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41.
小型蒸发器的水面蒸发量折算系数 总被引:10,自引:0,他引:10
利用1957—2001年全国472个测站小型蒸发器的实测资料及水面蒸发量的理论计算值,对比分析了两者折算系数的分布规律及45 a来的年际变化,同时利用各气象要素建立了回归模型。结果表明,年平均折算系数的全国平均值在0.622左右波动,变幅较小。年平均折算系数较大的地区集中在新疆天山以北、陕西南部和105°E以东的长江流域;内蒙瀚海盆地和横断山脉北部较小。45 a来,286站的年平均折算系数发生了变化,其中96%站点的变化率在±0.04/(10 a)之间。 相似文献
42.
我国参考作物蒸散的空间分布和时间趋势 总被引:23,自引:1,他引:23
根据我国616个地面气象台站1975-2004年的观测资料,利用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式计算各年逐日、逐月参考作物蒸散值(ET0)和年总量.结果表明,我国参考作物蒸散多年平均值大多界于800~1 100 mm之间,西北地区高,东北地区低.1978年出现最大值,1993年出现最低值,青藏高原以东地区波动小,西北地区波动大.参考作物蒸散变化率在-30~30 mm·(10 a)-1之间,西部和长江流域地区显著下降,东部沿海、黄河中上游和东北显著上升.造成我国参考作物蒸散出现先降后增趋势的主要因素是日照时数(净辐射)和饱和差. 相似文献
43.
农田蒸散量计算方法的比较研究 总被引:9,自引:1,他引:8
根据观测资料,采用波文比法、廓线梯度法和综合阻地等分别计算了农田植被层上的蒸散量,并对比分析了不同方法之间的相对误差和相关程度。结果表明,用波文比法计算的潜热通量存在系统性偏小的现象,而工法和综合阻抗法的计算结果比较一致。文中还讨论了不同方法的优缺点和产生误差的可能原因。 相似文献
44.
根据江苏省1960—2009年54个气象台站常规气象观测资料,利用Penman-Monteith公式计算了全省各地区50 a的逐日潜在蒸散量,结合逐日降水量,推算出了相对湿润度指数值,并采用国家标准《气象干旱等级》(GB/T20481-2006)中的相对湿润度分级指标对全省干湿状况进行了评估,分析其时空变化特征。研究表明:1)就全年而言,江苏省半干旱区与湿润区各占50%左右的面积,其中淮北、江淮北部、苏北沿海的北部为半干旱区,江淮南部、苏北沿海的南部、沿江、苏南地区为湿润区;2)降水量和潜在蒸散量是影响相对湿润度指数的两个关键因子,降水量的变化对相对湿润度的时空分布起着主导作用,潜在蒸散量起着辅助作用。3)江苏省1 a中冬季的南北气候干湿反差最大、夏季最小,湿润区范围夏季最大、秋季最小,半干旱区范围秋季最大、夏季没有,干旱区范围春季最大、夏季和秋季没有。夏季气候最湿润、春季气候最干燥。4)淮北和苏北沿海地区的相对湿润度指数年变化呈"单峰型",江淮、沿江和苏南地区的年变化呈"双峰型",苏北沿海地区相对湿润度年内变化最大,沿江地区最小。 相似文献
45.
46.
47.
以南京市ETM+影像为数据源,经嵌套于ERDAS IMAGINE9.1中的ATCOR2大气校正后,提取了南京城区地表温度(land surface temperature,LST)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和减化比值植被指数(reduced simple ratio,RSR),基于实测值和同时相AS-TER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行对比分析。结果表明,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;当RSR小于3.2时,地表温度随植被覆盖增加而锐减,当RSR大于3.2时,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应"饱和"现象;对比比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)应用结果发现,近红外和红光比值的线性拉伸是导致NDVI和RSR表征城市热环境效应存在差异的主因,还与短波红外对水分敏感和能真实反映植被冠层结构有关。中国6大城市热环境案例研究均表明,RSR能直接解释对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异的现象,而不进行土地利用分类,NDVI则无法揭示此现象。 相似文献
48.
西北地区生长季参考作物蒸散变化成因的定量分析 总被引:14,自引:0,他引:14
基于FAO Penman-Monteith 公式计算了我国西北地区126 个测站1961-2009 年的生长季(4-10 月) 参考作物蒸散(ET0) 对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感系数,并结合各气象因子的多年变化特征定量讨论参考作物蒸散变化的原因。结果表明:风速和气温的敏感性虽然相对较低,但因其显著变化,成为引起ET0变化的主导因子,贡献达到-5.22%和3.29%;太阳辐射和相对湿度敏感性较大,但因变化小,贡献仅为-0.76%和0.63%。空间上,气温在西北地区对ET0 变化多为正贡献,风速和太阳辐射多为负贡献;相对湿度在西部多为负贡献,东部为正贡献。估算的4 个气象因子共同作用引起的ET0变化在趋势、数值和空间分布上均与ET0的实际变化基本一致,两者的相关系数高达0.99,表明结合敏感性分析和气象因子的多年变化来解释西北地区ET0变化的原因兼具合理性和可行性。而且该方法弥补了趋势分析法、相关分析法和敏感性分析法的不足,为定量分析ET0变化成因提供一条新思路 相似文献
49.
50.
棉田土壤热通量的计算 总被引:9,自引:1,他引:8
本文在两年棉花田间试验观测的基础上,利用土壤中热传导方程模拟5cm层土壤温度的时间变化,进而推算出其它层次的土壤温度,与实测值相比,模拟均方误最大为0.14,最大温度绝对误差为0.7℃.通过对温度方程求深度上的偏导数获得土壤热通量的计算公式,计算值与实测值比较,均方误最大为0.006,效果较好。本文还通过2cm层土壤热通量与棉花冠层净辐射之间的关系,结果表明土壤热通量与冠层净辐射有着很好的相关性。 相似文献