參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算方法在甘肅省不同區(qū)域的適用性分析

鄭健，鮑婷婷，楊赟，陳婭

?作物水肥高效利用?

參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算方法在甘肅省不同區(qū)域的適用性分析

鄭健1,2,3，鮑婷婷1,2，楊赟4，陳婭1,2

（1.蘭州理工大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院，蘭州 730050；2.甘肅省生物質(zhì)能與太陽能互補(bǔ)供能系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730050；3.西北低碳城鎮(zhèn)支撐技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，蘭州 730050；4.臨夏回族自治州水利科學(xué)研究院，甘肅 臨夏 731100）

【目的】分析參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算方法在甘肅省不同區(qū)域的適用性?！痉椒ā堪迅拭C省劃分為4個區(qū)域（I區(qū)，河西干旱區(qū)；Ⅱ區(qū)，隴中北部半干旱區(qū)；Ⅲ區(qū)，隴中南部半濕潤區(qū)；Ⅳ區(qū)，隴南-甘南濕潤區(qū)），在此基礎(chǔ)上，采用甘肅省26個國家氣象站點(diǎn)1980—2019的氣象資料，并以FAO-56 Penman Monteith（P-M）法作為計算0的標(biāo)準(zhǔn)方法，同時選用Hargreaves-Samani（Har）法、FAO-24 Penman（24PM）法、FAO 1948 Penman（48PM）法、Makkink（Mak）法、Priestley-Taylor（PT）法5種簡化方法計算甘肅省各個站點(diǎn)的0，對5種簡化方法在4個分區(qū)的適用性進(jìn)行分析。【結(jié)果】5種簡化方法在甘肅省不同分區(qū)的計算精度存在明顯差異，Har法和Mak法分別與P-M法的相關(guān)系數(shù)更接近1，擬合曲線的擬合程度更好，表現(xiàn)出了較高的計算精度，適用性較好，但Har法在高海拔地區(qū)計算精度明顯下降；48PM法和24PM法比P-M法計算結(jié)果偏大，計算精度居中；PT法計算精度整體較低。不同計算方法在各區(qū)的適用性順序?yàn)椋琁區(qū)：Mak法>Har法>48PM法>24PM法>PT法；Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)：Har法>Mak法>48PM法>24PM法>PT法。【結(jié)論】當(dāng)氣象資料出現(xiàn)缺失時，推薦在I區(qū)選用Mak法，在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)選用Har法。

參考作物蒸發(fā)蒸騰量（0）；簡化計算方法；適用性分析；甘肅省

0 引言

【研究意義】作物需水量的準(zhǔn)確計算是發(fā)展農(nóng)業(yè)高效節(jié)水的關(guān)鍵，尤其在干旱缺水的中國西北地區(qū)，對作物需水量進(jìn)行生產(chǎn)管理變得尤為重要，而參考作物蒸發(fā)蒸騰量（0）就是估算作物需水量的一個重要參數(shù)。0主要受氣象因子的影響，適用局限性小，是有效利用、合理分配水資源，優(yōu)化區(qū)域種植結(jié)構(gòu)和制定區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉的一個重要依據(jù)[1]。

【研究進(jìn)展】1998年FAO推薦的FAO-56 Penman Monteith（P-M）法是一種能精確計算0的標(biāo)準(zhǔn)方法，在相關(guān)領(lǐng)域比較成熟，但同時所需要的氣象資料也比較全面[2-3]。針對上述實(shí)際問題，國內(nèi)外眾多學(xué)者對0的不同計算方法進(jìn)行了大量的研究，提出了受溫度因素影響較大的Hargreaves-Samani（Har）法[4]；受輻射因素影響較大的Makkink（Mak）法[5]、Priestley-Taylor（PT）法[6]；還有FAO 1948 Penman（48PM）法[7]、FAO-24 Penman（24PM）法[8]等多種簡化計算方法。國外學(xué)者Fotios等[9]、Tabaari[10]、Valipour[11]和國內(nèi)學(xué)者李晨等[12]、王延珺等[13]、楊浩亮等[14]在不同研究區(qū)域應(yīng)用簡化的0方法計算分析時，均發(fā)現(xiàn)不同研究區(qū)域適宜的簡化計算方法存在差異，利用簡化方法計算0雖然對某些缺少氣象資料地區(qū)非常有利，但由于地形地勢、自然環(huán)境等條件的不同，同一方法在不同地區(qū)的計算精度仍然存在較大的差異性。

【切入點(diǎn)】甘肅省地處我國西北內(nèi)陸地區(qū)，東西橫跨1 600多km，地理位置獨(dú)特，氣候類型復(fù)雜多樣，因此不同分區(qū)0的計算數(shù)值差異性比較大，但目前對不同區(qū)域0計算方法適宜性的研究還較少。

【擬解決的關(guān)鍵性問題】基于此，本文在鄭健等[1]把甘肅省劃分為河西干旱區(qū)（I區(qū)）、隴中北部半干旱區(qū)（Ⅱ區(qū)）、隴中南部半濕潤區(qū)（Ⅲ區(qū)）、隴南-甘南濕潤區(qū)（Ⅳ區(qū)）4個區(qū)域的基礎(chǔ)上（具體分區(qū)依據(jù)見圖1和參考文獻(xiàn)[3]），利用Har法、24PM法、PT法、48PM法、Mak法5種簡化方法和P-M法分別計算甘肅省各分區(qū)的0值，并以P-M法為標(biāo)準(zhǔn)對其他5種簡化方法計算結(jié)果的適用性和相關(guān)性進(jìn)行分析。獲得甘肅省各分區(qū)0計算精度最高的方法，以期為甘肅省農(nóng)田節(jié)約用水和水資源優(yōu)化調(diào)度提供有力參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源

甘肅省地域遼闊，地理位置特殊，東西南北分別與陜西、新疆和蒙古人民共和國、四川、內(nèi)蒙古和寧夏相接。是一個跨越多種地形與地貌的狹長省份，這就使甘肅省具有多種多樣的地勢地貌與氣候類型[15]。圖1為甘肅省26個國家級氣象站點(diǎn)和各分區(qū)分布圖。

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，選用全省氣象觀測數(shù)據(jù)比較完備的氣象站點(diǎn)，并對各個站點(diǎn)內(nèi)缺測數(shù)據(jù)科學(xué)地進(jìn)行插補(bǔ)，由于本文所選用的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)比較完備，不存在較長序列數(shù)據(jù)的缺測，因此本文只需對較短序列缺測數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，插補(bǔ)方法如下[16]：①若缺測序列≤5 d，則采用線性插值方法插補(bǔ)；②5 d＜缺測序列≤30 d，則用同一日值的多年平均值補(bǔ)齊。最后整理得到甘肅省26個國家級氣象站點(diǎn)1980—2019年的氣象數(shù)據(jù)，包括降水量、氣溫（平均氣溫mean、日最高氣溫max、日最低溫min）、日照時間、平均相對濕度、日平均風(fēng)速和海拔高度等逐日氣象資料。

圖1 甘肅省氣象站點(diǎn)和分區(qū)分布

1.2 研究方法

1.2.10計算方法

本文所選用的6種計算方法已在相關(guān)領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，計算結(jié)果可靠有效，其具體計算式見表1。

表1 ET0計算方法

注 表中?、、、s、a、s等參數(shù)可參考文獻(xiàn)[24]。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析方法

反距離權(quán)重空間插值法（Inverse Distance Weighted，簡稱IDW）是一種比較圓滑、確切的內(nèi)插值法，本文選用某區(qū)域內(nèi)未采樣點(diǎn)周圍觀測點(diǎn)的數(shù)據(jù)對該點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，從而獲得高精度未采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的估計值[25]。評價指標(biāo)選用平均相對誤差。利用ArcGIS 10.4軟件進(jìn)行空間插值，Matlab R2012b軟件分析評價指標(biāo)。平均相對誤差[26]（）和變異系數(shù)[27]（）計算式為：

式中：M為各簡化方法的0計算值；E為標(biāo)準(zhǔn)方法P-M法的0計算值；為各簡化方法的0計算值的標(biāo)準(zhǔn)差；為各簡化方法的0平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同方法計算ET0年平均值的比較

采用P-M法和Har法、24PM法、48PM法、Mak法、PT法5種簡化方法分別計算逐年0，詳見圖2。由圖2可知，6種計算方法的年0平均值趨勢線基本一致，24PM法、48PM法、PT法、Mak法計算的0最小值與P-M法一樣都出現(xiàn)在1989年，計算值分別為1 202.952、1 105.065、1 549.743、826.667、931.402 mm/a；24PM法、48PM法計算的0最大值與P-M法一樣，都出現(xiàn)在2016年，計算值分別為1 281.174、1 420.383 mm/a。24PM法、48PM法和PT法年平均計算結(jié)果相較P-M法明顯偏大，Har法和Mak法年平均計算結(jié)果相較P-M法明顯偏小。PT法標(biāo)準(zhǔn)差相較于其他各簡化方法最大，為53.429 mm/a，表明計算結(jié)果較不穩(wěn)定，其余各簡化方法標(biāo)準(zhǔn)差小于43.369 mm/a，表明計算結(jié)果相對穩(wěn)定。通過上述分析可知5種簡化方法與P-M法變化趨勢整體上基本相同，但數(shù)值差異明顯，尤其是PT法年均0值比P-M法年均0值增大了66.39%，且計算結(jié)果最不穩(wěn)定，說明2種計算方法之間差異最大；Har法計算的年均值與P-M法比較接近，略小于P-M法，說明2種方法之間差異最小。

圖2 甘肅省ET0標(biāo)準(zhǔn)算法（P-M）與各簡化算法年平均值對比

2.2 不同方法計算ET0月平均值的比較

采用P-M法和Har法、24PM法、48PM法、Mak法、PT法5種簡化方法分別計算逐月0，并求出各月的平均值。圖3為P-M法與其他5種簡化方法的0月平均值對比圖，圖4為P-M法與其他5種簡化方法的0月平均相對誤差圖。由圖3可以看出，6種方法的計算結(jié)果在年內(nèi)的變化趨勢基本相同，都呈開口向下的拋物線形式。在I區(qū)、Ⅲ區(qū)，除24PM法外，其余簡化方法與P-M法計算的0最大值都出現(xiàn)在7月，而24PM法在6月就已經(jīng)出現(xiàn)了最大值；Ⅱ區(qū)，除Mak法外，其余簡化方法與P-M法計算的0最大值也出現(xiàn)在7月，而Mak法在5月已經(jīng)出現(xiàn)了最大值；Ⅳ區(qū)，與P-M法一樣0最大值出現(xiàn)在7月的有Har法、24PM法和48PM法，但Mak法和PT法在8月出現(xiàn)了最大值；4個分區(qū)1、12月0值都比較小。進(jìn)一步分析圖4可知，4個分區(qū)各簡化方法與P-M法的相對誤差變化趨勢基本一致，48 PM法和Mak法在各分區(qū)的變化趨勢和24PM法在I區(qū)、Ⅱ區(qū)和Ⅲ區(qū)的變化趨勢一樣，都是先減少后增大，Har法和PT法在4個分區(qū)的變化趨勢基本上都是先增大后減小。在I區(qū)，相對誤差最接近0的是Mak法，6—7月0值小于P-M法，其他月份0值大于P-M法，相對誤差在-7.24%～11.84%之間；在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)相對誤差最接近0的都是Har法，Ⅱ區(qū)，4—10月0值大于P-M法，其他月份0值小于P-M法，相對誤差在-26.00%～8.98%之間；Ⅲ區(qū)，7—9月0值大于P-M法，其他月份0值小于P-M法，相對誤差在-19.88%～2.74%之間；Ⅳ區(qū)，4—10月0值大于P-M法，其他月份0值小于P-M法，相對誤差在-11.52%～10.05%之間。4個分區(qū)內(nèi)表現(xiàn)居中的都是24PM法和48PM法，0值均大于P-M法，24PM法在4個分區(qū)的相對誤差分別在27.68%～43.09%、22.09%～32.53%、22.36%～45.11%、16.61%～21.48%之間；48PM法在4個分區(qū)的相對誤差分別在12.96%～27.47%、16.72%～25.74%、14.03%～33.23%、14.79%～23.62%之間。4個分區(qū)內(nèi)表現(xiàn)最不好的都是PT法，相對誤差在23.73%～98.43%之間。因此，5種簡化方法在I區(qū)適用性最好的是Mak法，在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ適用性最好的是Har法；24PM法和48PM法在各區(qū)適用性居中，而在各區(qū)適用性最不好的都是PT法。

圖3 甘肅省不同區(qū)域ET0標(biāo)準(zhǔn)算法（P-M）與各簡化算法月平均值對比

圖4 甘肅省不同區(qū)域ET0標(biāo)準(zhǔn)算法(P-M)與各簡化算法月平均相對誤差對比

2.3 5種簡化方法計算精度空間分析

應(yīng)用ArcGIS 10.4軟件對26個氣象站點(diǎn)5種簡化算法與P-M法0年均值、0日均值變異系數(shù)、0日均值平均相對誤差進(jìn)行反距離權(quán)重插值，得到P-M法與其他5種0簡化算法在甘肅省的0年均值空間分布圖（圖5）、0日均值變異系數(shù)空間分布圖（圖6）、0日均值平均相對誤差空間分布圖（圖7），對各分區(qū)0的穩(wěn)定性和誤差分布進(jìn)行分析。由圖5可知，P-M法、24PM法、48PM法和Mak法的0計算值在甘肅省的總體特征為自西北向東南逐漸減小，即依次為I區(qū)、Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)，0最大值分別為1 313.24、1 821.46、1 496.61、1 016.84 mm/a，最小值分別為866.07、1 083.67、1 022.86、776.28 mm/a；在甘肅省的馬鬃山、烏鞘嶺和華家?guī)XHar法的0計算值相對較小，分別為875.562、604.99、662.89 mm/a；PT法的0計算值在甘肅省整體偏大，最大值為2 576.00 mm/a，最小值為2 064.51 mm/a。由圖6可知，Mak法在I區(qū)的變異系數(shù)相對較小，在15.25%～22.68%之間，Har法在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)的變異系數(shù)相對較小，在15.75%～28.81%之間，表明I區(qū)Mak法、Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)Har法計算結(jié)果比較穩(wěn)定；24PM法和48PM法的變異系數(shù)在甘肅省的瑪曲較小，分別為10.94%、11.70%，而在甘肅省其余各地24PM法和48PM法的變異系數(shù)都比較大，表明計算結(jié)果不穩(wěn)定；PT法的變異系數(shù)在4個分區(qū)都比較大，在31.24%～57.73%之間，表明計算結(jié)果極不穩(wěn)定。由圖7可知，與P-M法相比，Har法除在馬鬃山、烏鞘嶺和華家?guī)X等地區(qū)相對誤差稍大外，在甘肅省大部分地區(qū)相對誤差都比較小，尤其在Ⅱ區(qū)和Ⅳ區(qū)，分別在8.93%～15.95%之間和5.41%～7.49%之間，表明計算結(jié)果良好，采用Har法計算0時主要考慮氣溫因素的影響，馬鬃山、烏鞘嶺和華家?guī)X受地理位置等多種因素的影響，導(dǎo)致溫差較大，這就使其利用Har法計算的結(jié)果相對誤差偏大；48PM法除在烏鞘嶺、華家?guī)X和靖遠(yuǎn)等地區(qū)相對誤差比較大外，其余地區(qū)整體相對誤差都比較小，在8.41%～28.44%之間，尤其Ⅳ區(qū)的計算結(jié)果比較穩(wěn)定，在18.29%～18.65%之間，這可能是48PM法和P-M法采用了相同的空氣動力學(xué)項(xiàng)；24PM法和PT法在整個甘肅省的相對誤差都比較大，分別在14.16%～44.69%和17.64%～93.32%之間，尤其在I區(qū)，24PM法的相對誤差更大，在31.13%～44.69%之間，這可能是該方法中風(fēng)速函數(shù)的原因，Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)PT法的相對誤差偏大，處于59.69%～93.32%之間，這可能是PT法只考慮了太陽輻射這一影響因素的原因。Mak法相較于24PM法和PT法表現(xiàn)較好，特別是在I區(qū)和Ⅳ區(qū)，在2.41%～24.58 %之間。由以上分析可知，Har法在整個甘肅誤差普遍較小，表明計算結(jié)果良好，而PT法在整個甘肅誤差都是最大的，表明適用性最差。

圖5 1980—2019年甘肅省ET0空間分布

圖6 甘肅省5種簡化算法ET0變異系數(shù)空間分布

圖7 甘肅省ET0標(biāo)準(zhǔn)算法結(jié)果(P-M)與5種簡化算法的相對誤差空間分布

2.4 ET0不同計算方法結(jié)果偏差分析

將P-M法計算的1980—2019年的逐月0作為標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果，其他5種簡化的方法分別與該方法進(jìn)行擬合，得到擬合曲線趨勢線斜率和相關(guān)系數(shù)2，如表2所示。I區(qū)，Har法、24PM法、48PM法、Mak法與P-M法的曲線擬合程度都比較好，決定系數(shù)2在0.931～0.997之間，但與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率最接近1的是Mak法，為0.866，Har法、24PM法、48PM法與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率偏大，處于1.217～1.362之間，表明計算結(jié)果比標(biāo)準(zhǔn)法的計算結(jié)果偏大，因此Mak法在I區(qū)的計算精度相對最高；Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)，Har法、24PM法、48PM法、Mak法與P-M法曲線擬合程度同樣都比較好，決定系數(shù)2在0.937～0.998之間，但24PM法、48PM法與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率偏大，處于1.196～1.383之間，表明計算結(jié)果比標(biāo)準(zhǔn)法計算結(jié)果偏大，Mak法與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率偏小，處于0.737～0.836之間，表明計算結(jié)果比標(biāo)準(zhǔn)法計算結(jié)果偏小，與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率最接近1的是Har法，表明計算精度相對最高；PT法與P-M法曲線擬合程度在各區(qū)都最差，決定系數(shù)2處于0.898～0.905之間，與P-M法擬合曲線的趨勢線斜率在各區(qū)也最大，處于1.557～2.298之間，表明計算結(jié)果偏大。因此，Mak法在I區(qū)適用性相對更好，Har法在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)適用性相對更好。

表2 甘肅省各分區(qū)不同簡化方法ET0計算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)法(P-M)法擬合結(jié)果

注 表中為趨勢線斜率，2為相關(guān)系數(shù)。

3 討論

國內(nèi)外學(xué)者對參考作物蒸發(fā)蒸騰量在不同區(qū)域的適用性已經(jīng)做了大量的研究，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域最適宜的0計算方法各不相同，李晨等[12]在用6種0計算方法對四川省參考作物蒸發(fā)蒸騰量的適用性研究中發(fā)現(xiàn)，PT法計算結(jié)果更接近P-M法，在四川省計算精度最高，48PM計算精度最差；孫慶宇等[2]用6種0計算方法對海河流域參考作物蒸發(fā)蒸騰量的適用性研究中發(fā)現(xiàn)，24PM法計算結(jié)果更接近P-M法，計算精度普遍較高。甘肅省南北緯度跨越了10°，且河西干旱區(qū)緯度高于甘肅省其他地區(qū)，平均海拔在3 000 m左右，且晝夜溫差大，溫度法中的Har法對氣溫變化比較敏感，受到了極不穩(wěn)定的氣溫這一影響因素[8]，這可能是Har法計算結(jié)果在甘肅省I區(qū)的計算精度較差的原因；PT法在各區(qū)計算精度都最差，其主要原因初步分析是PT法中的被當(dāng)作了常數(shù)，其實(shí)?在不同研究背景下的取值各不相同，只是許多學(xué)者把它當(dāng)作了一個經(jīng)驗(yàn)值，這就使得用PT法計算的結(jié)果出現(xiàn)了較大的誤差；Mak法是在不考慮土壤熱通量的前提下把PT法計算式中的凈輻射換成了太陽輻射總結(jié)出的式子，但本文中Mak法式中所用到的修正系數(shù)為0.61，實(shí)際上就是凈輻射與太陽輻射的比值，這個比值并不是固定不變的，它是隨著季節(jié)而變化的，這是Mak法在甘肅?、騾^(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)產(chǎn)生誤差的主要原因，同時PT法中的系數(shù)?是利用海面和濕潤陸面的資料得出的經(jīng)驗(yàn)值，而Mak法中的系數(shù)0.16是凈輻射與太陽輻射的比值，且由于PT法考慮了土壤熱通量這一因素的影響，而Mak法不考慮，這可能就是PT法在甘肅省的模擬效果最差，而Mak法的模擬效果相對較好的原因[28]；綜合類法中的48PM法和24PM法計算結(jié)果在空間上隨地勢自東南向西北逐漸增大，受地形影響明顯，這是因?yàn)?8PM法和24PM法是把P-M法中的空氣動力學(xué)項(xiàng)用修正后的日照時間，日平均風(fēng)速來代替，使其無法克服地形等因素的影響，導(dǎo)致最后計算結(jié)果普遍偏大[12]。范文波等[4]在對瑪納斯河流域參考作物蒸發(fā)蒸騰量的研究中發(fā)現(xiàn)，對Har法公式中的常數(shù)采用貝葉斯方法進(jìn)行修正后，得出修正后的Har法明顯要比未修正的Har法計算精度高。因此，根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況對各簡化方法進(jìn)行修正改進(jìn)，在一定程度上可以提高0的計算精度。

本研究涉及的區(qū)域跨度大，地形地貌，海拔等條件也相差比較大，為了減少誤差，所選取的0計算方法是眾多學(xué)者在研究中被證明比較可靠、有參考價值的方法，但計算0的其他簡化方法還有很多，本文并未全部引用，且在研究甘肅省參考作物的蒸發(fā)蒸騰量時對0計算公式的修正改進(jìn)方面還未涉及，所以在選取0計算方法上還存在一定的局限性；同時本文各分區(qū)所選取的氣象站點(diǎn)相對比較少，可能對計算結(jié)果有一定的影響。上述所存在的問題與不足本團(tuán)隊(duì)將在后續(xù)工作中繼續(xù)探討。

4 結(jié)論

1）各分區(qū)P-M法和各簡化方法的0值隨年際的變化都呈上升趨勢，各分區(qū)內(nèi)24PM法、48PM法和PT法的0平均值顯著大于P-M法，而Har法、Mak法與P-M法的0平均值沒有顯著差異。

2）各分區(qū)計算精度普遍較高的是Har法和Mak法，體現(xiàn)出了較好的適用性；48PM法和24PM法計算結(jié)果尤其是在Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)偏大；PT法計算結(jié)果在全省都偏大，不建議采用。

3）各分區(qū)簡化方法與P-M法計算結(jié)果擬合程度最不好的是PT法，其余簡化方法與P-M法計算結(jié)果擬合程度相對來說比較好。

4）各簡化方法在I區(qū)適用性順序?yàn)椋篗ak法>Har法>48PM法>24PM法>PT法；在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)的適用性順序?yàn)椋篐ar法>Mak法>48PM法>24PM法>PT法；推薦在I區(qū)選用Mak法，在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)和Ⅳ區(qū)選用Har法。

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Reference Evapotranspiration in Gansu Province Calculated Using Different Methods

ZHENG Jian1,2,3, BAO Tingting1,2, YANG Yun4, CHEN Ya1,2

(1. College of Energy and Power Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China; 2. Key Laboratory of the System of Biomass Energy and Solar Energy Complementary Energy Supply System in Gansu, Lanzhou 730050, China; 3. Collaborative Innovation Center of Key Technology for Northwest Low Carbon Urbanization, Lanzhou 730050, China; 4. Water Conservancy Research Institute of Linxia Hui Autonomous Prefecture, Linxia 731100, China)

【Objective】Reference evapotranspiration (0) measures the potential water loss from soils in terrestrial systems. It varies with a multitude of factors and can be calculated by different methods. In this paper, we compared0calculated by five methods for regions with incomplete meteorological data across Gansu province in northwestern China. 【Method】We divided the province into four regions: arid area in Hexi (Region I), semi-arid area in northern Longzhong (Region II),semi-humid area in southern Longzhong (Region III), and humid area in Longnan and Gannan (Region IV).The reference evapotranspiration in each region was calculated using the Hargreaves-Samani (Har), the FAO-24 Penman (24PM), the FAO 1948 Penman (48PM), the Makkink (Mak), and the Priestley Taylor (PT) methods, respectively. For each method, we calculated the daily0based on data measured from 1980 to 2019 from 26 meteorological stations across the province. The accuracy and robustness of each method for each region was tested against that estimated using the FAO-56 penman Monteith (P-M) method. 【Result】0calculated from different methods varied, though the variation depended on region. The results calculated from the Har and Mak methods were correlated with that from the P-M method with the correlation coefficients close to unity, despite that the Har method was less accurate for high altitude regions. The results estimated by the 48PM and 24PM methods were both greater than the0calculated by P-M method. The accuracy of the five simplified methods for estimating0was ranked in the order of Mak > Har >48PM > 24PM > PT for Region I, and Har >Mak> 48PM > 24PM >PT for other three regions.【Conclusion】For regions that are lack of meteorological data, the Mak method was the best alternative for estimating0in Region I, while the Har method worked better for other regions in Gansu province.

reference crop evapotranspiration(0); calculation methods; applicability analysis; Gansu Province

鄭健, 鮑婷婷, 楊赟, 等. 參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算方法在甘肅省不同區(qū)域的適用性分析[J]. 灌溉排水學(xué)報, 2022, 41(10): 1-9.

ZHENG Jian, BAO Tingting, YANG Yun, et al. Reference Evapotranspiration in Gansu Province Calculated Using Different Methods[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(10): 1-9.

S161.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022183

1672 - 3317（2022）10 - 0001 - 09

2022-04-07

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51969012）；甘肅省教育廳產(chǎn)業(yè)支撐計劃項(xiàng)目（2021CYZC-27，2021CYZC-33）；蘭州理工大學(xué)紅柳一流學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目（0807J1）

鄭?。?981-），男，甘肅會寧人。教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要從事水資源高效利用與轉(zhuǎn)化方面的研究。E-mail: zhj16822@126.com

責(zé)任編輯：白芳芳