蒸散量测定装置

法国的无线电技术工业公司制造的蒸散量测定装置,适用于农学与农业气象研究。这个装置可以测量通过直接蒸发、植物本身蒸发从地面进入大气的水汽量,它还可以测量渗入土壤的水量(渗水量)。因此可以说,蒸散量测定装置模拟着某一地域地表与大气交换的自然关系。蒸散量测定装置有一个或几个大容量的池子,池子底部有排水管。设置排水管是为了模拟渗水。通过测量池子的重量、掺水量、降水量可以发现,无降水时,由于蒸发和渗水,池     

用Priestley-Taylor模式计算棉田实际蒸散量的研究

在农田蒸散试验资料的基础上,综合考虑影响棉田实际蒸散的气象条件,棉花生物学特性和土壤水分等因素,利用Priestley-Taylor模式、棉花叶面积指数和相对有效土壤湿度建立了棉田实际蒸散量的计算模式。该模式仅需常规气象和农业气象资料,具有较高的精度,便于在干旱区推广使用。     

用数值模拟推算水温、蒸发与蒸散量

一、前言当前,已能够对海洋或湖泊的蒸发量作出较为精确的推算,其中,有空气动力学法和热量平衡法,还有正在研究的涡度相关法。但由于不能够对所有的湖泊进行这种实地的观测,因此,才考虑对这些湖泊使用热量平衡法推算水温或蒸发量。现从日本各地主要湖泊的试用来看,其结果大体上是满意的。但现在还不可能较确切地推算出生长着     

麦田蒸散量的计算方法

作物叶茎蒸腾与株间土壤蒸发之和叫蒸散。作物各生育期的蒸散量直接反映了作物的需水情况,对于研究农田水分平衡、确定旱涝指标以及农业气候区划等都有重要意义。 五十年代初,彭曼根据能量平衡方程,导出一个蒸散量计算公式,但由于所涉及的物理量多而且难于精确测定,故其应用受到限制。布雷特莱—泰勒尔在彭曼公式的基础上,根据统计分析,略去了土壤热通量等对蒸散影响很小的项,建立了如下的计算模式;     

利用遥感表面温度计算蒸散量

引言遥感提供了计算大面积蒸散量的可能性,目前,利用气象参数计算蒸散量,这些参数既不说明种有不同作物和裸露土壤表面的空间分布,也不说明各种农田的水分状况。遥感表面温度可以是从手持辐射温度计确定几平方厘米分辨率的表面温度到用某些卫星传感装置确定几平方公里分辨率的表面温     

蒸散量的测定与计算

一、前言通常人们把有植物覆盖下的蒸发蒸腾称作蒸散或可能蒸散。蒸散就是指“在指定时间内单位面积上通过植物蒸腾和土壤面蒸发所散失的水分总量。”蒸散量在干旱气候研究、水资源评价、干湿评定、水利建设以及在农田灌溉管理、作物估产等项目的研究和实际应     

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、玉米冬小麦）的农田散估算模型。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。     

华北地区玉米田实际蒸散量的计算

以简化农田实际蒸散的计算过程为目的，利用1999年河北定兴县中国气象科学研究院农业气象试验基地的玉米田0~300 cm土壤湿度和气象要素的实测资料以及华北地区5个站1991~1995年0~50 cm土壤湿度和气象资料，探讨由简化参考蒸散模式计算玉米田实际蒸散的可能性；对比了Priestley-Taylor模式和FAO（1998）Penman-Menteith模式的计算结果，以农田试验资料为基础，采用叶面积系数和平均土壤相对湿度为因子，建立了实际蒸散的计算模式。并以华北地区8个站1999~2000年0~50 cm土壤湿度和气象资料进行验证，平均误差一般为10%~15%.     

三江平原典型沼泽湿地蒸散量研究

利用涡度相关技术对三江平原典型沼泽湿地蒸散量及其影响因子进行研究,结果表明沼泽湿地蒸散量时间变化特征明显。日出后蒸散量逐渐增加,12:00～13:00(北京时间)达到最大值,6～10月各月平均值分别为285.5、257.4、243.0、167.1和65.9W.m-2,各月总蒸散量分别为120.9、101.6、93.1、59.3和25.9mm。与同期降雨量相比,6～9月沼泽湿地水量发生亏缺,亏缺量分别为72.7、3.2、58.8和44.4mm。沼泽湿地蒸散量受环境因子影响强烈。蒸散量与净辐射呈显著线性正相关。蒸散量也随饱和水汽压差的增加而增加,但植物发育成熟后,当饱和水汽压差大于某一阈值(11hPa)时,饱和水汽压差的增加反而抑制了水分蒸散。另外,白天风速增加在一定程度上能够促进水分蒸散。     

梨园蒸散量及其估计的研究

1 引言 正确地掌握耕地蒸散量,不仅有利于土壤水分管理,而且有利于提高产品的产量和品质。因此,提出了许多预测蒸散量的模型,但还没有在任何地区环境条件下,都能使用的完整模型。 蒸散现象,在许多情况下受气象条件所支配,因此,蒸散量的预测模型,也由种种气象条件所构成,但是,如果土壤水分不足,作为蒸散面的土壤表面,就会     

阿克苏地区日蒸散量估算方法研究

采用阿克苏地区2006—2015年日蒸散量数据和气象数据,对几种不同的日蒸散量估算方法进行评估与修正。结果表明,修正后的彭曼公式在阿克苏地区的适用性、准确性有所提高,均方根误差值由11.78减小到8.80;BP神经网络比GRNN神经网络估算效果好,前者Nash-Sutcliffe系数为-0.09、RMSE值为3.27,后者Nash-Sutcliffe系数为-0.44、RMSE值为3.34。研究成果可为极端干旱区的棉花等作物节水种植提供参考。     

梨园蒸散量及其估计的研究

正确地掌握耕地蒸散量，不仅有利于土壤永分管理，而且有利于提高产品的产量和品质。因此，提出了许多预测蒸散量的模型，但还没有在任何地区环境条件下，都能使用的完整模型。     

冬小麦农田日蒸散量的计算

本文从小气候观测资料着手,采用彭曼法、能量平衡法、波温比法和空气动力学等方法,对处于抽穗至乳熟期的冬小麦农田日蒸散量做了尝试性计算。着重考虑了彭曼公式的修正,并以水量平衡法为标准,对以上各方法的精度做了评价与误差分析。结果表明,订正后的彭曼公式可较为准确地计算各种能量、水分供应条件下有作物覆盖农田的日蒸散量,其它方法则存在较明显的不确定性误差。     

应用贝拉尼平板蒸发表估算可能蒸散量

1.引言蒸发表是一种测量水分从湿润多孔表面散失的仪器.贝拉尼平板蒸发表是蒸发表中的一种.它的蒸发表面是特别烧制的陶瓷板.水分通过陶瓷孔蒸发.陶瓷板固定在涂釉的陶瓷漏斗的顶部.水从盛水容器进入漏斗.因为陶瓷孔很容易被水中杂质阻塞,因此,测量用水要用蒸馏水.蒸发表需要的水量比A级蒸发器少得多,而且没有蒸发器测量的溅水问题.价格便宜、使用方便也是它的优点.但是,蒸发水分的暴露面的标准化     

根据月平均气温、月降水量推算蒸散量

因为从月平均气温、月平均降水量推算蒸散量的桑斯威特(Thornth-waite)公式适用范围比较小,假定降水量、蒸散量和最大水汽压成比例,可以求得适用于更大范围的经验公式。为了检验这些经验公式的精度,把从这些公式计算的蒸散量,P-E比与实测的蒸散量,气候状况等进行比较。     

黄河上游流域蒸散量及其影响因子研究

利用彭曼公式８０年代以来黄河上游流蒸散量,分析了该地区蒸散量、日照时数、气温、空气饱和差等气候因子的变化趋势,并着重研究了诸因子对蒸散量的影响。研究发现,可上游流域蒸散量呈逐年增大趋势,并以每年３．２５ｍｍ的速度增。而作为主要影响因子的日照时数则以每年３．６小时的速度啬气温同样表现出逐年升高的趋势,其气候倾向率为０．４℃／１０年,空气饱和差也以每年０．０２的速度递增;因此,可以认为,黄河上游流域日     

北疆地区参考作物蒸散量时空变化特征

为明确北疆地区在全球气候变暖背景下合理的灌溉制度,利用北疆地区22个气象站49 a(1962~2010年)的逐日气象资料,运用Penman-Monteith公式计算北疆地区1962~2010年的参考作物蒸散量ET0(reference crop evapotranspiration),并用Mann-Kendall方法对其进行突变检验,基于Arc GIS9.3空间分析功能模块对北疆参考作物蒸散量进行了空间变化分析。结果表明:研究区域的ET0在1983年发生向下突变,ET0在时间分布上整体呈下降趋势,主要受该地区相对湿度和风速的影响;ET0从北疆的东北部和西南部向中间逐渐升高,东南部和西部表现略高,具有明显的区域差异;4~10月ET0对全年ET0的分布具有显著影响。     

北疆玉米田实际蒸散量的计算模式＊

在１９８７～１９８８年乌兰乌苏站的试验资料基础上,综合考虑了影响玉米田蒸散的气象,作物生物学特性和土壤水分等因素,采用可能蒸散,叶面积指数以及相对有效土壤湿度建立了玉米田实际蒸散量的计算模式。与实测值相比,计算效果较好。     

以黄淮海为例研究农田实际蒸散量

以田间实验资料为基础 ,建立农田蒸散量和土壤相对含水量与潜在蒸散的函数关系。利用这种函数关系 ,计算黄淮海地区 ,在自然条件下农田蒸散量的变化。结果表明 ,黄淮海农田蒸散量的年变化呈双峰型 ,第一峰值出现在冬小麦抽穗开花期 ,第二高峰出现在夏玉米抽雄开花期。农田蒸散的区域分布趋势与自然降水分布相一致 ,在量值上约等于降水量的 84%     

华北平原参考作物蒸散量对气候因子的季节响应分析

为探讨华北平原作物需水量在不同季节随气候变化的变化规律,对华北平原参考作物蒸散量(Evapotranspiration,简称ET_o)在不同季节对气候因子的响应情况进行了分析研究。首先利用FAO-56Penman-Monteith公式计算了华北平原48个气象站点1960~2012年的ET_o,其次分析了ET_o及温度(T)、日照时数(n)、风速(u)和相对湿度(RH)这4个主要气候因子在各个季节的年际变化规律,然后使用敏感性分析法分析了ET_o对气候因子变化的敏感程度,最后结合ET_o对气候因子的敏感性及气候因子的多年相对变化率分析得出气候因子的变化对ET_o变化的贡献。结果表明:1960~2012年,华北平原ET_o在四季的年际变化均呈下降趋势。气候因子除T呈上升趋势外,n、u和RH均呈下降趋势。ET_o对T、n和u的变化正敏感,对RH的变化负敏感。ET_o对T和n最敏感的季节为夏季,对u和RH最敏感的季节为冬季。ET_o在春季、秋季和冬季的下降主要受u下降的影响,ET_o在夏季的下降则主要归因于n的下降。