基于称重式蒸渗仪实测日值评价16种参考作物蒸散量(ET_0)模型

参考作物蒸散量(ET_0)的准确估算是作物需水量及区域农业水分供需计算的关键,尽管已提出大量方法,但缺乏基于实测值的严格检验。本文利用北京小汤山2012年称重式蒸渗仪实测日值,检验16个ET_0模型,包括5个综合法、6个辐射法、5个温度法模型。依据均方根误差RMSE值,各模型估算效果的排序为FAO79 Penman=1963 Peman>1996 Kimberly Penman>FAO24 Penman>FAO56 Penman-Monteith(PM)>Turc>FAO24 Blaney-Criddle(BC)>DeBruin-Keijman>Jensen-Haise>Priestley-Taylor(PT)>FAO24Radiation>Hargreaves>Makkink>Hamon>Mcloud>Blaney-Criddle(BC)。总体而言,综合法表现最好,其RMSE在1.33~1.47mm·d^(-1),以FAO79 Penman和1963 Penman为最好;辐射法次之,其RMSE在1.48~1.77mm·d^(-1),以Turc最好;温度法检验效果最差,其RMSE在1.50~2.68mm·d^(-1),以FAO24 BC为最好。FAO79Penman和1963 Penman比最好的辐射法和温度法模型的精度分别高10%和13%。综合法、辐射法模型普适性好于温度法的原因在于其均含有影响ET_0的关键因子——辐射或饱和水汽压差VPD。所有模型均具有低蒸发条件下高估、高蒸发条件下低估的阈值特点,综合法及辐射法平均低估0.14mm·d^(-1)和0.33mm·d^(-1),而温度法平均高估0.52mm·d^(-1)。前两类方法 ET_0阈值相对较低,更适于低蒸发力条件,而温度法较适于高蒸发力条件。所有综合法、辐射法模型及温度法的Hargreaves和FAO24 BC法估算值与实测值变化趋势一致,说明模型结构合理,可通过参数校正提高精度;但对于与实测值趋势不吻合的温度法,模型结构尚需优化。VPD和最大湿度RHx是影响综合法、辐射法估算偏差的两大主要因子,其中VPD对低估类模型偏差影响最大,且偏差随着VPD增加而增大;而RHx对高估类综合法模型(1963 Penman、FAO79 Penman)偏差影响最大,且偏差随RHx增加而减小。校正后的PT(1.38)、Makkink(0.83)、Turc(0.014)及Hamon(1.248)系数大于原系数,而Hargreaves(0.0019)和BC(0.192)校正系数低于原系数。此外,PT与Hamon的系数利用最小相对湿度、Turc和Makkink系数利用VPD、Hargreaves和BC系数利用辐射或日照时数能得到最佳估算。FAO56 PM表现不佳(RMSE=1.47mm·d^(-1))的原因与站点气候干燥程度、较低的空气动力项权重有关。后人对原始Penman式的诸多修正并没有显著改善精度,因此建议在类似气候条件地区继续使用老版本Penman式。同时,对FAO56 PM的进一步检验将有助于回答"FAO56 PM是否真正比其它综合法具有优势,在何种气候下表现好,在高蒸发条件下低估是否为普遍现象"等科学问题。

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。

不同参照作物腾发量计算模型在鄂西地区的适用性研究

鄂西地区地理环境复杂多样,气候季节差异性显著,准确估算各类作物的参照作物腾发量(ET_(0))是进行灌溉管理的基础。为在气象资料缺测条件下鄂西地区选取ET_(0)的计算方法提供依据,通过宜昌气象站1951—2013年气象资料,以Penman-Monteith公式法计算ET_(0)结果为标准值,对Hargreaves、Priestley-Taylor、FAO-24 Radiation及Mc-Cloud 4种公式计算的ET_(0)结果进行对比分析。结果表明:FAO-24 Radiation公式的适用性较好,典型年平均相关系数为0.994,平均相对误差均为85.9%,可直接用于当地参照作物腾发量的计算;Hargreaves公式和Priestley-Taylor公式误差分析结果分别为189.8%、164.4%;Mc-Cloud的相关性最低,丰水年相关系数不足0.900,3种公式在鄂西地区参照作物腾发量计算时适用性较差。FAO-24 Radiation经过修正后,平均相对误差均处于6%左右,可直接用于鄂西地区参照作物腾发量的计算,特旱年(p=90%)、枯水年(p=75%)、平水年(p=50%)、丰水年(p=25%)的修正公式分别为ET′_(0 d)=0.616×ET_(0 d(F-R))-1.936、ET′_(0 l)=0.583×ET_(0 l(F-R))-2.532、ET′_(0 m)=0.580×ET_(0) m(F-R)-1.928、ET′_(0 h)=0.589×ET_(0 h(F-R))-1.209。