科研产出
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
《灌溉排水学报 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：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(P<0.05),而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关(P<0.01);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。
关键词： 气象因子 ET0 Penman-Monteith Mann-Kendall 粮食主产区 相关分析 贡献率
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1961—2013年中国粮食主产区参考作物蒸散量时空演变特征研究
《工程科学与技术 》 2017 EI 北大核心 CSCD
摘要：准确评估粮食主产区参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)时空变化特征,对灌区水资源优化调度、灌溉制度优化、农田水分高效利用及粮食水分生产力提高等均具有重要意义。本文基于中国粮食主产区258个气象站点逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算1961—2013年参考作物蒸散量,通过Sen’s+Mann-Kendall法、累积距平法及气象倾向率等方法对其近53年时空变化趋势与特征进行分析。结果表明:近53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)ET_0年均值分别为901.90、741.89、1 077.93、940.17、847.61 mm,呈现Ⅱ>Ⅲ>全区>Ⅳ>Ⅰ区的趋势;全区及Ⅰ~Ⅳ区主要粮食作物生长季(3—10月)ET_0约占全年ET_0的87.58%、91.91%、90.05%、85.11%和83.39%;除Ⅳ(其年倾向率Y为0.002 mm/a)区外,全区及Ⅰ~Ⅲ区ET_0近53年整体呈现下降趋势,其中全区呈下降趋势的站点数达171个,占总数的61.0%,年倾斜率达到显著下降水平,其Y值为-0.288*mm/a(P<0.05);全区及各分区ET_0在20世纪90年代均呈增大趋势,其年尺度上Sen’s趋势度β全区=4.993,M-K检验值Z全区=1.978*(P<0.05),增大趋势显著,其他各年代际上趋势减小;近53年ET_0空间分布基本呈西北向东南、东北方向递减,区域性差异显著;ET_0的M-K趋势变化季节性差异显著,春季ET_0趋势自北向南增大,夏季与之相反,秋季ET_0趋势呈现中部低南北高的趋势,冬季较秋季有明显的下降趋势,整体呈现由北至南、西至东递减的趋势。
关键词： Penman-Monteith公式 粮食主产区 参考作物蒸散量(ET_0) 趋势 Mann-Kendall 空间分布
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气候变化与灌溉对都江堰灌区参考作物蒸散量影响研究
《四川大学学报(工程科学版) 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决气候变化与灌溉对区域参考作物蒸散量(ET0)的影响问题,利用Penman-Monteith公式计算都江堰灌区5个站点60年逐日蒸散量,定性定量研究气候变化与灌溉对灌区蒸散量的影响。结果表明:近60年灌区蒸散量总体呈降低趋势。各气候变量对蒸散量的敏感性由高到底依次为相对湿度、平均温度、日照时数、风速;风速、日照时数的降低是蒸散量下降的主要原因,灌区建设前后相比,遂宁站风速的下降趋势远大于全国风速的下降趋势,灌溉主要使区域风速显著下降。在春、夏、秋、冬、主要作物生长期,蒸散量变化的主控因素分别为平均温度、相对湿度、平均温度、相对湿度和相对湿度。灌区灌溉与气候变化对蒸散量影响分别为49.97%、50.03%,因此气候变化与灌溉是引起灌区蒸散量变化的重要原因。
关键词： Penman-Monteith公式 贡献率分析 敏感系数 气候变化 灌溉
改进Hargreaves模型估算川中丘陵区参考作物蒸散量
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高Hargreaves-Samani(HS)模型参考作物蒸散量(ET0)计算精度,该文基于贝叶斯原理利用川中丘陵区1954-2002年逐日资料对其温度指数、温度系数和温度常数进行改进,并使用2003-2013年资料以Penman-Monteith(PM)模型为标准评价HS改进模型计算精度与适应性。结果表明:HS改进模型参数在川中丘陵区各区均小于联合国粮农组织推荐值,并呈现出随纬度上升而增大的趋势;与PM模型计算结果相比,HS改进模型计算的ET0相对误差在川中丘陵区北部从14.2%~60.9%降至-1.1%~33.4%、中部从40.6%~92.6%降至16.9%~61.1%、南部从31.3%~96.0%降至8.5%~64.4%、整个川中丘陵区从32.1%~82.7%降至9.5%~52.6%;相关性分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0回归曲线的斜率更接近于1(北部1.16、中部1.02、南部0.99、全区1.13),决定系数均达到0.85(P<0.01)以上;趋势分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0变化一致,年内均呈开口向下的抛物线状,年际均呈微小上升趋势。因此,基于贝叶斯原理改进的HS模型在川中丘陵区不同区域变异性较小,适应性较强,具有较高的计算精度,可作为川中丘陵区参考作物蒸散量简化计算的推荐模型。
关键词： 蒸散量 模型 估算 Hargreaves-Samani Penman-Monteith 贝叶斯原理 川中丘陵区
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