内蒙古地区ET_0时空变化与相关分析

该文根据内蒙古135个站点,30年气象资料,利用Penman—Monteith公式计算得参考作物腾发量(ET0)。在此基础上,对ET0在我国北方干旱寒冷区时空上变化进行了分析,同时就ET0与4项主要气象因子(温度T、湿度RH、风速U、日照时数N)的关系进行了分区分月的分析,提出了适合我国北方干旱寒冷地区不同条件下的ET0计算模型。

应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ET_0预测

参照作物腾发量是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。该文利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)所具有的直接通过模糊推理实现输入层与输出层之间非线性映射能力,和神经网络的信息存储和学习能力,将其应用于参照作物腾发量预测中。根据相关分析,输入变量选择日照时数和日最高气温;用5年共1827个数据组对系统进行训练,建立了参照作物腾发量预测系统。利用该系统对近年213个数据组进行了实际预测,与Penman-Monteith方法计算结果进行比较,结果相关性良好。

修正温度法计算农作物蒸散量ET_0研究

作物腾散量是农业灌溉管理方面最主要参数。目前确定作物腾散量的方法很多,根据新疆维吾尔自治区21个典型气象站1981～2000年的20年月平均气象资料运用FAOPenman-Monteith法(1990)与温度法进行计算和系统对比分析,结果表明二方法具有较好的相关性,样本总数为126个,相关系数为0.925。通过验证误差在允许的范围之内。因此为今后灌溉管理和产量评估提供了较为简便实用的模型。

ET_0的人工神经网络模型与评估研究

在对内蒙古135个站点,30年气象资料及利用Penman—Monteith公式计算获得参考作物腾发量(ET0)分析的基础上,运用人工神经网络中最成熟的BP网络对内蒙古各区域在作物生育期(4～9月)建立了方便可行的ET0计算模型。并利用辐射项(ETr)和空气动力学项(ETa)对所建模型进行了评估与适用条件的分析。研究表明,大量样本训练而得的作物生育期模型具有很高的可信度,分区与分月建立的模型在一定条件下可满足生产的需要。

ET_0计算公式设定条件下冠层阻力的实验率定研究

本文通过对我国半干旱区参考作物(修剪苜蓿)ET0值的率定实验研究,揭示了在ET0计算公式设定条件下冠层阻力rc的变化规律,认为:随着作物生育期的延长,冠层阻力呈现递增趋势,且生育中期实验条件及结果比较接近ICID和FAO建议ET0值的设定条件,期间冠层阻力变化幅度在86.9 s/m和66.3 s/m之间;冠层阻力的日变化过程呈现"U"形,最低点出现在中午,低于50s/m,最高点出现在早晨8∶00、20∶00,普遍高于100s/m;在冠层阻力PM、Todorovic计算公式中,共同影响rc的主要参数有:ra、es-ea、Rn、ET0,采用PM公式对这几项参数与rc-PM值进行多元回归分析,表明ET0对rc-PM值的影响最显著,其次是ra、Rn值,而es-ea对rc-PM值的影响不显著,本研究有助于参考作物rc数值的动态揭示和影响因子分析。

ANFIS与多元回归模型在ET_0实时预报中的对比研究

以气象数据为自变量,Penman Monteith方程计算值ET_0为应变量,分别建立了多元回归模型和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,对ET_0预测结果对比分析,ANFIS预测ET_0结果相对于多元线性回归具有精度高(1<ET_0<5)。预测结果与输入的Penman Monteith方程计算得ET_0相关性高。ANFIS预测ET_0模型输入项完全可以从当前短期气象预报中获得,程序运行操作简单,在辽阳市实时灌溉预报中有一定的推广意义,具有实用价值。

作物水分供需分析中使用平均ET_0的误差分析

以 3个气象站的 4 8年气象资料为基础 ,详细分析了作物水分供需分析中使用平均 ET0 的可行性 ,以及由此可能带来的误差程度。分析结果指出 ,在作物水分供需关系中 ,降雨变异所起的作用要远大于 ET0 变异的作用 ,但二者尚处于同一数量级上。因此 ,平均 ET0 法可以在适当的条件下和适宜的范围内使用。但这种方法也存在着引起较大误差的可能性 ,使用时需要慎重的分析和判断。

MARS模型在渭河流域参考作物蒸散量计算中的适应性研究

为有效提高气象资料缺失时渭河流域参考作物蒸散量(ET_(0))计算精度,选取流域及附近20个气象站58 a(1960-2017年)逐日气象资料,基于不同气象要素组合,构建16种基于多元自适应回归样条(MARS)的ET_(0)计算模型,并将计算结果与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型进行对比,评价MARS模型在渭河流域的适应性及可移植性。结果表明:MARS模型能很好地甄别ET_(0)与各输入因子间的非线性关系,MARS2(T_(max)、T_(min)、R_(a))计算精度(平均MAE为0.225 mm/d,平均RMSE为0.327 mm/d,平均R2为0.897)能满足应用要求,模型精度随输入气象要素数量的增加而升高;输入因子中引入地球外辐射R_(a),可明显提高MARS模型精度;在输入因子相同时,MARS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmark-Allen和Makkink模型;MARS模型在渭河流域具有很强的泛化能力和可移植性。因此,气象资料缺失时基于MARS建立的ET_(0)计算模型可作为渭河流域ET_(0)计算的推荐模型。

四种参考作物腾发量ET_(0)计算方法在鄂中地区的适用性分析

为探究适合鄂中地区的参考作物腾发量ET_(0)计算方法,选取1998—2009年荆门站和天门站气象数据为率定期、2010—2022年气象数据为验证期,以FAO推荐的PM法ET_(0)计算值为基准,对逐日均值修正法、BC法、PT法、IA法ET_(0)计算值进行线性拟合率定验证,并分析其适用性。结果表明,率定后的逐日均值修正法和PT法ET_(0)计算值在2个地区率定及验证期的平均绝对误差(MAE)在0.284~0.962 mm/d,均方根误差(RMSE)均在1.000 mm/d以下或接近该值,同时相关系数(r)在0.730以上,两者适用于鄂中地区ET_(0)计算。率定后BC法在荆门站MAE和RMSE均小于1.000 mm/d,拟合效果好,适用于荆门市;在天门站拟合精度差、离散程度高,不适用于天门市。率定后IA法ET_(0)计算值在2个地区验证期偏差均较大,不适用于鄂中地区ET_(0)计算。

宁南山区参考作物腾发量ET_(0)时空变化特征分析

本研究通过探讨宁夏南部山区ET_(0)时空变化规律,为当地作物需水量计算、灌溉制度设计、农业水资源优化配置等提供理论依据。选用海原县、西吉县、隆德县和彭阳县4个县的气象站点1959—2019年间的气象资料,对各地ET_(0)进行计算与分析。结果表明,彭阳县和隆德县在1970—2010年,年累计ET_(0)呈上升的趋势,与1960年相比,2019年ET_(0)分别增加了59.83 mm和6.24 mm。西吉县和海原县年ET_(0)具有明显的阶段特征,但前者整体处于稳定状态,后者整体处于下降的趋势。在气象数据统计观测的时间段内,ET_(0)的空间变化趋势均是北边大于南边,东边大于西边,海原县1970—1980年平均ET_(0)较隆德县高33.01%,彭阳县较西吉县高7.42%。海原县和隆德县ET_(0)差异在相同时间段内变化趋势不大,前者较后者高30.15%~33.07%,而彭阳县与西吉县ET_(0)差异恰恰相反,彭阳县平均ET_(0)较西吉县高7.42%~14.31%。海原县年累计ET_(0)变异性最大,变异系数Cv值为0.0578,其次是彭阳县和西吉县,Cv值分别为0.0573和0.0556,ET_(0)年际变异性最小的为隆德县,Cv值为0.0537。4个县ET_(0)年内分配表现为夏季大冬季小,5—7月参考作物蒸发量占比较大,分别占全年总蒸发量的41.40%、42.03%、41.33%、39.49%。

塔里木盆地西缘参考作物蒸散量时空演变特征研究

该文以新疆阿克苏河流域为例,基于流域内典型气象站基础观测数据,采用Penman-Monteith模型、非参数趋势检验等方法计算分析了ET_(0)的时空变化特征及主要影响气象因素,结果表明:研究区多年平均ET_(0)为1180 mm,其中北部山区为1146 mm,西部与南部为1203 mm,ET_(0)的空间变化差异性不大;春、夏两季ET_(0)占全年的75.8%,是作物最需要水分补给的时段,秋冬两季占24.2%;自20世纪70年代以来研究区ET_(0)呈减少趋势,在2010年以后呈现微弱增加趋势,但不显著;ET_(0)变化的主要影响因素是风速和相对湿度,其中,风速与ET_(0)的变化呈正相关性,相对湿度与ET_(0)的变化呈负相关性,日照时数和气温对ET_(0)的影响具有明显的区域性差异。研究成果对于指导流域水资源科学管理与高效利用提供了重要参考。

参考作物潜在蒸散量的人工神经网络模型研究

根据河套灌区多年气象资料和Penman—Monteith法计算得到的参考作物蒸散量(ET0),对影响ET0的主要气象因子进行了回归分析,并比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Penman—Monteith法计算所得ET0为输出向量的BP网络ET0预报模型。研究表明,BP网络可以用于ET0的预报计算,四因子法和三因子法均简便可行,能满足生产的需要。相比之下,四因子法的精度更高。此研究是对传统ET0计算的补充。

北京市参考作物蒸散量的时空分布特征

利用北京市各气象站点的长期观测资料 ,使用FAO推荐的Penman -Monteith法 ,计算了各站点逐月参考作物蒸散量ET0 。在此基础上使用插值生成ET0 的灰度分布图与等值线图 ,分析了ET0 的时空分布特征。研究结果发现 ,北京市ET0 分布具有 2个常年稳定的低蒸发中心及多个随季节变化的高蒸发中心。区域内海拔高度与地形变化造成地表温度和热量平衡变化是导致ET0 时空变化特征的主导因素 ;风速、日照时数和相对湿度等气象因素及其综合作用对ET0

汉江上游流域蒸散量计算方法的比较及改进

利用汉江上游流域13个气象站的气象观测数据,对SWAT2000模型内嵌的3种潜在蒸散量计算方法:①Penman Monteith(PM)法、 ②Pristley Tayler(PT)法和③Hargreaves法以及FAOPenman Monteith(FAOPM)法、DeBruin法进行了蒸散量(ET0)计算方法的分析和评价。以气象站实测小型蒸发数据经过折算得到的陆面潜在蒸散量为标准,对模拟蒸散量结果进行检验,根据相关系数、解释方差、确定性系数以及相关曲线斜率等4个指标的比较,详细讨论了各方法的适用性及模拟精度,认为5种方法中PM法和FAOPM法模拟精度最高。但是进一步分析发现FAOPM法存在部分中间气象参量计算错误以及存在与实测数据偏差较大的情况,会影响到水文过程中其它子过程的模拟。因此选择PM法作为汉江上游流域蒸散量计算的首选方法,并通过数据分析提出利用高程对模拟结果进行修正,提高了蒸散量模拟的精度。

参考作物腾发蒸腾量等值线图的绘制

根据鄂尔多斯市及其周边地区 2 4个站点 30年气象资料 ,在对已有的水文、气象站网 (均为非规则分布 )进行正则化基础上 ,对ET0 空间结构性进行了系统分析。充分利用ET0 区域信息的特征 ,采用Kriging无偏最优估计方法对区域信息进行最优估计 ,并据此绘制了参考作物ET0 最优等值线图。用以了解鄂尔多斯市的作物需水量的分布规律 ,为发展牧草提供科学的依据 。

开都河源区潜在蒸散量时间变化特征及气候影响分析

潜在蒸散量（ET_0）变化对水分循环与能量平衡的研究具有重要意义。本文利用巴音布鲁克气象站1958~2012年逐日气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式估算了研究区ET_0,分析了ET_0的时间演变规律,探讨了影响该区域ET_0的主导因子,主要结论如下：研究区ET_0年内变化最大值出现在7月,为120.4mm,最小值在12月,为4.22mm,4~9月ET_0约占全年的84.1%;近55a来ET_0呈显著上升趋势,其变化率为0.65mm/a,并通过了1%的置信水平检验;偏相关分析表明,温度与相对湿度是影响研究区ET_0的主导因子,其贡献率分别为54.7%和26.02%。

气象要素缺失条件下不同机器学习模型计算参考作物蒸散量比较

为了实现气象要素缺失条件下对参考作物蒸散量(ET_(0))的预测,以山西果树研究所Adcon-Ws无线自动气象站2020-2021年每日最高气温(T_(max))、最低气温(T_(min))、2 m高风速(u_(2))、相对湿度(RH)和日照时数(n)数据为例,构建了9种气象要素缺失组合下的决策树(CART)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升(XGBoost)、支持向量机(SVR)、BP神经网络(BPNN)和深度学习(DL)7种ET_(0)机器学习模型,以PM公式计算值作为标准值,并与经验法Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink和Priestley-Taylor进行对比。结果表明,在所有气象要素组合中,深度学习和BP神经网络均能取得较高的模拟精度并且有较好的泛化能力,其他模型在不同气象要素缺失组合中模拟精度和泛化能力有不同的排名,但整体效果较好的是支持向量机。不同气象要素对模型模拟ET_(0)的影响程度不同,影响由大到小排序依次为n、T_(max)、T_(min)、RH、u_(2)。与4种经验法相比,机器学习模型模拟精度均大于输入相同组合的经验法。

1961-2013年中国粮食主产区参考作物蒸散量时空演变特征研究

准确评估粮食主产区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)时空变化特征,对灌区水资源优化调度、灌溉制度优化、农田水分高效利用及粮食水分生产力提高等均具有重要意义。本文基于中国粮食主产区258个气象站点逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算1961—2013年参考作物蒸散量,通过Sen’s+Mann-Kendall法、累积距平法及气象倾向率等方法对其近53年时空变化趋势与特征进行分析。结果表明:近53年中国粮食主产区(全区)、温带湿润半湿润地区(Ⅰ区)、温带干旱半干旱地区(Ⅱ区)、亚热带湿润地区(Ⅲ区)及暖温带半湿润地区(Ⅳ区)ET_0年均值分别为901.90、741.89、1 077.93、940.17、847.61 mm,呈现Ⅱ>Ⅲ>全区>Ⅳ>Ⅰ区的趋势;全区及Ⅰ~Ⅳ区主要粮食作物生长季(3—10月)ET_0约占全年ET_0的87.58%、91.91%、90.05%、85.11%和83.39%;除Ⅳ(其年倾向率Y为0.002 mm/a)区外,全区及Ⅰ~Ⅲ区ET_0近53年整体呈现下降趋势,其中全区呈下降趋势的站点数达171个,占总数的61.0%,年倾斜率达到显著下降水平,其Y值为-0.288*mm/a(P<0.05);全区及各分区ET_0在20世纪90年代均呈增大趋势,其年尺度上Sen’s趋势度β全区=4.993,M-K检验值Z全区=1.978*(P<0.05),增大趋势显著,其他各年代际上趋势减小;近53年ET_0空间分布基本呈西北向东南、东北方向递减,区域性差异显著;ET_0的M-K趋势变化季节性差异显著,春季ET_0趋势自北向南增大,夏季与之相反,秋季ET_0趋势呈现中部低南北高的趋势,冬季较秋季有明显的下降趋势,整体呈现由北至南、西至东递减的趋势。

三江源地区作物参考蒸散量的时空分布特征变化及未来趋势预测

基于1979-2014年三江源地区ET_(0)计算值结合NCEP再分析数据建立统计降尺度模型SDSM,通过模型验证发现该方法在三江源地区ET_(0)预测具有较好的适用性;然后通过率定的模型将2015-2100年CanESM5模式中ssp1-2.6,ssp2-4.5和ssp5-8.5情景模式下的预测数据降尺度处理为站点数据,最终分析计算出了三江源地区13个气象站点近36年来作为基准期的ET_(0)变化特征,以及ET_(0)值在未来不同情景下相对于基准期的变化。结果表明:(1)基准期空间分布上呈现南部和东北部高,西北和中部地区低的分布格局,其中年平均ET_(0)为855 mm,以0.043 mm/a的增长率增加;(2)2015-2100年夏季和冬季的季节平均ET_(0)在空间分布上与基准期一致,但春季、秋季都以五道梁为低值区中心,存在低值区范围缩小、扩散的分布变化;年平均ET_(0)在3种情景模式下均呈现显著增长趋势,ssp5-8.5增幅最多,其次是ssp2-4.5,ssp1-2.6增幅最少;(3)ssp1-2.6和ssp2-4.5情景模式下的ET_(0)增量秋季大于春季,与ET_(0)值春季高于秋季的季节分布特征存在差异。总体来看,2015-2100年年平均ET_(0)空间分布特征和基准期保持一致,ET_(0)值均有明显上升趋势,但区域增量存在地区差异,玛多、班玛可能成为未来ET_(0)高值区。ET_(0)的不断上升可能导致区域水资源短缺进一步加剧,干旱发生频率增加,需要加强区域生态需水指标构建、作物气候生产潜力以及干旱分布研究等工作,以便提前做好应对措施。

甘肃省不同气候区1961-2020年蒸散发时空变化及其影响因子

潜在蒸散发与气象因素间关系复杂,研究由多个气候区组成的甘肃省潜在蒸散的时空变化规律及影响因子,对探明气候变化对水文循环的影响具有重要意义。基于甘肃省及周边31个气象站点1961-2020年逐日气象资料,对甘肃省8个气候区通过Penman-Monteithm模型,应用Kriging插值法、Mann-Kendall检验和偏相关分析等分析方法,分析了研究区不同气候类型的潜在蒸散发时空变化特征及其影响因子。结果表明:(1)1961-2020年甘肃省各气候区气象因子变化差距明显,其中各气候区平均温度、最高温度、最低温度在60 a来均呈显著上升趋势;平均相对湿度除河西西部暖温带干旱区和祁连山高寒半干旱区以外,均呈下降趋势;平均风速除河西西部暖温带干旱区、河西冷温带干旱区和陇中北部冷温带半干旱区外,均呈上升趋势;年降水除陇中南部温带半湿润区外,均呈显著上升趋势,年日照时数差异微小。(2)在蒸散发空间分布格局上,年均潜在蒸散发在春季、夏季、秋季总体为西北高,东南低的特点,年均波动范围710~1 363 mm;而冬季略显不同,则呈现出东南高、西北低的特点。(3)1961-2020年各气候区73.42%的区域潜在蒸散发变化趋势在0.05水平上显著相关,变化趋势波动范围在-2.62 mm/a到3.01 mm/a之间。(4)甘肃省各气候区潜在蒸散发与气温、日照时数和风速呈正相关关系,其中对温度的相关程度最高,A、B、C、D干旱及半干旱区潜在蒸散发对风速的相关程度高于湿润气候区,而相较于干旱及半干旱区来说,日照时数对潜在蒸散发的相关程度在湿润区更高。所有气候区均与相对湿度呈负相关关系,降雨则对各气候区潜在蒸散发变化的作用最小。