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1.
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
2.
《灌溉排水学报》2015,(8)
根据1961—2013年我国新疆地区55个气象站常规气象资料,基于Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0),并计算其对最高温度、最低温度、风速、日照时数和相对湿度的敏感系数,最后分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明,年最高、最低温度呈显著增长趋势,风速、参考作物蒸散量及日照时间呈显著减少趋势。最高温度对ET0敏感性最高,相对湿度次之,而日照时数的敏感性最低。由于气象因子空间分布不均匀,所以新疆敏感系数存在空间分布差异。最高温度、风速和相对湿度的敏感系数在新疆中部及北部较高。最低温度在新疆的西部、东部较高,中部天山山区较低。日照时数在南疆地区较高,北疆地区较低。53年来,最高温度和风速的敏感系数呈减少趋势,其中南疆地区减少趋势明显。最低温度的敏感系数全疆呈增加趋势,在天山山区增加趋势明显,日照时数的敏感系数在南疆地区增加趋势明显,相对湿度的敏感系数在全疆地区呈增加趋势。 相似文献
3.
利用山西省及周边地区共计35个气象站点1957—2014年的逐日气象数据,使用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET_0),采用一元线性回归和反距离加权插值法分析ET_0的时空变化特征,并采用逐步回归分析对ET_0的影响因素进行研究。结果表明,1年ET_0随时间的变化特征呈现混合模式,以下降趋势为主。2多年平均ET_0空间分布差异显著,区域内存在2个高值区、2个次高值区和2个低值区。秋季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布最为接近,而冬季,春季和夏季ET_0的空间分布特征与年ET_0的空间分布相差较大。3各站点年ET_0受同时期气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间或降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受气象要素的影响程度由大到小的排序为:风速、温度、相对湿度、日照时间、降水量。全省不同站点多年平均年ET_0受地理要素的影响程度由大到小的排序为:海拔、纬度。 相似文献
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
【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
9.
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
10.
气候变化影响了区域水循环过程和水资源管理,研究参考作物蒸散量(ET0)变化特征及其原因对于灌溉农业地区水资源的合理配置具有重要指导意义。以关中地区为研究对象,根据研究区内8个站点1974-2016年逐日气象资料,通过Penman-Monteith公式计算ET0,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计来检验参考作物蒸散量和气象要素的变化特征,并采用敏感性分析方法探讨影响ET0变化的主要气象因子。结果表明,近43年来关中地区平均气温和饱和水汽压差变化呈现显著增加趋势,而相对湿度和平均风速变化呈现显著下降的趋势,降水量、日照时数、辐射量下降趋势不明显,这些变化使得ET0呈轻微增加的趋势。关中地区ET0对气象要素的敏感性随时间和位置发生变化,夏季、秋季、冬季和小麦生长季ET0对平均风速最敏感,而影响春季和年尺度ET0变化的主要气象因子是平均气温。研究区西北方向影响ET0变化的主要气象因子是平均气温和相对湿度,而其他区域的ET0对平均风速最敏感。 相似文献
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根据宁夏地区1962—2017年11个国家级气象站的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算宁夏地区潜在蒸散发(potential evapotranspiration,ET0)日值系列,采用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、ArcGIS反距离权重空间插值、敏感性分析和贡献率等方法对宁夏地区... 相似文献
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重庆丘陵山区参考作物蒸散量的确定及气候影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于重庆市北碚区2001—2011年气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,分析了3种不同太阳辐射(Rs)计算方法所得ET0的差异性,并利用相关性和敏感性分析方法分析气象因子对ET0的影响。结果表明,研究区2001—2011年年内各月ET0呈抛物线变化,年内ET0最大值出现在7月和8月,最小值出现在1月和12月;不同Rs计算方法是引起ET0和辐射项(ET0(rad))差异的主要原因,但差异不显著;研究区ET0主要由空气动力学项(ET0(aero))贡献;最高温度、最高相对湿度和最低相对湿度是研究区ET0的3个最主要的影响因子;采用Pen-man-Monteith公式计算研究区ET0时,建议采用Hargreaves公式计算Rs。 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：7，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
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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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Hargraeves公式计算参考作物腾发量在新疆地区的适用性研究 总被引：3，自引：2，他引：1
新疆维吾尔族自治区地域辽阔,气候特征空间差异性显著。准确估算各地区的参考作物腾发量(ET0)是新疆节水灌溉设计的基础。以阿克苏地区30年的气象资料为基础计算了ET0,并以Penman-Monteith公式和修正Penman公式为参考标准,进行对比分析评价Hargraeves公式的精度和地区适应性。结果显示Hargraeves公式计算的参考作物蒸发蒸腾量,精度较Penman公式高,较Penman-Monteith公式低,但满足实际生产精度要求,特别适用与阿克苏地区气候类似的西部地区,基础气象资料不全的地区的参考作物蒸发蒸腾量的计算。 相似文献
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