CN101419219A - 一种确定参考作物蒸散量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种确定参考作物蒸散量的方法，属于农业科学研究领域。本发明方法包括下列步骤：计算m个气象站点在n年内每年72个候的蒸散量pET₀和hET₀；进而计算pET₀/hET₀；然后计算该比值基于候的平均值K_s和各个候内的该比值基于年的平均值K_sj；通过空间插值方法，得到目标区域内任何位置上的K_s，K_sj；针对目标区域内的目标位置计算hET₀；根据ET₀＝K×hET₀计算目标位置的参考作物蒸散量，所述K＝K_s或K_sj。本发明方法所需的基础气象数据少，仅需要待测量时间段内的平均最高和最低气温，且计算简便，易于掌握，同时又不失精度。本发明适合计算大陆范围内任何地点和任何时间内的参考作物蒸散量。

Description

一种确定参考作物蒸散量的方法

技术领域

本发明涉及一种确定参考作物蒸散量的方法，尤其涉及一种仅通过有限气象数据精确求算区域内参考作物蒸散量的方法。属于农业科学研究领域。

背景技术

由降雨、水面蒸发、土壤蒸发、植物蒸腾等过程构成的陆地水分循环是维持陆地生态系统的基本要素，其中土壤蒸发和植物蒸腾被合称为蒸散量(ET)，作物蒸散量是制定作物灌溉制度和区域灌溉需水量计划的基木依据，是区域水量平衡、农田灌溉、水资源管理等众多领域需要必须考虑的。但是，在实测作物蒸散量过程中，往往有很多影响因素难以控制，因此需要研究作物蒸散量的估算方法。目前，运用广泛的作物蒸散量计算方法是通过参考作物蒸散量ET_o和作物系数K_c确定某种作物的蒸散量ET_c，即：

ET_c＝K_cET_o

参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration)系指高度一致(8-15cm)，生长茂盛，水分充足，完全覆盖地而的绿色草丛植被(禾草或苜蓿)的蒸散量。

目前计算ET_o的方法主要有：FAO Penman-Monleilh公式、Prieslley—Taylor公式、Makkink公式、Penman公式、FAO-24 Blaney-Griddle公式、Hargreaves公式等。

在诸多求算ET_o的方法中，Penman-Monteith模型(PM)精确度高、理论基础强，在全世界得到了广泛采用，被联合国粮农组织FAO确定为计算参考作物需水量的标准方法。但是PM要求具备气温、湿度、光照、风速、日照等众多的气象数据，而世界上许多地方根本无法提供PM模型所需要的全部数据，而且PM参数众多、计算繁琐，非专业技术人员难以掌握，使得其适用范围受到了很到的限制。因此，在许多情况下，需要一种能够运用较少气象数据、计算简洁的方法去估算参考作物需水量。其中1985年Hargreaves等提出的Hargreaves公式(HG)只需要平均最高气温和平均最低气温，计算也比较简单，在FAO 56中被唯一推荐为替补PM模型的方法。但是全世界范围的研究充分说明Hargreaves方法与PM之间存在较大偏差，不是比PM大了，就是比PM小了，使得Hargreaves方法并没有得到普遍采用，进一步使得，世界上许多地方难以获得参考作物需水量数据。

设Penman-Monteith公式所确定的参考作物需水量用pET₀表示，FAO 56Penman-Monteith公式：

${\mathrm{pET}}_0=\frac{0.408\mathrm{\Δ}(R_n-G)+\mathrm{\γ}\frac{900}{T+273}{U}_2(e_s-e_a)}{\mathrm{\Δ}+\mathrm{\γ}(1+0.34U_2)}$

式中：pET₀用Penman-Monteith模型确定的参考作物蒸散量[mm·day^-1]；R_n表示冠层净辐射[MJ·m^-2·day^-1；G表示土壤热通量[MJ·m^-2·day^-1]；T表示离地表2米高处的空气温度[℃]；U₂表示离地表2米高处的风速[m·s^-1]；e_s表示饱和水气压[kPa]；e_a表示实际水气压[kPa]；Δ表示水气压曲线斜率[kPa·℃^-1]；γ表示湿度计常数[kPa·℃^-1]。

设Hargreaves公式所确定的参考作物需水量用hET₀表示，Hargreaves 1985式：hET₀＝0.0023*0.408(T_mean+17.8)(T_max-T_min)^0.5R_a

式中：hET₀用Hargreaves 1985式确定的参考作物蒸散量[mm·day^-1]；T_max表示离地表2米高处的平均最高气温[℃]；T_min表示离地表2米高处的平均最低气温[℃]；T_mean表示离地表2米高处的平均气温[℃]， $T_{\mathrm{mean}}=\frac{T_{\max }+T_{\min }}{2};$ R_a表示天体辐射[MJ·m^-2·day^-1]，对于任何空间位置上的具体天序，R_a是固定的，不会因为年份的不同而不同，因此R_a可以通过经纬度和天序来计算，或者查阅文献得到。

现有方法存在下列不足：

1.FAO 56 Penman-Monteith模型要求气象参数多，计算繁琐；

2.其余方法精确度较低；

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的无法兼顾计算简便和结果精确的问题，提供一种仅通过有限的气象数据即可通过简便的计算方法精确求算区域内参考作物蒸散量的方法。

本发明发明人经过长期的研究后发现，将Hargreaves公式所确定的hET₀乘上一个修订系数K后，与Penman-Monteith公式所确定的pET₀的误差大大减少了，基本上可以将其替代。发明人同时发现，这样的K具有强烈的时空变异特征，据此发明人研制了中国每个候(大部分候为5天，3、5、7、8、10、12月的第6候为6天，2月的第6候为3天或4天)K的空间分布图，和总K值图(包括电子版和纸质版)，因此可以通过查阅打印出来的纸质K地图或将地名和经纬度等与电子K值地图匹配等途径十分方便地获得全中国大陆地区任何地点各个候的K值，形成了一种仅仅依靠平均最高气温、平均最低气温这两个最容易得到的气象数据就可以确定参考作物需水量的方法。

本发明确定参考作物蒸散量的方法包括下列步骤：

a)针对目标区域内的m个气象站点，分别采用Penman-Monteith公式和Hargreaves公式，计算n年内每年72个侯的参考作物蒸散量，并分别用pET₀和hET₀表示；所获得的两种蒸散量数据均有m*n*72个；

此处的m和n均优选不小于3，即m≥3且n≥3；

b)计算各个站点在各个侯的所述蒸散量的比值pET₀/hET₀；

c)计算各个站点的所述比值的平均值K_s和/或K_sj，其中：

$K_s=\frac{1}{n\·72}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{72}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j},$ $K_{\mathrm{sj}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j},$ K_ij表示各个站点在第i年的第j候的所述比值；

可见，对于每一个站点，均有一套K_s和/或K_sj数据；

对于每个站点的数据而言，K_s是基于各年内所有候的算术平均；而K_sj则是针对每个候基于年的算术平均；因此K_s只有一个，而K_sj则有72个，每个候具有一个K_sj；

d)通过空间插值方法，得到目标区域内任何位置上的K_s和/或K_sj；

其中，空间插值工具优选使用商业GIS软件；空间插值方法优选使用Kriging方法；并优选通过对已知站点的加权平均获得所述K_s和K_sj，所述加权平均的权重在0～1之间，而且与距离有关，距离越大，权重越小；

上述a)-d)可以认为是本发明方法的第一阶段，旨在获得上述pET₀/hET₀比值的平均值K_s和K_sj，而下列步骤则可用于计算所述目标区域内任何位置在任何时段内的参考作物蒸散量，所需基础数据仅包括平均最高温度和平均最低温度；

e)针对目标区域内的目标位置，采用Hargreaves公式计算参考作物蒸散量hET₀；

f)针对所述目标位置，采用ET₀＝K×hET₀公式计算所述目标位置的参考作物蒸散量，所述K＝K_s或K_sj。

另外，在步骤d)获得任何位置上的K_s和/或K_sj之后，优选将所述K值绘制成K值地图，既可以是纸质的，也可以的电子的，以便后续应用过程中可以方便快速地获得目标位置的K值。

和现有技术相比，本发明具有下述优势：

1.要求气象数据少，仅需要待测量时间段内的平均最高和最低气温；

2.计算简洁，非专业人员也能很快掌握；

3.计算结果准确，近似于精确计算。

附图说明

图1是本发明实施例获得的第1侯的K值地图；

图2是本发明实施例获得的第19侯的K值地图；

图3是本发明实施例获得的第37侯的K值地图；

图4是本发明实施例获得的第55侯的K值地图；

图5是本发明实施例获得的不考虑时间因素的K值地图。

具体实施方式

下面通过具体实施例对本发明作更详细的描述。

本实施例获得K值图的过程较为复杂，概括地讲包括三步：壹，根据中国大陆地区811个气象站点的候气象数据，计算站点的K值；贰，进行空间插值，依据811个站点的K值得到在空间上连续分布的K值，即K值地图；叁，获得需要估算参考作物需水量地点的K值，以及需要估算参考作物需水量时段内的平均最高气温、平均最低气温。

其中第一步是基础，工作量也最大。本实施例对全国811个气象站点1975-2005年共31年的逐候气象数据，求算出不同站点、不同年份、不同候的pET₀和hET₀(共计2,615,191个候次)，进而求算出pET₀与hET₀的比值K。

然后，计算出各个站点K的平均值K_s，即所有年份的各个候的K均参加计算，计算公式如式I所示；同时计算出各个站点各个候K的多年平均值K_sj，计算公式如式II所示：

$K_s=\frac{1}{n\·72}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{72}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j}$

式I

$K_{\mathrm{sj}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j}$

式II

其中，i表示年份，在本实施例中有31年；j表示候数，在式I中，j参加计算；而在式II中，j仅作为各个候之间的区别标记，不参加计算。

然后，选择空间插值工具(本实施例选用Arc GIS 8.3)并选择空间插值方法(本实施例选用Kriging，因为Kriging的插值结果在本实施例中在统计学上最优、无偏)，通过插值得到一定区域(这个区域一般不超出已有站点中最大经纬度和最小经纬度所围成的区域，本实施例为中国大陆地区)内任何位置上的K_s、K_sj，即选择一定空间区域内(本实施例为根据空间分析得到的最大空间相关距离自动选择，这个半径一般在200～2500公里)的已知站点，通过加权平均求得该位置上K_s、K_sj。各个站点的权重与它到插值点的距离有关，距离越近权重越大(本实施例采用半方差函数确定权重，其大致公式如式III所示：

$q_i=\frac{(1-\mathrm{\γ}\left(x_i\right)/\mathrm{Sill})}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(1-\mathrm{\γ}\left(x_j\right)/\mathrm{Sill})}$

$\mathrm{\γ}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}(\mathrm{Sill}-C_0)\·(1.5\frac{x}{a}-0.5{\left(\frac{x}{a}\right)}^3)+C_0,& x\≤a\\ \mathrm{Sill},& x>a\end{array}\right.$

式III

其中，Sill表示最大半方差，a最大空间自相关距离，C₀块金方差，此三个参数因候数不同而不同；q_i为n个已知点中的第i个已知点的权重；y(x_j)指在距离为x_j时的半方差，x_j为插值点到第j个已知点之间的距离。

根据插值结果即可绘制出K值地图，可包括纸版的和电子版。这样就可以方便快速得达到空间任何位置的K值，结合hET₀，形成一种实用、精度高的ET₀确定方法。

本实施例所涉及的地统计学是一种非常成熟的技术，相关文献可参考：Armstrong，M.1998.Basic linear geostatistics.Springer；Wackernagel，H.1998.Multivariate Geostatistics.Springer；或史舟、李艳.地统计学在土壤学中的运用.中国农业出版社，北京，2006。

本实施例获得的K值图包括两种类型：一，以候为单位的K值地图，共有72张(比如，附图1-4所示)；二，不考虑时间因素的K值地图，只有1张(附图5)。

第一种形式的K值地图只能运用于相应候内的ET₀估算，比如第48个候的K值地图只能用于第48个候内的ET₀估算；第二种形式的K值地图可以运用于年内任何时间段下ET₀的估算，例如候、旬、月、季、年的ET₀估算。

事实上，对于候ET₀的估算，采用以上两种K值地图，其精度均远远超过了国际上默认的误差标准0.8mm·d^-1(即，认为如果某种方法估测的ET₀与pET₀相差小于0.8mm·d^-1，则认为这种方法具有相当高的可靠性)。但第一种方法比第二种方法的精度仅仅提高不到18％，考虑到第二种方法要相对更简单，且可用于任何时间段，包括超过候天数的较长时间段的ET₀估算，因此，除了那些精度要求特别高的情况，发明人推荐使用第二种方法。

上述两种形式的K值地图具有以下共同特点：

a、覆盖的区域包括了整个中国大陆地区；

b、第一种K值只在相应候的候平均气温大于0℃的地方存在，第二种K值只在年平均气温大于0℃的地方存在；

c、在K存在的情况，其值具有明显的空间差异性，且在空间上逐渐变化，所有的K值都是正数；

d、在K存在的情况，其值具有明显的空间差异性，一般而言，K值在南方小、北方大(多发生在冬季和春季)，或者东方、东南方小，西北方大，但是大部分情况下沿海地带相对较高，柴达木盆地地区相对四周较小；

e、K值地图可用于估算参考作物需水量ET₀的，但不排除可用于其他用途(例如，水功能区划分、湿润度估算、农业区划、气候区划等)。

获得K值地图后，即可按照下述方法获得ET₀

1.获取研究区域的经纬度，如可通过GPS测量或电子地图匹配等；

2.获取研究区域，研究时段内的平均最高气温和平均最低气温；

3.根据经纬度查阅K值地图或通过地图匹配等方式获取研究区域研究时段内的K值；

4.根据研究区域的研究时段内的平均最高、最低温度，由Hargreaves 1985式计算出hET₀；

5.根据ET_o＝K×hET₀，计算出研究区域研究时段内的参考作物耗水量。

Claims (7)

1、一种确定参考作物蒸散量的方法，包括下列步骤：

a)针对目标区域内的m个气象站点，分别采用Penman-Monteith公式和Hargreaves公式，计算n年内每年72个侯的参考作物蒸散量，分别用pET₀和hET₀表示；

b)计算各个站点在各个侯的所述蒸散量的比值pET₀/hET₀；

c)计算各个站点的所述比值的平均值K_s和/或K_sj，其中：

$K_s=\frac{1}{n\·72}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{72}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j},$   $K_{\mathrm{sj}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{i,j},$ K_ij表示各个站点在第i年的第j候的所述比值；

d)通过空间插值方法，得到目标区域内任何位置上的K_s和/或K_sj；

e)针对目标区域内的目标位置，采用Hargreaves公式计算参考作物蒸散量hET₀；

f)针对所述目标位置，采用ET₀＝K×hET₀公式计算所述目标位置的参考作物蒸散量，所述K＝K_s或K_sj。

2、如权利要求1所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，m≥3且n≥3。

3、如权利要求1所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，步骤d)使用商业GIS软件作为空间插值工具进行空间插值。

4、如权利要求3所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，步骤d)使用Kriging空间插值方法。

5、如权利要求1所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，步骤d)通过对已知站点的加权平均获得所述K_s和K_sj，所述加权平均的权重在0～1之间，该权重与距离有关，距离越大，权重越小。

6、如权利要求1所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，所述目标区域不超过所述站点中最大经纬度和最小经纬度所构成的区域。

7、如权利要求1所述的确定参考作物蒸散量的方法，其特征在于，步骤d)获得任何位置上的K_s和K_sj之后，将所述K_s或K_sj分别绘制成K_s地图或K_sj地图。

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