李波　王溥澤　遲道才等

摘要：基于遼寧省阜新市近15年的氣象觀測(cè)資料，利用敏感系數(shù)法分別分析了阜新市多年日平均參考作物騰發(fā)量（ET0）對(duì)各氣象因素的敏感性，探討了阜新地區(qū)不同季節(jié)ET0的主要?dú)庀笥绊懸蛩?。結(jié)果表明：氣溫、太陽(yáng)輻射、ET0多年平均變化均呈現(xiàn)拋物線形，最大值均出現(xiàn)在夏季；ET0對(duì)太陽(yáng)輻射的正敏感性最大，對(duì)水汽壓的負(fù)敏感性最大；阜新地區(qū)參考作物騰發(fā)量最大值為4.6 mm。

關(guān)鍵詞：阜新市；騰發(fā)量；敏感系數(shù)法；Penman-Monteith公式；氣象因素

中圖分類(lèi)號(hào)： S163+.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2015）03-0281-03

區(qū)域參考作物騰發(fā)量對(duì)于氣象變量的敏感性研究可為農(nóng)作物騰發(fā)量的精確估算、在假定氣候條件下農(nóng)作物耗水量的預(yù)測(cè)提供參考，從而為農(nóng)業(yè)灌溉提供依據(jù)[1-4]。參考作物騰發(fā)量（ET0）的敏感性分析是研究氣象變量對(duì)ET0變化的影響程度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于不同地區(qū)的氣象因素對(duì)于作物騰發(fā)量的影響作了許多研究。研究結(jié)果表明，氣象因素對(duì)地區(qū)參考作物騰發(fā)量的影響是很明顯的，比如佟玲等研究了石羊河流域氣候變化對(duì)ET0的影響，得出當(dāng)?shù)谽T0與平均相對(duì)濕度相關(guān)性最好[5]；曹紅霞等研究得出，風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的減少趨勢(shì)是引起關(guān)中地區(qū)ET0降低的主要原因[6]；張瑞美等研究了ET0與氣象因素間的關(guān)系，得出ET0與“溫度因子”的關(guān)系最強(qiáng)[7]；李天軍等研究表明，相對(duì)濕度為關(guān)中地區(qū)ET0最敏感的氣象因素[8]。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)區(qū)域參考作物騰發(fā)量對(duì)氣象變量敏感性問(wèn)題的研究多采用敏感曲線法[9-11]，該方法簡(jiǎn)單、精確，但須要分析的數(shù)據(jù)較多、研究時(shí)域較長(zhǎng)、區(qū)域面積較大。近年來(lái)出現(xiàn)了敏感系數(shù)法[3]，該方法使用方便、精度高且能滿足大時(shí)空跨度分析的要求。目前，遼寧省阜新地區(qū)正大力發(fā)展農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉，相關(guān)指導(dǎo)合理灌溉的基礎(chǔ)理論很缺乏，有關(guān)阜新地區(qū)ET0對(duì)氣象變量敏感性的研究也很少。

因此，本研究基于阜新地區(qū)連續(xù)15年的實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，采用基于Penman-Monteith（P-M）模型的敏感系數(shù)法，分析阜新市ET0對(duì)各氣象因素的敏感性，并計(jì)算阜新地區(qū)的參考作物騰發(fā)量，以期為遼西北半干旱地區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉提供理論依據(jù)。

1 遼寧省阜新地區(qū)的氣象變化趨勢(shì)

1.1 遼寧省阜新地區(qū)氣象資料

阜新市位于遼寧省的西北部，總面積10 445 km2，其中耕地面積為2 887.44 km2，占總耕地面積的62%；阜新市多年平均降水量503.4 mm；阜新市屬于低山丘陵區(qū)，海拔高度 48.5～831.4 m，海拔最高點(diǎn)為西北部的烏蘭木圖山，最低點(diǎn)為東南部的十家子鄉(xiāng)南甸子村。

氣象資料主要采用阜新市氣象站的1999—2013年的日氣象數(shù)據(jù)。所提取的氣象數(shù)據(jù)主要有降水量、平均風(fēng)速、平均氣溫、平均水汽壓、平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等。研究中用到的太陽(yáng)輻射是通過(guò)P-M公式，用日照時(shí)數(shù)等其他數(shù)據(jù)換算得到的[4]。

1.2 阜新地區(qū)氣象因素的變化規(guī)律

阜新市多年日平均氣溫、多年日平均風(fēng)速、多年日平均相對(duì)濕度、多年日平均太陽(yáng)輻射的變化規(guī)律如圖1所示。由圖1-a可知，阜新市全年氣溫變化呈拋物線形，最高氣溫出現(xiàn)在7月，達(dá)到了25 ℃；最低氣溫在1月、12月出現(xiàn)，一般在 -14 ℃ 左右。由圖1-b可知，阜新市春季風(fēng)速較大，進(jìn)入4月風(fēng)速出現(xiàn)峰值，達(dá)到了4.5 m/s；然而，隨著氣溫的不斷升高，風(fēng)速逐漸下降，到8月出現(xiàn)“峽谷”；該地區(qū)春季風(fēng)速受季風(fēng)氣候影響較大，在夏、秋、冬3個(gè)季節(jié)風(fēng)速相對(duì)較為平穩(wěn)，基本保持在2～3 m/s。從圖1-c中可見(jiàn)，平均相對(duì)濕度的變化表現(xiàn)為1個(gè)波峰、1個(gè)波谷，主要原因是春季受到季風(fēng)影響，水汽散發(fā)較快，造成相對(duì)濕度較低，最低點(diǎn)達(dá)到了30%；進(jìn)入夏季后，受氣溫升高、降水較多、風(fēng)速平穩(wěn)等多方面影響，使相對(duì)濕度出現(xiàn)峰值，達(dá)到了80%。圖1-d中太陽(yáng)輻射與氣溫的變化規(guī)律基本保持一致，然而太陽(yáng)輻射的峰值出現(xiàn)在6月，比氣溫峰值提前1個(gè)月，可以看出，太陽(yáng)輻射最大值為 15 MJ/（m2·d），最小值在1 MJ/（m2·d）左右。

2 遼寧省阜新地區(qū)參考作物騰發(fā)量的變化趨勢(shì)

從圖4可以看出，太陽(yáng)輻射與水汽壓在5—9月對(duì)ET0影響最大，太陽(yáng)輻射起正作用，水汽壓起負(fù)作用。風(fēng)速與氣溫的敏感系數(shù)較為接近，在進(jìn)入夏季的6月、7月、8月這3個(gè)月間風(fēng)速的影響小于水汽壓對(duì)ET0影響。

4 結(jié)論

總體上看，阜新市參考作物騰發(fā)量對(duì)氣溫、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射和水汽壓4個(gè)主要?dú)庀笞兞康拿舾行裕S著時(shí)間的變化而出現(xiàn)較為規(guī)律的變化。（1）阜新市全年氣溫、太陽(yáng)輻射、參考作物騰發(fā)量變化均呈現(xiàn)拋物線形，最大值均出現(xiàn)在夏季；風(fēng)速在春季出現(xiàn)峰值，夏、秋、冬3季風(fēng)速較穩(wěn)，維持在2～3 m/s；相對(duì)濕度在春季、夏季分別出現(xiàn)波谷、波峰，最大值為80%，最小值為30%。（2） 騰發(fā)量總體上呈現(xiàn)拋物線形，峰值出現(xiàn)于5月，最大值為4.6 mm/d，最小值為0.8 mm/d。（3）從多年日平均氣象因素的敏感系數(shù)來(lái)看，氣溫敏感系數(shù)（STA）變化趨勢(shì)呈現(xiàn)“W”形，但是氣溫敏感系數(shù)全年浮動(dòng)在-0.03～005，變輻較小；太陽(yáng)輻射敏感系數(shù)（SRN）變化趨勢(shì)呈拋物線形，在夏季達(dá)到峰值，最大值為1.5；水汽壓敏感系數(shù)（Sea）在全年均為負(fù)數(shù)，7月出現(xiàn)波谷，對(duì)ET0起很大的負(fù)作用。太陽(yáng)輻射是對(duì)阜新市ET0最有正影響的氣象因素，水汽壓是對(duì)ET0最有負(fù)影響的氣象因素。從各氣象因素敏感系數(shù)的多年日平均來(lái)看，太陽(yáng)輻射與水汽壓在5—9月中對(duì)ET0影響最大，太陽(yáng)輻射起正作用，水汽壓起負(fù)作用。風(fēng)速與氣溫的敏感系數(shù)較為接近，在進(jìn)入夏季的6月、7月、8月這3個(gè)月間風(fēng)速的影響小于水汽壓對(duì)ET0影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]Beven K. A sensitivity analysis of the Penman-Monteith actual evapotranspiration estimates[J]. Journal of Hydrology，1979，44（3/4）：169-190.endprint

[2]Coleman G，de Coursey D G. Sensitivity and model variance analysis applied to some evaporation and evapotranspiration models[J]. Water Resources Research，1976，12（5）：873-879.

[3]Hupet F，Vanclooster M. Effect of the sampling frequency of meteorological variables on the estimation of the reference evapotranspiration[J]. Journal of Hydrology，2001，243（3/4）：192-204.

[4]Allen R G，Pereira L S，Raes D，et al.Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirements[R]. FAO irrigation and drainage paper 56，1998.

[5]佟 玲，康紹忠，粟曉玲. 石羊河流域氣候變化對(duì)參考作物蒸發(fā)蒸騰量的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（2）：15-18.

[6]曹紅霞，粟曉玲，康紹忠，等. 陜西關(guān)中地區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量變化及原因[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2007，23（11）：8-16.[HJ1.9mm]

[7]張瑞美，彭世彰. 參考作物蒸發(fā)蒸騰量的氣象因子響應(yīng)模型[J]. 節(jié)水灌溉，2007（2）：1-3，6.

[8]李天軍，曹紅霞. 參考作物蒸發(fā)蒸騰量對(duì)關(guān)中地區(qū)主要?dú)庀笠蛩刈兓康拿舾行苑治鯷J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，37（7）：68-74.

[9]Goyal R K. Sensitivity of evapotranspiration to global warming：a case study of arid zone of Rajasthan （India）[J]. Agricultural Water Management：an International Journal，2004，69（1）：1-11.

[10]McKenney M S，Rosenberg N J. Sensitivity of some potential evapotranspiration estimation methods to climate change[J]. Agricultural and Forest Meteorology，1993，64（1/2）：81-110.

[11]Singh V P，Xu C Y.Sensitivity of masstransfer-based evaporation equations to errors in daily and monthly input data[J]. Hydrological Processes，1997，11（11）：1465-1473.

[12]何 軍，崔遠(yuǎn)來(lái)，李遠(yuǎn)祥. 氣象資料缺測(cè)條件下武漢地區(qū)計(jì)算ET0方法適用性分析[J]. 中國(guó)農(nóng)村水利水電，2009（10）：68-71，75.

[13]劉 鈺，Pereira L S. 氣象數(shù)據(jù)缺測(cè)條件下參照騰發(fā)量的計(jì)算方法[J]. 水利學(xué)報(bào)，2001（3）：11-17.

[14]毛 飛，張光智，徐祥德. 參考作物蒸散量的多種計(jì)算方法及其結(jié)果的比較[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2000，11（增刊1）：128-136.endprint