影响山东参考作物蒸散量变化的气象因素定量分析

根据山东省1961-2010 年90 个气象站的逐日气象观测数据,采用计算参考作物蒸散量(ET₀)的Penman-Monteith 模型方法,分析了山东省ET₀对最高气温、最低气温、风速、日照时数、相对湿度的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化定量探讨了影响ET₀变化的主导因素。结果表明:近50 a 来,山东平均ET₀以-1.818 mm/a的趋势减少,夏季减少趋势最显著,1983 年前后ET₀发生突变。各气象要素对ET₀变化的敏感区域、与ET₀相关性地域差异明显。虽然平均风速和日照时数的敏感系数较低,但其减小趋势极显著,多年相对变化较大,使平均风速成为ET₀变化负贡献最大的气象要素,日照时数次之,最高气温贡献最低,相对湿度在沿海地区的正贡献较大。年、春、秋和冬季对ET₀变化的主导因子是平均风速,夏季是日照时数,半岛大部分地区一年四季的主导因子是相对湿度。突变后主导因子是平均风速的站点明显减少,主导因子为相对湿度的站点明显增多,由于夏季日照时数极显著减少,导致突变后夏季大多数站点对ET₀变化的主导因子为日照时数。     

典型喀斯特地区参考作物蒸散量的时空变化分析——以贵州省为例

喀斯特地区地表地下的二元储水结构导致地表水渗漏严重,而土被浅薄且分布不连续,土壤蓄水量不足,易导致作物出现缺水。以贵州省为例,基于FAO-56 Penman-Monteith公式和气象资料,估算了贵州省1961~2014年参考作物蒸散量ET_O,在此基础上运用反距离权重插值法对贵州省ET_O进行空间插值,分析了贵州省ET_O的时空变化特征,并用多元回归分析方法探讨了影响贵州省ET_O的主要因素。结果表明:贵州省西部地区的ET_O高于中、东部地区;1年之中ET_O主要集中于夏季和春季,冬季最少;60年代的ET_O高于多年平均值,70年代之后逐渐降低,90年代达到最低值,2000年以来ET_O急剧升高;从年际变化看,贵州省年平均ET_O总体呈波动上升趋势,1961~2002年持续降低,2003年以后显著升高;年际变化中秋季ET_O变化最大,其次为春季、夏季,冬季变化最小;影响贵州省ET_O的主导气象因素是日照时数,两者呈显著的正相关,地理纬度与ET_O存在明显的负相关。贵州省ET_O的时空特征研究及其影响因素分析将为其他喀斯特地区的农业发展和水资源合理配置提供科学依据。     

东北地区参考蒸散量的变化特征及其成因分析

蒸散是水分运动过程中地表热量平衡和水分平衡的组成部分,是影响气候变化的重要一项。进行蒸散量变化的研究,对了解气候变化、探讨水分循环变化规律具有十分重要的意义。论文利用东北地区124个气象站1961—2007年的日气象数据,采用Penman-Monteith方程计算了参考蒸散量,分析了参考蒸散量的变化趋势及其变化原因。结果表明,在这47 a间,东北地区年平均气温以0.38℃/(10 a)的趋势递增,但是参考蒸散量总体上却以4.4 mm/(10 a)的速度递减。在地区分布上,三分之二的地区参考蒸散量呈下降趋势,显著下降的地区集中在辽宁朝阳地区,三分之一的地区参考蒸散量呈上升趋势,主要集中在辽宁南部和吉林东部地区。对有关各气象因子分析表明,影响参考蒸散量的主要因子为日照时数和风速。     

基于ANFIS的陕西省参考作物蒸散量计算

为有效提高陕西省参考作物蒸散量(ET₀)的计算精度,选取陕西省6个气象站点57 a(1960—2016年)每日气象资料,构建8种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ET₀计算模型,将其与Hargreaves-Samani、Makkink和Iramk等三种在陕西省ET₀计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ANFIS模型能较好地反映气象因子与ET₀之间的复杂非线性关系,在仅有气温数据时,ANFIS模型具有足够的精度(平均R²=0.894,平均R_MSE=0.558 mm/d,平均MRE=18.258%),ANFIS模型的精度随着气象因子数量的增加而增加;在相同气象条件下,ANFIS模型模拟效果最好;ANFIS模型具有较强的泛化能力,基于不同站点也有较高的精度(平均R²=0.974,平均R_MSE=0.276 mm/d,平均MRE=8.608%),具有很好的可移植性。因此,在缺少气象数据时,ANFIS可以作为陕西省...     

黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析

利用黑河流域及周边地区14个气象站的1960—2009年逐日气象资料,基于FAO推荐的 Penman-Monteith模型分析了黑河流域近50 a来潜在年、 季参考蒸散量ET₀的时空分布特征,同时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站ET₀对各气候要素的敏感系数,并结合各气候要素的多年相对变化定量探讨了导致ET₀变化的主导因素。结果表明:黑河流域年ET₀表现出明显的南北差异,亦即从南到北呈增大趋势,上游祁连山区年ET₀约568~700 mm,中游走廊平原约800~900 mm,下游的金塔、 鼎新一带约1 000 mm,额济纳地区则高达1 150 mm以上。各季节ET₀亦呈北多南少特征,且ET₀的年内分布以夏季最多,春季次之,秋冬最少。近50 a来,黑河流域年、 季平均ET₀整体呈减小趋势,但亦存在区域差异,其中上游ET₀略有增加,而中下游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言,上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感性最强,而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感。不同站点各季节/月ET₀对气候要素的敏感性有所差异。风速是引起ET₀变化的主导因素,相对湿度和日照时数的贡献则较小。     

1957—2012年中国参考作物蒸散量时空变化及其影响因子分析

根据1957—2012年全国608个气象站的逐日气象资料,利用Penman-Monteith公式计算作物潜在蒸散量,对全国及水资源一级分区潜在蒸散量时空分布特征、变化趋势进行分析;基于Arc GIS及SPSS软件,采用主成分分析方法,对潜在作物蒸散量的影响因子及其分布特征进行探讨。结果表明:近56 a来,全国年潜在蒸散量在616~2 128 mm之间,河西走廊、南部岭南地区、海南岛以及华南沿海作物潜在蒸散量较大,而在黑龙江一带、四川盆地及西南地区东部,潜在蒸发量较小。各分区年均潜在蒸发量均呈现减少趋势,西北诸河区倾向率最大,为-12.22 mm/10 a;影响潜在蒸散量的因子中,第1主成分为热力学因子,第2主成分为水分因子和辐射因子,第3主成分为地理因子和空气动力学因子,第4主成分为高程因子。     

贵州省参考作物蒸散发量的时空变化分析

利用1960～2009年贵州省18个气象站的逐日气象资料,应用FAO Penman-Monteith方程,计算了参考作物蒸散发量(ET0),分析了贵州省参考作物蒸散发量时空变化特征以及主要影响因素。结果表明:贵州省各个地区年均ET0在634～936mm之间;从1960年到2009年,年参考作物蒸散发量总体呈下降趋势,年际变化率为-1.70mm/a;从20世纪60年代起,各年代ET0呈减小趋势;春季、夏季和冬季的ET0下降趋势显著,秋季的下降趋势不明显;对全年和各个季节的ET0影响最大的气候因素都是日照时数。贵州省显著减小的日照时数可能是ET0呈减小趋势的原因。     

泾惠渠灌区潜在蒸散发量的敏感性及变化成因

潜在蒸散发量(ET₀)是计算作物需水量的关键因子和制定灌溉制度的依据,敏感性分析对评估气候变化对ET₀的影响至关重要.根据泾惠渠灌区4 个气象站1961—2011 年逐日气象资料,采用Penman-Monteith 公式计算日ET₀,应用Mann-Kendall 趋势检验方法研究气象因子变化趋势,采用无量纲的相对敏感系数分析ET₀对4 个主要气象因子的敏感性,结合气象因子的多年变化定量分析ET₀的变化成因.结果表明,泾惠渠灌区风速和日照时数呈显著下降趋势,气温呈显著上升趋势,相对湿度在南部和东南部呈显著下降趋势,而西部和东北部呈不显著的上升趋势,ET₀呈显著下降趋势;ET₀对相对湿度、太阳辐射、风速和气温的敏感系数分别为-0.77、0.41、0.16 和0.08;风速和太阳辐射的显著下降是灌区ET₀下降的主要原因.     

内蒙古典型草原作物系数和实际蒸散量的时空分布特征

利用内蒙古典型草原21个气象站点的气象和牧草观测资料,结合潜在蒸散量和改进的作物系数计算方法,模拟计算了2009年草原植被作物系数和实际蒸散量.在GIS软件的支持下,分析了二者的时空分布特点,并通过反映牧草长势的NDVI变化趋势予以验证.结果表明:5-8月间随着月份的增加作物系数Kc_x最大值的变化趋势由0.6→1.2→1.4→1.4,平均值是0.28→0.36→0.40→0.38.4个时期的Kc_x值以0.2~0.6之间的区域占主体,为55%以上.实际蒸散量在时间变化和空间分布上与Kc_x值基本一致.随着月份的增加实际蒸散量低值级的区域面积逐渐缩小,相对应的高值级的面积逐渐增大,整个生长季以30~90 mm的蒸散量为主.5-8月牧草实际蒸散量和NDVI值的相关系数达到0.446,通过了0.01水平的显著性检验.     

基于临近台站气象数据的参考作物蒸散量估算方法

参考作物蒸散量（ET₀）是评估区域植被耗水进而指导水资源优化管理所需的主要参数之一,但我国大部分地区标准化气象台站稀疏、部分研究点的气象资料通常难以获取,给ET₀的计算带来了很大困难。以地处内陆旱区的内蒙古河套灌区为例,利用该区4个标准气象站1981-2006年的气象资料,讨论了研究点在没有历史气象数据且现有气象数据不完备的情况下,采用临近台站气象数据估算ET₀的可靠性。估算方法分别为估算未知气象数据的FAO56 Penman-Monteith方程（PM56）、基于临近台站气象数据校正的经验公式以及利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型。结果表明：（1）在完全没有气象数据的条件下,可采用临近站点的气象数据估算研究点的ET₀,平均绝对误差（MAE）为0.43~0.52 mm d^-1,均方根误差（RMSE）为0.56~0.63 mm d^-1;估算精度与台站间的距离有关,利用维度信息校正太阳辐射值可提高估算精度。（2）仅有最高和最低气温数据时,估算气象数据的PM56方程计算误差较大,且站点之间表现不稳定,人工神经网络模型的估算精度最高,MAE和RMSE分别为0.14~0.22 mm d^-1和0.17~0.29 mm d^-1;校正后的Hargreaves公式的估算效果次之,MAE和RMSE分别为0.23~0.26 mm d^-1和0.30~0.31 mm d^-1。（3）在已知温度和辐射数据时,利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型依然表现最好,MAE和RMSE分别为0.13~0.19 mm d^-1和0.17~0.25 mm d^-1,其他两种方法误差较大。在内陆干旱条件下,利用研究点的气温数据结合临近台站的历史气象信息可有效估算参考作物蒸散发。     

基于岭估计的青海省东部农业区ET_0遥感反演研究

论文利用青海东部农业区内的12个气象站2003—2005年气象资料,应用Penman-Monteith公式计算得到各站逐旬的ET_0值,并进一步研究其与高程(DEM)、地表温度(LST)及归一化植被指数(NDVI)3个因子之间的关系,提取遥感数据并耦合到时间分辨率为旬,空间分辨率为1 km,将其与计算所得ET_0建立多元反演模型。由于3个自变量因子之间存在着很强的相关关系,LST与NDVI间判定系数R2平均在0.7左右,不能直接用最小二乘回归方法建立模型。为有效避免自变量间相关性对模型的影响,研究中采用岭估计方法建模。结果表明,通过岭估计建立2003年10~33旬区域二元模型反演最低精度达76.19%,区域三元模型反演最低精度也有83.54%。与传统方法所建模型相比,检查点均方根误差减小约1.1,反演最低精度提高11%左右,能满足实际应用需求。     

基于SPEI和SPI指数的青海省东部农业区春夏气象干旱特征的评估

青海省东部农业区是青海省重要的粮食生产基地,春夏干旱直接影响着该区农业的有序发展。论文选取青海省东部农业区13个气象站点1961-2014年平均月降水和气温数据,采用泰森多边形法、SPEI和SPI指数、R/S分析等方法对比评估了该区的春夏气象干旱演变特征。研究表明：1）近54 a SPEI和SPI指数显示青海省东部农业区干旱年际变化在2000年代前基本一致,2000年代后变化趋势发生变化;SPEI指数显示2000年代后春夏旱逐渐加重,SPI指数显示2000年代后春旱逐渐缓解该区干旱,气温是导致两者产生差异的主要原因。2）该区干旱面积覆盖率与干旱年际变化规律保持一致,两种指数主要在1990年代中期前后有所不同,1990年代中期后SPEI指数显示的春夏干旱覆盖面积要比SPI指数显示的广。3）SPEI和SPI指数在2000年代后春夏干旱频率呈相反趋势,SPEI指数显示的2000年代为干旱高频期,SPI指数为干旱低频期;两种指数均显示春旱高频区由西部转向东部地区,夏旱高频区由西北转向东南地区。4）根据干旱周期及R/S分析法,未来4~6 a该区春旱加重,北部地区为春旱高发区;未来18~22 a夏旱也有所加重,西部和东部地区为夏旱高发区。5）通过对比分析发现,SPEI指数在该区的适用性较好,能为该区干旱监测提供较为科学的理论依据。     

河南省臭氧污染趋势特征及敏感性变化

基于环境空气质量站点数据及卫星遥感数据,研究了河南省近地面臭氧（O₃）2015～2020年变化特征、趋势和生成敏感性.结果表明,2015～2020年,河南省近地面O₃浓度先上升后下降,2018年浓度最高,O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）年均值为110.70μg·m^-3,各站点间的MDA8值差异逐渐缩小;河南省月均MDA8时间序列表现为上升趋势,增长速率为2.46μg·（m³·a）^-1,经Mann-Kendall趋势检验,除漯河、南阳和平顶山市外其它地市上升趋势均具有显著性意义（P<0.05）;6 a间四季MDA8浓度也呈增长趋势,增长大小为：秋季（19.31%）>冬季（17.09%）>春季（16.82%）>夏季（7.24%）; 2015～2019年河南省对流层NO₂高值集中在西北部,浓度呈下降趋势,下降速率为0.34×10¹⁵ molecules·（cm²·a）...     

青海湖地区潜在蒸散发变化特征及影响因子分析

蒸散发是陆面水循环的关键环节,在高寒、干旱生态环境中表现更加复杂。由于青海湖地区蒸发皿实测值存在数值偏大、长期观测器皿不统一的问题,本文采用Penman-Monteith (P-M)模型研究了青海湖地区天峻、刚察气象站潜在蒸散发的时空变化特征及影响因子。结果表明：(1)1967-2010年青海湖地区潜在蒸散发呈下降趋势,天峻站的平均下降速率为0.807 mm·a^-1,刚察站为0.499 mm·a^-1。(2)青海湖地区存在“蒸发悖论”现象,潜在蒸散发的主要影响因子存在地域差异：天峻为风速主导;刚察则由气温和风速共同主导。(3)与蒸发皿实测值的潜在机理相比,P-M模型更强调水汽输送条件的影响作用;在能量供给条件上,P-M模型与气温关系更密切,而蒸发皿实测值与日照百分率相关性更高。     

河南省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用环境空气质量监测站和国家基准地面气候站数据,研究了2017年河南省臭氧(O₃)污染时空特征及其与颗粒物、前体物和气象因子关系.结果表明,河南省2017年O₃日最大8 h滑动平均值(MDA8)呈现夏季>春季>秋季>冬季的特征,年均值为108μg·m^-3;各地市均有不同程度O₃超标情况,其中,安阳超标天数高达88 d,信阳最少为17 d;春末夏初(5月和6月) O₃污染最为严重,O₃ MDA8月均浓度在140μg·m^-3以上,并在6月达到峰值;定性和定量分析显示O₃ MDA8月均浓度与颗粒物,O₃小时浓度与CO、NO₂呈负相关;不同季节、不同城市O₃MDA8与气象因子(日照时长、气温、降雨、能见度、相对湿度及风速)的相关性具有差异.