尹春艷，趙 舉，劉 虎，李 彬，戚迎龍

（1.內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010031；2.水利部牧區(qū)水利科學(xué)研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020）

騰發(fā)是農(nóng)田水量平衡和能量平衡的重要影響因子，對(duì)農(nóng)田的水文循環(huán)過程以及物態(tài)轉(zhuǎn)化具有重要作用。參考作物騰發(fā)量（reference crop evapotranspiration，ET0）是表征土壤蒸發(fā)和作物蒸騰能力的一個(gè)重要指標(biāo)，是指在植被覆蓋條件下由于土壤蒸發(fā)和作物蒸騰造成水分損失的上限。興安盟是內(nèi)蒙古地區(qū)乃至全國(guó)的一個(gè)重要糧食產(chǎn)區(qū)，探求適合興安盟參考作物騰發(fā)量的計(jì)算方法對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有一定的促進(jìn)作用，并能夠?yàn)楣?jié)約水資源、優(yōu)化灌溉制度提供理論依據(jù)，并為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)本增效提供有效途徑。

近年來(lái)，關(guān)于參考作物騰發(fā)量的研究很多，主要是從地區(qū)時(shí)空變化[1-3]、計(jì)算方法篩選[4-6]和對(duì)參考作物騰發(fā)量計(jì)算方法修正[7-8]3 個(gè)角度出發(fā)研究參考作物騰發(fā)量。在地區(qū)時(shí)空變化研究方面大多數(shù)集中在新疆[9]、西藏[10]、云貴高原[11]、黃河三角洲[12]、東北[13]等地區(qū)，針對(duì)興安盟參考作物騰發(fā)量的研究鮮見報(bào)道。參考作物騰發(fā)量具有明顯的區(qū)域特征，不同地區(qū)的影響因子和年際變化特征不同。研究表明，新疆生長(zhǎng)季及全年的ET0呈顯著減少趨勢(shì)[14]。西藏地區(qū)在季節(jié)尺度上，參考作物騰發(fā)量總體表現(xiàn)為單峰曲線，即1—7月呈增加趨勢(shì)，7月達(dá)到最大值（132.48 mm），7—12月開始逐漸下降；在年際尺度上，參考作物騰發(fā)量總體呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，平均為1 023.03 mm，并且以每年29.61 mm 增加趨勢(shì)上升[15]。云貴高原地區(qū)，近60年來(lái)ET0呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)過程，總體表現(xiàn)為緩慢的遞增趨勢(shì)[16]；基于參考作物騰發(fā)量的算法篩選主要是以FAO56 Penman-Monteith 計(jì)算方法為標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合溫度及輻射計(jì)算法，篩選出在氣象資料缺失情況下適合不同地區(qū)的計(jì)算方法替代FAO56 Penman-Monteith 計(jì)算方法[17]。目前，興安盟尚沒有篩選出適宜的計(jì)算方法以及優(yōu)化適合當(dāng)?shù)氐挠?jì)算方法。因此，本研究選擇3種計(jì)算方法，利用回歸分析篩選出在氣象資料缺失條件下適合興安盟參考作物騰發(fā)量的計(jì)算方法。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)收集

興安盟地處大興安嶺向松嫩平原過渡帶，由西北向東南分為4 個(gè)地貌類型：中山地帶、低山地帶、丘陵地帶和平原地帶，海拔高度150～1 800 m。南北長(zhǎng)380 km，東西寬320 km。屬溫帶半干旱季風(fēng)氣候，四季分明。無(wú)霜期95～145 d，年平均降水量為400～450 mm，雨熱同期，適合一季作物生長(zhǎng)。大部分地區(qū)日照為2 800～3 100 h，中南部10 ℃以上積溫為2 200～3 100 ℃。從北向南氣溫、積溫、光照、無(wú)霜期遞增，而降水量、相對(duì)濕度遞減。

采用興安盟烏蘭浩特、扎賚特旗、阿爾山、科爾沁右翼中旗（以下簡(jiǎn)稱科右中旗）4 個(gè)氣象站1973—2018年逐日氣象資料（日平均最高溫度、日平均最低溫度、日平均相對(duì)濕度、日平均風(fēng)速、日平均日照時(shí)數(shù)），氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

1.2 計(jì)算方法

1.2.1 FAO56 Penman-Monteith 方法（PM 法）

式（1）中，Rn為冠層表面凈輻射［MJ/（m2·d）］；G 為土壤熱通量［MJ/（m2·d）］，G=0；T 為平均氣溫（℃）；Δ 為飽和水汽壓溫度曲線的斜率（kPa/℃）；μ2為高度2.0 m 處風(fēng)速（m/s）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實(shí)際水汽壓（kPa）；γ 為濕度計(jì)常數(shù)（kPa/℃）。

1.2.2 Priestley-Taylor 法（PT 法）

式（2）中，ET0PT為應(yīng)用Priestley-Taylor 法所得的ET0；α值為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，取1.26。

1.2.3 Hargreaves-Samani 法（HS 法） Hargreaves-Samani 法是在美國(guó)西北部干旱的氣候條件下建立的。研究表明，Hargreaves-Samani 法在基于溫度的方法中具有一定的優(yōu)勢(shì)。計(jì)算公式為

式（3）中，T 為平均氣溫（℃）；TD 為最高與最低氣溫之差（℃）；Ra為天頂輻射［MJ/（m2·d）］，可由溫度估算得到。

1.3 評(píng)價(jià)方法

以PM 法計(jì)算的ET0作為標(biāo)準(zhǔn)值，采用線性回歸方法、相對(duì)誤差（RE）和標(biāo)準(zhǔn)誤差（RMSE）考查PT 法和HS 法的準(zhǔn)確性，并用SPSS 軟件對(duì)2種方法與PM 法計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行Person 相關(guān)性檢驗(yàn)。線性回歸中決定系數(shù)R2越高，說明2種方法的相關(guān)性越好；RE 表示2種方法的誤差大小，正負(fù)表示結(jié)果的傾向性；RMSE 用來(lái)判斷計(jì)算結(jié)果的精確性，其值越接近0，計(jì)算方法的精確度越高；相關(guān)性達(dá)到顯著水平（P＜0.05）或者極顯著水平（P＜0.01），R 越接近1，說明2種方法的計(jì)算結(jié)果正向一致性越高。相對(duì)誤差和標(biāo)準(zhǔn)誤差的計(jì)算公式如下

式（4）、式（5）中，Ei為2種方法計(jì)算的ET0，Mi為用PM 法計(jì)算的ET0，n 為數(shù)值個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 日值尺度ET0 的變化

將2種計(jì)算方法和PM 法2018年逐日ET0時(shí)間序列進(jìn)行對(duì)比，得到烏蘭浩特、扎賚特旗、阿爾山、科右中旗計(jì)算的逐日ET0曲線，由圖1 可以看出，在4 個(gè)站點(diǎn)，不同方法計(jì)算得到的ET0變化趨勢(shì)基本一致，峰值均出現(xiàn)在夏季，同時(shí)，PT 法和PM 法更加接近。綜上所述，在興安盟就日值尺度而言，PT 法計(jì)算結(jié)果偏差較小。

以PM 法為標(biāo)準(zhǔn)，將其他2種方法的計(jì)算結(jié)果分別與PM 法結(jié)果進(jìn)行線性擬合，由圖2 可以看出，4 個(gè)站點(diǎn)2種計(jì)算方法與PM 方法的計(jì)算結(jié)果均呈正相關(guān)關(guān)系，但不同方法與PM 法結(jié)果相關(guān)性存在明顯差異。圖2（a）、圖2（c）、圖2（e）、圖2（g）中線性回歸得到的決定系數(shù)R2均在0.99 以上，擬合效果特別好，說明在4 個(gè)站點(diǎn)PT 和HS 2種方法與PM 法計(jì)算結(jié)果相關(guān)性較好；從相對(duì)誤差角度分析，在每個(gè)站點(diǎn)PT 法的相對(duì)誤差（RE）均小于HS 法，并且都在0.25 以下，在科右中旗偏差最小。從計(jì)算精度來(lái)看，在每個(gè)站點(diǎn)PT 法的計(jì)算精度均大于HS 法，PT 法的均方根誤差（RMSE）均小于0.014。綜上所述，在日值尺度上，對(duì)于興安盟來(lái)說，采用PT 法替代PM 法具有可行性。

2.2 月值尺度ET0月平均變化分析

為了進(jìn)一步分析2種方法的計(jì)算精度和適宜性，利用3種計(jì)算方法得到4 個(gè)站點(diǎn)1973—2018年多年月平均ET0的月變化曲線（圖3），不同方法計(jì)算月平均ET0的變化趨勢(shì)基本相同，具體表現(xiàn)為夏季高、冬季低的單峰型變化。由圖3 可以看出，PT 法和HS 法計(jì)算結(jié)果均比PM 法偏高，但是PT 法結(jié)果偏差較小。

由表1 可以看出，4 個(gè)站點(diǎn)2種方法與PM 法計(jì)算結(jié)果達(dá)到極顯著相關(guān)關(guān)系（P＜0.01）；在4 個(gè)站點(diǎn)PT 法的相關(guān)性好于HS 法，在扎賚特旗和阿爾山2種方法與PM 法的相關(guān)性最好。從相對(duì)誤差角度分析，在每個(gè)站點(diǎn)PT 法的相對(duì)誤差（RE）均小于HS法，并且都在1.46 以下，在科右中旗2種計(jì)算方法的偏差最小。從計(jì)算精度來(lái)看，在每個(gè)站點(diǎn)PT 法的計(jì)算精度均大于HS 法，均方根誤差（RMSE）均小于0.052。綜上所述，在月值尺度上，對(duì)于興安盟來(lái)說，采用PT 法替代PM 法具有一定的可行性。

表1 1973—2018年2種計(jì)算方法和PM 法的月平均ET0 統(tǒng)計(jì)分析

2.3 年值尺度ET0 平均變化分析

選取PM、PT 和HS 3種方法分別計(jì)算烏蘭浩特、扎賚特旗、阿爾山、科右中旗年際ET0，得到3種方法的ET0年際變化曲線，由圖4 可以看出，不同方法計(jì)算得到的ET0變化趨勢(shì)基本一致，總體來(lái)看，PT和HS 2種方法計(jì)算的年平均ET0和PM 法計(jì)算的值偏大，在科右中旗PT 法比較接近PM 法。

由表2 可以看出，在年際變化中，PT 法和HS 法與PM 法的偏差都很大。在科右中旗PT 法相關(guān)性較好（R=0.848）；在阿爾山地區(qū)相關(guān)性較差。綜上所述，在年值尺度應(yīng)用PT 法和HS 法替代PM 法不適合，原因可能是在嶺南溫暖區(qū)，屬溫帶半干旱季風(fēng)氣候，四季分明，在PT 法中，沒有考慮相對(duì)濕度，然而興安盟夏季雨熱同期，夏季雨水相對(duì)較多，相對(duì)濕度變化較大，對(duì)公式的計(jì)算結(jié)果影響較大；同時(shí)HS 法沒有考慮風(fēng)速和相對(duì)濕度，而興安盟風(fēng)沙較大，造成了結(jié)果偏差較大。

表2 1973—2018年2種計(jì)算方法和PM 法的年ET0 統(tǒng)計(jì)分析

3 討論

騰發(fā)是農(nóng)田水量平衡和能量平衡的重要影響因子，對(duì)農(nóng)田的水文循環(huán)過程以及物態(tài)轉(zhuǎn)化具有重要作用。在氣象資料完整的地區(qū)，可以使用PM 法，該方法對(duì)于影響ET0的各種因素考慮比較全面，若資料缺乏，則不適合使用PM 法。因此，評(píng)價(jià)分析各種方法的地區(qū)適用性，根據(jù)有限的可用資料選取合適的方法準(zhǔn)確估算就顯得非常有意義。劉倩等[18]認(rèn)為Irmark-Allen 方法結(jié)果最接近Penman-Monteith 方法的擬合效果較好，適合缺測(cè)氣象資料條件下?？跐駶?rùn)氣候的ET0計(jì)算。尹春艷等[19]研究認(rèn)為在黃河三角洲地區(qū)在氣象資料缺失的條件下可以用Priestley-Taylor 方法計(jì)算該地區(qū)的ET0。符娜等[11]研究認(rèn)為，滇西-滇西南山原與高山多水區(qū)推薦Hargreaves-Samani 法，滇西北-滇東北山原河谷中水區(qū)和滇中北高原中水-少水區(qū)推薦Priestley-Taylor 法。不同的研究說明了同一方法的地區(qū)差異性很大，在資料缺乏時(shí)需要選擇合適的方法這樣才能有效減小誤差。而本研究通過4 個(gè)典型站對(duì)比評(píng)價(jià)基于溫度的2種簡(jiǎn)單計(jì)算方法在興安盟的適用性，發(fā)現(xiàn)在不同的時(shí)間尺度上計(jì)算ET0的方法各不相同，在日值尺度上，PT 法和HS 法相對(duì)PM法相對(duì)誤差較小，相關(guān)性較好，但是在年際尺度上，誤差較大，相關(guān)性較差，在今后的研究中需考慮在月值和年值尺度上對(duì)公式進(jìn)行修正。

4 結(jié)論

在興安盟通過PM 法、PT 法和HS 法對(duì)1973—2018年4 個(gè)站點(diǎn)的ET0進(jìn)行計(jì)算，并以PM法為標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)均方根誤差（RMSE）和相對(duì)誤差（RE）等量化指標(biāo)，對(duì)2種基于溫度的ET0計(jì)算方法在4 個(gè)站點(diǎn)日、月、年序列的適用性進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：在興安盟，在日值尺度上可以選擇PT 法替代PM 法計(jì)算ET0，因?yàn)镻T 法和HS 法與PM 法的吻合最好，尤其是PT 法，決定系數(shù)R2達(dá)到0.99 以上；在不同時(shí)間尺度上采用PT 法和HS 法替代PM 法，RSEM日值＞月值＞年值；RE日值＞月值＞年值。在氣象資料缺失的情況下，興安盟可以采用日值數(shù)據(jù)應(yīng)用PT 法和HS 法計(jì)算參考作物騰發(fā)量，并可以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。