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。     

基于气象预报的参考作物蒸发蒸腾量的神经网络预测模型

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数,BP神经网络能够较好地反映ET0与诸影响因素间复杂的非线性关系。本文将ET0看作时间序列,选取前3日ET0作为影响因子,以天气预报可测因子包括最高、最低和日平均温度、反映天气类型的阴晴指数、日序数和风力等级进行修正,建立了三层BP神经网络模型。选取江苏射阳站2003与2004年气象资料,应用Matlab神经网络工具箱,采用trainer算法进行模型训练与预测。结果证明,所建模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,具有较高的模拟精度和较好的泛化能力。     

石羊河流域蒸发蒸腾量遥感反演及灵敏度分析

利用SEBAL模型,基于MOD IS数据计算得到了石羊河流域2004年不同时期的日蒸发蒸腾量,分析了流域内蒸发蒸腾量的空间分布特征及年内不同时期的变化特征,并从不同植被覆盖区选取地表比辐射率、反照率、动力学粗糙度和植被覆盖度4个参数对SEBAL模型进行了灵敏度分析。结果表明:石羊河流域蒸发蒸腾量的区域地带性分布规律非常明显,各时期植被覆盖区的蒸发蒸腾量明显大于裸地及沙漠区,上游山区蒸发蒸腾量为全年最大,夏季日蒸发蒸腾量达5 mm以上,下游沙漠区蒸发蒸腾量最小,春、冬季部分区域日蒸发蒸腾量在0.5 mm以下。经灵敏度分析,SEBAL模型对不同植被覆盖区陆面参数的灵敏度均相对较小,说明该模型计算结果稳定,可用于不同植被覆盖区实际蒸发蒸腾量的模拟计算。     

基于灰色关联分析与BP神经网络模型的日参考作物蒸发蒸腾量预测

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响作物蒸发蒸腾量的各个气象因素进行关联度分析,挑选出影响作物蒸发蒸腾量的主要气象因子,并以这些气象因子为输入向量,以参考作物蒸发蒸腾量为输出向量,建立作物蒸发蒸腾量与主要气象因子之间的BP神经网络预测模型。实例证明：该方法简单可行,预测精度较高,能满足实际生产需要。     

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。     

蒸发蒸腾量的随机模拟也预报研究

对国内外有关作物发蒸腾的随机模拟与预报的研究现状进行了分析总结，并在对各种模型进行了总体评价的基础上，提出了今后研究的发展方向。     

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。     

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。     

基于模糊神经网络的参考作物蒸腾量预测研究

为准确估算灌区作物需水量,建立了基于模糊神经网络的参考作物腾发量时间序列预测模型。采用宝鸡地区1954—2004年逐月气象资料,利用主成分分析法提取影响参考作物蒸发蒸腾量的主要影响因子,获得4个综合变量作为输入向量,用彭曼-蒙蒂斯公式计算的参考作物蒸发蒸腾量作为目标向量。运用matlab进行编程,应用模糊神经网络模型预测参考作物腾发量。结果表明:12组测试集样本的平均相对误差绝对值为5%,最大相对误差为11.4%,最小相对误差为0.4%;模糊神经网络模型与用彭曼-蒙蒂斯公式计算值有很高的一致性。     

内蒙古多伦地区参考作物蒸发蒸腾量演变研究

用Penman—Monteith和Priestley—Taylor两种方法分别计算了多伦地区的参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,并对该地区的Ero演变情况进行了分析。经比较,Priestley—Taylor法计算所得Ero在量值上较大,但用两种方法计算得到的Ero整体趋势相同,以Penman-Monteith法计算结果为标准从整体上来分析该地区的ETo变化趋势、特点及其与不同要素之间的相关性,研究发现该地区年E％远大于年降雨量;E％整体上有微弱的减小趋势,呈现出平稳→增加→减少的过程;风速和日照对该地区E％的影响较大。可为当地生产及人类活动调控提供参考。     

Analysis and prediction of reference evapotranspiration with climate change in Xiangjiang River Basin,China

Reference evapotranspiration(ET_0) is often used to estimate actual evapotranspiration in water balance studies. In this study, the present and future spatial distributions and temporal trends of ET_0 in the Xiangjiang River Basin(XJRB) in China were analyzed. ET_0 during the period from1961 to 2010 was calculated with historical meteorological data using the FAO Penman-Monteith(FAO P-M) method, while ET_0 during the period from 2011 to 2100 was downscaled from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5) outputs under two emission scenarios, representative concentration pathway 4.5 and representative concentration pathway 8.5(RCP45 and RCP85), using the statistical downscaling model(SDSM). The spatial distribution and temporal trend of ET_0 were interpreted with the inverse distance weighted(IDW)method and Mann-Kendall test method, respectively. Results show that:(1) the mean annual ET_0 of the XJRB is 1 006.3 mm during the period from 1961 to 2010, and the lowest and highest values are found in the northeast and northwest parts due to the high latitude and spatial distribution of climatic factors, respectively;(2) the SDSM performs well in simulating the present ET_0 and can be used to predict the future ET_0 in the XJRB; and(3) CMIP5 predicts upward trends in annual ET_0 under the RCP45 and RCP85 scenarios during the period from 2011 to 2100.Compared with the reference period(1961e1990), ET_0 increases by 9.8%, 12.6%, and 15.6% under the RCP45 scenario and 10.2%, 19.1%, and27.3% under the RCP85 scenario during the periods from 2011 to 2040, from 2041 to 2070, and from 2071 to 2100, respectively. The predicted increasing ET_0 under the RCP85 scenario is greater than that under the RCP45 scenario during the period from 2011 to 2100.     

石羊河流域气候暖湿化变化特征分析

根据石羊河流域47年的气温、降水量、干旱指数等资料,分析该流域暖湿化变化特征。研究表明：①近47年来,石羊河流域每10年的年际平均增温达到0.32℃,20世纪60—80年代期间,各季节平均气温变暖不明显,年平均气温大多处在负距平。90年代末期到21世纪初期,各季节平均气温均呈上升趋势,冬季增温显著,气温距平从-1.04℃上升到1.87℃。②降水量总体呈上升趋势,但增长趋势不显著,降水量每10年增长7.1 mm,与西北地区降水增加趋势一致。③年平均干旱指数总体呈下降趋势,但趋势不明显,其干旱指数每10年下降0.98。④通过Mann-Kendall方法验证,1994年为增温突变年,降水没有达到突变水平,1992和1993年为干旱指数下降突变年。研究发现,石羊河流域气候正趋于暖湿化,这将有利于该区绿洲的发展,对当地经济发展极为有利。     

长江流域参照蒸发量突变及其原因分析

研究参照蒸发量的突变时间及其影响因子,有助于了解气候变化和水资源循环规律。根据世界粮农组织推荐的彭曼-蒙特斯方程,计算出长江流域139个地面气象观测站1961~2010年的参照蒸发量。采用Mann-Kendall法、滑动t检验、Cramer法、Yamamoto法联合检测参照蒸发量的突变,通过相关法分析参照蒸发量与气象要素的关系,揭示了长江流域参照蒸发量产生突变的时间及原因。结果表明,50 a来长江流域上游、中下游、全流域参照蒸发量均存在突变现象;突变主要集中在3个时间段,春、夏、秋三季突变明显。日照时数和相对湿度的变化可能是引起长江流域参照蒸发量突变的主要原因。     

多GCM模型集合下开都河流域未来气候变化预估

基于逐步聚类分析的统计降尺度模型(SCADS模型),在多GCM模型集合的9个大尺度气象变量与开都河流域6个气象变量之间,建立统计降尺度关系,并进行开都河流域未来气候变化的预估。结果表明,SCADS模型生成的开都河流域各气象变量的模拟值与实测值拟合较好。各气象变量在率定期(1961年-1990年)和验证期(1991年-1999年)的NSE系数均大于0.55,精度较高。此外,利用SCADS模型进行开都河流域各气象变量的预估。发现在三个不同时期内(2011年-2040年,2041年-2070年和2071年-2100年),月均气温升高,月均蒸发量、降水量、日照时数增加,月均相对湿度升高。     

嫩江流域土地利用尺度变化对蒸散发影响研究

时空异质性的存在,使得水文研究结果表现出不确定性。由于异质性是尺度的函数,对于异质性的处理通常采用较小尺度以减小其影响,如在水文模型里对数据进行离散化,如何确定这一最小尺度以及尺度变化对结果产生怎样的影响,以上问题至今都还未得到完全解决。利用嫩江流域2000年土地利用数据,计算土地利用在不同尺度（网格大小为5km×5km、10km×10km 和20km×20km）下的蒸散发量、空间异质性,并分析其空间分布变化。研究结果表明,不同尺度下土地利用类型与蒸散发异质性变化趋势相似;尺度变化对流域蒸散发量数值影响较小,但使其分布质心最终向着占地面积大的土地利用类型方向移动。     

雅鲁藏布江流域近18年来植被变化及其对气候变化的响应

基于MODIS(moderate resolution image spectroradiometer) NDVI(normalized difference vegetation index)数据、DEM数据、1∶100万中国植被类型图,运用Mann-Kendall趋势及突变点检验法对2001—2018年雅鲁藏布江流域不同海拔梯度和植被类型的NDVI进行提取,分别在时间和空间尺度上分析其年际变化并探究流域NDVI变化与植被类型和气候因子的相关性。结果表明:全流域尺度、不同海拔梯度和不同植被类型近18年的NDVI年际变化均呈增长趋势且在2013年之后呈现明显的增长趋势。在空间尺度上,80%的流域近18年来NDVI呈增长趋势,植被状况得到较好的改善;流域NDVI在海拔小于等于3 500 m时主要受针叶林和阔叶林的影响,大于3 500 m且小于等于5 000 m主要受灌丛、草原及草甸的影响,大于5 000 m受高山植被和草甸影响较大;流域植被的NDVI受降水和气温的影响较大,其中温度的影响略强于降水;气候变化对流域植被的影响具有滞后效应,在该条件下流域植被的NDVI与气候因子的相关系数由大到小为草原、草甸、灌丛、高山植被、针叶林、其他植被、阔叶林。若一种植被类型受气温的影响大于降水,其对气温变化的响应也会更为敏感;反之,若该植被类型受降水的影响大于气温,则会对降水变化的响应更为敏感。     

珠江流域未来30 年洪水对气候变化的响应

从第5次耦合模式比较计划（CMIP5）的47个全球气候模式中,根据模式对珠江流域降水模拟的相似性,筛选出5个相对独立的模式,耦合大尺度水文模型（VIC模型）模拟了21个主要干支流控制站日流量过程。以洪峰流量和洪水总量为指标,评估了IPCC RCP4.5情景下未来30年洪水对气候变化的响应。结果表明：2011—2040年洪峰流量和洪水总量在西江和粤西桂南沿海诸河可能呈增加趋势;而在北江（洪水总量）和东江多半可能呈减少趋势。与1970—1999年相比,郁江、桂江、东江及粤西桂南沿海诸河特大洪水可能呈增加趋势,红水河和北江多半可能呈增加趋势;柳江则可能或多半可能呈减少趋势。西江洪水与红水河、郁江关系将更为密切,北江与西江及红水河与柳江洪水遭遇的情况多半可能增加。     

黄河流域近40年气候变化的时空特征

黄河流域是我国主要的气候敏感区之一,气候变化对其生态环境演变与经济社会发展有显著影响。本文利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料分析了黄河流域过去40年的温度、降水、水汽通量散度、蒸散和荒漠化风险等的演变特征,结果发现:1979—2019年黄河流域四季均呈现明显增温趋势,其中春季增温最为明显;季节性降水的变化差异显著,春季和夏季降水呈现下降趋势,秋季降水增加;黄河流域空中水汽以辐合为主,过去40年黄河流域上游水汽辐合年际波动最小,中游次之,下游最大;黄河流域蒸散整体呈现减少趋势,其中增加趋势集中在上游地区;黄河流域荒漠化风险整体处于中等风险以上,呈现由南向北加剧的空间分布,1982—2014年黄河流域荒漠化风险呈现下降趋势。本研究厘清了全球气候变化背景下黄河流域蒸散、水汽输送和降水等水循环过程的变化规律,能够为维护黄河流域地区生态安全、防范重大气象灾害风险提供科学依据。     

和田河流域冰川径流对气候变化响应的模拟分析

为模拟和田河流域上游冰川径流,构建了嵌入冰川模块的SWAT模型,并基于实测径流数据及冰川编目数据对模型进行校正与验证,定量分析了和田河流域上游冰川径流的变化趋势及其对出山径流的贡献和对气候变化的响应规律。结果表明:1967—2017年玉龙喀什河流域多年平均冰川径流量为11.02亿m³,冰川径流对出山径流的贡献率为48.7％,喀拉喀什河流域多年平均冰川径流量为9.51亿m³,冰川径流贡献率为45.5％;在0.01显著性水平下,玉龙喀什河流域气温与降水量均呈显著上升趋势,喀拉喀什河流域气温呈显著上升趋势,降水量呈不显著上升趋势;气候变化背景下,两条支流由于地理位置、冰川特征等的不同,导致两条支流的径流响应呈现较大差异,玉龙喀什河流域冰川径流量呈显著增加趋势,而冰川径流对出山径流的贡献率呈显著下降趋势,喀拉喀什河流域冰川径流量与冰川径流贡献率均呈不显著增加趋势。