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。     

三峡工程建成蓄水对库区参考作物蒸发蒸腾量的影响研究

采用M-K检验法对三峡库区参考作物蒸发蒸腾量ET_0进行年际变化分析,借助通径分析法研究三峡工程首次135 m蓄水前、后不同气象因子对库区参考作物蒸发蒸腾量的影响。结果表明:在1961-2014年间,三峡库区年平均ET_0总体呈现下降趋势,其中1961-2002年间表现为下降趋势,2003-2014年间表现为上升趋势。三峡工程首次135 m蓄水前,库区内影响年平均ET_0的主要气象因子不完全相同,但2003年后,库区年平均ET_0主要受年平均气温影响。     

基于神经网络算法的广东省典型代表站点ET_0简化计算模型研究

【目的】探讨BP、极限学习机、小波神经网络算法在广东典型气候代表站点的适用性,建立ET_0简化计算模型。【方法】以韶关、深圳、广州、揭西、湛江站为研究对象,收集各站1981—2010年逐日平均、最高、最低气温、相对湿度、日照时间、风速观测数据,以FAO-56Penman-Monteith ET_0计算值为基准,对比3种算法计算效结果,确定最优算法,并结合因子敏感性分析建立了ET_0简化计算模型。【结果】①P<0.05显著水平下,广州、韶关站各气象因子均差异显著;湛江、广州、揭西、深圳4站除日最高气温差异显著,其他气象因子差异均不显著;②ET_0因子敏感性分析中,韶关、广州、深圳3站日最低、最高气温、日照时间敏感系数较大,韶关站为0.040、0.113、0.223,广州站为0.043、0.101、0.208,深圳站为0.054、0.105、0.181;揭西和湛江站日最高气温、相对湿度、日照时间敏感系数较大,分别为:0.105、-0.040、0.216和0.098、-0.072、0.197,综合各站来看,日最高气温、日照时间最为敏感;③全因子输入条件下,ET_0计算精度表现为BP>极限学习机>小波神经网络;④ET_0简化计算精度表现为BP(全因子输入)>BP-1(日最高、最低气温,相对湿度,日照时间作输入)>BP-2(日最高气温、日照时间输入),但差值不大。【结论】因此,基于日最高气温、日照时间2因素的BP算法一定程度能简化计算ET_0。     

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。     

贵州省ET_0时空演变规律的成因分析

为了明确贵州省参考作物腾发量(ET_0)的时空变化规律及其驱动原因,利用贵州省19个气象站点1959-2015年的日气象数据,运用FAO-56PM公式进行ET_0的计算,分别采用MK趋势检验法、IDW插值法和偏导数计算法分析了贵州省多年ET_0的年际变化趋势、空间分布特征和ET_0变化的气象因子灵敏度分析,并结合多年相对变化率进行贡献率分析。结果表明:贵州省不同地区的多年ET_0表现出不同程度的变化趋势和分布特征,多年年平均ET_0为785~989mm,总体上呈现为由西南到东北递减的分布特征;贵州省ET_0对相对湿度最为敏感,但日照时数(即太阳辐射)是引起贵州省多年ET_0变化的主要驱动因子。对于贵州省ET_0呈现上升趋势的地区应根据其主导驱动因子采取相应的科学措施,以缓解该区域水资源的供需水矛盾,研究结果可为贵州省农作物种植结构调整和水资源的合理配置提供指导依据。     

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。     

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。     

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。     

新疆塔里木盆地绿洲区ET_0计算参数空间变化研究

为提高Hargreaves公式在不同地区的适用性和准确性,改善区域作物需水量的估算精度和灌区灌溉管理水平。基于新疆塔里木盆地绿洲区5个典型气象站1961-2014年逐日气象资料,以最高温度、最低温度、大气顶太阳辐射为自变量,以Penman-Monteith公式计算的ET_0为因变量,对Hargreaves模型参数进行拟合与分析。结果表明:研究区全年和夏季转换系数K变化趋势相同,均从研究区北向南逐渐增大,春、秋、冬季变化趋势则相反;全年和夏季指数系数n变化趋势相同,也均从研究区的南向北递增,春、秋、冬季则从北向南逐渐增加;温度偏移量Toff总体表现为从南向北逐渐增加。率定后的Hargreaves公式与P-M公式的相关指数,全年最大,为0.787,春秋次之,分别为0.704和0.722,冬季最小,为0.454,拟合后的参数标准误表明拟合值全年最准确,冬季最差。     

基于SDSM模型的新疆车尔臣河流域ET_0变化模拟

区域蒸散量预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。利用新疆车尔臣河流域且末气象站1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量,基于Hadley Centre Coupled Model version 3(Had CM3)的输出和统计降尺度模型分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下研究区2014-2099年ET_0进行预测,并对1961-2099年ET_0的演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)ET_0整体呈现明显下降趋势;与基准期相比,A2、B2情景下2011-2040、2041-2070和2071-2099年研究区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET_0分别增加0.91、1.75和1.33 mm/a,B2情景下ET_0分别增加1.12、1.96和0.61 mm/a。因此,未来研究区ET_0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧,这为研究区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。     

玉米浅埋滴灌典型种植区参考作物腾发量的气象敏感性研究

为深刻了解玉米浅埋滴灌典型应用区农业气象要素对参考作物腾发量(ET_0)的影响,本研究采用拓展傅里叶幅度敏感性检验(EFAST)法对农业气象因子进行全局敏感性分析,明确不同ET_0的气象成因,为了解获知农业气象变化对作物蒸散发耗水的影响以及合理设计灌溉制度提供参考。结果表明:通辽市2017年、2018年生长季内的气象因素的变化规律具有西辽河流域的典型特征,即春季冷凉干燥多风、夏季湿热多雨,水文年型分别为丰水年、平水年。ET_0与日值最高气温、最低气温、日均风速、日照时数呈正相关,与日均相对湿度呈负相关。该典型区气象因子对ET_0的一阶、全局敏感性指数大小排序为:日均风速(0.220/0.324)最高气温(0.125/0.157)日均相对湿度(0.100/0.139)日照时数(0.091/0.116)最低气温(0.007/0.034),前4个指数为高敏感因子。2017年、2018年生长季ET_0的界限分别为1.5～9.3、1.3～9.6 mm/d,采样气象值相应的ET_0的界限为0.5～9.2 mm/d,作物生长季内高气温、大风速、低湿度、长日照出现频次越高,潜在蒸散耗水量越大,在农业气象的变化的影响下,使得灌溉制度需做出相应调整。     

坚持计划用水 加强灌溉管理

固海扬水工程是全国最大的电力提灌工程之一,设计流量25m~3/s,灌溉面积50万亩,共有18座泵站,安装主机128台,总装机容量8.86万kW。分11级扬水,扬程342m。扬水工程建成后,灌区年年丰收,1990年灌区粮食总产达0.9亿kg,是1980年粮食产量的20多倍,生产油料778kg,蔬菜1 250万kg,各类瓜果750万kg。灌区人均收入由     

北疆地区棉花生育期需水量变化特征及成因分析

探讨北疆地区棉花生育期需水量和灌溉需水量的变化趋势进而分析了变化趋势与气象因子的关系.选用北疆26个气象站1961-2016年的逐日气象数据,参考作物蒸散量计算方法和相关作物系数,计算北疆棉花56 a来的作物需水量和灌溉需水量,并分析了对气候变化的响应.结果表明:近56 a北疆地区棉花需水量和灌溉需水量都呈下降趋势,尤...     

1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征

为研究滇中地区参考作物腾发量(ET_0)时空变化特征,采用1960-2017年滇中地区9个气象台站观测气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了各站点ET_0。通过Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计,检验了不同区域和各站点ET_0时间变化趋势。结果显示:在时间上,Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计显示滇中地区ET_0变化趋势季节差异较大,元谋在春季、夏季、秋季和冬季均表现为减小的趋势,昆明均表现为增加的趋势,其他站点增加和减小趋势均存在;同时春季作物腾发量较大,决定了滇中地区全年的作物腾发量变化特征。年变化趋势表现增加和减小趋势的站点均存在,其中,昆明表现为显著增加的趋势,元谋、蒙自和华坪表现为显著减小的趋势;同时显著减少的站点数量要大于显著增加站点的数量。在空间上,ET_0增加和减小趋势的站点在滇中地区广泛分布,其中位于中部的元谋表现为减小的趋势,昆明表现为增加的趋势。     

龙川江流域农业灌溉需水变化趋势分析

利用龙川江流域内南华、楚雄、牟定、大姚、姚安、元谋、永仁共7个气象站1961—2007年的逐月气象资料和楚雄、蜻蛉河和元谋等灌区的1961—2007年的农业综合灌溉定额系列,运用Mann-Kendall法,研究了流域内的主要气象因子、参照作物腾发量ET0、农业综合灌溉需水定额的变化趋势。结果表明,除大姚站外月最高温度是龙川江流域ET0变化的主导因素。近50年来龙川江流域降水量增多、湿度增大,导致除南华外的其余站点年ET0显著降低,农业综合灌溉需水定额也呈下降趋势。     

西藏高原灌区参考作物蒸散量模型的适用性研究

为明确参考作物蒸散量(ET_0)计算模型在西藏高原灌区的适用性,推荐适宜于气象资料短缺条件下的ET_0计算模型,本研究基于满拉、墨达、江北3个灌区的气象站的长系列数据,以FAO推荐的Penman-Monteith(FAO 56 PM)模型计算的ET_0为标准,对ET_0的5种常用计算模型的适用性进行评价。结果表明:Makkink、Irmark-Allen、FAO 17Penman、Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor 5种模型模拟的日尺度ET_0变化趋势与FAO 56 PM模型一致,在年际间均呈先增后减的变化规律,且峰值出现在6～7月份,但各模型适用性存在显著差异。Makkink模型的日尺度MAE、RMSE、NSE值分别为0.37 mm/d、0.45 mm/d和0.84,模拟精度及可信度最高;Irmark-Allen模型次之,MAE、RMSE、NSE分别为0.65 mm/d、0.71 mm/d、0.62;Priestley-Taylor模型最差,MAE值最大达4.91 mm/d且NSE值小于0。年尺度下,各模型较FAO 56 PM均存在高估现象,其中FAO 17Penman、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor模型的NSE值介于-3 571.76～-118.00之间,模拟结果不可信;Makkink模型的NSE值最接近于0,模拟结果可信,但模拟过程的误差较大。综合评定,推荐Makkink为西藏高原灌区气象资料短缺条件下的ET_0简化模型。     

武功地区气候变化及其对夏玉米单产的影响

基于陕西武功站1935-2010年的逐月气象数据及夏玉米产量等资料,采用Mann-Kendall法、直线滑动平均模拟法和通径分析法,分析了武功地区1935-2010年各个气象因子的变化特征以及气候变化对夏玉米单产的影响．结果表明:该地区最低气温呈上升趋势,风速、日照时数呈下降趋势;夏玉米生育期最低气温和相对湿度呈上升趋势,最高气温、日照时数和风速均呈下降趋势,变化速率分别为0116 ℃／10a,0006／10a,-0158 ℃／10a,-26707 h／10a和-0063 m／(s·10a),SPI呈减小趋势,气候朝干旱演变;夏玉米生育期各气象因素能综合其他气象因素的信息对单产产生作用,日照时数对夏玉米单产综合决定能力最高,决策系数为2309％,降水量呈减小趋势是夏玉米单产增加的主要限制性气象因素,决策系数为-673％;通过技术创新等人为因素作用,可在一定程度上缓解气候变化给武功地区夏玉米生产带来的负面影响．     

艾比湖流域潜在蒸散量时空变化特征

潜在蒸散发是衡量气候变化下区域水热资源演变的重要参数。利用艾比湖流域10个气象站1961-2012年逐日气温、降水、日照时数、风速、相对湿度等资料,计算了该流域近52 a潜在蒸散量(ET_0),并分析了其时空变化特征。结果表明:(1)艾比湖流域年、春季、夏季和秋季的ET_0都呈增加趋势,冬季ET_0呈减少趋势。年ET_0增势为0.93 mm/a,在1987年发生增加突变并存在15 a左右的变化周期。(2)艾比湖流域春季、夏季、秋季和年ET_0空间分布总体都表现为北部大于南部,而冬季ET_0在空间上自西向东逐渐减少。变化趋势上,艾比湖流域年、春季、夏季和秋季的ET_0表现为中部增势强于南部和北部;冬季中部减势强于流域南部和北部。(3)年代变化上,20世纪60-80年代ET_0空间上都呈减少趋势,20世纪80年代-21世纪初呈增加趋势。其中80年代ET_0最小,2001-2012年ET_0最大。(4)气候因子与ET_0的变化密切相关,但在突变前后存在差异;其中气温对ET_0的影响最大。该研究可为气候变化下干旱半干旱区水热演变的研究以及流域尺度的生态环境保护和管理提供借鉴。     

全国参考作物腾发量及其主要影响因素演变趋势

基于地统计学普通克立格插值法,对全国631个基准、基本和一般地面气象观测站的ET_0、气温、风速、相对湿度、太阳辐射、降雨量等影响要素,采用气候倾向率、分形、重标极差分析法、线性回归等方法对其进行分析。结果表明:在全国范围内ET_0呈普遍下降趋势,宁夏、陕西、山西、东北等地区以0.01～28.61 mm/(10 a)速率升高,但增加趋势不显著;ET_0的变化复杂性较小,在我国西部太阳辐射的变化复杂性大于降水量,我国东部反之;ET_0与太阳辐射的Hurst指数均大于0.5,小于1.0,在未来时间内均保持与过去一致的变化趋势,黑龙江西部、内蒙古中部降雨量的Hurst指数均在0.5以下,降水量在未来一段时间内变化趋势与过去相反。     

河南省参考作物蒸散量时空分布特征及主要成因分析

根据1951—2016年河南省10个典型气象站点逐日气象资料,利用Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量,通过Mann-Kendall检验、克里金插值分析、通径分析等方法,对河南省近66 a参考作物蒸散量的时空变化特征及主要影响因素进行了分析.结果表明:河南省整体ET_0随年际变化呈下降趋势,降幅约为1.37 mm/a,其中安阳、洛阳、郑州、商丘、许昌、宝丰、西华和驻马店等地ET_0下降趋势显著;河南省ET_0曾在20世纪80年代初期经历了由高至低的突变,降幅约为62 mm/a;近66 a来,河南省年参考作物蒸散量介于917~1 007 mm之间,中部地区即郑州市南部、许昌市西北部参考作物蒸散量较大,而在东南部即西华、宝丰、商丘和驻马店,参考作物蒸散量较小;突变前后ET_0空间分布差异显著,且四季ET_0空间分布差异明显,其中春季和夏季分布特征与全年分布较为接近;对ET_0构成主要影响的气象因子排序依次为风速、日照时数、平均相对湿度和平均温度;风速、日照时数和平均温度与ET_0呈正相关,平均相对湿度与ET_0呈负相关.该研究可为河南省农田水分管理提供科学依据.