高輝輝 陳摯 石喆 鄢春華 王蓓 鄒振東 邱國玉

水溫對器皿蒸發(fā)量影響的實驗研究

高輝輝 陳摯 石喆 鄢春華 王蓓 鄒振東 邱國玉?

北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院, 深圳 518055; ?通信作者, E-mail: qiugy@pkusz.edu.cn

利用一對設置在相同氣象條件下的黑白標準 A 型蒸發(fā)器皿, 觀測兩者氣象要素、水溫及蒸發(fā)量等動態(tài)特征, 并根據現(xiàn)有的 6 個蒸發(fā)模型, 探究水溫對器皿蒸發(fā)量的影響。結果表明: 1)設計的觀測方法可以用于研究水溫對器皿蒸發(fā)的影響。黑皿與白皿之間的水溫和蒸發(fā)速率呈現(xiàn)明顯的差異, 在 50 天的觀測期內, 二者平均水溫差為 0.4°C, 平均日蒸發(fā)量差為 1.1mm/d; 2)在太陽輻射及其他氣象要素相同的條件下, 黑白皿水溫差每升高 1.0°C, 由水溫驅動的日蒸發(fā)量差異為 0.808 mm/(d·°C); 3)在水溫升高條件下, 沒有考慮水溫的經典蒸發(fā)模型的估值小于觀測值, 并且估值的誤差也有所增加。

器皿蒸發(fā); 水溫; 蒸發(fā)量; 蒸發(fā)模型

近年來, 氣候變化問題日益嚴重[1], 根據 2020年世界氣象組織(WMO)發(fā)布的結果, 全球平均氣溫比工業(yè)化前時期升高 1.1°C, 20 世紀 80 年代以來, 每10 年都比過去 10 年更為溫暖, 并且地球水面溫度比氣溫升高得更快[2]。氣候變化等因素導致全球水文循環(huán)過程發(fā)生改變[3-4], 作為水循環(huán)中重要的環(huán)節(jié), 水面蒸發(fā)直接影響區(qū)域的水量平衡和能量平衡, 并產生相應的不確定性變化。作為水文和氣象站的常規(guī)蒸發(fā)儀, 蒸發(fā)器皿因其簡便性、低成本和實用性, 廣泛地應用于農業(yè)和氣象等領域[5-7]。器皿蒸發(fā)量是全球水資源評價、江河湖泊水面蒸發(fā)以及水庫水量計算的重要參考資料和物理指標, 對其進行準確的預測, 可為水資源評價水文氣象預報以及農業(yè)活動決策等提供科學依據[8]。

關于蒸發(fā)量的模擬和預測研究始于 19 世紀初, Dalton[9]率先利用經驗流體力學方法, 近似地描述該問題, 即提出蒸發(fā)量與水汽壓差成正比, 比例系數為與風速有關的函數[10]。該比例系數取決于大氣的穩(wěn)定性[11], 還會因水面和周圍下墊面的差異而有所不同[10]。隨后, 基于觀測實驗的回歸分析, 并綜合考慮風速、氣溫和濕度等因素對蒸發(fā)量的影響, 學者們對 Dalton 公式中的風速函數進行深化和完善[12-15], 形成具有不同適用條件的 Dalton 系列公式。Bowen[16]認為蒸發(fā)過程中顯熱變化和潛熱變化的本質都是分子的熱運動, 因此從能量平衡的角度引入波文比, 即用顯熱通量和潛熱通量的比值來計算潛熱, 較好地解決了顯熱通量難以獲取的問題。Penman[17]首次結合空氣動力學和能量平衡原理估算水面蒸發(fā)量, 通過引入飽和水汽壓-溫度曲線的概念, 導出具有深遠影響意義的 Penman 公式?；?Penman 公式, Rotstayn 等[18]在穩(wěn)態(tài)假設下提出計算蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的 PenPan 模型, 其中包含空氣動力項[19]和輻射項[20]。PenPan 模型的估計值與觀測值吻合良好, 但該模型在夏季通常需要觀測參數的周均值作為模型輸入量, 在冬季則至少需要月均值作為模型輸入[21-22], 即 PenPan 模型對于短時間尺度蒸發(fā)量的估測還需進一步優(yōu)化。一些學者基于邊界層擴散[23]或不同對流模式[24]等, 深入探究蒸發(fā)皿空氣動力學蒸發(fā)過程。Thom 等[19]研究蒸發(fā)皿蒸發(fā)過程中自由對流和強制對流的作用。Lim 等[25]將Fick 的第一擴散定律與邊界層理論相結合, 開發(fā)一種用于量化水面蒸發(fā)過程中水汽分子傳輸的方法, 可以有效地估算非穩(wěn)態(tài)條件下短時間間隔(半小時)內的蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。

器皿蒸發(fā)觀測研究中, 一般通過人為加熱器皿水體[24,26-27]來模擬器皿水溫變化。Raimundo等[28]通過風洞試驗和數值模擬, 研究強制對流以及水體加熱的條件下不同因素對水面蒸發(fā)量的影響, 結果表明蒸發(fā)速率主要受風速、水-空氣溫差以及相對濕度的影響, 其中風速的影響最大。Poós 等[29]在強制對流條件下研究水面蒸發(fā), 通過實驗室內參數測定, 根據傳統(tǒng)對流理論及 10 種經驗關聯(lián)式確定蒸發(fā)速率, 探究空氣流速和空氣溫度的影響, 實測結果表明, 在水體沒有被加熱的情況下, 蒸發(fā)速率隨空氣流速和空氣溫度的升高而增加。

基于 Dalton 公式和 Penman 公式發(fā)展起來的一系列估算蒸發(fā)量的蒸發(fā)模型應用較為廣泛, 但這些模擬方法中鮮有考慮水溫因素對蒸發(fā)的影響。器皿蒸發(fā)觀測研究中多以電加熱蒸發(fā)器皿水體的方式, 會使得器皿引入額外的人為能量來源, 同時存在加熱不均、水體內部有對流運動等問題, 可能造成對實際蒸發(fā)量的預測產生較大的低估誤差, 進而低估基于器皿蒸發(fā)量預測的全球蒸散發(fā)量。全球蒸散發(fā)量直接關系全球水資源的規(guī)劃評價和合理調配[8,30], 蒸散發(fā)量的低估會對農業(yè)需水量管理、旱情監(jiān)測以及水資源的有效利用等產生重要影響[31-32]。

本研究設計一對黑白蒸發(fā)器皿, 定量地觀測水溫對器皿蒸發(fā)量的影響, 通過野外觀測黑白器皿的氣象要素、水溫及蒸發(fā)量等動態(tài)特征, 將觀測的蒸發(fā)量與現(xiàn)有的 6 個經典蒸發(fā)模型的模擬值進行比較, 探究水溫對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響, 揭示水溫對器皿蒸發(fā)的重要性。

1 實驗與方法

1.1 實驗設計

本研究借鑒模擬未來大氣中 CO2濃度升高的FACE 實驗思想[33-35], 在相同氣象條件的觀測現(xiàn)場安裝一對標準 A 型蒸發(fā)皿, 考慮到黑色的蒸發(fā)皿會吸收更多的太陽輻射, 并使水溫高于相同尺寸的標準蒸發(fā)皿, 將其中一個標準 A 型蒸發(fā)皿涂成黑色(黑皿), 另一個保持原有的白色(白皿), 可以實現(xiàn)在其他氣象條件相同的條件下蒸發(fā)器皿水溫的差異, 進而觀測水溫上升對器皿蒸發(fā)的影響。

1.2 野外觀測

為了獲取器皿蒸發(fā)相關數據, 并驗證蒸發(fā)模型在不同水溫條件下的準確性和穩(wěn)定性, 我們在北京大學深圳研究生院搭建室外觀測實驗平臺(如圖 1)。觀測點的地理坐標為 22°59′98′′N, 113°98′44′′E, 屬于亞熱帶海洋性氣候, 夏季高溫多雨, 冬季溫和少雨。觀測場地設置在樓頂, 周圍較為空曠, 下墊面為人造屋頂, 較干燥, 無土壤和植被覆蓋。觀測項目包括蒸發(fā)器皿的氣象要素(氣溫、風速、相對濕度、太陽輻射和大氣壓等)、蒸發(fā)皿水位和蒸發(fā)皿水溫等, 分別由 Vantage Pro2 自動氣象站、精密水位儀(Manual-Precision Water Level Instrument, Model 6541C, Unidata Pty Ltd.)、Cu-Co 熱電偶和熱紅外溫度傳感器(THI-500, Tasco Co.Ltd.)獲取數據, 氣象和溫度數據均通過數據采集儀(Campbell CR1000)連續(xù)獲取。所有觀測項目每 10 分鐘采集一次數據。氣象站、水位儀和數據采集儀等設備均通過 PV 模塊、太陽能轉換器及蓄電池系統(tǒng)供電。觀測實驗從2016 年 12 月至 2019 年 12 月, 期間由于設備清理、維護和極端天氣等因素影響存在中斷。為了排除下雨、極端天氣和設備清理、維護等的影響, 并且最大程度地呈現(xiàn)不同蒸發(fā)皿(黑皿和白皿)之間的水溫差異, 本研究采用 50 天無雨天氣的氣象、溫度及水位綜合數據。

圖1 實驗觀測平臺及相關設備

1.3 蒸發(fā)模型

通過 6 種經典蒸發(fā)模型, 對黑皿和白皿的蒸發(fā)量進行評估, 探究不同水溫對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響。6 種經典蒸發(fā)模型為 Rohwer-P 模型[12,17]、Pen-man[17,36]模型、Sweers[37]模型、Thom[19]模型、Pen-Pan[18-20]模型和 Lim[25]模型, 除 Lim 外, 其他 5 種蒸發(fā)模型均未考慮水溫因素。

1) Rohwer-P模型[12,17]:

其中,為水面蒸發(fā)量(mm/d),s(Ta)為氣溫為a時的飽和水汽壓(kPa),a為空氣中的水蒸氣分壓(kPa),為汽化潛熱(MJ/kg),為飽和水汽壓-溫度曲線的斜率(kPa/°C),n為凈輻射通量(W/m2),為溫濕常數(kPa/°C),()為風速函數。

其中,2(m/s)為距蒸發(fā)面 2 m 處的風速。

2) Penman 模型[17,36]:

其中, 風速函數()采用 Penman[36]提出的公式進行計算:

3) Sweers 模型[37]:

其中, 風速函數()為

其中,10為距蒸發(fā)面 10m 處的風速(m/s),為蒸發(fā)面的表面積(m2)。

4) Thom 模型[19]:

其中,和為無量綱常數 (=1.31,=2.1), 風速函數()為

5) PenPan 模型[18-20]:

其中,R為輻射項的蒸發(fā)量(mm/d),E為空氣動力項的蒸發(fā)量(mm/d),為無量綱常數(=2.4), 風速函數()為

6) Lim 模型[25]:

其中,為水面蒸發(fā)速率(m/s),w為水的摩爾質量(kg/mol),w為水的密度(kg/m3),s(Tw)為水溫為w時蒸發(fā)面的飽和蒸汽壓(kPa),a為空氣密度(kg/m3),v為空氣中水蒸氣的擴散系數(m2/s),為理想氣體常數(J/(mol·K)),a為氣溫(K),w為水面溫度(K),V,C為空氣在豎直方向運動的特征速度(m/s),ref為參考高度處水平風速(m/s),a為空氣的動力黏度(kg/(m·s)),(≥0)、(0<<1)、(≥0)和(?1<< 0)均為無量綱常數,為蒸發(fā)面的特征長度(m)。

1.4 數據處理及模型評價

蒸發(fā)模型對特定時間尺度內的器皿蒸發(fā)速率進行估計, 即可將實驗觀測的瞬時值通過模型整合為一個較長時間尺度的蒸發(fā)量。由于蒸發(fā)皿水位會出現(xiàn)較嚴重的短期(10 分鐘間隔)振蕩現(xiàn)象, 我們將所有水位數據都進行平滑降噪處理, 并整合為一小時的值。同時, 將所有其他氣象和水溫數據重新歸整為一個小時的平均值。為了更清楚地說明各蒸發(fā)模型的性能優(yōu)劣, 采用偏差百分比(PBIAS)、均方根誤差(RMSE)和 Nash-Sutcliffe 效率(NSE)[38]來評估蒸發(fā)模型。

2 結果與討論

2.1 研究區(qū)微氣象及不同水溫下器皿蒸發(fā)特征

本文根據蒸發(fā)速率較高、中等和較低的原則隨機選取 3 個典型代表日(2017 年 6 月 7 日, 2019 年 2月 7 日和 2018 年 12 月 31 日), 分析各觀測參數在這3 個代表日的變化特征。3 個代表日的風速、相對濕度、氣溫、大氣壓和太陽輻射等微氣象參數變化特征如圖 2(a)～(f)所示, 水溫和蒸發(fā)速率的變化特征如圖 2(g)～(i)所示。

從圖 2 可以看出, 白天氣溫明顯高于夜間, 一般早晨 06:00―07:00 氣溫開始回升, 06:00 附近處于最小值, 直至下午 14:00 左右達到最高值, 此后溫度一直下降, 直到夜間 24:00 后溫度下降趨勢開始變緩(圖 2(d)～(f)); 此外, 3 個代表日的氣溫變化范圍分別為 27～34°C, 8～12°C 和 18～27°C, 可見 3 個代表日恰好落在不同的溫度區(qū)間, 即對應不同的氣候特征。相對濕度和氣溫基本上呈現(xiàn)相反的趨勢(圖2(a)～(c)), 且 3 天的相對濕度均為 70%～90%, 有時凌晨 00:00-08:00 相對濕度過低, 可能是前一天的天氣影響所致。風速的隨機性和波動性較大, 白天07:00―17:00 的風速明顯高于夜間(圖 2(a)～(c)), 并且通常在 0～4.0m/s 之間變化, 夜間風速較低(接近0), 白天風速較高, 最大風速通常出現(xiàn)在 14:00 左右(圖 2(a)～(c))。從圖 2(b)可以看出, 3 個代表日的大氣壓呈現(xiàn)連續(xù)波動的特征, 即從午夜 00:00 開始下降, 直至凌晨 4:00 后, 大氣壓開始回升, 10:00 左右達到一個峰值, 隨后下降, 直到 16:00 達到全天最低值, 然后又逐漸升高, 直至夜間 22:00―24:00 達到另一個峰值。這種變化規(guī)律與氣溫有關。此外, 太陽輻射呈現(xiàn)“鐘形”曲線的變化特征(圖 2(d)～(f)), 從早晨 06:00 開始上升, 最大值一般出現(xiàn)在正午12:00―14:00 之間, 隨后逐漸下降, 直至 19:00 前后達到最低, 夜間輻射量為 0。上述結果與陳伯龍等[42]的研究結果基本上一致。

圖2 氣象參數、水溫及蒸發(fā)速率變化特征

黑皿和白皿的水溫及蒸發(fā)量的變化特征如圖 2 (g)～(i)所示?？梢钥闯? 3 個代表日中, 器皿水面溫度早晨 08:00 左右最低, 14:00―16:00 達到最大, 3 個代表日水溫的變化范圍分別為 27～40°C, 8～17°C, 18～30°C, 其中白天時段(尤其是在 14:00―18:00 之間)黑皿水溫明顯高于白皿。由此可見, 白天有太陽輻射時, 涂黑的器皿具有明顯的升溫效果, 黑皿水溫明顯高于白皿, 從而驗證了實驗設置的合理性。3 個代表日中黑皿與白皿之間的最大溫差為2.6°C 和 0.77°C, 0.9°C 和0.12°C, 平均溫差為 2.0°C, 和 0.41°C, 由此可見, 在其他氣象要素相同的情況下, 黑皿與白皿之間產生明顯的水溫溫差。另外, 結合圖 2(d)～(f)和圖 2(g)～(i)可以看出, 水溫的變化通常滯后于空氣溫度的變化(這是因為水的比熱容大于空氣空氣, 升溫更快, 降溫也更快)。這與Hisatake 等[43-44]及 Lim 等[25]的研究結果有所不同。實際上, 水溫的變化主要受整個水體能量收支(太陽輻射、蒸發(fā)潛熱和顯熱等)的影響。因此, 水溫和氣溫由于地理和氣候等因素的不同而出現(xiàn)不同的變化特征是合理的。Rohwer[12]和 Bansal 等[45]測得白天時段水溫高于氣溫, 此結果也被 Kintisch[2]、Adams等[24]和 Martinez 等[46]證明。

3 個代表日蒸發(fā)皿的蒸發(fā)速率變化趨勢如圖 2 (g)～(i)所示。通常, 器皿的蒸發(fā)速率在夜間較低, 從上午 8:00 開始升高, 并在下午 16:00 前后達到最大值。從圖 2(g)～(i)可以看出, 蒸發(fā)速率在 3 個代表日的變化范圍分別為 0～0.6, 0～0.2 和 0～0.6mm/h。黑皿和白皿在 3 個代表日內的平均蒸發(fā)速率分別為0.18 和 0.13mm/h, 平均日蒸發(fā)量分別為 4.4 和 3.2mm/d。由此可見, 黑皿的蒸發(fā)速率高于白皿, 即黑皿和白皿在其他氣象要素相同而水溫不同的條件下, 蒸發(fā)速率產生明顯的差異, 具體來說, 3 個典型日內黑皿和白皿的日蒸發(fā)量差異分別為 1.6, 0.5 和1.7mm/d。上述結果表明, 水溫對蒸發(fā)皿的蒸發(fā)速率有明確的控制作用。

2.2 水溫對器皿蒸發(fā)量的驅動特征

在太陽輻射及其他氣象要素相同的條件下, 水溫對黑白器皿蒸發(fā)量的影響如圖 3 所示。圖 3(a)為觀測期內黑皿和白皿的日蒸發(fā)量和太陽輻射變化情況, 可以看出, 黑皿的蒸發(fā)量總體上大于白皿, 二者的平均日蒸發(fā)量分別為 3.4 和 2.3mm/d, 黑皿平均日蒸發(fā)量比白皿大 1.1mm/d。此外, 太陽輻射的日最大值基本上在 200～1000W/m2之間波動, 存在部分較大值(>800W/m2)和較小值(<600W/m2), 分別對應高輻射強度和低輻射強度的天氣。通過對觀測期間 50 天的水溫數據進行分析可知, 在太陽輻射及其他氣象要素條件相同的情況下, 黑皿的水溫總體上也高于白皿, 二者的平均水溫分別為 20.62°C和 20.22°C, 黑皿平均水溫比白皿高 0.4°C。

從圖 3(b)和(c)可以看出, 在太陽輻射及其他氣象要素相同的條件下, 當顯著性水平為 0.01時, 黑皿和白皿的日蒸發(fā)量均與水溫顯著正相關, Pearson相關系數分別為 0.41 和 0.50。黑皿日蒸發(fā)量與水溫的線性擬合方程斜率為 0.113, 大于白皿(0.105), 表明水溫對于黑皿蒸發(fā)量的影響比對白皿更加明顯。由黑白皿之間的水溫差和日蒸發(fā)量差(圖 3(d))可知, 黑白皿水溫差與日蒸發(fā)量差顯著正相關(<0.001), Pearson 相關系數為 0.57。黑白皿水溫差與日蒸發(fā)量差的線性擬合方程斜率為 0.808, 表明在太陽輻射及其他氣象要素相同的條件下, 黑白皿水溫差每升高 1.0°C, 由水溫驅動的日蒸發(fā)量差異為 0.808 mm/(d·°C)。

2.3 蒸發(fā)觀測值與經典蒸發(fā)模型模擬值的對比及模型評價

為了進一步說明水溫對蒸發(fā)的影響, 本文基于黑皿和白皿觀測數據, 對 6 種常用的經典蒸發(fā)模型精度進行評估, 結果如圖 4 所示。6 個蒸發(fā)模型的估算值基本上分布在 1:1 線的一側或是離散地分布在 1:1 線兩側。6 個蒸發(fā)模型對白皿的蒸發(fā)量估算值與實測值之間的 RMSE 分別為 2.00, 0.75, 1.78, 2.83, 1.35 和 1.06mm/d, 對黑皿的 RMSE 分別為3.12, 1.83, 1.21, 2.56, 2.49 和 1.01mm/d; 這 6 個模型對白皿的蒸發(fā)量估算值與實測值之間的2分別為0.64, 0.72, 0.56, 0.62, 0.64 和 0.87, 對黑皿的2分別為 0.45, 0.51, 0.40, 0.41, 0.44 和 0.70?？梢? 上述經典蒸發(fā)模型對黑皿蒸發(fā)量的 RMSE 基本上都大于白皿, 而對于黑皿蒸發(fā)量,2基本上都小于白皿, 這表明對于水溫較高的黑皿, 經典蒸發(fā)模型的估算誤差均大于白皿。此外, 6 個模型對白皿的估算值均分布在黑皿估算值的上方, 并且黑皿蒸發(fā)量擬合方程的斜率均低于白皿, 表明在其他氣象條件相同的情況下, 對于同一蒸發(fā)量, 6 個蒸發(fā)模型對水溫較高的黑皿蒸發(fā)量的估算值偏低, 不同模型均存在不同程度的低估誤差。

圖3 相同氣象條件下水溫對黑白器皿蒸發(fā)量的影響

6 個模型的評價指標結果對比如表 1 所示, 可以看出, Lim 模型的估算值與實測值最吻合, RMSE值最低,2最大, 表明與其他模型相比, 考慮水溫影響的 Lim 模型更接近 1:1 線, 精度更高, Lim 模型在其他氣象條件相同、水溫不同的情況下, 估算精度不同, 并且對水溫較高的黑皿蒸發(fā)量的估算仍存在一定的誤差(2= 0.70)。上述結果表明, 水溫因素在估算水面蒸發(fā)的模型中不可忽略, 未考慮水溫因素的模型可能導致水體蒸發(fā)量的預測出現(xiàn)較嚴重的誤差。從表 1 還可以看出, 盡管 Lim 模型比其他不考慮水溫的模型性能更佳, 但這 6 個模型的PBIAS絕對值均較大, 而 NSE 值均遠離 1.0, 且基本上都小于 0, 說明這些模型對于水溫驅動蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的適用性有待深入探究。因此, 對于不同水溫條件下器皿蒸發(fā)量的估算, 除 Lim 模型精度尚可接受外, 其他 5個現(xiàn)有模型的精度均欠佳, 在未來的研究中, 需要進一步改進 Lim 模型, 或提出新的考慮水溫影響的蒸發(fā)模型。

表1 不同模型的評價指標對比

圖4 蒸發(fā)模型的估算結果與觀測結果對比

3 結論與展望

本研究設計一對黑白蒸發(fā)器皿來定量地觀測水溫對器皿蒸發(fā)量的影響, 通過長期觀測氣象要素、水溫和蒸發(fā)水位等動態(tài)變化特征, 并基于現(xiàn)有的 6 個經典蒸發(fā)模型模擬黑皿和白皿的蒸發(fā)量, 分析現(xiàn)有蒸發(fā)模型的局限性, 并探討水溫對器皿蒸發(fā)量的影響, 得到如下結論。

1)本文設計的觀測方法可以用于研究水溫對蒸發(fā)皿蒸發(fā)的影響。觀測期 50 天內, 黑白蒸發(fā)皿的平均水溫差為 0.4°C, 平均日蒸發(fā)量差為 1.1mm/d。在太陽輻射及其他氣象要素相同的條件下, 黑白皿水溫差每升高 1.0°C, 由水溫驅動的日蒸發(fā)量差異為 0.808mm/(d·°C)。

2)由于沒有考慮水溫的影響, 現(xiàn)有的蒸發(fā)模型對水溫升高背景下的器皿蒸發(fā)量估值普遍偏低。本文中, 6 個經典的器皿蒸發(fā)模型的估算值與實測值之間的 RMSE 分別為 3.12, 1.83, 1.21, 2.56, 2.49 和1.01mm/d,2分別為 0.45, 0.51, 0.40, 0.41, 0.44和0.70, 且 PBIAS 絕對值均較大, 而 NSE 值均遠離1.0 (基本上都小于 0), 說明經典的器皿蒸發(fā)模型需要重新考慮水溫的影響。

3)考慮水溫影響的 Lim 模型可以在一定程度上改善蒸發(fā)皿蒸發(fā)的估算精度(RMSE≤1.06 mm/d,2≥0.70), 但在估算水溫較高的黑皿蒸發(fā)量時仍存在一定的誤差(PBIAS=?10.75%, NSE=0.39)。因此, 水溫對器皿蒸發(fā)的影響有待深入探究, 急需建立考慮水溫因素的機理性蒸發(fā)模型。

致謝 研究工作得到北京大學環(huán)境與能源信息工程實驗室歷屆同學對蒸發(fā)皿清理與數據采集等方面的協(xié)助, 得到王振華工程師、碩士研究生郝祥林等在儀器安裝維護與數據分析等方面的協(xié)助, 在此表示衷心感謝。

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Experimental Study of the Influence of Water Temperature on Pan Evaporation

GAO Huihui, CHEN Zhi, SHI Zhe, YAN Chunhua, WANG Bei, ZOU Zhendong, QIU Guoyu?

School of Environment and Energy, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055; ?Corresponding author, E-mail: qiugy@pkusz.edu.cn

Based on a pair of black and white standard A-type evaporation pans set under the same meteorological conditions, the dynamic characteristics of meteorological elements, water temperature and evaporation of the two pans were observed.The influence of water temperature on the evaporation of the evaporation pan was explored based on the existing 6 evaporation models.The results showed that 1) the designed observation method can be used to study the effect of water temperature on the pan evaporation.The water temperature and evaporation rate between the two pans were significantly different.During the 50-day observation period, the average water temperature difference between the two pans was 0.4°C, and the average daily evaporation difference was 1.1 mm/d.2) 1°C increase in water temperature difference between black and white pans will produce an evaporation difference of 0.808 mm/d under the same conditions of solar radiation and other meteorological elements.3) Under the condition of rising water temperature, the estimated value of the classical evaporation model without considering the water temperature would be smaller than the actual observed value, and the error of the estimation will also increase correspondingly.

pan evaporation; water temperature; evaporation; evaporation model

10.13209/j.0479-8023.2021.093

2021-01-13;

2021-02-23

深圳市知識創(chuàng)新計劃基礎研究(學科布局)項目(JCYJ20180504165440088)和國家自然科學基金(42001022)資助