全 文 ：第 12卷 第 4期 湿 地 科 学 Vol.12 No.4
2014年 8月 WETLAND SCIENCE August 2014
三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究
贾志军 1,姬兴杰 2
(1.成都信息工程学院大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，四川成都 610225；
2.河南省气候中心，河南郑州 450003)
摘要：提高湿地蒸散量估算精度对于研究湿地水分和能量平衡以及区域气候特征具有重要意义。利用 Pen-
man、FAO Penman-Monteith、Priestley-Taylor、Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-Cloud、Linacre和Makkink模型，模
拟三江平原毛苔草(Carex lasiocarpa)沼泽蒸散量。结果表明，采用FAO推荐的作物系数时，各模型模拟蒸散量
明显高于涡度相关系统测量值，平均高估 92.8%。利用实测数据修正作物系数后，除Makkink模型外，其余模
型的模拟精度都明显提高，其中，基于能量平衡的Penman、FAO Penman-Monteith和Priestley-Taylor模型的模拟
结果明显优于基于温度的Blaney-Criddle、Hargreaves、McCloud和Linacre模型。在基于能量平衡的蒸散模型
中，Priestley-Taylor模型的模拟结果最接近实测值；在基于温度的蒸散模型中，Hargreaves模型的模拟结果最接
近实测值。
关 键 词：蒸散量；沼泽；毛苔草；蒸散模型；作物系数
中图分类号：S161.4 文献标识码：A 文章编号：1672-5978(2014)04-409-10
蒸散是湿地生态系统能量和水分消耗的主要
途径[1,2]，直接影响湿地水热平衡、养分循环、碳累
积和植被生产力 [3]，进而影响区域气候和生态环
境，估算湿地蒸散量一直是生态学、水文学和气象
学界的研究热点。目前，很多研究利用各种模型
模拟了湿地的蒸散量。例如，利用Penman、Priest-
ley-Taylor和Penman-Monteith模型，模拟北美湿草
原群落蒸散量 [4]；用 Penman、Priestley-Taylor 和
Equilibrium模型，模拟印第安纳沙丘湖滨国家公
园湿地蒸散量[5]；用 6个复杂程度不同的模型，模
拟香蒲(Typha orientalis)、混合沼泽植物和开阔水
面 的 蒸 散 量 [6]；用 Penman-Monteith、Shuttle-
worth-Wallace和Penman -Monteith模型修正式，模
拟苔原湿地蒸散量[7]。由于湿地生态系统的复杂
性和变异性，使得目前尚无某种方法能够较好地
模拟各类型湿地蒸散量[8,9]。有关三江平原沼泽蒸
散量的研究主要集中于其时间变化特征[10,11]，而沼
泽蒸散量的模拟研究还不深入[12]。本研究以涡度
相关系统蒸散量测量值为标准，试图通过分析各
蒸散模型对三江平原毛苔草(Carex lasiocarpa)沼泽
蒸散量的模拟效果，明确适合模拟该区沼泽蒸散
量的模型，为进一步系统评价三江平原湿地水分
和能量平衡及其对区域气候和生态环境的影响奠
定基础。
1 数据和方法
1.1 观测地
20世纪50年代以来，4次大规模农垦使得三江
平原湿地面积锐减[13]。毛苔草沼泽是三江平原沼
泽湿地中最具代表性、面积最大的类型，约占三江
平原沼泽湿地总面积的57%[14]。在中国科学院三
江平原沼泽湿地生态试验站(47˚35′N，133˚31′E)的
实验场中开展观测。该实验场的毛苔草沼泽地表
常年积水，水深 10～30 cm，水化学类型为
HCO3-Ca·Mg型，pH为 6.0～7.5，沼泽表层为 20～
30 cm厚的草根层，其下发育了腐殖质沼泽土。植
物群落主要为毛苔草—乌拉苔草 (Carex meyeriana)
群丛，植株高度 0.3～0.8 m，覆盖度 50%～80%。
收稿日期：2013-07-07；修订日期：2014-01-20
基金项目：高原大气与环境四川省重点实验室开放基金项目(PAEKL-2010-K3)和成都信息工程学院科研基金项目(2009JY0117，KYTZ201010)
资助。
作者简介：贾志军(1974-)，男，汉族，内蒙古自治区呼和浩特人，博士，讲师，主要研究方向为地气系统物质和能量交换。E-mail: jzj@cuit.
edu.cn
DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.2014.04.001
湿 地 科 学 12卷
毛苔草一般在4月底开始萌发，8月上旬生物量达
到最大，10月底完全枯萎。
1.2 数 据
蒸散量(潜热通量)数据来自于中国科学院三
江平原沼泽湿地生态试验站的涡度相关系统。涡
度相关系统布置在试验站的毛苔草沼泽实验场
中，主要由开路式红外气体分析仪 (LI-7500，
Li-Cor Inc, USA)和三维超声风速仪 (CSAT3,
Campbell, USA)组成，分别用于测定CO2/H2O密度
和三维风速。系统采样频率为10 Hz，实时数据和
在线计算的 30 min平均通量都存储于 PCMCI卡
内。观测仪器安装在铁三角架上，距地表 2 m，仪
器探头朝向盛行风向。涡度相关法测定蒸散量精
确性高且稳定性好,被认为是现今唯一能够直接
测量地气之间物质与能量通量的标准方法[15]。但
是在实际观测中，由于各种原因(传感器故障、降
雨、维护感应器和断电等)的影响，不可避免地会
出现数据异常和缺测 [16]。2005～2007 年观测期
间，数据缺测率分别为 27.4%、19.1%和 17.8%，低
于国际通量网(FLUXNET)35%的平均值[17]。缺失
数据依据下述方法进行插值：①少于2 h的数据空
缺，用线性外推法插补；②大于或等于 2 h的数据
空缺，用查表法(look-up table)插补。查表法是生
态系统能量通量插补首选的标准方法[18]。
本研究所用的气象要素数据包括气温、相对
湿度、风速和净辐射数据。其中，气温和相对湿度
数据来自于涡度相关观测系统中的辅助观测设备
空气温湿度计(HMP45C，Campbell Science)，采样
频率为 10 Hz，每 30 min记录一个平均数；风速
(Model041A，Campbell Science)和净辐射(CNR-1，
Kipp&Zonen，The Netherlands)数据来自于距离沼
泽仅 30 m远、布置于水稻田内的小气候观测系
统，可以认为沼泽近地表风速、向下的长波和短波
辐射与水稻田相同。水稻田下垫面与沼泽不完全
相同，地表净辐射必然存在一定差异。2004年，对
毛苔草沼泽和水稻田净辐射进行了同时观测，二
者日平均净辐射高度相关，线性回归方程斜率为
0.81，截距为-0.33 W/m2，决定系数为 0.95。根据
此回归方程，可以依据稻田净辐射来估算毛苔草
沼泽净辐射。另外每隔 10 d采用CI-203型叶面
积仪(CID，Inc.，USA)测定毛苔草—乌拉苔草群
丛的叶面积指数(LAI)，用以反映沼泽植被发育
的季节性变化。
1.3 方 法
1.3.1 蒸散模型
基于常规气象观测资料的蒸散模型具有输入
量少、简单实用的优点，其中通过作物系数(Kc)修
正参考作物蒸散量(ET0)估算实际蒸散量(ETa)是目
前应用最广泛的方法 [19]，计算公式为：ETa = Kc ×
ET0。作物系数Kc被定义为实际蒸散量与参考作
物蒸散量之比 [20]，主要反映了植物类型及其发育
对水分蒸散的影响。
参考作物蒸散量(reference crop evapotranspi-
ration)是指高度8～15 cm、分布均匀、生长旺盛、完
全覆盖地表土壤且没有水分和营养限制的广阔绿
色草地的蒸散量[21]。参考作物蒸散量对地表植被
和水分条件作了严格规定，因此其大小只取决于
当地气象条件。学者们陆续提出了很多参考作物
蒸散量的估算方法 (表 1)。其中，Penman、FAO
Penman-Monteith和Priestley-Taylor方法的理论性
强且模拟效果较好，但这些方法所需要的气象资
料较多，特别是绝大多数气象站没有对净辐射和
土壤热通量进行观测，因此这些方法的普适性受
到很大限制。基于气温 (或太阳辐射)的 Blan-
cy-Criddie、Hargreaves、McCloud、Linacre和Makkink
经验模型的估算精度相对较低，但是其所需要的
气象数据很容易获得，在生产实践中具有一定实
用价值。
1.3.2 数据分析
中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站近
30 a降水量资料表明，沼泽植物整个发育期(5～10
月)内，平均降水量为 497.4 mm。2005年、2006年
和 2007年的同期降水量分别为 358.6 mm、538.8
mm和 556.1 mm。2005年为降水量偏少年份，
2007年为降水量偏多年份，2006年的降水量最接
近常年。降水量多少对沼泽植物发育和地表水分
蒸发影响显著，因此本研究以2005年和2007年实
测蒸散量数据反推出Kc，定量分析其与环境因子
的关系，利用 2006年实测数据对修正Kc后的蒸散
模型进行验证，使得Kc修正后的蒸散模型具有一
定的区域代表性。本研究中评价模型模拟效果的
方法除了对实测值与模拟值进行线性回归分析
外，还引入平均偏差(Mean Bias Error，MBE)、均方
根误差(Root Mean Square Error，RMSE)、拟合指数
(di)和模拟效率(EF)对模拟值的准确性进行多角度
统计分析[29]。
410
4期 贾志军等：三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究
表1 参考作物蒸散量的估算方法
Table 1 Evaluation methods of reference crop evapotranspiration
方 法
Penman模型
FAO
Penman-Monteith
模型
Priestley-Taylor
模型
Blaney-Criddle
模型
Hargreaves模型
McCloud模型
Linacre模型
Makkink模型
计算公式
ET0 = (DRn + gEa)/(D + l)
ET0 = [0.408D(Rn - G) + 900g/(T + 273) ×
u(es- ea)]/[D + g(1 + 0.34u)]
ET0 = 1.26D/(D + g)(Rn- G)
ET0 = 0.35p(0.46T + 8.13)
ET0 = 0.0008Ra(Tmax - Tmin)0.6 × (T + 37.9)
ET0 = 0.254 × 1.071.8T
ET0 = [CTm/(100 - A) + 15(Ta - Td)]/(80 - Ta)
ET0 = 0.7D/(D + g) × Rs/l
参数说明
ET0(mm/d)为参考作物蒸散量，下同；D(mmHg/℃)为饱
和水汽压曲线斜率；g 为干湿表常数，取值 0.66
hPa/℃，需换算为mmHg/℃；Rn(mm/d)为日总净辐射；Ea
为干燥力，Ea = 0.35(1 + u/100)(es - ea)，u(mile/d)为 2 m
高处平均风速，es(mmHg)和 ea(mmHg)分别为饱和水汽
压和实际水汽压。
D(kPa/℃)为饱和水汽压曲线斜率；g为干湿表常数，
取值 0.66 hPa/℃；Rn[MJ/(m2·d)]为日总净辐射；G
[MJ/(m2·d)]为土壤热通量；T(℃)为2 m高处日平均气
温；u(m/s)为 2 m高处平均风速；es(kPa)和 ea(kPa)分别
为饱和水汽压和实际水汽压。
D、g、Rn和G含义同上，D和 g的单位都为 kPa/℃；Rn和
G的单位都为mm/d。
p为日平均白昼小时数占全年小时数的百分比，5～10
月分别取值0.34、0.35、0.34、0.32、0.28和0.24；T(℃)为
日平均气温。
Ra为日总天文辐射，需换算为等价水量(mm/d)；Tmax
(℃)为日最高温度；Tmin(℃)为日最低温度；T(℃)为日平
均气温。
T(℃)为日平均温度。
C为参数，此处取值500；Tm = T + 0.006h；T(℃)为日平
均气温；h(m)为高程；A为纬度；Td(℃)为日平均露点温
度。
D和 g含义同上，单位都为 kPa/℃；Rs[MJ/(m2·d)]为地
表太阳辐射；l为汽化潜热(2.44 MJ/kg)。
参考文献
[22]
[19]
[23]
[24]
[25]
[26]
[27]
[28]
2 结果与分析
2.1 推荐作物系数下各模型估算的毛苔草沼泽蒸
散量
联合国粮农组织(FAO)针对矮小湿地植物推
荐了一组Kc值，在湿地植物发育初期(5～6月)、中
期(7～8月)和末期(9～10月)，Kc分别取 1.05、1.10
和1.10[19]。利用2006年的实测的气象数据，用表1
中所列模型，估算参考作物蒸散量。各蒸散模型
的估算值都与实测值线性正相关(图 1)，说明表 1
中所列蒸散量模型能够估算毛苔草沼泽蒸散量的
季节变化。但应该注意到图 1中绝大部分值散点
分布于 1︰1线上方，蒸散量越大，偏离程度越明
显，这表明估算值大于实测值，平均高估92.8%。
对模型估算结果的定量统计分析也证明了这
一点。8个模型的拟合指数和模型效率平均值分
别为 0.54和-4.46，明显偏离理想值 1(即模拟值等
于实测值时)；RMSE和 MBE平均值分别为 1.75
mm/d和 1.37 mm/d，也明显大于其理想值 0；估算
值与实测值线性回归方程斜率和截距的平均值分
别为 1.03和 1.19，也明显偏离其理想值 0和 1(表
2)。总之，采用FAO推荐的Kc值，各模型的估算结
果明显高估了沼泽蒸散量，为了提高模型估算精
度必须要对Kc值进行修正。
2.2 作物系数与环境因子的关系及其修正
利用2005年和2007年的实测蒸散量数据，反
推出Kc。在排除参考作物蒸散模型中已包含的环
境因子后，Kc值与常规气象要素的Pearson相关分
析结果显示，Penman和 FAO Penman-Monteith模
型的 Kc与叶面积指数都显著正相关(表 3)，说明
LAI是影响Kc的重要因子。一般，Priestley-Taylor、
Blaney-Criddle、Hargreaves、McCloud、Linacre 和
Makkink蒸散模型的Kc与LAI、风速和饱和水汽压
差正相关，与相对湿度负相关。但分析结果中，只
411
湿 地 科 学 12卷
图1 毛苔草沼泽实测蒸散量与当作物系数取FAO推荐值时的FAO Penman-Monteith模型(a)、
Penman模型(b)、Priestley-Taylor模型(c)、Blaney-Criddle模型(d)、Hargreaves模型(e)、
McCloud模型(f)、Linacre模型(g)和Makkink模型(h)模拟蒸散量的线性回归关系
Fig.1 The linear regression relationship between measured and simulated evapotranspiration
by models FAO Penman-Monteith (a), Penman (b), Priestley-Taylor (c),
Blaney-Criddle (d), Hargreaves (e), McCloud (f), Linacre (g) and Makkink (h)
adopted crop coefficient recommended by FAO over Carex lasiocarpa marshes
412
4期 贾志军等：三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究
表2 采用FAO推荐作物系数的各模型估算与实测蒸散量间的线性回归方程参数(n = 173)
Table 2 Parameters of linear regression equations between measured and evaluated evapotranspiration
by models adopted crop coefficient recommended by FAO (n = 173)
项 目
FAO Penman-Monteith模型
Penman模型
Priestley-Taylor模型
Blaney-Criddle模型
Hargreaves模型
McCloud模型
Linacre模型
Makkink模型
截距
(mm/d)
0.96
1.75
0.23
1.21
1.31
0.23
2.04
0.54
斜率
1.11
1.79
1.42
0.37
0.77
1.28
1.16
1.62
R2
0.44
0.36
0.73
0.41
0.44
0.47
0.48
0.73
平均偏差
(mm/d)
1.15
3.16
0.97
0.10
0.90
0.73
2.35
1.62
均方根误差
(mm/d)
1.52
3.72
1.23
0.62
1.15
1.32
2.55
1.86
拟合指数
0.53
0.23
0.68
0.77
0.59
0.64
0.34
0.50
模拟效率
-2.22
-18.43
-1.13
0.48
-0.79
-1.40
-8.43
-3.75
表3 作物系数与环境因子的相关系数(n = 339)
Table 3 Correlation coefficients between crop coefficient and
environmental factors (n = 339)
作
物
系
数
Penman模型
FAO Penman-Monteith模型
Priestley-Taylor模型
Blaney-Criddle模型
Hargreaves模型
McCloud模型
Linacre模型
Makkink模型
叶面积指数
0.668**
0.579**
-0.195
0.074
0.210
-0.506
0.619
0.087
饱和水汽压差
—
—
0.229**
0.712**
0.377**
-0.074
0.183*
0.327**
风速
—
—
-0.092
-0.057
0.027
0.311**
-0.099
-0.010
相对湿度
—
—
-0.210
-0.324**
-0.066
-0.434**
0.076
-0.212**
注：*表示相关系数通过0.05水平的显著性检验(双尾检验)；**表示相关系数通过0.01水平的显著性检
验(双尾检验)；—表示相关分析无需考虑的因子。
有62.5%的相关关系符合这种规律，且只有50%的
相关关系达到显著性水平，这表明不同蒸散模型
的作物系数Kc与环境因子的关系比较复杂，需要
进一步进行研究。
以表 3所列相关因子分别为因变量(Kc)和自
变量(环境因子)，利用 SPSS13.0软件采用多元逐
步线性回归分析建立以下统计模型：
Kc = C0 + C1x1 + C2x2 +…… + Cnxn (2)
公式(2)中，C0为常数；Ci为回归系数；xi为影响因子
(i = 0, 1, 2,……, n)。利用逐步回归方法，筛选出
各模型的影响因子。
从表 4可以看出，叶面积指数是影响 Penman
和FAO Penman-Monteith模型Kc的主要因子，分别
可解释Kc变化的 44.6%和 35.5%；Priestley-Taylor、
Linacre和Makkink模型的Kc主要受饱和水汽压差
的影响，饱和水汽压差可以解释Kc变化的比例分
别为 5.3%、36.1%和 10.7%；McCloud模型的 Kc主
要受相对湿度影响，相对湿度可解释Kc变化的比
例达到了 75.9%；Blaney-Criddle模型的Kc主要受
叶面积指数和相对湿度的影响，其可以综合解释
Kc变化的 52.4%；Hargreaves模型Kc主要受饱和水
汽压差、风速和相对湿度的影响，其可综合解释Kc
变化的 21.4%。绝大多数线性回归方程通过了显
著性检验(p＜0.001)，相关因子能够解释作物系数
Kc变化的比例大部分小于 50%，这主要与样本数
较大有关。表 4中的标准回归系数反映了各个自
变量对因变量贡献率的相对大小。
2.3 蒸散模型验证
依据修正后的 Kc，利用 2006年实测数据，对
Penman、FAO Penman-Monteith、Priestley- Taylor、
Blaney-Criddle、Hargreaves、McCloud、Linacre 和
Makkink模型进行了验证。除个别点较分散外，绝
413
湿 地 科 学 12卷
表4 各蒸散模型作物系数的统计模型参数及显著性水平 (n = 339)
Table 4 Parameters of statistical models of crop coefficients
for evapotranspiration models and their significant levels (n = 339)
项 目
Penman模型
FAO Penman-
Monteith模型
Priestley-Taylor模型
Blaney-Criddle模型
Hargreaves模型
McCloud模型
Linacre模型
Makkink模型
常数项及回归因子
C0
叶面积指数
C0
叶面积指数
C0
饱和水汽压差
C0
叶面积指数
相对湿度
C0
饱和水汽压差
相对湿度
风速
C0
相对湿度
C0
饱和水汽压差
C0
饱和水汽压差
回归系数(标准误差)
0.357 (± 0.009)
0.094 (± 0.006)
0.624 (± 0.016)
0.131 (± 0.010)
0.695 (± 0.023)
0.014(± 0.004)
4.872 (± 0.788)
0.247 (± 0.084)
-5.154 (± 1.163)
-0.296 (± 0.171)
0.055 (± 0.006)
-0.055 (± 0.176)
0.041(± 0.013)
5.340 (± 1.411)
-5.698 (± 1.918)
0.441 (± 0.037)
0.013 (± 0.005)
0.408 (± 0.081)
0.076 (± 0.012)
标准回归系数
0.668
0.579
0.229
0.583
-0.882
0.623
-0.373
0.168
-0.563
0.183
0.327
显著性水平
＜0.001
＜0.001
＜0.001
＜0.001
＜0.001
＜0.001
＜0.001
＜0.01
＜0.001
0.084
＜0.001
＜0.001
＜0.001
0.001
0.008
＜0.001
0.018
＜0.001
＜0.001
回归方程显著性水平
R2 = 0.446
p＜0.001
R2 = 0.355
p＜0.001
R2 = 0.053
p＜0.001
R2 = 0.524
p＜0.001
R2 = 0.214
p＜0.001
R2 = 0.759
p＜0.001
R2 = 0.361
p = 0.018
R2 = 0.107
p＜0.001
大部分数据点比较均匀地分布于 1︰1线的两侧
(图2)，模拟值与实测值表现出明显的线性正相关
关系，说明二者之间具有良好的一致性。但是
Makkink模型模拟的数据点大部分仍位于1︰1线
上侧，模拟结果并没有明显改善。采用修正后的
作物系数的各模型估算与实测蒸散量间的线性回
归方程的拟合指数平均值为 0.79，较作物系数修
正前增大了 47.9%；模型效率只有Blaney-Criddle
和Makkink模型为负值(表5)，其余模型都为正值，
平均值为 0.31，比作物系数修正前增加了 94.2%；
RMSE平均值为 0.89，比作物系数修正前减少了
49.3%；MBE平均值为 0.42，比作物系数修正前减
少了 69.2%；回归方程斜率平均值为 0.96，比作物
系数修正前减少了19.3%；回归方程截距平均值为
0.38，比作物系数修正前减少了 63.7%；R2平均值
为0.56，比作物系数修正前增加15.1%。这表明作
物系数修正后，各模型蒸散量模拟效果都有不同
程度的提高。
在本研究所涉及的 8个模型中，Penman、FAO
Penman- Monteith和 Priestley-Taylor蒸散模型是
基于能量平衡的，Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-
Cloud和Linacre模型是基于温度。总体而言，基
于能量平衡的模型比基于温度的模型回归方程的
截距减小了 45.8%，平均偏差减小了 12.8%，均方
根误差减小了 25.2 %，都趋于 0；拟合指数增大了
10.5%，模拟效率增大了463.0%，R2增大了47.7%，
都趋于 1。这表明前者模拟效果要优于后者。基
于太阳辐射的Makkink蒸散模型的模拟效果最
差。在基于能量平衡的蒸散模型中，Priestley-Tay-
lor模型各项统计指标都优于其他模型。在基于温
度的蒸散模型中，Hargreaves模型各项统计指标都
优于其他模型。
3 讨 论
利用参考作物蒸散量估算实际蒸散量的关键
问题是如何确定合适的作物系数[30]。由图1和表2
可以看出，本研究中各模型利用FAO推荐的作物
系数值估算的蒸散量明显大于实际蒸散量。FAO
推荐的作物系数值是针对 FAO Penman-Monteith
模型，适用于半湿润气候 (最小相对湿度约为
45%，2 m高风速约为2 m/s)且无水分胁迫地区，那
么这些作物系数推荐值是否适用于 Penman、
414
4期 贾志军等：三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究
图2 毛苔草沼泽实测蒸散量与修正作物系数的FAO Penman-Monteith模型(a)、Penman模型(b)、
Priestley-Taylor模型(c)、Blaney-Criddle模型(d)、Hargreaves模型(e)、McCloud模型(f)、
Linacre模型(g)和Makkink模型(h)模拟蒸散量的线性回归关系
Fig.2 The linear regression relationship between measured and simulated evapotranspiration by models
FAO Penman-Monteith (a), Penman (b), Priestley-Taylor (c), Blaney-Criddle (d), Hargreaves (e), McCloud (f),
Linacre (g) and Makkink (h) adopted modified crop coefficient over Carex lasiocarpa marshes
415
湿 地 科 学 12卷
表5 采用修正作物系数的各模型估算与实测蒸散量间的线性回归方程参数(n = 173)
Table 5 Parameters of linear regression equations between measured and evaluated evapotranspiration
by models adopted modified crop coefficient (n = 173)
项 目
Penman模型
FAO Penman-Monteith模型
Priestley-Taylor模型
Blaney-Criddle模型
Hargreaves模型
McCloud模型
Linacre模型
Makkink模型
截距
(mm/d)
0.43
0.37
0.09
0.82
0.50
0.001
0.87
-0.08
斜率
0.65
0.67
1.10
0.82
0.86
1.20
0.66
1.72
R2
0.66
0.68
0.71
0.35
0.53
0.55
0.42
0.54
平均偏差
(mm/d)
0.30
0.30
0.27
0.51
0.25
0.33
0.24
1.18
均方根误差
(mm/d)
0.65
0.63
0.63
1.03
0.70
0.91
0.72
1.81
拟合指数
0.87
0.87
0.88
0.69
0.84
0.84
0.79
0.55
模拟效率
0.32
0.37
0.45
-0.46
0.33
0.15
0.25
-3.49
Priestley-Taylor、Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-Cloud、
Linacre和Makkink模型呢？目前尚无这方面的研
究，且三江平原地区气候和下垫面特征与作物系
数推荐值的适用条件也不完全相符，确定作物系
数只依据植被类型而不考虑参考作物蒸散量模型
类型和研究区域的环境条件，估算实际蒸散量势
必会产生较大误差。
作物系数主要反映了地表植物类型及其发育
状况对水分蒸发和蒸腾的影响，但同时也受气候、
土壤、和管理方式等因素影响[31,32]，因此确定作物
系数值最合理的方法是利用当地观测资料进行修
正[19]。Penman和 FAO Penman-Monteith模型中作
物系数值与反映植被生长发育状态的叶面积指数
密切相关，与其他学者的研究结果一致 [30,31,33]。
Priestley-Taylor、Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-
Cloud、Linacre和Makkink模型的作物系数与饱和
水汽压差、风速正相关，而与相对湿度负相关。这
是由于饱和水汽压差和风速增大能够促进水分输
送，使得蒸散量增加，因此作物系数随着饱和水汽
压差和风速的增大而增大。相对湿度反映了空气
能够容纳水汽的能力大小，相对湿度越大说明空
气含有的水汽越多，相应的空气容纳水汽的能力
也越小，因此作物系数随着相对湿度的增大而减
小。本研究中作物系数回归方程的决定系数R2平
均值为(0.35 ± 0.23)%，明显小于Kar G等[33]、Ban-
dyopadhyay P K和Mallick S[34]的同类研究结果，油
料作物和小麦田的作物系数与叶面积指数线性回
归方程的R2分别达到了0.92和0.91。这主要与回
归分析中样本容量大小有关，样本容量增加导致
作物系数变异性增大，从而使得R2变小。本研究
对 2005～2007年观测期间(5月初至 10月中旬)所
有作物系数与相关因子进行回归分析，样本容量
达到 339，而 Kar G等 [33]、Bandyopadhyay P K和
Mallick S[34]只是在植物发育的不同阶段选取几个
样本进行回归分析，作物系数与环境因子相关显
著，因而R2较大。
在本研究中，利用修正后的作物系数估算实
际蒸散量，除Makkink模型外，其余蒸散模型的模
拟效果都明显提高，但各模型估算的5月蒸散量仍
明显高于实测值，表现为部分散点分布在1︰1线
左上方(见图 2)，明显偏离 1︰1线，主要原因是 5
月沼泽处于返浆期，冰雪逐渐融化使得地表气温
较低；同时立枯物和草根层的存在也抑制了水分
扩散。进一步分析表明，在 8个模型中，Priest-
ley-Taylor模型对三江平原沼泽蒸散量的模拟效
果最好，这与Sun L和Song C C针对沼泽湿地[12]和
Gavin H和Agnew C A针对温带湿草原蒸散量 [35]
的研究结果相似。Souch C[5]对印第安纳沙丘湖滨
国家公园湿地蒸散量模拟的比较分析结果表明，
Equilibrium模型的模拟效果最好。Abtew W[6]利
用6个模型估算了香蒲、混合沼泽植被和开阔水面
3种湿地类型的蒸散量，结果表明Penman-Monte-
ith模型对香蒲、混合沼泽植物模拟效果最好，Pen-
man联合方程适宜模拟开阔水面的蒸散量。Bid-
lake W R[36]模拟了干旱气候条件下芦苇 (Phrag⁃
mites australis)沼泽的蒸散量，发现Penman-Monte-
ith和 Priestley-Taylor模型的模拟效果较好。Jen-
nifer M J[4]对湿草原蒸散量的模拟研究表明，修正
系数后的Penman-Monteith模型，能够较好地模拟
湿润和干旱条件下的湿草原蒸散量。下垫面和气
416
4期 贾志军等：三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究
候特征的差异，使得各模型对不同类型湿地蒸散
量的模拟能力存在明显差异，这主要与模型的适
用条件以及模型参数的经验性有关。因此，欲提
高沼泽蒸散量估算精度，必须依据实测值确定合
适的参考作物蒸散量模型和修正作物系数。
4 结 论
利用 FAO作物系数推荐值，用 Penman、FAO
Penman-Monteith、 Priestley-Taylor、Blaney-Crid-
dle、Hargreaves、McCloud、Linacre和Makkink模型
模拟的三江平原毛苔草沼泽的蒸散量明显高于实
测蒸散量。依据环境因子，修正了作物系数后，除
Makkink模型外，其余7个模型的模拟效果都有不
同程度的提高。其中，基于能量平衡蒸散模型
(Penman、FAO Penman-Monteith和Priestley-Taylor
模型)的模拟效果明显优于基于温度的蒸散模型
(Blaney-Criddle、Hargreaves、McCloud和Linacre模
型)的模拟效果。在基于能量平衡的蒸散模型中，
Priestley-Taylor模型的模拟效果最好；在基于温度
的蒸散模型中，Hargreaves模型的模拟效果最好。
因此，依据气象观测数据模拟三江平原沼泽实际
蒸散量应选用哪种模型，主要取决于所能获得的
数据，如果能够获得地表能量通量数据(例如净辐
射、土壤热通量)，那么Priestley-Taylor模型是最佳
选择；如果只能获得常规气象数据，那么 Harg-
reaves模型是最佳选择。
致谢：本研究野外数据采集工作得到了中国科学
院东北地理与农业生态研究所宋长春研究员和三
江平原沼泽湿地生态试验站其他工作人员的支持
和帮助；室内分析工作得到了中国科学院植物研
究所黄耀研究员的指导和帮助，在此一并表示感
谢！
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Modelling Evapotranspiration of Carex lasiocarpa Marshes in Sanjiang Plain
JIA Zhi-jun1, JI Xing-jie2
(1. Key Laboratory of Plateau Atmosphere and Environment of Sichuan Province, College of Atmospheric Science,
Chengdu University of Information and Technology, Chengdu 610225, Sichuan, P.R.China;
2. Henan Provincial Climate Centre, Zhengzhou 450003, Henan, P.R.China)
Abstract: It is very important for studying surface water and energy balance and regional climate characters to
improve the estimation accuracy of evapotranspiration from the wetlands. The evapotranspiration from Carex
lasiocarpa marshes in Sanjiang Plain was simulated by the Penman, FAO Penman-Monteith, Priestley-Taylor,
Blaney-Criddle, Hargreaves, McCloud, Linacre and Makkink models. The results showed that the values of
evapotranspiration simulated with the eight models were significantly higher than those measured with eddy
covariance system (averagely 92.8% higher) when crop coefficient recommended by FAO was adopted. With
crop coefficient modified by local observation data, estimation accuracy of each model was markedly im-
proved except for Makkink model. However, the Penman, FAO Penman-Monteith and Priestley-Taylor mod-
els, which are based on energy balance, showed better estimation accuracy than the Blaney-Criddle, Harg-
reaves, McCloud and Linacre models, which are based on temperature. Among the models based on energy
balance, the values simulated by Priestley-Taylor model were closest to the measured ones. While among the
models based on temperature, the values simulated by Hargreaves model were closest to the measured ones.
Keywords: evapotranspiration; marsh; Carex lasiocarpa; evapotranspiration model; crop coefficient
418