抚顺地区参考作物需水量与气象因素的关系

根据抚顺地区3个气象站10年的气象资料,应用Penman-Monteith公式计算了10年来每年(5～9月)各月的参考作物需水量ET0,分析了ET0的月际变化和年际变化特征,同时分析了各气象因素对ET0的影响。日照时数(H)是影响抚顺地区参考作物需水量ET0最主要因素。     

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.     

本溪地区参考作物腾发量时空演变特征及气候影响因素研究

参考作物腾发量（ET0）为制定合理的作物灌溉制度和区域灌溉方案提供了基本依据,使作物需水量估算有了统一的基础。本文基于本溪地区4个气象站（本溪站、本溪县站、桓仁站、草河口站）逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式,计算得出四站年内及年际参考作物腾发量ET0。运用气候趋势系数法研究各个参数的变化趋势及ET0的演变特征。结果表明本溪地区参考作物腾发量年际变化幅度不大, ET0总体呈平稳下降趋势;而年内变化较大,呈单峰型变化曲线,5月份腾发量最大,1月份最小,夏季平均腾发量要高于春季,冬季腾发量最少,各站变化一致, ET0呈现明显的以年为周期的变化特征。本溪地区参考作物腾发量由东南向西北递增,蒸发梯度变化不是很大。     

气候变化下的淮河流域中部地区参考作物腾发量变化分析

气候变化引起参考作物腾发量(ET0)的变化,由此影响作物的实际腾发量、灌溉需水量以及作物产量,本文根据淮河流域中部蚌埠地区57年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量.分析了淮河流域中部地区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该地区的流域水管理提供参考.     

铁岭地区参考作物腾发量年际演变特征分析

参考作物腾发量(ET0)是农业水的主要消耗部分,又是估算作物需水量的关键参数,是确定作物灌溉制度和灌溉水量的基础,是制定流域规划、灌溉工程规划的基本依据。本文用累计距平法及spss软件对参考作物腾发量演变特征及影响因素进行分析,结果表明:铁岭地区ET0逐年呈显著下降趋势,在空间上呈现由西向东逐渐增高趋势;日照、风速、相对湿度是影响铁岭地区ET0年际变化的主要气象因子,温度和水汽压对ET0影响不显著。     

辽宁省朝阳地区参考作物腾发量分析

作物需水量作为水文水资源规划和灌溉排水工程相关工作的重要依据,对精准的判断地区参考作物腾发量、提升本地水资源利用效率、科学合理的制定灌溉制度、实现农业水利可持续发展有重要意义。文中取用朝阳市的6个站点1961―2010年的气象资料进行了下述研究：运用倾向率、计算相关系数和统计计算法对朝阳地区气象因子的年际变化、年内变化进行了分析;应用彭曼公式计算朝阳地区50年的参考作物腾发量（ET0）,对其进行年、月际变化特性分析研究;对影响ET0变化的气象学因子进行分析检验和进一步研究。     

考虑气象因子不确定性的参考作物蒸散量预报方法

参考作物蒸散量(ET0)的准确预测预报对于制定作物灌溉制度与实时灌溉调度具有重要意义,然而气象因子的不确定性极大的影响着ET0的预测精度.因此本研究采用马尔科夫蒙特卡罗模拟与自适应采样算法相结合的方法(AM-MCMC)对气象因子的不确定性进行修正,以气象站实测ET0作为标准值,利用径向基神经网络(RBF)模型建立气象因...     

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。     

新疆和田与陕西西安的ET_O的比较

对干旱区和半湿润区的参考作物蒸散量ET0进行比较。本文采用世界粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith PM公式(1974)计算得到新疆和田和陕西西安站1956～2005年的逐日ET0序列。将逐日ET0序列统计得到月序列、季序列、年序列,分析了两站的年和四季ET0的长期变化及ET0的年内变化;对年和四季ET0量值进行了影响因素分析。和田和西安的ET0的年内变化和年际变化均呈下降趋势,但是和田的ET0下降趋势不显著,西安的ET0下降趋势显著;气象因素对和田和西安的ET0的影响是相似的,但是日照时数对和田地区的ET0影响比对西安地区的ET0影响弱。     

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。     

区域参考作物蒸发蒸腾量随地理参数变化规律研究

根据越西、小金、平武、峨眉山、成都实测的1951~2000年的气象资料和地理参数,用Penman-Monteith公式计算蒸发蒸腾量,研究ET0与地理参数之间的规律。结果表明:3~8月份,ET0随纬度的增高逐渐增大,在31纬度处于最高;8月份之后,低纬度ET0逐渐高于高纬度ET0,且随时间延续,差距逐渐拉大,纬度为28.39时,ET0最高。在424.2和506.1 m海拔高度下ET0逐月变化规律基本相同,且均在7月份达到最大值;随着海拔的增高,在中海拔地区的876.5和1 659 m两处ET0的变化规律与低海拔地区相似,但变化过程呈现一定的前移趋势;高海拔地区2 369.2 m变化曲线进一步前移,最大值与中低海拔地区相差较小。     

ET0的人工神经网络模型与评估研究

在对内蒙古135个站点，30年气象资料及利用Penman-Monteith公式计算获得参考作物腾发量(ET0)分析的基础上，运用人工神经网络中最成熟的BP网络对内蒙古各区域在作物生育期(4～9月)建立了方便可行的ET0计算模型。并利用辐射项(ET0)和空气动力学项(ET0)对所建模型进行了评估与适用条件的分析。研究表明，大量样本训练而得的作物生育期模型具有很高的可信度，分区与分月建立的模型在一定条件下可满足生产的需要。     

额济纳绿洲参考作物腾发量的研究

文章以1972-1991年的气象资料为依据,利用彭曼-蒙特斯公式计算了额济纳绿洲20年的参考作物腾发量,分析了不同月份参考作物腾发量的变化特性。并用平均气温和水面蒸发量和ET0进行回归分析,分析结果表明,平均气温和水面蒸发量与ET0有很大的相关关系,可以用平均气温和水面蒸发量对ET0进行预测。     

参考作物蒸发蒸腾量计算方法在额尔齐斯河流域的适用性研究

基于额尔齐斯河流域5个气象站哈巴河、吉木乃、福海、阿勒泰、富蕴站1962-2012年的日观测气象资料,选用7种方法计算各站历年逐日参考作物蒸发蒸腾量(ET0),并以FAO Penman-Monteith法计算结果为标准,建立7种方法间的拟合关系,以比较日尺度与月尺度下各计算方法的精度与地区适宜性。结果表明:在额尔齐斯河流域,7种方法计算的参考作物蒸发蒸腾量变化趋势基本相同,但数值上有一定差异;Kimberly Penman法、HargreavesSamani法与FAO Penman-Monteith法计算结果接近,适用性较好;对于缺少气象资料地区,使用Hargreaves-Samani法可获得较好估值;同时分析了7种方法计算的ET0与实测的水面蒸发量之间的关系,利用拟合公式,可以用水面蒸发资料估算该地区ET0值。     

基于最小二乘支持向量机的ET0模拟计算

参考作物蒸散量 （ET0） 有多种计算方法。本文将ET0看作是气象因素的复杂非线性回归,以日最高温度、最低温度、平均风速、太阳辐射以及相对湿度5个气象因子不同方式的组合作为输入数据,以FAO56 Penman-Mon?teith公式计算的结果作为预测校准值,建立了最小二乘支持向量机模型。选取河套地区临河气象站2005年逐日气象数据进行训练与验证,并将模拟结果同其他常用ET0计算公式的计算结果进行对比研究。结果表明最小二乘支持向量机能够很好的反映ET0同气象因素之间的非线性关系,模拟计算精度高,但随着气象因素个数的减少模拟精度有所下降。当基于温度和辐射条件计算时,最小二乘支持向量机模拟计算结果较Priestley-Talor公式计算精度更高,当基于温度条件计算时,温度较低时最小二乘支持向量机的模拟精度高于Hargreaves公式。     

利用蒸发计估测参考作物蒸发蒸腾量的试验研究

根据联合国粮农组织推荐的方法估算参考作物蒸发蒸腾量(ET0)需要具备一定的气象资料,而使用另一种方法,即蒸发计估测ET0,可以减少基于作物蒸发蒸腾量制定灌溉制度的工作量,并且降低其复杂度。在叙述蒸发计构造及使用方法的基础上,介绍了一些研究者在不同气候条件下对蒸发计估测ET0准确度的试验研究。试验表明,在缺乏标准气象资料时,可以利用蒸发计来可靠地估测农场或更广阔领域的ET0。     

青铜峡灌区参考作物蒸发蒸腾量与气象因子的灰色关联度分析

在收集了青铜峡引黄灌区5个气象站最近5年气象资料的基础上，应用1998年FAO修正彭曼-蒙特斯公式，计算出各站逐年的参考作物蒸发蒸腾量ET0；在阐述灰关联分析理论与计算方法的基础上，利用灰关联分析理论计算出各站各气象因子与ET0的灰色关联度并进行排序。分析结果表明：各气象因子对参考作物蒸发蒸腾量的影响都比较大，尤其是日照时数、平均最高气温和年平均风速对各站的影响相对较大，而最低气温、相对湿度和降雨对各站的参考作物蒸发蒸腾量的影响相对比较小。     

基于气候分区的甘肃省参考作物蒸发蒸腾量时空分布特征

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量的重要参数,为了减少甘肃地区因地形和气候跨度大而引起的灌溉参数计算误差,根据甘肃省的地理特征和干湿程度将甘肃地区划分为陇南-甘南湿润区、陇中南部半湿润区、陇中北部半干旱区和河西干旱区4个区域,利用26个国家气象站点1980-2015年的逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith方程计算ET0,并通过反距离权重空间插值法和偏相关分析法研究了甘肃省整体和不同分区ET0的时空分布特征和影响因素。结果表明:甘肃省ET0年际变化趋势为1980-1991年下降,1991-2015年上升,整体呈上升趋势;甘肃省ET0的空间分布总体为自东南向西北逐渐增加;ET0与日平均风速、日照时数、日最高气温、日最低气温、日平均气温均表现为极显著正相关,与平均相对湿度表现为极显著负相关,且影响程度顺序为,甘肃省:U>N>Tmax>RH>Tmin>Tmean,陇南-甘南湿润区:N>U>Tmax>RH>Tmin>Tmean,陇中南部半湿润区:N>U>RH>Tmax>Tmin>Tmean,陇中北部半干旱区和河西干旱区:U>N>Tmax>RH>Tmin>Tmean。结论:地形和气候对ET0影响很大,由湿润区向干旱区依次增加;各分区ET0差异较大,从东南部向西北部增加;甘肃省ET0主要影响因素为平均风速和日照时数。     

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。     

基于云模型的淮北平原参考作物蒸散量时空分布

传统的时空分布分析方法仅可以描述参考作物蒸散量(ET0)的平均时空分布情况,难以对ET0时空分布的离散程度与稳定性进行量化。根据安徽淮北平原5个站点的气象数据与地理信息资料,采用彭曼-蒙特斯公式计算ET0,基于云模型分析了其时空分布特征。结果表明:年ET0呈下降趋势,春、冬季增长,夏、秋季减小;年ET0空间分布较为均匀,季节ET0空间分布不均匀;2004年较为分散而不稳定,1956年较集中而稳定;阜阳站较为分散而不稳定,宿县站较集中而稳定;ET0时间变化的离散程度相对于空间分布较小,稳定性相近。因此,基于云模型分析ET0时空分布特性可行、有效,研究结果可为淮北平原不同作物蒸散发以及旱灾、灌溉等研究提供科学参考。