基于稱重法對(duì)影響蒸發(fā)蒸騰量的主要?dú)庀笠蜃友芯糠治?/h1>
2020-07-28 04:04:24蘇彥尹范興科
干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究 2020年3期
蘇彥尹,范興科
(1.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)
隨著全球氣候變化及人類活動(dòng)的加劇，水資源短缺已成為制約農(nóng)業(yè)與生態(tài)環(huán)境發(fā)展的重要因素之一。西北干旱半干旱地區(qū)氣候干燥，缺水嚴(yán)重；華北平原春季用水緊張；南方地區(qū)河流徑流量小，人口多、水污染嚴(yán)重?zé)o法滿足灌溉需求。因此快速準(zhǔn)確地估算植物蒸散量(ETc) 并預(yù)測(cè)其生長(zhǎng)需水量、優(yōu)化區(qū)域灌溉制度、估算作物產(chǎn)量、預(yù)報(bào)土壤水分動(dòng)態(tài)對(duì)水資源合理開(kāi)發(fā)以及實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的理論和實(shí)際意義[1-3]。
農(nóng)村飲水工程點(diǎn)多、面廣、線長(zhǎng)、分布偏僻，管理維護(hù)難度很大。寧夏針對(duì)農(nóng)村飲水工程的特點(diǎn)和規(guī)模，積極探索農(nóng)村飲水安全工程的管理模式，在各市縣建立了農(nóng)村供水管理總站，由總站對(duì)本縣轄區(qū)內(nèi)人飲工程運(yùn)行管理進(jìn)行監(jiān)督和指導(dǎo)，供水工程形成了水利局設(shè)單項(xiàng)工程管理站專管、鄉(xiāng)鎮(zhèn)水利站管理、自來(lái)水公司管理和承包管理等多種形式，形成了專管與群管相結(jié)合的管理體系。通過(guò)健全水價(jià)機(jī)制，推行兩部制水價(jià)，加強(qiáng)對(duì)供水水源的保護(hù)，定期開(kāi)展農(nóng)村供水工程水質(zhì)監(jiān)測(cè)，確保群眾吃上安全水、放心水和明白水。集中供水工程全部落實(shí)了管理主體，大部分工程水價(jià)能按運(yùn)行成本、考慮群眾承受能力、科學(xué)核定。
蒸散發(fā)過(guò)程是土壤-植物-大氣連續(xù)體(soil-plant-atmosphere continuum,SPAC)系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié),其中蒸騰耗水量是衡量植被水分利用效率的重要指標(biāo)[4],也是生態(tài)系統(tǒng)能量和水量平衡的重要分量[5]。潛在蒸騰耗水量(reference evapotranspiration，ET0)是間接估計(jì)作物蒸散發(fā)的關(guān)鍵參數(shù)，要確定最終的作物蒸騰耗水量(crop evapotranspiration，ETc)，其中最為重要的就是ET0的計(jì)算。
確定ET0的值有計(jì)算法和實(shí)測(cè)法[6-7]兩大類，二者各有利弊，Penman-Monteith(P-M)方程是計(jì)算法中最為常用的方法之一，其自變量均為氣象因子，奠定了氣象因子在ET0計(jì)算中不可撼動(dòng)的重要地位。目前關(guān)于影響蒸散發(fā)的氣象因子研究中,劉國(guó)水、蔡甲冰等[8-9]發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間和空間尺度的蒸散量與凈輻射的相關(guān)關(guān)系均較好,但與空氣濕度、溫度和風(fēng)速的相關(guān)關(guān)系隨尺度變化而變化。亦有學(xué)者結(jié)合比爾定律應(yīng)用Penman-Monteith(P-M)公式[10-11]和Priestley-Taylor(P-T)公式[12]、Shuttleworth-Wallace(SW)多層冠層理論模型[13]實(shí)現(xiàn)了蒸騰估算，但上述模型方法都不可避免地優(yōu)先考慮太陽(yáng)輻射對(duì)蒸散發(fā)的影響,同時(shí)也考慮了溫、濕度的影響，這樣很容易導(dǎo)致對(duì)蒸散發(fā)重復(fù)計(jì)算，有信息冗余現(xiàn)象。且實(shí)際觀測(cè)中發(fā)現(xiàn)凈輻射的準(zhǔn)確觀測(cè)較難獲取且準(zhǔn)確度難以保證,在大尺度觀測(cè)上限制了這些方法的估算精度。此外，并不是所有站點(diǎn)都具有太陽(yáng)輻射的觀測(cè)條件,FAO-56中根據(jù)日序數(shù)對(duì)太陽(yáng)輻射的估算在陰天時(shí)誤差較大,此類問(wèn)題的存在極大限制了這些方法的使用范圍。其三，無(wú)論是P-M模型或是Hargreaves方程，其計(jì)算通常采用日時(shí)間尺度的平均氣象值，結(jié)果不能很好地體現(xiàn)單日內(nèi)實(shí)時(shí)農(nóng)田蒸發(fā)蒸騰量的變化過(guò)程。特別是晝夜耗水量差異較大時(shí)，無(wú)法及時(shí)獲知農(nóng)田作物的水分虧缺狀況。因此，本研究旨在找到不同時(shí)間尺度下影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)的氣象因子，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探索影響植物蒸騰的因子是否與蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)一致，同時(shí)分析各氣象因子對(duì)蒸騰量變化的影響大小，從眾多影響因子中篩選對(duì)其作用最為主要且易于獲取的氣象因子,基于實(shí)測(cè)蒸發(fā)蒸騰量探索構(gòu)建結(jié)構(gòu)形式簡(jiǎn)單、計(jì)算精度較高的潛在蒸發(fā)蒸騰量計(jì)算方法，為實(shí)時(shí)快捷地確定蒸散發(fā)狀況提供指導(dǎo)。
此外，高校內(nèi)部控制有兩個(gè)特點(diǎn)：其一，參與主體廣泛且主體素質(zhì)較高。參與主體應(yīng)該包括各級(jí)管理層以及全體教職工和學(xué)生。其二，控制制度種類多且缺乏參考標(biāo)準(zhǔn)。除國(guó)家和其他行政事業(yè)單位通行的內(nèi)部控制法規(guī)、制度外，高?？刂浦贫冗€包括特有的獎(jiǎng)助學(xué)金等學(xué)生經(jīng)費(fèi)管理制度，教學(xué)、科研經(jīng)費(fèi)管理制度，學(xué)術(shù)活動(dòng)管理制度以及其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng)管理制度等。這些制度缺乏統(tǒng)一的參考標(biāo)準(zhǔn)，由各個(gè)大學(xué)自行制定。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)區(qū)概況
蒸騰蒸發(fā)量觀測(cè)試驗(yàn)地位于陜西省咸陽(yáng)市楊陵區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)研究院(108°05′E,34°24′N,海拔506 m)，試驗(yàn)站所在地區(qū)位于關(guān)中平原旱作區(qū)，屬于暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū)。采用精度高電子秤稱重法測(cè)定蒸發(fā)皿(20 cm口徑)水面蒸發(fā)量和盆栽綠蘿的蒸騰蒸發(fā)量，同時(shí)獲取溫、濕度數(shù)據(jù)。為了避免降水對(duì)蒸騰蒸發(fā)量測(cè)定的影響，蒸發(fā)實(shí)驗(yàn)布設(shè)在遮雨棚(棚高3 m)下進(jìn)行。
1.2 監(jiān)測(cè)指標(biāo)與方法
蒸散發(fā)過(guò)程由水分蒸發(fā)與植物蒸騰共同組成,是水分傳輸和能量轉(zhuǎn)化的動(dòng)態(tài)過(guò)程[14],為了探究各氣象因子在這兩個(gè)過(guò)程中的作用大小是否相同,本文分為蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰兩部分進(jìn)行研究,進(jìn)而探究影響植物蒸騰的氣象因子是否與蒸發(fā)一致，蒸發(fā)過(guò)程采用稱重法測(cè)定蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量,植物蒸騰過(guò)程采用覆蓋度高的盆栽綠蘿蒸騰,稱重法獲取其蒸騰量。由于水汽壓虧缺(VPD)與溫、濕度有較好的相關(guān)性,為避免信息冗余，在氣象因子的選擇上暫不考慮VPD的影響。
(1)水面蒸發(fā)量的測(cè)定：將3個(gè)相同規(guī)格的蒸發(fā)皿(3個(gè)重復(fù))分別置于3臺(tái)電子稱上，如圖1所示。電子秤傳感器數(shù)據(jù)采集間隔設(shè)定為1 h，在靠近蒸發(fā)皿且與水面持平處設(shè)置溫度和濕度傳感器(型號(hào)：SHT30，量程-40℃～125℃，精度±0.2℃，分辨率0.1℃，西安淼森電子科技),實(shí)時(shí)采集3個(gè)水面附近的溫度和濕度數(shù)據(jù),溫度和濕度傳感器數(shù)據(jù)間隔確定為5 min，自動(dòng)讀取，上傳數(shù)據(jù)為1 h、12組數(shù)據(jù)的平均值。其他氣象數(shù)據(jù)以布設(shè)的小氣象站觀測(cè)值為依據(jù)，氣象站觀測(cè)項(xiàng)目為：太陽(yáng)凈輻射(型號(hào)：TBB-1太陽(yáng)凈輻射表，測(cè)量波段：280～50 000 nm，靈敏度：3～14 μV·W-1·m-2，日靈敏度/夜靈敏度為8.014 W·m-2/2.567 W·m-2，測(cè)量范圍：-2 000～+2 000 W·m-2，錦州陽(yáng)光氣象科技)；氣壓(塞通科技多合一傳感器)；風(fēng)速(PHWS-12V-A1風(fēng)速傳感器，量程0～45 m·s-1)，采集間隔為1 h，電子稱連續(xù)兩次讀取的重量值之差即為在該氣象條件下1 h內(nèi)的水面蒸發(fā)量，最后取三個(gè)蒸發(fā)皿的蒸發(fā)量平均值。水面蒸發(fā)觀測(cè)時(shí)間2018年6月至2019年2月。
傳統(tǒng)作業(yè)模式中，以還原率、利潤(rùn)率等估價(jià)參數(shù)的確定為例，往往依賴估價(jià)師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，很多估價(jià)人員知其然而不知其所以然。大數(shù)據(jù)可通過(guò)數(shù)據(jù)決策的方式，使估價(jià)更趨近科學(xué)化、估價(jià)結(jié)果更趨向市場(chǎng)化。
圖1 稱重法實(shí)測(cè)蒸發(fā)量示意圖Fig.1 Schematic diagram of measured evaporation by weighting method
(2)植物蒸騰量測(cè)定：將植被覆蓋度較高的盆栽綠蘿置于電子秤(量程5 kg，精度1/1 000 g，西安淼森電子科技)上進(jìn)行稱重，3次重復(fù)，進(jìn)行定期補(bǔ)水。在充足供水條件下，測(cè)其冠層的溫、濕度(傳感器型號(hào)：SHT30，量程-40℃～125℃，精度±0.2℃，分辨率0.1)，綠蘿蒸騰的觀測(cè)時(shí)間為2019年3月13日至2019年5月7日。
2.1.1 日蒸發(fā)量(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng) 日蒸發(fā)量與氣象因素的波動(dòng)規(guī)律存在一定的相關(guān)性?；赑enman-Monteith方程對(duì)每日蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與各氣象因子之間的關(guān)系進(jìn)行分析,獲取氣溫(Ta,℃)、相對(duì)濕度(RH,%)、風(fēng)速(U, m·s-1)、氣壓(P,kPa)和太陽(yáng)凈輻射(Rn,W·m-2)5項(xiàng)氣象因子。對(duì)2018年6月14日至2019年2月20日9個(gè)月每日氣象數(shù)據(jù)與每日實(shí)測(cè)水面蒸發(fā)量(ETpan)，相關(guān)性分析如圖2所示。
繪圖軟件: AUTO CAD, SPSS, ORIGIN.
1.3 分析計(jì)算方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)
本文通過(guò)復(fù)相關(guān)分析月時(shí)間尺度下日蒸散發(fā)變化量與多個(gè)氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系，運(yùn)用偏相關(guān)計(jì)算分析日時(shí)間尺度下小時(shí)蒸散發(fā)變化量與各氣象因子之間的關(guān)系，通過(guò)相關(guān)系數(shù)的大小確定各因子對(duì)蒸散發(fā)量變化影響的作用大?。粚?duì)蒸發(fā)量蒸騰量與溫、濕度建立非線性擬合方程并進(jìn)行檢驗(yàn)。
除此之外發(fā)現(xiàn),各個(gè)氣象因子之間存在不同程度的相關(guān),溫度與太陽(yáng)凈輻射之間存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系(r=0.605)；其次溫度與氣壓之間存在極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.724)。
(1)采用Pearson相關(guān)分析法(Pearson correlation coefficient)，樣本相關(guān)系數(shù)r為總體相關(guān)系數(shù)ρ的最大似然估計(jì)量,作為相關(guān)性的評(píng)價(jià)指標(biāo),-1≤r≤1絕對(duì)值越大,表明兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度越強(qiáng)；若0我明白，一個(gè)人只有在幫助他人站起時(shí)才有權(quán)利俯視他。我能夠從你們身上學(xué)到的東西是如此之多，可事實(shí)上已經(jīng)意義寥寥，因?yàn)楫?dāng)人們將我斂入棺木時(shí)，我正在死去。
由2019年6月6日—2019年6月30日綠蘿小時(shí)蒸騰量ETc與5項(xiàng)氣象因子關(guān)系圖看出(圖5a，縱坐標(biāo)取相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值，只考慮各因子相關(guān)性大小，忽略正負(fù)作用)，ETc與氣象因子之間的相關(guān)性與蒸發(fā)皿ETpan一致，影響大小依次為：溫度(r=0.819)>凈輻射(r=0.806)>濕度(r=0.769)>風(fēng)速(r=0.482)>氣壓(r=0.357)，其中對(duì)綠蘿蒸騰量變化存在顯著影響(α=0.01)的因子為溫度、濕度與太陽(yáng)凈輻射。6月20日有較強(qiáng)降雨過(guò)程，空氣中水分長(zhǎng)期處于飽和狀態(tài),各因子與蒸騰量之間的關(guān)系均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其余幾日。綠蘿蒸騰過(guò)程中，太陽(yáng)凈輻射、溫度、濕度三者關(guān)系密切，趨勢(shì)一致(圖5b)。
(1)
(3)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量(R2)。R2的值越接近1說(shuō)明回歸直線對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合程度越好；反之,R2的值越小,說(shuō)明回歸直線對(duì)實(shí)際測(cè)量值的擬合程度越差。
(2)
2 結(jié)果與分析
2.1 蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng)
(3)氣象指標(biāo)以及監(jiān)測(cè)方法：水面溫度(Ta，℃)、相對(duì)濕度(RH,%)，溫、濕度傳感器數(shù)據(jù)與電子秤重量數(shù)據(jù)同頻率一并輸出，試驗(yàn)點(diǎn)附近布設(shè)小型氣象站,監(jiān)測(cè)步長(zhǎng)設(shè)置為1 h。2 m風(fēng)速(WS,m·s-1)、氣壓(P, kPa)、太陽(yáng)凈輻射(Rn,W·m-2)，觀測(cè)時(shí)間：2018年7月起持續(xù)觀測(cè)。
瑞舒伐他汀聯(lián)合替羅非班對(duì)急性冠狀動(dòng)脈綜合征并發(fā)糖尿病患者PCI術(shù)后血清炎癥因子水平和腎功能的影響…………………………………………………… 楊建軍等（5）：679
圖2中，促進(jìn)水面蒸發(fā)、與蒸發(fā)量變化成正相關(guān)關(guān)系的氣象因子以紅色表示，對(duì)水面蒸發(fā)有抑制作用的氣象因子以藍(lán)色圓表示，圓圈的大小代表該因子對(duì)水面蒸發(fā)量變化的影響劇烈程度，氣象因子溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速和氣壓對(duì)蒸發(fā)量變化產(chǎn)生的影響作用大小不同,其中影響作用較大的有溫度、濕度、凈輻射與氣壓4項(xiàng),相關(guān)系數(shù)大小依次為0.809、-0.436、0.526和-0.56,均在α=0.01水平上與ETpan極顯著相關(guān),觀測(cè)5項(xiàng)氣象因子對(duì)ETpan影響作用大小依次為：Ta>P>Rn>RH>U。溫度和凈輻射以及風(fēng)速與ETpan呈正相關(guān)關(guān)系,相對(duì)濕度和氣壓與ETpan呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),隨著溫度的升高、濕度的下降以及凈輻射量的增大、風(fēng)速的加大,潛在蒸散發(fā)呈現(xiàn)出升高的趨勢(shì)，此次研究發(fā)現(xiàn)，在日尺度上蒸發(fā)量與風(fēng)速相關(guān)性很弱，分析原因可能是由于風(fēng)速計(jì)算是通過(guò)一天內(nèi)數(shù)值平均得到，其瞬時(shí)變化對(duì)水面蒸發(fā)的影響被淡化。
如果相關(guān)系數(shù)在α=0.01水平上顯著,則各因子間存在顯著的相關(guān)關(guān)系[15-16]；同時(shí)分析各氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)行偏相關(guān)分析,分別將各因子作為控制變量進(jìn)行，以找到對(duì)植物蒸騰蒸發(fā)量影響的主要?dú)庀笠蜃优c植物生理生態(tài)指標(biāo)因子。
2.1.2 小時(shí)水面蒸發(fā)量(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng) 根據(jù)2018年夏季測(cè)定結(jié)果，日小時(shí)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與5項(xiàng)氣象因子的相關(guān)關(guān)系如表1所示。由表1可知，小時(shí)蒸發(fā)量的變化與溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速關(guān)系較為密切,各因子與水面蒸發(fā)量ETpan的相關(guān)系數(shù)大小依次為：Ta(r=0.843)>Rn(r=0.808)>RH(r=-0.780)>U(r=0.538)>P(r=-0.113)。
采用無(wú)抗舍養(yǎng)、無(wú)抗放養(yǎng)、有抗舍養(yǎng)和有抗放養(yǎng)等方式進(jìn)行固始雞養(yǎng)殖，測(cè)定不同養(yǎng)殖階段雞腿肉、胸肉和肝臟中氨基酸及其組成，以研究不同養(yǎng)殖方法對(duì)其雞肉品質(zhì)的影響。結(jié)果表明，在舍養(yǎng)條件下有抗養(yǎng)殖與無(wú)抗養(yǎng)殖比較，隨著養(yǎng)殖時(shí)間的延長(zhǎng)，無(wú)抗養(yǎng)殖在雞胸肉和腿肉中總氨基酸略高于有抗養(yǎng)殖，而呈鮮味和必需氨基酸有抗養(yǎng)殖略高；放養(yǎng)條件下有抗養(yǎng)殖與無(wú)抗養(yǎng)殖比較，總氨基酸、呈鮮味氨基酸、必需和非必需氨基酸，無(wú)抗養(yǎng)殖均略高。
注：ETpan:日水面蒸發(fā)(mm·d-1);Ta：氣溫(℃);RH：相對(duì)濕度(%);U：風(fēng)速(m·s-1);P：氣壓(kPa);Rn：太陽(yáng)凈輻射(W·m-2)。Note：ETpan:Daily water evaporation (mm·d-1);Ta：Temperature (℃);RH：Relative humidity (%);U：Wind speed (m·s-1);P：Atmospheric pressure (kPa);Rn：Net solar radiation (W·m-2)。圖2 日蒸發(fā)量與各氣象因子相關(guān)性Fig.2 Correlation between monthly scale evaporation and various meteorological factors
太陽(yáng)凈輻射與溫度、濕度三者對(duì)水面蒸發(fā)的影響在a=0.01水平上顯著, 凈輻射與溫度和濕度之間相關(guān)系數(shù)分別為0.831、-0.639,說(shuō)明凈輻射與溫度間相互依存關(guān)系的密切程度有83.1%,與濕度間有63.9%的密切程度。溫度、濕度、太陽(yáng)凈輻射關(guān)系密切(見(jiàn)圖3)，三者變化趨勢(shì)一致，太陽(yáng)凈輻射與溫度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，隨著凈輻射的增大，溫度同時(shí)上升，二者同時(shí)達(dá)到波峰、波谷(最大、最小值)。太陽(yáng)凈輻射與相對(duì)濕度呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著凈輻射的增大濕度下降，當(dāng)凈輻射到達(dá)峰值時(shí)濕度到達(dá)波谷值。
圖3 水面蒸發(fā)溫度、濕度與同期太陽(yáng)凈輻射關(guān)系Fig.3 Relationship between temperature and humidity and net solar radiation
當(dāng)數(shù)據(jù)文件為多變量時(shí)，直接對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析往往不能真實(shí)地反映二者之間的相關(guān)關(guān)系，需要用到偏相關(guān)分析從中剔除其他變量的線性影響，在控制其他變量的線性影響下分析兩變量之間的相關(guān)關(guān)系。分別選擇溫度、濕度、太陽(yáng)凈輻射與風(fēng)速作為控制變量，依次進(jìn)行剔除，觀察分別在剔除其中一個(gè)因子后，其他三者對(duì)蒸發(fā)量的影響大小變化，溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速4項(xiàng)氣象因子與小時(shí)蒸發(fā)量影響的偏相關(guān)分析結(jié)果如圖4所示(各氣象因子與蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)取絕對(duì)值)。首先將溫度(Ta)作為控制變量剔除其影響作用后,濕度、凈輻射、風(fēng)速3項(xiàng)與水面蒸發(fā)量之間相關(guān)性顯著下降,下降幅度分別為41.92%、51.49%、34.57%,相關(guān)性平均下降率為42.66%；將濕度(RH)作為控制變量后,溫度、凈輻射、風(fēng)速與水面蒸發(fā)量之間相關(guān)性顯著下降,下降幅度分別為18.51%、13.11%、53.9%,平均下降率為28.51%；將太陽(yáng)凈輻射(Rn)作為控制變量剔除其影響作用后,溫度、濕度與蒸發(fā)量的相關(guān)性分別下降34.04%、21.54%,風(fēng)速與蒸發(fā)量的相關(guān)性則上升12.83%，平均下降率為14.25%；將風(fēng)速(U)作為控制變量剔除其影響后,其他3項(xiàng)氣象因子與水面蒸發(fā)量的相關(guān)性平均下降8.63%。由此得出，Rn、U與ETpan的相關(guān)性在很大程度上受Ta和RH影響，Rn與U對(duì)ETpan產(chǎn)生的影響作用很大程度上可由Ta與RH替代。
……什么叫做對(duì)象。我認(rèn)為不可能有一條嚴(yán)格的定義，因?yàn)槲覀冞@里的東西十分簡(jiǎn)單，以至于不能對(duì)它進(jìn)行邏輯分析。只能說(shuō)明它是什么意思。這里只能簡(jiǎn)明地說(shuō)：對(duì)象是一切不是函數(shù)的東西，因此它的表達(dá)不帶有空位。[注][德]弗雷格：“函數(shù)和概念”，《弗雷格哲學(xué)論著選輯》，王路譯，北京：商務(wù)印書(shū)館，2006年，第68頁(yè)。
圖4 偏相關(guān)分析下氣象因子與蒸發(fā)量相關(guān)系數(shù)變化Fig.4 Correlation coefficient between meteorological factors and evaporation under partial correlation analysis
2.2 植物蒸騰量(ETc)對(duì)氣象因子的響應(yīng)
(2)本文采用一階偏相關(guān)：控制變量X3的線性影響下分析兩自變量X1和X2之間的相關(guān),X1和X2之間的一階偏相關(guān)關(guān)系如下：
2.3.1 溫度、濕度二者對(duì)水面蒸發(fā)量的預(yù)測(cè) 通過(guò)以上分析認(rèn)為，溫度與濕度是影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰耗水的最主要因子，室外蒸發(fā)皿蒸發(fā)量對(duì)溫、濕度的響應(yīng)情況如圖6所示,其二者的影響顯著,蒸發(fā)量的變化與溫度同步。隨著溫度的升高,蒸發(fā)量呈上升趨勢(shì)；濕度與蒸發(fā)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,隨著空氣中濕度的升高水面蒸發(fā)量降低。蒸發(fā)量的最大值出現(xiàn)在白天氣溫最高的午后,最小值出現(xiàn)在氣溫最低的凌晨時(shí)刻,同時(shí)發(fā)現(xiàn),盡管夜間蒸發(fā)量較小,但其值并不為零。基于蒸發(fā)皿一個(gè)補(bǔ)水周期(2018年6月24日16∶00—2018年7月6日16∶00)內(nèi)的小時(shí)實(shí)測(cè)蒸發(fā)量,構(gòu)建了蒸發(fā)量與溫、濕度之間的回歸方程(圖7a)，并通過(guò)另一補(bǔ)水周期2018年8月3日10∶00—2018年8月12日10∶00)的電子秤小時(shí)水面蒸發(fā)數(shù)據(jù)與溫、濕度數(shù)據(jù)對(duì)其擬合效果進(jìn)行了驗(yàn)證(圖7b)，顯示溫、濕度可以較好地?cái)M合預(yù)測(cè)蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)(R2=0.893)，但發(fā)現(xiàn)8月的擬合蒸發(fā)量值的峰值存在低于實(shí)際蒸發(fā)量的現(xiàn)象，推測(cè)試驗(yàn)場(chǎng)地處半干旱季風(fēng)區(qū)，8月風(fēng)速的影響較大，由于擬合方程僅參考溫、濕度 ，忽略風(fēng)速影響導(dǎo)致。
圖5 綠蘿蒸發(fā)蒸騰量變化過(guò)程與氣象因子間的關(guān)系Fig.5 Relationship between changes in evapotranspiration and meteorological factors
2.3 蒸發(fā)量、蒸騰量與溫度、濕度關(guān)系擬合
翻譯后的作品具有明顯異國(guó)情調(diào)是指“源文本的語(yǔ)言和文化特征只做了很少改動(dòng)或未經(jīng)改動(dòng)就轉(zhuǎn)移到目標(biāo)文本中，結(jié)果目標(biāo)文本看起來(lái)有一種明顯的‘外國(guó)’味兒”（轉(zhuǎn)引自譚載喜，2005，p.72）
圖7 溫、濕度對(duì)小時(shí)水面蒸發(fā)擬合效果圖Fig.7 Effect of temperature and humidity on the evaporation of hourly water surface
圖6 蒸發(fā)量對(duì)溫、濕度的響應(yīng)Fig.6 Response of transpiration to its temperature and humidity
同時(shí)，由于氣壓的時(shí)空變異產(chǎn)生空氣對(duì)流而形成風(fēng)，風(fēng)也是影響蒸散發(fā)的主要?dú)庀笠蜃又?，之所以在月尺度上風(fēng)速對(duì)ETpan、ETc的影響均不顯著，一是因?yàn)樵囼?yàn)場(chǎng)位于關(guān)中盆地風(fēng)速較小且風(fēng)速對(duì)其產(chǎn)生的是瞬時(shí)影響(體現(xiàn)在風(fēng)速對(duì)小時(shí)蒸發(fā)量影響顯著)，另一方面，認(rèn)為空氣對(duì)流的加大會(huì)導(dǎo)致溫度、濕度的變化：2.1.1中由于時(shí)間尺度跨度大，既包含了月尺度日蒸發(fā)量的影響因素又考慮到了不同季節(jié)對(duì)蒸發(fā)量產(chǎn)生影響的氣象因素，故所包含的氣象因子多數(shù)(主要體現(xiàn)在氣壓對(duì)蒸發(fā)量的顯著影響上)在較長(zhǎng)的時(shí)間尺度，例如9個(gè)月的長(zhǎng)時(shí)間實(shí)測(cè)水面蒸發(fā)量的變化受氣壓的影響較大，發(fā)現(xiàn)如果將時(shí)間尺度放短，在小時(shí)尺度上氣壓的影響不再顯著，則通過(guò)影響溫、濕度變化對(duì)蒸散發(fā)量變化產(chǎn)生影響。并且在不同時(shí)間、不同季節(jié)情況下，主要影響的氣象因子種類也會(huì)改變[19]，故本研究做了不同時(shí)間尺度下各因子對(duì)蒸發(fā)蒸騰量影響作用的研究，得到同樣結(jié)果(風(fēng)速是影響小時(shí)蒸發(fā)量的因子但對(duì)日蒸發(fā)量的影響不顯著)，在更長(zhǎng)時(shí)間尺度，包含不同季節(jié)變化情況下，溫、濕度可以較好體現(xiàn)出各氣象因子的綜合作用。
圖8 溫、濕度對(duì)綠蘿蒸騰耗水?dāng)M合效果圖Fig.8 Effect of temperature and humidity on transpiration water consumption
3 討 論
氣象因子對(duì)蒸散發(fā)的影響并不是單獨(dú)作用[16]，表現(xiàn)為各個(gè)因子共同作用影響蒸發(fā)蒸騰量的變化。有研究表明，在日時(shí)間尺度內(nèi)太陽(yáng)輻射的升高會(huì)導(dǎo)致溫度的升高[18]，但在實(shí)際應(yīng)用中，太陽(yáng)輻射或太陽(yáng)凈輻射量的獲取難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于溫度。通過(guò)本文的探索與驗(yàn)證，溫、濕度在一定程度上可以替代太陽(yáng)輻射對(duì)蒸騰蒸發(fā)的影響，利用溫度、濕度兩個(gè)因子可以較好地表示水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰量的變化，較大程度上簡(jiǎn)化了水面蒸發(fā)與植物蒸騰計(jì)算時(shí)所需的氣象因子，會(huì)給實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中蒸騰蒸發(fā)量預(yù)測(cè)帶來(lái)極大便利；輻射對(duì)蒸散發(fā)的影響之所以可以被溫度和濕度所替代，從能量交換的角度考慮，太陽(yáng)輻射是引起地面、水面和大氣等溫度升高的主要能量來(lái)源，溫度是影響作物生長(zhǎng)狀態(tài)基本的氣象因素,溫度的升高和降低直接反映了太陽(yáng)凈輻射的大小，溫度的變化正是能量增減的體現(xiàn)，水的蒸發(fā)和凝結(jié)也是大氣能量交換的體現(xiàn)，太陽(yáng)輻射會(huì)同時(shí)引起空氣和水體的升溫,空氣溫度的高低決定空氣接納水汽能力的高低,水面溫度的高低決定了水面處分子逃逸出水面的能力,溫度越高,水分子獲得的動(dòng)能越大,蒸發(fā)越大。
2.3.2 溫度、濕度二者對(duì)植物蒸騰量的預(yù)測(cè) 對(duì)2019年6月充分灌水條件下的小時(shí)綠蘿蒸騰耗水量與對(duì)應(yīng)氣溫、濕度，建立估算經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?模型計(jì)算結(jié)果與電子秤實(shí)測(cè)結(jié)果的對(duì)比見(jiàn)圖8，在6月14日與6月30日存在模擬值高于實(shí)測(cè)值現(xiàn)象，通過(guò)對(duì)比其他氣象因子的變化，兩日該時(shí)刻均有降雨，認(rèn)為是忽略了氣壓的變化而導(dǎo)致預(yù)測(cè)值偏高，除此之外擬合效果良好(R2=0.724)。分析表明，綜合2.3.1中溫度與濕度與水面蒸發(fā)的擬合效果，顯示表明只利用簡(jiǎn)單易得的氣象資料(氣溫與相對(duì)濕度)可較好擬合預(yù)測(cè)蒸發(fā)蒸騰量。
在充分灌水條件下確定影響植物耗水主要?dú)庀笠蜃?，?duì)簡(jiǎn)化植物蒸騰耗水量預(yù)測(cè)模型十分重要。除此之外，Wang等[22]發(fā)現(xiàn)隨著生長(zhǎng)季的變化,植物蒸騰量與各影響因素間的關(guān)系會(huì)發(fā)生改變，隨著作物種類、氣候、灌溉方式以及其它農(nóng)田管理?xiàng)l件不同而發(fā)生變化[23],已有研究表明植被蒸騰耗水是導(dǎo)致土壤水分虧缺從而形成土壤干層的主因[24]。在本研究基礎(chǔ)上與土壤蒸發(fā)量(Ke)與基礎(chǔ)作物系數(shù)(簡(jiǎn)稱作物系數(shù),Kc)結(jié)合可以計(jì)算得到實(shí)際蒸騰蒸發(fā)量(ETc)，進(jìn)一步探討SPAC系統(tǒng)之間水分動(dòng)態(tài)和量化關(guān)系，最終達(dá)到計(jì)算實(shí)時(shí)蒸騰耗水量，以此來(lái)有效解決下墊面濕度變化與蒸發(fā)問(wèn)題[25]，以期達(dá)到科學(xué)合理地配置有限水資源，制定高效實(shí)時(shí)的灌溉計(jì)劃與作物灌溉量的目的。
在誤差允許范圍內(nèi)，同時(shí)考慮到氣象因子與植物作物的生理生態(tài)因子對(duì)蒸散發(fā)量的影響，用影響最主要并且易獲取參數(shù)進(jìn)行作物蒸騰蒸發(fā)量的計(jì)算，將為今后植物蒸散發(fā)耗水量的研究以及實(shí)際灌溉帶來(lái)極大的便利。文中所擬合初步蒸散模型對(duì)氣溫與濕度要求是明確的,且也是初步進(jìn)行探索，目前,關(guān)于不考慮太陽(yáng)輻射、植物蒸散發(fā)量與溫度、濕度的研究尚未完善，為得到更為完善的蒸散發(fā)模型,還需參考其他地區(qū)研究成果確定溫、濕度范圍,再進(jìn)一步搜索求得各參數(shù)最優(yōu)解。
考慮到不同地區(qū)不同季節(jié)溫度與濕度的影響可能存有差異，本文研究仍存在不足：文中水面蒸發(fā)和綠蘿蒸騰模型中各參數(shù)是基于陜西楊凌旱地研究院試驗(yàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)所得,其他地區(qū)需先率定參數(shù)或?qū)⒏鲄?shù)與已有研究對(duì)比后再應(yīng)用。
4 結(jié) 論
通過(guò)對(duì)蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量與盆栽綠蘿蒸發(fā)蒸騰量的監(jiān)測(cè)以及對(duì)氣象因子的獲取分析,研究發(fā)現(xiàn)：
(1)影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量的3個(gè)主要?dú)庀笠蜃訛闇囟?Ta)、平均相對(duì)濕度(RH)與太陽(yáng)凈輻射(Rn)。在日尺度下，各氣象因子與日水面蒸發(fā)量的相關(guān)關(guān)系由小到大依次為：Ta(r=0.809)>P(r=-0.56)>Rn(r=0.526)>RH(r=-0.44>U(r=0.041)；在小時(shí)尺度下，各氣象因子與水面蒸發(fā)皿小時(shí)蒸發(fā)量的相關(guān)性大小依次為：Ta(r=0.843)>Rn(r=0.808)>RH(r=-0.780)>U(r=0.538)>P(r=-0.113)，溫度、濕度與太陽(yáng)凈輻射三者對(duì)蒸發(fā)量的影響顯著且穩(wěn)定，氣壓影響不穩(wěn)定，且主要體現(xiàn)在夏季與冬季的差異上，故不認(rèn)為其是影響蒸騰蒸發(fā)量的主要因子。
(2)影響綠蘿蒸發(fā)蒸騰量的主要?dú)庀笠蜃訛椋簹鉁?Ta)、平均相對(duì)濕度(RH)、太陽(yáng)凈輻射(Rn)，Ta(r=0.819)>Rn(r=0.806)>濕度(r=0.769)在α=0.01水平上極顯著。
由此可見(jiàn)，在試驗(yàn)條件下影響植物蒸發(fā)蒸騰量的主要?dú)庀笠蜃訛闇囟?、太?yáng)凈輻射、濕度，與蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)具有一致性。
1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 設(shè)置4個(gè)光照強(qiáng)度，分別為：一層遮蔭(P1，47.3%透光率)，二層遮蔭(P2，15.1%透光率)，三層遮蔭(P3，7.3%透光率)，全光照(CK，100%透光率)。每個(gè)處理4株，3次重復(fù)，共48株。試驗(yàn)于2016年5月1日開(kāi)始，共進(jìn)行180 d，在試驗(yàn)期間每個(gè)處理進(jìn)行相同的水肥管護(hù)。
3)凈輻射與氣溫和濕度間存在顯著的相關(guān)關(guān)系(r=0.718，r=-0.639)，基于溫度和濕度與蒸發(fā)蒸騰量之間的相關(guān)關(guān)系建立的水面蒸發(fā)量和綠蘿蒸發(fā)蒸騰量回歸方程，能夠較好地反映蒸發(fā)蒸騰量變化過(guò)程(R2=0.893(水面蒸發(fā)),R2=0.724(綠蘿蒸騰))。
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蘇彥尹,范興科
(1.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)
隨著全球氣候變化及人類活動(dòng)的加劇，水資源短缺已成為制約農(nóng)業(yè)與生態(tài)環(huán)境發(fā)展的重要因素之一。西北干旱半干旱地區(qū)氣候干燥，缺水嚴(yán)重；華北平原春季用水緊張；南方地區(qū)河流徑流量小，人口多、水污染嚴(yán)重?zé)o法滿足灌溉需求。因此快速準(zhǔn)確地估算植物蒸散量(ETc) 并預(yù)測(cè)其生長(zhǎng)需水量、優(yōu)化區(qū)域灌溉制度、估算作物產(chǎn)量、預(yù)報(bào)土壤水分動(dòng)態(tài)對(duì)水資源合理開(kāi)發(fā)以及實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的理論和實(shí)際意義[1-3]。
農(nóng)村飲水工程點(diǎn)多、面廣、線長(zhǎng)、分布偏僻，管理維護(hù)難度很大。寧夏針對(duì)農(nóng)村飲水工程的特點(diǎn)和規(guī)模，積極探索農(nóng)村飲水安全工程的管理模式，在各市縣建立了農(nóng)村供水管理總站，由總站對(duì)本縣轄區(qū)內(nèi)人飲工程運(yùn)行管理進(jìn)行監(jiān)督和指導(dǎo)，供水工程形成了水利局設(shè)單項(xiàng)工程管理站專管、鄉(xiāng)鎮(zhèn)水利站管理、自來(lái)水公司管理和承包管理等多種形式，形成了專管與群管相結(jié)合的管理體系。通過(guò)健全水價(jià)機(jī)制，推行兩部制水價(jià)，加強(qiáng)對(duì)供水水源的保護(hù)，定期開(kāi)展農(nóng)村供水工程水質(zhì)監(jiān)測(cè)，確保群眾吃上安全水、放心水和明白水。集中供水工程全部落實(shí)了管理主體，大部分工程水價(jià)能按運(yùn)行成本、考慮群眾承受能力、科學(xué)核定。
蒸散發(fā)過(guò)程是土壤-植物-大氣連續(xù)體(soil-plant-atmosphere continuum,SPAC)系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié),其中蒸騰耗水量是衡量植被水分利用效率的重要指標(biāo)[4],也是生態(tài)系統(tǒng)能量和水量平衡的重要分量[5]。潛在蒸騰耗水量(reference evapotranspiration，ET0)是間接估計(jì)作物蒸散發(fā)的關(guān)鍵參數(shù)，要確定最終的作物蒸騰耗水量(crop evapotranspiration，ETc)，其中最為重要的就是ET0的計(jì)算。
確定ET0的值有計(jì)算法和實(shí)測(cè)法[6-7]兩大類，二者各有利弊，Penman-Monteith(P-M)方程是計(jì)算法中最為常用的方法之一，其自變量均為氣象因子，奠定了氣象因子在ET0計(jì)算中不可撼動(dòng)的重要地位。目前關(guān)于影響蒸散發(fā)的氣象因子研究中,劉國(guó)水、蔡甲冰等[8-9]發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間和空間尺度的蒸散量與凈輻射的相關(guān)關(guān)系均較好,但與空氣濕度、溫度和風(fēng)速的相關(guān)關(guān)系隨尺度變化而變化。亦有學(xué)者結(jié)合比爾定律應(yīng)用Penman-Monteith(P-M)公式[10-11]和Priestley-Taylor(P-T)公式[12]、Shuttleworth-Wallace(SW)多層冠層理論模型[13]實(shí)現(xiàn)了蒸騰估算，但上述模型方法都不可避免地優(yōu)先考慮太陽(yáng)輻射對(duì)蒸散發(fā)的影響,同時(shí)也考慮了溫、濕度的影響，這樣很容易導(dǎo)致對(duì)蒸散發(fā)重復(fù)計(jì)算，有信息冗余現(xiàn)象。且實(shí)際觀測(cè)中發(fā)現(xiàn)凈輻射的準(zhǔn)確觀測(cè)較難獲取且準(zhǔn)確度難以保證,在大尺度觀測(cè)上限制了這些方法的估算精度。此外，并不是所有站點(diǎn)都具有太陽(yáng)輻射的觀測(cè)條件,FAO-56中根據(jù)日序數(shù)對(duì)太陽(yáng)輻射的估算在陰天時(shí)誤差較大,此類問(wèn)題的存在極大限制了這些方法的使用范圍。其三，無(wú)論是P-M模型或是Hargreaves方程，其計(jì)算通常采用日時(shí)間尺度的平均氣象值，結(jié)果不能很好地體現(xiàn)單日內(nèi)實(shí)時(shí)農(nóng)田蒸發(fā)蒸騰量的變化過(guò)程。特別是晝夜耗水量差異較大時(shí)，無(wú)法及時(shí)獲知農(nóng)田作物的水分虧缺狀況。因此，本研究旨在找到不同時(shí)間尺度下影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)的氣象因子，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探索影響植物蒸騰的因子是否與蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)一致，同時(shí)分析各氣象因子對(duì)蒸騰量變化的影響大小，從眾多影響因子中篩選對(duì)其作用最為主要且易于獲取的氣象因子,基于實(shí)測(cè)蒸發(fā)蒸騰量探索構(gòu)建結(jié)構(gòu)形式簡(jiǎn)單、計(jì)算精度較高的潛在蒸發(fā)蒸騰量計(jì)算方法，為實(shí)時(shí)快捷地確定蒸散發(fā)狀況提供指導(dǎo)。
此外，高校內(nèi)部控制有兩個(gè)特點(diǎn)：其一，參與主體廣泛且主體素質(zhì)較高。參與主體應(yīng)該包括各級(jí)管理層以及全體教職工和學(xué)生。其二，控制制度種類多且缺乏參考標(biāo)準(zhǔn)。除國(guó)家和其他行政事業(yè)單位通行的內(nèi)部控制法規(guī)、制度外，高?？刂浦贫冗€包括特有的獎(jiǎng)助學(xué)金等學(xué)生經(jīng)費(fèi)管理制度，教學(xué)、科研經(jīng)費(fèi)管理制度，學(xué)術(shù)活動(dòng)管理制度以及其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng)管理制度等。這些制度缺乏統(tǒng)一的參考標(biāo)準(zhǔn)，由各個(gè)大學(xué)自行制定。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)區(qū)概況
蒸騰蒸發(fā)量觀測(cè)試驗(yàn)地位于陜西省咸陽(yáng)市楊陵區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)研究院(108°05′E,34°24′N,海拔506 m)，試驗(yàn)站所在地區(qū)位于關(guān)中平原旱作區(qū)，屬于暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū)。采用精度高電子秤稱重法測(cè)定蒸發(fā)皿(20 cm口徑)水面蒸發(fā)量和盆栽綠蘿的蒸騰蒸發(fā)量，同時(shí)獲取溫、濕度數(shù)據(jù)。為了避免降水對(duì)蒸騰蒸發(fā)量測(cè)定的影響，蒸發(fā)實(shí)驗(yàn)布設(shè)在遮雨棚(棚高3 m)下進(jìn)行。
1.2 監(jiān)測(cè)指標(biāo)與方法
蒸散發(fā)過(guò)程由水分蒸發(fā)與植物蒸騰共同組成,是水分傳輸和能量轉(zhuǎn)化的動(dòng)態(tài)過(guò)程[14],為了探究各氣象因子在這兩個(gè)過(guò)程中的作用大小是否相同,本文分為蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰兩部分進(jìn)行研究,進(jìn)而探究影響植物蒸騰的氣象因子是否與蒸發(fā)一致，蒸發(fā)過(guò)程采用稱重法測(cè)定蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量,植物蒸騰過(guò)程采用覆蓋度高的盆栽綠蘿蒸騰,稱重法獲取其蒸騰量。由于水汽壓虧缺(VPD)與溫、濕度有較好的相關(guān)性,為避免信息冗余，在氣象因子的選擇上暫不考慮VPD的影響。
(1)水面蒸發(fā)量的測(cè)定：將3個(gè)相同規(guī)格的蒸發(fā)皿(3個(gè)重復(fù))分別置于3臺(tái)電子稱上，如圖1所示。電子秤傳感器數(shù)據(jù)采集間隔設(shè)定為1 h，在靠近蒸發(fā)皿且與水面持平處設(shè)置溫度和濕度傳感器(型號(hào)：SHT30，量程-40℃～125℃，精度±0.2℃，分辨率0.1℃，西安淼森電子科技),實(shí)時(shí)采集3個(gè)水面附近的溫度和濕度數(shù)據(jù),溫度和濕度傳感器數(shù)據(jù)間隔確定為5 min，自動(dòng)讀取，上傳數(shù)據(jù)為1 h、12組數(shù)據(jù)的平均值。其他氣象數(shù)據(jù)以布設(shè)的小氣象站觀測(cè)值為依據(jù)，氣象站觀測(cè)項(xiàng)目為：太陽(yáng)凈輻射(型號(hào)：TBB-1太陽(yáng)凈輻射表，測(cè)量波段：280～50 000 nm，靈敏度：3～14 μV·W-1·m-2，日靈敏度/夜靈敏度為8.014 W·m-2/2.567 W·m-2，測(cè)量范圍：-2 000～+2 000 W·m-2，錦州陽(yáng)光氣象科技)；氣壓(塞通科技多合一傳感器)；風(fēng)速(PHWS-12V-A1風(fēng)速傳感器，量程0～45 m·s-1)，采集間隔為1 h，電子稱連續(xù)兩次讀取的重量值之差即為在該氣象條件下1 h內(nèi)的水面蒸發(fā)量，最后取三個(gè)蒸發(fā)皿的蒸發(fā)量平均值。水面蒸發(fā)觀測(cè)時(shí)間2018年6月至2019年2月。
傳統(tǒng)作業(yè)模式中，以還原率、利潤(rùn)率等估價(jià)參數(shù)的確定為例，往往依賴估價(jià)師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，很多估價(jià)人員知其然而不知其所以然。大數(shù)據(jù)可通過(guò)數(shù)據(jù)決策的方式，使估價(jià)更趨近科學(xué)化、估價(jià)結(jié)果更趨向市場(chǎng)化。
圖1 稱重法實(shí)測(cè)蒸發(fā)量示意圖Fig.1 Schematic diagram of measured evaporation by weighting method
(2)植物蒸騰量測(cè)定：將植被覆蓋度較高的盆栽綠蘿置于電子秤(量程5 kg，精度1/1 000 g，西安淼森電子科技)上進(jìn)行稱重，3次重復(fù)，進(jìn)行定期補(bǔ)水。在充足供水條件下，測(cè)其冠層的溫、濕度(傳感器型號(hào)：SHT30，量程-40℃～125℃，精度±0.2℃，分辨率0.1)，綠蘿蒸騰的觀測(cè)時(shí)間為2019年3月13日至2019年5月7日。
2.1.1 日蒸發(fā)量(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng) 日蒸發(fā)量與氣象因素的波動(dòng)規(guī)律存在一定的相關(guān)性?；赑enman-Monteith方程對(duì)每日蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與各氣象因子之間的關(guān)系進(jìn)行分析,獲取氣溫(Ta,℃)、相對(duì)濕度(RH,%)、風(fēng)速(U, m·s-1)、氣壓(P,kPa)和太陽(yáng)凈輻射(Rn,W·m-2)5項(xiàng)氣象因子。對(duì)2018年6月14日至2019年2月20日9個(gè)月每日氣象數(shù)據(jù)與每日實(shí)測(cè)水面蒸發(fā)量(ETpan)，相關(guān)性分析如圖2所示。
繪圖軟件: AUTO CAD, SPSS, ORIGIN.
1.3 分析計(jì)算方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)
本文通過(guò)復(fù)相關(guān)分析月時(shí)間尺度下日蒸散發(fā)變化量與多個(gè)氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系，運(yùn)用偏相關(guān)計(jì)算分析日時(shí)間尺度下小時(shí)蒸散發(fā)變化量與各氣象因子之間的關(guān)系，通過(guò)相關(guān)系數(shù)的大小確定各因子對(duì)蒸散發(fā)量變化影響的作用大?。粚?duì)蒸發(fā)量蒸騰量與溫、濕度建立非線性擬合方程并進(jìn)行檢驗(yàn)。
除此之外發(fā)現(xiàn),各個(gè)氣象因子之間存在不同程度的相關(guān),溫度與太陽(yáng)凈輻射之間存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系(r=0.605)；其次溫度與氣壓之間存在極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.724)。
(1)采用Pearson相關(guān)分析法(Pearson correlation coefficient)，樣本相關(guān)系數(shù)r為總體相關(guān)系數(shù)ρ的最大似然估計(jì)量,作為相關(guān)性的評(píng)價(jià)指標(biāo),-1≤r≤1絕對(duì)值越大,表明兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度越強(qiáng)；若0 我明白，一個(gè)人只有在幫助他人站起時(shí)才有權(quán)利俯視他。我能夠從你們身上學(xué)到的東西是如此之多，可事實(shí)上已經(jīng)意義寥寥，因?yàn)楫?dāng)人們將我斂入棺木時(shí)，我正在死去。 由2019年6月6日—2019年6月30日綠蘿小時(shí)蒸騰量ETc與5項(xiàng)氣象因子關(guān)系圖看出(圖5a，縱坐標(biāo)取相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值，只考慮各因子相關(guān)性大小，忽略正負(fù)作用)，ETc與氣象因子之間的相關(guān)性與蒸發(fā)皿ETpan一致，影響大小依次為：溫度(r=0.819)>凈輻射(r=0.806)>濕度(r=0.769)>風(fēng)速(r=0.482)>氣壓(r=0.357)，其中對(duì)綠蘿蒸騰量變化存在顯著影響(α=0.01)的因子為溫度、濕度與太陽(yáng)凈輻射。6月20日有較強(qiáng)降雨過(guò)程，空氣中水分長(zhǎng)期處于飽和狀態(tài),各因子與蒸騰量之間的關(guān)系均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其余幾日。綠蘿蒸騰過(guò)程中，太陽(yáng)凈輻射、溫度、濕度三者關(guān)系密切，趨勢(shì)一致(圖5b)。 (1) (3)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量(R2)。R2的值越接近1說(shuō)明回歸直線對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合程度越好；反之,R2的值越小,說(shuō)明回歸直線對(duì)實(shí)際測(cè)量值的擬合程度越差。 (2) (3)氣象指標(biāo)以及監(jiān)測(cè)方法：水面溫度(Ta，℃)、相對(duì)濕度(RH,%)，溫、濕度傳感器數(shù)據(jù)與電子秤重量數(shù)據(jù)同頻率一并輸出，試驗(yàn)點(diǎn)附近布設(shè)小型氣象站,監(jiān)測(cè)步長(zhǎng)設(shè)置為1 h。2 m風(fēng)速(WS,m·s-1)、氣壓(P, kPa)、太陽(yáng)凈輻射(Rn,W·m-2)，觀測(cè)時(shí)間：2018年7月起持續(xù)觀測(cè)。 瑞舒伐他汀聯(lián)合替羅非班對(duì)急性冠狀動(dòng)脈綜合征并發(fā)糖尿病患者PCI術(shù)后血清炎癥因子水平和腎功能的影響…………………………………………………… 楊建軍等（5）：679 圖2中，促進(jìn)水面蒸發(fā)、與蒸發(fā)量變化成正相關(guān)關(guān)系的氣象因子以紅色表示，對(duì)水面蒸發(fā)有抑制作用的氣象因子以藍(lán)色圓表示，圓圈的大小代表該因子對(duì)水面蒸發(fā)量變化的影響劇烈程度，氣象因子溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速和氣壓對(duì)蒸發(fā)量變化產(chǎn)生的影響作用大小不同,其中影響作用較大的有溫度、濕度、凈輻射與氣壓4項(xiàng),相關(guān)系數(shù)大小依次為0.809、-0.436、0.526和-0.56,均在α=0.01水平上與ETpan極顯著相關(guān),觀測(cè)5項(xiàng)氣象因子對(duì)ETpan影響作用大小依次為：Ta>P>Rn>RH>U。溫度和凈輻射以及風(fēng)速與ETpan呈正相關(guān)關(guān)系,相對(duì)濕度和氣壓與ETpan呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),隨著溫度的升高、濕度的下降以及凈輻射量的增大、風(fēng)速的加大,潛在蒸散發(fā)呈現(xiàn)出升高的趨勢(shì)，此次研究發(fā)現(xiàn)，在日尺度上蒸發(fā)量與風(fēng)速相關(guān)性很弱，分析原因可能是由于風(fēng)速計(jì)算是通過(guò)一天內(nèi)數(shù)值平均得到，其瞬時(shí)變化對(duì)水面蒸發(fā)的影響被淡化。 如果相關(guān)系數(shù)在α=0.01水平上顯著,則各因子間存在顯著的相關(guān)關(guān)系[15-16]；同時(shí)分析各氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)行偏相關(guān)分析,分別將各因子作為控制變量進(jìn)行，以找到對(duì)植物蒸騰蒸發(fā)量影響的主要?dú)庀笠蜃优c植物生理生態(tài)指標(biāo)因子。 2.1.2 小時(shí)水面蒸發(fā)量(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng) 根據(jù)2018年夏季測(cè)定結(jié)果，日小時(shí)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與5項(xiàng)氣象因子的相關(guān)關(guān)系如表1所示。由表1可知，小時(shí)蒸發(fā)量的變化與溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速關(guān)系較為密切,各因子與水面蒸發(fā)量ETpan的相關(guān)系數(shù)大小依次為：Ta(r=0.843)>Rn(r=0.808)>RH(r=-0.780)>U(r=0.538)>P(r=-0.113)。 采用無(wú)抗舍養(yǎng)、無(wú)抗放養(yǎng)、有抗舍養(yǎng)和有抗放養(yǎng)等方式進(jìn)行固始雞養(yǎng)殖，測(cè)定不同養(yǎng)殖階段雞腿肉、胸肉和肝臟中氨基酸及其組成，以研究不同養(yǎng)殖方法對(duì)其雞肉品質(zhì)的影響。結(jié)果表明，在舍養(yǎng)條件下有抗養(yǎng)殖與無(wú)抗養(yǎng)殖比較，隨著養(yǎng)殖時(shí)間的延長(zhǎng)，無(wú)抗養(yǎng)殖在雞胸肉和腿肉中總氨基酸略高于有抗養(yǎng)殖，而呈鮮味和必需氨基酸有抗養(yǎng)殖略高；放養(yǎng)條件下有抗養(yǎng)殖與無(wú)抗養(yǎng)殖比較，總氨基酸、呈鮮味氨基酸、必需和非必需氨基酸，無(wú)抗養(yǎng)殖均略高。 注：ETpan:日水面蒸發(fā)(mm·d-1);Ta：氣溫(℃);RH：相對(duì)濕度(%);U：風(fēng)速(m·s-1);P：氣壓(kPa);Rn：太陽(yáng)凈輻射(W·m-2)。Note：ETpan:Daily water evaporation (mm·d-1);Ta：Temperature (℃);RH：Relative humidity (%);U：Wind speed (m·s-1);P：Atmospheric pressure (kPa);Rn：Net solar radiation (W·m-2)。圖2 日蒸發(fā)量與各氣象因子相關(guān)性Fig.2 Correlation between monthly scale evaporation and various meteorological factors 太陽(yáng)凈輻射與溫度、濕度三者對(duì)水面蒸發(fā)的影響在a=0.01水平上顯著, 凈輻射與溫度和濕度之間相關(guān)系數(shù)分別為0.831、-0.639,說(shuō)明凈輻射與溫度間相互依存關(guān)系的密切程度有83.1%,與濕度間有63.9%的密切程度。溫度、濕度、太陽(yáng)凈輻射關(guān)系密切(見(jiàn)圖3)，三者變化趨勢(shì)一致，太陽(yáng)凈輻射與溫度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，隨著凈輻射的增大，溫度同時(shí)上升，二者同時(shí)達(dá)到波峰、波谷(最大、最小值)。太陽(yáng)凈輻射與相對(duì)濕度呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著凈輻射的增大濕度下降，當(dāng)凈輻射到達(dá)峰值時(shí)濕度到達(dá)波谷值。 圖3 水面蒸發(fā)溫度、濕度與同期太陽(yáng)凈輻射關(guān)系Fig.3 Relationship between temperature and humidity and net solar radiation 當(dāng)數(shù)據(jù)文件為多變量時(shí)，直接對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析往往不能真實(shí)地反映二者之間的相關(guān)關(guān)系，需要用到偏相關(guān)分析從中剔除其他變量的線性影響，在控制其他變量的線性影響下分析兩變量之間的相關(guān)關(guān)系。分別選擇溫度、濕度、太陽(yáng)凈輻射與風(fēng)速作為控制變量，依次進(jìn)行剔除，觀察分別在剔除其中一個(gè)因子后，其他三者對(duì)蒸發(fā)量的影響大小變化，溫度、濕度、凈輻射、風(fēng)速4項(xiàng)氣象因子與小時(shí)蒸發(fā)量影響的偏相關(guān)分析結(jié)果如圖4所示(各氣象因子與蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)取絕對(duì)值)。首先將溫度(Ta)作為控制變量剔除其影響作用后,濕度、凈輻射、風(fēng)速3項(xiàng)與水面蒸發(fā)量之間相關(guān)性顯著下降,下降幅度分別為41.92%、51.49%、34.57%,相關(guān)性平均下降率為42.66%；將濕度(RH)作為控制變量后,溫度、凈輻射、風(fēng)速與水面蒸發(fā)量之間相關(guān)性顯著下降,下降幅度分別為18.51%、13.11%、53.9%,平均下降率為28.51%；將太陽(yáng)凈輻射(Rn)作為控制變量剔除其影響作用后,溫度、濕度與蒸發(fā)量的相關(guān)性分別下降34.04%、21.54%,風(fēng)速與蒸發(fā)量的相關(guān)性則上升12.83%，平均下降率為14.25%；將風(fēng)速(U)作為控制變量剔除其影響后,其他3項(xiàng)氣象因子與水面蒸發(fā)量的相關(guān)性平均下降8.63%。由此得出，Rn、U與ETpan的相關(guān)性在很大程度上受Ta和RH影響，Rn與U對(duì)ETpan產(chǎn)生的影響作用很大程度上可由Ta與RH替代。 ……什么叫做對(duì)象。我認(rèn)為不可能有一條嚴(yán)格的定義，因?yàn)槲覀冞@里的東西十分簡(jiǎn)單，以至于不能對(duì)它進(jìn)行邏輯分析。只能說(shuō)明它是什么意思。這里只能簡(jiǎn)明地說(shuō)：對(duì)象是一切不是函數(shù)的東西，因此它的表達(dá)不帶有空位。[注][德]弗雷格：“函數(shù)和概念”，《弗雷格哲學(xué)論著選輯》，王路譯，北京：商務(wù)印書(shū)館，2006年，第68頁(yè)。 圖4 偏相關(guān)分析下氣象因子與蒸發(fā)量相關(guān)系數(shù)變化Fig.4 Correlation coefficient between meteorological factors and evaporation under partial correlation analysis (2)本文采用一階偏相關(guān)：控制變量X3的線性影響下分析兩自變量X1和X2之間的相關(guān),X1和X2之間的一階偏相關(guān)關(guān)系如下： 2.3.1 溫度、濕度二者對(duì)水面蒸發(fā)量的預(yù)測(cè) 通過(guò)以上分析認(rèn)為，溫度與濕度是影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰耗水的最主要因子，室外蒸發(fā)皿蒸發(fā)量對(duì)溫、濕度的響應(yīng)情況如圖6所示,其二者的影響顯著,蒸發(fā)量的變化與溫度同步。隨著溫度的升高,蒸發(fā)量呈上升趨勢(shì)；濕度與蒸發(fā)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,隨著空氣中濕度的升高水面蒸發(fā)量降低。蒸發(fā)量的最大值出現(xiàn)在白天氣溫最高的午后,最小值出現(xiàn)在氣溫最低的凌晨時(shí)刻,同時(shí)發(fā)現(xiàn),盡管夜間蒸發(fā)量較小,但其值并不為零。基于蒸發(fā)皿一個(gè)補(bǔ)水周期(2018年6月24日16∶00—2018年7月6日16∶00)內(nèi)的小時(shí)實(shí)測(cè)蒸發(fā)量,構(gòu)建了蒸發(fā)量與溫、濕度之間的回歸方程(圖7a)，并通過(guò)另一補(bǔ)水周期2018年8月3日10∶00—2018年8月12日10∶00)的電子秤小時(shí)水面蒸發(fā)數(shù)據(jù)與溫、濕度數(shù)據(jù)對(duì)其擬合效果進(jìn)行了驗(yàn)證(圖7b)，顯示溫、濕度可以較好地?cái)M合預(yù)測(cè)蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)(R2=0.893)，但發(fā)現(xiàn)8月的擬合蒸發(fā)量值的峰值存在低于實(shí)際蒸發(fā)量的現(xiàn)象，推測(cè)試驗(yàn)場(chǎng)地處半干旱季風(fēng)區(qū)，8月風(fēng)速的影響較大，由于擬合方程僅參考溫、濕度 ，忽略風(fēng)速影響導(dǎo)致。 圖5 綠蘿蒸發(fā)蒸騰量變化過(guò)程與氣象因子間的關(guān)系Fig.5 Relationship between changes in evapotranspiration and meteorological factors 翻譯后的作品具有明顯異國(guó)情調(diào)是指“源文本的語(yǔ)言和文化特征只做了很少改動(dòng)或未經(jīng)改動(dòng)就轉(zhuǎn)移到目標(biāo)文本中，結(jié)果目標(biāo)文本看起來(lái)有一種明顯的‘外國(guó)’味兒”（轉(zhuǎn)引自譚載喜，2005，p.72） 圖7 溫、濕度對(duì)小時(shí)水面蒸發(fā)擬合效果圖Fig.7 Effect of temperature and humidity on the evaporation of hourly water surface 圖6 蒸發(fā)量對(duì)溫、濕度的響應(yīng)Fig.6 Response of transpiration to its temperature and humidity 同時(shí)，由于氣壓的時(shí)空變異產(chǎn)生空氣對(duì)流而形成風(fēng)，風(fēng)也是影響蒸散發(fā)的主要?dú)庀笠蜃又?，之所以在月尺度上風(fēng)速對(duì)ETpan、ETc的影響均不顯著，一是因?yàn)樵囼?yàn)場(chǎng)位于關(guān)中盆地風(fēng)速較小且風(fēng)速對(duì)其產(chǎn)生的是瞬時(shí)影響(體現(xiàn)在風(fēng)速對(duì)小時(shí)蒸發(fā)量影響顯著)，另一方面，認(rèn)為空氣對(duì)流的加大會(huì)導(dǎo)致溫度、濕度的變化：2.1.1中由于時(shí)間尺度跨度大，既包含了月尺度日蒸發(fā)量的影響因素又考慮到了不同季節(jié)對(duì)蒸發(fā)量產(chǎn)生影響的氣象因素，故所包含的氣象因子多數(shù)(主要體現(xiàn)在氣壓對(duì)蒸發(fā)量的顯著影響上)在較長(zhǎng)的時(shí)間尺度，例如9個(gè)月的長(zhǎng)時(shí)間實(shí)測(cè)水面蒸發(fā)量的變化受氣壓的影響較大，發(fā)現(xiàn)如果將時(shí)間尺度放短，在小時(shí)尺度上氣壓的影響不再顯著，則通過(guò)影響溫、濕度變化對(duì)蒸散發(fā)量變化產(chǎn)生影響。并且在不同時(shí)間、不同季節(jié)情況下，主要影響的氣象因子種類也會(huì)改變[19]，故本研究做了不同時(shí)間尺度下各因子對(duì)蒸發(fā)蒸騰量影響作用的研究，得到同樣結(jié)果(風(fēng)速是影響小時(shí)蒸發(fā)量的因子但對(duì)日蒸發(fā)量的影響不顯著)，在更長(zhǎng)時(shí)間尺度，包含不同季節(jié)變化情況下，溫、濕度可以較好體現(xiàn)出各氣象因子的綜合作用。 圖8 溫、濕度對(duì)綠蘿蒸騰耗水?dāng)M合效果圖Fig.8 Effect of temperature and humidity on transpiration water consumption 氣象因子對(duì)蒸散發(fā)的影響并不是單獨(dú)作用[16]，表現(xiàn)為各個(gè)因子共同作用影響蒸發(fā)蒸騰量的變化。有研究表明，在日時(shí)間尺度內(nèi)太陽(yáng)輻射的升高會(huì)導(dǎo)致溫度的升高[18]，但在實(shí)際應(yīng)用中，太陽(yáng)輻射或太陽(yáng)凈輻射量的獲取難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于溫度。通過(guò)本文的探索與驗(yàn)證，溫、濕度在一定程度上可以替代太陽(yáng)輻射對(duì)蒸騰蒸發(fā)的影響，利用溫度、濕度兩個(gè)因子可以較好地表示水面蒸發(fā)與綠蘿蒸騰量的變化，較大程度上簡(jiǎn)化了水面蒸發(fā)與植物蒸騰計(jì)算時(shí)所需的氣象因子，會(huì)給實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中蒸騰蒸發(fā)量預(yù)測(cè)帶來(lái)極大便利；輻射對(duì)蒸散發(fā)的影響之所以可以被溫度和濕度所替代，從能量交換的角度考慮，太陽(yáng)輻射是引起地面、水面和大氣等溫度升高的主要能量來(lái)源，溫度是影響作物生長(zhǎng)狀態(tài)基本的氣象因素,溫度的升高和降低直接反映了太陽(yáng)凈輻射的大小，溫度的變化正是能量增減的體現(xiàn)，水的蒸發(fā)和凝結(jié)也是大氣能量交換的體現(xiàn)，太陽(yáng)輻射會(huì)同時(shí)引起空氣和水體的升溫,空氣溫度的高低決定空氣接納水汽能力的高低,水面溫度的高低決定了水面處分子逃逸出水面的能力,溫度越高,水分子獲得的動(dòng)能越大,蒸發(fā)越大。 2.3.2 溫度、濕度二者對(duì)植物蒸騰量的預(yù)測(cè) 對(duì)2019年6月充分灌水條件下的小時(shí)綠蘿蒸騰耗水量與對(duì)應(yīng)氣溫、濕度，建立估算經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?模型計(jì)算結(jié)果與電子秤實(shí)測(cè)結(jié)果的對(duì)比見(jiàn)圖8，在6月14日與6月30日存在模擬值高于實(shí)測(cè)值現(xiàn)象，通過(guò)對(duì)比其他氣象因子的變化，兩日該時(shí)刻均有降雨，認(rèn)為是忽略了氣壓的變化而導(dǎo)致預(yù)測(cè)值偏高，除此之外擬合效果良好(R2=0.724)。分析表明，綜合2.3.1中溫度與濕度與水面蒸發(fā)的擬合效果，顯示表明只利用簡(jiǎn)單易得的氣象資料(氣溫與相對(duì)濕度)可較好擬合預(yù)測(cè)蒸發(fā)蒸騰量。 在充分灌水條件下確定影響植物耗水主要?dú)庀笠蜃?，?duì)簡(jiǎn)化植物蒸騰耗水量預(yù)測(cè)模型十分重要。除此之外，Wang等[22]發(fā)現(xiàn)隨著生長(zhǎng)季的變化,植物蒸騰量與各影響因素間的關(guān)系會(huì)發(fā)生改變，隨著作物種類、氣候、灌溉方式以及其它農(nóng)田管理?xiàng)l件不同而發(fā)生變化[23],已有研究表明植被蒸騰耗水是導(dǎo)致土壤水分虧缺從而形成土壤干層的主因[24]。在本研究基礎(chǔ)上與土壤蒸發(fā)量(Ke)與基礎(chǔ)作物系數(shù)(簡(jiǎn)稱作物系數(shù),Kc)結(jié)合可以計(jì)算得到實(shí)際蒸騰蒸發(fā)量(ETc)，進(jìn)一步探討SPAC系統(tǒng)之間水分動(dòng)態(tài)和量化關(guān)系，最終達(dá)到計(jì)算實(shí)時(shí)蒸騰耗水量，以此來(lái)有效解決下墊面濕度變化與蒸發(fā)問(wèn)題[25]，以期達(dá)到科學(xué)合理地配置有限水資源，制定高效實(shí)時(shí)的灌溉計(jì)劃與作物灌溉量的目的。 在誤差允許范圍內(nèi)，同時(shí)考慮到氣象因子與植物作物的生理生態(tài)因子對(duì)蒸散發(fā)量的影響，用影響最主要并且易獲取參數(shù)進(jìn)行作物蒸騰蒸發(fā)量的計(jì)算，將為今后植物蒸散發(fā)耗水量的研究以及實(shí)際灌溉帶來(lái)極大的便利。文中所擬合初步蒸散模型對(duì)氣溫與濕度要求是明確的,且也是初步進(jìn)行探索，目前,關(guān)于不考慮太陽(yáng)輻射、植物蒸散發(fā)量與溫度、濕度的研究尚未完善，為得到更為完善的蒸散發(fā)模型,還需參考其他地區(qū)研究成果確定溫、濕度范圍,再進(jìn)一步搜索求得各參數(shù)最優(yōu)解。 考慮到不同地區(qū)不同季節(jié)溫度與濕度的影響可能存有差異，本文研究仍存在不足：文中水面蒸發(fā)和綠蘿蒸騰模型中各參數(shù)是基于陜西楊凌旱地研究院試驗(yàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)所得,其他地區(qū)需先率定參數(shù)或?qū)⒏鲄?shù)與已有研究對(duì)比后再應(yīng)用。 通過(guò)對(duì)蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量與盆栽綠蘿蒸發(fā)蒸騰量的監(jiān)測(cè)以及對(duì)氣象因子的獲取分析,研究發(fā)現(xiàn)： (1)影響蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)量的3個(gè)主要?dú)庀笠蜃訛闇囟?Ta)、平均相對(duì)濕度(RH)與太陽(yáng)凈輻射(Rn)。在日尺度下，各氣象因子與日水面蒸發(fā)量的相關(guān)關(guān)系由小到大依次為：Ta(r=0.809)>P(r=-0.56)>Rn(r=0.526)>RH(r=-0.44>U(r=0.041)；在小時(shí)尺度下，各氣象因子與水面蒸發(fā)皿小時(shí)蒸發(fā)量的相關(guān)性大小依次為：Ta(r=0.843)>Rn(r=0.808)>RH(r=-0.780)>U(r=0.538)>P(r=-0.113)，溫度、濕度與太陽(yáng)凈輻射三者對(duì)蒸發(fā)量的影響顯著且穩(wěn)定，氣壓影響不穩(wěn)定，且主要體現(xiàn)在夏季與冬季的差異上，故不認(rèn)為其是影響蒸騰蒸發(fā)量的主要因子。 (2)影響綠蘿蒸發(fā)蒸騰量的主要?dú)庀笠蜃訛椋簹鉁?Ta)、平均相對(duì)濕度(RH)、太陽(yáng)凈輻射(Rn)，Ta(r=0.819)>Rn(r=0.806)>濕度(r=0.769)在α=0.01水平上極顯著。 由此可見(jiàn)，在試驗(yàn)條件下影響植物蒸發(fā)蒸騰量的主要?dú)庀笠蜃訛闇囟?、太?yáng)凈輻射、濕度，與蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)具有一致性。 1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 設(shè)置4個(gè)光照強(qiáng)度，分別為：一層遮蔭(P1，47.3%透光率)，二層遮蔭(P2，15.1%透光率)，三層遮蔭(P3，7.3%透光率)，全光照(CK，100%透光率)。每個(gè)處理4株，3次重復(fù)，共48株。試驗(yàn)于2016年5月1日開(kāi)始，共進(jìn)行180 d，在試驗(yàn)期間每個(gè)處理進(jìn)行相同的水肥管護(hù)。 3)凈輻射與氣溫和濕度間存在顯著的相關(guān)關(guān)系(r=0.718，r=-0.639)，基于溫度和濕度與蒸發(fā)蒸騰量之間的相關(guān)關(guān)系建立的水面蒸發(fā)量和綠蘿蒸發(fā)蒸騰量回歸方程，能夠較好地反映蒸發(fā)蒸騰量變化過(guò)程(R2=0.893(水面蒸發(fā)),R2=0.724(綠蘿蒸騰))。2 結(jié)果與分析
2.1 蒸發(fā)皿水面蒸發(fā)(ETpan)對(duì)氣象因子的響應(yīng)
2.2 植物蒸騰量(ETc)對(duì)氣象因子的響應(yīng)
2.3 蒸發(fā)量、蒸騰量與溫度、濕度關(guān)系擬合
3 討 論
4 結(jié) 論
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