Penman-Monteith公式与FAO-PPP-17 Penman修正式计算参考作物蒸散量的比较

农田实际蒸散量或作物需水量的计算,通常首先要确定参考作物蒸散量。确定参考作物蒸散量有许多方法,用不同的经验式计算参考作物蒸散量存在一定的差异,其中 FAO-PPP-17 Penman 修正式和 Penman-Monteith 公式都被认为是较好的计算方法。本文用这两个经验公式估算了北京地区的参考作物蒸散量,并对这两种方法的计算结果进行了比较。结果表明,用 FAO-PPP-17 Penman 修正式计算的参考作物蒸散量 ETo(FAO)大于用 Penman-Mon-teith 公式的计算结果 ETo(PM)。ETo(FAO)与 ETo(PM)月平均值的绝对偏差为15～30mm,它们的相对偏差为10%～25%。ETo(FAO)与 ETo(PM)年总量的绝对偏差为230～260mm,其相对偏差在年际间的变化稳定在16%左右。进一步的分析表明,在春季和夏季,造成计算结果偏差的主要原因是两种计算式中对辐射项的处理,但在秋季和冬季,对空气动力学项处理方法不同将逐渐成为计算结果差异的主要因素。

基于FAO-Blaney-Criddle方法的河套灌区参考作物蒸散发量估算

实时灌溉预报是河套灌区管理科学化与信息化的要求,利用天气预报中相对准确的气温数据估算参考作物蒸散发量对实时灌溉预报非常重要,因此需要建立一种基于温度的参考作物蒸散发量估算方法。利用FAO-Penman-Monteith方法估算河套灌区解放闸灌域历史参考作物蒸散发量,以此作为标准值率定FAO-Blaney-Criddle公式中逐旬的修正系数,得到基于温度的参考作物蒸散发量估算方法。结果表明,在作物的生长季(4-9月),FAO-Blaney-Criddle方法与FAO-Penman-Monteith方法的估算结果相近。率定期各旬相对误差均<5%,标准误差<0.65 mm/d,验证期各旬相对误差均<9%,标准误差<0.70 mm/d。10 d滑动平均的参考作物蒸散发量估算精度,Nash效率系数达到0.75,误差0.5 mm/d的精确度达到了68%,误差在1 mm/d以内的准确率达到95%。FAO-Blaney-Criddle方法可以应用于河套灌区的灌溉预报中。另外,FAO-Blaney-Criddle方法的参数具有较强的地区差异性,需要针对不同地区的气象数据进行率定和验证。

四种参考作物蒸散量综合法的比较

参考作物蒸散量(ET0)的估算是作物需水量计算的关键,诸多估算方法在不同地区具有不同的适应性。本文利用中国农业主产区6个代表站点的气象数据,以FAO 56 Penman-Monteith(PM)为标准,对常用的1963 Penman(Pen63)、FAO 1979 Penman(FAO 79)、FAO 24 Penman(FAO 24)及1996Kimberly Penman(Kpen)共4种参考作物蒸散量综合方法进行比较评价。结果表明:(1)Pen63、FAO 79及Kpen的日估算值均比PM估算值偏高,FAO 24偏低,其平均偏差分别为0.28、0.52、0和-0.17mm?d-1,相对偏差为16.0%、25.2%、2.4%、-5.3%,相对均方根误差为12.1%、22.4%、14.2%和13.5%。(2)Pen63、FAO79的月估算值显著高于PM值,在高估最大的5月份平均偏高12.5mm(10.8%)和28.2mm(22.6%)。FAO24表现为低估,低估最大的月份平均偏低11.4mm(8.1%),但在南方站点多数月份的估算值与PM估算值无显著差异。Kpen月估算值与PM估算值相比,既有高估(5-10月),也有低估,高估最大的月份平均偏高19.7mm(14.5%),且在南方站点的秋冬季有近6个月与PM无显著差异。(3)Pen63和FAO79的年值均显著大于PM年值,平均偏高103.8mm(11.8%)和191.5mm(21.3%)。FAO24年平均低估PM值60.9mm(6.3%),Kpen则平均高估50.5mm(5.8%)。(4)时间尺度对评价结果具有一定影响,4种综合法依据日、年值的评价效果排序分别为Pen63>FAO24>Kpen>FAO79和Kpen>FAO24>Pen63>FAO79。在日尺度下4种方法更适于湿润气候,但年尺度下仅FAO79和FAO24较适于湿润气候。可见,4种综合法以Pen63普适性最好,FAO79最低,因此使用FAO79前对其进行适应性评价尤为重要。

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。

典型喀斯特地区参考作物蒸散量的时空变化分析——以贵州省为例

喀斯特地区地表地下的二元储水结构导致地表水渗漏严重,而土被浅薄且分布不连续,土壤蓄水量不足,易导致作物出现缺水。以贵州省为例,基于FAO-56 Penman-Monteith公式和气象资料,估算了贵州省1961-2014年参考作物蒸散量ET_O,在此基础上运用反距离权重插值法对贵州省ET_O进行空间插值,分析了贵州省ET_O的时空变化特征,并用多元回归分析方法探讨了影响贵州省ET_O的主要因素。结果表明：贵州省西部地区的ET_O高于中、东部地区;1年之中ET_O主要集中于夏季和春季,冬季最少;60年代的ET_O高于多年平均值,70年代之后逐渐降低,90年代达到最低值,2000年以来ET_O急剧升高;从年际变化看,贵州省年平均ET_O总体呈波动上升趋势,1961-2002年持续降低,2003年以后显著升高;年际变化中秋季ET_O变化最大,其次为春季、夏季,冬季变化最小;影响贵州省ET_O的主导气象因素是日照时数,两者呈显著的正相关,地理纬度与ET_O存在明显的负相关。贵州省ET_O的时空特征研究及其影响因素分析将为其他喀斯特地区的农业发展和水资源合理配置提供科学依据。

榆林市参考作物蒸发蒸腾量随时间序列变化的规律

根据选取的榆林市5个代表气象站1985-2006年22年的气象资料,应用FAO-Penman-Monteith公式计算了各站历年各月的参考作物蒸发蒸腾量（ETo）,并分析了ETo随时间序列变化的规律。结果表明：榆林市5个代表站5、67、月份的ETo之和占全年的比例最大; 各代表站的ETo主要在1996年以后随时间呈极显著增加趋势,在1985-1996年,定边、横山的ETo随时间呈极显著减少的趋势,绥德、榆阳、神木的ETo随时间呈极显著增加的趋势,但是增加的趋势线斜率均小于1996年以后的趋势线斜率; 榆林市的ETo与平均气温、日照时数、风速呈极显著的正相关,与相对湿度呈极显著的负相关; ETo与最高气温呈显著正相关,与最低气温除了定边站呈极显著正相关外,与其它各站均呈极显著负相关; 平均气温是影响榆林市ETo变化的主要气象因子。

贵州省ET_0计算方法的全局性评价及其率定

为了获取适合贵州地区时空全局的参考作物需水量少参数计算方法,根据对贵州省1959-2011年降雨量的降雨频率曲线分析,选取了2008年、2007年、2010年和2009年分别作为贵州省丰水年、平水年、枯水年和特枯水年的典型代表水平年,分别运用少参数的Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法、Irmak-Allen法和Mccloud法计算贵州全省内各站点在不同水平年的逐日ET0,并将其与标准的FAO-56Penman Monteith法计算结果进行相关性和误差分析。结果表明：Hargreaves法、Hargreaves修正法、Priestly-Taylor法和Irmak-Allen法与FAO-56PM法的相关性较好,趋势线斜率为0.855 9~1.186 4,相关系数均大于0.89;经过当地率定后无需风速资料的Priestly-Taylor法与Irmak-Allen法在不同水文年和空间上均具有较高的计算精度,相对误差均小于8%,均方根误差为0.25mm/d,率定后仅需温度资料的Hargreaves法次之,相对误差为10.07%,均方根误差为0.32mm/d。研究结果为贵州地区在资料缺乏气象资料情况下ET0的精确计算提供了有效的方法。

基于两种时间尺度气象资料计算的参考作物蒸散量对比分析

利用南四湖流域兖州(1981-1986年)、菏泽(1981-1986年)和定陶(1997-2002年)3个气象站逐日平均、逐月平均两种尺度气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式计算逐日ET0,并分别累计月ET0值,评估两种时间尺度数据计算月ET0值的差异,分析在日平均资料不可获取的情况下,可否用月平均资料代替计算ET0。结果表明:(1)两种时间尺度资料计算月ET0值相当接近,具有极显著的正相关关系;(2)全年月平均资料计算的ET0值高于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏高约2.0%;暖季月平均资料计算的ET0值明显低于日平均资料计算的ET0值,平均相对偏低约3.7%;而在冷季则正好相反,平均相对偏高约8.1%。可以看出,两者偏差主要发生在冷季。(3)月平均资料相对于日平均资料计算月ET0值的相对偏差不大,暖季计算结果较精确。(4)不管暖季或冷季,两种时间尺度资料计算月ET0值产生差值的原因主要是能量项计算的差异造成的。暖季月平均资料计算的ET0值偏低的原因,主要是暖季月平均资料计算的能量项的减少造成的,约占131.8%;冷季月平均资料计算的ET0值偏高,主要是冷季月平均资料计算的能量项的增加造成的,约占92.1%。

乌鲁木齐参考作物蒸散量计算方法的比较

以Penman-Monteith方法为标准,利用Hargreaves方法,Priestley-Taylor方法和FAO-17 Penman方法计算乌鲁木齐的参考作物蒸散量ET0(Reference Crop Evapotranspiration),对计算结果分别作了对比分析,并对不同的方法进行相应的修正。结果表明:(1)乌鲁木齐的ET0季节分布极不均匀,表现出夏季、春季、秋季、冬季依次减小的趋势;(2)总的来说,PT和HG方法的估算值比PM的标准值要偏低,F17方法的估算值比PM方法的标准值要偏高,造成不同方法的估算偏差的主要原因是由于各自选用了不同的辐射项和动力项所致;(3)在气象资料缺乏、精度要求不高的时候,PT方法能够用来计算乌鲁木齐的ET0,如果精度要求较高,可以使用修正后的公式;(4)修正后的HG公式计算结果最接近PM方法的标准计算结果,如果使用HG方法估算乌鲁木齐的ET0,必须先进行修正;(5)F17方法采用了与PM方法不同的风速修正方案,修正前后的误差都较大,不适用于乌鲁木齐ET0的计算。上述方法在其它地区的适用性有待进一步检验。

贵州省参考作物蒸散发量的时空变化分析

利用1960～2009年贵州省18个气象站的逐日气象资料,应用FAO Penman-Monteith方程,计算了参考作物蒸散发量(ET0),分析了贵州省参考作物蒸散发量时空变化特征以及主要影响因素。结果表明:贵州省各个地区年均ET0在634～936mm之间;从1960年到2009年,年参考作物蒸散发量总体呈下降趋势,年际变化率为-1.70mm/a;从20世纪60年代起,各年代ET0呈减小趋势;春季、夏季和冬季的ET0下降趋势显著,秋季的下降趋势不明显;对全年和各个季节的ET0影响最大的气候因素都是日照时数。贵州省显著减小的日照时数可能是ET0呈减小趋势的原因。

嵊泗列岛潜在蒸散发全局敏感性分析

为了解海岛地区潜在蒸散发对主要气象要素的敏感性,以嵊泗列岛为研究区域,利用嵊泗站1960-2008年的日尺度气象数据,通过FAO Penman-Monteith计算相应的潜在蒸散发。并利用Sobol'全局敏感性方法分析潜在蒸散发对最高温度、最低温度、相对湿度、风速和太阳辐射的敏感性。结果表明:在春、秋、冬3季中,相对湿度的独立敏感性最高,其次是太阳辐射;夏季则是太阳辐射最高,相对湿度次之;而最高温度全年都最低。气象要素之间的相关性虽小,但不能忽略,其中相对湿度与风速之间的相关性最大。

变化环境下宝鸡峡灌区农业需水量的合理确定

基于宝鸡峡灌区11个气象站30年的气象数据、20年的作物种植面积资料及灌溉水利用系数等资料,分别用彭曼公式和定额法计算宝鸡峡灌区农业需水量,利用趋势法及灰色关联分析法分析其变化特征及驱动因素,并将计算结果与实际农业用水量对比讨论。结果表明:在众多变化环境因素共同作用下,1991-2010年间宝鸡峡灌区农业需水量呈下降趋势,其主要影响因素是种植面积及粮食作物种植比的减小。中等年及干旱年实际用水量接近于非充分灌溉条件下定额法计算出的农业需水量,湿润年实际用水量介于定额法计算出的农业需水量与基于彭曼公式计算出的农业需水量之间。基于上述结论考虑灌区实际用水需求,提出灌区农业需水量合理确定方法。

小流域水文循环过程中蒸散发量模拟方法评价

蒸散发(ET)在农业灌溉和水资源管理中起着重要作用。ET可通过FAO-Penman-Monteith方法(ET_(FPM))进行准确估算,ET_(FPM)方法是ET估算的标准参考方法,此方法需要提供更为详实的气象数据。对于ET的估算,需要寻找使用较少的输入数据,而不会影响预测准确性的替代方法。研究运用5个基于辐射的模型,包括Makkink(ET_(MAK))、Priestley和Taylor(ET_(PT))、Abtew(ET_(ABT))、Jensen-Haise(ET_(JH))、McGuinness和Bordne(ET_(MB)),3个基于温度的模型,包括Hargreaves and Samani(ET_(HS))、Hamon(ET_(HAM))和Linacre(ET_(LIN)),以及1个基于空气动力学的模型Penman(ET_(PEN)),通过使用韩仓河流域周边6个气象水文站的长期数据,将选取的模型与ET_(FPM)模型在月尺度和生长季节尺度上进行比较评价。结果表明,ET_(JH)、ET_(HAM)分别是67%,33%研究区域每月ET的最佳预测方法。在研究区域中,基于辐射的方法优于基于温度的方法。植被生长季节ET累积值表明,Jensen-Haise和Hamon方法在暖季和秋冬季生长期表现最佳,而春季生长期最佳预测方法仅包括Jensen-Haise方法。最佳替代方法和ET_(FPM)方法之间的差异表明,最佳替代方法在某些地区的估算可信度不高,因此在使用之前应考虑ET模型可预测性能的时空变化。

普洱市近59a参考作物蒸散量时空变化特征

利用普洱市地面气象观测站1959~2017年逐日气象资料,采用FAO 56-Penman-Monteith(FAO-PM)法、距平分析、回归分析和地理信息技术研究了普洱市参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的年代际、年际和年内不同时间尺度下时空变化特征。结果表明:普洱市平均ET0年代均值2011~2017年最大,为1196.2 mm,1959~1960年最小,为1101.0 mm;ET0年代均值高值区在普洱西部南侧,低值区在普洱西部西盟北侧、北部景东以北及东南部江城东部边缘。普洱市各气象站ET0年际变化均呈波动性上升趋势,其中西盟站平均ET0年值年际波动最大,江城站ET0年值年际波动最小。多年平均ET0年值空间分布景东、江城、澜沧以西北地区较小,孟连和澜沧的南部较大。各气象站ET0季节均值春季最大,夏季次之,秋、冬季逐渐减小,各气象站多年ET0月均值的变化趋势基本一致,曲线均为双峰型,最高峰值出现在4、5月,第二峰值出现在8、9月。

云南立体气候条件下参考作物腾发量计算方法的适用性研究

【目的】合理估算云南省特殊气候条件下的参考作物腾发量,验证不同ET0计算方法的适用性。【方法】利用云南省6个灌溉用水分区的14个气象站资料,以FAO推荐的ET0计算方法(FAO-56 Penman-Monteith法)为标准,利用标准差(δ)、相对误差(RE)、一致性指数(IOA)、Nash-Sutcliffe系数(NES)、线性回归法、反距离加权平均法等指标和方法对其他6种常用ET0计算方法的适用性进行评价。【结果】随着降水量的减少,ET0大体上呈增加趋势。受云南省特殊低纬高原季风气候及“通道-阻隔”效应影响,云南省各分区逐月ET0值呈双峰曲线的变化规律,峰值分别位于4月和8月。不同水平年ET0计算方法的适用性不存在一致的规律性,6种ET0计算方法与FAO-56 Penman-Monteith法计算得到的ET0计算结果的线性回归绝定系数(R2)均大于0.9,FAO-79 Penman法和Irmark-Allen法于6个分区显著相关,FAO-24 Penman法仅在1个分区显著。各分区各种方法的RE值均不大,在0~0.28之间。各方法中IOA值和NSE值在各区表现最好的方法为FAO-79 Penman法,IOA值和NSE值分别为0.65~0.96和0.58~0.89。【结论】FAO-79 Penman法在云南省除干热河谷区外的其他区域的适用性最强,计算精度最高;FAO-24 Penman法在云南省范围内适用最差,误差较大;FAO-24 Radiation法在除滇西北区以外的区域相对误差较小;Hargreaves-Samani法在干热河谷区及滇中区适用性较好。

基于SIMETAW模型的北京地区主要作物需水量估算

应用北京近56年气象数据对SIMETAW模型进行校正,并利用模型估算北京地区主要大田作物需水量。结果表明:SIMETAW模型对参考作物腾发量的模拟与彭曼-蒙特斯公式计算值较为接近,r>0.94,结果可靠。北京地区主要大田作物的需水量和作物系数在全生育期内均呈现"单峰型"曲线;果树类作物需水量相对较大,其次是粮经作物,其中春花生、棉花、春甘薯和冬小麦需水量较大,均在430 mm以上;蔬菜类作物由于生育期较短,单季耗水量小,均在400 mm以下。