符 娜 宋孝玉 夏 露 李藍君 孟春芳,2

(1.西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室， 西安 710048；2.新鄉(xiāng)水文水資源勘測局， 新鄉(xiāng) 453000)

云南省不同生態(tài)水文分區(qū)參考作物蒸散量算法適用性評價

符 娜1宋孝玉1夏 露1李藍君1孟春芳1,2

(1.西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室， 西安 710048；2.新鄉(xiāng)水文水資源勘測局， 新鄉(xiāng) 453000)

將云南省分為3個區(qū)域(Ⅰ,滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)；Ⅱ,滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)；Ⅲ,滇中北高原中水-少水區(qū))，基于36個氣象站點1958—2013年逐日氣象資料，以Penman-Monteith法為標準，利用線性回歸法、均方根誤差、平均偏差和Nash-Sutcliffe系數(shù)對Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、Makkink法、1948-Penman法、Penman-Van Bavel法、Turc法、FAO 24 Radiation法和Jensen-Haise法9種算法的計算精度進行對比。結(jié)果表明：1948-Penman法在云南省的適用性最強、計算精度最高，F(xiàn)AO 24 Radiation法與Jensen-Haise法誤差較大，其中Ⅰ區(qū)適用性最好的是Hargreaves-Samani法，Ⅱ、Ⅲ區(qū)1—6月份為1948-Penman法，7—12月份為Priestley-Taylor法；在相對誤差空間分布中，Ⅰ區(qū)Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法的相對誤差均在20%以下；Ⅱ、Ⅲ區(qū)中，Priestley-Taylor法、1948-Penman法的相對誤差較小，為0～20%，同時在Ⅲ區(qū)中，Irmark-Allen法的相對誤差也相對較小；因此，計算云南省的參考作物蒸散量時，整個區(qū)域推薦1948-Penman法，滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)推薦Hargreaves-Samani法，滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)和滇中北高原中水-少水區(qū)推薦Priestley-Taylor法。

參考作物蒸散量； 云南省； 生態(tài)水文分區(qū)； 氣象因子； 計算方法； 適用性評價

引言

參考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration，ET0)作為計算作物需水量及確保農(nóng)田水分科學管理的關鍵性參數(shù)[1-2]，是一項重要的農(nóng)業(yè)與水文變量，對灌溉制度制定、流域規(guī)劃及灌溉排水工程設計具有指導意義[3]，同時也是區(qū)域水資源開發(fā)、利用與管理和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、區(qū)劃與布局的重要依據(jù)[4]。目前ET0的確定方式主要分為實際測定或數(shù)學模擬兩種，但在實際中通過儀器測定蒸散量具有一定的局限性，限制于一定區(qū)域且工作量大，造成結(jié)論難以推廣，數(shù)學模擬法是基于各種氣象因子建立數(shù)學模型估算，工作量相對較小，但由于不同的假定情況及輸入要求等導致各種估算方法的精度存在差異[5]，進而對估算結(jié)果有較大影響，因此，研究不同區(qū)域參考作物蒸散量算法的適用性非常必要。

按照研究區(qū)域具體特征，世界各國學者提出了諸多計算ET0的方法，主要分為輻射法、溫度法、綜合法和經(jīng)驗法等4種類型，具體有50多種計算方法[6]。1998年，國際糧農(nóng)組織(FAO)提出了修正的Penman-Monteith公式[7]，F(xiàn)AO 56 Penman-Monteith(P-M)法綜合考慮了影響蒸散的各種因素，在氣候條件差異較大地區(qū)(干旱、濕潤或風速變化大等)的應用中取得了較好結(jié)果[8]，國內(nèi)一些研究成果也證實P-M法具有嚴謹?shù)睦碚撘罁?jù)和較高的計算精度[9-12]，作為不同區(qū)域ET0計算的標準方法被廣泛認可。但該方法計算過程較復雜，并且對氣象資料的要求高，在氣象資料不完整的區(qū)域難以應用，因此很多簡化的ET0估算方法應運而生，例如輻射法中的Priestley-Taylor法[13]、溫度法中的Hargreaves-Samani法[14]、綜合法中的Penman-Van Bavel法[15]和經(jīng)驗法中的Irmark-Allen法[16]等。但這些計算方法易受研究區(qū)自然環(huán)境、地形地貌、氣候特征等因素以及模型數(shù)學機理的影響，其在不同區(qū)域的計算精度存在顯著差異，因而，各ET0簡化算法在應用時需根據(jù)不同區(qū)域情況進行適用性評價。

云南省河流眾多，水資源豐富，但受降水量時空分布不均的影響，季節(jié)性干旱缺水問題突出，水資源供需問題日益顯著。省內(nèi)地形地貌復雜多變、氣候條件特殊且差異較大，受氣候因子等的影響，ET0在不同區(qū)域變化顯著，但目前針對云南省不同分區(qū)ET0簡化算法的研究鮮見報道，進而造成了水資源配置上的盲目性。本文根據(jù)云南省不同生態(tài)水文分區(qū)，采用應用較廣泛的FAO 56 Penman-Monteith法、Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、Makkink法、1948-Penman法、Penman-Van Bavel法、Turc法、FAO 24 Radiation法和Jensen-Haise法等10種方法分別計算各生態(tài)水文分區(qū)參考作物蒸散量，并以FAO 56 Penman-Monteith法作為標準方法，對其他9種算法進行評價，尋求適合云南省不同生態(tài)水文分區(qū)的ET0簡化算法，為云南省農(nóng)業(yè)水資源優(yōu)化管理和高效利用提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

云南省位處我國西南邊陲，面積38.32萬km2，占全國面積的4.1%。作為高原山地省區(qū)，云南省山地面積占全省總面積的94%，河谷盆地面積僅占6%，地勢西北高、東南低，屬于低緯度高原季風氣候，日溫差大，年溫差小，干濕季分明，氣溫隨地勢高低呈垂直變化趨勢明顯。大部分地區(qū)年降水量在1 000 mm以上，但時空分布極不均勻，年內(nèi)84.2%的降水集中在5—10月份的雨季，11月份—翌年4月份為旱季。結(jié)合資料系列的完整性，本研究選取云南省36個代表性站點，根據(jù)郭建威[17]的研究成果，按照自然地理、氣候、水系等特征，將云南省分為滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)(I)、滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)(Ⅱ)和滇中北高原中水-少水區(qū)(Ⅲ)3個生態(tài)水文分區(qū)，分區(qū)及站點分布情況見圖1。在眾多的分區(qū)影響因素中，將徑流深、河道平均比降、降水量和人均GDP 4個指標作為生態(tài)水文分區(qū)的決定因素，具體分區(qū)特征見表1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

采用的氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)，在保證站點數(shù)量的前提下，剔除氣象資料缺測較多的站點，對部分站點的缺測數(shù)據(jù)進行線性內(nèi)插法補全，整理后得到云南省36個氣象站點1958—2013年逐日地面氣象觀測資料，包括日平均風速、日照時數(shù)、日降水量、日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫、日平均相對濕度、日平均水汽壓等數(shù)據(jù)。

圖1 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)及站點分布圖Fig.1 Area division and stations distribution in Yunnan Province

表1 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)特征統(tǒng)計Tab.1 Characteristics statistic of different eco-hydrological regionalization in Yunnan Province

2 研究方法

2.1 參考作物蒸散量計算方法

(1)Penman-Monteith法

Penman-Monteith法以能量平衡和水汽擴散論為基礎，同時考慮作物的生理特征和空氣動力學參數(shù)的變化，具有較充分的理論依據(jù)和較高的計算精度[18]，公式為

(1)

式中Δ——飽和水汽壓與溫度關系曲線在T處的切線斜率，kPa/℃

Rn——冠層表面凈輻射，MJ/(m2·d)

G——土壤熱通量，MJ/(m2·d)

γ——干濕計常數(shù)，kPa/℃

T——平均溫度，℃

u2——2 m高處的平均風速，m/s

ea——實際水汽壓，kPa

ed——飽和水汽壓，kPa

(2)Hargreaves-Samani法

Hargreaves-Samani法主要考慮平均溫度和晝夜溫差的影響[14]，同時利用大氣頂層輻射進行計算，計算誤差有隨海拔逐漸升高的趨勢，在云南省的低海拔地區(qū)適用性范圍較廣，公式為

ET0-HS=C0(Tmax-Tmin)0.5(Tmean+17.8)Ra

(2)

式中ET0-HS——Hargreaves-Samani法計算得到的ET0，mm/d

C0——轉(zhuǎn)換系數(shù)，取0.000 936

Tmax、Tmin、Tmean——日最高、最低和平均溫度，℃

Ra——大氣頂層輻射量，MJ/(m2·d)

(3)Irmark-Allen法

Irmark-Allen法是由IRMARK等根據(jù)美國濕潤地區(qū)資料得到的模擬模型，在濕潤地區(qū)適用性較好[16]，公式為

ET0-IA=0.489+0.289Rn+0.002 3Tmean

(3)

式中ET0-IA——Irmark-Allen法計算得到的ET0，mm/d

(4)Priestley-Taylor法

Priestley-Taylor法基于輻射量進行計算[13]，所采用的形式對空氣動力學項進行了修正，將空氣動力學項折算為輻射量的0.26倍，其精度較之前有所提高，且計算變得相對簡便，公式為

(4)

式中ET0-PT——Priestley-Taylor法計算得到的ET0，mm/d

λ——水的汽化潛熱，取2.45 MJ/kg

(5)Makkink法

Makkink法是在太陽輻射量基礎上提出，該方法在寒冷地區(qū)的適用性得到廣泛驗證[19]，公式為

(5)

式中ET0-MK——Makkink法計算得到的ET0，mm/dRs——太陽輻射量，MJ/(m2·d)

(6)1948-Penman法

1948-Penman法采用與FAO 56 Penman-Monteith法不同的空氣動力學項，適用于溫度較高且空氣濕度較小地區(qū)[20]，公式為

(6)

式中ET0-48PM——1948-Penman法計算得到的ET0，mm/d

(7)Penman-Van Bavel法

Penman-Van Bavel法在海拔高度相對較低與日溫差相差較小的條件下適用性較好[15]，公式為

(7)

其中

rs=80.8/(u2+0.1)

式中ET0-PVB——Penman-Van Bavel法計算得到的ET0，mm/d

(8)Turc法

Turc法是基于歐洲西部區(qū)域提出的[21]，被廣泛推薦作為濕潤地區(qū)的估算方法[22]，公式為

(8)

式中ET0-Tu——Turc法計算得到的ET0，mm/d

(9)FAO 24 Radiation法

FAO 24 Radiation法源于Makkink公式，主要根據(jù)太陽輻射資料來估算參考作物蒸散量[23]，計算誤差在低海拔高度地區(qū)較小，隨海拔高度升高，其準確度需要進一步研究，公式為

(9)

其中

式中ET0-FAO24——FAO 24 Radiation法計算得到的ET0，mm/d

ud——白晝平均風速，m/s

RH——平均相對濕度，%

a——參數(shù)，取-0.3

(10)Jensen-Haise法

Jensen-Haise法是通過土壤取樣，評估了很多蒸散發(fā)觀測值之后，得到的經(jīng)驗公式[22]，因云南紅壤分布較為廣泛，故選取此方法作為計算方法之一，公式為

(10)

式中ET0-JH——Jensen-Haise法計算得到的ET0，mm/d

N——日照的最大可能時數(shù)，h

n——實際日照時數(shù)，h

采用以上10種方法對ET0進行模擬計算，以FAO推薦的Penman-Monteith法作為ET0計算的標準方法，對其他9種簡易計算方法進行評估。

2.2 評價方法

以FAO 56 Penman-Monteith法計算的ET0作為標準，采用線性回歸法、均方根誤差(RMSE)、平均偏差(MBE)和Nash-Sutcliffe系數(shù)(CD)來評價其他9種算法與標準算法計算結(jié)果相比的適用性及精度[24-26]，具體公式分別為

(11)

(12)

(13)

其中，RMSE與MBE的值越小、CD的值越大，該算法偏離標準算法的程度越小，與FAO 56 Penman-Monteith法的一致性越好、計算精度越高，對研究區(qū)的適用性越強。

3 結(jié)果與分析

3.1 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)ET0算法日均值評價

3.1.1 不同ET0算法的適用性評價

云南省不同生態(tài)水文分區(qū)不同ET0簡化算法與P-M法日值之間的回歸系數(shù)及決定系數(shù)見表2。結(jié)果顯示，云南省不同生態(tài)水文分區(qū)1948-Penman法、FAO 24 Radiation法與FAO 56 Penman-Monteith法擬合的回歸方程斜率均大于1，表明有不同程度偏大，且不同生態(tài)水文分區(qū)1948-Penman法的決定系數(shù)R2均為0.99，與FAO 56 Penman-Monteith法的相關性最顯著，其他7種方法Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、Makkink法、Penman-Van Bavel法、Turc法、Jensen-Haise法相比FAO 56 Penman-Monteith法的結(jié)果則偏小。其中，在Ⅰ區(qū)Priestley-Taylor法、1948-Penman法與FAO 56 Penman-Monteith法擬合的回歸方程斜率更接近1，分別為0.88、1.17，除Irmark-Allen法與Jensen-Haise法外其他7種ET0簡化算法擬合方程的決定系數(shù)R2均在0.85以上，達到極顯著水平(p<0.01)；在Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)的擬合方程斜率最接近1的均為1948-Penman法，斜率分別為1.15和1.10，決定系數(shù)R2達到極顯著水平的均為1948-Penman法和FAO 24 Radiation法，Ⅱ區(qū)為0.99和0.86，Ⅲ區(qū)為0.99和0.94。不同算法在云南省擬合方程的決定系數(shù)R2達到極顯著水平的有Priestley-Taylor法、Makkink法、1948-Penman法、Penman-Van Bavel法和FAO 24 Radiation法，決定系數(shù)R2分別為0.85、0.85、0.94、0.99、0.85，其中，Priestley-Taylor法、1948-Penman法在Ⅰ區(qū)的適用性較強，1948-Penman法在Ⅱ區(qū)與Ⅲ區(qū)的適用性較強，且1948-Penman法在整個云南省的適用性均為最強。

表2 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)不同ET0簡化算法與P-M法日值之間的回歸系數(shù)及決定系數(shù)Tab.2 Regression coefficients and determination coefficients between different daily ET0 simplification methods and P-M method in different eco-hydrological regionalization of Yunnan Province

注：** 表示擬合效果達到p<0.01的極顯著水平。

3.1.2 不同ET0算法的精度對比

表3為云南省不同生態(tài)水文分區(qū)9種ET0簡化算法與Penman-Monteith法的均方根誤差(RMSE)、平均偏差(MSE)和Nash-Sutcliffe系數(shù)(CD)對比結(jié)果。根據(jù)RMSE的結(jié)果，其值越小，表明2種方法之間的關系越密切，差異越小；MBE越接近0，差異越??；CD越大，則說明該算法與P-M法的一致性較好。研究表明：Ⅰ區(qū)各項指標中，Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法表現(xiàn)良好，其RMSE值在0.20～0.57 mm/d之間，MBE值為0.26～0.44 mm/d，CD值為0.52～0.76，其中1948-Penman法的精度最高，其CD值達到0.76，其次是Priestley-Taylor法和Irmark-Allen法，其他方法的CD系數(shù)均較小，其中FAO 24 Radiation法計算精度最低，其RMSE、MBE、CD值分別為103.15 mm/d、3.24 mm/d和-14.29。Ⅱ區(qū)Priestley-Taylor法精度最高，其RMSE為0.28 mm/d，MBE則達到了0.01 mm/d，而CD值達到了0.71，計算精度明顯高于其他方法，1948-Penman法和Irmark-Allen法精度次之，F(xiàn)AO 24 Radiation法與Jensen-Haise法精度較低，RMSE值均在9.59 mm/d以上，CD值小于-3.07。Ⅲ區(qū)1948-Penman法的計算精度最高，RMSE值為0.18 mm/d，MBE值為0.45 mm/d，而CD值則達到了0.83，其他方法中，RMSE均大于0.72 mm/d，最大值為114.07 mm/d，MBE值在-1.57～3.19 mm/d之間，CD最小值為-7.54，其精度較1948-Penman法低。通過對整個云南省的模擬精度分析可以得出，1948-Penman法的精度最高，其RMSE、MBE、CD值分別為0.19 mm/d、0.44 mm/d、0.78，F(xiàn)AO 24 Radiation法精度最低，其RMSE、MBE、CD值分別為97.22 mm/d、3.09 mm/d、-10.80。因此，1948-Penman法在云南省的計算精度最高，可作為云南省ET0簡化計算推薦方法。

表3 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)不同ET0簡化算法精度對比Tab.3 Comparison of ET0 calculation accuracy among simplification methods in different eco-hydrological regionalization of Yunnan Province

圖2 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)9種ET0簡化算法與Penman-Monteith法逐月ET0計算結(jié)果對比Fig.2 Comparison of monthly ET0 calculated by Penman-Monteith and other nine models of different eco-hydrological regionalization in Yunnan Province

3.2 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)ET0算法月均值評價

云南省不同生態(tài)水文分區(qū)9種ET0簡化算法與Penman-Monteith法逐月ET0均值對比結(jié)果見圖2。結(jié)果表明：不同ET0簡化算法計算得到的ET0月均值在年內(nèi)變化趨勢基本一致，總體呈現(xiàn)先增加后減小的二次拋物線形式。在不同生態(tài)水文分區(qū)，大多數(shù)算法的計算結(jié)果為7月份的ET0最小，4月份最大，其中結(jié)果有較大差異的算法是Jensen-Haise方法，在3個區(qū)域中的表現(xiàn)為1月份和12月份最小，5月份最大。以Penman-Monteith法作為參考標準，可以看出，3個區(qū)域中1948-Penman法、FAO 24 Radiation法計算結(jié)果均在Penman-Monteith法之上，結(jié)果偏大，Hargreaves-Samani法、Makkink法、Penman-Van Bavel法、Turc法、Jensen-Haise法的計算結(jié)果均在Penman-Monteith法之下，結(jié)果偏小，而Priestley-Taylor法、Irmark-Allen法在Ⅰ區(qū)偏大，在Ⅱ、Ⅲ區(qū)的1—6月份結(jié)果偏小，7—12月份結(jié)果偏大。從月均值變化來看，Ⅰ區(qū)Hargreaves-Samani法在所有月份中計算最為準確，Ⅱ、Ⅲ區(qū)1—6月份中1948-Penman法的計算結(jié)果較為接近Penman-Monteith法，7—12月份中Priestley-Taylor法的估算結(jié)果較為準確。

圖3 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)9種ET0簡化算法結(jié)果與Penman-Monteith法的相對誤差空間分布Fig.3 Spatial distributions of relative error of nine simplification methods of different eco-hydrological regionalization in Yunnan Province compared with Penman-Monteith method

3.3 云南省不同生態(tài)水文分區(qū)ET0算法空間適用性評價

云南省不同生態(tài)水文分區(qū)9種ET0簡化算法結(jié)果與Penman-Monteith法的相對誤差空間分布如圖3所示。研究表明：在Ⅰ區(qū)中，Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法4種方法的相對誤差(RE)介于0～20%之間，適用性較好，Penman-Van Bavel法、Turc法在Ⅰ區(qū)中表現(xiàn)為部分地區(qū)RE小于20%，而在剩余部分其RE則擴大至20%～40%，Makkink法在Ⅰ區(qū)中其RE為20%～40%，Jensen-Haise法大部分地區(qū)RE為40%～60%，僅在靠近邊境地區(qū)的瑞麗、孟定、耿馬、景洪、勐臘站點RE降至20%以下，而FAO 24 Radiation法在Ⅰ區(qū)的計算結(jié)果明顯偏大，其RE除元江站點值在100%以下，其余地區(qū)的RE均超過100%。在Ⅱ區(qū)的RE空間分布中，僅有Priestley-Taylor法的RE小于20%，其適用性明顯高于其他方法，1948-Penman法和Irmark-Allen法除德欽、迪慶2個站點的RE超過20%外，其余地區(qū)RE也在20%以下，Hargreaves-Samani法、Penman-Van Bavel法在Ⅱ區(qū)中西北部地區(qū)部分站點的RE在20%以下，其余大部分Ⅱ區(qū)的RE在20%～40%范圍內(nèi)，Makkink法的RE空間分布與Turc法相比看出，這2種方法在Ⅱ區(qū)的空間分布中表現(xiàn)為適用性的相互補充，其RE范圍總體為20%～60%，Jensen-Haise法在Ⅱ區(qū)中大部分區(qū)域的RE在60%～80%之間，在德欽、迪慶站點達到了80%以上，這表明該方法在Ⅱ區(qū)適用性較差，F(xiàn)AO 24 Radiation法在Ⅱ區(qū)RE除元謀站點外，其他站點的RE在100%以上。在Ⅲ區(qū)中，Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法的RE均在20%以下，表明這3種方法在Ⅲ區(qū)適用性高于其他方法，而Hargreaves-Samani法在Ⅲ區(qū)的RE出現(xiàn)了南北差異，從圖中可以看出在Ⅲ區(qū)的南部地區(qū)其RE小于20%，而北部地區(qū)RE在20%～40%之間，Penman-Van Bavel法、Turc法的RE均在20%～40%之間，適用性較差，Makkink法、FAO 24 Radiation法、Jensen-Haise法的RE均大于40%，F(xiàn)AO 24 Radiation法在部分地區(qū)達到100%以上，表明這3種方法在Ⅲ區(qū)適用性較差。Priestley-Taylor法、1948-Penman法在整個云南省的RE基本在20%以下，這2種方法在整個云南省適用性較好。Hargreaves-Samani法主要考慮平均溫度和晝夜溫差的影響，同時利用大氣頂層輻射量進行計算，其中Ⅰ區(qū)地勢起伏變化不大，日溫度變化幅度較小，計算結(jié)果較為準確，Ⅱ、Ⅲ區(qū)隨著海拔高度升高，日溫度變化較大，導致RE在Ⅰ區(qū)的適用性高于其他2個區(qū)，Makkink法、Turc法、Jensen-Haise法在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ區(qū)的RE隨著緯度的增加，精度逐漸降低，表明這3種方法在低緯度地區(qū)適用性高于高緯度地區(qū)。Irmark-Allen法僅在云南省西北部高寒地區(qū)適用性表現(xiàn)變差，其余地區(qū)表現(xiàn)較好。而FAO 24 Radiation法在整個云南省的適用性偏差較大，不能真實反映地區(qū)的參考作物蒸散量。

4 討論

國內(nèi)外有關大區(qū)域ET0算法適用性評價的研究較少。KISI[27]研究Turkey的Isparta等5個站點的ET0，得出Vail-T-Rs法和Hargreaves-Samani法在研究區(qū)內(nèi)的計算精度較高。樊軍等[8]對陜西省3個站點進行研究，得出Penman系列方法之間關系密切，Kimberly PM-72法最佳的結(jié)論。為避免評價的局限性，本文選取整個云南省36個站點作為研究對象，具有各分區(qū)跨幅大、站點分布廣的特點。結(jié)果顯示，1948-Penman法、FAO 24 Radiation法與FAO 56 Penman-Monteith法相比有不同程度偏大，Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、Makkink法、Penman-Van Bavel法、Turc法、Jensen-Haise法的結(jié)果偏小。其中1948-Penman法在不同生態(tài)水文分區(qū)的決定系數(shù)R2均為0.99，與FAO 56 Penman-Monteith法的相關性最顯著，1948-Penman法在整個云南省的適用性最強、計算精度最高，可作為云南省ET0簡化計算推薦方法，這與賈悅等[3]研究長江流域得出長江上游內(nèi)綜合法的計算精度較高于溫度法的結(jié)論一致。而FAO 24 Radiation法計算精度最低，其RMSE、MBE、CD值分別為103.15 mm/d、3.24 mm/d和-14.29，造成其精度較低的主要原因在于FAO 24 Radiation公式中的常數(shù)項a為經(jīng)驗值，但許多學者通過分析各自的資料得到了不同的a值，并發(fā)現(xiàn)其具有日變化和季節(jié)變化，因此若將a值當做常數(shù)計算，則會造成一定的偏差，從而在對云南省運用該公式時，需根據(jù)當?shù)刭Y料進行經(jīng)驗系數(shù)的修正。

各生態(tài)水文分區(qū)的最佳ET0簡化算法不同。在滇西-滇西南山原與高山多水區(qū)中，9中方法中Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法的計算精度較高，其RE都小于20%；在滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)的方法適用性研究中，得出Priestley-Taylor法和1948-Penman法適用性最高；而在滇中北高原中水-少水區(qū)內(nèi)，Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法較其余方法的RE低，適用性較強。這與李晨等[6]利用46個站點對四川省不同區(qū)域參考作物蒸散量計算方法適用性的研究得出川西南地區(qū)表現(xiàn)最好的方法為Priestley-Taylor法的結(jié)論一致。

因不同類型ET0簡化算法的空間適應性不同，因此分析各方法在不同地域上適用性。Hargreaves-Samani法主要考慮平均溫度和晝夜溫差的影響，同時利用大氣頂層輻射進行計算，其中Ⅰ區(qū)地勢起伏變化不大，日溫度變化幅度較小，計算結(jié)果較為準確，Ⅱ、Ⅲ區(qū)隨著海拔高度升高，日溫度變化較大，導致RE在Ⅰ區(qū)的適用性高于其他2個區(qū)，Makkink法、Turc法、Jensen-Haise法在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ區(qū)的RE隨著緯度的增加，精度逐漸降低，表明這3種方法在低緯度地區(qū)適用性高于高緯度地區(qū)，與杜加強等[28]得出的基于溫度的算法在低海拔高度站點、生長季與P-M結(jié)果的一致性要高于高海拔高度站點、非生長季的結(jié)論一致。Irmark-Allen法僅在云南省西北部高寒地區(qū)適用性表現(xiàn)變差，其余地區(qū)表現(xiàn)較好。而FAO 24 Radiation法在整個云南省的適用性偏差較大，不能真實反映地區(qū)的參考作物蒸散量。由于輻射法中的Priestley-Taylor法主要考慮太陽輻射量，云南省作為我國低緯度高海拔地區(qū)，其輻射量較大，同時氣候垂直分布明顯，溫度日較差大，所以Priestley-Taylor法在整個云南地區(qū)計算精度較高，符合WEIB等[29]得出的Priestley-Taylor方法較適宜于在全球尺度應用的結(jié)論。同時，本研究中未對云南省部分氣候獨特地區(qū)進行方法的適用性研究，例如元謀干熱河谷地區(qū)、海拔高度落差較大的山谷地區(qū)等地區(qū)，需要在后期工作中繼續(xù)研究。

5 結(jié)論

(1)1948-Penman法在整個云南省的適用性最強、計算精度最高，可作為云南省ET0簡化計算推薦方法。此外，在滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)Priestley-Taylor法的適用性較強，其計算精度較高，F(xiàn)AO 24 Radiation法計算精度最低；滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)Priestley-Taylor法和Irmark-Allen法的計算精度較高，F(xiàn)AO 24 Radiation法與Jensen-Haise法精度較低。

(2)云南省不同生態(tài)水文分區(qū)中，滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)中Hargreaves-Samani法更接近于Penman-Monteith法的計算結(jié)果，曲線的擬合程度較高，因此在云南省滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)缺少輻射和風速資料的站點，可以考慮利用Hargreaves-Samani法代替Penman-Monteith法；在滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)、滇中北高原中水-少水區(qū)的1—6月份中1948-Penman法的精度較其他方法較高，此方法可以適用于滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)、滇中北高原中水-少水區(qū)中濕潤下墊面站點的計算；在滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)、滇中北高原中水-少水區(qū)的7—12月份中Priestley-Taylor法的估算結(jié)果較為準確，因此在滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)、滇中北高原中水-少水區(qū)中缺少空氣動力學資料時，Priestley-Taylor法可以用來計算參考作物蒸散量。

(3)Hargreaves-Samani法等9種ET0簡化算法的空間差異性明顯。Hargreaves-Samani法、Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法在在滇西—滇西南山原與高山多水區(qū)中精度較高，其RE小于20%；在滇西北—滇東北山原河谷中水區(qū)中，相對誤差最小的是Priestley-Taylor法、1948-Penman法；在滇中北高原中水-少水區(qū)內(nèi)，Irmark-Allen法、Priestley-Taylor法、1948-Penman法適用性較其他方法高。

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Adaptation Evaluation for Reference Evapotranspiration Calculation Methods in Different Eco-hydrological Regionalization of Yunnan Province

FU Na1SONG Xiaoyu1XIA Lu1LI Lanjun1MENG Chunfang1,2
(1.StateKeyLaboratoryofEco-hydraulicEngineeringinAridArea,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China2.XinxiangHydrologyandWaterResourcesSurveyBureau,Xinxiang453000,China)

Adaptation evaluation for reference evapotranspiration (ET0) methods can obtain simplified calculation methods ofET0under the conditions of lacking meteorological data and increase the accuracy with the lack of meteorological data in the large area. To obtain the best calculation methods and assess its adaptability, Yunnan Province was divided into three regions, including the mountain plateau and high mountain water abundance region in western and southwestern of Yunnan (Ⅰ), the mountain plateau and river valley water middle region in northwestern and northeastern of Yunnan (Ⅱ) and the plateau water middle and shortage region in central and northern of Yunnan (Ⅲ), and the dailyET0was calculated in 36 stations from 1958 to 2013. Ten kinds of methods, such as FAO 56 Penman-Monteith, Hargreaves-Samani, Irmark-Allen, Pristley-Taylor, Makkink, 1948 Penman, Penman-Van Bavel, Turc, FAO 24 Radiation and Jensen-Haise, were used to calculate the dailyET0of each station of Yunnan Province. Penman-Monteith method was used as the standard method to calculate the dailyET0because of its accuracy, and the precision of other methods was evaluated by the linear regression coefficient, the daily relative root mean square error, the mean bias error and the coefficient of Nash-Sutcliffe. The results showed that 1948-Penman method had the strongest applicability and the highest calculation accuracy, and Radiation FAO 24 method and Jensen-Haise method had large error. Among all the methods, Hargreaves-Samani method was the best one in region Ⅰ, and 1948-Penman method was the most appropriate from January to June while Priestley-Taylor method was the most suitable from July to December of each year for regions Ⅱ and Ⅲ. In the spatial distribution of relative error, the relative error of Hargreaves-Samani method, Irmark-Allen method and Priestley-Taylor method was below 20%, so the three methods were appropriate for region I, and the relative error of Priestley-Taylor method and 1948-Penman method was in the range of 0～20%, as the minimum in regions Ⅱ and Ⅲ, and the relative error of Irmark-Allen method was small in region Ⅱ. When reference crop evapotranspiration was calculated in Yunnan Province, as a consequence, 1948-Penman method was recommended in the whole region, Hargreaves-Saman method was recommended in mountain plateau and high mountain water abundance region in western and southwestern of Yunnan, Priestley-Taylor method was recommended in mountain plateau and river valley water middle region in northwestern and northeastern of Yunnan.

reference evapotranspiration; Yunnan Province; eco-hydrological regionalization; meteorological factors; calculation methods; adaptation evaluation

2016-09-13

2016-10-20

國家自然科學基金項目(51239009、41171034)、陜西省水利科技計劃項目(2016slkj-11)和陜西省教育廳省級重點實驗室科研計劃項目(14JS059)

符娜(1990—)，女，博士生，主要從事水文學及水資源研究，E-mail: fnsnow@163.com

宋孝玉(1971—)，女，教授，博士生導師，主要從事水文學及水資源研究，E-mail: songxy@xaut.edu.cn

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.05.026

S161.4

A

1000-1298(2017)05-0208-10