浑蒲灌区参考作物需水量的研究

采用联合国粮农组织最新推荐的Penman-Monteith公式,分析了浑蒲灌区参考作物需水量.结果表明,在生育期内浑蒲灌区参考作物需水量的变化规律表现为先增大后逐渐减小.     

基于称重式蒸渗仪实测日值评价16种参考作物蒸散量(ET_0)模型

参考作物蒸散量(ET_0)的准确估算是作物需水量及区域农业水分供需计算的关键,尽管已提出大量方法,但缺乏基于实测值的严格检验。本文利用北京小汤山2012年称重式蒸渗仪实测日值,检验16个ET_0模型,包括5个综合法、6个辐射法、5个温度法模型。依据均方根误差RMSE值,各模型估算效果的排序为FAO79 Penman=1963 Peman1996 Kimberly PenmanFAO24 PenmanFAO56 Penman-Monteith(PM)TurcFAO24 Blaney-Criddle(BC)DeBruin-KeijmanJensen-HaisePriestley-Taylor(PT)FAO24RadiationHargreavesMakkinkHamonMcloudBlaney-Criddle(BC)。总体而言,综合法表现最好,其RMSE在1.33~1.47mm·d~(-1),以FAO79 Penman和1963 Penman为最好;辐射法次之,其RMSE在1.48~1.77mm·d~(-1),以Turc最好;温度法检验效果最差,其RMSE在1.50~2.68mm·d~(-1),以FAO24 BC为最好。FAO79Penman和1963 Penman比最好的辐射法和温度法模型的精度分别高10%和13%。综合法、辐射法模型普适性好于温度法的原因在于其均含有影响ET_0的关键因子——辐射或饱和水汽压差VPD。所有模型均具有低蒸发条件下高估、高蒸发条件下低估的阈值特点,综合法及辐射法平均低估0.14mm·d~(-1)和0.33mm·d~(-1),而温度法平均高估0.52mm·d~(-1)。前两类方法 ET_0阈值相对较低,更适于低蒸发力条件,而温度法较适于高蒸发力条件。所有综合法、辐射法模型及温度法的Hargreaves和FAO24 BC法估算值与实测值变化趋势一致,说明模型结构合理,可通过参数校正提高精度;但对于与实测值趋势不吻合的温度法,模型结构尚需优化。VPD和最大湿度RHx是影响综合法、辐射法估算偏差的两大主要因子,其中VPD对低估类模型偏差影响最大,且偏差随着VPD增加而增大;而RHx对高估类综合法模型(1963 Penman、FAO79 Penman)偏差影响最大,且偏差随RHx增加而减小。校正后的PT(1.38)、Makkink(0.83)、Turc(0.014)及Hamon(1.248)系数大于原系数,而Hargreaves(0.0019)和BC(0.192)校正系数低于原系数。此外,PT与Hamon的系数利用最小相对湿度、Turc和Makkink系数利用VPD、Hargreaves和BC系数利用辐射或日照时数能得到最佳估算。FAO56 PM表现不佳(RMSE=1.47mm·d~(-1))的原因与站点气候干燥程度、较低的空气动力项权重有关。后人对原始Penman式的诸多修正并没有显著改善精度,因此建议在类似气候条件地区继续使用老版本Penman式。同时,对FAO56 PM的进一步检验将有助于回答"FAO56 PM是否真正比其它综合法具有优势,在何种气候下表现好,在高蒸发条件下低估是否为普遍现象"等科学问题。     

甘肃中东部半干旱区参考作物蒸散量多种计算方法的比较研究

为明确甘肃中东部丘陵沟壑地区参考作物蒸散量(ET0)在气象资料短缺条件下的计算方法,依据6个气象站的长系列资料,以FAO Penman-Monteith方法为标准,对7种ET0计算方法进行评价。结果表明:Hargreaves与FAO Penman-Monteith吻合最好,其次为Jensen-Haise,各地区年均标准偏差(RMBE)分别为120.0 mm、446.1 mm。Pennman、FAO-17 Penman、FAO-24 Radiation、Preiestley-Taylor计算结果偏高,各地区年均RMBE在3 122.1～1 383.4mm间,以FAO-24 Radiation差异最大。8种方程计算的年内月均ET0趋势基本呈单峰曲线,峰值出现在7月份。Hargreaves、Jensen-Haise两种方程3-9月差异大于1-2月和10-12月份; Penman、FAO-17 Penman、FAO-24Radiation、Preiestley-Taylor、Makkink 5种方程7月份差异最大,地区间表现不一。不同的方程与FAO PenmanMonteith方程均存在显著的线性相关关系(0. 994**≤R≤0.8743**),回归系数t检测均达到显著水平,以FAO Penman-Monteith方程为基础对各方程进行矫正是可行的。     

喀斯特与非喀斯特地区参考作物蒸散量时空变化分析——以广西壮族自治区为例

参考作物蒸散量(ET_0)是确定植被生态系统需水量的关键因子,其时空分布特征及主要影响因素分析对于制定植被恢复策略与区域水资源配置方案具有重要意义。本文基于FAO-56 Penman-Monteith公式和广西地区25个气象站点1960—2010年的逐日资料,计算了各站点的ET_0,在此基础上采用GIS的克里金插值、Spearman秩次相关法和通径分析方法分析了广西喀斯特与非喀斯特地区ET_0的时空变化特征及其影响因子。结果表明,51年来广西各站点多年平均ET_0为1 138 mm×a~(-1);空间分布呈由南向北、由低纬度向高纬度递减的特征,高值区主要分布在非喀斯特地区,低值区主要分布在喀斯特地区。喀斯特与非喀斯特地区年ET_0累积距平曲线均呈"N"型分布;20世纪70年代最高,90年代最低,21世纪以来年ET_0有所回升,但仍低于51年平均值。此外,喀斯特地区ET_0年际变化小于非喀斯特地区。日照时数、风速和平均温度是影响非喀斯特地区年ET_0变化的主要气象因子,而相对湿度则通过与其他气象因子的相互作用间接对喀斯特地区年ET_0的变化产生较大影响。在季节尺度上,日照时数和平均气温在各季节都是ET_0最主要的影响因子,与ET_0呈正相关关系;风速在喀斯特地区冬、春两季对ET_0的间接作用系数为负,在非喀斯特地区并未发现这一现象。了解不同地区ET_0的变化趋势是植被生态需水定额计算的必要措施。     

蒸散量双线性曲面回归模型的改进及验证

潜在蒸散发是水文循环和能量循环的一项重要组成,准确估算蒸散发对农业水资源有效利用具有重要的理论和现实意义。为获得精度稳定可靠的蒸散发估计值同时只需较少的气象资料,以沂沭河上游流域(临沂控制站)为研究区,提出改进的双线性曲面回归模型(bilinear surface regression model,BSRM)计算站点的潜在蒸散量。以实测蒸发数据折算的陆面潜在蒸散量为标准,同时以彭曼公式(P-M)为参考与之对比,检验和评价3种BSRM模型的精度,并分析各气象因子对潜在蒸散量的影响。结果表明:3种BSRM模型中,基于日照百分率、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最高,以基于日照百分率计算的太阳辐射、气温、相对湿度建立的双线性曲面回归模型次之,以基于Hargreaves-Allen方程计算的太阳辐射、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最差。基于日照百分率、气温和相对湿度建立的BSRM模型的模拟精度略优于P-M公式,但所需的气象因子较少,计算方法简单;且受气象因子的变化影响较少,模拟精度稳定可靠,是一种有效的替代方法。     

华北地区设施茄子蒸散量估算模型及作物系数确定

构建华北地区设施茄子蒸散量估算模型,可为制定其优化灌溉制度提供理论依据。本研究设灌水定额15 mm(W1)、22.5 mm(W2)、30 mm(W3)和37.5 mm(充分灌溉, CK)4个处理,在设施茄子苗期、开花座果期和成熟采摘期土壤含水率分别达田间持水量的70%、80%和70%时进行灌溉,以保证土壤供水充足。基于修正后的Penman-Monteith方程,通过分析CK处理的作物系数与叶面积指数的关系,建立了基于气象数据与叶面积指数的蒸散量估算模型,利用W1、 W2和W3实测蒸散量对其进行验证。结果表明:修正后的Penman-Monteith方程可用于设施参考作物蒸散量的估算,W1、W2和W3蒸散量的实测值与新建模型的模拟值平均相对误差分别为17.81%、18.31%和17.97%。作物系数与叶面积指数呈显著线性关系,可通过叶面积指数确定作物系数。分析W1、W2、W3和CK处理的产量和水分利用效率(WUE)得出, W2与CK产量差异性不显著,而WUE差异性显著,较CK提高31.59%,表明W2兼顾产量和WUE。W2处理下茄子的作物系数,苗期为0.21～0.46,开花座果期为0.62～0.94,成熟采摘期为0.70～0.92。本研究认为,新建模型在估算设施茄子实际蒸散量上具有较好适用性,计算出的作物系数在节水灌溉条件下具有实际应用价值。     

澳大利亚参考作物蒸散量变化及影响因素分析

[目的]探讨参考作物蒸散量在全球气候变化环境中的区域响应形式及其影响因素。[方法]利用Penman-Monteith方程计算澳大利亚1998～2007年的参考作物蒸散量(ET0),通过GIS方法分析ET0的时空变化特征并探讨ET0与主要气候因子的关系。[结果]①多年平均ET0呈半环状分布,自东、南2面向西北部和内陆逐渐增加,与气候带分布具有较高的空间一致性;②全区平均ET0约1750mm,2000年取得最小值(1647.97mm),2002年取得最大值(1851.45mm);③ET0按夏、春、秋、冬的顺序递减,1、12月ET0最高,分别为200.42和201.24mm,6月最低,为79.55mm;④ET0与平均气温、太阳辐射量呈正相关,确定性系数分别为0.83、0.94,与平均相对湿度呈负相关关系,与降水量没有明显的相关性。[结论]该研究为澳大利亚的作物需水量研究及灌溉措施的制定提供了参考。     

重庆地区参考作物蒸散时空特征与气候影响因子

利用重庆地区34个气象站1961-2009年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并通过GIS空间插值、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了重庆地区ET0的时空变化特征及其气候影响因子。结果表明:在空间分布上,重庆地区参考作物蒸散具有明显的区域差异,总体表现为:自西向东北方向增加,向东南方向减少。年内ET0主要受日照与气温的影响,其变化曲线呈单峰型。49年以来,重庆地区年均与春、夏、冬3季ET0均呈显著下降趋势,秋季的变化特征不明显,日照与风速的显著减小是造成重庆地区ET0呈下降趋势的主要原因。     

干旱荒漠草原应用Penman-Monteith与Penman修正式计算ET0的偏差分析

甘肃天祝草原位于我国西北干旱荒漠草原,应用天祝县二道墩试验站2005年的实测气象资料,利用Penman-Monteith公式和Penman修正式计算参考作物腾发量(ET0)并进行了比较。Penman修正式计算的参考作物腾发量ET0值略小于Penman-Monteith公式计算的值,最大绝对偏差0.5 mm/d。分析发现生育期辐射项ETrad是导致参考作物腾发量ET0产生偏差的主要原因。2种方法计算的空气动力项ETaero差别较小,最大绝对偏差不超过0.2 mm/d。导致计算偏差的原因在于2种公式采用了不同的辐射项和空气动力学项计算公式和参数。2个公式计算的参考作物腾发量具有显著的线性相关性。     

基于Penman-Monteith公式的关中地区作物系数研究

通过对基于Penman-Monteith公式的作物系数研究,为Penman-Monteith公式在关中地区的推广应用提供参考。采用联合国粮农组织(FAO)先后推荐的Penman修正式与Penman-Monteith公式,计算关中地区30个气象站1961~2001年的参照作物腾发量,确定关中地区冬小麦和夏玉米基于Penman-Monteith公式的作物系数,比较分析基于Penman修正式与基于Penman-Moneith公式的作物系数的差异。在关中地区,冬小麦基于Penman修正式与基于Penman-Moneith公式的作物系数有显著差异;而夏玉米的没有显著差异。在关中地区推广应用Pen-man-Monteith公式计算作物需水量时,目前正在使用的基于Penman修正式的冬小麦作物系数需要校正;而夏玉米作物系数无须校正。