河南省参考作物蒸散量变化特征及其气候影响分析

基于河南省111个气象站1971-2010年逐日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、风速和日照时数等气候要素资料,应用Penman-Monteith模型计算各站点逐日参考作物蒸散量(ET0),结合数理统计方法,分析近40a来河南省年ET0的时空变化特征,并对其主要影响因子进行探讨.结果表明,Penman-Monteith模型对河南省ET0的模拟能力较强,模拟值与同期小型蒸发皿蒸发量的相关系数r=0.84(P ＜0.01).近40a,河南省年ET0平均值为796.1mm(±102.2mm,n=4169),在空间分布上,总体表现出北高南低的特征,并以24.7mm·10a-1(P ＜0.01)的线性倾向率减少,呈明显减少的站点主要分布在34°N以北地区.偏相关分析表明,全省各地(市)年ETo与各气象要素关系密切,除济源外,年ET0均表现出与风速呈负相关且相关系数最大.逐步回归分析显示,年ETo与平均气温、日照时数、风速和相对湿度的关系密切;风速、日照时数和平均气温对年ET0的贡献为正效应,而相对湿度为负效应.近40a,风速减小是导致河南省年ET0呈显著减小的主要原因;但从综合影响看,这是各气象因素综合作用的效果,且各因子的贡献存在区域差异.     

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。     

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。     

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.     

黄土高原地区近50年参考作物蒸散量变化特征

为了探求黄土高原地区深层土壤干燥化过程及成因和该地区植被耗水的变化情况,该文根据黄土高原5站点近50 a的日气象资料,利用Penman-Monteith公式计算了同参考作物蒸散量,并分析了Eto的日均值、月均值和年值的变化特征,同时分析了平均温度、最高温度、最低温度、日照时数、风速和相对湿度与Eto的相关性.结果表明:黄土高原地区Eto日值和月均值与大气温度、日照时数均达到了极显著的相关性,其Eto日值和层Eto月均值曲线均呈单峰型,存在明显的季节变化特征,峰值均出现在6月.除了西安和西宁Eto年值显著降低外,其他3站点的年际间变化趋势不显著,同时除西宁站外其他各站点在20世纪80年代后Eto均有上升的趋势.     

甘肃地区参考作物蒸散量时空变化研究

区域水土平衡模型的建立通常需要确定计算参考作物蒸散量的模型,这一模型的精确与否,直接影响整体预测模型的最终预报精度.运用FAO-24 Blaney-Criddle法、FAO-24 Radiation法、FAO PPP-17 Penman法及FAO Penman-Monteith(98) 4种方法,对甘肃省1981～2000年33个站点的月参考作物蒸散量进行了计算.对比分析结果表明,AO Penman-Monteith(98)模型的精度与灵敏度均显示了较强的优越性.运用该模型对甘肃省参考作物蒸散量的时空分布特征进行研究表明:甘肃省参考作物蒸散量年内逐月演变曲线呈单峰状;年际蒸散量变化与夏季年际波动变化存在较高一致性;全年参考作物蒸散量分布具有从东南向西北递增的趋势.     

石河子地区参考作物蒸散量变化特征及气候因子的定量分析

基于石河子地区1961—2012年4个气象站数据,采用FAO推荐的Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量（ET₀）,分析了ET₀时间变化特征及其对气象因子的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化定量分析了气象因子对ET₀的贡献。结果表明:近52年来,石河子地区平均ET₀以1.19 mm/a的趋势增加,2004年为突变年,并存在27 a左右的周期。ET₀变化对各气象要素的敏感性以及气象因子对ET₀变化的贡献有所不同,其中,平均气温的贡献率较小,但其敏感系数最高,对ET₀变化的贡献是最大,使平均气温成为ET₀变化贡献最大的气象因素。突变后最高气温和最低气温的贡献率较大,但其敏感系数较低,平均气温为主导因子明显上升。     

吐鲁番地区气候变化对参考作物蒸散量的影响

新疆吐鲁番盆地是中国气候最干旱、水资源最紧缺的地区之一,农业用水完全依赖于山区径流和地下水的灌溉。研究在气候变化背景下的参考作物蒸散量的变化,对制定科学合理的水资源管理技术方案具有重要意义。根据吐鲁番地区4个气象台站1959-2007年的历史气候资料以及联合国粮农组织（FAO）推荐的Pen-man-Monteith公式计算各地逐年参考作物蒸散量,采用线性回归、Morlet小波和Mann-Kendall突变检测等方法,分析近49a各站年平均气温、降水量、日照时数、年平均风速和空气相对湿度等气候要素以及年参考作物蒸散量的变化趋势和变化特征,据此分析参考作物蒸散量变化的气候成因。结果表明：①近49a吐鲁番地区年平均气温和空气相对湿度呈升高趋势,日照时数和年平均风速呈减小的趋势,降水量变化不明显;②年参考作物蒸散量与上述各气候要素均具有较好的相关关系（p〈0.1）,其中与年平均风速、空气相对湿度、降水量和平均气温的相关性最为密切（p〈0.01）。受上述各气候要素变化的综合影响,近49a吐鲁番地区的参考作物蒸散量总体呈明显的减小趋势（P〈0.01）,这对降低农作物需水量和农田灌溉量具有重要影响;③突变检测表明,吐鲁番地区年平均气温在1970年发生了突变性升高,年平均风速在1965年发生了突变性减小,参考作物蒸散量在1968年发生了突变性减小,其它气候要素未发生突变;④各气候要素和参考作物蒸散量分别存在准2～8a的年际尺度和16～24a的年代际尺度的周期性变化。     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。     

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。     

甘肃省参考作物蒸散量时空变异驱动因子分析

基于甘肃省29个气象站点1984-2019年逐日气象资料,分析ET₀时空变化规律,结合主成分分析、聚类分析、灰色关联度、通径分析、敏感性分析等多种定性与定量分析方法,揭示ET₀与气候因子间的内在关系,并探明甘肃省ET₀对各气候因子敏感性及贡献大小。结果表明：近36a甘肃省ET₀整体呈现显著(α=0.05)上升趋势,并于1998年发生突变。研究期内ET₀空间分布呈现由东南向西北递增的趋势,甘南高原小,河西平原大,高值区ET₀在1049.3～1260.9mm区间变化。主成分分析表明温度、湿度和辐射对ET₀的影响较大,风速影响相对较小,聚类分析及灰色关联度分析结果显示,日最高温度T_max、相对湿度RH、风速u、降水量P、日照时数n为5个关键气候因子,T_max是最主要因素,P作用最小。ET₀对气候因子敏感性存在差异,对RH最为敏感,且T_max、n、u起正向作用,RH起反向作用,RH、T_max、n、u贡献率分别为3.79%、7.22%、-0.42%和3.70%。近36a甘肃省ET₀呈现增大趋势是由于RH、n减少和T升高、u增大共同作用的结果,T升高是造成ET₀增加的主要原因。研究成果为该地区科学配置灌溉用水,高效开发利用水资源,揭示气候变化条件下水文循环−蒸散发环节的响应机理提供科学依据,同时,多种方法探索性结合运用为ET₀变化驱动因子分析提供了新的思路。     

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。     

基于两种时间尺度气象资料计算的参考作物蒸散量对比分析

利用南四湖流域兖州（1981-1986年）、菏泽（1981-1986年）和定陶（1997-2002年）3个气象站逐日平均、逐月平均两种尺度气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式计算逐日ET0,并分别累计月ET0值,评估两种时间尺度数据计算月ET0值的差异,分析在日平均资料不可获取的情况下,可否用月平均资料代替计算ET0。结果表明：（1）两种时间尺度资料计算月ET0值相当接近,具有极显著的正相关关系;（2）全年月平均资料计算的ET0值高于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏高约2.0%;暖季月平均资料计算的ET0值明显低于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏低约3.7%;而在冷季则正好相反,平均相对偏高约8.1%。可以看出,两者偏差主要发生在冷季。（3）月平均资料相对于日平均资料计算月ET0值的相对偏差不大,暖季计算结果较精确。（4）不管暖季或冷季,两种时间尺度资料计算月ET0值产生差值的原因主要是能量项计算的差异造成的。暖季月平均资料计算的ET0值偏低的原因,主要是暖季月平均资料计算的能量项的减少造成的,约占131.8%;冷季月平均资料计算的ET0值偏高,主要是冷季月平均资料计算的能量项的增加造成的,约占92.1%。     

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。     

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。     

西北旱区参考作物蒸散量空间格局演变特征分析

利用西北旱区124个站点10a逐日气温、相对湿度、日照时数和风速资料,采用FAO的Penman-Monteith和Kriging方法对参考作物蒸散量进行估算和空间化,分析2000-2009年作物生长季(4-9月)参考作物蒸散量年际变化≥0.4mm区域质心的空间迁移规律。结果表明,作物生长季(4-9月)年际日均蒸散量变化≥0.4mm地区的质心整体经历从西到东两次波动,最后定位在中东部,质心迁移路径空间变化表现为由较发散变为较集中,然后到较发散;从各月年际变化上看,4月质心迁移平面距离最长,其次为7、9、6、8月,5月最短;迁移方向没有明显变化规律,各月质心最后到达位置各不相同,但是都处于内蒙古地区。近10a(2000-2009年)来,4-9月参考作物年际日均蒸散量变化≥0.4mm区域的面积呈现一定的增加趋势,其中4、6、9月的波动较大,年际变化趋势不明显,而5、7、8月面积变化曲线呈稳定增加趋势(P<0.05)。8月蒸散量对平均温度正向敏感的站点最多,敏感性较高的站点主要分布在中部和南部地区,其次是日照时数,蒸散量对相对湿度敏感的站点最少。研究结果对农业旱情监测、水资源管理和评价具有重要意义。     

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。     

塔里木盆地生长季ET0的时空变化特征及其敏感性分析

基于塔里木盆地19个气象站2000−2019年生长季逐日气象数据,采用FAO−56PM公式计算各站逐日ET0,运用敏感系数、ArcGIS反距离权重插值、气候倾向率和Mann-Kendall非参数检验等方法,对该地区ET0的时空变化规律及ET0对关键气象因子的敏感性进行分析。结果表明：（1）近20a来,塔里木盆地生长季ET0日均值在空间上呈北低南高的趋势,多年ET0日均值从大到小依次为6、7、5、8、4、9和10月,其值分别为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm⋅d⁻¹,气候倾向率分别为−0.09、0.24、0.11、−0.07、0.16、0.07和0.08mm⋅10a⁻¹,ET0日均值在盆地中、西部以负倾向率为主,盆地东部则以正倾向率为主。（2）整个生长季,塔里木盆地的相对湿度逐月增加,2m处风速逐月减小,日照时数则呈先增加后降低的趋势,最低气温和最高气温均呈倒U形分布,且均在7月达到最大值。相对湿度的变化以负倾向率为主,2m处风速和最低气温的变化以正倾向率为主,日照时数和最高气温变化的倾向率无明显规律。（3）在生长季（4−10月）,塔里木盆地ET0对关键气象因子的敏感性表现为最高气温>相对湿度>日照时数>2m处风速>最低气温,ET0对最低气温的敏感性以较低敏感性为主,对其余气象因子均以高敏感性为主。ET0对最低气温和最高气温最敏感的月份是7月,而对相对湿度、2m处风速和日照时数最敏感的月份分别是10月、4月和8月。ET0对相对湿度的敏感系数绝对值的空间分布呈由北向南递减的趋势,对2m处风速和最高气温的敏感系数均以塔克拉玛干沙漠为高值中心,对日照时数无明显规律,对最低气温则呈由西向东递减的趋势。