargreaves法计算结果差异性较小,适用性较好;1948Penman和Priestley-Taylor二方法估值较FAO24 Penman法更接近P-M法的计算结果;缺气象资料时,Priestley-Taylor法可获得较好估值,且更适用于湿润地区;FAO24 Penman法也能获得较好结果,但其估值精度低于Priestley-Taylor法,一般不宜采用。同时分析了P-M法计算的ET0值和水面蒸发量之间的关系,为利用水面蒸发资料估算陕西6地区ET0值提供参考。     

Hargreaves模型在黄土高原地区的应用与改进

利用黄土高原地区55个气象站30年的气象资料,以Penman-Monteith(PM)公式作为计算ET0的标准,探讨了Hargreaves公式在黄土高原地区的适用性,并对Hargreaves公式进行了修正。结果表明,Hargreaves公式不宜直接应用于黄土高原地区,但修正后的Hargreaves公式计算的3d或更长时间尺度的ET0与PM公式计算的结果吻合度较高。可见,修正后的Hargreaves公式在黄土高原地区具有可行性。     

贵州省ET_0计算方法的全局性评价及其率定

为了获取适合贵州地区时空全局的参考作物需水量少参数计算方法,根据对贵州省1959-2011年降雨量的降雨频率曲线分析,选取了2008年、2007年、2010年和2009年分别作为贵州省丰水年、平水年、枯水年和特枯水年的典型代表水平年,分别运用少参数的Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法、Irmak-Allen法和Mccloud法计算贵州全省内各站点在不同水平年的逐日ET0,并将其与标准的FAO-56Penman Monteith法计算结果进行相关性和误差分析。结果表明:Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法和Irmak-Allen法与FAO-56PM法的相关性较好,趋势线斜率为0.855 9~1.186 4,相关系数均大于0.89;经过当地率定后无需风速资料的Priestly-Taylor法与Irmak-Allen法在不同水文年和空间上均具有较高的计算精度,相对误差均小于8%,均方根误差为0.25mm/d,率定后仅需温度资料的Hargreaves法次之,相对误差为10.07%,均方根误差为0.32mm/d。研究结果为贵州地区在资料缺乏气象资料情况下ET0的精确计算提供了有效的方法。