西藏高海拔地区ET0计算公式试验率定与作物系数推求

ET0 is general-purpose computing the theoretical basis of crop water requirement. International has a variety of ET0 estimation model, which kind of formula has universality, but know it is not consistent. Current ET0 research stay in PM formula such as comparative analysis, based on the measured ET0 Lysimeter study has always been the weak link of agricultural water and soil science, Through the measurement of ET0 formula to correct the test rate, is the frontier of the current ET0 research hot spot. Tibet's average elevation of 4000 m, high radiation, long sunshine, temperature humidity drastic changes under the formula has applicability, what is the influence factors, how to fix the Angstrom - Prescott coefficient of key parameters, such as a and b, how to determine the crop coefficient is always the research blank or weak links. To the black in this paper, the calculation formula of commonly used climate zones of different altitude in Tibet to carry out the test rate, suitability evaluation, impact factor identification, key parameter correction (value of a, b), ET0 calculation formula of theoretical basis, promote the standardization of ET0 calculation, generalize the development is of great significance. Based on the measured coefficient of highland barley, oats crops volume and water demand calculation, meet the requirements of actual production, and has great important application value.

参考作物腾发量是通用计算作物需水量的理论基础。国际上有多种ET0估算模型，但哪种公式具有普适性，认识尚不一致。当前ET0研究多停留在PM等公式的对比分析，基于Lysimeter实测ET0研究始终是农业水土科学的薄弱环节，通过实测对ET0公式进行试验率定、修正是当前ET0研究的前沿热点。西藏平均海拔4000m，高海拔、高辐射、长日照、剧烈温湿变化下各种公式适用条件如何？影响因素是什么？Angstrom-Prescott系数 a、b值等关键参数如何修正？作物系数如何确定？始终是农田水利的研究空白。本文针对这一空白，基于lysimeter实测对常用计算公式在西藏不同海拔气候区开展率定、适用性评价、影响因子识别、关键参数（a、b值）率定。对完善ET0计算的理论依据，促进计算标准化、普适化发展意义重大。基于实测对青稞、燕麦作物系数进行推求和需水量计算，满足了生产实际需要，具有重要应用价值。

西藏平均海拔4000m以上，气压低、辐射强、日照时间长、空气温湿度变化大，独特的气象与地理条件导致西藏地区ET0与Kc推求具有特殊性。我国西藏乃至世界范围内高海拔地区基于实测资料的ET0计算方法及参数的率定研究长期滞后。.本研究基于Lysimeter实测ET0（修剪苜蓿）、ETc（青稞），验证FAO推荐的PM方程在西藏地区的适用性并确定青稞各生育阶段的适宜作物系数，主要结论如下：.1、本研究针对能量转化公式Angstrom方程中α动态变化属性，分别确定了月际间及一天内的反射率修正值（0.16-0.19）。同时本研究发现西藏as取值（旱季0.12，雨季0.03）较FAO推荐值0.25偏低；bs取值（旱季0.66，雨季0.72）较FAO推荐值0.5偏高。.2、基于实测辐射数据计算得到的ET0辐射变化趋势与ET0实测称重最为接近。同时为更精确在西藏地区计算ET0，当采用实测辐射数据计算得到ET0辐射时应乘以0.82的缩小系数；当采用日照时数计算得到ET0日照时数与ET0日照时数修正时应分别乘以1.49与1.37的放大系数。.3、本研究提出的HS-E修正模型通过引入海拔因素与修正温度系数对现有的温度法HS模型进行修正，得到了一种少参数、较准确的高海拔地区ET0简易计算方法，为西藏缺少资料地区ET0简化计算提供了实用方法，促进ET0简化计算在高海拔地区的普适化应用。.4、在全球气候变暖的大背景下，拉萨等6个地区ET0呈现上升趋势，仅有日喀则地区ET0表现为不显著的下降趋势。西藏高海拔地区年累计ET0除自西向东整体呈现递减的趋势外，存在三个较为突出的高值区域，分别是：以左贡和八宿为中心区域；以日喀则泽当为中心区域；以拉孜县为中心区域。.5、基于西藏高海拔地区Lysimeter实测青稞称重试验，分别给出基于辐射数据及日照时数数据计算ET0时对应青稞不同生长期作物系数。 .研究成果充实了高海拔地区ET0实测研究的薄弱领域，对今后高海拔地区制定合理灌溉制度与用水计划具有重大指导意义和应用价值。