夏興生 朱秀芳 潘耀忠 張錦水

(1.北京師范大學(xué)遙感科學(xué)國家重點實驗室， 北京 100875； 2.北京師范大學(xué)遙感科學(xué)與工程研究院， 北京 100875；3.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室， 北京 100875； 4.青海師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院， 西寧 810016)

0 引言

參考作物需水量(ET0)是農(nóng)業(yè)灌溉作業(yè)的主要參考指標(biāo)。聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)1998年發(fā)布的《Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements》(FAO 56)推薦Penman-Monteith(PM)公式為基于氣象站點觀測數(shù)據(jù)計算ET0的標(biāo)準(zhǔn)方法[1]。此后，這一方法得到了廣泛應(yīng)用[2-7]。然而，在實踐中，因為氣象/氣候觀測站點分布的時空差異及建設(shè)配置條件的差異，PM公式所要求的輸入要素數(shù)據(jù)并不是在所有地區(qū)均能夠通過觀測獲取，特別是在較大尺度的研究應(yīng)用中，往往無法獲得完整的觀測數(shù)據(jù)。針對這一問題，F(xiàn)AO 56建議，基于可獲取的氣象/氣候要素觀測數(shù)據(jù)，以經(jīng)驗或理論方程估算獲得缺失數(shù)據(jù)[1]。這一處理方式已經(jīng)被應(yīng)用于很多研究中[8]。但是，在不同的時空尺度下，氣象/氣候要素受大氣及地表環(huán)境影響，其估算值和觀測值存在不同程度的差異，進(jìn)而對ET0的計算結(jié)果產(chǎn)生影響。因此，從20世紀(jì)70年代開始，很多學(xué)者針對不同的地理區(qū)探索了不同氣象/氣候要素對基于PM公式計算ET0的敏感性[9-14]，結(jié)果表明，不同地區(qū)不同時段，不同的氣象/氣候因子對基于PM計算的ET0結(jié)果(ET0-PM)敏感性不同，而在沒有各要素觀測值的條件下，采用FAO 56建議的方案計算各要素值、輸入PM公式獲得的ET0存在偏差。

中國目前僅國家級觀測站點就超過2 400個，普遍能觀測到與工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)密切相關(guān)的氣溫、濕度、氣壓、風(fēng)速等常規(guī)氣象要素，唯獨能夠獲得地表太陽輻射數(shù)據(jù)的站點較少，而地表太陽輻射又是獲得ET0-PM必不可少的參量[10,12-13]。因此，研究太陽輻射參數(shù)對準(zhǔn)確計算ET0-PM具有重要的意義。文獻(xiàn)[15-26]基于不同時空尺度的研究說明了太陽輻射參數(shù)對ET0-PM的影響不能忽略，也評價了FAO 56推薦的地表太陽輻射Rs計算方法(Angstrom公式)在各自研究尺度的適用性，并提出了基于Angstrom公式計算Rs的本地化參數(shù)，以滿足ET0-PM計算的要求。但是這些研究大部分局限于小區(qū)域或少數(shù)站點，且時間尺度不統(tǒng)一。僅有胡慶芳等[18]、YIN 等[21]進(jìn)行了全國尺度的研究討論，但也存在時空尺度的差異性，且空間劃分與農(nóng)業(yè)區(qū)劃不匹配。因此，太陽輻射數(shù)據(jù)的極度缺乏及已有研究成果的時空差異性，給大規(guī)模計算高精度的ET0-PM帶來了困難。實際應(yīng)用中，F(xiàn)AO 56建議的通過Angstrom公式及其參數(shù)計算Rs，仍然是大規(guī)模計算ET0-PM的首選。

本研究以中國九大農(nóng)業(yè)行政區(qū)劃為研究區(qū)，試圖從更精細(xì)的時空尺度，基于多年平均觀測數(shù)據(jù)對比分析FAO 56建議的通過Angstrom公式及對應(yīng)參數(shù)計算的太陽輻射經(jīng)驗值Rs-c與觀測值Rs-o的時空差異，以及輸入PM公式獲得的ET0結(jié)果(ET0-c)的可靠性，以豐富基于Rs-c計算ET0-c的研究案例，為大尺度區(qū)域?qū)で蟾€(wěn)定合理和高精度的標(biāo)準(zhǔn)參考作物需水量計算方案提供參考。

1 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

1.1 氣象觀測數(shù)據(jù)與處理

本研究使用的氣象觀測數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，包括中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集和中國輻射月值數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)的時間尺度為1957年1月—2017年3月，具體數(shù)據(jù)要素及用途見表1。

數(shù)據(jù)預(yù)處理上，首先，通過站點編號將中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集、中國輻射月值數(shù)據(jù)集、站點經(jīng)緯度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，使得所有要素數(shù)據(jù)均一一對應(yīng)，并將月Rs-o數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日均值，與此同時，將所有要素校正為PM公式要求的對應(yīng)高度(如風(fēng)速要求為2 m相對高度)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值[1]；其次，根據(jù)FAO 56建議的以日為時段的天頂輻射計算程序，以上一步得到的共有數(shù)據(jù)站點的緯度求得各站點逐月的日平均天頂輻射Ra，并依據(jù)Ra大于Rs的規(guī)律，剔除Rs-o大于Ra的數(shù)據(jù)記錄。最終，參考FAO計算ET0-PM的案例，確保每個站點至少有15年的累計觀測數(shù)據(jù)，共得到有效數(shù)據(jù)站點112個(圖1，圖中A表示東北平原區(qū)、B表示北方干旱半干旱區(qū)、C表示黃淮海平原區(qū)、D表示黃土高原區(qū)、E表示青藏高原區(qū)、F表示長江中下游地區(qū)、G表示四川盆地及周邊地區(qū)、H表示華南區(qū)、I表示云貴高原區(qū))。

表1 數(shù)據(jù)及用途

圖1 農(nóng)業(yè)區(qū)劃及數(shù)據(jù)站點位置

1.2 農(nóng)業(yè)區(qū)劃數(shù)據(jù)

農(nóng)業(yè)區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/dataList.aspx)發(fā)布的以省級行政區(qū)劃界線劃分的中國九大農(nóng)業(yè)區(qū)劃數(shù)據(jù)，包括東北平原區(qū)、北方干旱半干旱區(qū)、黃淮海平原區(qū)、黃土高原區(qū)、青藏高原區(qū)、長江中下游地區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)、華南區(qū)、云貴高原區(qū)(圖1)。

2 基于Penman-Monteith公式的ET0算法

2.1 基于氣象觀測值的ET0計算過程

根據(jù)FAO PM公式的輸入要素[1]，基于氣象站點觀測值的ET0-PM計算公式為

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Rn=Rns-Rnl

(7)

Rns=(1-a)Rs-o

(8)

(9)

Rso=(0.75+2×10-5Z)Ra

(10)

式中T——大氣溫度，℃

e(T)——空氣溫度T時的飽和水汽壓，kPa

λ——水汽化潛熱，取2.45 MJ/kg

CP——常壓下的比熱容，取1.013×10-3MJ/(kg·℃)

ε——水蒸氣分子量與干燥空氣分子量的比，取0.662

Rns——地表凈太陽短波輻射，MJ/(m2·d)

a——發(fā)射率或冠層發(fā)射系數(shù)，以草為假想的參考作物時，取0.23

σ——Stefan-Boltzmann常數(shù)，取4.903×10-9MJ/(K4·m2·d)

Tmax,k——24 h內(nèi)最高絕對溫度，K

Tmin,k——24 h內(nèi)最低絕對溫度，K

Rso——晴空條件下到達(dá)地表的太陽總輻射，也稱晴空太陽輻射，MJ/(m2·d)

Rs/Rso——相對短波輻射值，其值小于等于1.0

Z——觀測站的海拔，m，因2×10-5Z實際值較小，在計算中可忽略不計

以月為計算區(qū)間的土壤熱通量計算式為

Gmonth,i=0.07(Tmonth,i+1-Tmonth,i-1)

(11)

式中Gmonth,i——第i月的土壤熱通量，MJ/(m2·d)

Tmonth,i-1——第i-1月的大氣平均溫度，℃/d

Tmonth,i+1——第i+1月的大氣平均溫度，℃/d

2.2 FAO 56建議的Rs和Rso估算方法

在不能測得太陽輻射Rs的地區(qū)，F(xiàn)AO 56建議通過Angstrom公式進(jìn)行估算[1]，公式為

(12)

Rso=(as+bs)Ra

(13)

式中n——實際日照持續(xù)時間，h

N——最大可能的日照持續(xù)時間或日照時數(shù)，h

as——回歸常數(shù)，表示在陰天條件下，Ra到達(dá)地面的比例(即n=0)

其中as+bs表示晴天條件下，Ra到達(dá)地面的比例(即n=N)，此時太陽總輻射即為晴空太陽輻射Rso；前文已經(jīng)說明已有研究在對中國區(qū)域as、bs的校正結(jié)果上存在時空尺度不統(tǒng)一的缺陷，很難直接應(yīng)用。因此，本研究繼續(xù)使用FAO 56的建議值[1]，即as=0.25，bs=0.50。

3 Rs-c與Rs-o及對應(yīng)計算的ET0-PM對比結(jié)果

3.1 Rs-c與Rs-o年內(nèi)變化對比結(jié)果

圖2 全國及各區(qū)平均Rs-c和Rs-o年內(nèi)變化對比曲線

圖2是通過FAO 56建議的Angstrom公式及其參數(shù)計算得到的全國及九大農(nóng)業(yè)區(qū)的Rs-c和Rs-o站點均值的年內(nèi)變化。結(jié)果表明，在變化趨勢上，二者在全國及各區(qū)均保持一致，但是全國及各區(qū)的數(shù)值差異卻比較明顯。除E區(qū)外，其他各區(qū)均表現(xiàn)為Rs-c大于Rs-o。在二者的絕對差值上，C、D、E、F、G、H、I區(qū)比較穩(wěn)定，只有夏秋季略微偏大于冬春季； A區(qū)在9月到次年3月的Rs差值非常微小，在4—8月卻較大；B區(qū)在所有區(qū)中表現(xiàn)最好，除7、8月有微小的差值外，其他月份幾乎接近于0。

圖3 全國及各區(qū)站點Rs-c和Rs-o各季均值的相關(guān)關(guān)系

圖4 Rs-c和Rs-o相對差值的時空分布

圖3是全國及九大農(nóng)業(yè)區(qū)站點Rs-c和Rs-o各季均值的相關(guān)關(guān)系圖。以R2為評判標(biāo)準(zhǔn)，全國范圍內(nèi)無論是年均還是各季都相關(guān)性顯著，R2超過0.8，但各區(qū)的結(jié)果卻表現(xiàn)參差不齊。全年相關(guān)性表現(xiàn)相對較顯著且穩(wěn)定的僅有B、E、G區(qū)；A區(qū)在秋冬季節(jié)相關(guān)性較好，春夏較差；C區(qū)春季略好，其他季節(jié)較差；D區(qū)除冬季外，其他季節(jié)表現(xiàn)較好；而F、H、I區(qū)則是在夏季相關(guān)性較差，其他季節(jié)均較好。各區(qū)的年平均相關(guān)性方面，D、E、F、G、H、I區(qū)Rs-c和Rs-o的相關(guān)性相對較好，其他區(qū)的相對較差。

圖4是Rs-c與Rs-o逐月相對差值(RDS=Rs-c-Rs-o)的時空分布。從圖可以看出， E區(qū)和G區(qū)西側(cè)、B區(qū)北側(cè)常年Rs-c小于Rs-o， B區(qū)西北部和中部冬春季節(jié)Rs-c小于Rs-o，夏秋季節(jié)Rs-c大于Rs-o，其中，E區(qū)和G區(qū)西側(cè)的絕對差值相對較大，B區(qū)北側(cè)的絕對差值相對較小，3個區(qū)域的差值隨季節(jié)變化較穩(wěn)定。其他地區(qū)常年Rs-c大于Rs-o，其中，F(xiàn)、H、I區(qū)和G區(qū)東側(cè)的絕對差值較大，春、夏季最大，最高達(dá)到4.41 MJ/(m2·d)。A、C、D區(qū)季節(jié)性變化明顯，冬季絕對差值最小，夏季最大，春、秋居中。

3.2 基于Rs-c和Rs-o計算的ET0-PM對比結(jié)果

圖5是分別通過Rs-c和Rs-o計算的112個站點ET0-PM(分別表示為ET0-c和ET0-o)在全國及各農(nóng)業(yè)區(qū)的站點均值年內(nèi)變化。從圖5可看出，B、E區(qū)的ET0-c和ET0-o逐月站點均值幾乎重合； A區(qū)除5～8月外，其他月份也幾乎重合； C、D、I區(qū)季節(jié)變化明顯，冬季基本重合，夏季差值增大； F、G、H區(qū)雖然常年存在相對較大的絕對差值，但比較穩(wěn)定。

圖5 基于Rs-c和Rs-o分別計算的ET0-PM逐月站點均值結(jié)果對比曲線

圖6是全國及各農(nóng)業(yè)區(qū)基于Rs-c和Rs-o計算得到的站點ET0-c和ET0-o各季均值關(guān)系。ET0-c和ET0-o在各季節(jié)均表現(xiàn)為顯著的線性相關(guān)性，而且較為穩(wěn)定，R2均超過0.67，最大值更是接近于1，線性回歸系數(shù)與1.0的絕對差值在大部分農(nóng)業(yè)區(qū)不超過0.1，少數(shù)在0.1～0.2之間，只有個別超過0.2。ET0-c和ET0-o的年均相關(guān)性除F、G區(qū)的R2較小外(分別為0.770 6、0.866 4)，其他區(qū)均超過0.95，回歸系數(shù)除D區(qū)外，其他區(qū)均在1.0左右。

圖6 基于Rs-c和Rs-o分別計算的ET0-PM各季均值相關(guān)關(guān)系

圖7是在其他輸入?yún)?shù)不變的情況下，由Rs-c和Rs-o分別計算的ET0-c和ET0-o相對差值(RDE=ET0-c-ET0-o)時空分布。ET0-c和ET0-o年均相對差值主要集中在-0.25～0.25 mm/d之間，其中，B區(qū)常年維持在-0.25～0.25 mm/d，A、D、E區(qū)和G區(qū)西北部的絕對差值僅在夏季會有站點突破0.25 mm/d，C、I、H區(qū)則表現(xiàn)為春夏部分站點偏高，并在夏季達(dá)到最大值，而剩余F區(qū)和G區(qū)東南部只有冬季的絕對差值在0.25 mm/d以內(nèi)，其他季節(jié)則較高，夏季甚至突破0.5 mm/d。

圖7 基于Rs-c和Rs-o計算的ET0-PM相對差值時空分布

4 分析與討論

4.1 Rs-c與Rs-o對比結(jié)果分析

分析Rs-c與Rs-o的逐月站點均值比較結(jié)果(圖2)可知，F(xiàn)AO 56[1]推薦的Angstrom公式及其參數(shù)只有在E區(qū)的Rs-c比實際值偏小，且絕對差值非常平穩(wěn)，說明該區(qū)中低緯度和高海拔的地理區(qū)位特點使到達(dá)其地面的太陽輻射基本不受季節(jié)變化的影響；而在其他8個農(nóng)業(yè)區(qū)計算的Rs-c均比實際值偏大，且季節(jié)變化較明顯，夏季偏離程度最大。二者基于全國站點的平均值與C、D、F、G、H、I區(qū)的表現(xiàn)一致，但是在A、B、E區(qū)的影響下，Rs-c偏離Rs-o的程度較這6個區(qū)有所減小，但仍然表現(xiàn)為Rs-c全年大于Rs-o的規(guī)律。

Rs-c與Rs-o的相關(guān)性結(jié)果(圖3)顯示，112個站點的年均值和各季均值相關(guān)性顯著，但是各農(nóng)業(yè)區(qū)的R2結(jié)果卻參差不齊，且無論是全國還是各農(nóng)業(yè)區(qū)，二者的線性回歸系數(shù)均不穩(wěn)定，偏離y=x斜線的程度也不均一，說明Rs-c與Rs-o存在一定的差異，且不同尺度之間的差異程度不同，二者的相對差值時空分布(圖4)也印證了這一點，即北方農(nóng)業(yè)區(qū)Rs-c與Rs-o的年內(nèi)絕對差值整體相對較小，南方農(nóng)業(yè)區(qū)相對較大，春夏季略微大于秋冬季，與我國雨熱同期的典型季風(fēng)氣候造成的季節(jié)性天氣條件削弱到達(dá)地面的太陽輻射規(guī)律相符合，但Rs-c與Rs-o相對差值的時空波動卻是南方農(nóng)業(yè)區(qū)比北方農(nóng)業(yè)區(qū)小一些，可能是南方地區(qū)常年多云雨的穩(wěn)定天氣條件所造成的。

為了進(jìn)一步驗證Rs-c與Rs-o的差異是否顯著，本研究基于統(tǒng)計學(xué)中討論兩組樣本差異是否顯著的獨立樣本T檢驗方法進(jìn)行了檢驗，結(jié)果表明(表2)，全國年均及各季節(jié)的方差方程Levene檢驗顯著性概率P值和T檢驗的顯著性概率P值均小于0.05，可見，Rs-c和Rs-o存在顯著差異。而各區(qū)的Levene檢驗顯著性概率P值均大于0.05，T檢驗的顯著性概率P值卻在不同區(qū)、不同季節(jié)差異明顯，A、D、I區(qū)在夏季的T檢驗P值小于0.05，H區(qū)則在夏季和秋季T檢驗P值小于0.05，而C、F區(qū)則全年的T檢驗P值均小于0.05，說明在這些區(qū)域的特定時段，Rs-c和Rs-o存在顯著差異，其他時段Rs-c和Rs-o差異不顯著；只有B、E、G區(qū)的T檢驗P值全年均大于0.05，說明在這三大區(qū)域全年Rs-c和Rs-o差異不顯著。針對年內(nèi)平均而言，C、F、H的T檢驗P值小于0.05，其他區(qū)均大于0.05。因此，從統(tǒng)計分析的角度，Rs-c和Rs-o只是在不同區(qū)域的特定時段差異性不顯著，可以相互替代使用，而在其他時段則差異顯著，不可相互替代。因此，在全國范圍內(nèi)基于FAO建議的Angstrom公式及其參數(shù)估算Rs時，其結(jié)果與觀測值的差異不容忽視。

綜合而言，因為雨熱同期的季風(fēng)氣候造成的多年月平均尺度大氣組分時空分布不均一，在全國及九大農(nóng)業(yè)區(qū)的所有月份均使用FAO推薦的Angstrom公式及其as、bs系數(shù)固定值計算的Rs-c和Rs-o存在一定的時空差異。根據(jù)PM公式，推測使用Rs-c直接替代Rs-o計算ET0-PM可能會引起誤差，青藏高原(E區(qū))的ET0-PM可能會偏小，其他地區(qū)可能會偏大，且 C、D、E、F、G、H、I區(qū)的ET0-PM絕對差值可能會常年相對比較穩(wěn)定，A、B區(qū)可能隨季節(jié)的變化而變化明顯。

表2 Rs-c和Rs-o各季節(jié)獨立樣本T檢驗結(jié)果(P值)

4.2 ET0-c和ET0-o對比結(jié)果分析

分析各區(qū)站點ET0-c和ET0-o均值的時空差異(圖5)，北方農(nóng)業(yè)區(qū)的ET0-c與ET0-o絕對差值整體較小，南方農(nóng)業(yè)區(qū)則整體略大，年內(nèi)變化與Rs-c和Rs-o的表現(xiàn)(圖2)一致，年初、年尾較小，年中略大，且二者的數(shù)值相對差異上也與Rs-c和Rs-o的表現(xiàn)基本相符，但總體較小，ET0-c與ET0-o平均只有0.06～0.26 mm/d的差值。

對比ET0-c和ET0-o(圖6)與Rs-c和Rs-o(圖3)的相關(guān)性分析結(jié)果可知，ET0-c和ET0-o在各個農(nóng)業(yè)區(qū)的不同季節(jié)，均表現(xiàn)為顯著的線性相關(guān)性，而且較為穩(wěn)定，回歸系數(shù)也較Rs-c和Rs-o的結(jié)果好，大部分?jǐn)M合直線與y=x斜線吻合度較好，說明ET0-c和ET0-o的整體差異較小，僅個別農(nóng)業(yè)區(qū)在特定時段ET0-c與ET0-o偏差略大。

綜合分析ET0-c和ET0-o相對差值時空分布(圖7)可知，大致以“胡煥庸線”為界，西北地區(qū)站點的絕對差值較小，常年維持在0～0.25 mm/d；而“胡煥庸線”以東的北方地區(qū)則遵循季風(fēng)氣候的變化規(guī)律，絕對差值表現(xiàn)為先增大后減小，夏季的差值大部分站點在0.5 mm/d以內(nèi)，個別站點會超過0.5 mm/d，南方地區(qū)則隨季節(jié)變化而變化明顯，大致以長江、珠江為中線，從春季開始由中線向兩側(cè)隨著時間的變化不斷增大，在夏季達(dá)到最大值，但大部分站點在0.75 mm/d以內(nèi)，個別站點會超過0.75 mm/d，而后，則由兩側(cè)向中線隨時間變化逐漸減小，在冬季達(dá)到最小值?？偟膩碚f，ET0-c和ET0-o在北方農(nóng)業(yè)區(qū)的差異較小，南方農(nóng)業(yè)區(qū)的差異略大，且夏季較明顯。

同樣，為進(jìn)一步確定ET0-c和ET0-o是否存在顯著性差異，也對二者進(jìn)行了獨立樣本T檢驗的統(tǒng)計學(xué)驗證，結(jié)果表明(表 3)，ET0-c和ET0-o的方差方程Levene檢驗顯著性概率P值均大于0.05，但是，在全國尺度上、C區(qū)年均及C區(qū)和H區(qū)的夏季ET0-c和ET0-o的T檢驗P值卻小于0.05，而F區(qū)則是全年的T檢驗P值小于0.05，說明在這些特定的時空尺度下ET0-c和ET0-o差異顯著，其他時空尺度下，ET0-c和ET0-o的差異并不顯著。

表3 基于Rs-c和Rs-o計算的兩組ET0-PM獨立樣本T檢驗結(jié)果(P值)

綜上所述，實際應(yīng)用時，在沒有Rs-o的條件下，西北和青藏高原地區(qū)全年，黃土高原、黃淮海平原、東北平原地區(qū)的春、秋、冬季，南方地區(qū)的冬季，使用Rs-c獲得的ET0-c與ET0-o相對誤差較小且具有一定的時空穩(wěn)定性，可以直接替代ET0-o使用；而黃土高原、黃淮海平原、東北平原地區(qū)的夏季，南方地區(qū)的春、夏、秋季因受季風(fēng)氣候的影響，相對誤差會略微偏大，且不穩(wěn)定，因此，在這些時空尺度下使用Rs-c獲得參考作物需水量，建議研究相應(yīng)的方法進(jìn)行校正，否則會有誤差，且偏大。考慮到中國地區(qū)的典型季風(fēng)氣候特點、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度和大宗作物的灌溉需求，春季的北方地區(qū)一般容易發(fā)生旱災(zāi)，即“春旱”，灌溉工程的設(shè)計和灌溉作業(yè)以參考冬季和春季的ET0為主，基于PM公式大規(guī)模計算ET0-PM在缺少輻射觀測數(shù)據(jù)的條件下可使用FAO 56建議的Angstrom公式及其參數(shù)計算獲得太陽輻射值；在全國范圍的夏季“伏旱”期間，無論是北方還是南方，輸入Rs-c計算的ET0-c則比輸入Rs-o計算的ET0-o偏大。因此，在高精度的節(jié)水農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，有必要研究相應(yīng)的校正模型進(jìn)行夏季的ET0-c校準(zhǔn)。

4.3 討論

4.3.1Rs-c計算方案的系統(tǒng)誤差

從圖3、4、6、7的結(jié)果分析可知，采用FAO 56建議的Angstrom公式系數(shù)固定值計算Rs-c未考慮不同時空尺度下地表大氣性質(zhì)的變化導(dǎo)致實際到達(dá)地面的太陽輻射時空變化，所以Rs-c的計算結(jié)果存在明顯的系統(tǒng)誤差，進(jìn)一步致使ET0-c的計算結(jié)果也存在系統(tǒng)誤差。這也驗證了已有的輻射參數(shù)對ET0-PM計算的影響及Angstrom公式參數(shù)本地化研究[15-26]的必要性。特別是本研究的結(jié)果與胡慶芳等[18]基于Angstrom公式參數(shù)對ET0-PM的影響及FAO建議值適用性評價研究在區(qū)域上具有基本一致結(jié)果，即基于FAO建議的Angstrom公式參數(shù)(as=0.25，bs=0.50)估算Rs-c，在中國北方農(nóng)業(yè)區(qū)具有較好的適用性，而在中國南方地區(qū)的地區(qū)適用性較差，而對應(yīng)基于估算的Rs-c計算的ET0-c在北方地區(qū)與實際值一致性較好，在南方地區(qū)則偏大。但是，在青藏高原區(qū)，二者的研究結(jié)果卻相反，本研究的結(jié)果是FAO的建議值在該區(qū)的適用性較好，而胡慶芳等[18]的研究結(jié)果是FAO的建議值在該區(qū)的適用性不強或較差?？赡苁嵌叩姆謪^(qū)尺度、數(shù)據(jù)尺度及數(shù)據(jù)質(zhì)量差異引起的，但具體原因則有待進(jìn)一步探討。所以，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上[15-26]，還要繼續(xù)探索和驗證Angstrom公式適用于我國各農(nóng)業(yè)管理區(qū)的本地化參數(shù)，基于不同的時空尺度和精度要求，形成相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范才是其進(jìn)一步推廣應(yīng)用的關(guān)鍵。

4.3.2數(shù)據(jù)處理方式對結(jié)果的影響

本研究通過站點逐月日均值的多年均值來討論Rs-c對ET0-PM的影響，這一數(shù)據(jù)處理方式反映了穩(wěn)定氣候條件下的Rs和ET0-PM變化。即無論是Rs-c、Rs-o的結(jié)果，還是ET0-c、ET0-o的結(jié)果，年內(nèi)均值變化的增加趨勢(圖2、5)6月開始在F、G、H、I區(qū)均出現(xiàn)了減緩的現(xiàn)象，看似不符合Rs和ET0的年內(nèi)基本理論規(guī)律，但考察中國的氣候條件可知，6月開始，中國南方大范圍進(jìn)入“梅雨”季節(jié)，持續(xù)的陰雨天氣導(dǎo)致了地表接收的太陽輻射減少。所以，Rs-c對Rs-o、ET0-c對ET0-o整體上才表現(xiàn)出了相對穩(wěn)定的差異，在應(yīng)用中即可對Rs-c、ET0-c引入一個校正常數(shù)或者回歸校正模型，使其結(jié)果更接近觀測結(jié)果。同時，從本研究的結(jié)果分析可知，ET0-c對ET0-o的差異相比Rs-c對Rs-o更穩(wěn)定，所以在計算ET0的研究應(yīng)用中，建議對ET0-c建立校正關(guān)系進(jìn)行結(jié)果的校正，而不是校正Rs-c后再計算ET0-PM。但是，對數(shù)據(jù)時間序列的平均處理也弱化了短期氣候/天氣變化的影響，且區(qū)域性的站點平均值未考慮站點海拔等潛在影響因素的變化，基于穩(wěn)定差異關(guān)系校正的結(jié)果也可能只是區(qū)域的氣候平均值。

4.3.3數(shù)據(jù)質(zhì)量對結(jié)果的影響

從本研究前后的結(jié)果比較來看，基于全國尺度的結(jié)果要比基于各區(qū)的結(jié)果要好，且時空變化也比較穩(wěn)定，可能的原因在于數(shù)據(jù)站點在各區(qū)的分布不均。從相關(guān)性分析結(jié)果可以看出，站點密度較高且空間分布較均勻的農(nóng)業(yè)區(qū)，其結(jié)果表現(xiàn)相對較好且穩(wěn)定，說明了區(qū)域站點密度及空間分布的均一性對本研究的結(jié)果具有一定的影響，較少的站點分布可能存在區(qū)域代表性不足的問題，這一問題則是后續(xù)值得探討的方向。此外，本研究參考FAO計算ET0-PM的案例，選擇觀測時間尺度累計大于等于15年的站點數(shù)據(jù)取多年平均值，但是，因為站點建設(shè)時間的不一致以及遷站、設(shè)備更新、觀測任務(wù)的變化，各站點獲取的數(shù)據(jù)時間尺度并不一致，這可能是本研究數(shù)據(jù)處理的缺陷，也是研究結(jié)果誤差一個主要來源，因此，還需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)的時間尺度進(jìn)一步驗證。

4.3.4Rs對ET0-PM的影響

圖8 Rs-c和Rs-o相對差值與ET0-c和ET0-o相對差值的關(guān)系

圖8是112個站點所有月份Rs-c和Rs-o相對差值與對應(yīng)的ET0-c和ET0-o相對差值的關(guān)系。從圖可知，ET0-PM相對差值隨Rs相對差值的增大而增大，且呈明顯的3次方程曲線關(guān)系，R2接近0.9，但是，受回歸系數(shù)的影響，ET0-PM相對差值對Rs相對差值變化的反應(yīng)卻較平緩。本研究中Rs的相對差值主要集中在-2.0～3.0 MJ/(m2·d)之間，而ET0-PM相對差值卻只有-0.15～0.5 mm/d，進(jìn)一步說明了Rs對ET0-PM影響可能并不大，在精度要求不高的情況下，中國范圍內(nèi)的大部分站點可以直接使用Rs-c計算ET0-PM。然而，從圖8擬合的方程曲線可以看出，隨著Rs相對差值的不斷增大，ET0-PM相對差值增加的值也有上升的趨勢，因此，Rs對ET0-PM的影響可能存在一個范圍，有必要進(jìn)一步討論具有不同誤差等級的Rs-c對ET0-PM的影響程度，在實踐中，根據(jù)不同等級的ET0-PM誤差要求，選擇對應(yīng)誤差等級的Rs-c，以節(jié)約成本。

5 結(jié)論

(1)Rs-c和Rs-o的時空差異分析表明，二者的年內(nèi)變化趨勢在各區(qū)都表現(xiàn)一致，但是二者的相關(guān)性及差異性分析卻表明，只有個別區(qū)域在特定季節(jié)具有較好的相關(guān)性，其他季節(jié)、其他區(qū)域則相關(guān)性不顯著。單從Rs-c和Rs-o時空差異的角度，在中國九大農(nóng)業(yè)區(qū)Rs-c不能替代Rs-o。

(2)基于Rs-c和Rs-o分別計算的ET0-c和ET0-o相關(guān)性及時空差異性分析表明，整體上ET0-c和ET0-o時空差異比較小，使用Rs-c替代Rs-o計算具有一定的可行性，只有個別區(qū)域在特定季節(jié)可能誤差偏大。具體而言，在全國范圍內(nèi)的冬季、西北各區(qū)一年四季、華北及東北各區(qū)春、秋、冬季，以及華南地區(qū)秋、冬季的ET0-c和ET0-o差異均較小，可以用ET0-c替代ET0-o指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，各地區(qū)其他時段的ET0-c和ET0-o差異則略大，其中長江流域的差異最顯著，使用ET0-c替代ET0-o需要進(jìn)行必要的修正。

(3)由中國地區(qū)典型的季風(fēng)氣候特點及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度可知，長江流域以北地區(qū)的春季一般容易發(fā)生旱災(zāi)，灌溉工程的設(shè)計和灌溉作業(yè)以參考冬季和春季的參考作物需水量為主，而本研究的結(jié)果恰好表明ET0-c和ET0-o在冬春季的北方地區(qū)差異性最小，所以，實踐中，在其他要素都是觀測值的條件下，在中國北方主要灌溉需求地區(qū)的冬、春季，基于PM公式大規(guī)模計算ET0-PM在缺少輻射觀測數(shù)據(jù)的條件下可使用FAO 56建議的通過Angstrom公式及其參數(shù)計算獲得太陽輻射值。而在夏季“伏旱”期間，無論是北方還是南方，輸入Rs-c計算的ET0-c比輸入Rs-o計算的ET0-o偏大，在高精度的節(jié)水農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，有必要研究相應(yīng)的校正模型進(jìn)行ET0-c的校準(zhǔn)。