艾比湖绿洲参考作物蒸散量的敏感性分析

【目的】研究艾比湖绿洲参考作物蒸散量对不同气象因子的敏感性。【方法】利用Penman-Monteith公式,基于艾比湖绿洲1962—2016年4个气象站的逐月气象资料计算ET0。通过敏感性分析,计算最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间和风速的敏感系数,并运用MK趋势检验分析其变化趋势,最后分析了敏感系数在各个站点的变化特征。【结果】通过MK趋势检验,发现参考作物蒸散量、日照时间和风速呈下降趋势;最高温度、最低温度和相对湿度呈上升趋势。通过敏感性分析,发现最高温度、风速在研究区呈下降趋势,最低温度、相对湿度、日照时间为上升趋势。艾比湖绿洲中,各气象因子对ET0的敏感程度为相对湿度>最高温度>风速>最低温度>日照时间。ET0对不同气象因子的敏感系数在空间上存在差异,最高温度、最低温度、风速、相对湿度在艾比湖北部的阿拉山口较高,在温泉站较低;日照时间则在温泉较高,在阿拉山口较低。【结论】相对湿度对艾比湖绿洲ET0的敏感性最高,日照时间的敏感性最低。     

辽西地区潜在蒸散发敏感性分析及变化成因研究

【目的】了解辽西地区潜在蒸散发敏感性及蒸散发变化成因。【方法】基于辽西地区13个气象台站1965—2015年的基础气象资料,依据FAO-56 Penman-Monteith法估算了辽西地区近50 a的蒸散发(ET_0),采用Mann-Kendall检验法对ET_0及各气象要素的变化趋势进行了检验,同时基于敏感性系数法探讨了ET_0对各气象要素的敏感性,并定量揭示了引发ET_0变化的主导因子。【结果】1965—2015年,辽西地区年均ET_0以12.5 mm/10 a的速率显著降低,均值为1 007.6 mm/a,空间上由西南向东北呈低—高—低的分布格局;最低温度和最高温度表现为极显著升高趋势,风速和太阳辐射表现为极显著降低趋势,相对湿度未发生明显变化;辽西地区ET_0对各气象要素的敏感性依次为:相对湿度最高温度风速太阳辐射最低温度,且ET_0与相对湿度变化呈负相关,而与其他要素变化均为正相关;最低温度、最高温度的升高和相对湿度的降低引发区域ET_0变动为正贡献,而太阳辐射和风速的降低则为负贡献,且贡献率最大的为风速,最小的为相对湿度。【结论】风速的降低是引发辽西地区ET_0降低的主导因子。     

1968―2018年民勤地区参考作物需水量的年际变化特征及相关气象影响因子研究

【目的】研究民勤地区作物需水量的主要影响因子。【方法】基于民勤地区1968―2018年气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了不同时间尺度的平均参考作物需水量ET0,分析ET0变化趋势,并与气象因子变化趋势进行相关性拟合。【结果】1968―2018年民勤地区年平均参考作物需水量呈波动上升趋势,最低值为1968年的3.15mm/d,最高值为2013年的3.72 mm/d,且参考作物需水量的上升趋势是从2003年开始最为明显;参考作物需水量与年平均最高气温、年平均最低气温、年平均气温、年平均相对湿度、年平均日照时间以及年平均风速的相关性比较显著,与降雨量和净辐射相关关系不显著。【结论】民勤地区的干旱状况目前处于平稳期,年平均最高气温和年平均相对湿度是导致民勤地区参考作物需水量年际变化的最主要的气象因子。     

参考作物蒸散量对气象要素的敏感性分析

为了研究参考作物蒸散量(ET_0)对气象要素的敏感性,利用新乡地区1951―2003年逐日气象资料,由Penman-Manteith公式计算参考作物蒸散量,采用敏感曲线和敏感系数方法分析了参考作物蒸散量对气象要素的敏感性。结果表明,温度、风速和日照时间3种气象要素与ET_0正相关,相对湿度与ET_0负相关。1―12月,相对湿度和风速的敏感系数表现为"先减小后增大"趋势,而日照时间和温度敏感系数表现为"先增大后减小"趋势。在全年中,ET_0对气象要素的敏感程度表现为相对湿度风速日照时间温度;第一、四季度各气象要素在季尺度中的敏感性均为相对湿度风速日照时间温度,第二季度表现为相对湿度日照时间风速温度,第三季度表现为相对湿度日照时间温度风速;冬小麦生育期典型时段内各气象要素敏感性在1、3、10月份均表现为相对湿度风速日照时间温度,5月则表现为相对湿度日照时间风速温度。     

基于两种人工智能模型的石羊河流域日潜在蒸散发模拟精度比较

潜在蒸散发(ET_0)是估算作物需水量的基础。根据石羊河流域5个气象站5年的气温、风速、相对湿度等日气象要素资料,采用Penman-Monteith公式计算石羊河流域的ET_0,建立六因子、四因子和三因子的支持向量机(SVM)模型与人工神经网络(ANN)模型模拟日ET_0,对模拟值与计算值进行比较,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)以及皮尔逊相关系数(R)作为模型的性能评价指标,对模型进行检验以获得模拟精度较高的模型。结果表明:相同因子输入下ANN模型较SVM模型在石羊河流域模拟日ET_0有着更高的模拟精度。该研究可为气象要素资料不全的站点提供模拟日ET_0的可行方法。     

基于Sobol法的宁夏固海扬水灌区ET_0敏感性分析

为了解宁夏固海扬水灌区ET_0对各气象因子的敏感性,以该灌区内同心站为研究区域,根据同心站1961-2016年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET_0,利用Mann-Kendall趋势分析法探究宁夏固海扬水灌区ET_0和各气象因子变化趋势,采用Sobol全局敏感性分析方法分析ET_0对各气象因子的敏感性。结果表明,ET_0在近56年的突变年份为1980年,1981-2016年ET_0和各气象因子较1961-1980年均呈上升趋势。各气象因子总敏感性系数的年内变化特点在1961-1980年和1981-2016年基本相同,而一阶敏感性系数在这两个时间段的变化特点呈多样性和不确定性。ET_0对各气象因子的一阶敏感性系数年际变化趋势中,平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度和日照时数的一阶敏感性系数呈下降趋势,仅风速的一阶敏感性系数呈上升趋势。     

土默特右旗ET0对气象因子和相关参数的响应

【目的】研究ET0与气象因子和相关参数的响应性。【方法】以内蒙古包头市土默特右旗为研究区,采用ENVI5.3软件,遥感反演相关参数,分析了参考作物腾发量(ET0)与气象因素和相关参数的相关性和主成分。【结果】(1)在年尺度上,气象因素对ET0的相关性排序为:净辐射日照时间最高温度相对湿度最低温度风速。在月尺度上,ET0在7月对最高温度和日照时间最敏感;4月ET0对相对湿度最敏感;5月对风速最敏感;净辐射与ET0相关性在4—10月都很显著;ET0与最低温度相关性不显著。在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响。(2)3种相关参数NDVI、植被覆盖度、地表温度和ET0均显著正相关,NDVI的相关性最显著。(3)利用主成分分析得到主成分变量Z1、Z2代替了原始数据(最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间、风速、NDVI、植被覆盖度、地表温度、净辐射),使复杂的研究变得简单。【结论】在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响;在相关参数中,与NDVI的相关性最好。     

清镇市1985—2015年气候变化特征分析与粮食产量相关性

【目的】明确清镇市1985—2015年气候变化特征与粮食产量的相关性。【方法】利用清镇市1985—2015年逐年平均气象数据(风速、海平面气压、降水、平均气温、日照时间、相对湿度、蒸发量),通过M-K检验、小波分析、HP滤波、RDA等方法,分析了气候变化特征及其与产量间的相关性。【结果】气温升高极显著,1994年、1997年出现突变,其他因子呈降低或减少趋势,日照时间突变最频繁;各因子振荡周期不一,变化周期以28 a最突出,目前除气温处于偏高期外,其他因子均处在偏低期;气候变化对粮食产值的影响有正有负,正影响最大值出现在2009年,在1990年和2011年负作用力达到最大。【结论】Monte Carlo Test表明,气候因子均与产量之间显著相关(P<0.05),粮食产量的43.3%能被选取的气候因子解释,气候产量与降水量、气温以及相对湿度正相关,与风速、海平面气压、蒸发量、日照时间负相关。     

气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析

【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋三季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第三主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。     

气候变化下河北省宁晋县参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。     

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。     

ET_0变化趋势分析及估算模型研究——以新乡站为例

【目的】参考作物蒸散量(ET_0)的估算是计算作物腾发量的基础,也是区域水资源评价与灌溉政策制定的前提,因此,研究ET_0变化趋势与估算模型能够对该地区农田灌溉用水预报提供基础支持,进而为灌溉制度的制定以及水资源高效利用提供科学依据。【方法】以河南新乡气象站1962―2016年气象资料为基础,运用Penman-Monteith模型计算ET_0序列,Mann-Kendall趋势检验法对年及季节尺度ET_0序列变化趋势进行分析,并用均值生成函数模型对其进行了拟合与验证。【结果】①新乡地区年尺度ET_0序列在1975―2016年间呈减小趋势,并在1985―2004年、2006年显著;②新乡地区春季ET_0序列在1982―1983年及1988―2003年间呈显著的减小趋势,夏季ET_0序列在1980―2012年间呈显著的减小趋势。③均值生成函数模型在对年尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数达到0.83,绝对误差与相对误差分别在-120.8～120.0 mm及-14.0%～18.2%之间。④均值生成函数模型在对季节尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数在春、夏、秋、冬各季节分别达到0.85、0.81、0.88及0.89,绝对误差分别在-60.2～64.3、-64.4～58.9、-39.6～32.8、-37.0～25.1 mm之间,相对误差分别在-20.1%～36.7%、-22.1%～32.1%、-18.0%～22.9%、-23.9%～24.6%之间。【结论】新乡地区年尺度ET_0序列在1985―2004年间显著减小,均值生成函数模型在对年及各季节尺度ET_0序列进行拟合时整体效果较好,因此,可通过其进行年及季节尺度ET_0序列的估算,且其在秋、冬二季的拟合效果明显好于春、夏二季。     

ET0计算模型及其主要输入因子的影响分析评估

采用内蒙古中部呼和浩特1961~2003年,43年的气象资料,对计算ET0的修正Penm an模型与Monte ith-Penm an模型中输入的主要气象因子(气温、风速、湿度、太阳辐射或日照)分析评估。结果显示:单纯的模型计算对比难以评价哪一种模型更适合中国复杂的地理及气候环境,必须利用Lysm iets等实验结果对各种模型进行率定考核。同时ET0模型中,输入的某些主要气象因子对ET0值的影响非常明显:不同地区、不同的作物、不同生长期,净辐射计算Angstrom公式中的a、b值应不同;年平均气温增加2.1℃时,北方干旱、半干旱区4~10月份ET0值增加3.9%~5.2%;当风速增加20%时,作物生育期内(4~10月份)ET0增加3.9%~8.0%,春夏之交4~6月份ET0增加值占全生育期的61.9%;而半干旱区相对湿度的改变对ET0值影响很小。对二种模型中输入各因子影响程度的分析评估有助于ET0的认识深化及应用推广。     

基于?ngstr?m-Prescott公式的中国太阳辐射与日照时间的关系研究

【目的】揭示中国不同地区太阳辐射与日照时间的定量关系,为缺资料地区太阳辐射的准确估算提供科学依据。【方法】基于114个地面辐射观测站和常规气象观测站1958—2016年的实测数据,在时间和空间上分别评价?ngstr?m-Prescott(?-P)公式的适用性,运用ArcGIS地统计分析工具探索?-P公式系数a、b的空间分布规律,采用空间分析工具获取了各省级行政区的系数a、b。【结果】?-P公式在时间上具有可靠的预测性能,各站点计算值与观测值的标准化均方根误差(NRMSE)和标准化平均绝对误差(NMAE)的均值分别为0.103和0.079;在空间上有良好的扩展性,各站点NRMSE和NMAE的均值分别为0.103和0.078;从全国范围来看,系数a介于0.117～0.345之间,其变化规律为由东南沿海向西北内陆逐渐增大;系数b介于0.345～0.703之间,变化规律与系数a相反。利用各省级行政区系数a、b计算的各站点月平均日太阳辐射量与实测值进行对比,NRMSE和NMAE均值分别为0.105和0.081。【结论】?-P公式能够比较准确地描述中国不同地区月平均日太阳辐射量与月平均日照时间的定量关系,可通过空间插值的方法获取缺资料地区的公式系数,采用各省级行政区系数a、b估算的月平均日太阳辐射量具有较高精度。     

五道沟地区“蒸发悖论”及成因探析

【目的】探讨五道沟地区"蒸发悖论"及成因探析。【方法】以位于五道沟地区的五道沟实验站气象场1970―2017年实测数据为背景资料。对蒸发量的年际变化趋势进行分析与预测,对其影响因素(风速、温度、日照时间、水汽压力差、降雨量、相对湿度)应用线性趋势法进行定性分析,应用熵值法进行综合评价,并深入探讨蒸发皿蒸发量趋势变化的成因。【结果】1970―2017年蒸发量呈明显下降趋势,下降速率为8.7 mm/a,运用灰色系统中的GM(1,1)模型与Verhulst模型对蒸发量的年际趋势进行预测,结果表明GM(1,1)模型预测效果更好。蒸发量与各气象要素的相关关系:风速、日照时间与蒸发量呈正相关关系,气温、相对湿度、降雨量与蒸发量呈负相关关系。1970―2017年间气温每10年平均升高0.25℃,水面蒸发每10年平均下降86.9 mm,该区存在"蒸发悖论"现象。线性趋势法与熵值法对各影响因素分析结果一致:风速>气温>相对湿度>日照时间>降雨量>水汽压力差,表明在全球气候变暖的大背景下,风速下降、相对湿度增加和日照时间减少是该区"蒸发悖论"现象的主要因素。日照时间的下降可能是气溶胶含量增多造成的;风速的下降可能与城镇化发展有关,风速减弱可能会引起气溶胶增多;相对湿度的增加,会导致日照时间的减少。【结论】五道沟地区"蒸发悖论"的成因可能是气溶胶量的增加,太阳辐射减少,蒸发量下降。