宿州市6種參考作物蒸散估算方法適用性評價

孫 朋，季霖菲，劉 娜，白洪偉

宿州學(xué)院環(huán)境與測繪工程學(xué)院，安徽宿州,234000

蒸散過程是地表水熱交互過程相互作用的重要途徑，也是全球陸地能量和水循環(huán)的關(guān)鍵組成部分[1]。參考作物蒸散量為蒸散量重要表征方式，是能量平衡和水分平衡的重要組成部分，準(zhǔn)確地測定和估算蒸散量不僅對研究全球氣候演變、環(huán)境問題以及水資源評價等有著重要意義[1-2]，而且對指導(dǎo)農(nóng)業(yè)的排水與灌溉、監(jiān)測農(nóng)業(yè)旱情、提高農(nóng)業(yè)水資源的利用率具有重要現(xiàn)實意義[3]。

目前估算ET0的方法總體分為輻射方法(溫度-輻射法)、溫度方法和綜合方法3類[4]。聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式(PM56公式)，較全面考慮了影響蒸散的各種因素，在氣候條件差異較大的區(qū)域時表現(xiàn)較好，常作為蒸散計算的標(biāo)準(zhǔn)算法。但PM56方法的使用主要障礙是所需數(shù)據(jù)的數(shù)量，許多氣象站可能無法獲得這些數(shù)據(jù)[5]。近年來圍繞不同氣候區(qū)域下蒸散估算模型對比分析成為研究熱點[6-8]。因此蒸散估算模型的選擇通常取決于試驗站中可用的特定氣候輸入以及在類似氣候環(huán)境下模型的先前性能。所以發(fā)展依靠較少數(shù)據(jù)投入的蒸散模式選擇已成為蒸散估算一項重要任務(wù)。進而氣候數(shù)據(jù)約束地區(qū)的簡化版蒸散估算公式應(yīng)運而生，如Priestley-Taylor(PT)法[9]、Hargreaves-Samani(HS)法[10]、Makkink(Ma)法[11]Irmark-Allen法[12]等在不同區(qū)域取得較好的估算效果。

但是蒸散估算選擇區(qū)域最合適的方法來估計ET0取決于地理位置、氣候條件、預(yù)期的估計周期和輸入數(shù)據(jù)的可用性等條件[5,11]。目前研究共識沒有一種單獨的方法可以在沒有局部校正的情況下估計ET0，使得該方法對所有氣候條件和數(shù)據(jù)條件都不能普遍令人滿意，因此在正確測量的ET0相對困難的基礎(chǔ)上，開展模型方法優(yōu)化研究是必要的[5,11-12]。研究以宿州市為例，選取1953—2019年氣象數(shù)據(jù)，利用6種ET0估算方法與標(biāo)準(zhǔn)PM56公式估算方法在宿州估算方法比較，開展其適用性評價研究。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

宿州市(33°18′—34°38′ N，116°09′—118°10′ E)地處安徽最北部，安徽、江蘇、山東與河南四省交界，承東啟西，總面積9 787 km2。地理單元處于黃海平原南端，淮北平原中部，暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，南北氣候過渡帶重要構(gòu)成單元，區(qū)域內(nèi)氣候溫和、光照充分、降水適中、雨熱同期、四季分明，多年平均氣溫為14 ℃至14.5 ℃，多年平均降水在774～896.3 mm之間，年平均風(fēng)速2.36 m/s，全年日照充足，日照時數(shù)為2 322.9～2 471.7 h。境內(nèi)主要河道70多條，分別屬于黃河、淮河水系。宿州市以平原為主，零星山地分布，海拔跨度6～385 m，平原面積廣布，研究區(qū)內(nèi)土壤以砂漿黑土河潮土為主，是典型農(nóng)業(yè)地區(qū)，灌溉制度多樣。

1.2 數(shù)據(jù)來源

采用來自宿州市氣象局1953—2019年逐日地面氣象觀測資料，數(shù)據(jù)包含日平均氣溫(Tmean，℃)、最高氣溫(Tmax，℃)、最低氣溫(Tmin，℃)、降水量(mm)、平均風(fēng)速(m/s)、日均相對濕度(%)、日照時數(shù)(h)、日照百分比(%)等數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 參考作物蒸散發(fā)估算方法

研究共選取6種蒸散估算方法，以PM56的計算結(jié)果作為研究區(qū)標(biāo)準(zhǔn)參考作物蒸散量，評估其余5種不同數(shù)據(jù)構(gòu)成基礎(chǔ)的ET0計算方法的適用性，分別為IA、Ma、HS、Irmak和PT。其中，HS模型為溫度型模型，Irmak、Ma、IA和PT模型都為溫度-輻射型公式，此5種方法是因為其需求的氣象因子較少，應(yīng)用非常廣泛。所有6種方法的公式、類型如表1所示。

表1 參考作物蒸散量的計算公式

1.3.2 估算方法評價

以PM56法計算的ET0作為標(biāo)準(zhǔn)，采用均方根誤差(RMSE)、相對偏差(RE)和決定系數(shù)(R)來評價其他5種算法與標(biāo)準(zhǔn)算法計算結(jié)果相比的適用性及精度，具體公式分別為：

式中ET0i為待檢驗蒸散方法計算的結(jié)果，ET0-PM,i為標(biāo)準(zhǔn)算法計算的結(jié)果，m為時間序列時長。

2 結(jié)果與討論

2.1 蒸散年值模擬效果分析

通過6個模型計算宿州市1953—2019年的參考作物蒸散量年值如圖1所示。由圖1可知，近67年蒸散量均值模擬效果上看，PT模擬值最高，為標(biāo)準(zhǔn)值的1.6倍，IA和HS計算結(jié)果偏高，約為標(biāo)準(zhǔn)值的1.1倍，Ma計算結(jié)果較低，僅達到標(biāo)準(zhǔn)年值的80%，Irmak計算結(jié)果最為接近。

圖1 宿州1953—2019年基于5種方法與PM56法估算ET0年值和均值對比圖

從圖1(a)6種蒸散估算方法計算的長序列年值蒸散變化起伏趨勢來看，其余5種方法的蒸散年值與標(biāo)準(zhǔn)PM56法的蒸散計算結(jié)果波動起伏較為一致，但是不同方法在模擬數(shù)值存在較大差異，其中PT方法計算結(jié)果一直處在1 600～1 800 mm/a的高值區(qū)震蕩波動，這與PT方法的使用區(qū)域多為干旱、半干旱水分約束區(qū)有關(guān)；而IA和HS計算ET0年值結(jié)果都在PM56法計算的標(biāo)準(zhǔn)值偏上，波動范圍集中在1 180～1 400 mm/a，可見溫度性與溫度輻射型蒸散估算方法在宿州年尺度蒸散估算上存在一定偏差；Ma計算結(jié)果都在1 000 mm/a，估算結(jié)果普遍偏低；Irmak計算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值有較為一致的波動趨勢，數(shù)值最為接近，說明濕潤區(qū)經(jīng)驗性估算公式在宿州地區(qū)年值蒸散估算效果較好。

基于表2的5種方法與PM方法ET0年值比較特征來看，Ma和Irmak表現(xiàn)出最高的決定系數(shù)，表明變化趨勢上都呈現(xiàn)較高的一致性，其余三種方法同樣決定系數(shù)都大于0.7，相關(guān)性都高。RE數(shù)據(jù)變化表明，估算結(jié)果由高到低的順序依次是：PT>HS>IA>Irmak>Ma。RMSE數(shù)據(jù)顯示，PT估算年值差異最大高達727.2 mm，再次驗證Irmak估算效果最好，年值變化僅33.3 mm。

表2 基于5種方法與PM方法ET0年值比較特征評價

2.2 蒸散月值模擬效果分析

通過5種方法的月值模擬結(jié)果與PM56計算結(jié)果對比可知(圖2)，與年尺度模擬結(jié)果類似，基于PT公式計算結(jié)果為明顯偏高，3至10月段與PM56計算結(jié)果偏差更大，月值模擬結(jié)果最高達到標(biāo)準(zhǔn)蒸散值2倍數(shù)值差異。1月與12月為ET0低值區(qū)，IA模擬結(jié)果偏大，其余4種方法模擬結(jié)果都較好；2月到11月之間，HS法、PT法、IA法估算結(jié)果逐漸偏高，并分別在6月、7月、8月達到各自峰值，本時段內(nèi)Ma法計算結(jié)果持續(xù)偏低；Irmak法模擬結(jié)果擁有與PM56法計算結(jié)果的最多契合，1—5月估算結(jié)果基本一致，6月份略低，7—10月份略高，差異較小，但在11月份存在估算偏高的現(xiàn)象，反而PT計算具有較好的結(jié)果。從年內(nèi)變化趨勢看，除Irmak法外，都呈現(xiàn)單峰值趨勢，峰值出現(xiàn)月份都有所差異，最高值估算結(jié)果較差。

圖2 宿州市5種ET0算法與PM56法逐月ET0計算結(jié)果對比

基于5種方法與PM56法估算ET0月值比較的統(tǒng)計特征如表3所示。決定系數(shù)R變化特征表明，Ma和Irmark各月R值均較高，2至10月R值均大于0.8，HS法相關(guān)系數(shù)變化次之，所有月份都達到0.64以上；PT法模擬結(jié)果較標(biāo)準(zhǔn)ET0偏差。變化趨勢上，Ma法、HS法和Irmak法與PM56法模擬結(jié)果在1月和12月的相關(guān)系數(shù)最高，其余方法較低，5月、7月和8月的模擬結(jié)果相關(guān)系數(shù)都較好，都達到0.9以上。

表3 宿州市基于5種方法與PM56法估算ET0月值比較的統(tǒng)計特征

RMSE的結(jié)果其值越小，表明2種方法之間的關(guān)系越密切，差異越小，從均方根誤差指標(biāo)來看，1月、2月和11月，Ma法、HS法、Irmak法和PT法估算結(jié)果都較好，于PM56法計算結(jié)果相比均低于10 mm·mon-1；3—5月份Irmak法模擬效果最好，PT模擬效果最差；6月份IA法模擬效果誤差最小，Irmak法次之，其余方法模擬誤差均大于32 mm·mon-1；7至10月模擬結(jié)果仍以Irmak法為最好，PT模擬結(jié)果最差，模擬誤差達到153.72 mm·mon-1；11月份，Ma法、HS法和PT法模擬結(jié)果最好，Irmak法模擬結(jié)果最差，高達54.03 mm·mon-1。相對變化RE特征來看，Ma法模擬值都小于0，每個月計算結(jié)果都偏低，PT法計算值偏高，除一月份外，RE絕對變化都大于0.1，IA法和HS法計算結(jié)果也呈現(xiàn)類似問題，Irmak估算相對變化較為理想，除1月和11月外，相對變化都在12%以內(nèi)。綜上分析，ET0月值的估算結(jié)果，Irmak結(jié)果最為理想，PT效果最差，冷月份各種方法蒸散數(shù)值估算相對吻合較好，3至10月份蒸散估算結(jié)果除Irmak外，都較差。

2.3 日尺度蒸散數(shù)值估算效果

宿州市不同ET0算法與P-M法日值模擬效果對比圖和決定系數(shù)如圖3所示，由圖3可知，HS法和PT法擬合斜率分別為1.18和2.15，均大于1，說明模擬結(jié)果偏大，決定系數(shù)(R2)都大于0.95，說明與PM56法計算結(jié)果相關(guān)性顯著。IA法與Ma法決定系數(shù)都大于0.95，但是擬合斜率分別為0.88和0.76，擬合結(jié)果偏低。Irmak法擬合斜率為0.93，接近于1，決定系數(shù)同樣的高達0.96，可見Irmak法在宿州市蒸散估算中具有較好的適用性。

圖3 宿州市不同ET0算法與PM56法日值模擬效果對比圖

3 結(jié) 論

蒸散估算的區(qū)位精準(zhǔn)對標(biāo)是開展地表水熱響應(yīng)過程研究的重要構(gòu)成部分，同樣也是蒸散研究的難點，本文以宿州市1953—2019年近67年氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開展不同數(shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)成下蒸散估算適用性評價。結(jié)果表明，年、月與日尺度上，Ma法模擬結(jié)果偏低，PT法模擬結(jié)果偏高，HS法和IA法模擬決定系數(shù)高(大于0.9)、相對變化較小(小于20%)，其估算結(jié)果都可以在宿州市替代適用，Irmark法在年月日尺度上都表現(xiàn)出最好的擬合效果，且所需參數(shù)少于PM56法，在數(shù)據(jù)約束條件下，適用于濕潤區(qū)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ虸rmark法可推薦為宿州地區(qū)蒸散估算的替代方法。