东北地区参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析

利用国家气象局提供的地面气候资料日值数据集,通过FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了东北地区1961-2008年生长季(5-9月)逐日的参考作物蒸散量(ET0),分析了ET0及主要气象要素的变化趋势,并通过响应曲线、敏感矩阵、敏感系数等方法分析了ET0对气温、日照时数、平均风速、平均相对湿度的敏感性。结果表明:(1)近50a来,东北地区的气温呈极显著上升趋势(P0.01),日照时数、平均风速、平均相对湿度呈极显著下降趋势(P0.01);东北地区生长季平均日ET0在以3.60mm.d-1为平均值、±0.3mm.d-1的范围内波动,总体上比较稳定,最大值出现在2001年(3.87mm.d-1),最小值出现在1990年(3.28mm.d-1);(2)当气温、日照时数、平均风速的变化量从-20%变化到20%时,ET0表现为逐渐增加的趋势,当平均相对湿度的变化量从-20%增加到20%时,ET0则逐渐减小;(3)气温、日照时数、平均风速、平均相对湿度的生长季平均日敏感系数均具有较强的空间分异特性,其中气温变化对ET0的影响最为明显,其次是平均相对湿度,日照时数、平均风速对ET0的影响较小。     

江苏地区不同参考作物蒸发蒸腾量估算模型

为了研究不同参考作物蒸发蒸腾量ET₀估算方法在江苏地区的适用性,收集了江苏省徐州市、高邮市和昆山市1957年1月至2019年12月的气象数据,采用12种不同模型估算了各站点的ET₀,其中模型Priestly-Taylor,Hansen,Jensen-Haise,Makkink是基于辐射数据的模型;MC-Cloud,1985 Hargreaves,Thornthwaite是基于温度数据的;Copais,Valiantzas 1和Valiantzas 2是综合法模型;XGBoost和SVM是机器学习模型.12种ET₀的估算模型计算值分别与Penman-Monteith模型(PM)计算值进行比较,结果表明:各站点的综合评价指数GPI最高的为机器学习模型中的SVM模型;在输入参数相同的情况下,机器学习模型模拟精度优于综合法和温度法以及辐射法中的Pristley-Taylor和Makkink模型;机器学习模型随着输入参数减少,模拟精度依次降低.研究结果可以为江苏地区气象数据不完善时估算ET₀提供科学依据.     

参考作物蒸发蒸腾量的多元线性回归模型研究

利用FAOPenman Monteith(1992)公式,根据新疆生产建设兵团农七师127团2004年7月至8月每日的气象资料,计算了逐日参考作物潜在腾发量,建立与实测的日平均气温(T)、日照时数(N1)、风速(W)、相对湿度(RH)的相关关系,Y=0.005+0.162×T-0.03×RH+0.607×W+0.077×N1,Y=-3.382+0.205×T+0.679×W+0.118×N1,Y=3.738+0.131×T-0.047×RH,Y=-1.258+0.218×T。利用这些相关关系进行参考作物潜在腾发量的估算,通过验证精度较高,方法简单。     

基于日天气预报数据估算小麦生长季参考作物蒸散量

为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明：日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高（R2=0.77）。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。     

六种冠层阻力模型在冬小麦蒸散估算中的应用

蒸散量是农田水循环中水分损失的主要途径,其准确估算对节水灌溉具有重要意义。单源的Penman-Monteith （P-M）模型是最常用的蒸散量估算方法,但模型中冠层阻力的合理参数化一直是研究中的难点。该研究选取常用6种冠层阻力模型,使用北京顺义2 a（2020年和2021年）的波文比实测结果,分析不同模型进行冬小麦冠层阻力及蒸散估算的可行性。结果表明：1）无参数校正条件下,6种模型均低估了冬小麦冠层阻力,同时高估了蒸散量。其中,Todorovic模型（TD）的普适性最好,其模拟的冠层阻力、蒸散量与实测值的R2都在0.605及以上;耦合的冠层阻力模型（CO模型）普适性最差,冠层阻力、蒸散量与实测值的R2分别为0.113、0.046;2）进一步使用2021年的试验数据进行模型参数校正、2020年的数据进行验证,发现校正后的JA、CO、GA、KP及FAO56-PM模型计算的冠层阻力和蒸散量与实测值的一致性大幅提高。除JA模型低估冠层阻力外,其余均高估冠层阻力、低估蒸散量。其中KP模型模拟的冠层阻力和蒸散量效果最好,R2均在0.907及以上,而其余5种模型估算精度也较好。6种模型的估算精度排序为KP、GA、TD、FAO56-PM、CO、JA。综上,所评价的模型校正后均可作为P-M模型的冠层阻力输入来估算冬小麦蒸散量,但TD 模型不需要参数校正,在数据不足时可作为首选;而KP模型参数较少,校正后拟合精度最高,在数据充足时可作为首选。研究结果对华北地区使用P-M一步法计算冬小麦蒸散量具有重要价值。     

Shuttleworth-Wallace模型模拟陕北枣林蒸散适用性分析

在生态脆弱的陕北黄土丘陵区,林地耗水是生态学者长期关注的热点问题,准确测算植物耗水量是环境水分研究的关键。根据陕北山地枣林的立地条件和蒸散过程特点,结合2012年的实测资料,确定了相关模型参数,实现了Shuttleworth-Wallace(SW)和Penman-Monteith(PM)模型对枣林蒸散量的模拟,并利用2013年茎流计监测的蒸腾量和水量平衡原理推求的蒸散量,对这2个模型进行了比较和检验。结果表明:就整个枣树生育期10 d尺度蒸散量而言,SW模型模拟精度优于PM模型。此外,2模型精度随枣树生育期变化而变化,且萌芽展叶期精度均最低。SW模型日蒸腾量模拟精度满足要求,但易受到天气状况影响,晴天模型精度优于雨天。SW模型精度在陕北山地枣林里得到验证,是半干旱区山地枣林耗水规律研究的有效工具。     

Estimating Reference Evapotranspiration Under Inaccurate Data Conditions

Reference evapotranspiration (ET₀)estimates have been computed on a globalscale using a high-resolution monthlyclimate dataset. Penman-Monteith (PM) andHargreaves (HG) methods have been compared,showing very reasonable agreement betweenthe two methods. Fitting the two parametersof HG using the PM derived ET₀ valuesdid not improve estimates by the HG methodsubstantially. Modifying the originalHargreaves method to a Modified-Hargreaves(MH) method by including a rainfall termimproved ET₀ estimates significantlyfor arid regions. When a certain level ofinaccuracy in the meteorologicalobservations was assumed, calculatingET₀ by PM and MH, given theseinaccuracy in observations, showed that MHperformed better than PM in reproducingoriginal calculations of ET₀ ascalculated by PM assuming no data error. Itis concluded that the PM is a recommendedmethodology if accurate weather datacollection can be expected, but otherwiseMH should be considered.     

分别利用Hargreaves和PM公式计算西北干旱区ET0的比较

该文根据甘肃张掖气象站1991～2000年的气象资料，利用Hargreaves公式和Penman-Monteith公式计算了参照作物需水量(ET₀)。对比分析结果表明：Hargreaves公式计算的ET_0H年值比Penman-Monteith公式的计算ET_0PM偏低，而在年内6、7、8月份，ET_0H>ET_0PM，9月份两种方法计算结果几乎相等，其他月份ET_0H<ET_0PM。造成这种结果的原因是风速和降雨的影响。根据两种方法的计算结果，提出了适合西北干旱区ET₀的计算公式。     

内蒙古地区参考作物蒸散变化特征及其气象影响因子

为深入了解不同草原类型下参考作物蒸散特征及其对气候变化的响应,该文利用FAO Penman-Monteith公式研究了内蒙古地区46个站点1961－2010年参考作物蒸散量及其辐射项和动力学项的时空分布规律和变化特征,并对其主要影响因素进行了分析讨论。研究结果表明：近50a来内蒙古各站点参考作物蒸散量的年平均值均介于570～1 674 mm之间,该地区参考作物蒸散量及其构成项的值西高东低,而且从高到低的5个草原类型依次为：荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原、典型草原、草甸草原。各区生长季内参考作物蒸散量约占全年的80%。内蒙古各站点年参考作物蒸散量的变化率在-48～50 mm/10a之间,荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原参考作物蒸散量变化均不明显,草甸草原参考作物蒸散量显著上升（P=0.001）。各区域参考作物蒸散量辐射项的年值和月值均呈显著的上升趋势,除草甸草原外各区域参考作物蒸散量动力学项的年值和月值呈下降的趋势。风速是影响荒漠、草原化荒漠、荒漠化草原和典型草原西部地区参考作物蒸散量变化的首要因子,风速下降导致该地区蒸散呈下降的趋势;日平均温度是次要因子,但气温升高对参考作物蒸散量变化的作用有限,参考作物蒸散量并未随气候变暖而显著增大;相对湿度是第三因子,与参考作物蒸散量呈负相关（P=0.006）;日照时数是第四因子,其值降低导致参考作物蒸散量的下降。典型草原东部和草甸草原地区各站点受气象因子综合影响使参考作物蒸散量呈上升的趋势。该研究探讨了内蒙古各类型草原参考作物蒸散对气候变化的响应,为内蒙古各类型草原的生态保护和可持续发展提供科学依据。     

陕西关中地区参考作物蒸发蒸腾量变化及原因

根据关中地区30个气象站41年的气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,分析了陕西关中地区ET0的变化及原因,结果表明,从长期来看,关中地区ET0在减少趋势的基础上表现出周期性变化,从阶段性来看,1980年之前和之后则主要表现为增加趋势。关中地区年内ET0的最大值在1980年前主要出现在6月,1980年以后则主要出现在6月和7月,且以7月为多;1980年后5～8月ET0所占比值在减少,但仍在全年中占50%以上。关中地区平均气温、最高气温和最低气温表现为增加趋势,风速、日照时数和相对湿度表现为减少趋势。关中地区ET0与平均气温、最高气温和最低气温表现为不显著正相关,与风速和日照时数表现为显著正相关,与水汽压表现为显著负相关,与年降水量表现为不显著负相关,近一半地区的ET0与年蒸发量显著正相关。对关中地区ET0影响显著的气象因子的顺序为：风速〉日照时数〉水汽压〉年蒸发量。即风速和日照时数的减少趋势是引起关中地区ET0降低趋势的主要原因。