丹东地区参考作物腾发量变化的成因及贡献值分析

蒸发蒸腾是影响地表水量平衡的重要参数,对农田水管理有着不可忽略的意义.本文采用Penman-Monteith公式对丹东地区1960年～2006年间的参考作物腾发量进行计算,分析了近47年来该地区ET0的变化成因及各气象要素对ET0变化的贡献值.结果表明：研究时段内,无论是生长季还是年际ET0均呈不明显减少趋势,ET0对太阳辐射的变化最敏感,同时太阳辐射也是对生长季ET0变化贡献最大的因素,而从年际影响因素看,风速对ET0变化的贡献最大.     

陕西省潜在蒸散发的敏感性及变化成因分析

潜在蒸散发(ET_0)是准确估计作物需水量和合理制定农田管理制度的重要参考依据,分析其对气象要素的敏感性对评估区域陆地水资源利用效率具有重要意义。根据陕西省1955-2015年的20个气象站的逐日实测气象数据,利用Penman-Monteith方程计算逐日ET_0,应用敏感性公式计算ET_0对最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速、日照时数等5个关键气候要素的敏感系数,探究敏感系数的时空分布规律及变化趋势;并结合气象要素的多年变化定量分析的变化ET_0成因。结果表明:(1)ET_0对气象要素的敏感系数年内变化幅度依次为:相对湿度日照时数最低气温风速最高气温。(2)陕西省年均ET_0对气象要素的敏感程度均在"中"等级以上,相对湿度最为敏感;年际敏感系数显著增减变化趋势南北差异大,且空间分布特征表现不一。(3)ET_0与关键气候要素之间呈现的复杂非线性关系,使各气象站ET_0变化的主导气象要素也不尽相同,存在明显空间差异。     

汉江上游流域潜在蒸散量敏感性分析

为研究全球变暖背景下汉江上游流域潜在蒸散量的变化特征,根据汉江上游流域1960—2015年汉中、石泉和安康3个气象站的逐日实测气象数据,采用彭曼-蒙蒂斯方程计算逐日潜在蒸散量ET_0。应用敏感性公式计算ET_0对5个主要气象因子的敏感系数,并结合气象因子的多年相对变化分析ET_0变化成因。结果表明:受太阳周年运动及地形等地理要素的共同影响,汉江上游不同气象因子及ET_0的年内分布不一;汉江上游ET_0对相对湿度最为敏感,各气象因子年敏感系数多呈显著下降趋势,敏感程度均达到"中"以上等级;ET_0同气象因子表现出复杂非线性关系,日照是汉中站ET_0变化的主导气象因子,石泉和安康站ET_0变化的主导气象因子是相对湿度。     

拉萨河流域潜在蒸散发的气象因子敏感性

蒸散发可以反映气候变化对水资源的影响状况,根据拉萨河流域两个站点1955-2018年的逐日气象数据,采用FAO-56-Penman-Monteith公式计算潜在蒸散发(ET_0),进而采用敏感性分析、Mann-Kendall趋势检验、气候倾向率及小波分析等方法对拉萨河流域ET_0的变化特征及其影响因素进行分析。对比两个站点的变化规律,结果表明:流域ET_0整体对最高温度最为敏感,最高温度的贡献率最大,气象因子的敏感系数年内变幅为相对湿度最高温度风速日照时数最低温度;流域ET_0的日变化趋势为每10年增加0.03 mm,Mann-Kendall检验流域ET_0增长并不显著;流域的ET_0在25～30a尺度上周期振荡明显,出现了7次循环交替。     

滇池流域多年ET_0及其影响因素变化趋势分析

分析滇池流域多年参考蒸腾蒸发量(Reference Evapotranspiration,ET_0)及其影响因素的变化趋势,为该流域水资源合理配置和作物需水规律研究提供一定的理论基础。采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的彭曼-蒙蒂斯公式(Penman-Monteith)以及经验公式法Hargreaves(Har)和IrmarkAllen(Irm-All)计算了滇池流域昆明气象站近38年(1980—2017)的ET_0,研究多年ET_0的变化趋势和气象因素对其的影响。三种方法计算得出的年际平均ET_0整体变化均呈上升趋势,且Hargreaves公式计算的结果最为明显。采用线性趋势法、Mann-Kendall法和累积距平法对计算得出的ET_0进行趋势检验分析,表明彭曼-蒙蒂斯公式和Hargreaves公式计算的结果在2008年左右发生突变,IrmarkAllen公式在2012年和2016年分别发生了突变。对影响ET_0的气象要素变化趋势进行分析,相对湿度和平均最低气温多年变化呈下降趋势,日照时数、风速和平均最高气温均表现为上升趋势。通过相关分析,彭曼-蒙蒂斯公式与Hargreaves公式计算时对其影响最大的气象因素是日最高气温,影响Irmark-Allen公式计算结果的气象因素是平均气温。     

河北省潜在蒸散量变化特征及主导因子辨析

潜在蒸散量(ET_0)是地球表面水循环研究及水资源规划管理中重要因素,明确其变化规律及特征对区域水资源利用及农业生产布局有重要意义。根据河北省及周边地区1960—2018年24个典型气象站点逐日气象数据,利用Penman-Monteith模型、偏相关分析、敏感性分析、M-K检验法及空间插值法分析了河北省潜在蒸散量(ET_0)时空分布特征。结果表明:(1)59a来河北省ET_0平均值为1077.13 mm,平均下降幅度为-2.31 mm/10a,整体呈由西向东、由南向北减少趋势。(2)偏相关分析与敏感性分析表明,RH(平均相对湿度)、WS(风速)和SH(日照时数)对年均ET_0变化影响程度较大;WS、SH与年均ET_0变化趋势一致,而RH与年均ET_0变化趋势相反;RH、HT(日最高气温)、SH是影响ET_0变化的敏感因子,而AT(平均气温)及LT(日最低气温)则为相对不敏感因子。(3)河北省年平均ET_0变化的主导因子为SH,其次为WS;主导因子随季节变化有所差异。春季SH主要影响偏北部地区,WS集中影响中部及偏东部;夏季SH大致影响河北省全境;秋季河北省偏北部地区主要受RH影响,中东部及偏南部地区主要受WS影响;冬季河北省大部分地区受SH影响。研究成果可为河北省水资源的优化配置及农业发展提供一定理论支撑。     

黄河三角洲地区潜在蒸发的气候敏感性研究

利用黄河三角洲地区5个气象站1961—2007年逐日实测资料,采用Penman-Monteith公式,分析黄河三角洲潜在蒸发对太阳辐射、风速、平均气温和水汽压的敏感性。结果表明:年尺度上,潜在蒸发对水汽压最为敏感,其次为气温、太阳辐射和风速;季节尺度上,潜在蒸发在春、夏、秋3季对水汽压和气温最为敏感,在冬季对水汽压和风速最为敏感;年际变化上,潜在蒸发对太阳辐射、风速和水汽压的敏感系数均呈增大趋势,而对平均气温的敏感系数减小;空间分布上,潜在蒸发对太阳辐射和水汽压的敏感系数从该区西南部向东北部逐步减小,而对风速和平均气温的敏感系数则从西南部向东北部逐步增大。     

长武塬区实际蒸散发变化及驱动因素分析

以大型称重式蒸渗仪系统的实测农田蒸散量数据为基础,分别从年、月、日和生长季4个尺度分析长武塬区农田蒸散量的变化特征,采用相关分析和主成分分析法探究其影响因素,建立实测蒸散与影响因素之间的定量关系。结果表明:农田蒸散的变化特征与作物生长进程一致,高蒸散期均出现于作物生育旺期,且受到降水、气温、风速、太阳辐射、日照时数、空气相对湿度和土壤含水量的共同作用,其中,气温和太阳辐射是蒸散的主要驱动因素。     

藏中牧区近年ET_0变化及气象影响因子分析

依据西藏当雄县1991—2012年5—9月的气象资料,应用FAO56 Penman-Montieth公式计算了ET0,并对其年际、月际变化特征及影响因素进行了分析。结果表明:①西藏当雄县1991—2012年作物生育期内ET0、最高气温、平均气温的年际变化均呈波动上升趋势,平均相对湿度呈逐年降低趋势,最高气温、平均相对湿度、平均气温、平均降雨量对ET0的年际波动有明显影响,影响的先后顺序为平均相对湿度最高气温平均气温降雨量;②1991—2012年ET0的月平均值呈5—6月上升、7—9月下降的趋势,其中6月最大,9月最小;③作物生育期内不同月份ET0的主要影响因素不同,5、8、9月的最大影响因素为日照时数,6、7月分别为气温、降雨;④ET0的年变化主要受5—6月ET0波动的影响,7、9月次之,8月影响较小,反映出近年来藏中地区5—6月的气候变化要比其他月份的显著。     

西藏高海拔地区气象数据缺失条件下的ET0计算研究

西藏高海拔地区低氧低压(平均不足海平面的2/3)、太阳辐射强(年太阳辐射6 000~8 000 MJ/m2)、近地层空气湿度变化大,加之西藏地区气象资料系列短、站点少,该地区ET_0计算具有特殊性及不便性。本研究基于西藏地区9个典型站点20年逐日气象资料,通过引入海拔因子与修正温度常数对Hargreaves(HS)模型进行改进,旨在得到一种少参、准确的高海拔地区ET_0简易计算方法。结果表明,海拔2 000 m以上地区Hargreaves-Elevation(HS-E)改进模型在不同时间尺度条件下的修正结果均明显优于HS模型且避免了原HS模型在高海拔地区ET_0计算出现负值的情况,提升了ET_0计算值的实用性与精度。以PM模型ET_0计算值为标准进行误差分析,HS-E模型逐日ET_0计算的纳什效率系数(NSE)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)分别为0.8、0.53mm/d和13.80%,逐月ET_0计算的NSE、RMSE和MRE分别为0.84、11.90 mm/month和12.50%;对比不同时间尺度条件下(日、月)误差分析结果可知,计算时间尺度越大HS-E模型结果越优。HS-E改进模型在高海拔地区适应性较强,具有较高的计算精度,可作为西藏海拔2000 m以上地区气象数据缺失条件下ET_0计算的推荐模型。     

小时与日尺度PM公式的参照作物腾发量及其水稻单作物系数值差异

以昆山试验站2012-2013年自动气象站观测的小时气象资料为依据,分别采用ASCE PM公式和FAO56PM公式计算小时ET_0,在对比两种小时ET_0计算结果基础上,通过逐小时累积求和得到日ET_0值(分别记作ET_(0-dhA)和ET_(0-dhF)),进而与日尺度参照作物腾发量ET_0(记作ET_(0-d))进行对比,在明确ET_(0-d),ET_(0-dhA)和ET_(0-dhF)差异的基础上,分析了基于不同ET_0确定的水稻单作物系数差异(分别记为K_(c-d)、K_(c-dhA)与K_(c-dhF))。结果表明:在水稻不同生育阶段内,小时ET_0值大致呈抛物线型日变化,在中午时ET_0达到最大,午夜则最低; 2种PM公式计算得到的小时ET_0值存在微小差异,差异范围在-0. 02～0. 5 mm/h内,白天ASCE PM公式计算值偏大,夜间则无明显规律。在日尺度上,ET_(0-d),ET_(0-dhA)和ET_(0-dhF)三者之间具有良好的线性关系,大小关系表现为:ET_(0-dhA) ET_(0-d) ET_(0-dhF)。总体上,由实测日腾发量ET_a求得的节水灌溉水稻单作物系数大于按照FAO推荐方法确定的作物系数值,且采用不同日ET_0计算结果得到的水稻K_c值之间的大小关系为:K_(c-dhA)K_(c-d)K_(c-dhF),但其差异较小,差异程度在5%以内。     

河北省潜在蒸散量时空变化特征及气候影响因素

潜在蒸散量是确定作物需水量的重要依据和基础,准确估算和科学分析其气象影响因素,对于优化调整农业种植结构及合理配置水土资源具有重要意义。根据河北省及相邻行政区内24个气象站点1960-2016年的逐日气象数据,采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算潜在蒸散量(ET0),利用敏感系数和贡献率对ET0变化的气候影响因素进行分析,结果表明:近57年来河北省ET0多年平均值为1 095.70mm,整体呈显著下降趋势,平均下降幅度为-8.91mm/(10a);ET0年内变化率夏季最高,冬季最低;ET0空间分布大致自西向东呈半环状递减趋势,四季与年尺度格局基本一致。河北省年平均ET0对相对湿度表现为负敏感,对其他气象因子表现为正敏感。ET0年变化对各气象因子的敏感程度依次为相对湿度>最高气温>平均风速>日照时数>平均气温>最低气温,其变化对气象因子的敏感性存在空间差异。平均风速是河北省ET0全年及春、秋、冬三季变化的主导因子,日照时数为夏季ET0变化的主导因子。空间分布上,西北部地区ET0变化的主导因子为平均气温,东北部地区为日照时数,中南部及沿海地区ET0变化的主导因子为平均风速。该研究成果可为水资源的优化配置及区域干旱评价提供一定的理论支撑。     

河北省潜在蒸散量时空变化特征及气候影响因素分析

潜在蒸散量是确定作物需水量的重要依据和基础,准确估算和科学分析其气象影响因素,对于优化调整农业种植结构及合理配置水土资源具有重要意义。根据河北省及相邻行政区内24个气象站点1960-2016年的逐日气象数据,采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算潜在蒸散量(ET0),利用敏感系数和贡献率对ET0变化的气候影响因素进行分析,结果表明:近57年来河北省ET0多年平均值为1 095.70mm,整体呈显著下降趋势,平均下降幅度为-8.91mm/(10a);ET0年内变化率夏季最高,冬季最低;ET0空间分布大致自西向东呈半环状递减趋势,四季与年尺度格局基本一致。河北省年平均ET0对相对湿度表现为负敏感,对其他气象因子表现为正敏感。ET0年变化对各气象因子的敏感程度依次为相对湿度最高气温平均风速日照时数平均气温最低气温,其变化对气象因子的敏感性存在空间差异。平均风速是河北省ET0全年及春、秋、冬三季变化的主导因子,日照时数为夏季ET0变化的主导因子。空间分布上,西北部地区ET0变化的主导因子为平均气温,东北部地区为日照时数,中南部及沿海地区ET0变化的主导因子为平均风速。该研究成果可为水资源的优化配置及区域干旱评价提供一定的理论支撑。     

黔中地区潜在蒸散发的时空变化及对土地利用变化的响应

土地利用变化对潜在蒸散发的影响是水文等相关领域研究的热点问题。基于黔中地区1995-2015年气象数据,应用Penman-Monteith公式估算潜在蒸散发(ET_0),同时利用1995-2015年5期土地利用数据,分析近20年该地区ET_0的时空变化特征以及不同土地利用类型对ET_0的影响。结果表明:1995-2015年黔中地区ET_0总体呈增大趋势,空间分布规律较为明显,即自东南向西北整体呈递减趋势;黔中地区近20年土地利用结构变化明显,林地及建设用地面积的变化趋势以增大为主,草地及耕地则以减少趋势为主;不同土地利用类型的ET_0不同,以林地为最大,其次为耕地、草地、水域以及建设用地,未利用地为最小,草地以及耕地向林地转移面积会使ET_0增大,林地、草地以及耕地向建设用地、未利用地转移面积会使ET_0减小。这表明土地利用变化明显时,ET_0也会随着产生较大的变化。蒸散发研究对反映区域水文过程以及科学管理水资源均十分重要。     

气候变化条件下参考作物腾发量演变特性及影响因素分析

本文以临汾站1955—2014年共60年气象资料为基础,应用Penman-Montieth公式计算了临汾地区逐日参考作物腾发量(ET_0),采用Mann-Kendall法进行趋势检验和突变检验,统计检验方法分析影响参考作物腾发量的主要气象要素。结果表明:近60年间临汾地区ET_0总体呈现显著下降趋势,下降速度为23.24mm/10a,其中50年代为上升趋势,从20世纪60年代开始到21世纪初均呈下降趋势,1974年后下降趋势达到显著水平,且在1971年发生突变。日照时数和平均风速是影响参考作物腾发量的两个核心因素,平均温度、平均水汽压是次要因素,平均相对湿度虽有一定影响,但作用不显著,其中ET_0与风速、日照、温度呈显著正相关,与水汽压呈显著负相关,与相对湿度呈正相关,但未达到显著水平。     

川中丘陵区参考作物蒸发蒸腾量近60 年变化成因研究

利用FAO-56 Penman-Monteith方法计算川中丘陵区4个代表站点1954—2010共57年逐月的参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,分析ET0和各气象因子的变化趋势,采用贡献率分析法和偏相关系数分析法研究ET0近60年变化的成因。结果表明：ET0呈下降趋势;温度呈显著上升趋势;相对湿度呈显著下降趋势;日照时数和风速呈极显著减少趋势;川中丘陵区气候在近60年来趋向暖干化。日照时数和风速减少对ET0变化的负贡献率分别为-5.403%和-2.054%;相对湿度减少和温度增加对ET0 变化的正贡献率分别为2.085%和0.562%;负贡献大于正贡献使ET0下降。因此,日照时数和风速减少是引起ET0近60年下降的主要原因。偏相关系数分析法得到的ET0变化成因与贡献率分析法得出的结论一致。     

南昌参考作物蒸散量时间变化及成因分析

为了深入认识南昌参考作物蒸散量(ET0)的时间变化特征,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算南昌1961—2015年逐日ET0,并用Mann-Kendall趋势检验和突变检验法分析南昌ET0时间变化特征和突变时间,在此基础上使用通径分析法研究ET0变化成因。结果表明,南昌ET0年内呈现单峰曲线,7-8月最高,约占全年30%。从年际变化看,ET0和日照时数(n)无明显趋势,仅在8月呈现显著下降趋势,而相对湿度(RH)和风速(u2)显著下降,最高气温(Tmax)和最低气温(T_(min))显著上升。n和ET0多年累积距平曲线和月值曲线形状最接近,突变时间也最接近,分别在1990和1992年。n、u2、RH和T_(min)通径系数分别为0.513、0.466、-0.425和0.196,表明n最敏感,其后依次是u2、RH和T_(min)。n通过RH对ET0影响也较强(间接通径系数0.236),高于T_(min)的直接作用。     

近55年贵州省潜在蒸散量变化特征及影响因子分析

为了解贵州省潜在蒸散的变化特征及影响影子,根据1961-2015年贵州省80个气象观测站的常规观测资料,采用Penman-Monteith公式、回归分析、Mann-Kendall检验分析和GIS空间分析等方法,计算并分析了贵州省潜在蒸散量及其变化特征和影响因子。结果表明:近55年来贵州省ET_0呈下降趋势,空间上总体呈现出南高北低,西高东低,由西南向东北递减的变化趋势;除平均风速外,平均温度、最高温度和相对湿度与ET_0均极显著相关性。     

近50年洞庭湖水位总体变化特征及成因分析

洞庭湖是长江中下游重要的吞吐型湖泊,由于地理位置和来水条件的特殊性,湖泊水位变动不仅受气候因素等自然条件的影响,同时受到长江和四水来水等的重要影响,特别是近50年来水利工程等人类活动影响加剧,洞庭湖水位变化呈现出新的变化特征和趋势。对近50年(1961年-2008年)洞庭湖水位的整体变化特征及年际和年内变化成因进行了分析。针对年际变化,重点分析了三峡等水利工程的影响,而年内变化,则主要对水位与各补给水源相关性进行了定量研究,得到丰枯水季各月水位变化的主要影响因素。     

丹东地区参考作物腾发量演变规律及其气候影响因素研究

参考作物腾发量（ET0）是确定作物需水量的关键参数,对于指导农田灌溉和水资源合理配置具有重要意义.本文借助丹东地区4个气象站1960年～2006年的气象资料采用FAO推荐的P-M公式计算ET0,对ET0的变化趋势及成因进行了分析.结果表明：近47年来,丹东地区ET0呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5月份～6月份最高,12月份～1月份最低,影响多年ET0变化的主要气象因素是太阳辐射.