参考作物蒸发蒸腾量计算方法在额尔齐斯河流域的适用性研究

基于额尔齐斯河流域5个气象站哈巴河、吉木乃、福海、阿勒泰、富蕴站1962-2012年的日观测气象资料,选用7种方法计算各站历年逐日参考作物蒸发蒸腾量(ET0),并以FAO Penman-Monteith法计算结果为标准,建立7种方法间的拟合关系,以比较日尺度与月尺度下各计算方法的精度与地区适宜性。结果表明:在额尔齐斯河流域,7种方法计算的参考作物蒸发蒸腾量变化趋势基本相同,但数值上有一定差异;Kimberly Penman法、HargreavesSamani法与FAO Penman-Monteith法计算结果接近,适用性较好;对于缺少气象资料地区,使用Hargreaves-Samani法可获得较好估值;同时分析了7种方法计算的ET0与实测的水面蒸发量之间的关系,利用拟合公式,可以用水面蒸发资料估算该地区ET0值。     

Priestley-Taylor和Hargreaves公式在高矮两种参考作物上的适应性与率定

以ASCE标准Penman-Montieth公式为基准,在不同气候区分别对Priestley-Taylor和Hargreaves这两种常用的参考作物蒸发蒸腾量EFref计算公式在高矮两种参考作物上进行适应性分析、地区率定以及率定公式验证。结果表明:以矮型参考作物为参考面时,Priestley-Taylor和Hargreaves公式分别在湿润区和干旱区具有较好的适应性,但对于EFref的估算仍具有较大的误差,两公式均不能直接应用于高型参考作物;经地区率定后两公式在干旱、半干旱半湿润、湿润3个气候区高型参考作物上的计算精度显著改善,但仍低于在矮型参考作物上的精度,Priestley-Taylor公式在气候区间的差异性不明显,Hargreaves公式在干旱区有更好的适应性。     

内蒙古多伦地区参考作物蒸发蒸腾量演变研究

用Penman—Monteith和Priestley—Taylor两种方法分别计算了多伦地区的参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,并对该地区的Ero演变情况进行了分析。经比较,Priestley—Taylor法计算所得Ero在量值上较大,但用两种方法计算得到的Ero整体趋势相同,以Penman-Monteith法计算结果为标准从整体上来分析该地区的ETo变化趋势、特点及其与不同要素之间的相关性,研究发现该地区年E％远大于年降雨量;E％整体上有微弱的减小趋势,呈现出平稳→增加→减少的过程;风速和日照对该地区E％的影响较大。可为当地生产及人类活动调控提供参考。     

基于LSTM深度学习模型的华北地区参考作物蒸散量预测研究

为有效提高华北地下水漏斗区参考作物蒸散量ET_0的预报精度,本文以华北地区7个气象代表站1958—2010年ET_(0-PM)(Penman-Monteith,P-M)的历史时间序列为训练集构建LSTM模型,以2011—2017年ET_(0-PM)的时间序列为验证集将LSTM模型与其他4种经验模型进行对比分析。结果表明:LSTM在华北地区预测的整体评价指标Gpi(Global performance indicator)排名第一,该模型可以作为华北地区逐月ET_0预测的推荐模型,为我国精准农业灌溉预报提供科学的依据。     

西安地区Priestley-Taylor和Hargreaves方法应用比较

以世界粮农组织推荐的Penman-Monteith方法作为计算参考作物蒸发蒸腾量的标准,对Priestley-Taylor和Hargreaves方法在西安地区的适用性问题进行了探讨,分别建立了这两个公式的回归关系式,并且对这两种方法进行修正。结果表明:Hargreaves方法在西安地区有着较好的准确度,相对误差较小。而Priestley—Taylor方法得到的结果虽然与Penman—Monteith方法计算结果呈相同的变化趋势,相关系数R2=0.94,但计算值有较大的差异;经过修正后相对误差明显减小。因此,在气象资料有限的条件下,可以直接用Hargreaves方法来计算参考作物蒸发蒸腾量;而Priestley-Taylor方法必须经过修正后才能使用。     

基于温度效应的作物系数及蒸散量计算方法

准确估算作物蒸散量对于制定合理的灌溉计划和提高水资源利用效率至关重要。为反映逐日需水量的动态变化,考虑温度对作物生长状态的影响,采用三基点温度(最适温度、上限温度、下限温度)计算作物系数及蒸散量,并对不同时间尺度上计算精度进行评价。利用五道沟水文实验站大型称重式蒸渗仪实验资料及气象资料,建立了全生育期冬小麦和夏玉米蒸散量模型,结果表明:通过温度模拟冬小麦和夏玉米作物系数变化拟合度均较高,相关系数均达0.80以上,平均绝对误差均约为0.10;不同时间尺度(1、3、5 d),蒸散量模型均具有良好的预报能力,冬小麦预测值与实测值相关系数分别为0.95、0.98、0.98,夏玉米为0.90、0.94、0.97。随着时间尺度由1 d升至5 d,冬小麦绝对误差由0.67 mm·d-1降至0.41 mm·d-1,预报准确率(1 mm·d-1)由73%升至90%,夏玉米绝对误差由0.94 mm·d-1降至0.37 mm·d-1,预报准确率(1 mm·d-1)由67%升至90%,预报精度提高。     

基于气象预报的参考作物蒸发蒸腾量的神经网络预测模型

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数,BP神经网络能够较好地反映ET0与诸影响因素间复杂的非线性关系。本文将ET0看作时间序列,选取前3日ET0作为影响因子,以天气预报可测因子包括最高、最低和日平均温度、反映天气类型的阴晴指数、日序数和风力等级进行修正,建立了三层BP神经网络模型。选取江苏射阳站2003与2004年气象资料,应用Matlab神经网络工具箱,采用trainer算法进行模型训练与预测。结果证明,所建模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,具有较高的模拟精度和较好的泛化能力。     

基于蒸渗仪实测数据的日参考作物蒸发腾发量计算方法评价

为了评价参考作物蒸发蒸腾量计算方法在我国东部湿润地区的适用性,开展了充分供水的蒸渗仪矮型参考作物(草坪)试验,在分析实测参考作物蒸发蒸腾量变化规律基础上,评价了11种日ET0计算方法的计算结果。结果表明,FAO56-PM方法与实测值最为接近,综合法中的1948Penman法、辐射法中的Priestley-Taylor法和FAO24-Radiation法、温度法中的Turc法也能取得较好的结果,而Hargreaves-Samani法、FAO24CPenman法、McCloud法计算结果较差。在我国东部湿润地区的夏季,FAO56-PM方法最适用于作物需水规律的计算、模拟以及作为评价其他ET0计算方法的标准。在部分气象数据缺失条件下可以选择温度法中的Turc方法或辐射法中的Priestley-Taylor法。     

基于小波消噪的参考作物腾发量RBF网络预测方法

介绍小波消噪的原理和步骤。以北方某流域甲站2001—2005年逐日气象数据为基本资料,进行10阶Dmey小波消噪,然后构建预测ET0的前馈网络模型(RBF-ET0),用2001—2004年的资料作为训练样本,对2005年的ET0进行预测,并与Penman-Montieth公式计算值进行比较。结果为:预测值与目标值的相关系数为0.991 2,相对误差的平均值为6.56%,相对误差小于20%,15%,10%的合格率分别为93.88%,85.66%,73.51%,与未经小波消噪处理的RBF-ET0模型预测结果相比,预测精度有明显提高。     

基于灰色关联分析与BP神经网络模型的日参考作物蒸发蒸腾量预测

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响作物蒸发蒸腾量的各个气象因素进行关联度分析,挑选出影响作物蒸发蒸腾量的主要气象因子,并以这些气象因子为输入向量,以参考作物蒸发蒸腾量为输出向量,建立作物蒸发蒸腾量与主要气象因子之间的BP神经网络预测模型。实例证明：该方法简单可行,预测精度较高,能满足实际生产需要。     

参考作物腾发量时间序列的长程相关性和多重分形分布

本文应用修正的Penman-Monteith模型计算了分布在全国各地的16个站点的参考作物腾发量时间序列,并采用新近发展的多重分形非趋势波动分析法(MF-DFA)计算了序列的长程相关指数H和奇异谱f(α)。结果表明,潜在蒸散序列围绕一定趋势的波动不是完全随机的现象,而是由内在自相似机制决定的长程相关过程;其不同层次的波动是一个有序的多重分形分布,奇异谱可用二项倍增串级模型描述。     

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一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。     

Spatial variation of reference crop evapotranspiration on Tibetan Plateau

This study is based on meteorological observation data collected at 38 weather stations on the Tibetan Plateau over several decades. Daily reference crop evapotranspiration (ET0) was calculated with the FAO-56 standard Penman-Monteith formula. A test of normality was performed with Statistica 6.0 software, isotropic and anisotropic semi-variogram analysis was conducted with the GS+ (geostatistics for the environmental sciences) system for Windows 7.0, and the characteristics of spatial variation of daily ET0 were obtained. The following results can be obtained: Daily ETo for different periods on the Tibetan Plateau are distributed normally; Except for daily ETo in the E-W (east-west) direction in the summer, which showed a slight negative correlation with distance change, the Moran's indexes of daily ET0 for different periods in all directions on the Tibetan Plateau within a 100-km distance were positive, demonstrating a positive correlation with distance change; Variograms of daily ET0 in June, the dry season, the wet season, as well as annual average daily ET0 fit well with the Gaussian model; A variogram of daily ET0 in December fit well with the exponential model; Variograms of daily ET0 for the four seasons fit well with the linear with sill model.     

贵州省多种参考作物蒸散量估算方法的适用性及修正研究

基于 1961—2013 年贵州 19 个气象站点观测资料,以 FAO56 Penman － Monteith( P － M)方法 为 标 准,分 析 了 Imark － Allen、Hargreaves － Samani、McCloud、Priestley － Taylor、Makkink、Thornthwaite 等 6 种参考作物蒸散量估算方法在贵州省的适用性,并利用经验系数对 6 种方法进行修正。结果表明: 修正前,年尺度上 McCloud、Thornthwaite 法与 P － M 法十分接近,应用前景较好,Priestley － Taylor 法适合在季节和月尺度上的估算,Imark － Allen、Hargreaves － Samani、Makkink 法的偏差较大,适 用 性 较 差。修 正 后 Imark － Allen、Hargreaves － Samani、McCloud、Priestley － Taylor、Makkink 法的适用性提高,修正后 Thornthwaite 法适用性仍不高。利用经验系数对这些方法进行修正可以较好地提高估算精度。     

基于气候分区的甘肃省参考作物蒸发蒸腾量时空分布特征

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量的重要参数,为了减少甘肃地区因地形和气候跨度大而引起的灌溉参数计算误差,根据甘肃省的地理特征和干湿程度将甘肃地区划分为陇南-甘南湿润区、陇中南部半湿润区、陇中北部半干旱区和河西干旱区4个区域,利用26个国家气象站点1980-2015年的逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith方程计算ET0,并通过反距离权重空间插值法和偏相关分析法研究了甘肃省整体和不同分区ET0的时空分布特征和影响因素。结果表明:甘肃省ET0年际变化趋势为1980-1991年下降,1991-2015年上升,整体呈上升趋势;甘肃省ET0的空间分布总体为自东南向西北逐渐增加;ET0与日平均风速、日照时数、日最高气温、日最低气温、日平均气温均表现为极显著正相关,与平均相对湿度表现为极显著负相关,且影响程度顺序为,甘肃省:U>N>Tmax>RH>Tmin>Tmean,陇南-甘南湿润区:N>U>Tmax>RH>Tmin>Tmean,陇中南部半湿润区:N>U>RH>Tmax>Tmin>Tmean,陇中北部半干旱区和河西干旱区:U>N>Tmax>RH>Tmin>Tmean。结论:地形和气候对ET0影响很大,由湿润区向干旱区依次增加;各分区ET0差异较大,从东南部向西北部增加;甘肃省ET0主要影响因素为平均风速和日照时数。