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运用波文比-能量平衡法和大型蒸渗仪对沙地春小麦的蒸散量进行了连续的测定和估算,并对由于降雨和灌溉所引起的土壤有效水分变化与沙地春小麦蒸散量之间的相关关系进行了初步探讨。结果表明:①春小麦蒸散量在降水或灌溉后1~2 d最大,然后逐渐下降,说明春小麦的蒸散速度受土壤有效水分含量的影响;②春小麦出苗前和生长初期,蒸散以地表蒸发为主,蒸散量较小,感热通量和土壤热通量较大;随着时间推移,L AI(叶面积系数)逐渐增大,由于作物遮蔽,感热通量和土壤热通量减小,潜热通量对净辐射贡献增大;③测定期间,波文比在早晨日出前(5:00)达到最大,至下午15:00左右下降为最小,然后开始增大至次日凌晨;④应用波文比-能量平衡法估测的沙地春小麦蒸散量与大型蒸渗仪的测定值一致性较好,相关系数R2为0.9055。 相似文献
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泾河上游流域实际蒸散量及其各组分的估算 总被引：7，自引：1，他引：6
利用分布式生态水文模型SWIM,基于泾河上游(泾川测站以上) 植被、土壤、气象和水文数据对研究区进行了水文过程的模拟,从而估算了流域的实际蒸散量及其各组分。结果表明：SWIM模型能够较好的模拟泾河上游流域的水文过程,模拟的流域多年(1997-2003 年) 平均实际蒸散量为443 mm,其中土壤蒸发量为259 mm,植被蒸腾量为157 mm,冠层截持量为27 mm。石质山区的森林覆盖区和非森林地的年蒸散总量在整个流域分别具有最大值和最小值,为484 mm和418 mm;黄土区实际蒸散量介于二者之间,平均为447 mm。森林覆盖地区土壤蒸发明显小于其它区域,而蒸腾和冠层截留明显大于其它区域。年内蒸散量主要集中在5-8 月份,占全年总蒸散量的60%,且冠层蒸散比例较大达63%。整个流域湿润年份较干旱年份蒸散量增加了78 mm,其中土壤蒸发增加最多,其次是冠层蒸腾,冠层截留蒸发最小。 相似文献
3.
分析陕甘宁黄土高原区地表蒸散变化特征及其影响因素,可以为区域水资源规划、生态环境改善提供依据。本文利用MOD16蒸散数据,统计分析了陕甘宁黄土高原区2000-2012年地表实际蒸散量的时空变化特征,并结合国家气象站点观测数据和基于像元的相关分析法探讨了其影响因素。结果表明:(1) 2000-2002年蒸散量迅速上升,在2003年达到最高值378.6 mm, 2003-2006年蒸散量呈下降趋势,2006年之后蒸散量呈现缓慢上升趋势。(2) 近13年来,陕甘宁黄土高原区多年平均蒸散量具有明显的空间差异,蒸散量自西北至东南递增,最南部的六盘山、子午岭、黄龙山地是3个主要的高值区;年蒸散量以夏季最多,其次是春季,秋季和冬季最少,且季节蒸散的分布与年蒸散的空间分布格局基本一致。(3) 陕甘宁黄土高原区蒸散量草地和耕地的贡献率最高,密灌丛、疏灌丛次之,常绿针叶林、森林草原贡献率则较小。(4) 陕甘宁黄土高原区动力因素对地表蒸散量影响以正相关为主,风速对该区影响较大;热力因素对地表蒸散量影响以负相关为主,其中气温与蒸散在空间上呈负相关的区域较大,日照时数与蒸散在空间上的负相关区域的面积次之;水分条件(降水量、相对湿度)对蒸散的影响也以正相关为主。 相似文献
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基于MOD16产品的鄱阳湖流域地表蒸散量时空分布特征 总被引：17，自引：0，他引：17
基于MOD16遥感数据集,统计分析了鄱阳湖流域2000-2010年地表蒸散量的年际和年内时空变化状况,探讨了不同地表类型下蒸散量的差异性变化特征。研究表明:①MOD16产品的精度能够满足鄱阳湖流域地表蒸散量时空变化分析的要求;②流域内平均蒸散量的年际波动较大,以2003年、2007年尤为突出,分别超出多年平均值49.28 mm和46.71 mm。ET空间格局呈现四周高、中间低的分布规律,尤其在高植被覆盖区蒸散量较大;③年内蒸散量呈单峰型分布,季节性变化特征明显,地表蒸散主要集中在5-9月份,最高值出现在7月;④土地利用特点基本影响着流域蒸散量的分布状况。蒸散强度大小按地表类型排序依次为林地>草地>农田>裸地>城镇。研究结果对鄱阳湖流域旱涝灾害成因分析、生态需水量研究等均具有一定的理论和实践参考意义。 相似文献
5.
无定河流域水量平衡变化的模拟 总被引：11，自引：1，他引：10
利用黄土高原无定河流域1982~1991年的水文气象、土地利用、土壤质地、数字高程和NOAA-AVHRR遥感信息,建立基于土壤-植被-大气传输机理的分布式生态水文模型,模拟流域水量平衡的时空分布。研究结果发现,该流域的年平均植被指数(NDVI) 的年际变化不明显,但NDVI最大值的年际变化显著。该流域年累计NDVI与降水年总量关系不明显,说明该流域植被的生长并不完全受控于降水总量。模拟的实际蒸散量用无定河及其岔巴沟子流域实测降水与实测径流的差值进行验证,误差小于5%。整个流域模拟时段的平均降水量为372±53 mm yr-1,实际蒸散量为334±33 mm yr-1,其中蒸腾为130±21 mm yr-1,有明显的年际波动。地表径流的年际变化相对较小。蒸散发的季节变化特征与降雨基本一致,即7、8、9月雨季高,其他月份低。降水量和实际蒸散量呈现显著的空间分异性,表现出由东南(高NDVI) 向西北(低NDVI) 递减的梯度差异。地表径流的空间分异亦沿东南-西北梯度变化,但高值分散在中部。以岔巴沟子流域1991年的地表覆被度为基准,发现在全流域都覆盖上某一种植被的情况下,蒸腾和土壤蒸发的变化非常明显,地表径流和实际总蒸散的变化并不显著。只有在全流域都变成荒漠情景下,实际总蒸散才显示出较明显变化(17%),表明在西北干旱半干旱区,土地利 相似文献
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1960—2017年艾比湖流域实际蒸散量与气象要素的变化特征 总被引：1，自引：1，他引：0
传统估算蒸散发的方法大都基于局地尺度,而在生态水文发生剧烈变化的资料稀缺流域背景下,充分考虑流域下垫面的空间变异性的陆面过程模型为流域长时序、大尺度及连续模拟实际蒸散量提供了新途径。以艾比湖流域为研究区,应用可变下渗能力模型（VIC）模拟1960—2017年艾比湖流域的水文过程,探讨研究区值实际蒸散发量的年、月、日时空变化规律,并运用小波分析方法对5个气象要素及研究区实际蒸散发量的模拟值进行多尺度特征分析,结果表明：① VIC在温泉和博乐的径流纳什效率系数（NSE）分别为0.09和0.23,模拟效果较为满意;VIC实际蒸散量的模拟值与理论计算值,R2达0.80,均方根误差（RMSE）为31.76 mm a-1,NSE为0.32,模拟效果相对较好;② 时间尺度上,艾比湖流域58 a来年际实际蒸散量呈上升趋势,年均实际蒸散量以1.03 mm a-1的速率递增;月值和日值蒸散量均呈单峰趋势;且年代际变化中5—7月的实际蒸散量在20世纪90年代和21世纪呈现下降趋势,20世纪70年呈现上升趋势,而其余月份无明显变化;③ 空间分布上,艾比湖流域内实际蒸散发量总体上呈现高海拔及其附近地区蒸散强烈,从春季到夏季,强蒸散区由西北向东南转移,年实际蒸散量空间分布与春夏季分布一致;④ 艾比湖流域实际蒸散发量与各气象要素在时频域中均存在1~4个显著性周期,且在一定尺度的周期上,平均风速、平均温度以及日照时数超前于实际蒸散量变化,而年降水量和相对湿度滞后于实际蒸散量变化,受降水影响实际蒸散发1965年和2003年发生1 a周期的“强—弱”转换,受相对湿度影响实际蒸散量在1965年和2008年发生2~4.5 a周期的“强—弱”转换。 相似文献
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基于MODIS数据的博斯腾湖流域地表蒸散时空变化 总被引：4，自引：0，他引：4
基于2002～2009年期间的MODIS遥感数据和气象观测数据,运用能量平衡法计算博斯腾湖流域的地表蒸散量,蒸散平均绝对误差为12.39 mm,相对误差为14.15%。根据遥感反演结果分析了研究区地表蒸散的时空变化特征及其与降水、气温等气候因子的关系。博斯腾湖流域年地表蒸散表现出西北高东南低的空间分布格局,明显受到土地覆盖类型的影响。蒸散季节变化主要表现为单峰形式,夏季蒸散量占全年总蒸散量的48.10%。降水、气温对于博斯腾湖流域的地表蒸散变化有重要影响,并且在不同季节中两者的贡献度存在很大差异。 相似文献
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祁连山中部亚高山草地作物系数估算 总被引：1，自引：1，他引：0
利用Lysimeter蒸散仪于2011-2014年对祁连山中部黑河上游天涝池流域亚高山草地实际蒸散量进行观测。用FAO Penman-Monteith模型对草地参考蒸散量进行估算,根据草地植被高度结合气象数据,以估算日尺度作物系数,以估算的作物系数与模拟的参考蒸散量计算草地实际蒸散量,并用观测值进行验证。结果表明：FAO改进后的作物系数计算方法适合该区域草地作物系数的计算;以FAO Penman-Monteith模型估算的日蒸散量为0.50~7.26 mm,生长季日均蒸散量有年际变化,2011年 > 2014年 > 2012年 > 2013年。总体来看,土壤蒸发总量年际变化不大,影响蒸散量年际变化的主要部分是植被的蒸腾。 相似文献
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应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子分析 总被引：12，自引：8，他引：12
遥感方法估算区域蒸散量应用比较广泛的有两种,一种是完全以地表热量平衡方程为基础．用遥感方法估算出净辐射、土壤热流量和显热通量,然后用余项法求出蒸散量;另一种是以Penman—Monteith方程为基础．结合地表热量平衡方程,直接估算出蒸散量。本文根据国内外的研究现状,对应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子进行了深入的分析,这些制约因子包括(1)图像信息源;(2)反照率、比辐射率和表面温度等地表参数的遥感反演精度;(3)空气动力学阻抗和表面阻抗模型;(4)估算结果的验证方法(5)时间尺度的扩展问题。分析结果表明：长期以来由于这些因子中所涉及到的许多关键技术和难点问题都没得到很好的解决,因而极大地制约着应用遥感方法估算区域蒸散量的发展。通过对制约因子的分析．可以有助于高精度遥感蒸散模型的建立。 相似文献
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黄土高原陆地表层作物生长季最大可能蒸散量的变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于黄土高原1961~2008年气候资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算作物生长季最大可能蒸散量,分析其时空分布、异常分布特征和次区域时间演变特征。结果表明:一致性异常分布是黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的最主要空间模态。高原西北部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著增加趋势,且发生突变现象;高原东北部区域和高原东南部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著下降的趋势,也发生突变;黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的3个空间分区中,3~4a的周期振荡表现得比较显著。 相似文献
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基于MOD16监测陕西省地表蒸散变化 总被引：3，自引：0，他引：3
基于MOD16数据产品结合气象数据,统计分析了陕西省2000-2013年地表蒸散的时空分布特征,研究表明MOD16蒸散产品能够满足陕西省地表蒸散时空分布研究的要求,结果对陕西省水资源的有效利用具有重要的理论和实践意义。主要结论:(1) 2000-2013年蒸散(ET)、潜在蒸散(PET)年际波动不大,全省ET平均值在490 mm左右, PET平均值在1550 mm左右,年平均ET与PET的差距说明陕西省较为干旱缺水。全省ET、PET的年内变化都呈单峰分布趋势,两者变化存在差异, 6月两者差距最大,此时最为缺水。(2)陕西省不同区域蒸散有明显的空间分布差异,陕西南部水分较为充足,而在陕西北部较为缺水。陕西中西部区域干旱有所缓解,中东部区域干旱加重。(3)各功能区年平均ET与PET大小顺序正好相反,干旱程度顺序为防风治沙工程区>陕北退耕还林区>渭北退耕还林区>关中农业生产区>陕北天然林保护区>陕南退耕还林区>陕南天然林保护区。各功能区年内ET月平均变化差异明显,可分为三类,单峰型、波动型、双峰型。(4)蒸散的时空变化与气候特点,特别是水热条件的时空变化有很高的相关关系,而与植被的分布和生长状况也紧密相关。 相似文献
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《干旱区地理》2016,(4)
干燥度指数作为潜在蒸散量和降水量之比,是表征气候干湿状况的重要指标。基于1960-2014年华北平原59个站点逐日气象数据,通过Morlet函数、Mann-Kendall检验、主成分分析等方法探讨了华北平原干燥度指数的时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)区域多年平均干燥度在0.97~3.50之间,呈现出自西向东、自北向南、自西北向东南逐渐减少的空间特征。(2)时间上,干燥度年际线性变化趋势不明显,但存在周期结构性,主周期为15 a左右;年内季节变化为冬季春季秋季夏季;空间上,河南省大部分地区干燥度指数呈减小趋势,而河南外大部分地区呈增加趋势。(3)1960-2014年华北平原干燥度指数不存在显著的突变点。(4)干燥度指数的气象影响因子分析表明,水分因子对干燥度影响最大,且呈负作用;其次为日照时数和风速,呈正作用;空气冷热状况对干燥度影响最小,呈正作用。 相似文献
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疏勒河上游高寒草甸蒸散对比研究 总被引：12，自引：0，他引：12
利用疏勒河上游草地综合观测点2011年草甸主要生长季节的观测资料,应用小型蒸渗仪法(ML)、涡动相关法(EC)、波文比能量平衡法(BREB)对高寒草甸的蒸散量进行估算和比较分析。结果发现:在观测期间涡度相关法与能量平衡法所测定结果存在能量不闭合现象,能量平衡闭合度0.84;波文比法估算的蒸散量为270.6 mm,比蒸渗仪法测定结果(238.9 mm)高13%,比涡度相关法结果(236.1 mm)高出15%。3种方法估算结果均有较好相关性。涡度相关法可能低估蒸散量,波文比能量平衡法对蒸散量有所高估。考虑到蒸散估算精度和连续性观测等方面,涡度相关法更具优势。 相似文献
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我国西北干旱区内陆河流域水资源匮乏,水资源利用主要用于农业生产,准确估算内陆河流域蒸散发与农业灌溉效率,对研究内陆河流域气候变化和水资源合理利用具有重要作用。利用基于地表能量平衡方程的SEBAL模型,对2017—2018年疏勒河流域蒸散量进行定量估算与时空分布特征分析,并结合降水量与净灌溉水量数据,对疏勒河流域昌马灌区的年内灌溉水有效利用系数进行估算。结果表明：（1） 疏勒河流域2017—2018年日均ET呈单峰变化趋势,最大值为6月的5. 03 mm·d–1,最小值为12月的0. 55 mm·d–1,并存在明显的空间分布差异。（2） 疏勒河流域四季ET差异显著,夏季ET达到最高的201. 83 mm,春秋次之,冬季最低为53. 92 mm;ET由东南向西北逐渐减小,流域上游ET明显高于中下游地区。（3） 昌马灌区各灌溉时段不同的灌溉水量造成了各灌季蒸散量的差异,灌区ET高值区主要分布在中部与东南部,低值区主要分布在西北部和灌区边缘。（4） 昌马灌区年内灌溉水有效利用系数呈下降趋势,其中春灌、夏灌、秋灌和冬灌分别为0. 76、0. 71、0. 69和0. 55,年均灌溉水有效利用系数为0. 67。 相似文献
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利用遥感获取的植被指数和地表温度信息,进行地表能量和水分平衡过程研究是目前陆表过程研究的前沿。根据地表能量和水分平衡原理,对地表温度(Ts)、植被指数(VI),地表蒸散发(ET)之间的空间关系进行了分析,并基于假设条件,构建了温度植被蒸散指数(TVETI)。为验证TVETI表征地表蒸散的能力,利用环境卫星数据和SEBAL模型,对SEBAL模型中各能量通量构建的蒸散指数与TVETI进行线性回归分析,从2012年4~9月6个不同日期的确定性系数分别为:0.838、0.935、0.912、0.921、0.926、0.825, TVETI能很好的表征地表蒸散能力。通过对SEBAL模型估算的ET和TVETI估算的ET进行交叉验证发现,两者大小一致性显著, TVETI可以实现区域尺度地表蒸散发的快速估算。 相似文献
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松嫩平原西部参考作物蒸散量变化过程 总被引：20，自引：0，他引：20
采用松嫩平原西部34 个气象站1951~2000 年5 个气象要素资料, 运用FAO Penman- Monteith 方程计算参考作物蒸散量, 建立了各站与区域蒸散量序列。运用气候数理统计方法对蒸 散量序列时空变化特征进行诊断分析, 并以点、面相结合的方式揭示气候突变规律。结果表明, 蒸 散量基本上以西南部沙地为高值中心向东北呈带状递减; 近50 年区域蒸散量略呈增加趋势, 研 究区北部的蒸散量增加贡献最大; 区域蒸散量以1962 和1982 年为转折点, 呈明显的阶段性变 化; 在50 年的演变过程中, 区域蒸散量被检测到2 次增加突变和1 次减少突变, 典型站突变发生 时间与区域突变基本相符, 但突变性质存在明显的地域差异。 相似文献
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由于缺少足够的观测资料,人们对青藏高原上蒸散问题的认识还不充足。以1998年5~9月"全球能量与水循环亚洲季风之青藏高原试验"加强观测试验期(GAME-Tibet IOP)资料为基础,结合1967~2006年40 a的气象站数据,计算了6个样点的参照蒸散量和潜在蒸散量,并在此基础上估算了实际蒸散量的大小。结果显示,高原参照蒸散有下降趋势,但在试验期内却比40 a平均值明显偏高,且和潜在蒸散之间表现出很强的相关性;试验期内气温、太阳辐射强度、风速以及饱和水气压差等环境因子的值均高于40 a的平均状况;太阳辐射强度、风速、饱和水气压差的增强是导致参照蒸散量升高的主要原因,其中以后两者对参照蒸散量的影响尤为显著;试验期内旬实际蒸散量在9~23 mm之间波动,6~8月份实际蒸散的总量可达123.3~136.9 mm,占同期降水量的38.2%~73.4%;蒸散在高原地气相互作用过程中有重要作用。 相似文献
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蒸散是地球水循环的关键驱动因子,是地表水平衡和能量平衡的重要分量,因而也体现生态系统水文调节局地热调节功能;青藏高原是长江和黄河等重要河流的发源地,该区域水量平衡对区域生态安全具有重要意义。本文对全球尺度发展的遥感蒸散双源模型ARTS,利用涡度相关观测数据进行验证和评价,以空间插值的气象数据,卫星遥感的FPAR和LAI等驱动模型,估测1982-2014年间青藏高原实际蒸散ET,分析其年际和季节动态变化特征,并采用敏感性分析法和多元线性回归分析计算各气象因子变化对蒸散量变化的贡献率,探讨影响青藏高原蒸散量变化的主导因素。结果表明:(1)估测值能解释观测值季节变化的80%以上(复相关系数R~2=0.80,显著性水平P 0.001),表明模型具有较高的估算准确度。(2)近30多年全年、春、夏和秋季影响蒸散年际变化呈显著增加趋势;但变化趋势存在显著的区域分异,全年或夏季藏南河谷地区呈显著降低趋势(每10年降低20 mm以上),而阿里、拉萨河谷、青海海北地区则为增加趋势(每10年增加10 mm以上)。(3)敏感性分析和多元线性回归分析均表明,年际变化趋势的主导因素是气候变暖,其次是降水的不显著增加;但植被变化的影响也较大,与气候因子共同能够解释蒸散趋势的56%(多元线性回归方程R~2=0.56,P0.001);低覆盖草地多年蒸散分别是高、中覆盖度草地的26.9%和21.1%。青藏高原在显著变暖、不显著变湿的气候变化背景下,地表蒸散的增加必以冰川融水为代价而威胁区域生态环境安全,如何保护生态,维持区域社会可持续发展是难题和巨大挑战。 相似文献
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干旱区的蒸散发（ET）研究对干旱区的水资源管理和生态系统恢复具有重要意义。本文基于SEBS模型和参考作物蒸散量估算2009年3—9月黑河流域中游地区蒸散发。使用涡度相关蒸散数据验证表明,SEBS模型能够有效估算黑河流域中游的蒸散发。从各月的ET分布状况来看,区域平均ET有着明显的月变化;植被生长季内ET总量空间分布差异大,在23.4~752.6 mm之间,区域平均值为428.7mm。通过对SEBS模型参数敏感性分析发现,SEBS模型对地面温度最为敏感,其次是空气温度,再者是风速和反照率,对NDVI和空气湿度的敏感性最小。 相似文献