干旱区内陆河流域中游低湿草地蒸散特征

以气象观测资料为基础,采用波文比能量平衡法(BREB)对低湿草地的蒸散进行了估算。结果表明,在一个完整年度内,试验地蒸散量(ET)为611.5mm,日均1.67mm。在牧草不同生长季节,ET变化剧烈,非生长期、生长初期、生长中期、生长末期分别为0.57mm/d、2.01mm/d、3.82mm/d和1.49mm/d,蒸散量分别占全年蒸散总量的18.26%、9.20%、61.83%和10.71%。ET月变化显示,从3月开始草地蒸散量有所增大,6月牧草进入生长中期后蒸散量迅速增大,到7月蒸散量达到最大,9月牧草进入生长末期,蒸散急剧减小;随着牧草生长终结和土壤冻结,蒸散量逐步减小,在11月中旬到次年2月蒸散基本停止。蒸散的日内变化规律显示,草地蒸散开始于早晨7:00～8:00,13:00左右达到最大,19:00～20:00蒸散趋于0。晴天蒸散强度远大于阴天。     

基于地形校正的山区蒸散时空格局模拟

利用实测气象数据采用Thornthwaite模型对岷江上游区域蒸散时空格局进行了模拟,同时引入山区日照时数算法对模型进行校正以提高模拟精度。结果表明.校正后的Thornthwaite模型模拟误差在0.13%～20.72%之间,与未校正结果0.72%～46.72%的误差相比有显著降低,误差平均降低5%左右。研究表明,近30年来,研究区域多年蒸散呈现先上升后下降的趋势。1970s初期生长季蒸散量为307.11 mm;而1980s中期上升为315.84 mm,上升8.73 mm,相当于1970s初期生长季蒸散量的2.8%。1980s中期岷江上游蒸散上升到峰值,之后开始逐步下降。到1990s末期岷江上游生长季蒸散下降为305.72 mm,与1980s中期相比下降10.12 mm,为1980s中期生长季蒸散的3.2%。     

干旱区人工绿洲间作农田蒸散研究

在黑河流域中游的张掖绿洲区建立了大田环境下的春小麦和夏玉米间作农田能水平衡研究观测点,以气象观测资料为基础,采用波文比能量平衡法(BREB)和参考作物蒸散量—作物系数法(ET₀-K_c)对作物的蒸散进行了计算。结果表明：在一个完整的生长期内,利用波文比能量平衡法得到的间作作物蒸散量为688 mm,日均3.4 mm/d,用参考作物蒸散量—作物系数法得到的作物蒸散量为666 mm,日均3.3 mm/d,两种计算方法得到的蒸散量总值差别小。同期,水文平衡法计算结果为733 mm。利用波文比能量平衡法所得结果的分析表明,试验地在不同生长阶段,ET变化剧烈,生长初期、中期、末期分别为1.19、4.41和2.58 mm/d,其蒸散量分别占全年蒸散总量的7.79%、78.73%和13.48%。ET月变化显示,3月维持在一个较低水平;4月和5月剧烈增加;6月达到最大;此后的7月和8月降低,但仍维持在一个高水平;9月,随着作物进入生长末期,蒸散急剧减小。对ET日内变化分析可知,作物蒸散开始于早晨7∶00～8∶00,在14∶00左右达到最大,19∶00～20∶00趋于0 mm/d。不同生长阶段蒸散强度差异明显。     

蒸散视角下护坡植被滴灌技术评价

为探明以复合型人造土壤为边坡种植土的植物蒸散对于高陡边坡生态恢复评价体系制定及水资源利用的重要意义，以黑麦草、高羊茅、早熟禾和"黑麦草+高羊茅+早熟禾"混合草种为研究对象，采用壤中滴灌技术，通过改进后的Penman-Monteith公式研究草本植物实际蒸散量与作物系数，以此评价壤中滴灌技术的生态效益。结果表明：高羊茅的作物实际蒸散量和作物系数最大，黑麦草其次，早熟禾最小，拟合的决定系数不小于0.847；养护初期各植物蒸散量相差较小，均保持在4.2 mm/d左右；养护结束后混合草种的蒸散量最大，早熟禾最小，分别约6.2、5.7 mm/d；养护前20 d，除早熟禾外，黑麦草、高羊茅、混合草种实际蒸散量均差异不显著，养护20 d后黑麦草、早熟禾、混合草种开始发生显著变化；30 d后各草种蒸散量均差异不显著；4类草本植物蒸散量差值随时间递增，前期混合草种蒸散量低于黑麦草、高羊茅，后期有明显的提升，50 d起混合草种作物系数大于单草种作物系数。以30 d为界，30 d作物系数相近；生长初期的作物系数变幅最明显，且月增幅随时间呈下降趋势，但黑麦草和高羊茅的作物系数在任意时段均相近。边坡模型试验前期，以坡面喷灌方式灌溉的植物生态值较高，植物生长情况优于壤中滴灌方式，但自养护中期开始，壤中滴灌技术在生态效益上凸显优势，比坡面喷灌技术高出40.7%～1 444.0%的生态值。     

高寒草甸蒸散量及作物系数的研究

利用FAO Penman-Monteith计算法(FAO P-M法)、Penman修正公式法(P法)、Irmark-Allen拟合公式法(I-A法)分别计算了海北高寒草甸参考作物蒸散量,并以FAO P-M法计算结果为标准,与其它两种方法的结果进行比较。结果表明,海北高寒草甸地区年参考作物蒸散量为812.0mm,其中植物生长季的5-9月为500.9mm。FAO P-M法计算参考作物蒸散量较为合理,造成其他两种方法计算结果偏差的原因主要是辐射项的选取及土壤热通量的影响。利用实测土壤含水量资料和水量平衡方法计算的植物生长期的5-9月植被实际蒸散量为425.5mm,与FAO P-M法得到的参考作物蒸散量相比计算作物系数,得到植物生长初期、中期和末期的作物系数分别为0.51、0.96和0.87。     

夏季黑河中游绿洲样带蒸散量遥感估算

黑河中游绿洲集中了全流域95%的耕地,利用了全流域68%的水资源,绿洲农田蒸散是水资源的主要支出项。为了解绿洲生态系统不同景观单元的耗水规律,高效管理区域水资源,该文利用2011年6-8月的7期Landsat TM影像,结合地面气象、物候数据和土地覆盖类型,基于SEBAL-METRIC模型估算了夏季黑河中游样带尺度不同土地覆盖类型蒸散量,并利用涡度观测数据对卫星过境日模型估算的蒸散量进行验证,发现遥感估算值与实测值具有较好的一致性。结果表明:由于土地覆盖类型和灌溉的差异,黑河中游样带尺度内蒸散量空间变化较大,6-8月农田平均总蒸散量是340 mm,林地是328 mm,草地的平均值是214 mm,荒漠区只有97 mm;夏季不同土地覆盖类型蒸散量均保持在较高水平,农田日蒸散量在6月底达到最大值,荒漠日蒸散量于7月中旬达到最大值,草地6月和7月平均日蒸散值较8月大,林地蒸散量月际变化较小。另外,荒漠与绿洲土壤类型差异较大,在荒漠区与绿洲区分别选取"热点"可有效提高模型估算精度。研究对于干旱半干旱区域水资源利用与管理有参考价值。     

基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算

准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化,综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响,采用五道沟水文实验站大型蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据,基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型,并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明,在整个玉米生长期中,作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12,均方根误差为0.15,相关性为0.91,蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d,均方根误差为4.5 mm/d,相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率(误差在2～3 mm/d以内)相比使用联合国粮农组织(FAO)推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上,可更精确用于作物系数及蒸散量计算。     

黄土高原地区生长季参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析

为预测气候因子变化引起的区域参考作物蒸散量(ETo)的变化,以黄土高原地区为研究区,运用FAOPenman-Montieth方程计算了68个站点1961-2010年生长季参考作物蒸散量,并计算其对平均气温、太阳辐射、风速和实际水汽压的敏感系数,最后分析了敏感系数的时空变化特征.结果表明,黄土高原地区生长季ETo对实际水汽压最敏感,其次是太阳辐射和平均气温,对风速的敏感性最低;平均气温的敏感系数和实际水汽压敏感系数绝对值呈单峰型分布,二者分别在7月、9月达到最大值,太阳辐射敏感系数表现为持续上升趋势,风速敏感系数波动幅度最小,其值在4月最大;生长季气候因子敏感系数的空间差异性显著,平均气温敏感系数西部明显大于东部,太阳辐射敏感系数在高海拔地区形成高值区,风速敏感系数在西风带Ⅳ区形成高值区,实际水汽压敏感系数在黄土高原湿润地带最大.     

水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算*5

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

干旱气候条件下石膏板小区法海滩幼龄白蜡林水分消耗量评价

 在奥地利东部深厚的黄土区,利用石膏板小区法,通过测量土壤水分平衡,对生长在海滩的幼龄白蜡水青冈树混交林的蒸散量进行了估算,发现在200 0年4月到2004年3月观察期间,幼龄白蜡林的年实际蒸散量达712mm/a,消耗了所有644mm年降雨量以及268mm的土壤储水量,并且没有明显深层渗漏。在根部土壤剖面平均土壤水吸力小于0.4MPa状况下,主要生长季节(6月到9月)的彭曼公式作物系数为1.4,同时发现,当根部土壤剖面平均土壤水吸力为1.7MPa时,该系数会线性递减至0.2。     

鲁北地区地膜覆盖对棉花需水量、作物系数及水分利用效率的影响

作物系数和需水量是制定作物灌溉制度和计算区域水资源平衡的重要参数,不同气候和不同栽培条件下作物系数和需水量会发生变化。本文通过大田试验,以水量平衡法计算作物需水量、以Penman-Monteith公式计算参照作物蒸散量和作物系数。结果表明,鲁北地区棉花地膜覆盖栽培比露地栽培生育期内作物需水量减少101.5mm,作物系数降低17.6%,水分利用效率增加29.3%。     

Estimation of a reliable evapotranspiration model and crop coefficient in red gram ( Cajanus cajan L .) for semi-arid environments in India

The study aims to compute the reference evapotranspiration (ETo) by six standard methods such as Penman Monteith, Modified Penman, Hargreaves, Radiation Balance, Blaney Criddle and Pan Evaporation by using the meteorological data of the All India Coordinated Research Project on Water Management at Rahuri, India (long. 74° 18′, lat. 19° 45′). These methods were compared with lysimeter crop evapotranspiration (ETc) by statistical tools. The results revealed that the total lysimeter ETc of red gram in 132 days' growing period (sowing to harvest) was 494?mm and the ETo in the above-mentioned models were 485.2, 486.9, 544.6, 547.6, 563.9 and 485.2?mm, respectively. Out of six models, ETo of Modified Penman and Pan Evaporation methods were very much close to lysimeter ETc, but the coefficient of variation was very high, i.e., 43.05% and 23.91%, respectively. But in the Hargreaves and Blaney Criddle methods, the coefficient of variation was low, i.e., 15.97% and 12.6%, respectively. Besides low coefficient of variation, these two methods require limited meteorological parameters such as minimum and maximum temperature, radiation. For generating these parameters even at regional level, minimum expenditure is involved. The crop coefficient (Kc) estimated by Hargreaves (Kc 0.90) and the Blaney Criddle (0.87) model for the entire growing season was very much close to the Food and Agricultural Organization (FAO) 56 model, and this can be used for estimating the irrigation requirement of red gram.     

不同时间尺度农田蒸散影响因子的通径分析

基于2011-2015年冬小麦农田实测大型称重式蒸渗仪数据及农业气象观测数据,分析不同时间尺度农田蒸散量的分布特征,并利用通径分析方法对各时间尺度农田蒸散的影响因子进行辨识。结果表明:(1)冬小麦开花-乳熟期典型晴天小时尺度蒸散呈单峰变化,最大值为0.9~1.1mm·h~(-1),日累计蒸散量7.0~9.1mm·d~(-1);冬小麦全生育期多年平均蒸散总量为385.4mm,日平均蒸散量为2.6mm·d~(-1),最大日蒸散量11.0mm·d~(-1),变化趋势为前期较低、后期较高;在生育期尺度,播种-返青期的蒸散速率较小,多年平均值为1.1mm·d~(-1),返青后,农田蒸散速率加快,多年平均值为4.2mm·d~(-1)。(2)不同时间尺度蒸散变化的影响因子主要包括净辐射(Rn)、饱和水汽压差(VPD)、0cm地温(T_(g0))、20cm土壤水分(SW20)。在小时尺度,VPD对典型晴天蒸散变化的直接作用最大,其次为Rn,T_(g0)通过Rn路径对EThourly变化产生间接影响,对蒸散的综合决定能力排序依次为VPDT_(g0)Rn;在日尺度,Rn作为最关键的影响因子,对蒸散的直接影响最大,VPD对蒸散的间接影响最大,VPD、T_(g0)主要通过Rn路径间接影响蒸散,SW20再通过T_(g0)路径间接影响蒸散且为负效应,各因子决策系数排序依次为RnVPDT_(g0)SW20;在生育期尺度,T_(g0)和Rn是驱动蒸散变化的最主要因子并起直接影响作用,决策系数表明T_(g0)对蒸散变化的促进作用比Rn明显。     

地膜残留量对新疆棉田蒸散及棵间蒸发的影响

为探讨残膜对干旱区农田蒸散耗水特征的影响,在新疆阿克苏典型覆膜滴灌棉田开展2 a小区试验研究,设计0、225、450 kg/hm2共3种不同的地膜残留量,采用水量平衡法,微型棵间蒸发仪法,于主要生育时期测定并计算土壤含水量、蒸散量、棵间蒸发量、作物蒸腾量、棵间蒸发占蒸散的比例。结果表明:随着地膜残留量增加棵间蒸发量、棵间蒸发占蒸散的比例呈增大趋势,而蒸散量及作物蒸腾量则逐渐减小。与无残膜处理相比,225和450 kg/hm2处理全生育期田间无效耗水的棵间蒸发量分别增加了9.27和22.20 mm,棵间蒸发占蒸散的比例增幅分别为2.6%和6.1%,作物蒸腾量降低34.89和55.94 mm。在棉花生育期内,棵间蒸发占蒸散的比例(E/ET)与叶面积指数(leaf area index,LAI)呈幂函数关系,各处理间棵间蒸发占蒸散的比例对叶面积指数的响应差异不同,450 kg/hm2处理蒸发占蒸散的比例随着LAI的增加,曲线下降趋势较明显;无残膜处理棵间蒸发占蒸散的比例与LAI的决定系数最高,均在0.9以上。土壤水分利用率也随残膜量的增加依次降低,当残膜量由0增加到450 kg/hm2时,土壤水分利用率从28.25%降至24.91%,可见,残膜增大了农田的无效耗水,不利于土壤水分的有效利用。研究可为制定缓解或克服残膜危害的应变调控技术提供依据。     

冬小麦拔节抽穗期作物系数的研究

在2000～2004年4个冬小麦生长季节研究了冬小麦拔节抽穗期农田蒸散量和参考作物腾发量（FAO56 PM方法计算）的关系，以及作物系数和叶面积指数及作物株高的关系。研究发现在冬小麦拔节抽穗前期，参考作物腾发量要大于或者接近于农田蒸散量，而在后期则要明显小于农田蒸散量。作物系数随着叶面积指数的增加和株高的增加而增加。用2003和2004年的数据回归建立了叶面积指数和株高与作物系数的数学表达式，并计算了2001和2002年的农田蒸散量。结果显示用叶面积和株高两种方法都能够很好的估算农田蒸散量。但是当农田蒸散量小于3 mm/d时，计算值要小于观测值。用叶面积指数和株高两种方法计算的农田蒸散量没有明显差别，说明用株高计算农田蒸散量是可行的。     

覆膜滴灌棉田蒸散量的模拟研究

通过综合考虑影响作物蒸散量的土壤、作物、大气3方面因子,结合新疆滴灌棉田覆膜栽培的生产实际,设计了不同覆盖度和品种试验,以Penman－Montieth方程估算参考作物蒸散量,确定了不同覆盖度及品种条件下的作物系数,并在此基础上实现了覆膜滴灌棉田蒸散量较为准确地估计。试验结果认为覆膜滴灌棉田全生育期蒸散量在540～620 mm之间,全生育期蒸散量和作物系数都随着覆盖度的增加而减小,叶面积指数与日蒸散量及作物系数关系密切,品种间由于品种特性的差异而引起的叶面积指数变化,最终导致了品种间作物系数K_c的不同。     

基于蒸散演变驱动的宁夏绿洲平原生态系统耗水变化

为揭示宁夏绿洲平原蒸散水文过程演变引起的区域耗水变化规律,在谷歌地球引擎平台下,利用2001—2020年的MOD16A2蒸散数据,基于Sen趋势度、重新标度极差分析、多元回归残差分析等时空分析手段,对宁夏绿洲平原蒸散时空演变特征开展研究,并分析其驱动因素。结果表明：(1)2001—2020年间,宁夏绿洲平原的年平均蒸散量为355.37 mm,且呈6.75 mm/a的增加趋势(p<0.01),其中,耕地的年蒸散为443.50～605.47 mm,明显高于区域平均蒸散;同时,多年平均蒸散远高于同期降水量,故维持绿洲生态系统平衡需要大量引黄灌溉水源。(2)宁夏绿洲平原蒸散在空间上有一定的异质性,并与地表覆盖类型差异有关,表现出耕地区高、草地和城市建成区低的规律。(3)宁夏绿洲平原有77.60%的区域其蒸散呈显著增加,但2020年后将有93.90%的区域蒸散变化趋势将发生逆转。(4)人类活动强烈地驱动宁夏绿洲平原蒸散的增强,其中,人类活动协同气候变化共同正向驱动的区域占53.96%。(5)蒸散的逐渐增强,导致宁夏绿洲平原流域内的水分亏缺显著,即供给生态系统光合生产以及回补土壤储水在减少。...