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参考作物蒸散量对气象要素的敏感性分析 总被引：4，自引：2，他引：2
为了研究参考作物蒸散量(ET_0)对气象要素的敏感性,利用新乡地区1951―2003年逐日气象资料,由Penman-Manteith公式计算参考作物蒸散量,采用敏感曲线和敏感系数方法分析了参考作物蒸散量对气象要素的敏感性。结果表明,温度、风速和日照时间3种气象要素与ET_0正相关,相对湿度与ET_0负相关。1―12月,相对湿度和风速的敏感系数表现为"先减小后增大"趋势,而日照时间和温度敏感系数表现为"先增大后减小"趋势。在全年中,ET_0对气象要素的敏感程度表现为相对湿度风速日照时间温度;第一、四季度各气象要素在季尺度中的敏感性均为相对湿度风速日照时间温度,第二季度表现为相对湿度日照时间风速温度,第三季度表现为相对湿度日照时间温度风速;冬小麦生育期典型时段内各气象要素敏感性在1、3、10月份均表现为相对湿度风速日照时间温度,5月则表现为相对湿度日照时间风速温度。 相似文献
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黑河流域近53年气候变化对参考作物腾发量影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2016,(5)
全球气候变化已成既定事实,其直接影响着陆地蒸散发及水平衡。基于Mann-Kendall非参数检验法、Pettitt突变点检验法以及GIS的空间分析功能,分析了黑河流域16个站点1960-2012年风速、气温、湿度、净辐射和参考作物腾发量(ET_0)的时空变化特征,并采用去气象因子趋势法评估了气候变化对ET_0的影响。结果表明:黑河流域平均风速、平均相对湿度、净辐射呈减少趋势,平均气温呈显著增加趋势;在气候变化背景下,流域参考作物腾发量年均减少0.37mm。各站年ET_0与气温、风速、净辐射呈正相关,与相对湿度呈负相关,且影响ET_0的主要气象要素是气温和风速。额济纳旗和高台参考作物腾发量的变化很大程度上决定着流域参考作物腾发量的变化。ET_0和各气候因子均存在明显的突变点和时空差异;流域ET_0的变化也存在时空差异,风速变化是导致其空间差异的主要原因。 相似文献
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根据1951—2016年河南省10个典型气象站点逐日气象资料,利用Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量,通过Mann-Kendall检验、克里金插值分析、通径分析等方法,对河南省近66 a参考作物蒸散量的时空变化特征及主要影响因素进行了分析.结果表明:河南省整体ET_0随年际变化呈下降趋势,降幅约为1.37 mm/a,其中安阳、洛阳、郑州、商丘、许昌、宝丰、西华和驻马店等地ET_0下降趋势显著;河南省ET_0曾在20世纪80年代初期经历了由高至低的突变,降幅约为62 mm/a;近66 a来,河南省年参考作物蒸散量介于917~1 007 mm之间,中部地区即郑州市南部、许昌市西北部参考作物蒸散量较大,而在东南部即西华、宝丰、商丘和驻马店,参考作物蒸散量较小;突变前后ET_0空间分布差异显著,且四季ET_0空间分布差异明显,其中春季和夏季分布特征与全年分布较为接近;对ET_0构成主要影响的气象因子排序依次为风速、日照时数、平均相对湿度和平均温度;风速、日照时数和平均温度与ET_0呈正相关,平均相对湿度与ET_0呈负相关.该研究可为河南省农田水分管理提供科学依据. 相似文献
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山西地区近55年参考作物蒸散量的变化特征及其主要影响因素分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用1955—2009年山西地区5个站点(大同、阳泉、太原、吕梁和临汾)逐日气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0),分析了不同地区的气象要素(温度、相对湿度、日照时数和风速)和年ET0随时间变化特征,并采用敏感性分析方法对影响ET0变化的主要气候因子进行了探讨。结果表明,5个站点平均温度和平均相对湿度从低纬度到高纬度逐渐增大;而平均风速和平均日照时数则逐渐减小。5站点的多年平均温度随时间有平缓上升趋势。大同和阳泉的年ET0高于其他站点,其他站差异不明显。4气象要素中对大同、太原和吕梁站ET0影响最大的要素为相对湿度,对临汾站ET0影响最大的要素为日照时数,温度变化对各站点ET0的影响作用最小。 相似文献
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辽西地区潜在蒸散发敏感性分析及变化成因研究 总被引：3，自引：3，他引：0
【目的】了解辽西地区潜在蒸散发敏感性及蒸散发变化成因。【方法】基于辽西地区13个气象台站1965—2015年的基础气象资料,依据FAO-56 Penman-Monteith法估算了辽西地区近50 a的蒸散发(ET_0),采用Mann-Kendall检验法对ET_0及各气象要素的变化趋势进行了检验,同时基于敏感性系数法探讨了ET_0对各气象要素的敏感性,并定量揭示了引发ET_0变化的主导因子。【结果】1965—2015年,辽西地区年均ET_0以12.5 mm/10 a的速率显著降低,均值为1 007.6 mm/a,空间上由西南向东北呈低—高—低的分布格局;最低温度和最高温度表现为极显著升高趋势,风速和太阳辐射表现为极显著降低趋势,相对湿度未发生明显变化;辽西地区ET_0对各气象要素的敏感性依次为:相对湿度最高温度风速太阳辐射最低温度,且ET_0与相对湿度变化呈负相关,而与其他要素变化均为正相关;最低温度、最高温度的升高和相对湿度的降低引发区域ET_0变动为正贡献,而太阳辐射和风速的降低则为负贡献,且贡献率最大的为风速,最小的为相对湿度。【结论】风速的降低是引发辽西地区ET_0降低的主导因子。 相似文献
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【目的】探讨BP、极限学习机、小波神经网络算法在广东典型气候代表站点的适用性,建立ET_0简化计算模型。【方法】以韶关、深圳、广州、揭西、湛江站为研究对象,收集各站1981—2010年逐日平均、最高、最低气温、相对湿度、日照时间、风速观测数据,以FAO-56Penman-Monteith ET_0计算值为基准,对比3种算法计算效结果,确定最优算法,并结合因子敏感性分析建立了ET_0简化计算模型。【结果】①P<0.05显著水平下,广州、韶关站各气象因子均差异显著;湛江、广州、揭西、深圳4站除日最高气温差异显著,其他气象因子差异均不显著;②ET_0因子敏感性分析中,韶关、广州、深圳3站日最低、最高气温、日照时间敏感系数较大,韶关站为0.040、0.113、0.223,广州站为0.043、0.101、0.208,深圳站为0.054、0.105、0.181;揭西和湛江站日最高气温、相对湿度、日照时间敏感系数较大,分别为:0.105、-0.040、0.216和0.098、-0.072、0.197,综合各站来看,日最高气温、日照时间最为敏感;③全因子输入条件下,ET_0计算精度表现为BP>极限学习机>小波神经网络;④ET_0简化计算精度表现为BP(全因子输入)>BP-1(日最高、最低气温,相对湿度,日照时间作输入)>BP-2(日最高气温、日照时间输入),但差值不大。【结论】因此,基于日最高气温、日照时间2因素的BP算法一定程度能简化计算ET_0。 相似文献
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潜在蒸散发(ET_0)是估算作物需水量的基础。根据石羊河流域5个气象站5年的气温、风速、相对湿度等日气象要素资料,采用Penman-Monteith公式计算石羊河流域的ET_0,建立六因子、四因子和三因子的支持向量机(SVM)模型与人工神经网络(ANN)模型模拟日ET_0,对模拟值与计算值进行比较,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)以及皮尔逊相关系数(R)作为模型的性能评价指标,对模型进行检验以获得模拟精度较高的模型。结果表明:相同因子输入下ANN模型较SVM模型在石羊河流域模拟日ET_0有着更高的模拟精度。该研究可为气象要素资料不全的站点提供模拟日ET_0的可行方法。 相似文献
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江苏省参考作物蒸散量的时空变化及影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】参考作物蒸散量是水分循环和能量循环的重要组成部分,研究其变化特征及影响因素可以为该地区合理利用水资源,高效水分管理及农业生产布局提供参考。【方法】利用1961-2018年江苏省60个站点的风速、温度、相对湿度和日照时数等逐日数据计算了逐日蒸散量(ET0),并采用气候倾向率、敏感性分析、通径分析、贡献率分析等方法对江苏省ET0的时空变化及影响因素进行分析。【结果】①江苏省1961-2018年平均ET0为976.8 mm,区域整体ET0的变化幅度为-0.44 mm/10 a,共有28个站点ET0呈增加趋势(47%),主要分布在无锡以及苏州等苏南区域,共有11个站点ET0增加趋势显著(p<0.05),其中无锡、太仓、靖江地区ET0气候倾向率较大,分别为18.6、19.0、30.0 mm/10 a。共有32个站点ET0呈减小趋势(53%),主要分布在连云港、徐州、宿迁等苏北地区,共有16个站点ET0减小趋势显著(p<0.05),其中新沂、泗洪、灌南地区ET0减小趋势较大,分别为-19.2、-23.1、-23.2 mm/10a;②丰县(1 007.4 mm)、徐州(1 041.1 mm)以及西连岛(1 130.3 mm)区域为ET0的高值中心;③ET0对平均温度、日照时间、风速为正敏感,对相对湿度为负敏感,且ET0对相对湿度最敏感。平均温度、日照时间、风速、相对湿度与ET0决策系数分别为0.09、0.33、-0.02、0.29。敏感系数空间分布上,ST与SWS纬向分布特征都较明显;④贡献率分析表明,主要影响因素为风速的有22个站点,均分布在苏北地区,其中沛县、泗阳、新沂站风速对ET0变化贡献较大,分别为-13.44%、-12.52%、-12.49%,主要影响因素为相对湿度的有38个站点,主要分布在苏南地区,其中丹阳、靖江、昆山站相对湿度对ET0变化贡献较大,分别为18.47%、18.57%、20.87%,全区平均温度和日照时间不对ET0变化产生主要影响。【结论】苏北地区ET0变化的主要影响因素是风速,且风速贡献率为负,苏南地区ET0变化的主要影响因素是相对湿度,相对湿度贡献率为正。 相似文献
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艾比湖绿洲参考作物蒸散量的敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《灌溉排水学报》2019,(7)
【目的】研究艾比湖绿洲参考作物蒸散量对不同气象因子的敏感性。【方法】利用Penman-Monteith公式,基于艾比湖绿洲1962—2016年4个气象站的逐月气象资料计算ET0。通过敏感性分析,计算最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间和风速的敏感系数,并运用MK趋势检验分析其变化趋势,最后分析了敏感系数在各个站点的变化特征。【结果】通过MK趋势检验,发现参考作物蒸散量、日照时间和风速呈下降趋势;最高温度、最低温度和相对湿度呈上升趋势。通过敏感性分析,发现最高温度、风速在研究区呈下降趋势,最低温度、相对湿度、日照时间为上升趋势。艾比湖绿洲中,各气象因子对ET0的敏感程度为相对湿度>最高温度>风速>最低温度>日照时间。ET0对不同气象因子的敏感系数在空间上存在差异,最高温度、最低温度、风速、相对湿度在艾比湖北部的阿拉山口较高,在温泉站较低;日照时间则在温泉较高,在阿拉山口较低。【结论】相对湿度对艾比湖绿洲ET0的敏感性最高,日照时间的敏感性最低。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(8)
为了明确贵州省参考作物腾发量(ET_0)的时空变化规律及其驱动原因,利用贵州省19个气象站点1959-2015年的日气象数据,运用FAO-56PM公式进行ET_0的计算,分别采用MK趋势检验法、IDW插值法和偏导数计算法分析了贵州省多年ET_0的年际变化趋势、空间分布特征和ET_0变化的气象因子灵敏度分析,并结合多年相对变化率进行贡献率分析。结果表明:贵州省不同地区的多年ET_0表现出不同程度的变化趋势和分布特征,多年年平均ET_0为785~989mm,总体上呈现为由西南到东北递减的分布特征;贵州省ET_0对相对湿度最为敏感,但日照时数(即太阳辐射)是引起贵州省多年ET_0变化的主要驱动因子。对于贵州省ET_0呈现上升趋势的地区应根据其主导驱动因子采取相应的科学措施,以缓解该区域水资源的供需水矛盾,研究结果可为贵州省农作物种植结构调整和水资源的合理配置提供指导依据。 相似文献
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中国粮食主产区主要气象因子时空演变特征及其对参考作物蒸散量影响 总被引：2，自引：2，他引：0
准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的影响,对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。利用中国粮食主产区258个气象站点1961―2013年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,通过M-K趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法,分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明,1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势,而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势;1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区(I区)、温带干旱半干旱地区(II区)、亚热带湿润地区(III区)及暖温带半湿润地区(IV区)多年平均气温均呈增大趋势,平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势;1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降,且ET0在四季呈现出夏季春季秋季冬季的特征;多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关(P0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P0.01);1961—2013年中国粮食主产区全区及I~IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献,其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子,其次为平均气温和风速;而II区ET0变化的主要驱动因子为风速,其平均贡献率WII(风速)为0.37;综上所述,中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应,均呈现出区域性、季节性差异。 相似文献
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气候变化下河北省宁晋县参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《灌溉排水学报》2021,(1)
【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。 相似文献
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参考作物腾发量长期年际变化规律及其机理探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
运用Penman-Monteith方法,对北京昌平、开封惠北及湖北团林3个灌排试验站的近几十年参考作物腾发量(ET0)进行计算,结果显示,惠北及团林站年均ET0在近几十年呈现随时间而下降的趋势,而昌平站年均ET0则随时间而上升。ET0与同步气象资料变化分析表明,ET0的上述变化是由于气象环境变化所引起,其中相对湿度是最主要原因,其次为温度及日照时数。对昌平站,由于相对湿度的降低和风速的增加,ET0表现出上升的趋势;对惠北及团林站,由于相对湿度的增加和日照时数的减少,ET0表现出下降的趋势。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(12)
【目的】研究民勤地区作物需水量的主要影响因子。【方法】基于民勤地区1968―2018年气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了不同时间尺度的平均参考作物需水量ET0,分析ET0变化趋势,并与气象因子变化趋势进行相关性拟合。【结果】1968―2018年民勤地区年平均参考作物需水量呈波动上升趋势,最低值为1968年的3.15mm/d,最高值为2013年的3.72 mm/d,且参考作物需水量的上升趋势是从2003年开始最为明显;参考作物需水量与年平均最高气温、年平均最低气温、年平均气温、年平均相对湿度、年平均日照时间以及年平均风速的相关性比较显著,与降雨量和净辐射相关关系不显著。【结论】民勤地区的干旱状况目前处于平稳期,年平均最高气温和年平均相对湿度是导致民勤地区参考作物需水量年际变化的最主要的气象因子。 相似文献
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基于Penman-Monteith公式计算了我国大理河流域3个气象站1963―2012年的ET0,对大理河流域ET0的时空变化进行了分析,并使用Mann-Kendall法对ET0变化趋势的显著性及突变点进行了探讨;最后,通过Peasron相关系数分析了导致流域ET0变化的主要气象因素。结果表明,1963―2012年大理河流域的ET0总体呈波动性递增,但变化趋势并不显著,突变点为1970、1975、1993年。大理河流域的气候在1963—2012年出现暖干化;ET0在年内分布不均,其最大值在6月,达到了173.8 mm;在流域空间上ET0分布基本呈现出自东北向西南递减的趋势;ET0与平均温度、平均日照时间、平均风速呈极显著正相关关系(α=0.01),与平均相对湿度呈极显著负相关关系。 相似文献
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汾河灌区参考作物蒸散发量变化趋势及影响要素分析 总被引：1，自引：1，他引：0
气候变化直接影响着区域的水循环和水资源管理,而研究潜在蒸散发的变化趋势及其影响要素对于灌区的水资源管理具有重要的作用。选择汾河灌区,利用灌区内气象站的长系列数据,分析了灌区内参考作物蒸散发(ET0)的变化趋势及主要影响要素。结果表明,1951―2014年,灌区ET0没有明显的变化趋势,这主要是由于温度升高和相对湿度降低引起的ET0增加与风速下降和日照时间减少引起的ET0下降相当。温度、相对湿度和风速变化主要影响4―6月ET0,而日照时间则主要影响了5―9月的ET0。 相似文献
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以处于贵州黔东南的沅江水系为研究对象,取1962-2011年50年中,极端干旱年份气象数据作为建模数据,开展该区域的年度干旱特征和旱情评估研究。分别以年降水量、年平均气温、年最高气温、年日照时数、年平均风速、年平均相对湿度、年最小相对湿度、年平均气压8个主要气象因素,建立遗传投影寻踪模型,对研究区域旱情特征进行综合评价,评价结果表明：年降雨量、年最高气温是导致研究区域干旱最显著的致灾影响因素,因此必须加强对该类气象因素的预警预报工作。 相似文献
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参考作物蒸发蒸腾量的气象因子响应模型 总被引：6，自引：1，他引：6
基于江苏省南通市2000～2004年的旬气象资料,用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸发蒸腾量,研究了参考作物蒸发蒸腾量与最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、日照时数、风速和气压等气象因素间的关系,建立了参考作物蒸发蒸腾量的响应模型.结果表明,参考作物蒸发蒸腾量与"温度因子"的关系最强,其次为"湿度和日照因子","风速因子"也有一定的影响,"气压因子"影响作用则稍弱;建立的气象因子响应模型模拟精度较高,可以简化参考作物蒸发蒸腾量计算. 相似文献