2000-2015年三江平原主要作物需水量征及影响因素分析

全生育期内作物需水量的研究是农业水资源有效利用和进行合理灌溉的重要依据。基于三江平原22个气象站点2000—2015年逐日气象观测资料及中国区域地面气象要素数据集,利用国际粮农组织 （FAO）Penman-Monteith模型和分段单值平均作物系数法,分别对三江平原水稻、玉米和大豆的作物需水量进行计算,分析作物需水量年际变化特征,采用通径分析法研究作物需水量的变化成因。结果表明：（1）三江平原16 a来年均参考作物蒸散量为537.4 mm,日均为 3.5 mm,呈波动减少趋势。（2）生长季内,水稻在分蘖期需水量最大,为177.1 mm,玉米在七叶期需水量最大,为99.7 mm,大豆在结荚期需水量最大,为96.1 mm;水稻、玉米和大豆的净灌溉需水量分别为195.4 mm、130.8 mm和72.2 mm,对灌溉的依赖程度水稻>玉米>大豆。（3）由通径分析结果可知,三江平原作物需水量的主要影响因素为净辐射、气温和日照时数。     

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.     

冬小麦水分耗散特性与农业节水

本文根据中国科学院禹城综合试验站１９８６年－１９９６年蒸渗仪农田水分模拟试验资料统计；冬小麦全生育期耗水量可达４８２．５ｍｍ，缺水率可达６９．３％；冬小麦全生育不分耗散过程有两个明显的需水峰区和３个关键需水期，为实施节水灌溉提供了实验依据；冬小麦耗水量与环境因子有明显的相关关系，其统计规律可供地下水浅埋区区域灌溉预测参照应用。     

遥感蒸散模型的时间重建方法研究

本文提出的遥感蒸散模型的时间重建方法考虑了逐日蒸散可能的变化情况, 在阻抗- 彭曼单层模型的基础 上, 将图像去云处理与时间重建结合在一起, 先使用SEBS 能量平衡余项模型获得晴好日的地表阻抗信息, 选择了 叶面积指数LAI 作为反映植被表面阻抗的参量, 通过时间序列谐波分析(HANTS)获得逐日逐像元的LAI 信息, 将晴 好日的阻抗信息扩展至待定日, 并使用因子函数表达了极端温湿条件对植被叶面阻抗的限制作用。使用中科院禹 城站2003 年作物季的大型蒸渗仪数据对模型所得逐日蒸散结果进行了验证。在作物生长季, 模型结果相对于实测 结果表现出了良好的相关性(R2≈0.7), 远优于作为对比的蒸发比不变法。受单层模型假设局限, 方法在裸地及稀疏 植被上的结果还存在着较大的误差。     

小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落蒸散发模拟

基于2016、2017年生长季原位气象监测数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型模拟了科尔沁沙地主要固沙植物小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落的蒸散发,对蒸散组分进行了拆分,并利用涡度相关系统对模拟蒸散发值进行了验证。结果表明:2016、2017年生长季小叶锦鸡儿群落蒸散发量分别为345.4、325.2 mm,土壤蒸发量分别为93.8、83.8 mm,植被蒸腾量分别为251.6、241.4 mm,土壤蒸发占总蒸散发分别为27.2%、25.8%。30 min尺度上模拟值与实测值一致性较高,模拟精度大体表现为晴天>阴天>雨天。持续干旱和降水后,小叶锦鸡儿蒸腾耗水规律明显不同,持续干旱时期小叶锦鸡儿保持较低的蒸腾耗水,且具有明显的"午休"现象,连续降水后小叶锦鸡儿"午休"消失,蒸腾耗水增强。饱和水汽压差是影响小叶锦鸡儿蒸散发的主要因子。     

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。     

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。     

古尔班通古特沙漠南缘丘间地梭梭群落蒸散特征

根据2016年古尔班通古特沙漠南缘丘间地梭梭生育期定点观测的土壤水分、气象要素等资料,基于水量平衡原理估算了梭梭生育期蒸散量,分析了蒸散变化规律。结果表明：（1）在梭梭生长季,降雨量为206.7 mm,降雨分布不均,梭梭萌发期,降雨量最多;梭梭生长旺盛期,月降雨量逐月减少;梭梭枯落期,降雨量最少。（2）在梭梭生长季,梭梭群落0~400 cm土壤贮水量变化整体呈下降趋势,梭梭萌发期是土壤贮水量盈余期,生长旺盛期和枯落期为土壤贮水量亏损期;梭梭群落发挥土壤水库效应,依靠生长季前土壤蓄水来弥补梭梭群落生长季需水缺额。（3）在梭梭生长季,蒸散量变化特征为多峰曲线,峰值主要出现在降雨集中期,最低值出现在土壤贮水量亏损期。（4）在梭梭生长季,梭梭群落累积蒸散量增幅始终高于累积降雨量增幅,累积蒸散量大于累积降雨量。     

基于SEBAL模型的疏勒河流域蒸散发估算与灌溉效率评价

我国西北干旱区内陆河流域水资源匮乏,水资源利用主要用于农业生产,准确估算内陆河流域蒸散发与农业灌溉效率,对研究内陆河流域气候变化和水资源合理利用具有重要作用。利用基于地表能量平衡方程的SEBAL模型,对2017—2018年疏勒河流域蒸散量进行定量估算与时空分布特征分析,并结合降水量与净灌溉水量数据,对疏勒河流域昌马灌区的年内灌溉水有效利用系数进行估算。结果表明：（1） 疏勒河流域2017—2018年日均ET呈单峰变化趋势,最大值为6月的5. 03 mm·d^–1,最小值为12月的0. 55 mm·d^–1,并存在明显的空间分布差异。（2） 疏勒河流域四季ET差异显著,夏季ET达到最高的201. 83 mm,春秋次之,冬季最低为53. 92 mm;ET由东南向西北逐渐减小,流域上游ET明显高于中下游地区。（3） 昌马灌区各灌溉时段不同的灌溉水量造成了各灌季蒸散量的差异,灌区ET高值区主要分布在中部与东南部,低值区主要分布在西北部和灌区边缘。（4） 昌马灌区年内灌溉水有效利用系数呈下降趋势,其中春灌、夏灌、秋灌和冬灌分别为0. 76、0. 71、0. 69和0. 55,年均灌溉水有效利用系数为0. 67。     

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。     

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。     

河北省低平原地区主要作物农田水分盈亏分析

本文计算了河北省低平原地区主要农作物的需水量,根据农田水量平衡方程估算了冬小麦、夏玉米和棉花整个生长期的水分盈亏及其在地区上的差异,分析了作物需水关键期的水分状况。     

Application of geodetector in sensitivity analysis of reference crop evapotranspiration spatial changes in Northwest China

Reference crop evapotranspiration (ET_0) is an important parameter in the research of farmland irrigation management,crop water demand estimation and water balance in scarce data areas,therefore,it is very important to study the factors af‐fecting the spatial variation of ET_0.In this paper,the Penman-Monteith formula was used to calculate ET_0which is the de‐pendent variable of elevation (Elev),daily maximum temperature (T_(max)),daily minimum temperature (T_(min)),daily average temperature (T_(mean)),wind speed (U_2),sunshine duration (SD) and relative humidity (RH).The sensitivity analysis of ET_0was performed using a Geodetector method based on spatial stratified heterogeneity.The applicability of Geodetector in sensitivity analysis of ET_0was verified by comparing it with existing research results.Results show that RH,T_(max),SD,and T_(mean)are the main factors affecting ET_0in Northwest China,and RH has the best explanatory power for the spatial distribu‐tion of ET_0.Geodetector has a unique advantage in sensitivity analysis,because it can analyze the synergistic effect of two factors on the change of ET_0.The interactive detector of Geodetector revealed that the synergistic effect of RH and T_(mean)on ET_0is very significant,and can explain 89%of the spatial variation of ET_0.This research provides a new method for sensitivity analysis of ET_0changes.     

Effects of different land use types on potential evapotranspiration in the Beijing-Tianjin-Hebei region,North China

Journal of Geographical Sciences - Potential evapotranspiration (ET0) is vital for hydrologic cycle and water resource assessments as well as crop water requirement and irrigation demand...     

基于台站和MOD16数据的山东省蒸散及潜在蒸散时空变化

蒸散发的时空格局分析对理解气候变化与水资源之间的相互影响具有重要的作用。本文基于Penman-Monteith公式,利用MODIS全球蒸散发产品(MOD16)及气象站点的蒸发皿观测数据,先对数据精度进行评价,再从空间和时间两个尺度上对数据进行统计分析,系统阐释了2000-2014年山东省地表蒸散(ET)及潜在蒸散(PET)的时空分布特征及其与气象因子的相关性。主要结论为：①山东省不同区域蒸散分布差异明显,地表植被对ET的月际变化趋势有重要影响;②山东省ET及PET年际波动不大,全省ET均值为1529 mm,PET均值为2178 mm,年均ET与PET相对较大的差值说明该省整体相对缺水。③ET及PET的时空变化与诸多气象因子相关,其中与降水及温度的关系最为密切。     

博斯腾湖流域潜在蒸散发时空演变及归因分析

运用博斯腾湖流域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·(10 a)-1的速率呈减小的趋势(P <0. 01),1993年之后逆转为以83. 8 mm·(10 a)-1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%。     

秸秆覆盖下的夏玉米蒸散、水分利用效率和作物系数的变化

农业用水占华北水资源的70%以上,提高农业用水的效率对华北水资源安全具有重要意义。在节水农业研究中,利用农艺节水提高农田水分利用效率是节水农业的重要组成部分,其中减少农田无效棵间蒸发耗水和优化供水制度是主要的农艺节水措施。夏玉米是华北太行山山前平原的主要作物之一,一般在冬小麦收获前的5～7天套种在其中,以延长夏玉米的生育期。随着联合收割机的广泛应用,冬小麦收获后的秸秆直接覆盖夏玉米,对夏玉米的农田蒸散特别是苗期的蒸散产生影响;夏玉米生长在6～9月的雨季,一般年份降水能够满足夏玉米的需水要求,但夏季降水的分布变异较大,再加上近6年来的夏季干旱,使灌水对夏玉米的高产至关重要。为了提高夏玉米的农田水分利用效率,本研究的目的是建立秸秆覆盖下的夏玉米优化供水制度和研究秸秆覆盖对减少棵间无效耗水的影响及秸秆覆盖下的夏玉米作物系数的变化,为制定秸秆覆盖下的夏玉米优化供水制度提供依据。2年的实验结果显示,秸秆覆盖下的夏玉米产量在8000kg/ha,总蒸散量在390mm,水分利用效率在2.2kg/m3。干旱年份,夏玉米在灌四水的条件下产量最高,再增加灌水量,产量减少。水分利用效率随着灌水量的增加有所递减。     

农田蒸散,土壤蒸发与水分有效利用

本文通过试验研究和模型模拟，对作物生长期间的水分条件，作物蒸散规律，土壤蒸发占蒸散的比例，覆盖的节水效应和灌溉对作物生长的影响进行了研究，对如何科学合理有效地利用水分提供依据。     

基于茎干液流法和涡度相关法的小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落蒸散特征

运用Dynamax茎流测量系统、涡度相关系统、气象-土壤环境观测系统进行连续观测,利用基径横截面积对单枝茎干液流进行尺度扩展,得到科尔沁沙地小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落蒸腾量(T),并与涡度相关系统观测的蒸散发量(ET)进行对比,详细分析了小叶锦鸡儿群落T与ET的变化特征以及群落水分收支状况。结果表明:(1)小叶锦鸡儿群落T、ET日变化趋势基本一致,均值分别为1.61 mm·d-1、2.43 mm·d-1;(2)T、ET日内变化曲线分别呈宽幅单峰型、钟型分布,日累积量均呈"S"型增长趋势;(3)不同天气条件下T、ET日变化峰型各异,峰值及总量变化水平晴天高于阴雨天;(4)不同降水事件中,降雨时间不同导致T启动时间推迟或结束时间提前,ET发生时间降水前后无显著差异;降雨量P≤10 mm或P>20 mm时,雨后T有所降低,10 mm相似文献   

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。