1976～2015年邯郸市潜在蒸散变化特征与影响因子分析

为了揭示复杂自然地理条件下邯郸市潜在蒸散变化的特征,利用1976~2015年邯郸市16个观测站逐日气象资料,采用Penman-Monteith模型计算各气象台站的逐日潜在蒸散量,利用线性趋势、相关系数、多项式拟合和MannKendall等方法,分析了邯郸市潜在蒸散变化特征,并运用偏相关分析法,探讨了影响潜在蒸散的主要气象要素。结果表明:邯郸市潜在蒸散呈北多南少分布;夏季潜在蒸散最多,其次为春季,冬季最少。近40年来,邯郸市16个站点中除武安站外,潜在蒸散均呈减少趋势,尤以东部平原地区突出,减少趋势基本维持在30 mm/10年;西部山区减少趋势相对较弱。区域平均潜在蒸散在21世纪10年代初期有所增加,并维持在平均水平。年潜在蒸散突变年份为1985年,夏秋季潜在蒸散突变年份为1992年。影响年和夏秋季潜在蒸散的主要气象因子为日照时数,影响春冬季潜在蒸散的气象因子在西部山区主要为风速,东部平原则主要为相对湿度。     

基于Blaney-Criddle方法估算潜在蒸散量的评价与校准

为提高Blaney-Criddle(BC)方法在陕西关中地区的估算精度,以Penman方法(PE)为标准,利用1960—1999年陕西关中地区6个站点逐日资料对BC方法进行适用性评价和参数修正,并使用2000—2015年资料对修正的BC方法进行验证,得到基于温度的潜在蒸散量估算方法(CBC方法)。结果表明:BC方法计算的月均ETp(潜在蒸散量)在温度较低时低估,在温度较高时高估。通过改进后,CBC与PE方法计算的月均ETp回归曲线的斜率更接近于1(改进前0.685,改进后0.999 7)。与PE方法的计算结果相比,改进后BC(CBC)计算月均ETp相对误差由-18.022%~16.269%变为1.290%~3.630%,均方根误差由0.529~0.921 mm/d降为0.214~0.283 mm/d;平均偏差由-0.063~0.601 mm/d变为-0.001 121~0.000 737 mm/d。修正前后BC方法计算月均ETp值与PE方法计算值拟合的决定系数由0.942提高到0.966。通过年累计ETp和年内月累计ETp的验证,CBC与PE计算的ETp变化趋势和数值更为接近。综合分析表明,CBC方法能够显著提高潜在蒸散量的计算精度(ETp),可以应用于陕西关中地区ETp的计算。     

潜在蒸散量对SWAT模型寒区典型流域径流模拟的影响

以目前广泛应用的SWAT模型为例,利用对比研究方法,以欧根河流域作为典型研究区域,采用PenmanMonteith模型、Priestley-Taylor模型、Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型及修正的20 cm蒸发皿观测数据计算潜在蒸散量(PET)。研究不同PET驱动的SWAT模型对模拟结果的影响,研究结果表明:SWAT模型以子流域为尺度对PET计算结果进行插值的方式较粗略,不能较好反映PET的空间分布情况,在大面积森林覆盖的不同子流域,月平均PET值随不同子流域内森林物种的种类和分布不同数值变化较小,并非在考虑地形影响下SWAT模型模拟的日径流量结果均好,在未考虑地形影响下Penman-Monteith模型与考虑地形影响下的Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型模拟结果较好,其中Penman-Monteith模型拟合的效果最好,率定期与验证期的Ens值分别为0.651、0.686,说明Penman-Monteith模型更适合用于高寒森林地区的潜在蒸散量计算。     

新疆地区潜在蒸散量计算模型适用性评价

[目的]评价不同潜在蒸散量模型计算结果的准确性以及模型在不同地区的适用性,提出适合于新疆不同区域的潜在蒸散量计算模型.[方法]基于新疆16个站点1970-2015年的实测气象资料,以实测蒸发为基准,采用综合法、辐射法、质量传输法、温度法4类模型计算了潜在蒸散量;通过随机森林模型分析了潜在蒸散量的主要影响因素,并利用多属...     

1961—2008年新疆克拉玛依市气候变化分析

根据新疆克拉玛依市气象站1961—2008年的历史气候资料,采用气候倾向率、累积距平、t检验和Morlet小波等方法,对1961—2008年的年平均气温、降水量、日照时数和年平均风速以及年潜在蒸散量和地表干燥度等要素的变化趋势和变化特征进行了研究,结果表明：①1961—2008年克拉玛依市年平均气温和降水量呈上升趋势,日照时数和年平均风速呈减小的趋势,气候总体呈“暖湿化”趋势;②潜在蒸散量与日照时数和平均风速呈极显著的正相关关系,与年降水量呈极显著的负相关关系,但与气温的相关性不显著。受各气候要素变化的综合影响,1961—2008年,克拉玛依市潜在蒸散量和地表干燥度呈显著的减小趋势;③突变检测表明,克拉玛依市年平均气温、降水量分别在1988年发生了突变性的升高,而风速、潜在蒸散量和地表干燥度分别于1988年、1983年和1986年发生了显著的突变性减小,日照时数未发生突变。综合各要素的突变特征,可以确认,克拉玛依市的气候于1986—1988年发生了“暖湿化”的突变;④各要素分别存在4～22a的不同时间尺度的周期性变化。     

近21年固原市植被指数变化及其与气候因子的关系分析

本文利用宁夏固原市2000—2020年的NDVI数据和气候资料,分析了固原市植被指数的变化及其与气候因子的关系。结果表明：近21年来固原市的植被状况总体呈明显的波动上升趋势,且植被覆盖呈北低南高的分布,各县（区）中泾源县的植被覆盖度最好,但增长速度最慢,而彭阳县的增长速度最快。近21年固原市的年平均潜在蒸散量总体呈下降趋势,但下降趋势不明显。5年平均潜在蒸散量波动比较大,其中2005—2009年平均年蒸散量最多,2010—2014年平均年蒸散量最少。原州区、隆德县、彭阳县年潜在蒸散量总体呈上升趋势,且隆德县上升趋势最明显,西吉县、泾源县年潜在蒸散量总体呈下降趋势,且泾源县下降趋势最明显。原州区年平均潜在蒸散量最多,西吉县最少。夏季潜在蒸散量最多,春季次之,冬季最少。6月潜在蒸散量最多,1月潜在蒸散量最少。在年潜在蒸散量、年平均气温、年降水量、年平均相对湿度4个气候因子中,年降水量对于植被状况起关键作用,年降水量越大,越有利于植被生长,而植被指数与年潜在蒸散量呈负相关,对于不能进行灌溉的半干旱地区植被指数与年潜在蒸散量呈显著负相关;植被指数与年平均气温均呈正相关性;植被指数与年平均相对湿...     

近31年来云南省潜在蒸散量变化成因

为了探讨云南省潜在蒸散量(ET0)与气候变化间的效应,增强干旱发生预测的准确性,基于云南省1981—2011年52个站点气象数据,采用Penman-Monteith公式计算逐年四季潜在蒸散量(ET_(0,w)、ET_(0,s)、ET_(0,e)、ET_(0,u))以及年潜在蒸散量(ET_(0,y)),通过敏感系数和贡献率,分析了云南省ET_0变化的成因。结果表明(:1)云南省ET_0对气象因子的敏感程度从高到低为:平均气温相对湿度日照时数风速;相对湿度为高敏感因子,但对ET0的影响低于平均气温和日照时数。(2)云南省ET_0变化的主导因子具有阶段性。1981—1990年,日照时数减少是ET_(0,y)下降的主要原因,1991—2011年,平均气温上升是ET_(0,y)上升的主要原因。(3)云南省ET_0变化的主导因子具有季节性。1981—1990年时段,云南省冬季ET_(0,w)上升的主导因子是平均气温,春、夏、秋季ET0呈下降的主导因子均为日照时数;1991—2011年时段,平均气温上升是冬季和秋季潜在蒸散量呈上升趋势的主要原因,春季ET_(0,s)下降和夏季ET_(0,e)呈上升趋势的主导因子均为日照时数。     

北京地区潜在蒸散量计算方法的比较研究

利用北京地区1951—2007年的逐日气象资料,选取常用的7种公式计算日潜在蒸散量,并和利用FAO推荐的Penman-Monteith(PM)标准公式计算日潜在蒸散量进行比较。根据线性回归、平方根误差和平均偏差方法分析得出:Penman公式、Kimberly-Penman公式(KP)和Doorenbos-Pruitt公式(DP)与PM相关性较好,KP公式计算的ET0和标准ET0平均偏差和平方根误差均最小,可直接用来计算北京地区的ET0,而Penman公式和DP公式的平均偏差和平方根误差较大,不适合直接计算北京地区的ET0,利用气象数据提出了修正的Penman公式和DP公式。Makkink公式、Priestley-Taylor公式、Hargreaves公式和Turc公式与PM相关性较差,不适合计算北京地区的ET0。北京地区对ET0影响最大的气象因子为饱和水汽压差和净辐射,基于此,提出了2个适合估算北京地区缺资料条件下ET0的经验公式。     

京津冀地区潜在蒸散量时空演变特征及归因分析

为了深入认识京津冀地区潜在蒸散量的时空变化特征及其对气候变化的响应,该研究基于京津冀地区23个气象站57 a逐日气象观测资料,应用Penman-Monteith公式计算各站点日潜在蒸散量(ET0),剖析ET0的时空变化特征,运用敏感性分析法定量研究ET0对各气象要素的敏感性及其时空变化特征,定量识别各气象要素变化对ET0变化的贡献。研究结果表明:1)京津冀地区ET0空间分布整体呈由南向北递减趋势(除中部地区的塘沽站、黄烨站与保定站点ET0较高外)。ET0整体呈下降趋势,线性趋势率为-0.92 mm/a。ET0变化趋势空间分布由西北向东南递减,以春季减幅最为明显。2)京津冀地区ET0对相对湿度的最为敏感(-0.44),其次为风速(0.31)、日照时数(0.28)与平均气温(0.26)。随时间推移,ET0对平均风速与相对湿度敏感性整体呈下降趋势,而ET0对平均气温与日照时数的敏感性逐渐增强。敏感性系数空间分布从西北到东南:风速与平均气温敏感性系数逐渐递增,而日照时数与相对湿度敏感性系数逐渐递减。3)风速变化对京津冀地区ET0变化的贡献最大,平均气温次之。风速为主导因素的站点个数随时间呈下降趋势,平均气温与日照时数为主导的站点个数随时间呈上升趋势,说明近年来平均气温与日照时数对潜在蒸散量变化的影响愈加明显,这可能是由于近年来京津冀地区雾霾尤其是冬季雾霾对日照时数、气温与风速的产生一定影响,进而影响ET0。     

近55年来青海省海东市气候变化特征 及影响因子分析

利用青海省海东市5个气象台站1961-2015年气候资料,采用线性回归和Mann-Kendall突变检测等方法,对海东市近55年的年和季平均气温、降水量、日照时数、风速、沙尘日数、云量和相对湿度等气候要素以及降水日数、潜在蒸散量和湿润指数的变化趋势和变化特征进行了研究,结果表明：（1）近55年海东市随着气候变暖降水减少(减少速率-4.9 mm·(10a)^-1）,总体呈现不明显的“暖干化”趋势。年平均气温和潜在蒸散量呈现显著的上升趋势(上升速率0.33℃·(10a)^-1和7.9 mm·(10a)^-1),年降水日数、平均风速、沙尘暴日数、日照时数、云量和相对湿度表现为显著减少趋势（减少速率分别为-2.3 d·(10a)^-1、-0.13 m·s^-1·(10a)^-1、-6.3 d·(10a)^-1、-36.6 h·(10a)^-1、-0.12成·(10a)^-1和-0.7％·(10a)^-1）,湿润指数和降水量表现为不显著的减少趋势。（2）海东市年平均气温和潜在蒸散量分别在1995-1996年和2001年发生了显著的突变性升高,年平均风速、降水日数、日照时数、总云量和相对湿度分别于1982年、1993-1994年、2002-2003年、1984年、2009-2010年呈显著突变性减小,降水量和湿润指数的变化未达到突变标准。（3）海东市冬季气温变化与青藏高原指数、北极涛动指数和西风环流指数有明显的正相关关系,青藏高原的动力和热力作用对高原东北侧的海东市气温变化有很重要的影响,而该地区温度还受由北极涛动引起的冬季风和西风环流的影响。海东市夏季降水量与南亚夏季风指数和北极涛动指数有较好的负相关,南亚夏季风的进退以及所携带的水汽是影响该区域降水量变化的主要因素之一。