Priestley-Taylor与Penman法计算参照作物腾发量的结果比较

利用北京气象站 5 0年的气象资料 ,对两种常用的计算参照作物腾发量的公式—— Priestley-Taylor和 Penm an方法的计算结果进行了比较。年值序列比较显示 ,Priestley-Taylor结果远小于 Penm an结果 ,前者比后者低 15 %～ 3 1% ,两者最大相差 3 78.3 mm ,最小相差 15 0 .9mm ,多年平均相差 2 5 5 .9m m。对历年逐月序列分析显示 ,两种方法在 7、8月份的结果十分接近 ,没有显著差异 ,但其它月份均存在显著差异。造成这种显著差异的原因 ,既有降雨的影响 ,又有 Penm an中空气动力学项的影响 ,而后者的影响可能更大些。空气动力项与辐射项之比与两种方法的吻合程度呈显著负相关。该比值越大 ,两种方法的吻合程度越差 ;反之 ,吻合程度越好。

基于天气预报的参照作物腾发量中短期预报模型研究

以新乡市1970—2011年逐日实测气象资料代入FAO 56 Penman-Monteith（PM）方法算得的ET0作为基准值,对HG、P-T、M-K、M-C模型进行参数修正,将新乡市2012—2014年冬小麦生育期间预见期为1、3、5、7、10d的天气预报数据代入修正后的模型进行ET01～10 d的中短期预报,并以2012—2014年冬小麦生育期间逐日实测气象资料由PM公式算得的ET0为基准值,对天气预报的精度及ET0的预报精度进行评价。结果表明：经过参数修正后HG、P-T、M-K、M-C模型的精度均有提高;最高气温、最低气温、风速、日照时数的预报精度均随预见期的增加呈逐渐下降趋势,最低气温预报的精度稍高于最高气温;不同预见期的ET0预报模型中,P-T模型预报的ET0平均准确率在众模型中较高（95.06%）,其次为HG-M模型（94.66%）、PMT1模型（94.34%）、M-K模型（93.89%）,且P-T、HGM两种模型计算程序较简单,因此优选P-T、HG-M模型进行ET0的中短期预报。

参照作物腾发量变化规律的探讨

选用Penman-Monteith公式计算了三河市参照作物腾发量(ET0),分析了不同水文年降水与参照作物腾发量的变化关系,并对参照作物腾发量构成项进行了比较。结果表明:参照作物腾发量中辐射项(ETrad)的变化趋势基本反映了腾发量(ET0)的变化趋势,一年四季都处于主导地位,而空气动力学项(ETaero)全年变化较小,一般在冬季对腾发量有较大影响。

汉江流域参照作物腾发量时空变化趋势分析

采用1998年联合国粮农组织推荐的彭曼─蒙特斯公式计算了汉江流域参照作物腾发量,利用Mann─Kendall检验方法和空间插值方法,分析了1961─2000年汉江流域春、夏、秋、冬四季参照作物腾发量和小型蒸发皿蒸发量变化趋势的时空分布。分析结果有助于进一步研究气候变化对汉江流域水资源的影响。

山东省参照作物腾发量时空变异分布特征

【目的】分析山东省参照作物腾发量(ET0)的时空分布规律及影响因素。【方法】采用FAO-56 Penman-Monteith方程计算山东省24个气象站点的逐日ET0,通过统计分析和Arc GIS中反距离权重插值法,定量和定性分析了ET0的时空分布特征。【结果】1961—2011年山东省平均ET0为1 161 mm,呈减小趋势,分布差异主要受空气动力因素影响;年内分布集中,5、6月ET0最大,占全年的27%,5—9月受温度、湿度影响显著,10—次年4月受日照时间、风速影响显著。空间上,ET0从西北到东南呈减小的趋势,内陆主要受温度、日照时间影响,东南沿海主要受湿度、风速影响,ET0空间分布与湿度显著负相关,采用湿度估算ET0,平均相对误差为2%。【结论】山东省ET0空间分布的主控因子是湿度。

参照作物腾发量计算模型在科尔沁沙地的适用性

【目的】探寻计算科尔沁沙地参照作物腾发量(ET0)的简易方法.【方法】采用FAO 56Penman-Monteith(1998)、Hargreaves-Samani、Rn计算法、Rs计算法、Makkink、Priestley-Taylor和Irmark-Allen方法计算参照作物腾发量(ET0),并以Penman-Monteith为基准,对其他6种计算方法进行线性校正和精度对比,并对校正后的计算结果进行了拟合相关图和拟合优度的检验.【结果】ETPM与校正前后ET0的回归系数由(0.634,0.918)提高到(0.879,0.930),一致性指数由(0.810,0.961)提高到(0.968,0.983),误差方差由(0.307,0.728)降低至(0.262,0.480),平均相对误差由(19.148%,56.515%)降低到(11.250%,19.033%).【结论】校正后6种模型模拟的结果均有所提高,Hargreaves-Samani仅需要获得Tmean、Tmax和Tmin资料,资料相对容易获得,Rs计算法和Makkink方法需要获得Rs和Tmean,其他3种方法需要获得或计算R_n.

遗传算法率定参照作物腾发量相关参数的研究

用气象资料计算参照作物腾发量(ET0)的方法需要各种气象(候)和物理参数,净辐射是其中的重要数据之一,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装。为解决计算ET0时缺少太阳净辐射(Rn)测量值这一实际问题,该文采用浑善达克沙地东南缘南沙梁草甸草原区气象站观测的气象资料,用遗传算法模型对联合国粮农组织56号文本(FAO56)推荐值(as和bs)进行率定,计算了对应夏半年(4—9月)和冬半年(1—3月和10—12月)的太阳净辐射和参照作物腾发量,并将率定前后的模拟太阳辐射进行对比分析,用残差估计指数法对该方法模拟的参照作物腾发量模拟精度进行了分析。结果表明:在缺少太阳净辐射测量值的地区,采用FAO56参数(as和bs)推荐值与遗传算法模型率定参数(as和bs)相比,净辐射年内变化趋势一致,采用率定后参数计算的净辐射相对更不稳定,波动更大,但能有效提高参照作物腾发量计算精度。误差较大的模拟值均出现在降雨日前后,降雨虽然并未直接出现在Penman-Monteith公式中,但是降雨必然会对湿度和温度等气象条件造成一定影响,而as和bs是受湿度等因素影响而变化的,其深层次的原因有待进一步分析。

用Penman-Monteith方法与Penman修正算法计算参照作物腾发量的比较

利用阿克苏地区1975-2004年的逐日气象资料，分别采用Penman—Monteith公式与Penman修正公式计算了新疆农一师灌区的参照作物腾发量及其辐射项和空气动力项的逐日均值和旬日均值，比较了2种计算方法的绝对偏差和相对偏差，并对引起偏差的原因进行了分析。

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。

基于天气预报信息的参照作物腾发量预报

为获得较精确的参照作物腾发量(ET0)短期预报结果,提出使用天气预报信息和Penman-Monteith(P-M)公式进行预报的方法。通过解析某市7个月中逐日对未来三天的气象预报数据,获得Penman-Monteith公式所需参数,进行逐日ET0预报并与用实测气象数据计算的ET0值进行比较评价,结果显示预见期内ET0预报值在允许误差下的精度达94.7%。本文提出的方法所需数据较易获取且允许误差下精度较高,有助于较精确地对ET0进行预报。

浑善达克沙地参照作物腾发量简易计算方法初探

为了寻找适合浑善达克沙地参照作物腾发量计算的简易方法,该文以实测的微气象数据为基础,分别采用FAO56 Penman-Monteith(1998)、Hargreaves-Samani(1985)、Irmark-Allen拟合以及Priestley-Tay-lor(1972)计算参照作物腾发量,并以普适性强、精度高的FAO56 Penman-Monteith为基准,对其他方法进行气象因子的非线性修正。结果表明:气象因子修正后的参照作物腾发量精度大大提高,为获得相对可靠的参照作物腾发量开辟了新的途径。FAO56 Penman-Monteith、Irmark-Allen拟合和Priestley-Taylor都需要用到净辐射,而专业测量净辐射的设备在农业气象站里很少安装,使三种方法推广使用受到一定限制。气象因子修正后Hargreaves-Samani需要的气象数据相对容易获得,且计算简单,具有较高的精度,建议在缺少气象资料的干旱地区推广采用。

作物腾发量计算中的一些问题的探讨

联合国粮农组织(FAO)于1998年正式推荐新的计算作物腾发量的标准方法FAO彭曼-蒙特斯公式(Pen-man-Monteith公式),用以代替FAO过去推荐的修正彭曼公式。目前我国还普遍习惯于使用修正彭曼公式,对新的FAO彭曼-蒙特斯公式尚不熟悉,以致在使用中有一些容易混淆的问题。现在就其中一些问题进行了深入的探讨,为在计算作物蒸腾蒸发量中推广彭曼-蒙特斯公式这一标准化的计算方法提供帮助。

应用彭曼公式计算作物需水量

对作物需水量、参照作物腾发量、作物系数、彭曼公式等概念进行了说明。简介了彭曼公式计算参照作物腾发量的方法。

气候变化对三湖连江灌区水稻生育期和灌溉需水量变化的影响

为研究气候变化对三湖连江灌区水稻生育期和灌溉需水量变化的影响,利用FAO Penman-Monteith公式计算了嘉鱼县三湖连江水库灌区1982—2021年的水稻灌溉需水量,并通过MK检验和时间序列分解。结果表明:在过去40年里,气温呈极显著上升趋势,而相对湿度、平均风速和日照时数明显下降;水稻生育期平均缩短14.75 d;水稻生育期内ETc上升,占全年的37.6%;多年平均有效降雨量下降,灌溉需水量增大,灌溉需求指数为0.42。水稻生育期缩短和灌溉需水量的增大是由气温、风速、相对湿度、日照等共同作用的结果,有效降水量和灌溉需水量呈相反增长趋势。

对水稻各阶段腾发量几种计算方法的评价

本文对水稻各阶段腾发量的三种方法进行了评价,并通过实际应用的比较而推荐了彭曼法。

利用常规气象资料模拟计算作物系数的探讨

利用 Ｐｅｎｍ ａｎ Ｍｏｎｔｅｉｔｈ 公式和 Ｎ Ｗ Ｓ Ｅ（非水分胁迫条件下作物腾发）模型及中国科学院禹城综合实验站的系列气象资料逐日模拟计算了冬小麦返青～收获期间的作物系数。分析表明：作物系数多年变化具有相对稳定性，当表土含水率为田间持水量的６０％ 时， Ｎ Ｗ Ｓ Ｅ 模型模拟计算作物系数多年均值与实验值较一致；同时，作物系数年际间的变化存在一定程度的变异性。 Ｎ Ｗ Ｓ Ｅ模型计算的作物系数的平均标准差为０１３，平均变差系数为０１２。气象因素对作物系数变异性的影响分析表明：太阳净辐射、风速和空气湿度的影响较显著，而气温波动的影响不明显；作物系数随风速增大或相对湿度、净辐射降低而增大。

干旱气候条件下Priestley-Taylor方法应用探讨

根据华北地区6个气象站点的历史气象资料,以Penman法结果作为对照,对较为常用的另一计算参照作物腾发量的方法—Priestley Taylor方法的适用性问题进行了探讨。年值序列比较显示,在华北干旱半干旱的气候条件下,Priestley Taylor结果比Penman结果低11%～27%,两者最大相差346 5mm,最小相差112 2mm,多年平均相差240 5mm。对历年逐月序列分析显示,Priestley Taylor方法在7、8月份的应用效果很好,与Penman结果没有显著差异;但在其它月份应用效果较差,与Penman结果均存在显著差异。年值及月值序列的相关分析均显示,空气动力项与辐射项之比是影响Priestley Taylor方法应用效果的重要因素,且二者呈显著负相关。该比值越小,2种方法的吻合程度越好,Priestley Taylor方法应用效果也越好;反之,应用效果越差。随着Priestley Taylor方法在作物模拟模型中的广泛应用,干旱气候条件下如何对Priestley Taylor公式参数进行适当订正,值得进一步研究。

西藏高寒牧区不同ET_0计算方法适用性

依据西藏当雄县、改则县、那曲县3个牧区县气象站点30a气象资料,以FAO56PM为标准方法,以FAO17PM法、PT法、IA拟合法、HS法为计算ET0,并分析其与FAO56PM法的相关性。结果表明,高海拔牧区,FAO17PM法、PT法、I-A拟合法、HS法计算结果均高于FAO56PM法,其中IA拟合法结果最接近FAO56PM法(相对误差<20%,R2>0.94),计算简单且所需气象资料最少,更适宜西藏牧区缺测气象条件下ET0的计算。

龙川江流域农业灌溉需水变化趋势分析

利用龙川江流域内南华、楚雄、牟定、大姚、姚安、元谋、永仁共7个气象站1961—2007年的逐月气象资料和楚雄、蜻蛉河和元谋等灌区的1961—2007年的农业综合灌溉定额系列,运用Mann-Kendall法,研究了流域内的主要气象因子、参照作物腾发量ET0、农业综合灌溉需水定额的变化趋势。结果表明,除大姚站外月最高温度是龙川江流域ET0变化的主导因素。近50年来龙川江流域降水量增多、湿度增大,导致除南华外的其余站点年ET0显著降低,农业综合灌溉需水定额也呈下降趋势。

西藏高海拔地区气象数据缺失条件下的ET_0计算研究

西藏高海拔地区低氧低压(平均不足海平面的2/3)、太阳辐射强(年太阳辐射6 000~8 000 MJ/m2)、近地层空气湿度变化大,加之西藏地区气象资料系列短、站点少,该地区ET_0计算具有特殊性及不便性。本研究基于西藏地区9个典型站点20年逐日气象资料,通过引入海拔因子与修正温度常数对Hargreaves(HS)模型进行改进,旨在得到一种少参、准确的高海拔地区ET_0简易计算方法。结果表明,海拔2 000 m以上地区Hargreaves-Elevation(HS-E)改进模型在不同时间尺度条件下的修正结果均明显优于HS模型且避免了原HS模型在高海拔地区ET_0计算出现负值的情况,提升了ET_0计算值的实用性与精度。以PM模型ET_0计算值为标准进行误差分析,HS-E模型逐日ET_0计算的纳什效率系数(NSE)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)分别为0.8、0.53mm/d和13.80%,逐月ET_0计算的NSE、RMSE和MRE分别为0.84、11.90 mm/month和12.50%;对比不同时间尺度条件下(日、月)误差分析结果可知,计算时间尺度越大HS-E模型结果越优。HS-E改进模型在高海拔地区适应性较强,具有较高的计算精度,可作为西藏海拔2000 m以上地区气象数据缺失条件下ET_0计算的推荐模型。