参照作物腾发量计算模型在科尔沁沙地的适用性
基于辐射改进Penman-Monteith模型估算粮食主产区参考作物蒸散量
基于辐射改进Penman-Monteith模型估算粮食主产区参考作物蒸散量马钊;李鹏程;刘洪伟;孟静【期刊名称】《节水灌溉》【年(卷),期】2024()3【摘要】为进一步提高Penman-Monteith模型估算参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)的精度,以中国粮食主产区为研究对象,将其划分为温带湿润半湿润地区(THSZ)、温带干旱半干旱地区(TASZ)、暖温带半湿润地区(WTSZ)和亚热带湿润地区(SHZ),基于32个气象站点1994-2020年长序列实测逐日气象数据,将猎豹算法(CO)、沙猫算法(SCSO)、野狗算法(DOA)优化的时间卷积神经网络模型(TCN)和3种基于日照时数、3种基于温度的经验模型估算的辐射(R_(s))值与PM模型进行融合,得到改进PM模型。
以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和效率系数(E_(NS))为精度评价体系,找出了粮食主产区不同分区的ET0最优估算模型,结果表明:基于日照时数模型的计算精度要优于温度模型,其中CO-TCN模型在全区内均表现出了较高的精度,在不同分区的RMSE、MAE、R^(2)和E_(NS)中位数取值分别为0.099~0.171 mm/d、0.057~0.111mm/d、0.984~0.998、0.983~0.997,由此可将CO-TCN模型估算的辐射值与PM模型融合,作为标准值用于估算粮食主产区ET0。
【总页数】10页(P24-33)【作者】马钊;李鹏程;刘洪伟;孟静【作者单位】山东省水利勘测设计院有限公司;河北师范大学地理科学学院;河北水利电力学院;枣庄市台儿庄区水利勘测设计室【正文语种】中文【中图分类】S271【相关文献】1.中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析2.改进Hargreaves模型估算川中丘陵区参考作物蒸散量3.基于改进Makkink模型的四川盆地参考作物蒸散量估算4.1961-2013年中国粮食主产区参考作物蒸散量时空演变特征研究5.基于不同LSTM模型和Hargreaves模型估算鲁中地区参考作物蒸散量因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
科尔沁沙地综合防治与监测
严 重 阻 碍着 内蒙古 东 部 地 区经 济 的发 展 ， 而且 造 成 东 北西 部 地 区生 态环 境 的进 一 步 恶化 ， 对我 国东 北 平 原商 品粮生 产基 地和东 北重工 业 城市 群构成 巨大
的威胁 。
领导、 协调 沙漠 化防 治 工作 ， 具体 工作 由盟 （ 林 市）
漠 化 面 积 和 年均 发展 速 度 分 别 占全 国的 ｌ ． 和 ９３ ６ ． 。每年这 里都 有近万 公 顷草场 和 ７ ０ ｈ ５２ ０ Ｏ ｍ 农
于灌溉 农业 的发 展 。 因此 ， 这里 既 是我 国沙漠 化重点 治理区， 又是 内 蒙古 自治 区 的 商 品粮 和 商 品畜 牧业 生 产 基地 ， 而成 为 我 国北 方 沙地 治 理 及农 业 开发 从
ｖ １ ２ ． ． ｏ ． ９ Ｎｏ １
Ｍａ． ０ ｒ ２０ ６
造林 与治 沙
文 章 编 号 ：０ ６ ９３ ２ ０ ） １ ０ ５ ２ １０ —６ ９ （ ０ ６０ 一ｏ ２ 一Ｏ
科尔沁沙地综பைடு நூலகம்防治与监测
李 景 光 白乃 波 田振 华 宿 胜 华。孙 丽 萍 李 峰 ， ， ， ， ，
面 积 已 占该 区 土地 面 积 的 ３ ． ２ ， 为 我 国北 方 ４Ｏ ％ 成 半 干旱 农 牧交 错 带 沙漠 化最 严 重 的地 区之 一 ， 仅 不
样， 在这 里种 草栽 树成 活率 很 高 ， 整个科 尔沁地 区有 ２ Ｏ年左 右 就能恢 复 生态 平衡 。
２ １ 建 立沙漠 化 防治 的地 方管 理 机构 ． 各 盟 （ ） 立 由林业 、 委 、 市 成 计 财政 、 业 、 利 、 农 水 环保 、 地等 部 门组成 的“ 土 沙漠 化 防治领 导小组 ” 统 ，
科尔沁沙地反射特性及AVHRR资料修正研究
科尔沁沙地反射特性及A VHRR资料修正研究摘要研究选取1992—1998年白天NOAA-A VHRR 71条轨道资料，在科尔沁沙地上位于裸露沙占50%以上流动沙丘为主，且连片分布的严重的沙漠化地点，选择26点进行统计分析。
结果表明：NDVI、DVI、RVI的周年变化呈水平直线，第1、2通道反照率周年波动很小，年际差异不明显；来自NOAA-11和NOAA-14的1、2通道反照率值有明显差异；在与之毗邻的地区选取8个不同类型植被的区域，发现沙地与植被覆盖区2通道波动有明显相关关系。
根据沙地下垫面变化较小的特征，对A VHRR 数据进行了修正，增加了可比较性。
AbstractIn the research，71 orbit NOAA-A VHRR data form 1992 to 1998 were chosen. In place where bare sand over 50% of the main dune sand of horqin and serious desertification area，26 points were selected for statistical analysis. The results showed that the annual change of NDVI，DVI，RVI showed a straight line；the albedo’s annual fluctuate of the first and the second band was small；there was no significant difference between annual. There was an obvious difference of the albedo values from the first and the second band of NOAA-11 and NOAA-14. In the adjacent area，eight different vegetation types were selected，and the fluctuate between the two bands and the sand area and vegetation covered area had an significant relationship. Accordin g to the characteristics’ small change of the sand underlying，A VHRR data was corrected and the comparability was increased.Key wordshorqin sandy；reflectance characteristics；NOAA；A VHRR；albedo；correction早期的不同系列气象卫星或同系列不同卫星数据间多存在定标差异，这些历史资料在生态、气候等领域仍发挥着重要作用。
不同微生境下科尔沁沙地苜蓿的生产性能
科 尔沁地 区是我 国重 要 的商 品粮基 地之 一 ，然 而 ， 多 年的 过度农 业 生 产 导 致 了耕 地 资 源 的严 重 退 化 ，合 理 开发 利用 部分 宜 农 非 耕地 资 源 ，是解 决 耕 地 资 源 短 缺 的有 效措施 和 途径 ［１］。近年来 ，在 科尔 沁地 区 ，沙 化 草地 进行 规模 化 草 地 发 展迅 速 ，正 确定 位 苜 蓿 产 业 发 展对科 尔 沁地 区农 业结 构调 整及 引导 苜蓿 产业 健 康发 展都 具有 重要 意 义∞］。紫花 苜蓿 （Ｍｅｄｉｃａｇｏ ｓａｔｉｖａ）是 世界 范 围 内种 植 的 最 重 要 的 牧 草 之 一［３ ］，也 是 我 国 种植 的 主要牧 草［６ ］。苜蓿 根 粗 壮 ，人 土较 深 ，根 颈发 达 ，地 下生 物量 相 比其他 农作 物较 大 ，且具 有 生物 固氮 作用 ，是 重要 的 养 地 作 物 －１¨，由 于其 蛋 白质 含 量 较 高 、适 口性好 ，作 为重 要 的饲料 牧草 对 我 国畜牧 业 的发 展 做 出 了重 要 贡献 ［１ ¨］。
第 ３８卷 第 １期
草 原 与 草 坪 ２０１８年
２５ 不 同微ຫໍສະໝຸດ 生境 下科 尔 沁 沙 地 苜 蓿 的生产 性 能
张 玉 霞 。，王 显 国 ，邰 继承 。，朱 爱 民 ，郭 园 ，于 华荣
（１．内蒙古 民族 大学 农 学 院 ，内蒙古 通 辽 ０２８０４３；２．中国农 业大 学 动物科 技学 院 ，北 京 １０００８３； ３．内蒙古 自治 区饲用 作 物工程 技术 研究 中心 ，内蒙 古 通辽 ０２８０４１）
科尔沁沙地玉米耗水规律初探
科尔沁沙地玉米耗水规律初探
张铜会;赵哈林;赵学勇;赵爱芬
【期刊名称】《中国沙漠》
【年(卷),期】1999(0)S1
【摘要】运用蒸渗仪对沙地玉米的耗水量做了测定研究。
结果表明，玉米在本地区的耗水量为４６４．６ｍｍ，其中播种－拔节期为６７．７ｍｍ，拔节－抽穗期为１６４．４ｍｍ，抽穗－灌浆期为１０２．２ｍｍ，灌浆－成熟期１３０．３ｍｍ；水分生产率为１０．８４ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１；沙地玉米田的日蒸散曲线在苗期和拔节期呈现抛物线型，但在抽穗和灌浆期则为一个双峰曲线；本地区的降水不能满足玉米的生长需要。
【总页数】3页(P138-140)
【关键词】科尔沁沙地;玉米;蒸渗仪;耗水量
【作者】张铜会;赵哈林;赵学勇;赵爱芬
【作者单位】中国科学院兰州沙漠研究所
【正文语种】中文
【中图分类】S513.01
【相关文献】
1.科尔沁沙地生物结皮与其他植被覆盖耗水率的研究 [J], 洪光宇;王晓江;张雷;武永智;李卓凡;海龙;高孝威
2.科尔沁沙地南缘地区主要作物耗水规律及水分利用评价 [J], 冯良山;孙占祥;曹敏
建;郑家明;刘洋;侯志研;杨宁;白伟
3.河流演变在科尔沁沙地形成和演化中的作用初探——以科尔沁沙地南部教来河中游沙地为例 [J], 韩广;张桂芳
4.科尔沁沙地玉米茎流变化规律研究 [J], 唐霞;崔建垣;岳祥飞;王少昆;岳广阳
5.科尔沁沙地农田玉米耗水规律研究 [J], 李玉霖;张铜会;崔建垣
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基于HYDRUS-1D模型的荒漠苜蓿农田滴灌灌溉制度制定
2024年5月 灌溉排水学报 第43卷 第5期 May 2024 Journal of Irrigation and Drainage No.5 Vol.43 8文章编号：1672 - 3317（2024）05 - 0008 - 08基于HYDRUS-1D 模型的荒漠苜蓿农田滴灌灌溉制度制定苗庆远1,2，米丽娜1，覃兰玉2，朱俊毅2，卢 琦3，杨文斌4，程一本1,2*（1.宁夏大学 西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地/西北退化生态系统恢复与重建教育部 重点实验室，银川 750021；2.北京林业大学 水土保持学院，北京 100091；3.中国林业科学研究院，北京 100091；4.内蒙古低覆盖治沙科技开发有限公司，呼和浩特 010000）摘 要：【目的】探究提高干旱区荒漠苜蓿农田滴灌水分利用效率的方法，制定适宜的节水灌溉制度。
【方法】以苜蓿为研究对象，基于HYDRUS -1D 模型设置4种灌溉水平（高强度大灌溉量（LH -I ）、中强度大灌溉量（MH -I ）、低强度中等灌溉量（SM -I ）、无灌溉（CK ））和5个0~20 cm 土层初始土壤体积含水率梯度（4%、6%、8%、10%、12%，分别表示为S1、S2、S3、S4、S5），分析苜蓿根系土壤体积含水率降至土壤凋萎点的时间、峰值及维持在土壤凋萎点以上的时长，筛选0~20 cm 土层不同土壤初始体积含水率下的最优灌溉水平。
【结果】0~20 cm 土层土壤体积含水率的变化对SM -I 、CK 灌溉水平具有显著影响；在无灌溉的情况下，体积含水率˃10%的0~20 cm 土层土壤会补给根系层水分；低含水率的0~20 cm 土层土壤更有利于LH -I 灌溉水平下的水分在根系层的留存，SM -I 水平下根系层水分的留存时长与0~20 cm 土层土壤体积含水率呈正相关。
LH -I 灌溉水平下的深层土壤体积含水率峰值相比MH -I 、SM -I 、CK 灌溉水平分别提高10.28%、27.91%、107.93%；MH -I 灌溉水平下根系层土壤体积含水率维持在凋萎点之上的时长最久，平均为5.7 d 。
PenmanMonteith模型在森林植被蒸散研究中的应用-焦醒
文章编号：0559-9350（2010）08-0245-08Penman-Monteith 模型在森林植被蒸散研究中的应用焦醒1，刘广全1，2，3，匡尚富1，2，土小宁4（1.中国水利水电科学研究院，北京100048；2.国际泥沙研究培训中心，北京100048；3.西北农林科技大学，陕西杨凌712100；4.水利部沙棘开发管理中心，北京100038）摘要：准确模拟森林植被蒸散可以为提高水分利用效率、合理配置水资源、森林生态系统可持续经营管理提供科学依据。
Penman-Monteith 模型在蒸散研究中被广泛应用，本文介绍了该模型的发展情况和计算方法，总结分析了Penman-Monteith 模型及其各种修正式在森林植被蒸散研究中的应用状况及存在的问题，并指出了今后的发展方向，以期为Penman-Monteith 模型的进一步深入研究和广泛应用提供参考。
关键词：Penman-Monteith 模型；森林植被；蒸散估算；综述中图分类号：S715.4文献标识码：A收稿日期：2009-05-15基金项目：“十一五”国家科技支撑计划（2006BAD09B06，2006BAD03A0308）；水利部“948”项目（200207）作者简介：焦醒（1984-），女，黑龙江哈尔滨人，硕士生，主要从事水土资源和生态系统研究。
E-mail ：jiaoxing@1研究背景水分是植物生长发育的重要条件和基础，蒸散（Evapotranspiration ，ET ）是植物群体与外界环境水分交换的一种主要方式。
森林植被蒸散主要是由林下土壤表面蒸发、林冠截留水分蒸发（Evaporation ）和植被蒸腾（Transpiration ）组成。
植物根系吸收土壤中的水分，通过树干运输到叶片中，其中约有95%的水分通过蒸腾作用散失到大气中［1］。
蒸散是森林生态系统水分循环和能量平衡中的重要因素之一，有着重要的地位和作用，是科研工作者们研究的一个全球热点问题。
农田沙漠化过程对土壤性质和作物产量的影响
生态环境学报 2010, 19(4): 926-931 Ecology and Environmental Sciences E-mail: editor@基金项目：国家重点基础研究发展计划项目(2009CB421303)；国家自然科学基金项目（40901049）；中国科学院西部之光西部博士项目(O828881001)；内蒙古科技支撑项目（20071926）；中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2一YW-431-3)作者简介：李玉强(1975年生)，男，副研究员，博士，主要从事干旱区恢复生态学研究。
E-mail: gsyqli@ 收稿日期：2009-12-22农田沙漠化过程对土壤性质和作物产量的影响李玉强1，尚雯1，赵哈林1，赵学勇1，王少昆1，曲浩1，王育军21. 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃 兰州 730000；2. 通辽市气象局，内蒙古 通辽 028000摘要：地处北方半干旱农牧交错带东端的科尔沁沙地，是我国现代沙漠化最严重的地区之一。
选择科尔沁沙地不同沙漠化阶段（非沙漠化、轻度、中度、重度和严重沙漠化）农田，研究了沙漠化发展过程对土壤有机碳、全氮、颗粒组成、土壤温度、土壤持水能力以及作物生物量的影响。
结果表明，随着农田的风蚀，土壤发生粗化和有机质含量下降，土壤环境明显恶化，导致生物产量大幅度下降。
从非沙漠化农田分别到轻度、中度、重度和严重沙漠化农田，100 cm 深土壤有机碳含量下降34.4%、52.8%、81.6%和90.9%，全氮含量下降42.4%、58.5%、82.7%和92.6%。
从非沙漠化农田到严重沙漠化农田，2~0.1 mm 的土壤颗粒含量从64.4%增加到96.1%，0.1~0.05 mm 的颗粒含量从28.8%减少到2.7%，小于0.05 mm 的颗粒含量从5.9%减少到0.7%。
严重沙漠化农田土壤温度比非沙漠化农田高3.0 ℃，土壤饱和持水量和田间持水量分别比非沙漠化农田低45%和53%，单株地上部生物量比非沙漠化农田低31%。
WOFOST模型在内蒙古东南部模拟春玉米生长的适应性评价
WOFOST模型在内蒙古东南部模拟春玉米生长的适应性评价孙琳丽（通辽市气象局，内蒙古 通辽 028000） 摘要 在内蒙古东南部地区引入成熟的作物模型并进行适应性验证，可为模型区域化应用提供研究依据。
文章基于内蒙古东南部地区田间试验数据、农业气象观测数据结合同期气象数据和土壤数据，利用“试错法”对WOFOST模型参数进行了调试，对WOFOST模型发育期、叶面积指数及各器官生物量、产量等的模拟能力进行了验证。
结果表明，模型对玉米发育期模拟较好，抽雄期和成熟期的模拟误差在6d以内，其中对抽雄期的模拟效果更好，在3d左右;模型对生育期内叶面积指数和各器官模拟良好，实测值和模型值的决定系数R2较高，均通过显著性检验，模拟各器官生物量和产量的均方根误差（RMSE）在641～1414kg•hm-2，其中模拟LAI的均方根误差（RMSE）为1.22。
通过校准模型参数值，WOFOST模型能够较好地模拟内蒙古东南部地区春玉米生长发育及其生物量的动态积累过程，能够应用于内蒙古东南部地区春玉米生产。
关键词 春玉米；WOFOST模型；适应性评价；内蒙古东南部文章编号 1005-8656（2018）03-0028-05中图分类号 P458.121.1 文献标识码 A doi:10.14174/ki.nmqx.2018.03.007引言内蒙古东南部（通辽市、赤峰市，下同）是内蒙古重要的商品粮生产基地，春玉米属该区域的主要农作物，玉米产量的波动对内蒙古粮食生产有举足轻重的作用，将直接影响全区粮食生产的稳定性[1-3]。
准确、及时、定量地掌握该区域春玉米生产情况，是气象为农服务的重要措施，对保障全区的粮食安全和农业发展具有重要意义。
作物生长模型解释了作物生长发育、产量形成与气象、土壤、作物遗传特性、田间管理和环境等因素的关系，能够定量地动态反映作物生长发育的内在机理过程，是研究农业生产的一种重要手段。
WOFOST作物模型是从Wageningen系列模型SUCROS中导出的最早面向应用的模型之一[4]，可对多种一年生作物进行生长模拟，在中国具有很好的适用性，许多学者对该模型进行了验证与应用分析。
科尔沁沙地三种常见乔木根-土界面水分再分配初探
科尔沁沙地三种常见乔木根-土界面水分再分配初探刘新平;张铜会;何玉惠;赵学勇;赵哈林;李玉霖【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2009(018)006【摘要】根-土界面水分再分配研究对于干旱、半干旱地区退化植被的恢复与重建具有重要意义,同时也是国际植物生理生态学和生态水文学界十分关注的研究领域之一.为了探明科尔沁沙地优势乔木树种樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)、小叶杨(Populus simonii Carr.)、榆树(Ulmus pumila)是否具有根-土界面水分再分配的现象,我们利用时域反射仪(TDR)每隔2 h连续测定植株根际土壤水分,同时应用干沙瓶分根法对3种乔木根-土界面水分再分配作了测定,结果表明:三种常见乔木树种樟子松、小叶杨、榆树均具有根-土界面水分再分配的潜力;并且榆树的水分再分配能力较樟子松和小叶杨强;三种常见乔木根-土界面水分再分配现象一般发生在14:00之后,而分配水量最大的时间多是出现在次日凌晨4:00左右,即4:00-14:00为植物的蒸腾耗水时段,而14:00至次日4:00为植物的水分再分配时段.【总页数】6页(P2360-2365)【作者】刘新平;张铜会;何玉惠;赵学勇;赵哈林;李玉霖【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站,甘肃,兰州,730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所极端环境生物抗逆特性与生物技术实验室,甘肃,兰州,730000【正文语种】中文【中图分类】S154.4【相关文献】1.科尔沁沙地黄柳灌丛降雨截留与再分配特征 [J], 岳祥飞;崔建垣;张铜会;王少昆;连杰;王新源;云建英2.根-土界面水分再分配研究现状与展望 [J], 陈亚明;傅华;张荣;万长贵3.干旱区根土界面水分再分配及其生态水文效应研究进展与展望 [J], 李锋瑞;刘继亮4.河流演变在科尔沁沙地形成和演化中的作用初探——以科尔沁沙地南部教来河中游沙地为例 [J], 韩广;张桂芳5.植物根-土界面水分再分配研究方法与影响因素 [J], 杨鑫光;牛得草;傅华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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参照作物腾发量计算模型在科尔沁沙地的适用性孙海燕;甄小丽;刘艳伟;袁鸿猷;唐建凯;隋龙【摘要】[目的]探寻计算科尔沁沙地参照作物腾发量(ET 0)的简易方法.[方法]采用FAO 56 Penman-Monteith(1998)、Hargreaves-Samani、Rn计算法、Rs计算法、Makkink、Priestley-Taylor和Irmark-Allen方法计算参照作物腾发量(ET 0),并以Penman-Monteith为基准,对其他6种计算方法进行线性校正和精度对比,并对校正后的计算结果进行了拟合相关图和拟合优度的检验.[结果]ET PM与校正前后ET 0的回归系数由(0.634,0.918)提高到(0.879,0.930),一致性指数由(0.810,0.961)提高到(0.968,0.983),误差方差由(0.307,0.728)降低至(0.262,0.480),平均相对误差由(19.148％,56.515％)降低到(11.250％,19.033％).[结论]校正后6种模型模拟的结果均有所提高,Hargreaves-Samani仅需要获得T mean、T max 和T min资料,资料相对容易获得,R s计算法和Makkink方法需要获得R s和T mean,其他3种方法需要获得或计算Rn.【期刊名称】《甘肃农业大学学报》【年(卷),期】2017(052)006【总页数】5页(P101-105)【关键词】科尔沁沙地;参照作物腾发量;Penman-Monteith;温度;净辐射【作者】孙海燕;甄小丽;刘艳伟;袁鸿猷;唐建凯;隋龙【作者单位】内蒙古机电职业技术学院,内蒙古呼和浩特 010070;内蒙古建筑职业技术学院,内蒙古呼和浩特 010070;昆明理工大学现代农业工程学院,云南昆明650500;昆明理工大学现代农业工程学院,云南昆明 650500;昆明理工大学现代农业工程学院,云南昆明 650500;昆明理工大学现代农业工程学院,云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】S161.4;S271参照面的腾发速率，它被称为参照作物腾发或参照腾发，记为ET0.这个参照面是一种假想的，以草为参照作物，假设其高度为0.12 m，具有固定的表面阻力70s/m和发射率0.23.这个参照面非常类似于一个面积很大、高度均匀、生长旺盛、完全遮蔽地面且供水充分的绿色草地[1].1990年5月专家咨询会议认为FAO(世界粮农组织)的Penman-Monteith方法是当前被推荐的唯一定义和计算参照腾发速率的标准方法.众多专家学者在参照作物腾发量ET0的计算方法，以及各种方法的适用性方面做了大量的工作[2-12].认为FAO的Penman-Monteith方法要求有辐射、气温、空气湿度和风速等气象数据，而在一些地区缺乏详细的气象数据的区域，探究简化计算方法成为当前急需解决的问题，采用其他模型以及简化方法的适用性问题也值得深入研究.科尔沁沙地位于内蒙古东部的西辽河中下游通辽市附近，是中国最大的沙地，为了实现生态文明建设，通辽市实施科尔沁沙地“双千万亩”治理工程，开展沙地治理.然而目前对于沙地的研究存在着生态建设超前，但是基础研究落后的严峻现实，部分治理模式由于地域局限性或经济不合理性，无法大面积推广，对沙地发生、发展的机理研究尚不深入和全面.本研究采用Hargreaves-Samani、Rn计算法、Rs计算法、Makkink、Priestley-Taylor和Irmark-Allen方法计算月参照作物腾发量，用FAO 56 Penman-Monteith (1998)计算日参照作物腾发量，而后统计到月参照作物腾发量，以此为基准对其他6种方法进行线性校正并进行精度对比，寻求科尔沁沙地月参照作物腾发量的适宜简化模型，为沙地治理和植被恢复提供科学依据.1 材料与方法1.1 研究区概况气象站位于内蒙古自治区通辽市境内，E 122°16′，N 43°36′，海拔178.70 m.科尔沁沙地位于内蒙古东部的西辽河中下游通辽市境内,是中国最大的沙地.科尔沁沙地气候冬寒冷，夏炎热，春风大.根据1951年1月1日至2013年12月31日共计63 a的气象数据统计，年均降水量379.82 mm，年际变化较大，年内分配不均，多集中6～8月份，冬季以西北风为主，春秋则为西南风，最大风速可达21.7 m/s.平均气压993.50 kPa，年平均风速3.08 m/s，年平均湿度55.35%，年平均最高气温13.23 ℃，年平均最低气温1.188 ℃，平均气温6.58 ℃，无霜期140～150 d.1.2 微气象条件该研究所用气象资料由国家气象信息中心中国气象科学数据共享网提供.根据地面气象资料数据库，选取1956年1月1日到2013年12月31日，期间数据完整无缺测.利用的数据有日月平均气压、日月平均风速、日月平均水汽压、日月照时数、日月平均温度、日月最高气温、日月最低气温等.1.3 确定ET0的方法目前计算参照作物腾发量ET0的模型较多，Penman-Monteith方法是当前被推荐的标准方法，因此本文以Penman-Monteith方法为基准，对其他6种方法进行校正和精度对比(表1).表1 计算参照作物腾发量ET0的模型Table 1 Model for calculation of reference crop evapotranspiration in ET0模型公式形式需要的气象参数FAO56Penman⁃MonteithETPM=0．408Δ(Rn-G)+γ900Tmean+273u2(es-ea)Δ+γ(1+0．34u2)Rn、Tmean、Tmax、Tmin、u2Hargreaves⁃SamaniETHS=0．0023Ra(Tmean+17．8)(Tmax-Tmin)0．5/λTmean、Tmax、Tmin续表1模型公式形式需要的气象参数FAO56Penman⁃MonteithETPM=0．408Δ(Rn-G)+γ900Tmean+273u2(es-ea)Δ+γ(1+0．34u2)Rn、Tmean、Tmax、Tmin、u2Rn计算法ETRn=0．489+0．289Rn+0．023TmeanRn、TmeanRs计算法ETRs=-0．611+0．149Rs+0．079TmeanRs、TmeanMakkinkETMK=0．61ΔRs/(λ(Δ+γ))Rs、TmeanPriestley⁃TaylorETPT=αΔ(Rn-G)/(Δ+γ)Rn、TmeanIrmark⁃AllenETIA=0．489+0．289Rn+0．023TmeanRn、Tmean式中，Rn为日太阳净辐射，MJ/m2/d；Rs为太阳短波辐射，MJ/m2/d；Ra为极地辐射，MJ/m/2/d；G为日热通量，MJ/m/2/d；以日为时段时取0；u2为2 m高度处日平均风速，m/s；es为饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；(es-ea)为饱和水汽压差，记作VPD，kPa；Δ为饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；γ为湿度计常数，kPa/℃；α为经验系数，建议取1.26；λ为汽化潜热，取2.45，MJ/kg；Tmean、Tmax、Tmin为2 m高度处日平均、最高、最低气温，℃；T、Tmax、Tmin为2 m高度处日平均，最高，最低气温，℃.其中： Rn=Rns-Rnl(1)Rns=(1-α)Rs(2)(3)(4)Rs=(as+bsn/N)Radr=1+0.33cos(2п/365J)(5)式中，各参数的物理意义及相关计算详见参考文献[1].2 结果与分析2.1 参照作物腾发量计算结果如表2所示，各模型计算的参照作物腾发量与ETPM总体趋势一样，但是均有一定的距离，故以ETPM为基准对各模型进行线性校正.表2 模型校正式Table 2 Equation form adjusted模型校正式Hargreaves⁃SamaniETHSadj=1．036∗ETHS+0．932Rn计算法ETRnadj=1．422∗ETRn-1．060Rs计算法ETRsadj=1．073∗ETRs+1．184MakkinkETMKadj=1．434∗ETMK+0．407Pri estley⁃TaylorETPTadj=0．958∗ETPT+0．805Irmark⁃AllenETIAadj=1．213∗E TIA-0．5432.2 结果的检验各模型校正前后的ET0与ETPM之间的一致性检验采用2种方法，拟合相关图法和拟合优度参数法.图1 校正前参照作物腾发量的拟合相关Figure 1 Fitting curve between ETPM and other six methods图2 校正后参照作物腾发量的拟合相关Figure 2 Fitting curve between ETPM and other six methods adjusted2.2.1 拟合相关图法各模型校正前后参照作物腾发量与ETPM的拟合相关图见图1-2.由散点图可以定性的看出，校正前6种模型计算的ET0大部分位于y=x线的上方，校正前Hargreaves-Samani、Rs计算法和Makkink方法偏离较大.校正后的散点均匀的分布在y=x的两侧，一致性较好.2.2.2 拟合优度参数法拟合相关图只能定性的表明校正前后的模拟结果，为了定量说明拟合优度，计算了ETPM 与其他6种方法计算ET0的回归系数(b)、确定系数(R2)、模拟值与观测值间误差方差Var(ER)、平均绝对误差(AAE)、平均相对误差(ARE)、一致性指数(dLA)等拟合优度参数.回归系数(1)决定系数(2)残差的方差Var(ER)(3)平均绝对误差AAE(4)平均相对误差ARE(5)一致性参数dLA(6)式中，Oi、Si分别为第i个ETPM和修正ET0；分别为ETPM和修正ET0值的平均值；n为模拟计算、观测值总数.计算结果汇总于表3.表3 ETPM与校正前后的ET0之间拟合优度参数Table 3 The residual estimation errors模型bR2Var(ER)AAEAREdLAHargreaves⁃Samani校正前0．8960．9630．3071．06540．9700．909校正后0．9290．9630．3030．41914．8710．980Rn计算法校正前0．6340．9530．7280．74427．8710．921校正后0．9020．9530．3820．51519．0330．975Rs计算法校正前0．8620．9650．3081．35156．5150．868校正后0．9260．9650．2860．41311．2500．982Makkink校正前0．6490．9680．6331．38541．2220．810校正后0．9300．9680．2620．39412．1880．983Priestley⁃Taylor校正前0．9180．9410．4850．80529．1290．937校正后0．8790．9410．4800．55017．9840．968Irmark⁃Allen校正前0．7560．9610．4440．53319．1480．961校正后0．9180．9610．3180．46415．4510．979由表3看出，ETPM与校正前ET0的回归系数(b)在0.634～0.918之间，确定系数(R2) 在0.941～0.968之间，一致性指数(dLA) 在0.810～0.961之间，误差方差Var(ER)在0.307～0.728之间，平均绝对误差(AAE)范围0.533～1.385，平均相对误差(ARE)范围19.148%～56.515%.ETPM与校正后ET0的回归系数(b)在0.879～0.930之间，确定系数(R2) 在0.941～0.968之间，一致性指数(dLA) 在0.968～0.983之间，误差方差Var(ER) 在0.262～0.480之间，平均绝对误差(AAE)范围0.394～0.550，平均相对误差(ARE)范围11.250%～19.033%.校正后6模型模拟的结果均有所提高.3 讨论与结论干旱寒冷地区，参照作物腾发量的计算有其特殊性.仅需要温度资料的Hargreaves-Samani方法偏离较大，在寒冷的科尔沁沙地不适用；需要太阳辐射资料的Rs计算法冬季出现负值且集中在12月和1月，表明该方法不适用于太阳辐射不强和平均气温较低的地区；需要温度和太阳辐射数据的Makkink方法在科尔沁沙地更是偏离较远；Priestley-Taylor的模拟结果与ETPM最接近，适用于该地区，但需要净辐射资料.各种模型校正后计算方法在科尔沁沙地有较好的适用性，Hargreaves-Samani仅需要获得Tmean、Tmax和Tmin资料即可计算，资料相对容易获得；Rs计算法和Makkink方法需要获得Rs和Tmean；其他3种方法需要获得或计算Rn.分析认为为了取得满意的参照作物腾发量计算精度，需要净辐射数据，而在一些气象站净辐射没有观测值，寒冷地区参照作物腾发量的计算需要更完整的气象数据. ETPM与校正后ET0的回归系数(b)在0.879～0.930之间，确定系数(R2) 在0.941～0.968之间，一致性指数(dLA)在0.968～0.983之间，误差方差Var(ER)在0.262～0.480之间，平均绝对误差(AAE)范围0.394～0.550，平均相对误差(ARE)范围11.250%～19.033%.校正后6种模型模拟的结果均有所提高.参照作物腾发量也有一定的周期性，并且与气象因子密切相关，建议下一步的研究中细化校正式和进行气象因子校正，能够得到更加精确的模拟结果.参考文献[1] ALLEN R G,PEREIRA L S,DIRK R,et al.Crop evapotranspiration[M].Rome FAO Irrigation and Drainage Paper,1998.[2] 刘钰,PEREIRA L S.气象数据缺测条件下参照作物腾法量的计算方法[J].水利学报,2001,32(3):11-17.[3] 刘晓英,李玉中,王庆锁.几种基于温度的参考作物蒸散量计算方法的评价[J].农业工程学报,2006,22(6):12-18.[4] 刘丙军,邵东国,沈新平.参考作物腾发量计算方法适用性分析[J].灌溉排水学报2006,25(3):9-12.[5] 薛银民.气象资料匮乏地区参考作物需水量的一种简化算法[J].水电能源科学,2013,31(2):31-33.[6] 罗玉峰,李思,彭世彰,等.基于气温预报和 HS公式的参考作物腾发量预报[J].排灌机械工程学报,2013,31(11):987-992.[7] 刘虎,魏永富,邬佳宾.阿勒泰地区参考作物潜在腾发量计算方法研究[J].中国农学通报,2014,30(11):127-133.[8] 陶国通,王景雷,南纪琴,等.基于温度的作物需水量估算方法[J].应用生态学报,2014,25(7):7-10.[9] 张芳芳,吴金萍.老哈河流域不同气候区间天然植被的实际蒸散发量研究[J].甘肃农业大学学报,2014,49(5):132-139.[10] 康燕霞,齐广平,汪精海,等.基于云模型的甘肃省参考作物蒸散量变化特征及影响因子[J].甘肃农业大学学报,2015,50(5)：120-127.[11] 冯禹,崔宁博,龚道枝,等.利用温度资料和广义回归神经网络模拟参考作物蒸散量[J].农业工程学报,2016,32(10):81-89.[12] 张乐昕,丛振涛.基于FAO-Blaney-Criddle方法的河套灌区参考作物蒸散发量估算[J].农业工程学报,2016,32(16):95-101.。