参考作物蒸散量计算方法的比较研究

应用FAO Penman-Monteith公式、Priestley-Taylor公式、Makkink公式、Penman公式和FAO-24 Blaney-Criddle公式等5种方法计算了奈曼地区的参考作物蒸散量,对5种方法的计算结果进行了比较研究,结果表明Penman公式和FAO-24 Blaney-Criddle公式得到的参考作物蒸散量与FAO Penman-Monteith模型结果相近,Priestley-Taylor公式和Makkink公式的计算结果偏差较大,导致不同模型计算偏差的原因是5种模型各自选用了不同的辐射项和动力项计算式。     

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.     

塔里木盆地绿洲参考作物蒸散量计算方法比较

应用FAO-56 Penman-Monteith、1972 Kimberly Penman、FAO PPP-17 Penman、FAO-24 Radiation、1985 Hargreaves、1948 Penman、Priestley-Taylor和1957 Makkink 8种公式计算了塔里木盆地绿洲棉区的参考作物蒸散量,并对8种方法的计算结果进行了比较,结果表明:1972 Kimberly Penman的计算结果与标准方法 FAO-56 Penman-Monteith的计算结果最接近,FAO-24 Radiation的计算结果与标准方法 FAO-56 Penman-Monteith的计算结果差异最大。在估算塔里木盆地绿洲棉区的参考作物蒸散量时,可选用1972 Kimberly Penman公式。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

中国不同气候区域Hargreaves模型的修正

在计算参考作物蒸散量的模型中,FAO Penman-Monteith模型计算准确但需要气象参量过多,而Hargreaves模型只需要气温数据却无法保证较高的准确性。为了提高Hargreaves模型在中国不同气候类型条件下的适用性,以FAO Penman-Monteith模拟值为参考,建立了Hargreaves模型的修正系数。CLIMWAT数据库中156个站点的应用表明,修正前R2、RMSE分别为88.1%、3.803mm/d,修正后分别为97.3%、0.233mm/d;北京站多年的应用表明,修正前R2、RMSE分别为94.4%、4.861mm/d,修正后分别为97.2%、0.442mm/d。在此基础上,利用GIS分区运算工具建立了中国不同气候区域的修正系数表。研究结果有助于提高常规气象观测条件下(无风速、辐射观测)不同气候区域参考作物蒸散量的估算精度。     

基于GLDAS-Noah模型的闽江流域实际蒸散发评估

以亚热带季风区的典型流域——闽江流域为研究区域,根据Penman-Monteith（P-M）公式和双作物系数法,计算了闽江流域内8个气象观测站点的实际蒸散量,并评估了GLDAS-Noah实际蒸散产品在闽江流域的适用性。在此基础上,基于GLDAS-Noah实际蒸散发数据,解读了2000—2019年闽江流域的实际蒸散量的变化特征。结果表明：① GLDAS-Noah实际蒸散发数据在闽江流域的适用性较好(R²>0.9,NSE>0.8);② 2000年以来闽江流域的实际蒸散发呈增加趋势（3.86 mm/a,P < 0.01）,且存在显著的季节差异,表现为冬季和春季的增加速率要大于夏季和秋季;③ 闽江流域冬季和春季蒸散发增加与气温密切相关,冬季蒸散发与冬季气温呈微弱正相关（ R = 0.27）,春季蒸散发的增加与春季升温密切相关（R = 0.79）。     

华北平原蒸散和GPP格局及其对气候波动的响应

华北平原水资源不足影响农业和经济的可持续发展,威胁国家的粮食安全。有效地预测区域的蒸散量和用水效率是合理配置农业和生态用水的前提。本文发展了一个基于遥感植被指数的蒸散和植被生产力模型,利用MODIS遥感信息模拟了华北平原2000-2009 年的蒸散和第一性生产力(GPP)。结果表明,年和生长季累积蒸散和GPP的分布具有纬度地带性,冬小麦季则更为明显。水分盈亏分析表明,降水显著低于蒸散的地区主要分布在黄河流域以北,南部地区降水有盈余。年尺度上,黄河以北地区水分亏缺0~300 mm;在小麦生长发育期,几乎全区水分亏缺0~400 mm;在玉米生长发育期,黄河以北地区水分亏缺0~100 mm。此外,蒸散和GPP的年际变化明显,既受气候波动的影响,也受植被的动态响应调节。     

东北地区参考作物蒸散确定方法研究

运用FAO-Penman-monteith方法和Hargreaves方法对中国东北地区4个气候大区16个气象台站的参考作物蒸散(ET₀)进行了研究,并对FAO-Penman-monteith方法和Hargreaves方法的计算结果进行分析。发现:Hargreaves方法可适用于东北地区,尤其是亚湿润地区,但是相对于FAO-Penman-monteith方法,该方法还存在偏差,特别是半干旱地区。为了进一步提高Hargreaves方法的精度,对其进行了修正,得出比Hargreaves方法精度更高的适于东北地区参考作物蒸散计算的方程,为精确、实用地确定作物需水量和合理的灌溉制度提供了科学依据,有利于水资源的合理利用,尤其是水资源缺乏的半干旱地区。     

松嫩平原西部参考作物蒸散量变化过程

采用松嫩平原西部34 个气象站1951~2000 年5 个气象要素资料, 运用FAO Penman- Monteith 方程计算参考作物蒸散量, 建立了各站与区域蒸散量序列。运用气候数理统计方法对蒸 散量序列时空变化特征进行诊断分析, 并以点、面相结合的方式揭示气候突变规律。结果表明, 蒸 散量基本上以西南部沙地为高值中心向东北呈带状递减; 近50 年区域蒸散量略呈增加趋势, 研 究区北部的蒸散量增加贡献最大; 区域蒸散量以1962 和1982 年为转折点, 呈明显的阶段性变 化; 在50 年的演变过程中, 区域蒸散量被检测到2 次增加突变和1 次减少突变, 典型站突变发生 时间与区域突变基本相符, 但突变性质存在明显的地域差异。     

江苏淮北地区主要作物需水量的初步研究

本文结合江苏实际情况，改进了彭曼公式中的系数，加入作物需水系数和土壤供水系数，建立田蒸散量的计算模式，计算出淮北地区主要作物全生育期需水量及时空分布规律，同时，提出了φ２０ｃｍ小型蒸发器实测蒸发量与标准蒸散量的统计模式，以此作为计算农田实际蒸散量的补充方法。     

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。     

黑河上游天涝池流域草地蒸散发模拟及其敏感性分析

根据野外气象站观测资料,利用Penman、FAO-Penman、FAO-Penman-Monteith、Priestley-Taylor和FAO-Radiation等5个蒸散发模型模拟黑河上游天老池流域草地日尺度和小时尺度的蒸散发,对模拟值与观测值进行了比较,并进行了相关变量的敏感性分析。结果表明:在日尺度上, FAO-Penman-Monteith模型的模拟效果最好,FAO-Radiation模拟效果最差,其余3种模型的模拟效果较好;在小时尺度上,Priestley-Taylor模型的模拟效果最好,其余模型都不适合该地区草地小时尺度的潜在蒸散发模拟。模型输入参数对蒸散发模拟效果影响强弱顺序为辐射>气压>相对湿度>气温>风速。当地表辐射变动±10%时,模拟值变化幅度20%左右;在其他参数变动±10%时,模拟值变化幅度在8%以下,说明辐射以外的参数是模型模拟较不敏感因素。     

应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子分析

遥感方法估算区域蒸散量应用比较广泛的有两种,一种是完全以地表热量平衡方程为基础．用遥感方法估算出净辐射、土壤热流量和显热通量,然后用余项法求出蒸散量;另一种是以Penman—Monteith方程为基础．结合地表热量平衡方程,直接估算出蒸散量。本文根据国内外的研究现状,对应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子进行了深入的分析,这些制约因子包括(1)图像信息源;(2)反照率、比辐射率和表面温度等地表参数的遥感反演精度;(3)空气动力学阻抗和表面阻抗模型;(4)估算结果的验证方法(5)时间尺度的扩展问题。分析结果表明：长期以来由于这些因子中所涉及到的许多关键技术和难点问题都没得到很好的解决,因而极大地制约着应用遥感方法估算区域蒸散量的发展。通过对制约因子的分析．可以有助于高精度遥感蒸散模型的建立。     

滹沱河上游山区近50年蒸散变化及主要影响因子分析

准确估计流域蒸散,掌握其变化趋势和主要影响因子,对科学认识流域水文循环规律以及管理流域水资源具有重要意义。利用傅抱璞年蒸散量公式计算滹沱河上游山区及其子流域1958-2007年逐年蒸散量,并利用Mann-Kendall-Sneyers等方法分析了流域蒸散趋势和突变特征,及其主要影响因子。结果表明在滹沱河流域傅抱璞公式能够较好的拟合蒸散。50 a来全流域及各子流域年均蒸散呈下降趋势。降水对蒸散起控制作用,相对湿度在流域部分地区显著影响蒸散(α=0.05)。     

估算干旱区地下水依赖型植物蒸散发的White法评述

日尺度上的地下水位波动是干旱区地下水依赖型植物蒸散消耗地下水的直接证据与指示。White通过分析日尺度地下水位波动与植被蒸散之间的关系,提出了利用地下水位观测数据来计算植被蒸散速率的方法,简称White法。该方法由于计算简单,所需数据少,在干旱区河岸林蒸散定量方面得到了广泛的应用。本文通过系统回顾White法的提出、“四大假设条件”及其在实际应用中的不足,梳理了近年来对White法不断修订的总体思路,总结了各种形式White法的特点、使用条件以及存在的主要问题;在此基础上,提出了White法进一步改进的方向。当前,结合地表蒸散发的多尺度观测与模拟,White法不仅可以用来估算区域尺度地下水蒸散,而且能够为定量解析干旱区植物的水分利用来源提供验证与参考。     

近14a新疆南疆绿洲地区地表蒸散与干旱的时空变化特征研究

利用2001—2014年MOD16蒸散产品数据、MOD13植被[WTBX]NDVI[WTBZ]数据以及常规气象资料，基于植被指数、地表净辐射、气温优化改进混合型线性双源遥感蒸散模型，拟合地表蒸散分析实际蒸散（ET）、潜在蒸散（PET）时空动态变化特征，结合气象站实测蒸发皿数据验证MOD16数据在绿洲地区的适用性。进一步定义蒸散干旱指数（EDI）并计算△EDI进行研究区干旱特征分析，为大面积特殊地形蒸散估算研究和干旱监测提供一定依据。结果表明：（1） MOD16产品数据与研究区实测蒸发皿数据的相关性很好，通过0.01显著性检验，基于MOD16数据估算南疆绿洲地区蒸散量检验可行。（2） 2001—2014年均蒸散量总体变化不大，四季差异明显，ET与PET空间变化趋势相反；ET、PET年均差值较大，绿洲地区地表缺水情况严重。（3） EDI指数绿洲地区年均值总体偏大，△EDI对旱情的反映和干旱程度的判断比较可靠。