景 明，王軍濤，程獻國，高子樂

(1.黃河水利委員會黃河水利科學(xué)研究院， 河南 鄭州 450003； 2.黃河流域農(nóng)村水利研究中心， 河南 新鄉(xiāng) 453003； 3.河南省豫東水利工程管理局惠北水利科學(xué)試驗站， 河南 開封 475000)

根據(jù)2006年國務(wù)院第472號令《黃河水量調(diào)度條例》，黃河水資源實行年度水量調(diào)度計劃與月、旬水量調(diào)度方案以及實時調(diào)度指令相結(jié)合的管理方式對干流用水過程進行統(tǒng)一調(diào)度，其中用水高峰時制訂并下達旬水量調(diào)度方案。旬調(diào)度方案需要對未來10 d左右各省(區(qū))引黃需水量作出預(yù)測，重點是確定干流各省(區(qū))灌溉需水量，需要對不同區(qū)域灌區(qū)的引黃灌溉過程作出預(yù)測。特別是2008年黃河水利委員會提出黃河功能性不斷流[1]以來，對農(nóng)業(yè)灌溉用水過程的準(zhǔn)確判斷成為黃河水量旬調(diào)度方案編制的關(guān)鍵技術(shù)問題。作為預(yù)測農(nóng)業(yè)灌溉需水的重要參數(shù)，參考作物需水量(Evapotranspiration,ET0)的預(yù)測精度在很大程度上決定了灌溉預(yù)報的準(zhǔn)確性和有效性[2-4]。目前計算ET0的常用方法是聯(lián)合國糧農(nóng)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)推薦的Penman-Monteith方法(簡稱P-M方法)[5]，但該方法輸入?yún)?shù)較多，且部分參數(shù)不能通過天氣預(yù)報等方式實現(xiàn)量化預(yù)報，導(dǎo)致P-M方法的預(yù)測ET0功能較差。國內(nèi)外學(xué)者對ET0計算和預(yù)測方法開展了大量研究[6-14]，其中應(yīng)用較為廣泛的是逐日均值修正模型[2]。2006年，Valiantzas研究建立了以特征氣溫和空氣相對濕度為基本輸入的ET0計算方法，即Valiantzas方程。該方程已在歐洲、非洲和印度等地得到了成功應(yīng)用[8,15]。徐冬梅等[16]采用該方法研究了華北地區(qū)參考作物需水量變化。潘云等[17]首次將該方程引入中國并進行了修訂，認為采用修訂后的Valiantzas方法計算精度高于Priestley-Taylor模型[19]和Hargreaves模型[20]，在風(fēng)速、日照時數(shù)缺乏情況下應(yīng)用該方法計算ET0結(jié)果較好，其計算ET0的精度適合中國大部分地區(qū)。但潘云修訂后的Valiantzas方法仍需空氣相對濕度(Relative air humidity,RH)作為基本輸入?yún)?shù)，而RH目前尚不能實現(xiàn)量化預(yù)報，因此，本文研究建立了RH預(yù)測方法，進一步減少了Valiantzas方程輸入項的數(shù)量，并以黃河下游柳園口灌區(qū)為典型對Valiantzas方法進行了改進，增強其對ET0的預(yù)測功能，為黃河下游地區(qū)引黃灌溉需水量預(yù)報提供參考，同時為黃河水量旬調(diào)度方案編制提供技術(shù)支撐，推進黃河水量精細調(diào)度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

河南、山東兩省歷來是黃河水量調(diào)度的重要區(qū)域，灌區(qū)主要分布在黃河下游沖積平原。黃河下游引黃灌區(qū)屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候，年均降水量510～790 mm，多年平均蒸發(fā)量1100～1 400 mm，冬春季雨雪稀少。灌區(qū)土壤主要有砂土、砂壤土、壤土和黏土。本文選取河南省境內(nèi)的柳園口灌區(qū)為典型灌區(qū)。灌區(qū)位于河南省開封市，處在東經(jīng)114°21′～114°27′，北緯34°35′～34°53′，在惠濟河以北，黃河大堤以南，東界三義寨引黃灌區(qū)，西連黑崗口灌區(qū)。灌區(qū)土壤主要有砂壤土、輕壤土，多年平均降水量627 mm，多年平均蒸發(fā)量1 316 mm。柳園口灌區(qū)在黃河下游引黃灌區(qū)中段，其土壤特性、氣候條件等與黃河下游引黃灌區(qū)具有較好的一致性，且黃河水是該灌區(qū)唯一的地表水灌溉水源，其氣候特征、水資源條件、農(nóng)業(yè)種植模式等在黃河下游眾多引黃灌區(qū)中具有一定的代表性。

1.2 ET0計算方法

本文計算ET0的氣象數(shù)據(jù)選用位于柳園口灌區(qū)的河南省豫東水利工程管理局惠北水利科學(xué)試驗站氣象觀測場1993—2011年的逐日氣象資料，包括太陽輻射、日照時數(shù)、氣溫、風(fēng)速、空氣相對濕度等參數(shù)。其中，采用1993—2010年數(shù)據(jù)建立相關(guān)模型，以2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)驗證模型精度。

1.2.1 Penman-Monteith方法簡介 目前計算ET0的常用方法是FAO推薦的基于能量平衡和空氣動力學(xué)原理的Penman-Monteith方法，其計算方程為：

(1)

式中，ET0為參考作物騰發(fā)量(mm·d-1)；Δ為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線的斜率；Rn為太陽輻射(MJ·m-2·day-1)；G為土壤熱通量(MJ·m-2·day-1)；γ為濕度計常數(shù)(kPa·℃-1)；T為空氣溫度(℃)；u2為在地面以上2 m高處的風(fēng)速(m·s-1)；es為日平均飽和水汽壓(kPa)；ea為實際水汽壓(kPa)。

本文采用FAO推薦的ET0CalculatorV31計算了柳園口灌區(qū)逐年逐日ET0值。其中，對于氣象站沒有監(jiān)測的項目，根據(jù)文獻[5]的方法，采用氣溫、空氣相對濕度、日照時數(shù)等常規(guī)觀測資料進行推求確定。

1.2.2 Valiantzas方法簡介 根據(jù)FAO推薦方法計算參考作物需水量輸入的參數(shù)較多，且空氣相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)等參數(shù)目前尚未實現(xiàn)實時量化預(yù)報，影響到參考作物需水量的中短期預(yù)報精度，與當(dāng)前黃河水量旬調(diào)度方案編制的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)報時段要求不一致。因此，基于常規(guī)氣象預(yù)報數(shù)據(jù)的參考作物需水量計算方法，可以為土壤墑情預(yù)測、引黃灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉預(yù)報等提供有效的技術(shù)方法。2006年，Valiantzas等[17]根據(jù)能量平衡理論，對Penman-Monteith方法進行了簡化處理，建立了潛在水面蒸發(fā)的計算方程，即：

Epen=Erads-EradL+Eaero

(2)

式中，Epen為潛在水面蒸發(fā)量(mm)；Erad為入射短波輻射(mm)；EradL為向外長波輻射(mm)；Eaero為空氣動力部分(mm)。

在此基礎(chǔ)上，Valiantzas通過設(shè)定平均風(fēng)速和水面反射率，建立了無風(fēng)速數(shù)據(jù)輸入的水面潛在蒸發(fā)量計算公式：

(3)

式中，EPEN為水面潛在蒸發(fā)(mm)；Rs為太陽輻射(MJ·m-2·d-1)；T為平均氣溫(℃)；RA為大氣層外太陽輻射(MJ·m-2·d-1)，根據(jù)Hargreaves能量方程[20]，它主要與日地距離、太陽赤緯、日沒時角、日出時角等參數(shù)有關(guān)，可通過地理緯度、太陽赤緯角和日序數(shù)通過理論計算確定[21]；RH為空氣相對濕度(%)。

潘云等[17]通過修訂地表發(fā)射率等方法，對Valiantzas方法進行了修訂，建立了計算參考作物需水量的Valiantzas修訂方法：

(4)

式中，KRs為調(diào)節(jié)系數(shù)，F(xiàn)AO建議取值為0.16～0.19，根據(jù)潘云等人的研究，取0.17；Tmax和Tmin為日最高和最低氣溫(℃)；Δ為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線的斜率，計算方法詳見參考文獻[6]。

從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)、歐洲中期天氣預(yù)報中心等氣象數(shù)據(jù)平臺獲悉，目前氣象數(shù)值預(yù)報尚不能提供未來10 d的空氣相對濕度(RH)預(yù)報值。因此，為提高Valiantzas方程的預(yù)測功能，本文在研究建立RH預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，進一步改進Valiantzas方程，以適應(yīng)黃河水量調(diào)度對灌區(qū)需水信息研判的實際需求。

1.2.3 改進Valiantzas方法

(1) 基于常規(guī)氣象預(yù)報數(shù)據(jù)的RH預(yù)測方法

通過分析，筆者首先建立了關(guān)于最高氣溫和最低氣溫的特征氣溫函數(shù)表達式：

W(Tmax，Tmin)=exp(Tmax-Tmin)0.21

(5)

式中，W(Tmax，Tmin)為逐日最高氣溫和最低氣溫的函數(shù)。

此外，研究建立了空氣相對濕度函數(shù)表達式：

G(RH)=(273.3+RH)/(Tmax-Tmin)

(6)

式中，G(RH)空氣相對濕度函數(shù)。

依據(jù)式(5)和式(6)，以柳園口灌區(qū)1993—2010年觀測的逐日RH,Tmax，Tmin為輸入，分別計算W(T)和G(RH)，尋求二者規(guī)律建立關(guān)系，推算RH估算式RH=f(Tmax，Tmin)。

(2) Valiantzas方法改進

通過對式(4)的研究認為，該表達式右部可分解為三項，其中KRs可視為常數(shù)項。因此，式(4)可表示為：

(7)

式中，a、b、c為待定系數(shù)，其它符號意義同前。

以Penman-Monteith方法計算的柳園口灌區(qū)ET0多年逐日平均值為因變量，對上式進行多元回歸分析，確定待定系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 空氣相對濕度預(yù)測

根據(jù)上述方法，采用典型灌區(qū)1993—2010年逐日最高氣溫、最低氣溫和空氣相對濕度，分別計算式(5)和式(6)，建立特征氣溫函數(shù)與空氣相對濕度函數(shù)之間的關(guān)系，見圖1。

圖1空氣相對濕度與氣溫函數(shù)之間的關(guān)系

Fig.1 Functions of relative humidity and air temperature

從圖1中可以看出，特征氣溫函數(shù)W(Tmax-Tmin)與空氣相對濕度函數(shù)G(RH)之間存在較好的S關(guān)系。據(jù)此可推求計算RH(空氣相對濕度)的方法，見下式：

RH=(Tmax-Tmin)exp[0.24+

(8)

將典型灌區(qū)多年日均溫差代入式(8)，得空氣相對濕度估算值。與實測值比較表明，當(dāng)溫差小于5℃時，按照式(8)計算的部分空氣相對濕度超過100%，與實際情況不符。大量分析表明，典型灌區(qū)日溫差小于5℃的天數(shù)一般年份不超過30 d，且當(dāng)日溫差小于5℃時，空氣相對濕度平均值在89%左右，且偏差較小。因此，對式(8)作進一步分段計算如下：

(9)

根據(jù)典型灌區(qū)2011年實測空氣相對濕度，以及天氣預(yù)報提供的未來10 d最高氣溫和最低氣溫，對式(9)的計算精度進行驗證，見圖2。

圖2典型灌區(qū)空氣相對濕度預(yù)測(2011年)

Fig.2 Predicted values of relative humidity in typical irrigation area at 2011

從圖2中可以看出，典型灌區(qū)2011年空氣相對濕度實測值和預(yù)測值之間相關(guān)系數(shù)為0.728，檢驗為極顯著相關(guān)，標(biāo)準(zhǔn)偏差為9.06，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.474。其中，標(biāo)準(zhǔn)偏差相對較大，且集中體現(xiàn)在3—5月份。初步分析認為，該時段典型灌區(qū)風(fēng)速相對較大，而本文研究并未考慮風(fēng)速的影響，致使該階段空氣相對濕度實測值和預(yù)測值之間差異相對較大。但對二者均值比較認為，實測值與計算值之間并不存在顯著差異。因此，本文采用式(9)作為預(yù)測空氣相對濕度的預(yù)測方法，解決預(yù)報ET0基礎(chǔ)參數(shù)難以直接獲取的問題。

2.2 改進Valiantzas方程

以典型灌區(qū)1993—2010年逐日相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用Penman-Monteith方法計算逐日ET0，并采用多元回歸方法確定式(7)的待定系數(shù)：a=0.159，b=-1.308，c=0.045，相關(guān)系數(shù)為0.986。計算結(jié)果見圖3。

綜上分析，改進的Valiantzas方程可表示為：

(10)

從上式可以看出，改進Valiantzas方法包括5個輸入?yún)?shù)，分別是日最高氣溫、日最低氣溫和平均氣溫，以及日序數(shù)、研究區(qū)地理緯度。其中，氣溫數(shù)據(jù)可以從常規(guī)天氣預(yù)報等信息平臺獲取。

2.3 方法驗證

為驗證上述模型在典型灌區(qū)的應(yīng)用效果，采用Penman-Monteith方法計算了典型灌區(qū)2011年逐日ET0值，并以典型灌區(qū)2011年1月1日為起點，以天氣預(yù)報提供的未來10 d(如1月1日至1月10日)的逐日最高、最低氣溫作為輸入，結(jié)合式(9)空氣相對濕度預(yù)測方法，采用式(13)計算逐日ET0預(yù)測值，同時與潘云等修正的Valiantzas方法進行比較，見圖4。

圖3改進的Valiantzas方程預(yù)測多年平均逐日ET0(2005—2010年)

Fig.3 The average dailyET0by improved Valiantzas equation(2005—2010)

與Penman-Monteith方法相比，本文研究改進Valiantzas方程和潘云修訂的Valiantzas方法計算ET0的均差、相對誤差、均方根偏差和相關(guān)系數(shù)如表1所示。從表中可以看出,二者計算結(jié)果均與P-M方法計算結(jié)果呈極顯著相關(guān)，但改進的Valiantzas方程相關(guān)系數(shù)更高。與原方程相比，改進Valiantzas方程在預(yù)測典型灌區(qū)2011年的ET0相對誤差減少12.4%，均方根誤差降低37.4%，相關(guān)系數(shù)提高13.4%。因此,改進的Valiantzas方法的預(yù)測精度明顯高于原方程，能夠更好地預(yù)測典型灌區(qū)參考作物需水量變化過程。同時，本文改進的Valiantzas方法以目前天氣預(yù)報可提供的日最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫為主要輸入?yún)?shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對參考作物需水量的中期預(yù)報(3～10 d)，與黃河水量旬調(diào)度要求提供未來10 d逐日作物需水量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的實際需求一致。

圖4 ET0計算和預(yù)測結(jié)果

注：**表示極顯著相關(guān)。

Note: ** highly significant.

3 討 論

在氣象資料缺乏情況下，F(xiàn)AO推薦以氣溫為主要輸入的Hagreaves方法計算參考作物需水量，但該方法在風(fēng)速高于3 m·s-1和空氣相對濕度較高的情況下容易產(chǎn)生對ET0計算的誤差[5]，并不適合黃河下游灌區(qū)的應(yīng)用條件。茆智等[2]建立的逐日均值修正模型需要長系列基礎(chǔ)數(shù)據(jù)確定天氣類型修正系數(shù)，但以灌區(qū)為單元的歷史氣象資料難以對“曇、陰”等天氣類型作出精確判斷。本文在潘云等學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，采用常規(guī)天氣預(yù)報提供的氣溫數(shù)據(jù)，建立了估算空氣相對濕度的方法，進一步降低了Valiantzas方程輸入?yún)?shù)種類，構(gòu)建了適合典型引黃灌區(qū)的ET0計算和預(yù)測方程。本文采用的多元回歸方法雖然提高了Valiantzas方程在典型灌區(qū)的預(yù)測精度，但由于經(jīng)驗系數(shù)需要結(jié)合當(dāng)?shù)貧夂?、地理等條件確定，應(yīng)用于其它區(qū)域時，需要重新確定相應(yīng)的待定系數(shù)。因此，下一步應(yīng)結(jié)合空氣動力學(xué)、數(shù)值模擬等方法，開展參考作物需水量預(yù)測方法的通用性研究，以期更精確地應(yīng)用于不同區(qū)域作物需水量預(yù)測，更好地服務(wù)于黃河水量精細調(diào)度，并為引黃灌區(qū)灌溉水資源需求研判等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

4 結(jié) 論

本文在分析Valiantzas方程及其改進方法計算ET0的基礎(chǔ)上，確定出采用改進方程計算ET0的主要輸入?yún)?shù)為特征氣溫和空氣相對濕度。其中，中期天氣預(yù)報能預(yù)報特征氣溫(最高氣溫、最低氣溫、日均氣溫)，但目前尚未實現(xiàn)對空氣相對濕度的量化預(yù)報。為解決空氣相對濕度量化預(yù)報技術(shù)的問題，本文以河南省柳園口灌區(qū)1993—2010年逐日最高氣溫、最低氣溫、空氣相對濕度等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究建立了空氣相對濕度預(yù)測的方法。采用2011年相關(guān)數(shù)據(jù)驗證表明，本文研究建立的空氣相對濕度計算方法能夠反映典型引黃灌區(qū)逐日空氣相對濕度變化過程。此外，對潘云等人修正的Valiantzas方程進行了改進，根據(jù)典型引黃灌區(qū)的多年逐日ET0變化特征，分析確定了修正Valiantzas方程的多元回歸方程。以常規(guī)天氣預(yù)報提供未來10 d的特征氣溫數(shù)據(jù)作為主要輸入，采用Penman-Monteith方法計算的2011年逐日ET0值作為標(biāo)準(zhǔn)值，分析了本文研究提出改進Valiantzas方程的計算精度。分析認為，本文研究改進的Valiantzas方程的相對誤差、均方根誤差等均低于已有修正Valiantzas方法，且相關(guān)系數(shù)也相對較高。因此，改進的Valiantzas方程可實現(xiàn)基于常規(guī)天氣預(yù)報的灌區(qū)參考作物需水量預(yù)測，符合黃河水量精細調(diào)度的實時性、精確性、差異性、動態(tài)性的要求[18]，能夠為黃河水量旬調(diào)度方案編制提供技術(shù)支撐，并可以為灌區(qū)作物灌溉需水量的中期預(yù)報提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

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