梅海鵬 汪智群 李偉 周超

摘要 為探究不同小口徑蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)的差異性和隨機(jī)森林回歸模型對(duì)潛水蒸發(fā)的模擬效果，本研究利用五道溝實(shí)驗(yàn)站0.3、0.5 m2蒸滲儀開展了潛水蒸發(fā)對(duì)比試驗(yàn)。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(jī)森林回歸模型對(duì)兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進(jìn)行模擬，評(píng)估不同氣象要素對(duì)潛水蒸發(fā)的影響。結(jié)果表明，當(dāng)潛水蒸發(fā)量超過2.393 mm時(shí)，0.3 m2蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)量大于0.5 m2蒸滲儀量；0.3 m2蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)存在遲滯效應(yīng)。凈輻射對(duì)于0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響更大，在氣象因素對(duì)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(dǎo)致0.3、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(jī)森林回歸模型通過氣象要素對(duì)潛水蒸發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞 蒸滲儀；潛水蒸發(fā)；口徑；隨機(jī)森林回歸模型

中圖分類號(hào) S152.7? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 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(dǎo)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(zhǎng)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(xué)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(yàn)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(cè)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(xué)者對(duì)不同口徑蒸滲儀測(cè)量結(jié)果的差異性進(jìn)行分析[11-12]，而對(duì)不同口徑蒸滲儀測(cè)量的潛水蒸發(fā)量存在差異的機(jī)理研究較少。本文基于五道溝實(shí)驗(yàn)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(cè)量上的表現(xiàn)，探索兩種口徑蒸滲儀的潛水蒸發(fā)測(cè)量差異，并對(duì)產(chǎn)生差異的機(jī)理進(jìn)行分析，為區(qū)域潛水蒸發(fā)觀測(cè)和農(nóng)田水分管理提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)基本情況

該試驗(yàn)于2018—2020年在五道溝水文水資源實(shí)驗(yàn)站大型地中蒸滲儀試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)站位于淮河中游區(qū)，淮北平原南部，屬于北亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候與南溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)的過渡帶，季風(fēng)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(shí)驗(yàn)站內(nèi)設(shè)有標(biāo)準(zhǔn)氣象場(chǎng)及高精度氣象站，可進(jìn)行氣溫、降水、蒸發(fā)、風(fēng)速和輻射等多種水文氣象要素觀測(cè)。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

選取面積為0.3和0.5 m2的蒸滲儀測(cè)筒，編號(hào)分別為L(zhǎng)0.3和L0.5。為保障潛水蒸發(fā)順利進(jìn)行，地下水埋深均設(shè)置為0.2 m，由馬氏瓶裝置控制，測(cè)筒內(nèi)土壤均為當(dāng)?shù)厣敖谕猎瓲钔?。蒸滲儀測(cè)筒與觀測(cè)室內(nèi)補(bǔ)水裝置馬氏瓶連接，每日8：00讀取馬氏瓶水位，并將當(dāng)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(yàn)選取的蒸滲儀裝置見圖1。

1.3 數(shù)據(jù)測(cè)量與處理

1.3.1 潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)系列? 為探究?jī)煞N口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)測(cè)量的年內(nèi)差異，根據(jù)當(dāng)?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(duì)潛水蒸發(fā)觀測(cè)產(chǎn)生影響，各年度小麥同期潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)選取當(dāng)年2月至收割期間的數(shù)據(jù)，玉米同期為整個(gè)生育期數(shù)據(jù)系列。根據(jù)白鵬等[14]的研究，降水會(huì)對(duì)蒸散發(fā)產(chǎn)生影響，因此剔除雨期和蒸滲儀測(cè)筒內(nèi)產(chǎn)生入滲水量時(shí)期的數(shù)據(jù)。2018—2020年度各組潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)選取時(shí)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(duì)17種水文氣象因子進(jìn)行判別，分析不同水文氣象要素對(duì)不同口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的影響程度。試驗(yàn)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(shí)驗(yàn)場(chǎng)30 m處的標(biāo)準(zhǔn)氣象場(chǎng)和高精度氣象站測(cè)量。其中，標(biāo)準(zhǔn)氣象場(chǎng)測(cè)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(shí)數(shù)（SUN）、相對(duì)濕度（RH）、水汽壓力差（VPD）、露點(diǎn)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(cè)量空氣濕度（H）、凈輻射（NR）、梯度土壤濕度（SH20、SH30和SH40）、風(fēng)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(jī)森林回歸模型預(yù)測(cè)

基于隨機(jī)森林回歸模型[15]（RF）對(duì)蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并評(píng)估輸入?yún)?shù)氣象要素對(duì)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(xué)習(xí)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(jī)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(píng)估和排序等優(yōu)點(diǎn)[16]。以RF模型節(jié)點(diǎn)純度增加值作為變量重要性評(píng)估指標(biāo)，具體操作方法：在RF模型各決策樹節(jié)點(diǎn)加入隨機(jī)值，通過判定隨機(jī)值導(dǎo)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(duì)模型的重要程度越高，反之則變量重要程度越低。其計(jì)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(jī)值變化，再次計(jì)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(xùn)練集，剩余20%作為測(cè)試集。采用隨機(jī)亂序方式劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集樣本，采用納什效率系數(shù)NSE對(duì)RF模型性能進(jìn)行評(píng)估，采用均方根誤差RMSE、平均絕對(duì)誤差MAE對(duì)RF模型精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

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(yàn)期內(nèi)各年度L0.3、L0.5測(cè)筒潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)參考當(dāng)?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(jìn)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(qiáng)，夏玉米期最差。3組潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢(shì)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(shì)更為接近。L0.3與L0.5關(guān)系趨勢(shì)線斜率小于1，表明L0.5在潛水蒸發(fā)量較小時(shí)高于L0.3潛水蒸發(fā)量，蒸滲儀潛水蒸發(fā)量較大時(shí)L0.5小于L0.3。3組關(guān)系線與1∶1線交點(diǎn)均接近，橫坐標(biāo)在3.799～3.857 mm，按照2018年測(cè)筒L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢(shì)線與1∶1線的交點(diǎn)（3.857，3.857），可以認(rèn)為在日潛水蒸發(fā)量超過3.827 mm時(shí)，L0.3與L0.5所測(cè)潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系發(fā)生改變。以趨勢(shì)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(duì)于2018年，當(dāng)L0.5每天平均所測(cè)潛水蒸發(fā)量達(dá)到0.722 mm時(shí)，L0.3才開始觀測(cè)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(shì)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(shì)線斜率更為接近。夏玉米同期相關(guān)趨勢(shì)線與1∶1線交點(diǎn)較大，為（3.008，3.008），冬小麥同期相關(guān)趨勢(shì)線與1∶1線交點(diǎn)與全年較為接近，橫坐標(biāo)為0.832 mm。按照2019年測(cè)筒L0.3與L0.5潛水蒸發(fā)量關(guān)系趨勢(shì)線與1∶1線的交點(diǎn)（0.849，0.849），可以得出，在日潛水蒸發(fā)量超過0.849 mm時(shí)，L0.3與L0.5所測(cè)潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系發(fā)生改變。按照線性趨勢(shì)線截距可知，2019年，當(dāng)L0.5日潛水蒸發(fā)量達(dá)到0.241 mm時(shí)，L0.3才開始觀測(cè)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(shì)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(shì)線基本與1∶1線一致。各組趨勢(shì)線與1∶1線交點(diǎn)差距較大，橫坐標(biāo)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(shì)線與1∶1線的交點(diǎn)（5.654，5.654）可知，在日潛水蒸發(fā)量超過5.654 mm時(shí)，L0.3與L0.5所測(cè)潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系才發(fā)生改變。根據(jù)趨勢(shì)線截距可知，2019年當(dāng)L0.5日潛水蒸發(fā)量達(dá)到0.278 mm時(shí)，L0.3才開始觀測(cè)到潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)。由圖2（D）可知，通過對(duì)各年度有效數(shù)據(jù)天數(shù)的累積蒸發(fā)量進(jìn)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(duì)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(cè)潛水蒸發(fā)量相關(guān)性達(dá)0.980以上。2018、2020年累積關(guān)系趨勢(shì)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(shì)線斜率為0.799。2018年和2020年L0.3與L0.5所測(cè)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(gè)時(shí)期、冬小麥同期和夏玉米同期無作物測(cè)筒潛水蒸發(fā)量，0.3、0.5表示相應(yīng)測(cè)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(cè)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(duì)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(shì)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(diǎn)橫坐標(biāo)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(cè)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(shì)線斜率更接近1，而2019年累積關(guān)系趨勢(shì)線斜率為0.799?？梢钥闯觯?019年存在影響因素對(duì)這兩種尺寸蒸滲儀的潛水蒸發(fā)測(cè)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(jì)算結(jié)果表明，日潛水蒸發(fā)量平均超過2.393 mm時(shí)，L0.3與L0.5所測(cè)潛水蒸發(fā)量大小關(guān)系才發(fā)生改變；當(dāng)L0.5日潛水蒸發(fā)量平均達(dá)到0.414 mm時(shí)，L0.3才開始觀測(cè)到潛水蒸發(fā)數(shù)據(jù)。

利用箱型圖對(duì)L0.3與L0.5比值分布范圍進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(duì)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(jī)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(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建模型并對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。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(cè)試集模型評(píng)價(jià)指標(biāo)中，各模型的質(zhì)量和預(yù)測(cè)效果相比訓(xùn)練集均有所下降，考慮是隨機(jī)森林回歸模型在進(jìn)行訓(xùn)練集數(shù)據(jù)范圍以外的預(yù)測(cè)時(shí)，可能存在一些未考慮到的影響要素和噪聲較大的樣本導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差出現(xiàn)。測(cè)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(duì)0.3 m2測(cè)筒潛水蒸發(fā)模擬的誤差要大于0.5 m2測(cè)筒，相比于0.5 m2蒸滲儀，對(duì)0.3 m2測(cè)筒的潛水蒸發(fā)量模擬有更多的不確定因素。對(duì)二者的比值模擬中，RFL0.3/0.5模型有較高的質(zhì)量，NSE達(dá)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(jì)算的0.3、0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值關(guān)系，R2分別為0.726和0.671，利用RF模型對(duì)0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值有更好的相關(guān)關(guān)系。

2.3 氣象因子重要性評(píng)估

基于RF模型對(duì)不同氣象因子在預(yù)測(cè)潛水蒸發(fā)量時(shí)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(dāng)測(cè)筒面積由0.3 m2擴(kuò)大到0.5 m2時(shí)，SH40相比NR和ST40對(duì)潛水蒸發(fā)的影響更大。氣象因子中SH40指標(biāo)為氣象觀測(cè)場(chǎng)內(nèi)土壤含水量指標(biāo)，根據(jù)相關(guān)研究，太陽輻射對(duì)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(jìn)而驅(qū)動(dòng)潛水蒸發(fā)改變土壤含水量，因此SH40指標(biāo)一定程度上反映了太陽輻射對(duì)田間潛水蒸發(fā)的驅(qū)動(dòng)能力，這與蒸滲儀測(cè)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(duì)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(dǎo)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(cè)量上存在差異，當(dāng)兩種蒸滲儀所測(cè)日潛水蒸發(fā)關(guān)系在潛水蒸發(fā)量達(dá)到2.393 mm時(shí)，0.3 m2蒸滲儀測(cè)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(cè)筒導(dǎo)致的潛水蒸發(fā)遲滯效應(yīng)影響下，當(dāng)0.5 m2所測(cè)蒸滲儀潛水蒸發(fā)量平均達(dá)到0.414 mm時(shí)，0.3 m2蒸滲儀才開始出現(xiàn)潛水蒸發(fā)，這種誤差會(huì)隨著連續(xù)多日的潛水蒸發(fā)測(cè)量而減小，不會(huì)影響兩種尺寸蒸滲儀在長(zhǎng)系列累積蒸發(fā)量測(cè)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(dǎo)致0.3和0.5 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)差異存在的主要因素。基于RF模型，利用氣象要素對(duì)潛水蒸發(fā)預(yù)測(cè)具有較高的精度，可作為潛水蒸發(fā)的預(yù)測(cè)工具。

利用蒸滲儀法進(jìn)行潛水蒸發(fā)量測(cè)量，具有準(zhǔn)確、方便等特點(diǎn)。本文通過對(duì)連續(xù)3年內(nèi)兩種口徑蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)日潛水蒸發(fā)超過2.393 mm時(shí)，0.3 m2蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)量由小于0.5 m2蒸滲儀量變?yōu)榇笥??？紤]可能是由于蒸滲儀測(cè)筒材料為鐵，當(dāng)日潛水蒸發(fā)超過一定量時(shí)，當(dāng)日氣溫及輻射較高，而土壤與鐵的比熱容存在差異，導(dǎo)致0.3 m2蒸滲儀測(cè)筒受到的邊緣效應(yīng)強(qiáng)于0.5 m2蒸滲儀測(cè)筒，導(dǎo)致0.3 m2蒸滲儀測(cè)筒潛水蒸發(fā)量更大。這與上述結(jié)果得出的NR對(duì)0.3 m2蒸滲儀測(cè)筒的影響更大表現(xiàn)一致。當(dāng)0.5 m2蒸滲儀平均測(cè)量到0.414 mm日蒸發(fā)時(shí)，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(cè)筒面積與馬氏瓶直徑大小有關(guān)。當(dāng)0.3與0.5 m2蒸滲儀產(chǎn)生同樣的潛水蒸發(fā)量時(shí)，由于為兩種尺寸蒸滲儀測(cè)筒補(bǔ)水的馬氏瓶規(guī)格一致，0.5 m2蒸滲儀對(duì)應(yīng)的馬氏瓶補(bǔ)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(cè)量誤差在多日累積潛水蒸發(fā)中會(huì)被降低。

通過隨機(jī)森林回歸模型對(duì)17種氣象因子對(duì)潛水蒸發(fā)影響的重要程度進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果可知，NR對(duì)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(dòng)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(rèn)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(duì)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(duì)潛水蒸發(fā)影響規(guī)律一致。

綜上，本文利用五道溝實(shí)驗(yàn)站0.3、0.5 m2蒸滲儀開展了潛水蒸發(fā)對(duì)比試驗(yàn)，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(jī)森林回歸模型對(duì)兩種口徑蒸滲儀潛水蒸發(fā)量進(jìn)行模擬，評(píng)估不同氣象要素對(duì)潛水蒸發(fā)影響的重要程度。結(jié)果表明，當(dāng)潛水蒸發(fā)量超過2.393 mm時(shí)，0.3 m2蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)量將大于0.5 m2蒸滲儀量；0.3 m2蒸滲儀測(cè)量潛水蒸發(fā)存在遲滯效應(yīng)。凈輻射對(duì)于0.3 m2蒸滲儀潛水蒸發(fā)量影響更大，在氣象因素對(duì)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?dǎo)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(jī)森林回歸模型通過氣象要素對(duì)潛水蒸發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉佩貴，夏艷，尚熳廷. 不同質(zhì)地裸土潛水蒸發(fā)估算方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36（1）：148-153.

[2] 郭占榮，荊恩春，聶振龍，等. 種植條件下潛水入滲和蒸發(fā)機(jī)制研究[J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2002，29（2）：42-44，68.

[3] 賈瑞亮，周金龍，周殷竹，等. 干旱區(qū)高鹽度潛水蒸發(fā)條件下土壤積鹽規(guī)律分析[J]. 水利學(xué)報(bào)，2016，47（2）：150-157.

[4] 張志山，趙洋，張亞峰，等. 中國北方沙區(qū)水量平衡自動(dòng)模擬監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（沙坡頭蒸滲儀群）[J]. 中國科學(xué)院院刊，2021，36（6）：733-743，755.

[5] 魏寧寧，母艷梅，姜曉燕，等. 毛烏素沙地油蒿-楊柴灌叢生態(tài)系統(tǒng)蒸散組分分配及其影響因子[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，32（7）：2407-2414.

[6] 張夢(mèng)迪，張立鋒，陳之光，等. 土壤蒸發(fā)和植被蒸騰對(duì)三江源退化高寒草甸蒸散的影響[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（18）：7138-7152.

[7] 穆家偉，查天山，賈昕，等. 毛烏素沙地典型沙生灌木對(duì)土壤蒸發(fā)的影響[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，38（12）：39-45.

[8] 賈劍波，余新曉，王賀年，等. 暴雨條件下北京山區(qū)主要喬木蓄水能力研究[J]. 水土保持通報(bào)，2013，33（3）：114-117.

[9] 楊炳玉，申雙和，張富存，等. 不同尺寸蒸滲儀測(cè)定作物蒸散的田間試驗(yàn)研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2015，36（2）：161-169.

[10] 劉春偉，邱讓建，孫亞卿，等. 不同材料和尺寸微型蒸滲儀測(cè)定土壤蒸發(fā)量[J]. 中國農(nóng)村水利水電，2018（6）：1-5.

[11] 劉紅霞，王飛，黃玲，等. 烏蘇E-601B型蒸發(fā)與小型蒸發(fā)折算系數(shù)分析[J]. 沙漠與綠洲氣象，2012，6（6）：65-68.

[12] 王永亮，張學(xué)知，喬光建. 河北省平原區(qū)20 m2水面蒸發(fā)池與不同型號(hào)蒸發(fā)器折算系數(shù)分析[J]. 水文，2012，32（4）：58-62.

[13] 王振龍，楊秒，呂海深，等. 基于蒸滲儀群淮北平原凍融期裸土及麥田潛水蒸發(fā)規(guī)律研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35（13）：129-137.

[14] 白鵬，蔡常鑫. 1982—2019年中國陸地蒸散發(fā)變化的歸因分析[J]. 地理學(xué)報(bào)，2023，78（11）：2750-2762.

[15] BREIMAN L.Random forests[J].Machine language，2001，45（1）：5-32.

[16] 王茵茵，齊雁冰，陳洋，等. 基于多分辨率遙感數(shù)據(jù)與隨機(jī)森林算法的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)研究[J]. 土壤學(xué)報(bào)，2016，53（2）：342-354.

[17] MART?NEZ-MU?OZ G，SU?REZ A.Out-of-bag estimation of the optimal sample size in bagging[J].Pattern recognition，2010，43（1）：143-152.

[18] 李含雪. 基于氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的土壤溫度和水分預(yù)測(cè)模型構(gòu)建[D]. 哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2022.

[19] 徐飛，史文娟，邢旭光，等. 覆膜開孔條件下新疆地區(qū)潛水蒸發(fā)及水熱關(guān)系研究[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，41（10）：172-178.

[20] 孫曉旭，王開材，丁克強(qiáng). 潛水蒸發(fā)特征試驗(yàn)研究[J]. 人民黃河，2015，37（3）：62-64，71.

（責(zé)編：楊 歡）

基金項(xiàng)目 水利部重大科技項(xiàng)目（SKS-2022066）。

作者簡(jiǎn)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