河西内陆河流域参考作物蒸散量的时空特征

基于河西内陆河流域17个气象站1961-2008年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式计算了逐日参考作物蒸散量(ET₀),利用GIS空间分析功能,采用反距离空间插值方法研究了年和季节ET₀的时空特征.结果表明：1961-2008年,河西内陆河流域年均ET₀（700～1330 mm）由东南向西北逐渐增加;黑河流域和疏勒河流域年均ET₀高值区呈显著下降趋势（P<0.05）,其气候倾向率在-53～-10 mm·（10 a）^-1,石羊河流域年均ET₀低值区呈微弱增加趋势;研究区各流域ET₀年际波动较大,并以临泽为较大的波中心,分别向西北和东南两个方向降低.春季和夏季是河西内陆河流域ET₀的集中季节,且疏勒河流域一直是四季ET₀值最高的地区.研究区ET₀气候倾向率依次为夏季>春季>秋季>冬季.影响河西内陆河流域ET₀变化的主要气候因子是风速和最高温度,其中风速是引起疏勒河和黑河流域ET₀呈现减少趋势的主导因子,最高温度和日照时数是引起石羊河流域ET₀呈现增加趋势的主导因子.     

嫩江流域参考作物蒸散量时空变化及其气候归因

为了解嫩江流域参考作物蒸散量(ET₀)的时空变化特征,明确气候因素对流域ET₀的影响,应用Penman-Monteith公式计算1970—2019年嫩江流域各站点日ET₀,分析ET₀的时间变化趋势和空间分布格局,采用敏感性分析方法定量研究ET₀对气象因子敏感性程度,并进一步探究各气象因子对ET₀变化的贡献。结果表明: 研究期间,嫩江流域年际ET₀整体呈不显著减少趋势,春、夏、秋季ET₀波动减少,冬季波动增加;ET₀整体呈从东南向西北递减趋势。ET₀在时间和空间尺度上均表现为对相对湿度的敏感性最高;平均气温、相对湿度和风速的敏感性系数逐渐增强,日照时数的敏感性系数逐渐减弱。大兴安岭北部和小兴安岭地区ET₀对平均气温较敏感;大兴安岭南部和松嫩平原地区ET₀对风速较敏感。风速是影响全年及春、秋、冬季ET₀变化的主导因素,日照时数是影响夏季ET₀变化的主要因素。大兴安岭北部和小兴安岭地区平均气温和相对湿度对ET₀的贡献率最大,松嫩平原地区风速的贡献率最大。     

2000-2015年中国陆地生态系统蒸散时空变化及其影响因素

准确量化区域蒸散时空格局及其影响因素对理解陆地生态系统碳水循环具有十分重要的意义。近年来中国经历了严重的空气污染及气候波动,亟须探讨蒸散的时空变化及其影响因素。基于PT-JPL（Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory）模型,集成遥感数据和气象数据模拟了中国陆地生态系统2000-2015年蒸散,并分析其时空变化及影响因素。结果表明：1）参数优化后PT-JPL模型可解释蒸散年际变化的68%,优于原始模型及MODIS蒸散产品;2）中国地区多年平均蒸散为440.16 mm/a,呈东南沿海到西北内陆逐渐递减的空间格局;3）2000-2015年蒸散整体呈轻微下降趋势（slope=6.48 Gt/a,P=0.17）,但具有年代际差异,2000-2010年中国地区蒸散呈显著下降趋势（slope=21.05,P < 0.01）,占全国蒸散总量45.05%的内蒙古地区、甘新地区、黄土高原地区及青藏地区解释了61.88%的年际变化;2010-2015年呈轻微上升趋势（slope=10.48,P=0.71）,各地区均无显著变化趋势;4）辐射主导了蒸散的年代际差异,分别解释了2010年前后蒸散下降及上升趋势的51.45%、85.26%。蒸散呈显著变化趋势的内蒙古地区、黄土高原地区及青藏地区主要受辐射控制,甘新地区主要受降水和温度的影响。     

分布式模型在流域蒸散模拟中的应用与验证

根据四川杂谷脑河流域上游地区1989～2000年气象站常规观测数据,应用分布式模型方法,考虑流域的空间异质性及时空变异性,选择离散单元格尺度为500 m,时间步长为1 d,采用Penman-Monteith公式的改进形式,估算流域多年平均潜在蒸散量的时空分布;结合流域下垫面特点,估算逐日实际蒸散量的时空分布;并将模型模拟的多年平均值与研究区同期水量平衡法计算结果相比,相对误差为+3.47%且时空分布合理.为流域分布式降雨-径流模型提供了可靠的实际蒸散量模拟方法.     

基于稳定同位素技术的辽宁浑太河流域水生食物网研究

为探究辽宁省浑太河流域水生生物营养结构特征及其变化,分别于2020年秋季(10月)和2021年春季(5月)对该流域开展渔业资源调查,依据主要消费者及饵料生物样品的碳、氮稳定同位素值(δ¹³C和δ¹⁵N),利用SIBER和MixSIAR模型分析渔获物群落营养结构的时空差异,并初步构建该流域的食物网。结果表明,主要渔获物的δ¹³C和δ¹⁵N值分别为–37.18‰—–19.28‰和7.98‰—16.51‰,且季节性差异不显著(P>0.05),但δ13C值空间差异极显著(P<0.01)。浑太河流域渔获物的营养级为1.71—4.39,同种鱼类营养级具有极显著的时空差异(P<0.01)。与春季相比,鱼类在秋季摄食的食物资源更丰富、所占的生态位更宽,同时太子河的各项群落营养结构指标均优于浑河。基础食源分析结果表明水生植物与陆生植物分别为浑太河两个季度的主要碳源,陆生植物和POM分别为浑河和太子河中鱼类的主要碳源。研究填补了对浑太河流域水生生物食物网及群落营养结构研究的空缺,为该流域后续的保护、修...     

基于Penman-Monteith模型的两个蒸散模型在夏玉米农田的参数修正及性能评价

利用涡度相关系统和小气象系统对2013—2015年夏玉米生长季的蒸散量和气象数据进行实时观测,基于观测数据对以Penman-Monteith模型为基础的FAO-PM模型和KP-PM模型进行分析:首先利用2013和2014年数据对两个模型中的关键参数进行校正,其次利用两个模型对2015年夏玉米农田的日蒸散量进行计算,并与测量值对比,说明两个模型在夏玉米农田的适用性;最后采用分阶段法对KP-PM模型中的经验系数进行修正.结果表明: FAO-PM模型对2015年夏玉米农田日蒸散量的计算值更加接近测量值;利用分阶段法对KP-PM模型进行修正后,模型对日蒸散量的计算效果有了很大提高,且计算值比FAO-PM模型更接近测量值.模型中关键系数与气象条件之间有很大关系,因此利用模型进行蒸散预测时,必须先对模型进行参数校正.该研究可为其他研究人员利用模型估算蒸散量提供方法上的参考.     

三江平原典型沼泽湿地蒸散发估测

2006年5—9月,利用涡度相关技术对三江平原典型沼泽湿地蒸散发进行了连续观测,在分析生长季内沼泽湿地蒸散发时间动态的基础上,采用Penman-Monteith（PM）和Priestley-Taylor（PT）模型分别模拟了沼泽湿地的日蒸散发,并利用实测值对两种模型的模拟精度进行了验证.结果表明：生长季内（5—9月）,研究区沼泽湿地蒸散发具有明显的季节变化,月均日蒸散量在5月最低、7月最高;生长季内平均蒸散发为1.94 mm·d^-1,总蒸散量293 mm.生长季前期和后期,与蒸散发实测值相比,PM模型的模拟值存在明显低估现象;PT模型模拟值与实测值在整个生长季内的一致性较好,且PT模型的形式简单、所需参数少,更适于沼泽湿地的蒸散发模拟.     

地表反照率不同计算方法对干旱区流域蒸散反演结果的影响——以新疆三工河流域为例

地表蒸散是维持地球表面水量平衡和热量平衡的重要环节,SEBAL模型作为一种快速且有效的反演地表蒸散的遥感物理模型方法,在地表蒸散研究中得到广泛应用。地表反照率作为影响地表能量平衡的重要因素,同时也是SEBAL模型的重要输入参数,因此不同的地表反照率计算方法对SEBAL模型的反演结果有重要影响。以新疆三工河流域为研究区,利用Landsat8 OLI/TIRS数据,以应用最为广泛的Smith地表反照率计算法和Liang地表反照率计算法两种方法计算地表反照率,并输入SEBAL模型中反演日蒸散量,比较分析两种地表反照率计算方法对蒸散反演结果的影响,得出以下结论:(1)两种地表反照率计算方法下经SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度均较高,不同年份下线性拟合决定系数大于0.75,但是使用Smith方法计算出的地表反照率结合SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度更高;(2)通过RMSE等精度指标比较两种地表反照率计算方法下基于SEBAL模型反演的日蒸散量,结果显示,Smith地表反照率计算方法下反演的日蒸散量精度略高;(3)Smith地表反照率计算方法下最终得到的区域日均蒸散量高于使用Liang地表反照率计算方法最终得到的区域日均蒸散量,夏季差异最大,差异为0.64 mm/d,其他季节差异较小,差异约为0.2 mm/d。(4)进一步比较研究日内两种地表反照率计算方法得到的地表反照率,结果显示,Smith地表反照率计算法得到的地表反照率均值均小于同时期Liang地表反照率计算法得到的地表反照率均值。     

宁夏六盘山人工林和天然林生长季的蒸散特征

为了系统地认识森林生态系统结构对蒸散特征的影响,2009年5-10月,应用热扩散技术和传统水文学方法,对六盘山香水河小流域华北落叶松人工林和华山松天然林的蒸散及分量进行对比研究.结果表明: 华北落叶松人工林生长季总蒸散量为518.2 mm,是同期降雨量的104.6%,远高于天然林蒸散量420.5 mm.两种林分总蒸散量在其垂直层次上的分配比例相近,表现为冠层蒸腾量>草本+土壤层蒸散量>灌木蒸腾量,但林分各组成分量占总蒸散量的比例明显不同.其中,人工林冠层月均截留量和蒸腾量为19.6和25.2 mm,分别是天然林的1.2和1.9倍;人工林灌木层月均蒸腾量为 4.4 mm,占天然林的23.4%;人工林草本+土壤层月均蒸散量为37.1 mm,是天然林的1.8倍.采用Penman-Monteith方程对林分的实测蒸散量进行对比检验,两种方法对林分蒸散量的估计值基本接近.
     

干旱与湿润区流域时变水热耦合参数的归因分析

气候变化和下垫面条件的改变共同影响着流域的水热耦合状况,定量剖析其影响对研究变化环境下流域水量平衡和能量分配具有重要意义。以往多数研究只做了定性分析,对不同影响因素的定量贡献研究甚少。基于此,以干旱区无定河流域和湿润区汉江上游为研究区域,在Budyko框架下,估算了干旱与湿润区流域的时变水热耦合参数,并通过逐步多元回归模型、敏感性和贡献率分析,定量归因了水热耦合控制参数的演变,并将干旱与湿润区流域做了对比分析。结果表明：干旱与湿润区流域的水热耦合参数在1970-2013年间均呈显著上升趋势;不同气候区水热耦合参数变化的主导因子不同,干旱区无定河参数对降水和植被覆盖度（NDVI）具有较高的敏感性,且NDVI的变化主导着参数的变化（贡献率为89.5%）;湿润区汉江上游参数的变化对气温、有效灌溉面积（EIA）和NDVI更敏感,其中,EIA主导着参数的变化（贡献率为83.1%）;总体来说,下垫面的变化是无定河和汉江上游水热状况改变的驱动因素。     

不同植被条件下实际蒸散的变化特征及其影响因子——以淮河流域为例

基于遥感-过程耦合模型开展淮河流域2001—2012年实际蒸散(ET)的模拟研究,并对其时空变化特征、不同覆被类型下的区域实际蒸散特征及其主要影响因子进行定量分析.结果表明: 研究期间,研究区年均ET在空间上呈现由东南向西北逐渐递减的趋势;时间上呈现逐年增加趋势,月际波动为双峰变化曲线.不同植被类型下ET的差异性表现为: 农田对研究区域实际蒸散总量的贡献最大;混交林的年均单位面积实际蒸散量最大,裸地的年均单位面积实际蒸散量最小;除裸地以外,其他土地覆被类型年均实际蒸散都呈增长趋势,其中常绿阔叶林实际蒸散增加趋势最明显.平均温度等热力学因子是影响淮河流域实际蒸散的主导因子,其次是辐射因子和水分因子.     

浑太森林流域径流过程模拟

基于浑河与太子河上游1998-2007年北口前站和南甸峪站水文数据以及清原、新宾和本溪县气象站点同期气象数据,应用DHSVM分布式水文模型模拟浑太流域的水文过程,验证模型的科学适用性,并提供最敏感模型参数的参考值.结果表明：浑河源区月径流模拟的Nash-Suttclife系数(E值)在率定期(1998-2002年)和验证期(2003-2007年)分别达到0.9675和0.8957,较好重现了研究区的月径流过程.太子河上游流域的年、月径流模拟值的E值均大于0.6,说明模型在浑太流域有较好的适用性、率定的参数方案有良好的可靠性.本文为无站点观测资料的流域水文研究建立了一个坚实的框架,并构建了合理的参数方案.     

1967—2006年太子河流域径流系数的变化特征

利用太子河流域6个主要支流（海城河、南沙河、北沙河、兰河、细河、太子河南支）1967—2006年日均降水和径流资料,分析了各支流径流系数的变化趋势及其与降水的关系.结果表明：1967—2006年,位于高山丘陵区的太子河南支的年均径流系数较大,而人类活动影响较多的海城河流域的年均径流系数较小;除南沙河的年径流系数总体呈上升趋势外,其余各条支流的年径流系数均呈下降趋势,以南支和兰河的下降趋势尤为明显;除细河流域的年径流系数没有发生突变外,其余各条支流的年径流系数都发生了突变,且突变出现的年份各不相同;年降水量对年径流系数的影响极显著.     

1967-2006年太子河流域径流系数的变化特征

利用太子河流域6个主要支流(海城河、南沙河、北沙河、兰河、细河、太子河南支)1967-2006年日均降水和径流资料,分析了各支流径流系数的变化趋势及其与降水的关系.结果表明:1967-2006年,位于高山丘陵区的太子河南支的年均径流系数较大,而人类活动影响较多的海城河流域的年均径流系数较小;除南沙河的年径流系数总体呈上升趋势外,其余各条支流的年径流系数均呈下降趋势,以南支和兰河的下降趋势尤为明显;除细河流域的年径流系数没有发生突变外,其余各条支流的年径流系数都发生了突变,且突变出现的年份各不相同;年降水量对年径流系数的影响极显著.     

长江流域实际蒸散发演变趋势及影响因素

长江流域是我国重要的水资源供给区域,流域生态系统的水资源供给不仅服务于流域内部,同时也通过南水北调服务于北方部分地区。实际蒸散发作为地表水文循环重要环节会直接影响到生态系统的水资源供给服务能力。在全球气候变暖与地表环境变化的背景下,分析长江流域实际蒸散发的演变趋势与成因,对于我国水资源供给和生态安全的保障有着重要的意义。在对比GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim四种常用蒸散发数据集精度的基础上,选择精度最优的GLEAM_v3.2a数据集,通过分段线性拟合、逐步回归和相关性分析了1981-2017年间长江流域地表实际蒸散发演变趋势和影响因素。结果表明：（1）长江流域实际蒸散发的演变具有明显的阶段性,1981-1997年为不显著下降阶段,下降速率为-0.02 mm/a,下降区域主要分布在长江流域西北和东部部分子流域,1998-2017年为全流域显著上升阶段,上升速率为1.94 mm/a;（2）日照时数下降速率减缓、植被指数增加速率升高是长江流域实际蒸散发阶段性变化的主要原因,气温突增、风速回升在长江流域实际蒸散发的长期增加趋势中也起到了重要的正向作用;（3）1998-2017年间,长江流域生态系统水资源供给服务量在实际蒸散发显著增加的影响下有所下降,流域西部地区下降趋势明显,旱情加剧;（4）建议在长江流域西部干旱地区优先加强对本地原生林的保护,同时在生态修复工程中选择针叶乔木等蒸腾能力弱的树种,以缓解旱情加剧的趋势。     

1961—2010年安徽省参考作物蒸散时空变化特征及成因

基于联和国粮农组织推荐的Penman Monteith公式和60个台站1961—2010年逐日气象观测资料,估算了安徽省的参考作物蒸散量(ET₀),在对ET₀空间分布特征和时间演变规律进行分析的基础上,定量探讨了安徽省影响ET₀变化的主导因素.结果表明: 研究期间,安徽省ET₀的年平均值约为878.58 mm·a^-1,夏季最大,冬季最小.年平均ET₀呈现由北向南、由低海拔向高海拔递减的空间分布特征.ET₀的变化主要归因于日照时数和风速,而气温和相对湿度的作用较小.由于日照时数和风速的共同负贡献明显超过气温和相对湿度的共同正贡献,导致安徽省ET₀整体上以-1.61 mm·a^-1的速率显著下降.ET₀在春季呈不显著的微弱上升趋势;夏季ET₀以-1.37 mm·a^-1的速率显著下降;秋、冬季的ET₀微弱下降,但趋势不显著.春、秋、冬季ET₀变化的主导因子是风速;夏季的主导因子是日照时数.ET₀变化的主导因子存在明显空间差异.有36.7%站点的年平均ET₀变化的主导因子是风速,主要分布在淮北南部和沿淮地区;其他大部分地区的主导因子都是日照时数.
     

太子河流域河流生态功能评价及其管理策略

在河段尺度下,采用指标评价法对太子河流域的水生生物多样性维持、生境维持、水环境支持和水文支持4项生态功能进行评价,排序求和得到河流的主导功能和综合功能评分. 结果表明：全部河段可评定为4个综合生态功能等级,整体上呈现由山区向平原区递减的趋势. 结合综合生态功能和主导生态功能评价结果,提出了6项河流生态管理策略.其中,对于水生生物多样性维持功能和生境维持功能的河段,管理策略以生态管理为主,即“生态保护”、“生态维持”和“生态修复”;对于水环境支持功能和水文支持功能的河段,管理策略则以开发管理为主,即“限制开发”、“优化开发”和“开发利用”.     

石羊河流域气候干湿状况分析及评价

分析了河西走廊石羊河流域用水区降水的年际时空分布和演化规律,用潜在蒸散、气候干旱指数、蒸降差计算了不同流域段的水分平衡收支情况。结果表明,20世纪80~90年代降水呈增加趋势,但量较小;春、夏季降水增加,秋、冬季降水减少;潜在蒸散多年平均值为1 026.1 mm,并由上游向下游逐渐增大。20世纪70~90年代潜在蒸散呈增加趋势,平均增加4.1~43.6 mm;季节潜在蒸散大小顺序为夏>春>秋>冬,平均为403.5~521.6 mm;历年气候干旱指数平均为0.002,极值出现在下游的民勤地区,达0.581。20世纪70~90年代,气候干旱指数呈增大趋势,气候变得越来越干燥;年水分亏缺量平均为810.7 mm,表现为水分严重不足。最后,提出了合理利用水资源的建议,以科学应对气候变化,促进流域经济持续发展。     

960-2011年西北五省潜在蒸散的时空变化

基于Penman-Monteith模型和Hurst指数模型,分析了我国西北五省1960-2011年潜在蒸散(ET₀)的时空演变特征及其未来趋势,并采用敏感性分析方法定量分析了驱动ET₀变化的主导因素.结果表明:研究期间,西北五省ET₀整体呈下降趋势,降速为-0.72 mm·a^-1,但1993年之后,ET₀逐渐增加;ET₀空间分布存在显著差异,西北五省ET₀平均值为1158 mm 675~2282 mm),最大值出现在新疆的七角井（2282 mm）,低值区主要分布在陕南秦巴山地（<800 mm）.除春季外,其余季节ET₀均呈下降趋势,且在未来趋势分析中,西北五省81.4%的区域ET₀由减少转为增加,在全球变暖背景下,该区暖湿化程度将有所减弱,而新疆中部的ET₀将持续减少.西北五省全年及各季节影响ET₀变化的主导因素主要为风速,但风速在不同季节、不同区域的影响范围有所差异,冬季风速影响范围覆盖整个西北五省,夏季则影响整个新疆及甘肃和青海的西北部.     

基于温度的作物需水量估算方法

科学准确地估算作物需水量是灌溉预报和农业用水管理的基础,本文探索如何充分利用温度这一定量信息估算作物需水量,并对不同时间尺度的估算精度进行评判分析,以更好地服务于灌区的灌溉预报和水土资源管理.利用新乡市1970—2010年的气象数据对Hargreaves公式的3个基本参数和McClound公式的2个参数进行了订正;针对冬小麦生育期,筛选出Hargreaves公式作为参考作物需水量（ET₀）的估算方法,然后结合基于温度的作物系数计算模型建立了基于温度的作物需水量计算模型,根据2011年10月—2012年5月新乡气象和灌溉试验资料对不同时间尺度（1、3、7 d）的ET_c进行了预测和精度评估.结果表明： 1、3、7 d ET_c的预测值与实测值的相关系数分别达到0.883、0.933、0.959,一致性指数分别达到0.94、0.95、0.97,预测误差随时间尺度增大而减小,误差<1 mm·d^-1的预报准确率均>80%,误差<2 mm·d^-1的预报准确率均>90%,各时间尺度的预报精度都较高,可为灌区灌溉预报和农业用水管理提供较为可靠的数据支撑.