参考作物蒸散量的变化特征研究

为了分析西宁参考作物蒸散量(ET0)的变化特征,采用Penman-Monteith(P-M)公式,计算年及四季的ET0值并进行了影响因素分析。结果表明,西宁地区ET0的年际、年内变化呈下降趋势,且趋势显著;ET0年内分布为6月份达到最大值,12月份达到最小值;西宁地区的ET0与平均温度、风速、日照时数呈显著正相关,与降水和相对湿度成显著负相关。这说明ET0值受各种因素的综合影响。     

辐射参数计算方法对参考作物蒸发蒸腾量计算值的影响

采用FAO-56PM公式和其他计算公式计算净辐射Rn和参考作物蒸发蒸腾量ET0,对不同方法所得Rn计算值进行了比较.结果表明,不同辐射参数计算值对Rn计算值影响不同,大气边缘辐射计算值对Rn影响很大,Irmak方法和Allen方法所得Rn与FAO-56PM公式结果较一致.进一步以不同方法所得Rn代入FAO-56PM公式计算ET0,Irmak方法和Allen方法所得ET0与FAO-56PM公式计算值较一致.敏感性分析表明,Rn波动10%,ET0波动在7%左右,Rn对ET0的影响很大.在中亚热带低丘岗地区估算ET0时,可考虑Irmak方法和Allen方法来估算Rn.     

参考作物蒸发蒸腾量的计算方法对比研究

选取陕西省典型站点,并采用不同的方法计算典型站点的参考作物蒸发蒸腾量,可以得出:Priestley-Taylor计算的结果和Penman-Monteith计算结果大致有着相同的变化趋势,还可以看出计算结果和FAO提供的数据具有很强的一致性,但Priestley-Taylor结果与Penman-Monteith方法的数值相差较大;而Priestley-Taylor方法和Pen-manFAOPPP-17方法不能直接用来计算陕西省地区的ET0,但又因为它们与Penman-Monteith方法计算结果有着良好的线性关系,可以建立回归方程对其进行修正之后应用.     

基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型

为提高基于天气预报的参考作物蒸散量(ETo)预报模型精度,通过引入序数(ORD),独热(O-H),目标(TAR)和CatBoost(CAT)4种编码方法对天气类型和风力等级进行数值化处理,结合Light Gradient Boosting Decision Machine(LGB)算法构建了基于天气预报类别特征的ETo预报模型.结果表明,同时引入编码处理的天气类型和风力等级数据可以有效提升LGB3模型精度(R²较LGB1提升-0.97%～9.36%),提升排名为O-H>CAT>TAR>ORD.单独引入天气类型数据的LGB4能够获得与LGB3模型相近的精度,而单独引入风力等级对LGB5模型精度贡献不显著,甚至可能会引入噪声而降低精度.因此采用O-H编码处理天气类型和风力等级数据扩展输入维度,可以提高模型精度,适用于缺少气象站或数据种类不全地区的ETo精准预测.     

西藏参考作物蒸发蒸腾量的空间分布规律

根据西藏高原区38个气象站自建站到2006年的逐日气象观测资料,采用FA056标准Penman—Monteith公式计算各站逐日参考作物蒸发蒸腾量（ET0）。利用软件Golden Software Surfer8．0空间分析功能,得到西藏高原区四季ET0均值、极值ET0均值、干湿季ET0均值和年ET0均值的等值线灰度图,重点分析了全区各种ET0均值的空间分布特征。分析结果表明：西藏高原区各种ET0均值的高、低值中心空间分布各有差异;西藏高原区各种ET0均值均具有东部和中南部高、东北部和东南缘低的空间分布规律;多年平均气温、平均风速和平均相对湿度等主要气象因子共同作用导致了西藏高原区各种ET0均值呈现三个ET0高值中心。     

基于温度资料的参考作物蒸发蒸腾量计算方法

针对利用FAO56-PM法计算参考作物蒸发蒸腾量ET0时气象资料需求往往不易满足的问题,研究了温度法及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型.以FAO56-PM法ET0计算值为标准,比较分析了Hargreaves法、改进的Thornthwaite法、简化的FAO56-PM法以及Mc cloud法在我国湿润气候区的应用效果,评价了校正后的温度法以及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型在该气候区的适用性.结果表明,在ET0较小时,Hargreaves法、改进的Thornthwaite法和简化的FAO56-PM法计算值较FAO56-PM法偏大,在ET0较大时较FAO56-PM法偏小;改进后的Thornthwaite法与FAO56-PM法最为接近,Mc cloud法与FAO56-PM法的计算结果差异最大;除Mc cloud法外,校正后的温度法检验合格率较高,具有较好的地区适用性;基于温度资料的BP人工神经网络预测模型具有较高的预测精度,结果好于校正后的Thornthwaite法和Mc cloud法,可应用于只有温度资料时湿润气候区ET0的预测.     

普洱市近59a参考作物蒸散量时空变化特征

利用普洱市地面气象观测站1959～2017年逐日气象资料,采用FAO 56-Penman-Monteith(FAO-PM)法、距平分析、回归分析和地理信息技术研究了普洱市参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET_0)的年代际、年际和年内不同时间尺度下时空变化特征。结果表明:普洱市平均ET_0年代均值2011～2017年最大,为1 196.2 mm,1959～1960年最小,为1 101.0 mm;ET_0年代均值高值区在普洱西部南侧,低值区在普洱西部西盟北侧、北部景东以北及东南部江城东部边缘。普洱市各气象站ET_0年际变化均呈波动性上升趋势,其中西盟站平均ET_0年值年际波动最大,江城站ET_0年值年际波动最小。多年平均ET_0年值空间分布景东、江城、澜沧以西北地区较小,孟连和澜沧的南部较大。各气象站ET_0季节均值春季最大,夏季次之,秋、冬季逐渐减小,各气象站多年ET_0月均值的变化趋势基本一致,曲线均为双峰型,最高峰值出现在4、5月,第二峰值出现在8、9月。     

用Priestley-Taylor公式估算作物农田蒸散量的研究

利用田间试验资料，综合考虑了影响农田蒸散的气象、作物和土壤因素，并以Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ－Ｔａｙｌｏｒ公式为基础，建立了不同作物（棉花、玉米和冬小麦）的农田蒸散估算模型。该模型仅需常规气象和农业气象资料，计算简便，具有一定的实用价值     

小型蒸发皿蒸发量估算参考作物需水量研究

利用南四湖流域湖西区13个气象台站1959~2005年逐月和兖州站1985~1986年逐日气象资料,以Penman-Monteith公式计算的参考作物需水量为标准,开展了利用平均相对湿度、风速和20 cm小型蒸发皿蒸发量计算参考作物需水量的可行性研究. 结果表明：（1）利用平均相对湿度与10 m高处风速确定蒸发皿折算系数Kp,及20 cm小型蒸发皿蒸发量,计算月为时段长的参考作物需水量,其结果与PenmanMonteith公式计算结果十分接近;（2）通过日、5 d,旬、月时段长的对比,表明时段长越大,两     

陕西地区参考作物蒸发蒸腾量空间分布特征

根据FAO提供的Climate Information Tool获取陕西省地理网格各节点的多年月平均气象数据,通过对代表站点采用Penman-Monteith公式计算了陕西省历年各月参考作物蒸发蒸腾量ET0,分析得出:陕西地区参考作物蒸发蒸腾量月际变化比较大,6月至8月的ET0总和在全年中占的比例较大,约为50%左右;并绘制列陕西地区多年平均各月ET0等值线图,发现陕西地区的参考作物蒸发蒸腾量ET0整体变化趋势由西南向东北逐渐增加。     

不同e_a计算方法对Penman-Monteith公式的影响

实际水汽压ea是Penman-Monteith公式中计算参考作物蒸发蒸腾量的重要过程参数.为了研究在湿度缺测条件下,露点温度法替代相对湿度法计算ea在我国长江三角洲地区的适用性,选用江苏南通2000~2004年的旬气象资料,采用FAO推荐的相对湿度法和露点温度法两种方法计算了实际水汽压ea和旬参考作物蒸发蒸腾量ET0,分析了这两种方法计算结果的误差及其与影响因素间的关系.结果表明:这两种方法计算结果间误差较小,有98%以上的计算结果其误差小于20%;实际水汽压间的误差差异与最高最低温差相关关系最强,旬参考作物蒸发蒸腾量间的误差差异与最低温度的相关性最强;在湿度缺测条件下,可以采用露点温度法替代相对湿度法计算ea并进一步计算ET0.     

不同eα计算方法对Penman-Monteith公式的影响

实际水汽压eα是Penman—Monteith公式中计算参考作物蒸发蒸腾量的重要过程参数．为了研究在湿度缺测条件下，露点温度法替代相对湿度法计算eα在我国长江三角洲地区的适用性，选用江苏南通2000-2004年的旬气象资料，采用FAO推荐的相对湿度法和露点温度法两种方法计算了实际水汽压ea和旬参考作物蒸发蒸腾量E710，分析了这两种方法计算结果的误差及其与影响因素间的关系．结果表明：这两种方法计算结果间误差较小，有98％以上的计算结果其误差小于20％；实际水汽压间的误差差异与最高最低温差相关关系最强，旬参考作物蒸发蒸腾量间的误差差异与最低温度的相关性最强；在湿度缺测条件下，可以采用露点温度法替代相对湿度法计算eα并进一步计算ET0．     

基于天气预报的参考作物腾发量预报方法比较

以常州站点为例,收集了2000—2017年历史气象观测数据和2011—2015年历史天气预报数据,以FAO56-PM公式的估算结果为对照,分别对Hargreaves-Samani模型、多元回归模型与傅立叶分析模型进行率定和验证,并以2016-04-21至2017-10-24逐日1～7 d天气预报数据为依据,分析评价3种率定模型的ET0预报精度。结果表明:率定后的MR模型在1 d、4 d、7 d预见期的平均绝对误差为0. 751 mm/d,准确率为87. 2%,预报精度均优于HAR模型与FA模型;均方根误差除在3d预见期时略高于HAR模型外,其他预见期均最小。考虑到天气预报准确率随预见期增加而降低,建议预见期不宜大于3 d。进一步在季节尺度下的精度比较显示,MR模型在各季节1～3 d预见期的预报精度均高于HAR模型与FA模型,总体预报精度最高。因此,建议采用MR模型对常州站点进行ET_0预报。     

控制灌溉条件下水稻蒸发蒸腾量及作物系数试验研究

根据国家“863”节水农业重大专项江西示范区晚稻节水灌溉试验资料,分析了控制灌溉条件下晚稻移栽后各周蒸发蒸腾量变化规律和影响因素,研究了控制灌溉条件下水稻作物系数的变化.研究结果表明:控制灌溉条件下水稻蒸发蒸腾在拔节孕穗期以及抽穗开花期保持较大值,其他时期则较小;蒸发蒸腾量与冠层净辐射量、饱和水汽压差等气象因素以及田间土壤水分状况关系密切,叶面积指数不是关键的影响因子;利用冠层净辐射量等气象因子及土壤水分系数表示的冠层阻抗与蒸发蒸腾量呈明显负相关关系;双季晚稻全生育期作物系数Kc平均值为1.27,生育中期的作物系数值稍大于FAO推荐参考值.     

淮河流域参考蒸散发量变化分析

利用淮河流域26个气象观测站的观测资料,采用Penman-Monteith法计算流域的参考蒸散发量,结合参考蒸散发对气象因子的敏感性分析以及气象因子在1960—2008年的变化,定量评估气象因子变化对蒸散发的贡献程度,进而分析流域近50 a来参考蒸散发量的变化及其原因.结果表明:淮河流域绝大部分地区的年参考蒸散发总量呈下降趋势,淮河以北地区的下降趋势比淮河以南地区更为显著.造成这种变化的主要原因是太阳辐射量的减少和风速的降低,淮河以南地区受相对湿度变化的影响,下降幅度小.     

不同еa计算方法对Penman-Monteith公式的影响

实际水汽压еa是Penman-Monteith公式中计算参考作物蒸发蒸腾量的重要过程参数.为了研究在湿度缺测条件下,露点温度法替代相对湿度法计算еa在我国长江三角洲地区的适用性,选用江苏南通2000～2004年的旬气象资料,采用FAO推荐的相对湿度法和露点温度法两种方法计算了实际水汽压еa和旬参考作物蒸发蒸腾量ET0,分析了这两种方法计算结果的误差及其与影响因素间的关系.结果表明:这两种方法计算结果间误差较小,有98%以上的计算结果其误差小于20%;实际水汽压间的误差差异与最高最低温差相关关系最强,旬参考作物蒸发蒸腾量间的误差差异与最低温度的相关性最强;在湿度缺测条件下,可以采用露点温度法替代相对湿度法计算еa并进一步计算ET0.     

基于Logistic曲线的作物累积蒸发蒸腾量模拟研究

为了探讨作物全生育期内累积蒸发蒸腾量的变化规律,采用Logistic曲线建立了夏玉米、设施栽培番茄和西瓜的累积蒸发蒸腾量随生育时间变化的模拟模型,并通过Logistic曲线的不同阶段分析了作物生育期内的需水规律.结果表明:玉米、番茄和西瓜的全生育期累积蒸发蒸腾量呈现出符合Logistic曲线的“慢—快—慢”的变化规律,采用Logistic曲线模拟大田和设施栽培作物累积蒸发蒸腾量是可行的;与FAO推荐的生育进程划分结果相比,根据Logistic曲线对大田作物玉米的生育进程划分结果相差不大,而设施栽培番茄和西瓜的生育进程划分结果有较大的差异.     

CRU数据集在黑龙江省ET0计算中的应用

针对我国参考作物蒸发蒸腾量(ET₀)计算中存在的气象数据不易获取、现有作物需水量数据空间分辨率较低等问题,以黑龙江省为例,基于10 min分辨率的CRU CL 2.0数据集,采用FAO Penman-Monteith公式建立了适于计算区域ET₀的栅格模型,并应用黑龙江省14个气象站的实测气象数据对该模型计算成果进行了验证。结果表明:采用CRU CL 2.0数据计算区域ET₀是可行的,其计算结果与应用实测气象数据计算所得的ET₀符合较好,不仅可以细化我国ET₀和作物需水量研究成果,也为气象资料缺乏情况下的ET₀计算供了一种新的计算模式。