三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究

提高湿地蒸散量估算精度对于研究湿地水分和能量平衡以及区域气候特征具有重要意义。利用Penman、FAO Penman-Monteith、Priestley-Taylor、Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-Cloud、Linacre和Makkink模型,模拟三江平原毛苔草(Carex lasiocarpa)沼泽蒸散量。结果表明,采用FAO推荐的作物系数时,各模型模拟蒸散量明显高于涡度相关系统测量值,平均高估92.8%。利用实测数据修正作物系数后,除Makkink模型外,其余模型的模拟精度都明显提高,其中,基于能量平衡的Penman、FAO Penman-Monteith和Priestley-Taylor模型的模拟结果明显优于基于温度的Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc Cloud和Linacre模型。在基于能量平衡的蒸散模型中,Priestley-Taylor模型的模拟结果最接近实测值;在基于温度的蒸散模型中,Hargreaves模型的模拟结果最接近实测值。     

奈曼沙地春小麦蒸散量及其分析

运用波文比-能量平衡法和大型蒸渗仪对沙地春小麦的蒸散量进行了连续的测定和估算,并对由于降雨和灌溉所引起的土壤有效水分变化与沙地春小麦蒸散量之间的相关关系进行了初步探讨。结果表明:①春小麦蒸散量在降水或灌溉后1~2 d最大,然后逐渐下降,说明春小麦的蒸散速度受土壤有效水分含量的影响;②春小麦出苗前和生长初期,蒸散以地表蒸发为主,蒸散量较小,感热通量和土壤热通量较大;随着时间推移,L AI(叶面积系数)逐渐增大,由于作物遮蔽,感热通量和土壤热通量减小,潜热通量对净辐射贡献增大;③测定期间,波文比在早晨日出前(5:00)达到最大,至下午15:00左右下降为最小,然后开始增大至次日凌晨;④应用波文比-能量平衡法估测的沙地春小麦蒸散量与大型蒸渗仪的测定值一致性较好,相关系数R²为0.9055。     

旱作春小麦蒸散量测算方法的比较

采用波文比—能量平衡法和蒸渗计对农田蒸散量进行了为期3a的对比观测试验。结果表明，在半干旱雨养农业区，两者测算的农田蒸散量平均偏差为20％，波文比—能量平衡法计算值大于蒸渗计实测值，基本满足精度要求；无感热平流时两种方法所得蒸散量相关性较有感热平流时的好；在平流逆温状态下采用波文比—能量平衡法的计算误差大于非平流状态下的计算误差；由于蒸渗计隔断了与周围农田的水热交换，导致了蒸渗计测量的蒸散量较采用波文比—能量平衡法的计算值偏低，其偏差大小需要进一步试验确定。     

极端干旱区柽柳林地蒸散量及能量平衡分析

运用波文比-能量平衡法对极端干旱区柽柳林地的蒸散量及能量通量进行了连续的测定和估算,并对柽柳林地蒸散特点和能量平衡进行了分析和探讨。结果表明:柽柳林地的日平均蒸散量为1.6 mm/d,整个生长季的蒸散量为248.2 mm,蒸散量的季节变化系数为47%±3%。柽柳林地蒸散量的季节变化与土壤水分条件密切相关。柽柳林地蒸散量受气象因子和下垫面条件的影响和制约。在极端干旱区,感热通量消耗了绝大多数的能量,潜热通量在整个生长季只占很小的一部分,夜间,土壤储存的能量是大气能量的主要来源,而白天土壤是能量的主要汇源。     

疏勒河上游高寒草甸蒸散对比研究

利用疏勒河上游草地综合观测点2011年草甸主要生长季节的观测资料,应用小型蒸渗仪法(ML)、涡动相关法(EC)、波文比能量平衡法(BREB)对高寒草甸的蒸散量进行估算和比较分析。结果发现:在观测期间涡度相关法与能量平衡法所测定结果存在能量不闭合现象,能量平衡闭合度0.84;波文比法估算的蒸散量为270.6 mm,比蒸渗仪法测定结果(238.9 mm)高13%,比涡度相关法结果(236.1 mm)高出15%。3种方法估算结果均有较好相关性。涡度相关法可能低估蒸散量,波文比能量平衡法对蒸散量有所高估。考虑到蒸散估算精度和连续性观测等方面,涡度相关法更具优势。     

祁连山中部亚高山草地作物系数估算

利用Lysimeter蒸散仪于2011-2014年对祁连山中部黑河上游天涝池流域亚高山草地实际蒸散量进行观测。用FAO Penman-Monteith模型对草地参考蒸散量进行估算,根据草地植被高度结合气象数据,以估算日尺度作物系数,以估算的作物系数与模拟的参考蒸散量计算草地实际蒸散量,并用观测值进行验证。结果表明：FAO改进后的作物系数计算方法适合该区域草地作物系数的计算;以FAO Penman-Monteith模型估算的日蒸散量为0.50~7.26 mm,生长季日均蒸散量有年际变化,2011年 > 2014年 > 2012年 > 2013年。总体来看,土壤蒸发总量年际变化不大,影响蒸散量年际变化的主要部分是植被的蒸腾。     

天山北坡低山丘陵干草原生长季蒸散特征

基于HL20波文比系统获得了天山北坡低山丘陵干草原2013-2015年的能量、气象观测数据,采用波文比-能量平衡法对其生长季（4～10月）蒸散特征进行了分析。结果表明：（1）生长季蒸散日内变化总体呈现中午最高、早晚变小和夜间蒸散微弱的特征,阴雨天蒸散日内变化相对复杂,蒸散强度通常弱于晴天;2013-2015年生长季蒸散量平均值为353.2 mm,生长季蒸散量在不同年份、不同季节和不同月份差异较大;2013-2015年生长季凝结水占降水量的比例分别为9.7%,18.8%和16.8%,日均凝结水量分别为0.177 mm,0.179 mm和0.316 mm。（2）生长季潜热和感热占据了净辐射能的主体且总体上潜热小于感热,白天潜热最大值出现之前,潜热会出现短暂小幅降低的情况。生长季感热和潜热逐日对比变化与植被长势密切相关。（3）波文比在夜间波动较大,变化复杂,白天上午波文比从负值增大到<1的正值,再到>1的正值,中午波文比为>1的正值,20：00左右波文比值开始回落。     

华北山区短时段参考作物蒸散量的计算

短时段参考作物蒸散量的估算是研究华北山区小尺度范围内的水分循环和转化的重要环节.因受观测条件的限制,北方半湿润半干旱山区短时段参考作物蒸散量的研究相对较少.本文利用FAO Penman-Monteith公式、FAO Penman修正式和Priestley-Taylor公式对华北山区东台沟小流域观测到的4个月的气象数据进行了逐日的参考作物蒸散量计算,结果显示,FAO Penman修正式的计算值比FAO Penman-Monteith公式的计算值平均偏大16%左右,而且经过统计分析,它们具有很好的相关性,即在代表流域内使用FAO Penman修正式计算出参考作物蒸散量之后,再乘以一个折算系数(如0.84),即可得到与FAO Penman-Monteith公式的计算值较为相近的结果;而Priestley-Taylor公式的计算值与FAO Penman-Monteith公式的计算值相比,差异比较显著.分析其原因,我们认为是由于Priestley-Taylor公式没有考虑空气动力项对参考作物蒸散量的影响.因此,如果在华北山区使用Priestley-Taylor公式计算参考作物蒸散量,必须根据季节对公式中的常数项α重新进行修正.本文通过对2003年8月～2004年8月期间逐日计算得到的ET0(P-T)和ET0(P-M)值进行对比分析后,给出了修正后的不同季节的α值,为华北山区计算作物蒸散量提供了依据.     

夏秋季绿洲荒漠过渡带芨芨草地蒸散及能量平衡特征研究

以实测气象资料为基础,运用波文比能量平衡法计算绿洲-荒漠过渡带芨芨草的蒸散量,并分析了其蒸散日变化规律及地表能量平衡特征。结果表明:①不同天气条件下的蒸散日变化曲线特征差异显著。晴天因辐射强、蒸散量大,蒸散曲线显示为“高耸”型;由于受云量和降水的影响,阴天曲线呈“平缓”型;雨天曲线则表现为“偏态”型,而平均蒸散曲线变化与晴天较为相似。②随着气候由夏季向秋季转变,早晨蒸散发生和夜间蒸散结束的时间点分别表现出1.73 min·d-1的滞后性和2.02 min·d-1的前移性;同时,蒸散峰值以0.0036 mm·d-1的速度递减。与一些相对叶宽的植被覆盖地相比,芨芨草地蒸散量日际波动幅度较小。③净辐射通量(Rn)、 潜热通量(LE)、感热通量 (H)及 土壤热通量(G)的平均值都表现出较为一致的日循环变化趋势。G/Rn、H/Rn、LE/Rn曲线白天平滑,夜间波动,日出和日落前后波动最为剧烈。潜热占净辐射的58.8%,远大于沙漠、戈壁,而低于绿洲。④晴天波文比（β）日内变化曲线呈明显的下降趋势,平均变化率接近-2%,但日间变化曲线略呈上升趋势,变化率为4.8‰。前者反映了晴天的潜热活动在日内随时间变化而愈来愈强,后者则表明感热活动在夏秋季中随日期的推移而逐渐增强。     

黄土高原陆地表层作物生长季最大可能蒸散量的变化特征

基于黄土高原1961~2008年气候资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算作物生长季最大可能蒸散量,分析其时空分布、异常分布特征和次区域时间演变特征。结果表明:一致性异常分布是黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的最主要空间模态。高原西北部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著增加趋势,且发生突变现象;高原东北部区域和高原东南部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著下降的趋势,也发生突变;黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的3个空间分区中,3~4a的周期振荡表现得比较显著。     

冠层表面阻力与环境因子关系模型及其在蒸散估算中的应用

建立了一个华北平原冬小麦群体冠层表面阻力与环境因子关系的模型。根据该地区冬小麦生态系统的一组波文比-能量平衡观测资料,用非线性最优化方法模拟冠层表面阻力与太阳辐射、气温、空气饱和差和土壤含水量等环境因子的关系,得到模型四个参数的拟合值。用另外两组观测资料验证该模型的预测能力。结果表明,该模型能较好地模拟表面阻力,拟合度分别为0.93和0.67.将该模型应用到Penman-Monteith蒸散公式,发现蒸散的模拟值与实测值的拟合度达0.9以上,相对偏差小于5%.通过比较发现,该模型对蒸散的预测精度高于空气动力学方法。     

绿洲-荒漠交界处蒸发与地表热量平衡分析

本文利用波文比方法对绿洲－荒漠交界处的绿洲和荒漠的蒸发和地表热量平衡过程进行了探讨．结果表明，波文比方法对于绿洲适用而于荒漠却不适用．     

测定农田蒸发的试验研究*

本文阐述了中国科学院禹城综合试验站1986—1988年测定农田蒸发的联合观测试验概况,比较和评述所用的微气象学方法、水量平衡法、遥感技术和以Lysimeter为主的器测法等测试结果的优缺点及适用性。并给出了几种主要作物田的蒸发耗水量。     

Hargreaves公式在塔克拉玛干沙漠腹地的适用性

对运用Hargreaves公式计算参考作物蒸散量(ET0)在干旱区的适用性存在不同观点。为了求证Hargreaves公式在极端干旱区塔克拉玛干沙漠腹地的适用性,利用2005-2010年塔克拉玛干沙漠研究站的气象资料,以利用Penman-Monteith公式计算的结果为标准,对利用Hargreaves公式计算的ET0进行了对比分析,并对两种计算结果差异的成因进行了阐释。结果表明:在年时间尺度上,利用Hargreaves公式计算的结果略大于利用Penman-Monteith公式计算的结果,标准差介于32.86~35.00 mm,年参考作物蒸散量计算结果呈现弱变异程度;在月时间尺度上,用两种方法计算的参考作物蒸散量呈现中等变异程度,蒸散量绝对偏差介于-3.26~8.73 mm,相对偏差介于-12.20%~29.02%,除了10月与11月,其余月份相对偏差均保持在10%之内。用两种方法计算的10月与11月份ET0产生差异的最主要原因在于有较高的温度较差。最后,经过对年、月参考作物蒸散量进行t-检验及建立回归方程,表明Hargreaves公式适用于极端干旱的塔克拉玛干沙漠腹地。     

Remote sensing monitoring on regional crop water productivity in the Haihe River Basin

Crop water productivity （CWP） agricultural development in water scarcity is one of the important indicators for sustainable area. There is serious conflict between water sup- ply and requirement in the Haihe River Basin. CWP of winter wheat and summer maize from 2003 to 2007 in the Haihe River Basin is estimated based on large-scale evapotranspiration （ET） and crop yield obtained by remote sensing technology. Spatial and temporal distribution of CWP of winter wheat and summer maize is investigated in this study. Results show that CWP of winter wheat in most parts of the study area varies from 1.02 kg/m3 to 1.53 kg/m3, and CWP of summer maize varies from 1.31 kg/m3 to 2.03 kg/m3. Multi-year averaged CWP of winter wheat and summer maize in the study area is about 1.19 kg/m3 and 1.59 kg/m3. CWP results show certain promotion potential to alleviate the water shortage in the Haihe River Basin. Correlation analysis of CWP, crop yield and ET shows that there is great potential for crop yield promotion without the growth in irrigation water. Large-scale CWP estimated by remote sensing technology in this study shows spatial distribution features, which could be used to real-time agricultural water resource management combined with crop yield and ET.     

Water status in winter wheat grown under salt stress

1 IntroductionSalinization is one of the major problems in arid and semi-arid regions in relation to land use and in particular to agricultural production[1]. Excessive salinity leads to toxicity in crops and reduction of the availability of water to crops, by reducing the osmotic potential of the soil solution[2]. Movement of soil water induces solute transport, and solutes are transferred towards the ground surface by the upward soil-water movement caused by evaporation, resulting in an accu…     

Water status in winter wheat grown under salt stress

Properties of the soil surface layer, the temporal pattern of the microclimate variables as well as crop condition were combined to analyze the characteristics of the evapotranspiration from winter wheat fields in a saline soil area. In order to accomplish this analysis, evapotranspiration was divided into evaporation from the soil and transpiration from wheat. Moreover, the effect of soil salinity on evapotranspiration was evaluated through the relationship between actual evapotranspiration and potential evapotranspiration (Ea/Eo) and the total soil water potential (y) was divided into two components: matric potential (yM) and osmotic potential (yo). Two sites with different salinity levels were chosen for this study, located in Hebei Province, China. Measurements were conducted in April-May 1997 and May 1998. The Bowen ratio method was used to estimate the actual evapotranspiration (Ea), whereas potential evapotranspiration (Eo) was estimated using Penman’s equation. Measurements of soil evaporation (Es) were obtained with micro-lysimeters, and transpiration was calculated from the difference between Ea and Es. The results show that transpiration comprised on average almost 80 % of total evapotranspiration. Evaporation from the soil differed slightly between years, but this variation was dominated by the leaf area index (LAI), which ranged from 4 to 5 during the study period of 1997 and 1998. Soil electric conductivity (EC), which is directly related to osmotic potential, ranged from 1.9 to 3.5 mS cm-1 in 1997 and was negligible in 1998. Our results indicate that lower osmotic potential decreases the total soil water potential, thus affecting plant transpiration. Hence, it is possible to say that soil salinity actually decreases evapotranspiration from winter wheat fields.