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Penman-Monteith公式

Penman-Monteith公式的相关文献在1998年到2022年内共计194篇,主要集中在农业基础科学、农业工程、大气科学(气象学) 等领域,其中期刊论文190篇、会议论文4篇、专利文献1026篇;相关期刊84种,包括资源科学、生态学报、中国农业气象等; 相关会议3种,包括中国农业工程学会农业水土工程专业委员会第八届学术研讨会、第三届中国苜蓿发展大会、2007年中国气象学会年会等;Penman-Monteith公式的相关文献由651位作者贡献,包括申双和、董煜、宋开山等。

Penman-Monteith公式—发文量

期刊论文>

论文:190 占比:15.57%

会议论文>

论文:4 占比:0.33%

专利文献>

论文:1026 占比:84.10%

总计:1220篇

Penman-Monteith公式—发文趋势图

Penman-Monteith公式

-研究学者

  • 申双和
  • 董煜
  • 宋开山
  • 张倩
  • 张柏
  • 彭世彰
  • 曾丽红
  • 粟晓玲
  • 迟道才
  • 何军
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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年份

    • 雷珂; 刘芷含; 黄媛; 曾潇; 严慧玲; 刘丽凡; 杨媛媛; 张乐乐
    • 摘要: 以2020年青海湖流域高寒草甸、亚高山灌丛、温性芨芨草草原下垫面的气象站点逐日的气温、相对湿度、风速和净辐射观测数据,利用Penman-Monteith公式,计算了下垫面潜在蒸散量,并分析了其季节变化的影响因素。结果表明:在2020年,青海湖流域的高寒草甸、亚高山灌丛、温性芨芨草草原下垫面的潜在蒸散量均呈现出先上升后下降的趋势。三种下垫面的潜在蒸散量均于7月出现最大值,分别为10.1mm/d、5.4mm/d、8.1mm/d;均于1月出现最小值,分别为0.3mm/d、0.2mm/d、0.3mm/d。在四季中,三种下垫面的潜在蒸散量的值均表现为夏季在年内潜在蒸散量中占比最大,冬季占比最小。相关分析表明,在研究区内潜在蒸散量所受气候因子的影响有区域差异。影响研究区潜在蒸散量的主要气象要素为净辐射、最高气温和风速,其中净辐射为最主要影响因素。
    • 王大刚; 于洋; MALIK Ireneusz; WISTUBA Malgorzata; 张敏; 闫小月; 孙凌霄; 于瑞德
    • 摘要: 基于塔里木盆地19个气象站2000−2019年生长季逐日气象数据,采用FAO−56PM公式计算各站逐日ET0,运用敏感系数、ArcGIS反距离权重插值、气候倾向率和Mann-Kendall非参数检验等方法,对该地区ET0的时空变化规律及ET0对关键气象因子的敏感性进行分析。结果表明:(1)近20a来,塔里木盆地生长季ET0日均值在空间上呈北低南高的趋势,多年ET0日均值从大到小依次为6、7、5、8、4、9和10月,其值分别为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm⋅d−1,气候倾向率分别为−0.09、0.24、0.11、−0.07、0.16、0.07和0.08mm⋅10a−1,ET0日均值在盆地中、西部以负倾向率为主,盆地东部则以正倾向率为主。(2)整个生长季,塔里木盆地的相对湿度逐月增加,2m处风速逐月减小,日照时数则呈先增加后降低的趋势,最低气温和最高气温均呈倒U形分布,且均在7月达到最大值。相对湿度的变化以负倾向率为主,2m处风速和最低气温的变化以正倾向率为主,日照时数和最高气温变化的倾向率无明显规律。(3)在生长季(4−10月),塔里木盆地ET0对关键气象因子的敏感性表现为最高气温>相对湿度>日照时数>2m处风速>最低气温,ET0对最低气温的敏感性以较低敏感性为主,对其余气象因子均以高敏感性为主。ET0对最低气温和最高气温最敏感的月份是7月,而对相对湿度、2m处风速和日照时数最敏感的月份分别是10月、4月和8月。ET0对相对湿度的敏感系数绝对值的空间分布呈由北向南递减的趋势,对2m处风速和最高气温的敏感系数均以塔克拉玛干沙漠为高值中心,对日照时数无明显规律,对最低气温则呈由西向东递减的趋势。
    • 刘小飞; 王景雷; 刘祖贵; 宋妮; 方文松
    • 摘要: 为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明:日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高(R^(2)=0.77)。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。
    • 何南腾; 邹嘉南; 郭文弟; 周笑迁; 狄迪
    • 摘要: 采用阿克苏地区2006—2015年日蒸散量数据和气象数据,对几种不同的日蒸散量估算方法进行评估与修正。结果表明,修正后的彭曼公式在阿克苏地区的适用性、准确性有所提高,均方根误差值由11.78减小到8.80;BP神经网络比GRNN神经网络估算效果好,前者Nash-Sutcliffe系数为-0.09、RMSE值为3.27,后者Nash-Sutcliffe系数为-0.44、RMSE值为3.34。研究成果可为极端干旱区的棉花等作物节水种植提供参考。
    • 栾清华; 何帅; 何立新; 周炜; 王利书; 马静
    • 摘要: 为探究冬小麦不同生育期内区域蒸散发的变化规律,以邯郸永年冬小麦种植区为研究区,基于Penman-Monteith公式计算结果验证后的SEBAL(surface energy balance algorithm for land)模型,模拟计算2019年10月至2020年6月全生育期冬小麦不同生长期的区域蒸散量,结果表明:整个冬小麦生育期内区域日最大蒸散发量为0.97~13.66 mm/d,均值为0.52~8.06 mm/d;空间分布总体上呈现出西低东高的变化趋势,与研究区地形和水文地质特征造成的耕作方式的差异性较为一致;时间分布呈现出苗期至返青期在0.52~1.49 mm/d波动变化、起身期至孕穗期在3.18~4.47 mm/d波动变化、拔节期至成熟期呈现快速增加到4.47~8.06 mm/d的趋势,且与LAI(leaf area index)变化密切相关;区域蒸散发的峰值在出苗期和返青期之间存在空间转移现象。研究成果对优化区域农田灌溉制度、提高农田水分管理具有借鉴意义。
    • 王辰元; 周明涛; 胡旭东; 赵同晖; 许文年
    • 摘要: 为探明以复合型人造土壤为边坡种植土的植物蒸散对于高陡边坡生态恢复评价体系制定及水资源利用的重要意义,以黑麦草、高羊茅、早熟禾和“黑麦草+高羊茅+早熟禾”混合草种为研究对象,采用壤中滴灌技术,通过改进后的Penman-Monteith公式研究草本植物实际蒸散量与作物系数,以此评价壤中滴灌技术的生态效益。结果表明:高羊茅的作物实际蒸散量和作物系数最大,黑麦草其次,早熟禾最小,拟合的决定系数不小于0.847;养护初期各植物蒸散量相差较小,均保持在4.2 mm/d左右;养护结束后混合草种的蒸散量最大,早熟禾最小,分别约6.2、5.7 mm/d;养护前20 d,除早熟禾外,黑麦草、高羊茅、混合草种实际蒸散量均差异不显著,养护20 d后黑麦草、早熟禾、混合草种开始发生显著变化;30d后各草种蒸散量均差异不显著;4类草本植物蒸散量差值随时间递增,前期混合草种蒸散量低于黑麦草、高羊茅,后期有明显的提升,50 d起混合草种作物系数大于单草种作物系数。以30 d为界,30 d作物系数相近;生长初期的作物系数变幅最明显,且月增幅随时间呈下降趋势,但黑麦草和高羊茅的作物系数在任意时段均相近。边坡模型试验前期,以坡面喷灌方式灌溉的植物生态值较高,植物生长情况优于壤中滴灌方式,但自养护中期开始,壤中滴灌技术在生态效益上凸显优势,比坡面喷灌技术高出40.7%~1 444.0%的生态值。
    • 宋延杰; 吴远浩; 杨开怀; 王子豪
    • 摘要: 研究四川省参考作物蒸散量(ET0)时空变化特征,有助于深刻认识四川地区农业水资源需求,为科学制定灌溉措施和提高农业水资源利用效率提供理论依据。本文基于1980~2010四川35个气象站逐日观测资料,采用Penman-Monteith公式模型计算ET0,并分析了其时空变化特征,结果表明:1) 近30年来四川省ET0整体呈增加趋势,但不同站点之间差异较大;ET0在空间分布上表现为从西向东逐渐增加的趋势,东部达州地区ET0最大,历年均超过1000 mm。2) Mann-Kendall突变检测表明年参考作物蒸散量在2000年发生了显著的突变型增大,Morlet小波分析显示参考作物蒸散量存在15~20年的显著周期变化。3) 敏感性分析结果显示ET0对相对湿度的敏感程度(呈负值)最高,可见相对湿度是该地区ET0变化的主要影响因子。
    • 裴焕杰; 陶婵; 邓昀; 陈守学; 夏劲彪; 梁煜钒
    • 摘要: 针对现阶段我国农田、果林等大面积栽培种植区灌溉技术落后、实时性差等问题[1]设计了一款多种传输网络融合的终端信息采集系统和智能节水灌溉系统.终端信息采集系统通过无线传感器网络将采集到的数据传递到云服务器上;智能节水灌溉决策系统部署在云平台上;通过Penman-Monteith公式计算蒸腾量;运用水平衡方程以确定灌溉时间间隔;采用两级判断模型得出最佳的灌溉决策;系统实现了大数据精准分析,智能灌溉等功能,实测结果表明:该系统可在无人条件下自动采集环境因素通过大数据分析得出在保证作物最佳生长条件下的最优灌溉量,真正达到精准灌溉.
    • 王奇博; 张晨
    • 摘要: 利用河南省99个气象站1965-2018年逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算逐日参考作物蒸散量,利用气候倾向率、相关分析和偏相关分析等方法分析河南省参考作物蒸散量的季节变化特征,并对其主要影响因子进行探讨.结果表明,季参考作物蒸散量呈减少趋势,各季节参考作物蒸散量的气候倾向率绝对值由大到小依次为夏季、秋季、冬季、春季.春季参考作物蒸散量为北高南低的纬向型分布,夏、秋2季均为东高西低的经向型分布.风速的减小和日照时数的缩短是河南省参考作物蒸散量减少的主要原因.
    • 王子龙; 刘莹; 姜秋香; 李世强; 柴迅; 何馨
    • 摘要: 为研究中纬度寒区参考作物蒸散量时空变化及影响因子变化,揭示参考作物蒸散量与各气象因子间响应关系,基于黑龙江省34个标准气象站点数据资料,运用Penman-Monteith公式方法计算逐日参考作物蒸散量.利用累积距平、气候倾向率、趋势分析和突变检验、Hurst指数方法,分析了黑龙江省参考作物蒸散量时空变化特征及气象因子间响应关系,明确了产生差异性的主要原因.结果表明:整体上,黑龙江省1990—2019多年平均参考作物蒸散量呈下降趋势;春季相对湿度是影响参考作物蒸散量变化的主要气象因子,而冬季影响参考作物蒸散量较大的气象因子是平均气温;全省高蒸散区集中在以泰来为中心的西南部,低蒸散区集中在以呼中为中心的西北部;风速和气温是影响黑龙江省南部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素,相对湿度是影响北部地区参考作物蒸散量变化的主要气象因素;对未来变化趋势预测表明,黑龙江省Hurst指数为0.60~0.69,说明未来参考作物蒸散量变化呈与现在相同的下降趋势且具有一定持续性.
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