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1.
蒸散发是水循环的关键环节, 是水量平衡的重要组成部分. 由于在高寒山区进行长期野外观测的难度较大, 导致对区域实际蒸散发的认识不清, 从而无法明确区域水资源分配与不同植被的生态水文功能. 在天山山区, 高寒草甸占其总面积近15%, 其对降水的调节作用巨大, 但目前高寒草甸的实际蒸散发量多用潜在蒸散发进行推算, 缺少实际观测数据. 2012年10月-2013年9月, 利用3个小型蒸渗仪观测了阿克苏河上游科其喀尔冰川综合考察站附近山区的高寒草甸的实际蒸散量, 并尝试利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)估算实际蒸散发. 结果表明:研究区高寒草甸全年内实测蒸散量511.3 mm, 日均蒸散量为1.4 mm·d-1; 在不同时期, 蒸散量变化剧烈, 冻结期、生长前期、生长期和生长后期的蒸散量分别为53.9、41.0、363.8和52.6 mm, 分别占全年蒸散量的10.5%、8.0%、71.2%和10.3%. 最小二乘支持向量机对实际蒸散发的估算精度较高, 对观测资料相对缺乏的高寒山区来说, 不失为一种较好的估算蒸散发方法. 相似文献
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利用东北地区106个站点1951～2007年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算得到各站点的逐日、逐年ET0,并通过反距离插值得到逐年ET0及多年平均ET0网格数据,最后通过墨西哥帽小波变换、Mann-Kendall检验、REOF、倾向率等方法探讨了全区平均ET0及多年平均ET0的时空变化特征。研究结果表明:①全区平均ET0总体上表现较小幅度的增长趋势,其倾向率为3.89 mm/(10a),分别在1982、1953年取得最大、最小值;②在8-16年时间尺度上,全区平均ET0的周期振荡非常明显,期间经历了"少→多→少→多"4个循环交替过程,其中又以8～10年周期内的振荡最为强烈;③多年平均ET0在600～1160 mm之间,空间分异明显,其总体分布特征为:南高北低,西高东低,从东北向西南逐渐增加,等值线呈半环状;④从倾向率来看,ET0增加、减少的面积比例分别为72.61%、26.39%,其中嫩江的增加趋势最明显,倾向率为30.6 mm/(10 a),叶柏寿的下降趋势最明显,倾向率为-24.4 mm/(10 a)。 相似文献
3.
额尔齐斯河源区森林对春季融雪过程的影响评估 总被引：2，自引：0，他引：2
春季积雪融水是额尔齐斯河河源区最重要的水资源. 为探索森林对春季融雪过程的影响, 于2014年融雪期在额尔齐斯河河源区的卡依尔特斯河流域, 选择草地、林中空地和林下三种不同地貌条件, 分别观测积雪消融过程. 结果显示: 积雪消融过程中, 积雪深度和雪水当量的变化并不是同步的; 积雪深度的减小是持续发生的, 是新雪密实化作用的结果; 而雪水当量仅在日均空气温度高于 0 ℃ 时才出现快速的下降. 森林具有显著调节空气温度的功能, 三种类型观测点1.5 m处的日平均空气温度表现为草地>林下>林中空地, 其中, 消融期内草地的平均空气温度(-2.5 ℃)远高于林下(-5.4 ℃)和林中空地(-6.1 ℃); 森林的存在显著减小了空气温度的日较差. 草地、林中空地和林下积雪消融持续期分别为20 d、43 d和35 d, 消融期平均积雪消融速率分别为2.1 mm·d-1、1.5 mm·d-1和 1.2 mm·d-1, 即: 草地>林中空地>林下. 另外, 单棵树对积雪的消融速率有极其重要的影响: 树冠外一定距离内积雪的消融速率约为树冠下积雪消融速率的2倍以上; 但由于树冠超过70%的降雪截留效应, 树冠正下方的积雪消融结束时间仍提前树冠外侧约10 d. 积雪的消融由空气温度和辐射强度共同决定: 当日平均空气温度<0 ℃时, 辐射强度对积雪消融影响较大, 消融过程可由空气温度和辐射强度共同描述; 当温度>0 ℃时, 单独的空气温度可直接反映消融速率的变化. 研究还发现, 该流域内积雪的消融主要发生在每天的14:00-19:00, 该时段内积雪消融量约占全天消融总量的50%以上, 这对流域内积雪洪水预报和水资源利用及管理具有重要的指导意义. 相似文献
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近35a来黑河干流中游平原区陆面蒸散发的变化研究 总被引：13，自引：1，他引：12
利用FAO Penman-Monteith公式计算了黑河流域中游地区农田、草地和荒漠3种不同下垫面条件下的实际蒸散量,分析了1967-2000年近35 a蒸散量的变化规律及季节变化特性,并结合黑河中游甘州(张掖)、临泽、高台和民乐这4个地区的3期遥感影像资料分析了1967、1986、2000年的土地利用变化,最后根据计算的实际蒸散量计算这3种不同下垫面条件下的总蒸散量.结果表明:黑河流域中游平原区陆面蒸散量总体呈现减小的趋势,农田、草地和荒漠3种下垫面条件下的多年平均蒸散量分别为762 mm、285 mm和229 mm;蒸散量的季节变化差异较大,其季节变化在这3种下垫面条件下都表现为夏季实际蒸散量>春季>秋季>冬季,实际蒸散量受季节变化的影响较为明显;同时这4个地区的土地退化较为严重,其中,草地退化较为明显,荒漠面积明显增加,农田面积也有所增加;在1967年4个地区的3种下垫面条件下的总蒸散量为37×108m3,而1986年的总蒸散量为38×108m3,2000年的总蒸散量为39×108m3. 相似文献
5.
通过对ET0计算公式研究进展的总结,分析了在世界上三个时期比较有代表性的计算蒸发腾发量(ET0)的主要公式:修正Penman(MP)公式、Penman-Monteith(PM)公式及标准ASCE-PM公式;以20世纪90年代末期和21世纪初期世界上最新的19个用Lysimeter实验值率定ET0计算值的实验成果为基础,对于不同气候条件下ET0计算方法的普适性分析评估认为:虽PM公式应用效果较好的地区较多,但也有不少地区效果欠佳,MP等公式在一部分地区较好,PM与MP公式并非普适性的,要特别关注标准ASCE-PM公式,总之,这类半理论(半经验)公式均有一定的地区性。仅通过MP、PM公式的计算比较,不能简单地评定哪种公式最优或哪种公式计算ET0值大(或值小),应针对不同地理及气候条件,要经Lysimeter的实验结果才能进行率定比较。文中也对今后研究提出相应建议,有助于ET0计算公式学科的深入研究。 相似文献
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根据西藏高原区38个气象站点自建站到2006年的逐日气象观测资料,利用FAO-56标准Penman-Monteith公式计算各站逐日参考作物蒸发蒸腾量(ET0)。重点分析了7个站点逐日、逐月ET0年内变化规律,采用Mann-Kendall法对其月际和年际ET0进行趋势检验;利用Kriging插值及Surfer8.0空间分析功能,得到西藏高原区年ET0均值的等值线图,分析了全区年ET0均值的空间分布特征。结果表明:昌都、林芝和那曲的逐日ET0在年内变化曲线基本一致,呈现单峰抛物线形状,拉萨、泽当和日喀则的逐日ET0年内变化趋势基本一致,6～9月变化曲线呈现较快的下降趋势,狮泉河的ET0呈现单独变化趋势;所有站点的逐月ET0年内变化规律与逐日ET0相同,最大值均出现在6月份,最小值出现在12月份;日喀则各月及干湿季ET0的Mann-Kendall检验大多呈现显著的降低趋势,其次是泽当,呈现增加趋势较多的是林芝;全系列年ET0均值Mann-Kendall检验呈现降低趋势的站点偏多;西藏高原区年ET0均值具有东部和中南部高,东北部和东南缘低的空间分布规律。 相似文献
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作为计算太阳总辐射(Rs)的主要公式,Angstrom公式参数(a、b)的合理取值是计算参照腾发量(ET0)的重要前提。针对FAO所提出的a、b建议值(a=0.25、b=0.5)在中国无辐射观测资料地区被大量使用,而其合理性尚未得到系统评价的情况,基于中国104个地面站的观测数据,在逐月时间尺度上,讨论了a、b变化对ET0的影响,分析了a、b的地区分布规律,评价了FAO建议值所导致的ET0计算误差,进而阐明了该建议值在中国7个区域的适用性。提出了无辐射资料情况下a、b的地区综合取值方法。主要研究结论是:①参数a、b偏差对ET0的计算有重要影响,在中国无资料地区采用FAO建议值将导致较大的太阳总辐射(Rs)和ET0计算误差。②大多数站点,a的率定值较FAO建议值明显偏小,而b的率定值明显偏大。新疆地区和华南地区a、b率定值分布比较集中,而在其它区域比较分散。③FAO建议参数值在东北、西北和新疆3个区域计算ET0的适用性较好,而在西南和华南两个区域的适用性很差,计算的ET0偏高较大。④提出的地区综合取值方法,能使Rs和ET0的计算精度较FAO建议值显著提高。 相似文献
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基于GRACE重力卫星数据的黄河源区实际蒸发量估算 总被引：1，自引：1，他引：0
利用GRACE卫星数据反演得到黄河源区唐乃亥流域2003-2008年流域水储量变化, 结合同时间段黄河源区降雨及径流资料, 根据水量平衡方程, 估算流域逐月实际蒸发量. 结果表明: 估算的结果与20 cm蒸发皿观测值和SiB2模型模拟的结果具有较好的一致性和相关性. 黄河源区2003-2008年年平均实际蒸发量约为506.4 mm, 其中, 春季(3-5月)为130.9 mm, 约占全年的25.8%; 夏季(6-8月)为275.2 mm, 约占全年的54.3%; 秋季(9-11月) 为74.3 mm, 约占全年的14.7%; 冬季(12月至翌年2月)为26.2 mm, 约占全年的5.2%. 2003-2008年源区降水基本保持不变, 蒸发呈减少趋势, 径流略有增加, 径流峰值期提前, 黄河源区水储量增加速率为0.51 mm·month-1, 相当于82.6×104 m3·a-1, 总增加水量约496.6×104 m3. 降水平均增加速率为0.019 mm·month-1, 水储量增加速率为0.51 mm·month-1, 而蒸发的下降速率为0.52 mm·month-1, 径流的增加速率为0.034 mm·month-1. 因此, 在降水量变化不大的情况下, 蒸发的下降和冻土消融导致水储量的增加明显, 这也是引起地表径流增加的原因. 相似文献
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青海省天然草地退化及其环境影响分析 总被引：6，自引：0，他引：6
根据青海省"三江源地区"和"环青海湖地区"典型生态区域1987-2004年代表性牧草观测站植被监测资料和地面气象数据,结合NOAA/AVHRR卫星遥感数据以及调查数据,分析了两区域十几年来草地退化特征.结果表明:中度以上退化草地面积平均以20×104hm2·a-1的速度递增,草地生产力<750 kg·hm-2的草地面积占全省面积的26.99%.三江源地区牧草产量以4.48～16.48 kg·a-1趋势减少,高度以0.16～0.80 cm·a-1的趋势降低,优势牧草株数的线性递减率分别为11株.a-1和16株.a-1,莎草科牧草开花期和籽粒成熟期的发育百分率下降25～50个百分点;环青海湖地区牧草产量以3.05～4.64 kg·a-1趋势减少,高度以0.75～1.28 cm·a-1趋势降低,以禾本科牧草为代表的优良牧草在群落中的比重分别下降了1%～3%,位于青海湖以南地区的温性草原类和温性荒漠类,递减率分别为0.25%·a-1和0.38%·a-1.青海省天然草地退化主要是在自然和人为因素等作用下发生的,在自然因素中气候的暖干化趋势是草地退化的重要因素,表现在影响牧草的生育期、产量以及草地的群体结构的变化,而20世纪90年代以来极端天气、气候灾害的增多,进一步加剧了草地的退化;人为控制因素中,表现在草畜季节不平衡造成的超载过牧、人口增长以及草地不均匀的放牧压力等,进一步加剧天然草地生态功能的退化. 相似文献
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利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,建立了基于天气预报的参考作物腾发量(ET0)的预测模型.对广利灌区1997~2006年逐日气象信息中的天气类型和风速等级进行量化后,以不同天气预报信息作为输入量,建立10种验证方案,对2007年的逐日ET0进行预测.经验证,方案1~方案7精度均令人满意,其中方案1精度最高.方案1的输入量为气温、天气类型、风速等级3项的预测值,该方案的模型预测值与计算值的统计参数分别为:均方根偏差ERMS为0.5182 mm,相对偏差ER为0.1878,决定系数R2为0.864 8,认同系数IA为0.966 9,回归系数RC为0.9867;方案7精度亦较好,且以上指标统计参数依次为0.6576 mm、0.2332、0.986 6、0.774 7及0.986 6,该方案输入量只有气温项,实用性很强. 相似文献
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Guilin Liu 《Arabian Journal of Geosciences》2016,9(9):541
Irrigation is critical for oasis agriculture in Alar irrigated region, Northwestern China. The reference evapotranspiration (ET0) estimation using a modified Penman-Monteith method recommended by FAO is a baseline for rational irrigation scheduling. Thus, crop coefficients (Kc) were estimated using a ratio between reference and observed evapotranspiration. Then, we analyzed the relationship between temporal crop coefficients (Kc) and synchronized normalized difference vegetation index (NDVI) derived from multi-temporal remotely sensed images. The results showed that reference evapotranspiration increased from spring to summer hereafter decreased gradually to winter with the peak of ET0 ranging from 8 to 9 mm/day. A closely linear relation between NDVI and Kc of cotton was finally acquired with a coefficient of determination of 0.94. An acceptable accuracy of this model by comparing observed and simulated evapotranspiration illustrated the credibility of this model. This paper provides a scientific approach to estimate regional crop coefficient and evapotranspiration. 相似文献
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湿地参照作物蒸散发量是湿地水量平衡的重要因素。本研究选取了扎龙湿地周边8个气象台站1961-2000年的历史数据,通过拟合经典的FAO56 Penman-Monteith模型,建立了估算扎龙芦苇湿地逐月参照作物蒸散发的经验模型。建模时考虑到各气象因子对潜在蒸散发的作用,尝试了不同的组合方式及拟合模型,最终采用月最高气温、月最低气温、月降雨量和月平均风速四个因子,建立了非线性e指数方程。该模型与Blaney-Criddle、Priestley-Taylor、Hargreaves等三个常用经验模型进行了比较,得到较好的结果。新建模型在各气象站的应用表明,能够显著逼近FAO56 Penman-Monteith模型结果,计算的逐月参照作物蒸散发具有理想的精度。 相似文献
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利用贵州省18个气象站1961~2001年逐日气象资料,采用Penman-Monteith方程计算潜在蒸散发量,对以辐射和气温为基础的简化公式参数进行率定,对比分析不同计算公式推求的潜在蒸散发量之间的差异以及用于气候变化情景下预测适用程度。结果表明,各种潜在蒸散发量公式经参数率定后计算的多年平均蒸散发量相近,但变化趋势存在较大差异。与考虑综合气象因子对潜在蒸散发影响的Penman-Monteith公式计算结果相比,以辐射为基础的蒸散发公式在该地区的适用性较好,以气温为基础的蒸散发公式用于气候变化情景下潜在蒸散发量预测,结果偏大。 相似文献
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长江源区高寒退化湿地地表蒸散特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
青藏高原作为“亚洲水塔”,对东亚乃至全球大气水分循环都有非常显著的影响.高寒退化湿地是高原上生态多样性的保证,也是水汽循环和地表径流的重要源地,其地气之间水分交换不但可以反映气候变化,而且也对生态环境保护具有重要意义.以长江源区隆宝滩湿地连续一年、每10分钟一次的观测资料为基础,利用FAO Penman-Monteith方法分析了长江源区高寒退化湿地蒸散量的变化特征及其与环境因子之间的关系.结果表明：1）牧草生长期,潜在蒸散量日、月变化特征显著;实际蒸散量整体表现为冬小、夏大,夏季蒸散贡献最大.2）观测期间,蒸散量远大于降水量,水分亏损严重,局地蒸散对降水的贡献较高.3）土壤温度对蒸散发过程影响显著,尤其是表层5 cm地温与蒸散发相关性较好,土壤湿度变化表明其为蒸散发过程提供了充足的水分.4）全年变化中,气温是影响蒸散的主要因素.晴天中,高寒退化湿地实际蒸散量与辐射具有几乎相同的变化趋势,气温对蒸散量影响较小,蒸散量与相对湿度呈现显著的反相关. 相似文献
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研究地下水埋深对淮北平原冬小麦耗水量的影响,对浅埋区农业水管理具有重要意义。基于2017—2020年五道沟水文水资源实验站大型称重式蒸渗仪群,模拟不同地下水埋深下冬小麦蒸散发变化过程,以蒸散量表征小麦耗水的变化,识别影响小麦耗水的关键环境因子,探索不同情景小麦耗水特征。全生育期内各地下水埋深0.5,1.0,2.0,3.0 m下小麦蒸散量依次为510.50,499.33,567.88,727.88 mm,各埋深下表层10 cm处土壤含水率与蒸散量相关系数依次为?0.42,?0.69,?0.53,?0.43;依据太阳辐射量划分3类典型日,典型日内蒸散强度为:强辐射日约0.30 mm/h、弱辐射日约0.07 mm/h、微弱辐射日约0.03 mm/h;蒸散峰历时依次为:5:00—20:00、7:00—17:00和9:00—17:00;太阳辐射强时,地下水埋深对蒸散强度峰值出现的时间影响较小,而太阳辐射过弱时,地下水埋深大会阻滞能量传输,蒸散强度峰值滞后;表层土壤水是蒸散发的主要来源,尤其在1.0,2.0 m埋深下表层土壤水对蒸散发贡献率更高;太阳辐射、净辐射和土壤热通量正向驱动小麦耗水,表层土壤水分、平均气温和空气湿度反向驱动。 相似文献
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Francisco Gomariz-Castillo Francisco Alonso-Sarría Francisco Cabezas-Calvo-Rubio 《Earth Science Informatics》2018,11(3):325-340
Evapotranspiration is difficult to measure and, when measured, its spatial variability is not usually taken into account. The recommended method to estimate evapotranspiration, Penman-Monteith FAO, requires variables not available in most weather stations. Simplified but less accurate methods, as Hargreaves equation, are normally used. Several approaches have been proposed to improve Hargreaves equation accuracy. In this work, 14 calibrations of the Hargreaves equation are compared. Three goodness of fit statistics were used to select the optimal, in terms of simplicity and accuracy. The best option was an annual linear regression. Its parameters were interpolated using regression-kriging combining Random Forest and Ordinary Kriging. Twelve easy to obtain ancillary variables were used as predictors. The same approach was used to interpolate Hargreaves and Penman-Monteith-FAO ET0 on a daily basis; the Hargreaves ET0 layers and the parameter layers were used to obtain calibrated ET0 estimations. To compare the spatial patterns of the three estimations the daily layers were integrated into annual layers. The results of the proposed calibration are much more similar to Penman-Monteith FAO results than those obtained with Hargreaves equation. The research was conducted in south-east Spain with 79 weather stations with data from 01/01/2003 to 31/12/2014. 相似文献