柳园口灌区参考作物腾发量的长期变化趋势 及其对灌溉需水量的影响

研究该文的目的在于揭示了柳园口灌区参考作物腾发量的长期变化规律.阐明其产生原因及可能产生的影响,为应对气候变化对农业生产带来的负面影响提供基础.采用FAO-56推荐的Pen-man-Monteith公式计算河南省柳园口灌区1983-2003年的逐日参考作物腾发量.用Mann.Kendall检验对灌区的参考作物发量进行长期变化趋势分析,对参考作物腾发量的长期变化趋势及其与气象因素、灌溉引水量的关系进行了分析.结果表明,在过去的20多年中,ET0呈极显著的下降趋势,其下降的幅度约为50mm/10年;导致ET0下降的主要原因是日照时数下降,其次是风速的下降,气温升高并不足以抵消日照时数和风速的下降而使ET0上,升;ET0的下降主要出现在4月和6-8月.在降雨量变化不明显的情况下,灌溉季节的ET0的下降使灌区的灌溉需水量呈下降趋势,而灌区近年来的引黄水量减少也证明了这一事实.因此,除了节水灌溉技术的推广,气候变化使灌溉需水量减少,灌区的节水也有气候变化的"贡献".     

气候变化对三湖连江灌区水稻生育期和灌溉需水量变化的影响

为研究气候变化对三湖连江灌区水稻生育期和灌溉需水量变化的影响,利用FAO Penman-Monteith公式计算了嘉鱼县三湖连江水库灌区1982—2021年的水稻灌溉需水量,并通过MK检验和时间序列分解。结果表明：在过去40年里,气温呈极显著上升趋势,而相对湿度、平均风速和日照时数明显下降;水稻生育期平均缩短14.75 d;水稻生育期内ETc上升,占全年的37.6%;多年平均有效降雨量下降,灌溉需水量增大,灌溉需求指数为0.42。水稻生育期缩短和灌溉需水量的增大是由气温、风速、相对湿度、日照等共同作用的结果,有效降水量和灌溉需水量呈相反增长趋势。     

作物需水量计算方法研究

介绍了作物需水量的影响因素,并针对这些影响因素将作物需水量的计算方法分为3类,每类选取有代表性的几种方法进行探讨,指出它们的优缺点和适用条件,对今后的作物需水量研究有重要的参考价值。     

作物需水量的计算方法

作物需水量是农业用水的主要部分,也是整个国民经济中消耗水量的最主要部分,它是水资源开发利用的必需资料;是确定作物灌溉制度以及地区灌溉用水量的基础,是制定流域计划、地区水利规划,以及灌排工程规划、设计、管理和农田灌排实施的基本依据。在我国,作物需水量的计算方法有三大类,其中第三类彭曼-蒙特斯方法应用最为广泛。     

新疆三工河流域灌区节水灌溉制度设计

本研究在分析影响作物灌溉制度诸因素的基础上，依据灌区初步试验资料和现行灌溉制度，结合作物需水量的计算结果，综合拟定了灌区灌溉制度，灌溉用水量大为减少；并为灌区作物结构优化设计提供了设计依据     

太子河流域参考作物腾发量变化特征及影响因素分析

采用太子河流域内8个气象站1960～2005年间气象资料,应用penman-montieth公式计算了46年间逐月参考作物腾发量(ET0),对参考作物腾发量及气象因素的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析,应用统计检验方法分析了影响流域参考作物腾发量变化的主要气象因素。结果表明:近46年间太子河流域ET0值呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5～6月份最高,1月份最低,影响ET0的主要气象因素按影响程度强弱依次为日照、风速、温度、相对湿度。     

参考作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究

根据河套灌区多年气象资料和Penman-Monteith法计算得到的参考作物蒸发蒸腾量(ET0),回归分析了影响ET0的主成分.在此基础上比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Penman-Monteith法计算所得ET0为输出向量的BP网络ET0预报模型(BP-ET0).研究表明,BP网络可以用于ET0的预报计算,4因子法和3因子法均简便可行,能满足生产的需要.相比之下,4因子法的精度更高.此研究是对传统ET0计算的补充.     

基于SIMETAW模型的北京地区主要作物需水量估算

应用北京近56年气象数据对SIMETAW模型进行校正,并利用模型估算北京地区主要大田作物需水量。结果表明:SIMETAW模型对参考作物腾发量的模拟与彭曼-蒙特斯公式计算值较为接近,r>0.94,结果可靠。北京地区主要大田作物的需水量和作物系数在全生育期内均呈现单峰型曲线;果树类作物需水量相对较大,其次是粮经作物,其中春花生、棉花、春甘薯和冬小麦需水量较大,均在430 mm以上;蔬菜类作物由于生育期较短,单季耗水量小,均在400 mm以下。     

气象因素对民勤地区参考作物腾发量变化的贡献分析

利用世界粮农组织的Penman-Monteith方法以及敏感曲线分析法,对甘肃国家级地面站点民勤站1968—2018年来的参考作物腾发量和气象因素的变化规律及各气象因子对参考作物腾发量变化的贡献大小进行了研究。结果表明:1)民勤站参考作物腾发量ET0年内变化特征呈抛物线形式,在1—5月增加,8—12月递减,7月达到最大值为5.29mm/d,年际变化整体呈波动上升趋势;2)利用相关性分析与主成分分析发现ET0与平均最高气温Tmax、平均饱和水汽压差VPD的相关性最大,利用偏相关性分析发现ET0与平均风速U、平均净辐射与土壤热通量的差Rn-G的相关性最小,但ET0与U、Rn-G的偏相关性较大,说明ET0与U、Rn-G的关系受其他气象因素的影响较大;3)气象因素的年内变化与ET0对各气象因素的敏感系数在年内的变化趋势有一定的相似度。ET0对Rn-G的敏感系数不大,但是由于Rn-G自身的增长幅度较大,导致Rn-G对ET0增长的贡献率最大;平均气温T和VPD对ET0的增长也产生了一定的贡献;U对ET0的增长产生了较大的负贡献。     

参考作物腾发量研究浅析

研究参考作物腾发量进而确定作物需水量,对于指导农田灌溉和水资源的合理配置具有十分重要的意义。本文主要对前人的研究成果进行分析归纳和总结,以此了解国内外参考作物腾发量的研究动态,对其形成初步认识,并基于现阶段的研究成果和存在的不足,为以后参考作物腾发量的深入研究提供理论参考。文中指出目前国内外关于ETO的研究都是在一定的条件下建立起来的,具有局限性,因此,今后的研究重点是建立各种非均一下垫面条件下具有不同时空分布特征和不同时间尺度的作物需水模型。     

富南灌区作物参考作物腾发量长期变化分析

根据富南灌区1960~2008年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算作物生长季参考作物腾发量。分析了该灌区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该灌区的水资源管理提供参考。     

富南灌区作物参考作物腾发量长期变化分析

根据富南灌区1960~2008年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算作物生长季参考作物腾发量。分析了该灌区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该灌区的水资源管理提供参考。     

参考作物腾发蒸腾量等值线图的绘制

根据鄂尔多斯市及其周边地区24个站点30年气象资料,在对已有的水文、气象站网(均为非规则分布)进行正则化基础上,对ET0空间结构性进行了系统分析.充分利用ET0区域信息的特征,采用Kriging无偏最优估计方法对区域信息进行最优估计,并据此绘制了参考作物ET0最优等值线图.用以了解鄂尔多斯市的作物需水量的分布规律,为发展牧草提供科学的依据,提高畜牧业的生产总值.     

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。     

参考作物蒸腾蒸发量计算方法及其评价

本文介绍了四种参考作物腾发量(ET0)计算方法的发展和应用状况,对各公式的理论依据、优缺点及适宜性做了系统阐述。通过对不同公式ET0计算结果的大量对比和深入分析,提出了精确获得辐射项(ETrad)的建议,同时展开对作物腾发物理和生理机制的深入研究,不断提高计算精度,从而使结果更接近真值。     

参考作物腾发蒸腾量等值线图的绘制

根据鄂尔多斯市及其周边地区24个站点30年气象资料，在对已有的水、气象站网(均为非规则分布)进行正则化基础上，对ET0空间结构性进行了系统分析。充分利用ET0区域信息的特征，采用Kriging无偏最优估计方法对区域信息进行最优估计，并据此绘制了参考作物ET0最优等值线图。用以了解鄂尔多斯市的作物需水量的分布规律，为发展牧草提供科学的依据，提高畜牧业的生产总值。     

基于经验模态分解与人工神经网络的参考作物腾发量混合预测模型研究

为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.0327,0.0278,0.9967;而BP模型相应的指标值分别为8.50%,0.2583,0.1839,0.8967。显然,EMD-BP模型的MAPE、RMSE、MAD值较小且R2值较大。因此,其预测精度及稳定性均优于单纯的BP模型,可作为ET0预测的一种参考。     

浑蒲灌区参考作物需水量的研究

采用联合国粮农组织最新推荐的Penman-Monteith公式,分析了浑蒲灌区参考作物需水量.结果表明,在生育期内浑蒲灌区参考作物需水量的变化规律表现为先增大后逐渐减小.     

作物需水量与灌溉农业、气候变化的关系

本文论述发展灌溉农业的重要性和发展途径,把作物需水量的规律作为灌溉农业的科学依据,而作物需水量又受控于气候条件,特别是受人为气候变化的影响,需要引起重视。     

盘锦参考作物腾发量演变规律分析

本文应用平彭曼公式计算1957～2006年间逐日、逐月参考作物腾发量,在对国内外参考作物腾发量研究现状及存在问题进行分析的基础上,对参考作物腾发量的年际变化、年内变化特征及趋势进行了分析。