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。     

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。     

基于SEBAL模型的河套灌区永济灌域蒸散发估算及其变化特征

蒸散发是水文循环和能量循环中的关键环节，蒸散发的准确估算对农业用水调度和水资源的管理至关重要。为探索基于遥感技术建立快捷估算区域蒸散发的方法，选取河套灌区永济灌域为研究区，利用Landsat遥感影像和土地利用分类结果，基于SEBAL模型，对永济灌域2019年生长季的日蒸散量进行估算，分析研究区蒸散发时空变化特征以及不同土地类型蒸散发的差异。结果表明：(1)SEBAL模型估算结果与FAO P-M公式相比，决定系数R²为0.94,均方根误差RMSE为0.43 mm/d,相对误差MRE为8.62%,模型反演精度较高，可以为研究区提供合理的蒸散发估算；(2)永济灌域生长季内日均蒸散量呈单峰变化趋势，最大值为7月的4.56 mm/d,最小值为10月的1.87 mm/d,并存在明显的空间分布差异；(3)不同土地利用类型的日蒸散量大小依次为：水体>耕地>城乡用地>草地>荒地。基于SEBAL模型估算区域的蒸散量，可为灌区水资源的节约利用提供参考。     

基于Priestley-Taylor模型的贵州省涟江流域蒸散发时空变化及其影响因素分析

开展蒸散发时空变化及其驱动因素研究,对流域水土资源开发管理和可持续利用具有重要意义。基于Priestley-Taylor模型,结合地表温度、地表反照率、NDVI、太阳天顶角、DEM、土壤和土地利用覆盖类型等多源遥感数据,对贵州省涟江流域2005—2014年ET(Evapotranspiration,蒸散发)时空格局及其影响因素进行研究。结果表明:Priestley-Taylor模型在涟江流域的反演精度良好,相对误差为-1.39%～12.05%,估算结果能够满足该区的蒸散发研究需求;涟江流域2005—2014年ET多年均值为901.08 mm/a,总体呈波动增加趋势,增长率为36.8 mm/(10a),年内ET呈春、夏季节高而秋、冬季节低的单峰变化形式;流域ET的空间差异明显,总体呈东南、东北高,西部和中部地区低的空间分布格局,春、夏、秋季ET的空间分布与多年平均空间分布基本一致,而冬季的空间分布较为不同;不同土地覆盖类型的蒸散强度表现为:常绿针叶林永久湿地落叶阔叶林裸地或低值被覆盖地城市建成区,高植被覆盖区的蒸散发大于低植被覆盖区;不同土壤类型的蒸散发表现为:石灰土黄壤红壤水稻土紫色土。石灰土的土层较薄,蒸散量较大,不利于土壤水分涵养。     

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。     

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。     

白洋淀流域潜在蒸散量与实际蒸散量变化分析

基于Penman-Monteith公式和Budyko假设,利用白洋淀流域1960年-2011年的气象、水文资料,计算分析了该流域潜在蒸散量与实际蒸散量的长期变化趋势,并初步分析了实际蒸散量变化与降水变化、潜在蒸散量变化的关系。结果表明:过去52年白洋淀流域潜在蒸散量和实际蒸散量分别以10.3mm/(10a)和11.6mm/(10a)的速度呈下降趋势;年代际变化分析表明,潜在蒸散量的下降趋势在不同年代际间具有持续性,而实际蒸散量则表现为波动下降,其波动性受降水波动的影响,年实际蒸散量的变化与年降水的变化呈正相关关系(R2=0.99),与潜在蒸散量的变化呈负相关关系(R2=0.37),即降水量的变化对实际蒸散量的变化起主要控制作用。     

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。     

2001—2017年黄土高原实际蒸散发的时空格局

为了给全面评估黄土高原地区大规模实施退耕还林还草的生态效应提供依据,基于NASA发布的空间分辨率为500 m的MOD16A2蒸散发数据产品,分析了黄土高原以及黄河中游典型流域2001—2017年实际蒸散发量时空变化特征。结果表明:黄土高原年均实际蒸散发量从西北向东南递增,多年平均季节蒸散发量空间分布格局与年平均蒸散发量分布格局基本一致,季节蒸散发量由大到小顺序为夏季>秋季>春季>冬季;实施退耕还林还草工程以来,黄土高原年均蒸散发量以8.23 mm/a的速率显著增加,多年平均蒸散发量为278.71 mm;黄河中游各典型支流2001—2017年蒸散发量均呈现增加的趋势,延河流域增速最大(为12.96 mm/a),皇甫川流域增速最小(为4.34 mm/a);不同流域实际蒸散发量差异较大,渭河干流年均蒸散发量最大(为388.26 mm),皇甫川流域年均蒸散发量最小(为153.71 mm)。     

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。     

节水灌溉中农田土壤水蒸散模型的研究

在节水灌溉中，农田土壤水分常处在水分胁迫条件下，本文对水分胁迫下农田土壤水分蒸散模型进行了研究，在水分胁迫下实际蒸散量（ＥＴ）与潜在蒸散量（ＥＴｍ）之间关系为：ＥＴ＝Ｋｗ·ＥＴｍ，Ｋｗ与根层土壤有效水含量具有直线相关性。模型中考虑根系分布的影响，能明显提高模型精度，为节水灌溉确定农田实际耗水量提供科学依据，并提高农田土壤水分利用率。     

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。     

基于地表能量平衡的大尺度流域蒸散发遥感估算研究

蒸散发是地表能量平衡的关键环节,准确估计流域蒸散发对水资源管理、作物估产、以及环境保护等具有重要意义。研究结合中国中高纬度区域气候特征、土地利用类型以及植被动态特征,改进了基于地表能量平衡系统(Surface Energy Balance System,SEBS)的蒸散发估算模型。以松花江流域为例,进行大尺度流域的多年蒸散发反演。通过多年流域水量平衡、流域内生态观测实验以及全球通量观测网络评价数据验证模型估算精度,同时借助陆面过程模型和NASA的MOD16蒸散发产品进行交叉验证,评估模型模拟精度。结果表明,改进的SEBS模型在全国范围内精度并不统一,但在松花江、辽河流域估算精度较高,因此基于地表能量平衡的蒸散发估算模型是一种估算我国中高纬度区域蒸散发的可行方法。松花江流域时空变化研究发现,流域多年蒸散发总值变化不大,但存在空间上的变异性。     

基于流域水循环视角的黄河水源涵养区水源涵养量评价方法

【目的】水资源是黄河流域经济社会发展的刚性约束，科学评估水源涵养区的水源涵养量，对流域生态环境保护与高质量发展具有重要意义。【方法】针对当前水源涵养量评价存在的不足，从流域水循环角度出发，辨识了多要素对水源涵养功能的影响机制，提出了契合黄河流域特点的水源涵养量评价目标、原则与方法。在此基础上，构建了以分布式水文模型为核心的评价工具，对黄河水源涵养区的水源涵养量进行了评价。【结果】主要研究结论如下：(1)植被的水源涵养功能体现在汛期调蓄洪水、坦化洪水过程，在枯水期增加基流和水资源供给量；土壤的蓄水能力/调节库容即其水源涵养能力，与土壤层厚度、有效蓄水量成正比，并且在一定时期内存在多个“蓄满—释放—再蓄满”过程；含水层的调蓄能力即其水源涵养能力，与含水层厚度、储水/释水能力成正比；不同资源开发利用方式对水循环过程施加影响，进而将这种影响传递到水源上。(2)黄河水源涵养区水源评价，应以提升全流域水安全综合保障能力为目标，统筹全流域生态安全、防洪安全以及供水与能源安全需求；应同时考虑平水时段的“滞留”、汛期时段的“调峰”、枯水时段的“产水”三项功能。(3)黄河水源涵养区1960—2018年多年...     

基于GIS的石羊河流域气候生产潜力估算

根据石羊河流域4个气象站1959-2008年气温和降水资料,应用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型,估算了石羊河流域温度气候生产潜力、降水气候生产潜力和蒸散量气候生产潜力.结果表明:石羊河流域气候生产潜力呈上升趋势,流域热量条件较好,水分是限制作物产量的主要因素.由温度估算的气候生产潜力以民勤最高、乌鞘岭最低,其分布规律与年平均气温相似;由降水量估算的气候生产潜力以乌鞘岭最大、民勤最小,呈现随纬度升高而递减的规律,其分布规律与年平均降水量相似.     

CMADS驱动SWAT模型在水循环模拟中的应用——以洱海流域为例

基于大气数据驱动水文模型的输出结果开展水循环模拟研究是大气和水文学界的研究热点。利用中国大气同化驱动数据集CMADS驱动SWAT模型,模拟2009～2016年期间洱海流域关键水循环要素的时空分布特征。结果表明:①CMADS数据集可很好地驱动SWAT模型,在洱海流域适用性较好,可用于水循环模拟研究。②从时间上看,洱海流域年降水量、实际蒸散和年产水量均呈现出先减少后增加的趋势,分别以4.6,29.3,15.0 mm/a的速率递增,多年平均降水量、多年平均实际蒸散发和多年平均产水量分别为792.8,565.5,286.1 mm。从空间上看,洱海西部降水最丰沛,东部地区次之,北部地区最低;实际蒸散发空间差异性相对较小,高值区主要分布于洱海湖区周围;产水量空间分布差异性较大,洱海西部产水量最大,其次为洱海北部和东部山区。③湿润度呈现出增加的趋势,而产水系数表现出减少的趋势,多年平均湿润度和产水系数分别为0.61和0.43;实际蒸散发与降水变化趋势一致,但与潜在蒸散发变化趋势相反,表明水分条件是限制洱海流域潜热的主要因子。     

基于MOD16产品的海拉尔流域蒸散发时空分布特征研究

旱涝灾害频发与流域水量平衡的变化密切相关,而地表蒸散量作为流域水量平衡中的重要环节,研究陆面蒸散发时空分布在旱涝灾害监测和预警等方面具有重要的意义.基于MOD16全球蒸散发产品,以海拉尔河流域为研究区域,通过相关性分析和线性趋势分析,统计分析了2001-2018年海拉尔河流域地表的实际蒸散发(AET)和潜在蒸散发(PE...     

基于 Kc和 NDVI 关系的蒸散发量空间尺度提升 及时空变化

为探究流域长时序高空间分辨率蒸散发量计算对区域水资源开发利用、水利工程规划设计及农业可持续发 展的重要意义,以河北省邢台市柳林流域为研究对象,基于 Penman-Monteith 模型和蒸渗仪实测蒸散发数据计算 不同时期的流域作物系数（Kc）,并建立 Kc与归一化植被指数（normalized?difference?vegetation?index,NDVI）的关系, 利用 250?m 分辨率 NDVI 产品将蒸渗仪测算的蒸散发量升尺度到柳林流域,计算流域各网格 2000—2021 年的蒸 散发量,分析蒸散发量的时空变化规律。结果表明：柳林流域多年平均潜在蒸散发量为 1?135.6mm,呈下降趋势; 多年平均蒸散发量为 591.4mm,呈上升趋势。蒸散发量在空间上西北高东南低,四季蒸散发量空间分布特征与多 年平均蒸散发量一致,且季节上分配不均。基于 NDVI 估算的蒸散发量与水量平衡法计算的蒸散发量 2000—2020 年多年平均相对误差为 7.9%,说明利用 Kc与 NDVI 关系可以较精确地对蒸散发量进行空间尺度提升。     

海河平原地下水储量变化的重力卫星反演和流域水量平衡

南水北调工程向华北输水与地下水压采的实施,一定程度改变了海河平原供用水格局,影响了海河平原的地下水储量。准确监测地下水储量变化是水安全保障和地下水战略储备的基础。本研究以水资源公报数据为基准,比较了重力卫星(GRACE)不同的信号处理方法和相关产品,反演了2003—2020年海河流域总水储量及其平原区地下水储量变化,分析了海河流域2000—2019年供用水结构变化和水量平衡关系,量化了总水储量变化对流域蒸散发估算的影响。结果表明：GRACE JPL Mascons数据反演的海河平原地下水储量变化与水资源公报数据的决定系数最高;2003—2020年海河平原地下水储量总体分3阶段呈下降趋势,2003—2011年、2012—2015年和2016—2020年的下降速率分别约为-23.9±1.3亿m³/a、-75.5±5.3亿m³/a、-37.3±2.6亿m³/a;在不考虑海河流域年总水储量变化条件下估算的2003—2019年多年平均蒸散量(521 mm/a),与考虑年总水储量变化的多年平均蒸散量(530 mm/a)相差约10 m...     

汾河流域降水量时空分布变化研究

在全球气候变化引起流域降水量时空分布改变的大背景下,以汾河流域为研究对象,研究流域降水量时空分布的改变。以1957—2014年汾河流域13个气象站降水量资料为基础,采用Mann-Kenda检验方法、与Yamamoto法检测突变点,研究突变年前后汾河流域降水量的时空分布变化。结果表明:汾河流域降水量突变发生在1982年,突变年后多年平均降水量明显减少,且晋南地区降水量减少速度最快。