中国参考作物腾发量时空变化特性分析

分析参考作物腾发量的时空变化特征,有助于了解中国农业及生态需水的分布与演变规律。基于全国范围200多个气象站测站逐日气象观测资料,应用FAO-Penman-Monteith公式,计算得出各站历年逐日参照作物腾发量ET₀。利用GIS的空间分析功能,采用反距离空间插值方法得到全国参考腾发量的分布图,统计分析了不同分区不同时段ET₀的变化情况。结果表明：西北河西走廊地区和南方岭南地区的参考作物腾发量较大,最大值超过1500 mm。而东北黑龙江一带和四川盆地附近,参考作物腾发量较小,在600～700 mm之间。此外,夏季ET₀的分布特征决定了全年ET₀的分布特征。选取4个代表气象站,对其ET₀的历年变化及其与气象因素的关系进行了分析。分析表明,受风速减小和气温增加的共同影响,干旱地区、半干旱地区和半湿润地区的参考作物腾发量呈现减少趋势,湿润地区则相对稳定。     

基于GIS的山西省参考作物腾发量研究

该文运用FAO 1998年出版的灌溉与排水分册第56册中对参考作物腾发量的新定义和计算公式(彭曼-蒙蒂斯公式)，应用能代表山西省全部气候带的11个气象站9年(1991年至1999年)的逐日气象观测资料，通过Visual Basic 6.0编制程序实现计算功能，利用SQL Server 2000数据库服务器存储数据，同时利用GIS软件Arcmap9.0对山西省参考作物腾发量进行时间和空间上的分析。提出了用平均法(即用逐日参考作物腾发量值经过平均计算得到当月参考作物腾发量)计算逐月参考作物腾发量来代替用彭曼-蒙蒂斯公式计算的逐月参考作物腾发量，并可绘制出相应的日或月的参考作物腾发量等值线图。     

参考作物蒸发蒸腾量计算方法在海河流域的适用性

参考作物蒸发蒸腾量（ET0）的计算公式很多,各公式所需参数各异,为寻找一种所需资料少而又精度较高的替代方法,选用1998年FAO-56分册推荐的Penman－Monteith（PM）、Hargreaves、Irmark-Allen等6种方法分别计算海河流域10个典型气象站30 a的参考作物蒸发蒸腾量,并以PM公式为标准,对其他方法进行评价。结果表明,10个站点中除了五台山地区,Hargreaves与FAO-24 Radiation 这2种方法更接近于PM方法的计算结果,其误差较小,在海河流域缺少辐射和风速     

基于随机样本的神经网络模型估算参考作物腾发量

参考作物腾发量(ET₀)是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源管理的主要参数之一。计算参考作物腾发量(ET₀)的方法众多,为规范ET₀的求法,联合国粮农组织(FAO)推荐采用修改的Penman-Monteith方法。该文指出不需要收集长序列气象资料,而以随机样本建立学习速率和动量因子自适应的BP神经网络模型估算参考作物腾发量(ET₀)的方法,并且与FAO推荐的Penman-Monteith法计算值对比分析,结果表明：利用随机样本建立的的BP神经网络模型可以很好的反映气象因子(最高温度、最低温度、最大湿度、最小湿度、净辐射和风速)与参考作物腾发量(ET₀)的非线性函数映射关系,并且取得了良好的估算效果,给出了国家自然科学基金重点项目研究区内蓝旗试验站2004年的时间尺度为日、十日参考作物腾发量(ET₀)的计算及对比分析过程。     

基于灰色关联度与BP神经网络模型的日参考作物腾发量预测

参考作物腾发量是制定灌溉用水计划、水量分配计划最基本、最重要的内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响作物腾发量的各个气象因素进行关联度分析,挑选出影响作物腾发量的主要气象因子,并以这些主要气象因子为输入向量,以参考作物腾发量为输出向量,建立作物腾发量与主要气象因子之间的BP神经网络预测模型。通过实例证明,该方法简单可行,预测精度比较高,能够满足实际生产需要。     

太子河流域参考作物腾发量演变特征及气候影响因素分析

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要素的年际变化特征、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的主要气候要素按影响程度强弱依次为日照、风速、温度、相对湿度。     

山西潇河灌区参考作物腾发量和降水的随机特性

气象要素的随机变化对于农田水分的动态变化与优化调控具有重要影响。根据山西潇河灌区1978～2003年共26年的气象资料，利用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了逐旬的参考作物腾发量(ET₀)。采用时间序列分析方法对ET₀序列和降水(P)序列的随机特性进行了分析，并将以上序列分解为趋势项、周期项(包括均值和标准差)和平稳随机项。结果表明：近20多年来潇河灌区ET₀序列具有递增趋势，而降水具有递减趋势，同时二序列存在负相关关系；去除趋势项的ET₀和P序列的旬均值和标准差具有周期性变化的特征，可以用Fourier级数的二阶分量来描述；二序列的平稳随机成分可以用自回归模型来描述。以上结果可以进一步用于农田墒情的随机预报和作物灌溉制度的随机优化。     

纵向岭谷区参考作物腾发量变化的特点和趋势

以Penman Montieth方程分析了西南纵向岭谷区大理、元江、保山、昆明、景洪站46～48年的逐日ET₀及其余25个站1961～2000年逐月ET₀系列。研究结果表明：日最高温度是年内ET₀变化主导因素,年际变化主要受日照时数影响,个别站为最高气温或风速,短期ET₀变化与雾无直接关系。利用Mann-Kendall法对各站年际、年内分季节ET₀趋势检验,56.7%站点的年ET₀呈显著增加趋势,分布于澜沧江耿马-思茅-勐海一带以及横断山区维西、福贡等地。分季节逐日ET₀变化趋势为,昆明夏秋季显著下降,景洪冬春季显著增加,元江、保山、大理有增有减。降水量增加、气温升高,蒸发和日照时数减少,导致80%的站ET₀呈下降趋势,湿润指数普遍增加。     

两种Penman-Monteith公式计算草坪草参考腾发量的适用性

为了揭示ASCE和FAO56两种Penman-Monteith公式在计算小时参考作物腾发量（ET0）时的差异,开展了充分供水草坪草腾发量观测试验。基于自动气象站的小时气象数据和蒸渗仪试验结果,在对比两公式计算结果差异基础上,以实测的日草坪腾发量为标准评价了2种计算公式小时ET0的日累积结果及以日的计算结果。结果表明：2种Penman-Monteith公式计算的小时ET0结果存在一定差异,ET0较高的时段差异也比较大。白天FAO56 Penman-Monteith公式的计算结果低于ASCE Penman-Monteith公式的计算结果,夜晚则正好相反,原因在于Cd取值的差异。与实测日ET0结果相比2种公式小时时段的ET0结果的累积值误差均比较大,ASCE的改进并没有使Penman-Monteith在计算结果上取得实质性的改进,相比之下以日为时段的Penman- Monteith公式（ASCE同FAO56）取得了与实测结果最为一致的效果。进一步根据实测的小时ET0数据以及更长序列的日ET0实测结果,评价FAO56 Penman-Monteith和ASCE Penman-Monteith结果的地区适用性将是今后研究内容之一。     

基于GEP和地理位置信息的湘鄂地区月参考作物腾发量模拟计算

参考作物腾发量(ET0)是计算植被蒸散发的关键因子,准确估算ET0对水资源管理、灌溉制度设计等具有重要意义。本研究利用湘鄂地区46个气象站点1955—2005年的逐月气象数据,包括月最高气温、最低气温、平均风速、日照时数以及相对湿度,用FAO-56 Penman-Monteith法计算各站的逐月ET0值。然后结合基因表达式编程(GEP)算法挖掘公式的能力,以各站点的地理位置信息(纬度、经度、海拔)及月序数为输入,以多年逐月平均ET0值为输出,建立基于地理位置信息的月ET0模型,并与传统ET0模型的计算结果进行比较。结果表明,所建立的模型具有足够的精度,校正、检验阶段的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.934、0.951和10.050 mm、8.628 mm;与Hargreaves和Priestley-Taylor法相比,基于地理位置信息建立的GEP模型的结果均方根误差最小,变化范围为8.628~9.967 mm。本研究所建立的月ET0模型具有明确的表达式,简单易用,在湘鄂地区仅利用地理位置信息计算逐月ET0是可行的,可以利用该模型进行月尺度的灌溉制度设计和植被蒸散发的估算。     

根据天气预报估算参照腾发量

参照腾发量ET₀的实时预测对实时灌溉预报很重要。通过对普通天气预报信息进行解析,取得可用的合理数据,利用Penman-Monteith方法估算了北京大兴试区近10年逐日参照腾发量,最后与由实测气象数据计算的结果进行了对比分析。结果表明：解析气象因子与实测数据中,日照时数的相关系数为0.99,风速为0.90;t检验值日照时数为376.9042,风速为122.4295,远远大于t分布相应临界值2.576(α＝0.01),表明其可以认为是来自一个近似的总体样本。由日最低气温确定的实际水汽压和由实测相对湿度计算的实际水汽压,二者相关系数达到0.93,t检验值为153.3015。运用天气预报信息计算预测的ET₀与实测数据用Penman-Monteith方法计算的ET₀相比,相关系数达到0.9613,t检验值为209.1194,说明二者具有高度显著的线性相关性。如果日常天气预报准确度能够达到90％以上,用此理论预测参照腾发量将具有较大的参考价值和实际意义。     

利用小蒸发皿观测资料确定参考作物蒸散量方法研究

参考作物蒸散量是土壤－植被－大气系统水分能量平衡模型的重要参数,如何准确获得将直接影响模型应用和最终模拟预测精度。该文利用分布于黄土高原地区65个气象站1971～2000年的气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith方法确定的参考作物蒸散量为标准,提出了根据平均相对湿度与风速为变量确定由20 cm小蒸发皿观测的水面蒸发量计算参考作物蒸散量的系数Kp。结果表明：由蒸发皿观测值计算的3 d或更长尺度的ET₀与Penman-Monteith方法计算的ET₀结果一致性很高,在对Kp方程系数进行适当的地域性调整后,由蒸发皿观测值和Kp确定的ET₀与Penman-Monteith方法确定的ET₀结果一致,从而认为在黄土高原地区参考作物蒸散量计算可以应用20 cm蒸发皿系数法。     

四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价

为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。     

石羊河流域气候变化对参考作物蒸发蒸腾量的影响

根据甘肃省气象局石羊河流域的6个气象站近50年的观测资料,应用1998年FAO最新推荐的Penman-Monteith公式计算了50年各月参考作物蒸发蒸腾量ET₀,分析了ET₀的月际变化和年际变化特征,除武威与肃南站ET₀呈逐年显著减少趋势外,其他各站的ET₀值均表现为逐年增加趋势,各个站ET₀ 20世纪90年代较80年代均有明显增加,说明气候变化对ET₀的影响较大;并分析了平均气温、平均最高气温、年日照时数、平均风速、平均相对湿度、年降水量、年蒸发量、海拔高度与ET₀的相关性,各站ET₀与平均相对湿度相关性最好;石羊河流域ET₀空间变化也较大,从山区到绿洲平原ET₀多年平均值呈递增趋势。     

半干旱地区不同水文年Hargreaves和P-M公式的对比分析

该文运用P-M和Hargreaves公式,对河南新乡市4个典型水文年参考作物蒸散量进行了计算,并以P-M公式的计算结果为标准,对Hargreaves公式计算结果进行分析.研究结果表明:Hargreaves公式计算的年值偏差随降水量的增加而增大,但在各典型年的第1～12旬和31～36旬,两公式旬值计算结果没有显著差别;偏差出现在第13～30旬,各典型年Hargreaves公式的计算值均大于P-M公式的计算值.另外,该文建立了各典型年两公式在第13～30旬的回归关系,修正后的Hargreaves公式能很好的在新乡市应用,并且为其他类似的半干旱地区准确运用Hargrcaves公式计算ET0提供参考.     

Priestley-Taylor与Penman法计算参照作物腾发量的结果比较

利用北京气象站50年的气象资料,对两种常用的计算参照作物腾发量的公式——Priestley-Taylor和Penman方法的计算结果进行了比较。年值序列比较显示,Priestley-Taylor结果远小于Penman结果,前者比后者低15%～31%,两者最大相差378.3 mm,最小相差150.9 mm,多年平均相差255.9 mm。对历年逐月序列分析显示,两种方法在7、8月份的结果十分接近,没有显著差异,但其它月份均存在显著差异。造成这种显著差异的原因,既有降雨的影响,又有Penman中空气动力学项的影响,而后者的影响可能更大些。空气动力项与辐射项之比与两种方法的吻合程度呈显著负相关。该比值越大,两种方法的吻合程度越差;反之,吻合程度越好。     

西北地区小型蒸发皿资料估算参考作物蒸散

参考作物蒸散是水文循环的重要参量,它的准确估算对于农业水资源的合理规划和利用尤为关键。本文利用西北干旱半干旱地区123个气象台站1971-2000年的逐日气象观测资料,以FAO推荐的Penman-Monteith公式确定的参考作物蒸散为标准,建立了基于相对湿度与10m高度处风速的由20cm小型蒸发皿换算参考作物蒸散的Kp模型。结果表明:西北地区参考作物蒸散ETref与蒸发皿蒸发Epan的相关系数达到0.967,两者之间存在明显的线性相关关系。与单站模型和全区模型相比,分区域Kp模型的精度介于两者之间,同时具有一定的推广价值,建议使用。