不同口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)差異性研究及模擬

梅海鵬 汪智群 李偉 周超

摘要 為探究不同小口徑蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)的差異性和隨機森林回歸模型對潛水蒸發(fā)的模擬效果，本研究利用五道溝實驗站0.3、0.5 m2蒸滲儀開展了潛水蒸發(fā)對比試驗。分析兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的相關(guān)性，并基于隨機森林回歸模型對兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進行模擬，評估不同氣象要素對潛水蒸發(fā)的影響。結(jié)果表明，當潛水蒸發(fā)量超過2.393 mm時，0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)量大于0.5 m2蒸滲儀量；0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)存在遲滯效應(yīng)。凈輻射對于0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響更大，在氣象因素對0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)影響中，40 cm土壤含水量的影響更大?？諝鉂穸取⑼寥罎穸仁菍е?.3、0.5 m2小口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)存在差異的主要因素，可利用隨機森林回歸模型通過氣象要素對潛水蒸發(fā)進行預(yù)測。

關(guān)鍵詞 蒸滲儀；潛水蒸發(fā)；口徑；隨機森林回歸模型

中圖分類號 S152.7? ?文獻標識碼 A

文章編號 1007-7731（2024）08-0111-08

Study and simulation of the variability of diving evaporation in different sizes of

evapotranspiration meters

MEI Haipeng1，2? ? WANG Zhiqun3? ? LI Wei3? ? ZHOU Chao1

（1Anhui and Huaihe River Institute of Hydraulic Research（Anhui Provincial Water Conservancy Engineering

Quality Testing Center Station）， Bengbu 233000， China;

2Key Laboratory of Water Conservancy and Water Resources of Anhui Province， Bengbu 233000， China;

3Anhui Huaihe Water Technolgy Co.， Ltd.， Bengbu 233001， China）

Abstract In order to investigate the variability of phreatic evaporation measured by different small-diameter lysimeters and the simulation effect of the random forest regression model on phreatic evaporation， a comparison experiment of phreatic evaporation was carried out by using 0.3 and 0.5 m2 lysimeters in Wudaogou Experimental Station. The correlation of phreatic evaporation of two calibers of evapotranspiration meters was analyzed， and the phreatic evaporation of two calibers of lysimeters was simulated based on the random forest regression model， and the significance of the influence of different meteorological elements on phreatic evaporation was evaluated. The results showed that when the phreatic evaporation exceeds 2.393 mm， the phreatic evaporation measured by 0.3 m2 lysimeter was larger than that by 0.5 m2 lysimeter; there was a hysteresis effect in the diving evaporation measured by 0.3 m2 lysimeter. Net radiation had a greater effect on 0.3 m2 lysimeter phreatic evaporation， and among the effects of meteorological factors on 0.5 m2 lysimeter phreatic evaporation， 40 cm soil water content had a greater effect. Air humidity and soil moisture were the main factors that lead to the difference in phreatic evaporation from 0.3 and 0.5 m2 lysimeters， and the random forest? regression model could be used to predict phreatic evaporation through meteorological factors.

Keywords lysimeter; phreatic evaporation; caliber; random forest regression model

潛水蒸發(fā)是地下水損失的主要途徑之一[1]，該過程易受到土壤蒸發(fā)、植物蒸騰等多種因素影響[2]。無效的潛水蒸發(fā)可能導致部分地下水損失，影響農(nóng)業(yè)土壤水分利用、土壤鹽分分布[3]等。長期以來，許多水文水資源[4]、生態(tài)環(huán)境[5-6]和農(nóng)業(yè)水土[7-8]等領(lǐng)域的學者利用蒸滲儀開展了大量關(guān)于潛水蒸發(fā)的研究。這些用于試驗研究的蒸滲儀規(guī)格多樣，不同口徑的蒸滲儀在潛水蒸發(fā)測量上存在差異[9-10]。在水面蒸發(fā)、蒸散發(fā)方面，已有許多學者對不同口徑蒸滲儀測量結(jié)果的差異性進行分析[11-12]，而對不同口徑蒸滲儀測量的潛水蒸發(fā)量存在差異的機理研究較少。本文基于五道溝實驗站地中蒸滲儀設(shè)備，研究在裸土情況下0.3、0.5 m2兩種口徑蒸滲儀在潛水蒸發(fā)測量上的表現(xiàn)，探索兩種口徑蒸滲儀的潛水蒸發(fā)測量差異，并對產(chǎn)生差異的機理進行分析，為區(qū)域潛水蒸發(fā)觀測和農(nóng)田水分管理提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)基本情況

該試驗于2018—2020年在五道溝水文水資源實驗站大型地中蒸滲儀試驗場進行，實驗站位于淮河中游區(qū)，淮北平原南部，屬于北亞熱帶濕潤季風氣候與南溫帶半濕潤季風氣候區(qū)的過渡帶，季風顯著，四季分明。該區(qū)域土壤類型主要為砂姜黑土，土壤平均干容重1.36 g/cm3，滲透系數(shù)24.2 mm/h。實驗站內(nèi)設(shè)有標準氣象場及高精度氣象站，可進行氣溫、降水、蒸發(fā)、風速和輻射等多種水文氣象要素觀測。

1.2 試驗設(shè)計

選取面積為0.3和0.5 m2的蒸滲儀測筒，編號分別為L0.3和L0.5。為保障潛水蒸發(fā)順利進行，地下水埋深均設(shè)置為0.2 m，由馬氏瓶裝置控制，測筒內(nèi)土壤均為當?shù)厣敖谕猎瓲钔?。蒸滲儀測筒與觀測室內(nèi)補水裝置馬氏瓶連接，每日8：00讀取馬氏瓶水位，并將當日數(shù)據(jù)與前一日數(shù)據(jù)差值作為前一日潛水蒸發(fā)量，分辨率0.1 mm。試驗選取的蒸滲儀裝置見圖1。

1.3 數(shù)據(jù)測量與處理

1.3.1 潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)系列? 為探究兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)測量的年內(nèi)差異，根據(jù)當?shù)刈魑锷趯⒏髂甓葷撍舭l(fā)數(shù)據(jù)系列劃分為小麥同期和玉米同期兩組。為避免冬季土壤凍融[13]對潛水蒸發(fā)觀測產(chǎn)生影響，各年度小麥同期潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)選取當年2月至收割期間的數(shù)據(jù)，玉米同期為整個生育期數(shù)據(jù)系列。根據(jù)白鵬等[14]的研究，降水會對蒸散發(fā)產(chǎn)生影響，因此剔除雨期和蒸滲儀測筒內(nèi)產(chǎn)生入滲水量時期的數(shù)據(jù)。2018—2020年度各組潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)選取時段及有效數(shù)據(jù)天數(shù)見表1。

1.3.2 水文氣象因子? 本文通過對17種水文氣象因子進行判別，分析不同水文氣象要素對不同口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的影響程度。試驗所選取的有效數(shù)據(jù)日同期氣象要素由距地中蒸滲儀實驗場30 m處的標準氣象場和高精度氣象站測量。其中，標準氣象場測量每日水面蒸發(fā)數(shù)據(jù)（E601B）、最高溫度（Tmax）、最低溫度（LT）、日照時數(shù)（SUN）、相對濕度（RH）、水汽壓力差（VPD）、露點溫度（DT）、地表溫度（LST）和梯度土壤溫度（ST20、ST40）等要素。高精度氣象站測量空氣濕度（H）、凈輻射（NR）、梯度土壤濕度（SH20、SH30和SH40）、風速（WS）和日均氣溫（MT）等要素，頻次為10 min/次，采用日均值。

1.4 隨機森林回歸模型預(yù)測

基于隨機森林回歸模型[15]（RF）對蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進行預(yù)測，并評估輸入?yún)?shù)氣象要素對潛水蒸發(fā)影響的重要性。RF是以決策樹之分類回歸樹（CART）為基礎(chǔ)構(gòu)建的一種集成學習模型，該模型只須調(diào)整ntree、mtry等較少的自定義參數(shù)就能完成模型的構(gòu)建。隨機森林由多棵弱決策樹組成，能更好地防止過擬合現(xiàn)象，且具備處理大量數(shù)據(jù)集、給出輸入變量重要性評估和排序等優(yōu)點[16]。以RF模型節(jié)點純度增加值作為變量重要性評估指標，具體操作方法：在RF模型各決策樹節(jié)點加入隨機值，通過判定隨機值導致模型袋外數(shù)據(jù)誤差[17]升高的幅度來確定變量的重要程度。誤差變化幅度越大，該變量對模型的重要程度越高，反之則變量重要程度越低。其計算如式（1）所示。

[INPi=（EOOB2 ?EOOB1 ）ntree] （1）

式中，[INPi]為變量i的重要性；[EOOB1 ]為袋外數(shù)據(jù)誤差；[EOOB2 ]為袋外數(shù)據(jù)所有樣本i加入隨機值變化，再次計算的袋外誤差。

利用Matlab（2016 b）構(gòu)建RF模型，設(shè)置模型中參數(shù)ntree=100，mtry=3，選擇80%樣本量作為訓練集，剩余20%作為測試集。采用隨機亂序方式劃分訓練集和測試集樣本，采用納什效率系數(shù)NSE對RF模型性能進行評估，采用均方根誤差RMSE、平均絕對誤差MAE對RF模型精度進行評價。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)差異性分析

將試驗期內(nèi)各年度L0.3、L0.5測筒潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)參考當?shù)氐湫妥魑锓N植周期分為冬小麥同期、夏玉米同期和全年3組數(shù)據(jù)進行分析比較。由圖2（A）和表2可知，2018年L0.3與L0.5的R2為0.703，其中冬小麥同期為0.779、夏玉米同期為0.576，冬小麥期L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量相關(guān)性最強，夏玉米期最差。3組潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線斜率均小于1，其中冬小麥同期>全年>夏玉米同期，冬小麥同期與全年潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢更為接近。L0.3與L0.5關(guān)系趨勢線斜率小于1，表明L0.5在潛水蒸發(fā)量較小時高于L0.3潛水蒸發(fā)量，蒸滲儀潛水蒸發(fā)量較大時L0.5小于L0.3。3組關(guān)系線與1∶1線交點均接近，橫坐標在3.799～3.857 mm，按照2018年測筒L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線與1∶1線的交點（3.857，3.857），可以認為在日潛水蒸發(fā)量超過3.827 mm時，L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系發(fā)生改變。以趨勢線截距作為潛水蒸發(fā)產(chǎn)生閾值，可知L0.5先于L0.3產(chǎn)生潛水蒸發(fā)。對于2018年，當L0.5每天平均所測潛水蒸發(fā)量達到0.722 mm時，L0.3才開始觀測到潛水蒸發(fā)。由圖2（B）和表2可知，2019年L0.3與L0.5的R2為0.326，其中冬小麥同期為0.497、夏玉米同期為0.522，各組潛水蒸發(fā)量相關(guān)性均很差。3組潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線斜率均小于1，其中全年>夏玉米同期>冬小麥同期，夏玉米同期與全年潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線斜率更為接近。夏玉米同期相關(guān)趨勢線與1∶1線交點較大，為（3.008，3.008），冬小麥同期相關(guān)趨勢線與1∶1線交點與全年較為接近，橫坐標為0.832 mm。按照2019年測筒L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線與1∶1線的交點（0.849，0.849），可以得出，在日潛水蒸發(fā)量超過0.849 mm時，L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系發(fā)生改變。按照線性趨勢線截距可知，2019年，當L0.5日潛水蒸發(fā)量達到0.241 mm時，L0.3才開始觀測到潛水蒸發(fā)。由圖2（C）和表2可知，2020年L0.3與L0.5的R2為0.736，其中冬小麥同期為0.857、夏玉米同期為0.501。3組潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線斜率同樣均小于1，其中全年>冬小麥同期>夏玉米同期，全年潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線基本與1∶1線一致。各組趨勢線與1∶1線交點差距較大，橫坐標在1.913～5.654 mm，冬小麥同期最小，全年最大。按照2020年L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢線與1∶1線的交點（5.654，5.654）可知，在日潛水蒸發(fā)量超過5.654 mm時，L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系才發(fā)生改變。根據(jù)趨勢線截距可知，2019年當L0.5日潛水蒸發(fā)量達到0.278 mm時，L0.3才開始觀測到潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)。由圖2（D）可知，通過對各年度有效數(shù)據(jù)天數(shù)的累積蒸發(fā)量進行分析發(fā)現(xiàn)，2018年和2020年L0.3與L0.5的累積潛水蒸發(fā)量與1∶1線接近，2019年明顯低于1∶1線。根據(jù)圖2（D）可知，通過對2018—2020年間L0.3與L0.5的5日累積潛水蒸發(fā)關(guān)系分析可知，各年度L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量相關(guān)性達0.980以上。2018、2020年累積關(guān)系趨勢線斜率分別為0.992、1.091，與1∶1線基本一致，2019年累積關(guān)系趨勢線斜率為0.799。2018年和2020年L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量累積關(guān)系更為接近，其中2020年表現(xiàn)出L0.5略高于L0.3，2019年則表現(xiàn)出L0.3累積潛水蒸發(fā)量高于L0.5。

L、LW和LC分別表示整個時期、冬小麥同期和夏玉米同期無作物測筒潛水蒸發(fā)量，0.3、0.5表示相應(yīng)測筒面積為0.3 m2、0.5 m2；L2018-0.3、L2018-0.5分別表示2018年0.3、0.5 m2無作物測筒潛水蒸發(fā)量。其余年份以此類推。（A）2018年，（B）2019年，（C）2020年，（D）2018—2020年累積。

通過對各年度L0.3與L0.5日潛水蒸發(fā)量相關(guān)關(guān)系分析發(fā)現(xiàn)，兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量關(guān)系規(guī)律存在一定的年際差異，而在同一年度，根據(jù)作物種植周期劃分的冬小麥同期、夏玉米同期和全年潛水蒸發(fā)系列也存在一定的差異。其中2018年與2020年規(guī)律基本一致，主要為2019年存在差異。2018、2020年L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系的R2大小關(guān)系為冬小麥同期>全年>夏玉米同期，2019年則是夏玉米同期>冬小麥同期>全年。在2018、2020年冬小麥同期和全年的R2在0.703～0.857，而夏玉米同期的R2只有0.576、0.501，相關(guān)性不高；2019年各組潛水蒸發(fā)系列的R2僅在0.326～0.522，以夏玉米同期最高。2018、2020年L0.3與L0.5線性趨勢線斜率大小關(guān)系與R2關(guān)系一致，而2019年則表現(xiàn)出全年>夏玉米同期>冬小麥同期。2018、2020年L0.3與L0.5與1∶1線交點橫坐標均為全年>夏玉米同期>冬小麥同期，全年與夏玉米同期更接近；而2019年夏玉米同期>全年>冬小麥同期，全年與冬小麥同期更接近。各年度L0.3與L0.5測潛水蒸發(fā)累積量相關(guān)關(guān)系方面，各年度R2均超過0.980，但2018、2020年累積關(guān)系趨勢線斜率更接近1，而2019年累積關(guān)系趨勢線斜率為0.799?？梢钥闯?，在2019年存在影響因素對這兩種尺寸蒸滲儀的潛水蒸發(fā)測量產(chǎn)生影響。根據(jù)3年的L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量線性關(guān)系參數(shù)平均值建立0.3和0.5 m2蒸滲儀日潛水蒸發(fā)關(guān)系，如式（2）所示。

[L0.5=0.827 L0.3+0.414] （2）

計算結(jié)果表明，日潛水蒸發(fā)量平均超過2.393 mm時，L0.3與L0.5所測潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系才發(fā)生改變；當L0.5日潛水蒸發(fā)量平均達到0.414 mm時，L0.3才開始觀測到潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)。

利用箱型圖對L0.3與L0.5比值分布范圍進行統(tǒng)計分析如圖3所示。圖3（A）中2018年與2020年日潛水蒸發(fā)量比值數(shù)據(jù)相比2019年更集中，但存在異常值，而2019年更離散。2018、2019和2020年比值中位數(shù)分別為1.000、1.233和0.951，2018年和2020年中位數(shù)更加接近。根據(jù)圖3（B）對累積潛水蒸發(fā)量比值分布分析發(fā)現(xiàn)，2018、2020年比2019年更集中，但存在異常值，其中2018年為偏大異常值，說明L0.3比L0.5潛水蒸發(fā)量數(shù)據(jù)更大，2020年為偏小異常值，說明L0.3比L0.5潛水蒸發(fā)量數(shù)據(jù)更小。2018、2019年和2020年比值中位數(shù)分別為0.993、1.083和0.969，中位數(shù)值更加接近，但2019年數(shù)據(jù)離散程度更大。

2.2 基于隨機森林回歸模型的潛水蒸發(fā)模擬

根據(jù)2018—2020年有效潛水蒸發(fā)量數(shù)據(jù)，按照8∶2隨機劃分訓練集和測試集數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建模型并對其進行評價。分別以L0.3、L0.5潛水蒸發(fā)量以及L0.3與L0.5比值作為輸出變量，以相應(yīng)的17種氣象因子作為特征變量構(gòu)建RF模型。由表3可知，在測試集模型評價指標中，各模型的質(zhì)量和預(yù)測效果相比訓練集均有所下降，考慮是隨機森林回歸模型在進行訓練集數(shù)據(jù)范圍以外的預(yù)測時，可能存在一些未考慮到的影響要素和噪聲較大的樣本導致預(yù)測誤差出現(xiàn)。測試集RFL0.3與RFL0.5的NSE相差不大，分別為0.679、0.665，表明構(gòu)建的模型質(zhì)量基本相同。RFL0.3的RMSE和MAE均大于RFL0.5，分別高0.020、0.019 mm，表明對0.3 m2測筒潛水蒸發(fā)模擬的誤差要大于0.5 m2測筒，相比于0.5 m2蒸滲儀，對0.3 m2測筒的潛水蒸發(fā)量模擬有更多的不確定因素。對二者的比值模擬中，RFL0.3/0.5模型有較高的質(zhì)量，NSE達到0.708，RMSE和MAE均較小，分別為0.207、0.146。由圖4可知，基于各RF模型計算的0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量預(yù)測值與實測值關(guān)系，R2分別為0.726和0.671，利用RF模型對0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的預(yù)測值與真實值有更好的相關(guān)關(guān)系。

2.3 氣象因子重要性評估

基于RF模型對不同氣象因子在預(yù)測潛水蒸發(fā)量時的重要性排序如圖5所示。影響0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量主要為NR、ST40和H，影響0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量主要為SH40、H和NR。根據(jù)影響因子重要性排序值可知，當測筒面積由0.3 m2擴大到0.5 m2時，SH40相比NR和ST40對潛水蒸發(fā)的影響更大。氣象因子中SH40指標為氣象觀測場內(nèi)土壤含水量指標，根據(jù)相關(guān)研究，太陽輻射對土壤含水量有著顯著影響[18]。太陽輻射使得土壤產(chǎn)生梯度溫度，進而驅(qū)動潛水蒸發(fā)改變土壤含水量，因此SH40指標一定程度上反映了太陽輻射對田間潛水蒸發(fā)的驅(qū)動能力，這與蒸滲儀測筒面積越大越接近大田潛水蒸發(fā)情況一致。在氣象因子對L0.3和L0.5比值的影響中，以H、SH20和ST40更為重要，表明空氣濕度、土壤濕度和土壤溫度是導致0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)存在差異的重要因素。

3 結(jié)論與討論

（1）0.3與0.5 m2蒸滲儀在潛水蒸發(fā)測量上存在差異，當兩種蒸滲儀所測日潛水蒸發(fā)關(guān)系在潛水蒸發(fā)量達到2.393 mm時，0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)量由小于0.5 m2蒸滲儀量變?yōu)榇笥凇Ｔ诓煌叽缯魸B儀測筒導致的潛水蒸發(fā)遲滯效應(yīng)影響下，當0.5 m2所測蒸滲儀潛水蒸發(fā)量平均達到0.414 mm時，0.3 m2蒸滲儀才開始出現(xiàn)潛水蒸發(fā)，這種誤差會隨著連續(xù)多日的潛水蒸發(fā)測量而減小，不會影響兩種尺寸蒸滲儀在長系列累積蒸發(fā)量測量中的精度。

（2）NR、SH40分別是影響0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)的重要因素，空氣濕度和土壤濕度是導致0.3和0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)差異存在的主要因素?；赗F模型，利用氣象要素對潛水蒸發(fā)預(yù)測具有較高的精度，可作為潛水蒸發(fā)的預(yù)測工具。

利用蒸滲儀法進行潛水蒸發(fā)量測量，具有準確、方便等特點。本文通過對連續(xù)3年內(nèi)兩種口徑蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)進行比較分析，發(fā)現(xiàn)當日潛水蒸發(fā)超過2.393 mm時，0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)量由小于0.5 m2蒸滲儀量變?yōu)榇笥?。考慮可能是由于蒸滲儀測筒材料為鐵，當日潛水蒸發(fā)超過一定量時，當日氣溫及輻射較高，而土壤與鐵的比熱容存在差異，導致0.3 m2蒸滲儀測筒受到的邊緣效應(yīng)強于0.5 m2蒸滲儀測筒，導致0.3 m2蒸滲儀測筒潛水蒸發(fā)量更大。這與上述結(jié)果得出的NR對0.3 m2蒸滲儀測筒的影響更大表現(xiàn)一致。當0.5 m2蒸滲儀平均測量到0.414 mm日蒸發(fā)時，0.3 m2蒸滲儀才開始出現(xiàn)潛水蒸發(fā)，這可能與蒸滲儀測筒面積與馬氏瓶直徑大小有關(guān)。當0.3與0.5 m2蒸滲儀產(chǎn)生同樣的潛水蒸發(fā)量時，由于為兩種尺寸蒸滲儀測筒補水的馬氏瓶規(guī)格一致，0.5 m2蒸滲儀對應(yīng)的馬氏瓶補水量更多，水面差更大，而根據(jù)圖1（D）中兩種尺寸蒸滲儀累積蒸發(fā)量關(guān)系可知，這種日潛水蒸發(fā)測量誤差在多日累積潛水蒸發(fā)中會被降低。

通過隨機森林回歸模型對17種氣象因子對潛水蒸發(fā)影響的重要程度進行評估。結(jié)果可知，NR對0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響重要性均靠前，太陽凈輻射是驅(qū)動潛水蒸發(fā)的主要因素之一。在0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響因素中，以SH40最重要，其次為H和NR。徐飛等[19]研究認為，土壤梯度溫度是影響潛水蒸發(fā)的重要因素，與本研究結(jié)果一致。氣象因素對兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)比值的影響中，主要因素為空氣濕度或土壤濕度，這與孫曉旭等[20]得出的空氣濕度、土壤含水率對潛水蒸發(fā)影響規(guī)律一致。

綜上，本文利用五道溝實驗站0.3、0.5 m2蒸滲儀開展了潛水蒸發(fā)對比試驗，分析兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的相關(guān)性，并基于隨機森林回歸模型對兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進行模擬，評估不同氣象要素對潛水蒸發(fā)影響的重要程度。結(jié)果表明，當潛水蒸發(fā)量超過2.393 mm時，0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)量將大于0.5 m2蒸滲儀量；0.3 m2蒸滲儀測量潛水蒸發(fā)存在遲滯效應(yīng)。凈輻射對于0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響更大，在氣象因素對0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)影響中，40 cm土壤含水量的影響更大。空氣濕度、土壤濕度是導致0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)存在差異的主要因素，可利用隨機森林回歸模型通過氣象要素對潛水蒸發(fā)進行預(yù)測。

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（責編：楊 歡）

基金項目 水利部重大科技項目（SKS-2022066）。

作者簡介 梅海鵬（1996—），男，安徽蚌埠人，碩士，助理工程師，從事水文水資源研究。

通信作者 汪智群（1990—），女，安徽池州人，工程師，從事水文水資源研究。

收稿日期 2024-01-26