近20年西南地区地表蒸散与干旱时空变化特征

利用西南5省161个气象站1996~2015年的气温、水汽压数据资料,以及MODIS产品数据,基于改进的混合型线性双源遥感蒸散模型拟合西南地区的地表蒸散状况,并定义蒸散干旱指数(EDI)分析该区干旱时空变化特征。结果表明:(1)西南地区近20 a来实际蒸散呈现明显的增加趋势,春、夏两季蒸散量较大,占全年总量的62.3%;春季由东南向西北递减,广西南部以及云南南部实际蒸散量较大;夏季呈现由东向西递减的趋势,由广西、贵州、重庆向云南和四川递减;秋季与冬季则呈现由南向北递减的规律。(2)潜在蒸散也呈现增加趋势,季节上存在一致性,春、夏两季蒸散量占全年总量的60.6%,空间上相比实际蒸散而言,变化存在一定规律,潜在蒸散量春季、秋季以及冬季呈现明显的由南向北递减的趋势,具有纬向分异规律,而夏季则表现为由东向西递减的经向分异规律。(3)年际间的EDI呈现波动趋势,且近20 a来明显下降,但各年EDI均值都大于0.5,说明整体干旱化程度相对严重。     

新疆和田-若羌地区区域蒸散量估算

基于中等分辨率的MODIS卫星遥感数据及气象数据,应用表面能量平衡系统,对新疆和田-若羌地区2015年的区域蒸散量进行了估算。结果表明:研究区2015年的区域蒸散量为366.22 mm,夏季蒸散量较大,冬季蒸散量较小。最大蒸散量发生在6月份,为88.44 mm,最小蒸散量在1月份,只有0.10 mm。蒸散量随着气温和降水的增加而增大。不同用地类型的蒸散量也不一样,水体和耕地的蒸散量较大,沙地和戈壁的蒸散量最小。     

基于MOD16产品的涟江流域蒸散量时空变化特征

地表蒸散量对调节区域水热条件起着重要作用,也是区域水文水循环研究的重要内容。基于MOD16遥感数据集,分析2000—2014年涟江流域地表蒸散量的时空变化特征。研究表明:涟江流域蒸散量实测值与MOD16遥感产品之间的相关系数较高(R~2=0.91),表明该数据集能满足对涟江流域地表蒸散发的研究需求;流域不同季节、不同土地利用类型及地貌类型的蒸散量存在差异性,表现为:夏季春季秋季冬季,林地草地耕地未利用地建设用地,岩溶高原峰丛洼地;15 a间的多年平均蒸散量总体呈上升趋势,尤其是2011—2014年的蒸散量较大,气温、降水、土地利用方式和地质条件背景对地表蒸散发产生重要影响,植被覆盖的增加是流域蒸散量上升的主要原因。研究结果对科学认识地表蒸散发的时空变化特征及其影响因素、流域水循环研究、水资源的合理开发利用和生态环境建设具有重要的理论与实践意义。     

定量遥感蒸散研究进展及关键问题

遥感技术为区域蒸散的定量提供了有效手段,在综述了国内外定量遥感蒸散研究概况的基础上,比较分析了目前较常用的几种遥感蒸散模型,并指出同类研究在地表温度与空气动力学温度差异、阻抗、平流、尺度效应及结果验证等方面存在一些问题,提出了提高定量遥感蒸散计算精度的具体措施,包括:运用高光谱提高地表温度反演精度;加强对瞬时地表蒸散转换为日总蒸散的研究;运用微波遥感解决阴雨天的地表蒸散;提高净辐射通量反演精度;借助动力学过程模型进行地表蒸散反演的研究;加强地面定标和试验遥感的研究等。     

Kriging插值法在梧州季降雨空间分析中的应用

采用交叉验证的方法分析Kriging插值法的效果,研究了梧州市季降雨量的空间分布特征,运用Kriging插值法进行季降雨量Mann-Kendall检验值插值,得到整个研究区季降雨量趋势分布。结果表明:1Kriging法在梧州季降雨量空间插值中的应用效果较好;2春季降雨量自北部向南部递减;夏季降雨量自西北部向东南部和北部递减;秋季降雨量自南部、西北部向中部递减;冬季降雨量自北部、西南部向中部、东部递减;3大部春季降雨量呈增加趋势,但南部一些地区春季降雨量趋于减少;夏季降雨量呈增加趋势;大部秋季降雨量呈增加趋势,但东北、西北部秋季降雨量呈减少趋势;冬季降雨量呈增加趋势。     

黑龙江省参考作物蒸散量变化及气象因子分析

为研究中纬度寒区参考作物蒸散量时空变化及影响因子变化,揭示参考作物蒸散量与各气象因子间响应关系,基于黑龙江省34个标准气象站点数据资料,运用Penman-Monteith公式方法计算逐日参考作物蒸散量。利用累积距平、气候倾向率、趋势分析和突变检验、Hurst指数方法,分析了黑龙江省参考作物蒸散量时空变化特征及气象因子间响应关系,明确了产生差异性的主要原因。结果表明:整体上,黑龙江省1990—2019多年平均参考作物蒸散量呈下降趋势;春季相对湿度是影响参考作物蒸散量变化的主要气象因子,而冬季影响参考作物蒸散量较大的气象因子是平均气温;全省高蒸散区集中在以泰来为中心的西南部,低蒸散区集中在以呼中为中心的西北部;风速和气温是影响黑龙江省南部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素,相对湿度是影响北部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素;对未来变化趋势预测表明,黑龙江省Hurst指数为0.60~0.69,说明未来参考作物蒸散量变化呈与现在相同的下降趋势且具有一定持续性。     

都兰河希赛区蒸散量的分布特征及其驱动因子

基于MODIS遥感数据,应用表面能量平衡系统对柴达木盆地都兰河希赛区2001—2011年的区域蒸散量进行了计算,并分析了其影响因素。结果表明:都兰河希赛区11 a间的年蒸散量呈逐渐增长趋势,由2001年的94.61 mm增加到2011年的266.80 mm;都兰河希赛区的蒸发系数为0.115;区域蒸散量与气温、降水、相对湿度等气象因子呈正相关关系,复相关系数分别为0.659、0.635、0.543;区域蒸散量随着地表植被指数的增大而增大,随着地下水位埋深的增加而减小。     

基于互补相关的乌江流域实际蒸散量分布式模拟

为了提高气候变化下估算乌江流域陆面实际蒸散量的精度,利用乌江流域气象和水文数据,在蒸散互补原理基础上建立用常规气象资料估算流域实际蒸散量的模型。模拟结果显示:该模型能将乌江流域多年平均实际蒸散量的相对误差控制在5%以内;在充分考虑地形起伏等下垫面不均匀的条件下,将估算模型中各分量的分布式模拟结果与估算模型耦合,实现了乌江流域实际蒸散量的分布式模拟;该模型更加精细地表现了流域实际蒸散量的空间变化情况,发现其在空间分布上呈显著的西高东低的分布趋势;在时间变化上,1961-2010年间乌江流域实际蒸散量在总体上表现为下降趋势,降幅为5.08 mm/(10 a),但是2000年以后实际蒸散量有较为明显的上升趋势;日照时数及相对湿度的上升是造成实际蒸散量产生以上变化的主要原因。研究结果可为水资源评价、农业气候区划制定等提供参考。     

三门峡库区芦苇湿地蒸散量及其影响因子分析

根据三门峡库区长时间序列气象观测数据,采用FAO推荐的标准化Penman-Monteith公式,对库区湿地优势种群芦苇的实际蒸散量ETc进行了估算,分析了芦苇湿地蒸散量的年内和年际变化规律,并对影响芦苇湿地实际蒸散量的主要环境因子进行分析。结果表明:夏季三门峡库区芦苇湿地的实际蒸散量较大,冬季较小,在6月达到年度最高值,为190.17 mm;库区多年平均(1957—2010年)芦苇湿地实际蒸散量为1 056.59 mm,54 a中最高为1 278.23 mm(1959年),最低为818.05 mm(1984年);库区湿地ETc与各环境因子之间存在多元线性回归关系。     

基于SEBAL 模型的锡林浩特蒸散量反演研究

陆面蒸散作为反映土地利用/覆盖变化所引起地表水热变化的敏感因子是当今全球气候变化研究的焦点之一.本文以内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市为研究区域,基于SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型,采用研究区2005年8月17日的Landsat TM遥感影像对其地表蒸散量进行反演研究,分析蒸散量的空间变化格局.结果表明：锡林浩特日蒸散量平均值为4.3mm,最大值达到了7.5mm;日蒸散量呈现出西北低、东部高的空间分布格局;日蒸散量较少的区域主要分布于锡林浩特市的西部、北部以及最南部的部分区域,中部较少部分地区的蒸散量较低（接近于0）.     

SEBAL模型在台兰河流域蒸散发研究中的应用

由于陆地表面的空间非均匀性,传统的观测手段难以由点向面拓展。采用基于地表热量平衡的SEBAL模型,利用MODIS影像数据估算了位于干旱地区的台兰河流域的实际蒸散发量及其时空分布特征。结果表明:日蒸散发量的实测值与反演值相关性为0.88,月蒸散发量的实测值与反演值相关性为0.91,精度较高。估算全年总的蒸散量约为7.04亿m3,比水量平衡法计算的蒸散量大4%。通过各精度的检验可知,该模型计算结果较为可信。     

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。     

分布式模型在流域蒸散模拟中的应用与验证

本文根据四川杂谷脑河流域上游地区1989—2000年的气象站常规观测数据，应用分布式模型方法，考虑流域的空间异质性及时空变异性，选择离散单元格尺度为500m，时间步长为1d，采用Penman—Monteith公式的改进形式，估算流域多年平均潜在蒸散量的时空分布；结合流域下垫面特点，估算逐日实际蒸散量的时空分布；并将模型模拟的多年平均值与研究区同期水量平衡法计算结果相比，相对误差＋3．47％且时空分布合理。本研究为流域分布式降雨一径流模型提供了可靠的实际蒸散量模拟方法。     

基于云模型的云南参考作物蒸散量时空变化及影响因素分析

云模型可定量描述参考作物蒸散量(ET₀)的随机性和模糊性，基于云模型分析云南ET₀的时空变化，结果可为云南农业灌溉、水旱灾害等研究提供参考。以云南省31个气象站1958—2013年的逐日气象资料为基础计算ET₀,基于云模型并结合线性倾向、M-K趋势检验、偏相关分析等研究云南参考作物蒸散量及影响因素的变化特征。结果表明：1958—2013年，云南ET₀在时间和空间上分布不均匀，空间分布较时间变化更不均匀且不稳定。56 a间ET₀呈不显著增加趋势，2000年后ET₀显著大幅增加且分布极不均匀极不稳定；春季ET₀最大，冬季ET₀最小，冬春ET₀分散且不稳定；ET₀呈“中高东西低、南多北少”的空间分布和“西增中东减”的变化规律，滇中高值区ET₀变化不均匀且不稳定；湿度、日照时数和风速是影响ET₀的主要因素。     

三种通过常规气象变量估算实际蒸散量模型的适用性比较

为了分析比较3种通过常规气象变量估算实际蒸散量模型的适用性,采用无量纲化分析方法将基于互补相关理论的平流-干旱（简称AA模型）模型和Granger模型与Katerji和Perrier提出的通过气象变量确定表面阻力进而直接估算实际蒸散量的PenmanMonteith(PMKaterji)模型转化为类似的可比形式,即将实际蒸散量与Penman潜在蒸散量之比(蒸散比)表示为Penman潜在蒸散量中辐射项所占比例的函数。3种模型分别采用不同的函数形式,通过对函数特性的分析发现, AA模型适用于既不非常干燥和也不非常湿润的环境,计算的实际蒸散量在干燥的环境下偏小,而在湿润的环境下偏大;Granger模型在蒸散比变化范围较大都适用,并且在一般湿润状况下与AA模型近似等价;PMKaterji模型在蒸散比变化范围较大时模拟效果不好。通过干旱(黑河试验沙漠与戈壁站)与湿润(淮河试验安徽寿县站)两种状况下的实测数据的对比分析验证了理论分析的正确性。     

基于MOD16的东江流域地表蒸散发时空特征分析

流域内蒸散特征及其变化原因对于保持能量平衡和水循环有关键作用。基于MOD16遥感数据集,分析东江流域地表蒸散发年际和年内的时空分布规律以及不同土地覆被类型的地表蒸散发时空特征。结果表明:①东江流域蒸散值(ET)整体呈中游>下游>上游的态势,而潜在蒸散发值(PET)呈下游>中游>上游的趋势。②10 a中,ET值波动较小,而PET值则相对波动较大,二者在2014年后均有增加趋势。③年内各月ET呈单峰型,ET值较高的月份集中在5—10月,最高月份在9月,ET值较低的月份集中在12月—次年2月,最低月份为2月;其次,流域内四季的ET均值表现为秋季>夏季>春季>冬季。④不同土地利用类型下,年尺度上,ET表现为裸地>耕地>城市用地>草地>林地;PET表现为城市用地>耕地>草地>林地>裸地;月尺度上,ET与年尺度基本一致,且冬季ET变异系数较高,夏季较低;在林地,四季ET的变异系数均较低,离散程度小。研究结果为预防东江流域的旱涝灾害提供理论依据。     

黄河流域近40年气候变化的时空特征

黄河流域是我国主要的气候敏感区之一,气候变化对其生态环境演变与经济社会发展有显著影响。本文利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料分析了黄河流域过去40年的温度、降水、水汽通量散度、蒸散和荒漠化风险等的演变特征,结果发现:1979—2019年黄河流域四季均呈现明显增温趋势,其中春季增温最为明显;季节性降水的变化差异显著,春季和夏季降水呈现下降趋势,秋季降水增加;黄河流域空中水汽以辐合为主,过去40年黄河流域上游水汽辐合年际波动最小,中游次之,下游最大;黄河流域蒸散整体呈现减少趋势,其中增加趋势集中在上游地区;黄河流域荒漠化风险整体处于中等风险以上,呈现由南向北加剧的空间分布,1982—2014年黄河流域荒漠化风险呈现下降趋势。本研究厘清了全球气候变化背景下黄河流域蒸散、水汽输送和降水等水循环过程的变化规律,能够为维护黄河流域地区生态安全、防范重大气象灾害风险提供科学依据。     

第二松花江流域1956—2006年降水量时空变化特征分析

利用滑动平均法分析第二松花江流域降水量的变化与趋势,并分别运用Mann-Kendall秩次相关检验法和高斯权重法进行趋势性检验和空间插值。结果表明,第二松花江流域的降水量1956—2006年整体呈现小幅下降和丰枯交替现象,丰水年周期年数少于枯水年周期年数。降水主要集中在夏季,变化幅度较大;其次为春季和秋季,变化幅度较小。从年内变化看,春季和夏季降水呈平稳状态,秋季呈下降趋势,冬季几乎无变化。在空间分布上,流域内降水量呈现由东南至西北逐渐递减的趋势,白山水库和丰满水库处于高值区。     

鄂尔多斯市水资源的气候特征演变

采用鄂尔多斯市鄂托克旗站和东胜站1957-2010年的月均温和月降水资料,分析了气温和降水的演变规律。采用高桥浩一郎的陆面蒸散发经验公式估算陆面蒸散发并分析演变规律。结果表明:鄂尔多斯市自20世纪90年代开始显著增温,东部东胜站增温幅度大于西部鄂旗站。四季中各季的显著升温也出现在90年代。夏季增温相对缓慢,其它三季变暖比较显著。两站年降雨量均呈减小趋势,东部东胜站减少量大于西部鄂旗站。春冬两季降雨量变化趋势不明显,夏秋两季降雨量呈减小趋势。蒸散量均呈现上升趋势,20世纪90年代以后上升趋势明显。东部东胜站多年平均年蒸散量大于西部鄂旗站。春、夏、冬三季蒸散量均呈上升趋势,而在秋季均呈下降趋势。降水量显著影响降蒸差,可利用降水量呈下降趋势,东部的东胜站下降趋势更明显。     

松花江流域近50年降水序列趋势分析

利用松花江哈尔滨水文站1961—2008年降水量观测资料,采用一元线性回归和累积距平分析法,分析了松花江哈尔滨水文站月降水量的季节性变化特征。结果表明:松花江流域夏季和秋季降水量随时间变化呈递减趋势,而春季和冬季降水量则呈递增趋势;春季降水变化趋势和冬季基本相似,变化幅度较小,而夏季降水变化与秋季降水、年平均降水波动均较大。