1961~2010年辽河三角洲参考蒸散发变化特征及主导因子分析

基于FAO Penman-Monteith公式计算了辽河三角洲区域19个气象站1961~2010年逐日参考蒸散发（ET0）对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感系数,结合各气象因子的多年变化定量分析参考蒸散发变化的原因。结果表明：气温对ET0变化为正贡献,风速、相对湿度和太阳辐射为负贡献;综合考虑敏感性分析和趋势分析的结果,滨海干湿过渡区气象因子对参考蒸散发变化的贡献由大到小依次是风速、平均气温、太阳辐射和相对湿度;半湿润亚区由大到小依次是风速、平均气温、相对湿度和太阳辐射;半干旱亚区由大到小依次是平均气温、太阳辐射、风速和相对湿度。     

辽河三角洲不同干湿气候区参考蒸散发敏感因子时空变化

根据辽河三角洲19个气象台站1961~2010年气象观测资料,采用Penman-Monteith参考蒸散发计算方法,分析辽河三角洲半湿润区、半干旱区以及滨海干湿过渡区3个气候亚区参考蒸散发对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感性及其时空分异。结果表明：在半干旱区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、风速、太阳辐射和平均气温;在半湿润区和滨海干湿过渡区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、平均气温和风速。不同气候亚区参考蒸散发对气象因子的敏感系数具有较大的差异和变化趋势。     

辽河三角洲不同干湿气候区参考蒸散发敏感因子时空变化

根据辽河三角洲19个气象台站1961~2010年气象观测资料,采用Penman-Monteith参考蒸散发计算方法,分析辽河三角洲半湿润区、半干旱区以及滨海干湿过渡区3个气候亚区参考蒸散发对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感性及其时空分异。结果表明:在半干旱区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、风速、太阳辐射和平均气温;在半湿润区和滨海干湿过渡区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、平均气温和风速。不同气候亚区参考蒸散发对气象因子的敏感系数具有较大的差异和变化趋势。     

辽宁省潜在蒸散发量及其敏感性规律分析

采用Penman-Monteith法和敏感系数法对辽宁省1965~2014年潜在蒸散发量及影响潜在蒸散发的气象因子敏感性进行分析,探讨气候变化下影响辽宁省潜在蒸散发量变化的主导因子及潜在蒸散发对气候变化的定量响应。结果表明：① 近50 a辽宁省潜在蒸散发呈现显著减少趋势,在空间上由西向东递减;② 潜在蒸散发对气象因子的敏感性在年尺度上表现为,水汽压最为敏感,其次为太阳辐射、风速、平均气温;在季节尺度上,春季和秋季对平均气温最不敏感,夏季对风速最不敏感,冬季对太阳辐射最不敏感;③ 空间分布上,气象因素的敏感系数与气象因子空间变化规律相吻合,潜在蒸散发对气温的敏感性由北部向南部递增,对水汽压、太阳辐射的敏感性由东部向西部递减,而风速与之变化趋势相反。④ 风速的显著降低是辽宁省潜在蒸散发量下降的主要原因,太阳辐射的下降及水汽压的升高也促使了潜在蒸散发量的下降。     

以地下水位估算的荒漠河岸胡杨(Populus euphratica)林生态系统地下水蒸散发北大核心CSCD

基于2014年和2020年地下水位监测数据,估算了黑河下游额济纳绿洲七道桥胡杨(Populus euphratica)林生态系统生长季旺盛期的地下水蒸散发(ET_(g)),并与从涡度观测系统测定的蒸散发(ET)作比较,同时分析了不同模型的估算结果及其主要影响因素。结果表明:(1)基于昼夜水位波动法(White、Hays和Soylu方法)估算的ET_(g)均与生态系统ET变化趋势一致且显著相关,经过对比分析得出,Hays方法精度最高,推荐使用该方法计算ET_(g)。(2)地下水位、太阳辐射、气温和饱和水汽压差是影响ET_(g)的主要因子,风速对ET_(g)无显著影响。(3)生长季,ET_(g)占生态系统ET的比例随干旱时间的增大而增大。     

西北地区生长季参考作物蒸散变化成因的定量分析

基于FAO Penman-Monteith 公式计算了我国西北地区126 个测站1961-2009 年的生长季(4-10 月) 参考作物蒸散(ET₀) 对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感系数,并结合各气象因子的多年变化特征定量讨论参考作物蒸散变化的原因。结果表明：风速和气温的敏感性虽然相对较低,但因其显著变化,成为引起ET₀变化的主导因子,贡献达到-5.22%和3.29%;太阳辐射和相对湿度敏感性较大,但因变化小,贡献仅为-0.76%和0.63%。空间上,气温在西北地区对ET₀ 变化多为正贡献,风速和太阳辐射多为负贡献;相对湿度在西部多为负贡献,东部为正贡献。估算的4 个气象因子共同作用引起的ET₀变化在趋势、数值和空间分布上均与ET₀的实际变化基本一致,两者的相关系数高达0.99,表明结合敏感性分析和气象因子的多年变化来解释西北地区ET₀变化的原因兼具合理性和可行性。而且该方法弥补了趋势分析法、相关分析法和敏感性分析法的不足,为定量分析ET₀变化成因提供一条新思路     

SEBS模型在黑河流域中游的应用及参数敏感性分析

干旱区的蒸散发（ET）研究对干旱区的水资源管理和生态系统恢复具有重要意义。本文基于SEBS模型和参考作物蒸散量估算2009年3—9月黑河流域中游地区蒸散发。使用涡度相关蒸散数据验证表明,SEBS模型能够有效估算黑河流域中游的蒸散发。从各月的ET分布状况来看,区域平均ET有着明显的月变化;植被生长季内ET总量空间分布差异大,在23.4~752.6 mm之间,区域平均值为428.7mm。通过对SEBS模型参数敏感性分析发现,SEBS模型对地面温度最为敏感,其次是空气温度,再者是风速和反照率,对NDVI和空气湿度的敏感性最小。     

京津风沙源区1959-2011年潜在蒸散气候敏感性的时空变异

基于Penman-Monteith公式和京津风沙源区及周边46个气象站1959-2011年逐日气象数据,分析了潜在蒸散对气温、风速、日照时数和相对湿度的敏感性及其时空变化规律。结果表明:(1)年尺度潜在蒸散对最高气温最为敏感,其次是相对湿度,对风速最不敏感;季节尺度最高气温和日照时数敏感系数的高值发生在夏季,最低气温、风速和相对湿度敏感系数的高值发生在冬季。(2)空间尺度潜在蒸散对最高气温、最低气温和相对湿度的敏感性表现为从东北向西南减少,而对日照时数表现为增加。(3)京津风沙源区1959-2011年潜在蒸散对气温的敏感性呈下降趋势,而对风速、日照时数和相对湿度的敏感性呈增加趋势。(4)气温的敏感性随温度升高而下降,而日照时数和相对湿度的敏感性随光照和湿度下降而升高。     

中国地表潜在蒸散发敏感性的时空变化特征分析

潜在蒸散发是农田灌溉管理、作物需水量估算、稀缺资料地区水量平衡等研究中的重要参量,分析其对气象因子的敏感性有助于农业水资源优化配置和气候变化对水资源的影响研究.根据中国1960-2007年的653个气象台站的常规气象观测资料.采用优化太阳辐射计算的Penman-Monteith潜在蒸散发计算方法,分析了中国10大流域片...     

极端干旱地区绿洲小气候特征及其生态意义

运用微气象学方法对极端干旱区荒漠绿洲小气候进行了观测,分析我国极端干旱区荒漠绿洲的微气象特征并与林地外进行了对比。同时讨论晴天、阴天和沙尘暴天气的PAR的差异．分析了产生这些差异的原因。结果表明荒漠绿洲具有改变太阳辐射、调节近地层地表及地下温度、缩小温差、降低风速、提高土壤及大气湿度等重要生态作用。绿洲内部的太阳总辐射比林冠层顶部减少49．3％-49．83％：生长季胡杨和柽柳林内的气温均低于林地外．胡杨林平均比林外低1．62℃,柽柳林比林外低0．83℃,而且森林覆盖率越高降温作用越明显：群落上层气温高于群落下层,气温随高度增加而增加;林内大气相对湿度均高于林地外．生长期,胡杨林内比林地外高8．5％,柽柳林高4．2％;胡杨林地平均风速为0．33m／s．比林地外低2．7m／s：柽柳林平均风速为0．72m／s,比林地外低2_3lm／s。在沙尘暴日,PAR明显小于阴天日和晴天日下的值．而ηQ非常大,且变化不稳定,该结论对研究大气层的稳定性有极其重要的意义。     

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.     

近40 a江河源区潜在蒸散量变化特征及影响因子分析

 利用1966—2005年江河源区8个气象站的逐月气候资料,采用Penman-Monteith公式,对源区近40 a潜在蒸散量的时空分布特征和变化趋势进行了分析,并对造成潜在蒸散量变化的主要气候影响因子进行了探讨。结果表明:①江河源区年潜在蒸散量平均为977 mm,高值区位于西北部,低值区位于东南部;潜在蒸散量在空间上可以划分为源区北部、长江源区南部和黄河源区南部3个不同的区域;②近40 a来,江河源区年及四季潜在蒸散量均呈减少趋势,且长江源区南部比其他区域下降显著,夏季比其他季节下降显著,年潜在蒸散量的变化主要以21 a左右和7 a左右的周期振荡为主,且在1985年左右发生均值突变;③源区年和四季潜在蒸散量与风速、净辐射和饱和差关系密切,40 a来风速的明显减小是导致源区潜在蒸散量减小的主要原因。     

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。     

用多变量灰色预测模型模拟预测参考作物蒸散量的研究

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM（1,1）不能全面考虑多个变量。为此,采用自适应MGM（1,n）模型—多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。针对一些地区气象数据较少甚至缺失的情况,以内蒙古正蓝旗的气象资料用Penman-Monteith计算的参考作物蒸散量（ET0）为研究对象,运用灰色系统理论建立MGM（1,3）模型,模拟预测参考作物蒸散量变化规律,并与GM（1,1）模型和BP神经网络模型比较,结果表明MGM（1,3）模型有较好的预测效果。     

SWH双源蒸散模型模拟效果验证及不确定性分析

SWH模型是在经典Shuttleworth-Wallace双源蒸散模型的基础上发展起来的蒸散模型。过去的研究结果表明在站点尺度上SWH模型表现出较高模拟精度,但有关模型对主要参数及驱动变量的敏感性以及模型模拟的不确定性来源等缺乏深入理解与认识。本文通过与51个陆地生态系统站点多年的蒸散观测数据对比,在季尺度、年尺度上验证了全国范围内SWH模型的模拟效果,并分析了关键参数和驱动变量对模型不确定性的贡献大小。结果表明：SWH模型在区域尺度上取得了较好的模拟效果,模拟蒸散与实测值R²均在0.75以上。模型各参数中,冠层导度估算涉及的两个参数对蒸散模拟不确定性影响较大;驱动数据中,归一化植被指数对蒸散模拟不确定性影响较大。尽管部分数据（如降水）因插补存在较大的误差,但总体上气候驱动数据对蒸散模拟的不确定性的贡献仍低于NDVI。     

陇西黄土高原陆面蒸散的遥感研究

该文以陆面能量平衡过程为基础,基于定量遥感的理论,提出了适合半干旱区(陇西黄土高原)的陆面蒸散估算遥感模型(SEBS)。结合该区域的NOAA/AVHRR数据、气象观测数据、土地利用数据和地形高程(DEM)数据,依据定量遥感的理论和技术,计算反照率、陆面温度、植被指数和地表比辐射率四个重要地表特征参数。应用SEBS模型,估算了该区域的陆面蒸散量。结果表明：该研究具有较好的理论和实践意义,为陆面过程、植被生产、生态环境保护与生态重建等研究提供科学依据。     

塔克拉玛干沙漠周边地区潜在蒸散时空演变特征及其主要影响因素

潜在蒸散是区域干湿状况评价、作物需水量估算和水资源合理规划的关键因子。基于FAO推荐的Penman-Monteith公式和16个台站1961-2009年逐日气象观测资料,估算塔克拉玛干沙漠周边地区的潜在蒸散量ET0,在对ET0的时空演变特征进行分析的基础上,探讨了影响该地区ET0变化的主要因素。结果表明,塔克拉玛干沙漠周边地区独特的自然地理条件导致多年平均潜在蒸散的分布和变化具有明显的空间差异。49 a来塔克拉玛干沙漠周边地区年和四季ET0变化整体上均为下降趋势,时间演变过程中在20世纪90年代初期均由下降趋势转为缓慢上升趋势。空间上,ET0变化在北部地区多为显著下降趋势,而南部地区多不显著;春、夏、秋3季ET0变化趋势的空间分布与年情况比较一致,但冬季ET0呈上升趋势的站点明显增多。影响塔克拉玛干沙漠周边地区多数站点ET0变化的主导因子是风速;第二影响因子春季和夏季主要是日照时数,而影响秋季和冬季ET0变化的主要是平均气温。     

绿洲灌区参考作物蒸散量的测算

参考作物蒸散量(ET0)是计算作物需水量的关键因子,目前计算ET0最准确的方法主要是FAO Penman-Monteith模型,但该模型需要大量的参数而在有些地区难以应用。为了寻求利用有限参数确定ET0的适用方法,将模拟蒸散仪（Simulated ETgage Atmometer）实测ET0值与FAO Penman-Monteith等7种常用的、参数需求不同的模型计算的ET0值进行了比较研究。结果表明:①模拟蒸散仪实测ET0值与FAO Penman-Monteith模型计算结果非常接近,说明绿洲灌区ET0可以用模拟蒸散仪直接测定,若参数齐全也可用FAO Penman-Monteith模型直接计算;②如果有效参数仅可满足Hargreaves模型计算需求,也可用该模型计算ET0,但在精确的灌溉设计和农田水量平衡测算中该模型计算的5—8月值需要降低5.2%;③建立了Jensen-Haise、FAO-17 Penman、FAO-24 Radiation等模型的修正模型,若有效参数仅能满足这些模型的计算需求,就可用这些修正模型准确计算试区ET0;④Makkink模型和Priestley-Taylor模型不能用于试区ET0的准确计算。     

近48 a新疆干湿气候时空变化特征

 根据新疆101个气象台站1961—2008年的逐月气候资料,采用线性回归、Morlet小波、自然正交分解（EOF）、累计距平、t-检验和Kriging空间插值等方法,对近48 a反映新疆干湿气候的年降水量、潜在蒸散量和地表干燥度等要素的时空变化特征进行了分析,结果表明:①新疆年降水量在空间分布上表现为山区多于平原和盆（谷）地,北疆多于南疆,西部多于东部的格局;近48 a,新疆各地年降水量均为增多趋势,增多倾向率的空间分布为:天山山区>北疆>南疆,全疆平均年降水量以9.123 mm/10a的倾向率增多;新疆年降水量空间异常分布主要表现为“全疆一致型”和“南北疆反向变化”两种模态;全疆平均年降水量主要存在3～4 a、6～8 a、11 a和16 a的振荡周期,并于1987年发生了突变性的增多。②新疆年潜在蒸散量总体表现为南疆大于北疆、东部大于西部、盆（谷）地大于山区的分布格局;近48 a,新疆各地年潜在蒸散量总体为减少趋势,其中南疆为递减倾向率高值区,北疆大部和天山山区为递减倾向率低值区,全疆平均年潜在蒸散量以-23.8 mm/10a的倾向率减少;新疆年潜在蒸散量空间异常分布也主要表现为“全疆一致型”和“南北疆反向变化”两种模态;潜在蒸散量主要存在准22 a的振荡周期,并于1984年发生了突变性的减小。③受降水量和潜在蒸散量时空变化的共同影响,新疆年干燥度指数总体表现为南疆大于北疆、东部大于西部、盆（谷）地大于山区的分布格局;近48 a,新疆各地年干燥度指数均表现为不同程度的减小趋势,其中,吐鲁番、哈密盆地以及塔里木盆地东部地区是干燥度指数减小最明显的区域,全疆平均年干燥度指数以-3.164/10a的倾向率减少;新疆年干燥度指数空间异常分布主要表现为“全疆一致型”;干燥度指数主要存在准5 a、8 a和18 a的振荡周期,并于1987年发生了突变性的减小。     

博斯腾湖流域潜在蒸散发时空演变及归因分析

本研究采用博斯腾湖流域1970—2014年的气象站点数据及Penman-Monteith公式计算潜在蒸散发（ET0），对比分析了流域山区和平原区ET0的时空变化及对主要气象因子的不同影响。结果表明：1）在年际尺度上，山区ET0在1970—2000年整体呈波动下降的趋势（P<0.01），2000年开始，ET0呈现略微上升的趋势；平原区ET0在1970—1993年间以-77 mm/10a的速率呈减小的趋势（P<0.01），1993年之后逆转为以83.8 mm/10a的速率呈上升趋势（P<0.01），平原区的变化明显强于山区。2）季节上呈现夏季为流域ET0最高的季节，是年变化的主要贡献者；而变化趋势则表现为平原区春季和夏季ET0大于山区，秋季和冬季略小于山区。3）ET0变化对净辐射和风速最为敏感，同时，山区净辐射和风速对ET0变化的贡献率最大，平原区影响ET0变化的主导因素是风速，风速对ET0的贡献率均超过50%。