1961-2010年中国参考作物蒸散量变化趋势与时空格局

根据甄选的中国529个气象台站1961-2010年的观测资料,利用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith模型估算了全国年际参考作物蒸散量,探究了中国1961-2010年参考作物蒸散量变化趋势与时空格局.结果表明:(1)通过对中国参考作物蒸散量的年变化趋势进行分析,发现1961-2010年参考作物蒸散量先有下降趋势(1961-1993年),下降幅度不大,后又有缓慢的回升(1994-2010年),但总体呈下降趋势;(2)通过对各站近50年参考作物蒸散量平均值的时空分布进行分析,发现中国西北地区和西南地区明显大于东北地区和中部腹地;(3)中国参考作物蒸散量时空分布主要影响因素是风速和气温(气温影响范围广,风速影响程度大),也与中国地形复杂、面积广阔、经纬跨度大、各地气象条件差异导致作物蒸散能力差异有关.     

武陵山区地表蒸散量时空变化特征及其对气候变化的响应

蒸散发(ET)是水文过程的关键环节,研究ET时空变化特征及其对气候变化的响应,有助于理清区域水资源与气候变化的关系。基于MOD16 ET数据集和气象数据,采用Sen趋势分析、Hurst指数和相关性分析等方法,分析了武陵山区2000—2014年ET的时空变化特征及气候因子对ET的影响。结果表明:(1)武陵山区近15 a ET呈波动增加趋势; ET月际差异明显,表现为先增后减的单峰型变化趋势。(2)ET空间上整体呈现中部高、四周低的分布格局; 不同土地利用类型ET大小依次为林地>草地>灌木地>耕地,低山平均ET最高,四季ET均值呈现夏季>春季>秋季>冬季。(3)ET空间变化和趋势均处于相对稳定状态,未来ET增加区域与减少区域面积大致相当。(4)各气象因子对ET作用大小排序为气温>风速>降水>太阳辐射>湿度,且与气温、太阳辐射和风速为正相关,与降水和湿度为负相关,气温是其主要影响因子。综上,气候变化是武陵山区ET波动增加的驱动因素,但各因子的影响程度和范围差异较大。     

基于云模型的甘肃省参考作物蒸散量时空分布特征

为了深入探寻甘肃省参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的时空分异特性,利用甘肃省29个气象测站1951-2013年的观测资料,采用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量。依靠处理定性概念与定量描述不确定转换的云模型,研究了ET0时空分布的均匀性和稳定性,并对ET0在月、季、年及空间上的变化特性进行了分析。结果表明:甘肃省ET0年际变化呈现逐年波动式的上升趋势,整个区域的ET0以2.11 mm/(10a)的倾向率增长;年内ET0逐月变化表现为单峰型,11月到次年3月分布较为均匀、稳定,4月到8月较为离散、不稳定。甘肃省ET0四季分布差异明显,夏季最大、春季次之、秋冬季最小;秋、冬季ET0分布较春、夏季更为均匀;春、冬季稳定性好于夏、秋季。甘肃省ET0在空间上总体呈西北地区大于东南地区的分布态势。与时间分布相比较,空间分布上较为离散、不均匀,而且也不稳定,总体上近33 a的不均匀性小于前30 a,稳定性也有逐渐增强的趋势。     

基于SEBAL模型的疏勒河流域蒸散量时空动态

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是重要的生态水文过程,尤其是在干旱和半干旱地区,对环境变化起着至关重要的作用。以疏勒河流域为例,利用DEM,MODIS和气象数据,基于能量平衡原理的SEBAL(Surface Energy Balance Algorithms for Land)模型,运用ArcGIS软件在栅格尺度上反演出该流域的地表蒸散量,并探究其时空变化特征。结果显示:(1)疏勒河流域2000—2015年8月基于栅格的地表多年平均日蒸散量变化范围为0～8.52mm,空间差异十分显著,从东南向西北呈现逐渐减少趋势,上游蒸散量大于中下游区域;(2)2000—2015年疏勒河流域大部分地区的8月份地表月蒸散量呈减小趋势;(3)疏勒河流域2000—2015年8月份地表月蒸散量时空变异显著,中、上游地区蒸散量较大且时间稳定性差;(4)2015年4个月份地表月蒸散量变化显著(7月>4月>10月>1月),但其空间分布格局相似。研究蒸散量的时空动态定量评价结果对于疏勒河流域的环境模拟、气候变化研究、灌溉和水资源管理,以及深入了解我国干旱半干旱气候区水循环机理具有重要意义。     

基于SWAT模型的根河流域蒸散量时空分布特征

为了研究根河流域38年间蒸散(ET)、潜在蒸散(PET)的年际、年内变化过程及空间分布格局,基于SWAT模型分析了各气象要素与蒸散的相互关系。结果表明:(1)根河流域1980—2017年ET值、PET值整体呈增加趋势。(2)根河流域ET与PET的年内变化总体上均呈先增大后减小的单峰型分布。(3)根河流域的ET值在空间上呈现流域上游高,中下游低的分布格局; PET值在空间上呈现西南>东北>东南的分布规律。(4)根河流域的生长期、完全冻结期、融冻期ET值均呈现增加趋势,始冻期ET值呈降低趋势,4个时期平均ET值差异性表现为生长期>融冻期>始冻期>完全冻结期。(5)根河流域多年ET值在不同土地覆被类型的大小为林地>草地>耕地>建设用地>沼泽地; 而PET的排序为耕地>建设用地>林地>草地>沼泽地。(6)根河流域蒸散量与降水量和气温呈显著正相关。研究结果对根河流域的蒸散量变化及其冻融作用对当地的影响有着重要的参考意义。     

基于5种人工智能模型计算重庆地区参考作物蒸散量

为获得计算重庆地区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)的最优模型,选用支持向量机模型(SVM)、高斯指数模型(GEM)、随机森林模型(RF)、极限学习机模型(ELM)和广义回归神经网络模型(GRNN)5种人工智能模型,以丰都、奉节、沙坪坝、万州、酉阳共5个站点19...     

几种基于温度的参考作物蒸散量计算方法的评价

根据华北地区6个气象站的长系列资料,利用FAO56-PM公式对3种基于温度的ET₀计算方法(Hargreaves、McCloud、Thornthwaite)进行评价。依据平均偏差、相关系数和t统计量3种指标分别对年和月序列的吻合程度做出评价。结果表明：Hargreaves与FAO56-PM吻合最好,其次为McCloud,吻合最差的为Thornthwaite。就年值而言,温度法在华北多数站点比FAO56-PM显著偏低。其中Hargreaves偏低53.2～200.2 mm或4.6%～15.1%,Thornthwaite偏低269.7～468.1 mm或24.8%～35.8%,McCloud偏低90.5～435.7 mm或8.2%～40.5%。温度法与FAO56-PM吻合程度随月份而变,在夏季月份比后者偏高,其他季节尤其是冬季月份显著偏低。从峰值到达时间看,Hargreaves与FAO56-PM的峰值相一致,二者均在6月份。Thornthwaite和McCloud的峰值则明显滞后,二者在7月份达到最大,与最高温度出现的月份相一致。在仅有气温的条件下,建议在华北优先选用Hargreaves方法。     

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。     

基于DEM的栖霞山区日照时数模拟研究

针对栖霞市地形变异对太阳辐射在地面分布的影响,利用数字高程模型为基本信息源,在提取数字坡度模型和数字坡向模型的基础上,采用多层面复合分析的方法,通过对地形要素与其他气候要素的复合分析,建立了区域地面的太阳辐射模型。模拟计算过程中,每一个栅格单元瞬时太阳辐射能量的计算是其中最基础的工作,通过对瞬时太阳辐射量的时段累计,可获得日、月、年的太阳辐射总量。该结果可望进一步转换成对农作物生长有重要影响的积温、无霜期等重要的小气候指标,为精细农业的实施提供了重要的数据资源。     

基于GLEAM模型的淮河流域地表蒸散量时空变化特征

蒸散发是连接地表水循环和能量循环的纽带,淮河流域地表蒸散量的时空变化分析对深入理解中国气候过渡带水循环对全球变化的响应具有重要价值。该文基于流域水量平衡原理,利用流域水文数据对淮河流域GLEAM产品进行精度验证;并利用GLEAM(global land-surface evaporation:the Amsterdam methodology)产品分析1980-2011年淮河流域地表蒸散发年际和年内的时空变化。结果表明:1)淮河流域及其水资源二级分区的降水实测值与GLEAM产品估算结果比较,平均相对偏差为8.0%,相关系数高达0.94,GLEAM产品对于淮河流域的模拟精度较高;2)淮河流域1980-2011年多年平均年地表蒸散量为673 mm;3)淮河流域多年平均年地表蒸散量空间变化范围为528~848 mm,空间差异显著,呈从西南向东北逐渐减少,淮河以南地表蒸散量大于淮河以北地表蒸散量,四个季节地表蒸散发具有类似的空间分布特征;4)近32 a淮河流域平均的年地表蒸散量变化范围为588.6~767.8 mm,且存在显著的上升趋势;地表蒸散量的季节变化大致呈单峰型分布,峰值出现在8月,最小值出现在12月;且季节变化较为明显,夏季(272.0 mm)春季(191.4 mm)秋季(144.3 mm)冬季(65.0 mm);5)基于栅格尺度年地表蒸散量的变化速率主要受春季主导,依次为夏季、秋季,冬季的影响最小,淮河流域大部分区域地表蒸散发量呈增加趋势。该研究可为淮河流域洪涝、干旱等极端水文气象事件的监测与预警提供科学依据,同时为该流域水资源管理提供参考及决策依据。     

逐日太阳辐射的模拟计算

在分析国内外太阳辐射估算方法的基础上,建立了一种简单实用、易操作的模拟逐日太阳辐射的方法,仅需要输入站点的日照时数和地理信息。对我国不同区域9个代表站点的模拟结果与实际观测结果进行比较与统计检验,结果表明:模拟值与实测值之间相关显著(相关系数为0.81~0.93),模拟得到的晴空辐射值与多年实际观测最大值基本一致。该模拟方法的平均误差为16.5%,平均偏差、平均绝对偏差和均方根偏差分别为0.77、2.09和2.65MJ.m-2.d-1。但此方法对于特定环境区域的模拟参数还需调整。     

山区太阳直接辐射的空间高分辨率分布模型

该文以山区的高空间分辨率DEM数据为主要数据源,从中分别提取经度、纬度、坡度、坡向等相应的地形要素栅格数据,再结合多年平均的实际日照百分率资料,利用GIS技术建立山区实际太阳直接辐射的高空间分辨率分布模型,实现太阳直接辐射空间分布规律的可视化表达,分析了山区各月太阳直接辐射的空间分布特征,对于山区的农业、林业和生态环境等方面的研究具有重要的指导意义。     

蒸散量双线性曲面回归模型的改进及验证

潜在蒸散发是水文循环和能量循环的一项重要组成,准确估算蒸散发对农业水资源有效利用具有重要的理论和现实意义。为获得精度稳定可靠的蒸散发估计值同时只需较少的气象资料,以沂沭河上游流域(临沂控制站)为研究区,提出改进的双线性曲面回归模型(bilinear surface regression model,BSRM)计算站点的潜在蒸散量。以实测蒸发数据折算的陆面潜在蒸散量为标准,同时以彭曼公式(P-M)为参考与之对比,检验和评价3种BSRM模型的精度,并分析各气象因子对潜在蒸散量的影响。结果表明:3种BSRM模型中,基于日照百分率、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最高,以基于日照百分率计算的太阳辐射、气温、相对湿度建立的双线性曲面回归模型次之,以基于Hargreaves-Allen方程计算的太阳辐射、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最差。基于日照百分率、气温和相对湿度建立的BSRM模型的模拟精度略优于P-M公式,但所需的气象因子较少,计算方法简单;且受气象因子的变化影响较少,模拟精度稳定可靠,是一种有效的替代方法。     

考虑辐射改进Hargreaves模型计算川中丘陵区参考作物蒸散量

为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的计算精度,利用川中丘陵区13个代表站点1954~2013年近60 a逐日数据,依据贝叶斯原理并考虑辐射的影响对H-S模型进行改进,并以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,对其在川中丘陵区的适用性进行评价。结果表明:1)H-S改进模型与P-M模型ET0计算结果变化趋势基本一致;2)与H-S模型相比,在3个区域H-S改进模型计算的ET0旬值平均绝对误差分别由0.93、0.95、0.93 mm/d下降到0.15、0.19、0.28 mm/d,且3个区域ET0旬值拟合方程斜率分别由1.45、1.39、1.45变为0.89、0.94、0.90,Kendall一致系数由0.70、0.80、0.82提高到0.88、0.92、0.94,拟合效果与计算精度均明显提高;3)在3~10月的作物主要生长期,3个区域ET0月值平均绝对误差分别由0.89、1.14、1.28 mm/d下降到0.46、0.29、0.21 mm/d,ET0月值回归拟合方程斜率及一致性均明显提高;4)H-S改进模型随海拔升高计算精度有所降低,H-S改进模型全年内计算精度最大可提高47%,尤其在作物主要生长期,精度最大提高了48%。因此,H-S改进模型可显著提高ET0计算精度,在海拔较低的区域尤为明显,可作为川中丘陵区ET0计算的简化推荐模型。     

陕西省太阳辐射及其日照时数的时空变化特征

根据陕西省气象台站观测资料,分析了陕西省太阳总辐射和日照时数的时空演变特征.结果表明,陕西省太阳总辐射和日照时数呈现出一致性的从北向南递减趋势,且在渭北高原一带存在太阳总辐射和日照时数的次高值区,同时指出了陕北地区4～8月,关中、陕南地区5-8月是太阳能资源利用的最佳时期.研究结果可为进一步研究区域气候变化、指导农业生产及合理利用太阳能资源提供参考依据.     

河北省气候生产潜力的估算与区划

利用河北省99个气象站点1965-2005年逐年年平均气温、年降水量资料,应用Miami模型、Thornthwaite Memo-riai模型估算了河北省温度气候生产潜力（TSPt）、降水气候生产潜力（TSPN）和蒸散量气候生产潜力（TSPV）。结果表明：河北省各地热量条件较好,水分是限制作物产量的主要因素;平原中南部地区为TSPt的高值区,燕山南麓为TSPN的高值区,TSPV的高值区分布较复杂,主要集中在燕山南麓,TSPN、TSPN、TSPV的低值区均位于坝上高原;根据TSPV值,采用经验正交函数分解（EOF）和旋转经验正交函数分解（REOF）方法进行气候区划,将河北省划分为5个区域,分别为冀西北高原、冀北山地、燕山南麓、冀中平原和冀南平原,各区特点明显,可为当地的农业生产布局提供参考。     

基于3S技术的河北省山区植被净初级生产力估算及空间格局研究

植被净初级生产力是国际地圈—生物圈计划（IGBP）、全球变化与陆地生态系统（GCTE）以及京都协定的核心研究内容之一。以GIS为主要技术手段,借助CASA模型计算出河北省山区NPP,分析了山区NPP的空间格局,并对森林、草原的NPP分布情况进行了统计分析,对引起这种变化的主要因子进行了初步探讨,评价分析模型的不确定性。结果表明:（1）河北省山区2012年植被NPP总量为24 746.51 kt/a,平均值为744.1 g/（m²·a）;从整体上看,植被NPP主要分布在境内燕山山脉,太行山山脉呈带状分布,其它地区零星分布。（2）河北省山区NPP值差异显著,由森林、草原、灌丛依次递减。（3）NPP空间分布与气温和降水的空间分布有一定的相关性。研究结果为河北省山区生态系统结构功能协调性、生态承载力、生态服务功能等后续研究奠定基础,为山区社会经济和生态环境可持续发展提供科学依据。