新疆艾比湖流域潜在蒸散变化特征与成因分析

【目的】寻找新疆艾比湖蒸散主要影响因子。【方法】根据新疆艾比湖流域内6个代表气象站1960―2015年逐日气象数据,采用辐射校正的Penman-Monteith模型计算了潜在蒸散量(ET0),采用气候倾向率、Mann-Kendall法、Morlet小波分析等方法分析了ET0周期变化规律,同时基于通径分析原理的指标敏感性方法分析了ET0的变化成因。【结果】1960―2015年艾比湖流域年ET0多年平均值为956.1 mm,气候倾向率为-29.89 mm/10 a,呈显著下降趋势(p0.001);四季ET0表现为夏季春季秋季冬季,各季随年份序列均呈下降趋势,其中夏季ET0下降趋势最为显著,夏、春二季ET0对全年潜在蒸散的相对贡献最大;年ET0在1986年发生下降突变,降幅为10.52%。ET0在28 a的周期振荡最强烈,为时序变化的第一主周期,第二、三主周期分别为15 a和8 a;风速对ET0的通径系数为0.736,对回归方程估测可靠程度E的总贡献为0.577。【结论】风速下降是艾比湖流域ET0下降的主要因子,其次为相对湿度、净辐射、降水和最高气温。     

中国西南五省参考作物蒸散量时空变化分析

为深入了解中国西南5省ET0演变规律,利用1954—2013年广西、重庆、云南、贵州、四川5个省市119个站点逐日地面气象资料,采用FAO-56推荐的Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,并使用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和GIS反距离加权插值定量分析ET0时空变化特征。结果表明,1954—2013年西南5省ET0多年平均值为855 mm,波动范围为819~901 mm,年均ET0总体呈下降趋势(倾向率为-1.5 mm/10 a),在春、夏、秋、冬季也均呈下降趋势(倾向率分别为-0.4、-0.7、-0.3、-0.1 mm/10a),分别占全年的26.7%、46.7%、20%、6.6%;西南5省ET0多年平均值分别以26 a、12 a、5 a为第1、第2、第3周期进行“增大-减小”交替变化;1954—2013年,西南5省年均ET0空间分布总体表现为南部大于北部,云贵高原西部和广西地区明显大于四川盆地和云贵高原东部,四川盆地相对最小,川西高原南部和云贵高原东部地区相对最大;西南5省ET0在春、夏、秋、冬季空间分布较高值区分别为云贵高原西部、四川盆地和云贵高原东部、广西地区、云贵高原西部,较低值区分别为四川盆地、云贵高原西部、四川盆地和川西高原东北部、四川盆地和广西地区。     

江苏省参考作物蒸散量的时空变化及影响因素分析

【目的】参考作物蒸散量是水分循环和能量循环的重要组成部分,研究其变化特征及影响因素可以为该地区合理利用水资源,高效水分管理及农业生产布局提供参考。【方法】利用1961-2018年江苏省60个站点的风速、温度、相对湿度和日照时数等逐日数据计算了逐日蒸散量(ET0),并采用气候倾向率、敏感性分析、通径分析、贡献率分析等方法对江苏省ET0的时空变化及影响因素进行分析。【结果】①江苏省1961-2018年平均ET0为976.8 mm,区域整体ET0的变化幅度为-0.44 mm/10 a,共有28个站点ET0呈增加趋势(47%),主要分布在无锡以及苏州等苏南区域,共有11个站点ET0增加趋势显著(p<0.05),其中无锡、太仓、靖江地区ET0气候倾向率较大,分别为18.6、19.0、30.0 mm/10 a。共有32个站点ET0呈减小趋势(53%),主要分布在连云港、徐州、宿迁等苏北地区,共有16个站点ET0减小趋势显著(p<0.05),其中新沂、泗洪、灌南地区ET0减小趋势较大,分别为-19.2、-23.1、-23.2 mm/10a;②丰县(1 007.4 mm)、徐州(1 041.1 mm)以及西连岛(1 130.3 mm)区域为ET0的高值中心;③ET0对平均温度、日照时间、风速为正敏感,对相对湿度为负敏感,且ET0对相对湿度最敏感。平均温度、日照时间、风速、相对湿度与ET0决策系数分别为0.09、0.33、-0.02、0.29。敏感系数空间分布上,ST与SWS纬向分布特征都较明显;④贡献率分析表明,主要影响因素为风速的有22个站点,均分布在苏北地区,其中沛县、泗阳、新沂站风速对ET0变化贡献较大,分别为-13.44%、-12.52%、-12.49%,主要影响因素为相对湿度的有38个站点,主要分布在苏南地区,其中丹阳、靖江、昆山站相对湿度对ET0变化贡献较大,分别为18.47%、18.57%、20.87%,全区平均温度和日照时间不对ET0变化产生主要影响。【结论】苏北地区ET0变化的主要影响因素是风速,且风速贡献率为负,苏南地区ET0变化的主要影响因素是相对湿度,相对湿度贡献率为正。     

1960—2015年黑龙江省水稻需水量时空分布特征

基于黑龙江省26个气象站1960—2015年逐日气象数据和29个水稻灌溉试验站的作物系数,利用Penman-Monteith方法和Arcmap空间分析功能计算并绘制了1960—1979年、1980—1999年和2000—2015年3个阶段水稻生长季参考作物蒸散量(ET0)、水稻生育期天数、需水量、有效降雨量和需水量与有效降雨量耦合度及相应的气候倾向率分布图。结果表明：水稻生长季ET0平均值为620mm,自西向东总体表现为先减小后增大趋势,风速、湿度、日照时数的减小和温度的升高共同作用导致水稻生长季ET0以-3.90mm/(10a)的平均速度下降;生育期平均天数为115d,自北向南总体表现为增加趋势,温度升高引起了水稻生育期天数以2.68d/(10a)的平均速度增加;水稻生育期有效降雨量平均值为297.03mm,自西向东总体表现为先增大后减小的趋势,生育期天数的增加也弥补了降雨量减小的影响,使有效降雨量以0.62mm/(10a)的平均速度增加;需水量平均值为490.52mm,自西向东总体表现为先减小后增加的趋势,生育期天数的增加弥补了ET0减小对需水量的影响,使研究区内水稻需水量以6.66mm/(10a)的平均速度增加;需水量与有效降雨量耦合度平均值为0.64,自西向东表现为先增加后减小的趋势,需水量增幅大于有效降雨量增幅,使需水量与有效降雨量耦合度总体以-0.009/(10a)速度下降。本研究可为黑龙江省合理分配灌溉水资源和优化水稻品种布局提供依据。     

黄河流域甘肃段潜在蒸散发时空变异规律及驱动因子分析

潜在蒸散量(ET0)与气象因素间关系复杂,研究ET0时空变化规律及驱动因子分析,对探明气候变化对水文循环的影响具有重要意义.基于黄河流域甘肃段15个气象站点1984-2019年逐日气象资料,分析ET0时空变化规律,定性与定量相结合的方法,揭示ET0与气象因素间的内在关系及驱动因子分析.结果表明:黄河流域甘肃段ET0呈现显著上升趋势,线性倾向变化率2.439 mm/a,突变发生在1995年,空间呈现由西南向东北递增的趋势,甘南山地小,陇中、陇东平原大,波动范围726.6～1003.6 mm.聚类与灰色关联度分析相结合确定5个气象因素(Tmax、RH、u、P、n)进行重点分析,通径分析结果表明Tmax是影响ET0变化最主要因素,P作用最小.各气象因子敏感性程度分布存在差异,ET0对RH变化最敏感,其次为Tmax、n,对u变化敏感性最差.相对湿度、日照时数多年减少和温度升高、风速增大等综合作用,促使流域ET0呈现增大趋势,总贡献值18.83％,且温度升高是主要原因.     

玛河灌区参考作物蒸发蒸腾量时空分布特征与成因分析

根据玛纳斯河流域中游平原灌区(玛河灌区)24个标准气象站逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了各站逐日ET0,利用经验贝叶斯Kriging插值法、距平分析及偏相关分析等方法分析了玛河灌区ET0时空变化特征及其影响因素。结果表明:玛河灌区年ET0均值为972 mm,呈现东北高、西南低的分布规律;近56年ET0呈增加趋势(0.51 mm/a),通过第一主震荡周期预测2014年后玛河灌区ET0值将会是偏高期;偏相关分析表明风速是影响该灌区ET0的主要原因。     

基于云模型的安徽省干湿指数时空分布特征研究

为探究变化背景下安徽省干湿指数时空分布格局,利用安徽省1957—2016年的逐日气象观测数据,在采用区域修正模式的FAO 56 Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量（ET0）的基础上,通过云模型定量描述近60年安徽省干湿指数（AI）的时空分布特征、均匀性和稳定性。结果表明：安徽省AI、ET0呈现波动下降趋势,倾向率分别为-0.006a-1和-0583mm/a,降水量P呈现1155mm/a的上升趋势,ET0和P的相向趋势造成了AI的逐渐降低,近60年安徽省总体呈现变湿趋势。相较于ET0与AI,P最为离散,稳定性最差。在四季尺度上,以夏季为主导（-0.012a-1）的夏秋冬AI降低为安徽省干湿变化主要特征,AI超熵值由高到低依次为夏季、秋季、春冬季,不确定性逐渐降低;四季ET0变化熵值均低于年均熵值,四季ET0模糊性与随机性较差,冬季ET0具有最大不稳定性;夏冬季节的雨雪增加与春秋季降水量减少是安徽省四季降水格局的主要表现形式,且夏季降水增加趋势显著（2 467mm/a）,同时表现出最大的不均匀性和不稳定性。在空间尺度上,AI、ET0和P均呈现皖南至皖北的梯度变化特征,〖JP〗出现非平滑纬度地带性现象,空间上各区域熵与超熵均高于时间序列,空间上AI的分布更为离散、不稳定。     

新疆塔里木盆地绿洲区生育期ET_0时空变化分析

参考作物蒸散量是表征大气蒸散能力,评价气候干旱程度、植被耗水量的重要指标。本文根据新疆塔里木盆地周边绿洲区的5个典型气象站近50余年的逐日气象资料,采用PM公式计算各站生育期ET0,使用经典统计学理论、气候倾向率及Mann-Kendall非参数法,对研究区生育期ET0时空变化特征进行分析。结果表明:不同区域的年生育期ET0数据均服从正态分布规律,且其变异系数相差不大,均属于中等偏弱程度变异;对不同站点ET0多年均值进行显著性检验,喀什站与和田站、阿克苏站ET0多年均值无显著差异,其他站点之间ET0多年均值存在显著性差异;塔里木盆地北缘与西南缘绿洲生育期ET0通过了时间序列MK趋势检验,递减值分别为-3.23、-2.07与-2.76mm/a。     

近56年西南地区四季参考作物蒸散量变化成因分析

准确评估西南地区参考作物蒸散量ET0对作物耗水量分析,作物生产潜力评价及区域水资源管理等具有重要意义。本文应用西南地区近56 a逐日气象数据,利用FAO-56 Penman-Monteith模型计算ET0,通过MannKendall检测、变化趋势分析及基于敏感系数的贡献率分析,对近56 a西南地区ET0及相关气象因子的年内变化特征与变化趋势进行分析。结果表明:近56 a西南地区春、夏、秋、冬四季ET0值分别为314.71、345.78、219.13、169.51 mm,气候倾向率分别为0.850、-2.841、0.571、1.125 mm/(10 a),其中春、秋季ET0呈不显著变化趋势,夏季ET0呈极显著下降趋势(P0.01),冬季呈极显著上升趋势(P0.01);相对湿度、日照时数和风速在四季均呈下降趋势,温度呈上升趋势,其中相对湿度呈极显著下降趋势(P0.01),最低温度呈极显著上升趋势(P0.01);春季相对湿度对ET0贡献率最大,为5.23%,夏季日照时数对ET0贡献率最大,为-7.49%,秋季最高温度对ET0贡献率最大,为3.94%;冬季最低温度对ET0贡献率最大,为6.69%,其次是平均温度,为6.57%。因此,近56 a西南地区春、秋、冬季ET0上升的主要原因分别是相对湿度降低、最高温度上升、最低温度和平均温度升高,夏季ET0下降的主要原因是日照时数减少。     

低纬高原地区ET_0多时间尺度变化特征及变化趋势分析

根据云南省滇中4个代表站30多a的逐日气象资料,应用Penman-Monteith方法系统分析了参考作物的逐日需水量ET0,采用小波理论分析各站点逐年ET0的变化特征,并利用R/S分析法对参考作物的逐年ET0变化趋势进行了分析,结果表明：各代表站点的年ET0变化并非线性的持续增加或减小,存在明显的5~30 a的动态变化...