基于FAO Penman-Monteith方程与每日天气预报信息估算参考蒸散量研究外文翻译资料

 2023-03-11 10:40:54

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基于FAO Penman-Monteith方程与每日天气预报信息估算参考蒸散量研究

摘要

实时灌溉管理和水资源分配需要预测实时每日参考蒸散量(ETo)。因此,本研究采用FAO Penman-Monteith(FAO-PM)方程作为ETo 的估算标准,并尝试利用中国现有公共天气预报信息预测每日ETo 。这些预报信息包括云量条件,每日最高和最低温度以及风速量级。为了将预报信息转换为估算ETo所需的变量,一种分析方法(AM)得以被开发出来。本研究选取能够代表中国广大范围气候状况的八个气象站1984至1998年期间的每日天气数据计算FAO-PM ETo,并将这些数据作为参考数据集,用以与根据天气预报信息获得的同一地区和时期的变量作对比。这几个统计指标被用于各自的比较。在所有地区,通过预测云量状况估算得到的日照时数(n)与由Willmott协议指数d和确定系数R2高于0.99和0.96显示出的观测情况一致。将风速量级转换为风速值,具有约为0.10的相对误差RE和较大的d与R2值。从利用最低温 度估算得到的实际蒸汽压和利用空气湿度观测值得到的实际蒸汽压的比较中可以得出,除了位于干旱地区的额济纳之外,所有位置的d和R2 值都高于0.85。然后利用估计的天气参数和FAO-PM方程计算八个地区的每日ETo。使用预测天气变量估算的ETo值与使用完整数据集计算的ETo值一致,所有地区的d和R2都大于0.95和0.91。然而,这些估算的ETo的准确性取决于准确的天气预报消息的可用性。结果表明,使用公共天气预报信息预测的每日ETo适用于实时水资源分配和灌溉管理。

关键词:参考蒸散量;天气预报信息;实际蒸汽压;日照时数;风速;气候;中国

1.简介

土壤-水平衡的实时计算对于实时灌溉调度至关重要,土壤-水平衡的实时计算是为了在同一流域内针对不同的灌溉方案进行适当的水资源分配和建立各自的输送调度安排,这正是我国的现状。同时,为了改进灌溉调度,ISAREG模型(Liu 等,1998)也经过了升级与革新(Liu 等,2006)。

实时计算需要预测每日参考蒸散量(ETo),这是估算作物蒸散量(ETc)和计算作物灌溉需求的基础。FAO Penman-Monteith(FAO-PM)方法被建议作为计算ETo的标准方法,利用该方法可以明确假设参考植被区域的蒸散量(Allen 等,1998)。据称该方法能够在许多地区和气候条件下提供连续一致的 ETo 值(Allen 等,2005a,2006),并且与其他方法相比,特别是对于日常计算来说,它已经在世界范围内作为一种优秀的ETo估算方法获得了广泛认可(例如Chiew 等,1995;Jacobs和Satti,2001; Garcia 等,2004;Temesgen 等,2005;Liu 等,1997)。

对于每日ETo计算,除了现场条件的具体要求外,FAO-PM方法需要每日最高气温和最低气温(Tmax和Tmin),相对湿度(RH),太阳辐射(Rs)和风速(u)。对许多地区来说,这些气象变量通常是不完整的、不可用的。但是Allen 等 (1998)提出的有限天气数据的估算方法适用于华北平原(Liu 和 Pereira,2001)和其他地方(Popova 等,2006)的测试。虽然自动气象站的使用越来越普遍,但对于发展中国家来说,其相对较高的成本是制约发展中国家使用自动气象站的主要原因。

研究人员已为克服蒸散量估算方面与数据可用性相关的难题做出了许多尝试。Magliulo 等(2003)使用改进的气压计估算地中海环境中的ETo。研究中通常使用的是A级蒸发皿蒸发量记录,包括与GIS技术相结合以估算区域分布的ETo(Naoum和Tsanis,2003)。然而,这需要大量的A级蒸发皿观测站点和收集数据的劳动力以及通信以改进估算值和空间插值。据称Priestley-Taylor方程(Priestly和Taylor,1972)能够估算区域月度ETo,但需要调整因子alpha;适应不同的站点条件(Castellvi 等,2001)。但是,FAO-PM方法优于Priestley-Taylor方程(Utset 等,2004)最近又得以证明。

在区域尺度上,文献中使用了NOAA卫星图像并采用了各种ETo计算方法以尝试估算蒸散量值(Fennessey和Vogel,1996;Brasa-Ramos 等,1996,1998;Satti 等,2004;Courault 等,2005)。目前使用例如L和sat(Allen等,2005b),NOAA(Gieske和Meijninger,2005)和GOES卫星(GaratuzaPayan和Watts,2005)等卫星图像从大尺度上获取较好的作物蒸散量估算结果。验证和校准方法目前已得到很好的发展,并且通过空间观测进行灌溉管理现在已经成为可能(Calera Belmonte 等,2005)。然而,这些现代技术并不容易获得,并且当中国的区域都是有多种作物的小型区域时这些技术很难得以采用(Vincent,2003)。

为了灌溉调度的目的,用以生成FAO-PM方程所需气候变量的软件得以开发,例如ClimGen,这是一个天气生成程序,可以生成每日太阳辐射,蒸汽压差(VPD)和风速估算值(Stockle等,2004),以及RadEst3.00,可以用于从气温中估算每日全球太阳辐射数据(Donatelli 等,2003)。

公众现在可以通过公共媒体访问天气预报消息。用改进的Penman方程估算的苜蓿参考Eto值可以通过华盛顿公共农业气象系统(PAWS)的软件WISE(Leib 等,2001)访问。在英国,气象办公室通过商业服务提供天气预报信息,如日照时数,降雨量和降雨概率,以及Tmax和Tmin,这些数据已经足以确定灌溉中制定决策所需的土壤-水平衡(Gowing和Ejieji,2001)。据报道,法国也有类似性质的信息(Cabelguenne 等,1997)。

考虑到中国灌溉地区的现实情况带来的限制,即田间面积小得多和种植系统在空间上有所差异,并且中国大量地区可以获得准确的每日天气预报,所以本研究的目标是:(1)使用公共天气预报信息(ETOWF)评估分析方法(AM)以生成计算ETo所需的每日天气变量;(2)通过将这些生成的天气变量与使用完整数据集(ETOPM)和FAO-PM方程计算出的ETO的每日数值进行比较,来评估ETOWF 估算值的准确性;(3)在不同的气候条件下,测试在选中区域使用的方法,这些地区是沿纬度和经度梯度线选出的。

2. 材料与方法

2.1.FAO Penman-Monteith方程和AM方法

被推荐作为每日ETo(mm day-1)估算方法的FAO-PM方程(Allen 等,1998)可写为:

其中Rn是作物表面的净辐射(MJ m-2day-1 ),G是土壤热通量密度(MJ m-2 day-1),T是2 m高处的气温(℃),u2是2米高处的风速(ms-1),es是空气蒸汽压饱和度(kPa),ea是实际蒸汽压(kPa),Delta;是蒸汽压曲线的斜率(kPa℃-1 ),gamma;是湿度常数(kPa℃-1)。Allen 等(1998)提出了一套完整的方程组根据可用的天气数据和时间步长计算来计算等式(1)的参数,这构成了FAO-PM方法。对于每日时间步长的计算,G是可以忽略的。

在中国和其他国家,短期、中期和长期时间尺度的公共天气预报信息包括云量条件,Tmax和 Tmin以及风速等级。当这些预测值可用时,使用 FAO-PM方程(方程1)计算ETo所需的参数,如下文所述,这些参数可以根据公共天气预报消息估算。使用FAO-PM方程进一步计算ETo和进行估算的实际程序构成了分析方法,并且相应的ETo估算值记为ETOWF。用于评估AM准确性的参考值是利用完整数据集计算出的值,并记为ETOPM

将太阳辐射转化为日照时数后,可以利用云量估算太阳辐射(Cai 等, 2005)。根据Allen 等(1998),G可以被忽略。实际蒸气压ea可以通过假设每日Tmin可以较好地估算每日露点温度(Tdew)来确定,这适用于参考天气地区(Allen,1996;Allen 等,1998)并且被证明在华北平原是可以实现的(Liu和Pereira,2001)。风速量级在统计上与风速有关,因此可用于确定该变量。同时,研究人员观察到,风速估算值的准确度低对ETo 估算的影响相对较小(Allen 等,1998; Liu和Pereira,2001)。因此,使用可用的公共天气信息可以准确地估算FAO-PM方程所需的气象参数,以用于实时土壤–水平衡模拟模型。由于公共天气预报信息通常是区域性的,因此,在适当的谨慎下,估算的ETo也可以在缺乏预报的附近区域适用。但是,根据Allen 等(1998)的建议,这样的外推不应该在不具有相同气候情况的区域使用。

2.2. 气象站和数据

为了评估使用AM方法和天气预报信息估算天气数据的表现,我们使用了由中国气象局管理的八个气象站记录的每日数据(各个站点的位置如图1所示,并在表格1有相关描述)。这些台站的空间分布提供了不同纬度和经度的典型气候梯度网络,并且涵盖了一个广泛的气候区域。从1984年到1998年,所有选定的气象站都有高质量的每日数据记录,用于FAO-PM方法估算ETo,包括日照时数,相对湿度,风速和每日最高和最低温度。同时,还可以获得每日天气预报消息的记录,从而可以比较根据天气预报生成的参数估算出的ETo值和根据观测到的天气变量计算出的值。选择此时期是因为所有地点的数据在此时期内都是可用的。

对于八个地点中的每一个,FAO-PM方法和AM方法配有观测数据集和预报信息,并被应用于给定的5年,10年和15年,分别为1994-1998,1989-1998和1984-1998年,这三个测试期分别被称为“5Y”,“10Y”和“15Y”,以评估获得相对较好的估算结果所需的数据序列的时间长度。

图 1.本研究中使用的气象站的位置

表 1.不同气候条件下的气象站的位置

地区

纬度

经度

海拔(m)

气候

额济纳

41.57N

101.04E

94

干旱

张家口

40.47N

114.53E

72.4

半干旱

锦州

41.08N

121.07E

6.6

半湿润

吉安

41.06N

126.09E

17.8

湿润

呼和浩特

40.49N

111.41E

106.3

干旱

原平

38.44N

112.43E

82.8

半干旱

南阳

33.02N

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基于FAO Penman-Monteith方程与每日天气预报信息估算参考蒸散量研究

摘要

实时灌溉管理和水资源分配需要预测实时每日参考蒸散量(ETo)。因此,本研究采用FAO Penman-Monteith(FAO-PM)方程作为ETo 的估算标准,并尝试利用中国现有公共天气预报信息预测每日ETo 。这些预报信息包括云量条件,每日最高和最低温度以及风速量级。为了将预报信息转换为估算ETo所需的变量,一种分析方法(AM)得以被开发出来。本研究选取能够代表中国广大范围气候状况的八个气象站1984至1998年期间的每日天气数据计算FAO-PM ETo,并将这些数据作为参考数据集,用以与根据天气预报信息获得的同一地区和时期的变量作对比。这几个统计指标被用于各自的比较。在所有地区,通过预测云量状况估算得到的日照时数(n)与由Willmott协议指数d和确定系数R2高于0.99和0.96显示出的观测情况一致。将风速量级转换为风速值,具有约为0.10的相对误差RE和较大的d与R2值。从利用最低温 度估算得到的实际蒸汽压和利用空气湿度观测值得到的实际蒸汽压的比较中可以得出,除了位于干旱地区的额济纳之外,所有位置的d和R2 值都高于0.85。然后利用估计的天气参数和FAO-PM方程计算八个地区的每日ETo。使用预测天气变量估算的ETo值与使用完整数据集计算的ETo值一致,所有地区的d和R2都大于0.95和0.91。然而,这些估算的ETo的准确性取决于准确的天气预报消息的可用性。结果表明,使用公共天气预报信息预测的每日ETo适用于实时水资源分配和灌溉管理。

关键词:参考蒸散量;天气预报信息;实际蒸汽压;日照时数;风速;气候;中国

1.简介

土壤-水平衡的实时计算对于实时灌溉调度至关重要,土壤-水平衡的实时计算是为了在同一流域内针对不同的灌溉方案进行适当的水资源分配和建立各自的输送调度安排,这正是我国的现状。同时,为了改进灌溉调度,ISAREG模型(Liu 等,1998)也经过了升级与革新(Liu 等,2006)。

实时计算需要预测每日参考蒸散量(ETo),这是估算作物蒸散量(ETc)和计算作物灌溉需求的基础。FAO Penman-Monteith(FAO-PM)方法被建议作为计算ETo的标准方法,利用该方法可以明确假设参考植被区域的蒸散量(Allen 等,1998)。据称该方法能够在许多地区和气候条件下提供连续一致的 ETo 值(Allen 等,2005a,2006),并且与其他方法相比,特别是对于日常计算来说,它已经在世界范围内作为一种优秀的ETo估算方法获得了广泛认可(例如Chiew 等,1995;Jacobs和Satti,2001; Garcia 等,2004;Temesgen 等,2005;Liu 等,1997)。

对于每日ETo计算,除了现场条件的具体要求外,FAO-PM方法需要每日最高气温和最低气温(Tmax和Tmin),相对湿度(RH),太阳辐射(Rs)和风速(u)。对许多地区来说,这些气象变量通常是不完整的、不可用的。但是Allen 等 (1998)提出的有限天气数据的估算方法适用于华北平原(Liu 和 Pereira,2001)和其他地方(Popova 等,2006)的测试。虽然自动气象站的使用越来越普遍,但对于发展中国家来说,其相对较高的成本是制约发展中国家使用自动气象站的主要原因。

研究人员已为克服蒸散量估算方面与数据可用性相关的难题做出了许多尝试。Magliulo 等(2003)使用改进的气压计估算地中海环境中的ETo。研究中通常使用的是A级蒸发皿蒸发量记录,包括与GIS技术相结合以估算区域分布的ETo(Naoum和Tsanis,2003)。然而,这需要大量的A级蒸发皿观测站点和收集数据的劳动力以及通信以改进估算值和空间插值。据称Priestley-Taylor方程(Priestly和Taylor,1972)能够估算区域月度ETo,但需要调整因子alpha;适应不同的站点条件(Castellvi 等,2001)。但是,FAO-PM方法优于Priestley-Taylor方程(Utset 等,2004)最近又得以证明。

在区域尺度上,文献中使用了NOAA卫星图像并采用了各种ETo计算方法以尝试估算蒸散量值(Fennessey和Vogel,1996;Brasa-Ramos 等,1996,1998;Satti 等,2004;Courault 等,2005)。目前使用例如L和sat(Allen等,2005b),NOAA(Gieske和Meijninger,2005)和GOES卫星(GaratuzaPayan和Watts,2005)等卫星图像从大尺度上获取较好的作物蒸散量估算结果。验证和校准方法目前已得到很好的发展,并且通过空间观测进行灌溉管理现在已经成为可能(Calera Belmonte 等,2005)。然而,这些现代技术并不容易获得,并且当中国的区域都是有多种作物的小型区域时这些技术很难得以采用(Vincent,2003)。

为了灌溉调度的目的,用以生成FAO-PM方程所需气候变量的软件得以开发,例如ClimGen,这是一个天气生成程序,可以生成每日太阳辐射,蒸汽压差(VPD)和风速估算值(Stockle等,2004),以及RadEst3.00,可以用于从气温中估算每日全球太阳辐射数据(Donatelli 等,2003)。

公众现在可以通过公共媒体访问天气预报消息。用改进的Penman方程估算的苜蓿参考Eto值可以通过华盛顿公共农业气象系统(PAWS)的软件WISE(Leib 等,2001)访问。在英国,气象办公室通过商业服务提供天气预报信息,如日照时数,降雨量和降雨概率,以及Tmax和Tmin,这些数据已经足以确定灌溉中制定决策所需的土壤-水平衡(Gowing和Ejieji,2001)。据报道,法国也有类似性质的信息(Cabelguenne 等,1997)。

考虑到中国灌溉地区的现实情况带来的限制,即田间面积小得多和种植系统在空间上有所差异,并且中国大量地区可以获得准确的每日天气预报,所以本研究的目标是:(1)使用公共天气预报信息(ETOWF)评估分析方法(AM)以生成计算ETo所需的每日天气变量;(2)通过将这些生成的天气变量与使用完整数据集(ETOPM)和FAO-PM方程计算出的ETO的每日数值进行比较,来评估ETOWF 估算值的准确性;(3)在不同的气候条件下,测试在选中区域使用的方法,这些地区是沿纬度和经度梯度线选出的。

2. 材料与方法

2.1.FAO Penman-Monteith方程和AM方法

被推荐作为每日ETo(mm day-1)估算方法的FAO-PM方程(Allen 等,1998)可写为:

其中Rn是作物表面的净辐射(MJ m-2day-1 ),G是土壤热通量密度(MJ m-2 day-1),T是2 m高处的气温(℃),u2是2米高处的风速(ms-1),es是空气蒸汽压饱和度(kPa),ea是实际蒸汽压(kPa),Delta;是蒸汽压曲线的斜率(kPa℃-1 ),gamma;是湿度常数(kPa℃-1)。Allen 等(1998)提出了一套完整的方程组根据可用的天气数据和时间步长计算来计算等式(1)的参数,这构成了FAO-PM方法。对于每日时间步长的计算,G是可以忽略的。

在中国和其他国家,短期、中期和长期时间尺度的公共天气预报信息包括云量条件,Tmax和 Tmin以及风速等级。当这些预测值可用时,使用 FAO-PM方程(方程1)计算ETo所需的参数,如下文所述,这些参数可以根据公共天气预报消息估算。使用FAO-PM方程进一步计算ETo和进行估算的实际程序构成了分析方法,并且相应的ETo估算值记为ETOWF。用于评估AM准确性的参考值是利用完整数据集计算出的值,并记为ETOPM

将太阳辐射转化为日照时数后,可以利用云量估算太阳辐射(Cai 等, 2005)。根据Allen 等(1998),G可以被忽略。实际蒸气压ea可以通过假设每日Tmin可以较好地估算每日露点温度(Tdew)来确定,这适用于参考天气地区(Allen,1996;Allen 等,1998)并且被证明在华北平原是可以实现的(Liu和Pereira,2001)。风速量级在统计上与风速有关,因此可用于确定该变量。同时,研究人员观察到,风速估算值的准确度低对ETo 估算的影响相对较小(Allen 等,1998; Liu和Pereira,2001)。因此,使用可用的公共天气信息可以准确地估算FAO-PM方程所需的气象参数,以用于实时土壤–水平衡模拟模型。由于公共天气预报信息通常是区域性的,因此,在适当的谨慎下,估算的ETo也可以在缺乏预报的附近区域适用。但是,根据Allen 等(1998)的建议,这样的外推不应该在不具有相同气候情况的区域使用。

2.2. 气象站和数据

为了评估使用AM方法和天气预报信息估算天气数据的表现,我们使用了由中国气象局管理的八个气象站记录的每日数据(各个站点的位置如图1所示,并在表格1有相关描述)。这些台站的空间分布提供了不同纬度和经度的典型气候梯度网络,并且涵盖了一个广泛的气候区域。从1984年到1998年,所有选定的气象站都有高质量的每日数据记录,用于FAO-PM方法估算ETo,包括日照时数,相对湿度,风速和每日最高和最低温度。同时,还可以获得每日天气预报消息的记录,从而可以比较根据天气预报生成的参数估算出的ETo值和根据观测到的天气变量计算出的值。选择此时期是因为所有地点的数据在此时期内都是可用的。

对于八个地点中的每一个,FAO-PM方法和AM方法配有观测数据集和预报信息,并被应用于给定的5年,10年和15年,分别为1994-1998,1989-1998和1984-1998年,这三个测试期分别被称为“5Y”,“10Y”和“15Y”,以评估获得相对较好的估算结果所需的数据序列的时间长度。

图 1.本研究中使用的气象站的位置

表 1.不同气候条件下的气象站的位置

地区

纬度

经度

海拔(m)

气候

额济纳

41.57N

101.04E

94

干旱

张家口

40.47N

114.53E

72.4

半干旱

锦州

41.08N

121.07E

6.6

半湿润

吉安

41.06N

126.09E

17.8

湿润

呼和浩特

40.49N

111.41E

106.3

干旱

原平

38.44N

112.43E

82.8

半干旱

南阳

33.02N

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