河西地區(qū)近50年參考作物蒸散量的演變趨勢及其影響因素

呂曉東，王鶴齡，馬忠明

1.中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所, 甘肅 蘭州 730000；2.農(nóng)業(yè)部張掖綠洲灌區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)野外科學(xué)觀測站, 甘肅 張掖 734000；3.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所, 甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 甘肅 蘭州 730020；4.甘肅省農(nóng)業(yè)科學(xué)院, 甘肅 蘭州 730070

參考作物蒸散(ET0)表征了大氣蒸發(fā)率及實(shí)際蒸散率的上邊界大小[1]，作為區(qū)域能量平衡和水分平衡的重要組成部分[2]，在農(nóng)業(yè)水資源利用[3-4]、生態(tài)系統(tǒng)過程建模[5]及評(píng)價(jià)區(qū)域干濕狀況[6]等方面是一個(gè)關(guān)鍵的計(jì)算因子，一直受到國內(nèi)外研究者廣泛關(guān)注。Thomas[7]采用Penman-Monteith公式，利用中國65個(gè)氣象站的氣象資料，分析了潛在蒸發(fā)的時(shí)空變化趨勢，結(jié)果表明總體上全國潛在蒸發(fā)一年四季均為下降趨勢,其中西北和東南下降趨勢顯著。李春強(qiáng)等[8]對(duì)河北省35個(gè)氣象站點(diǎn)35年ET0的分析表明:春、夏、秋、冬四季和年的ET0序列變化呈現(xiàn)下降趨勢，風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)是影響ET0變化的主要因子。王幼奇等[9]對(duì)黃土高原近50年ET0的研究表明：ET0季節(jié)變化明顯，20世紀(jì)80年代后ET0呈上升趨勢，且溫度、日照時(shí)數(shù)是影響ET0日值和月均值的關(guān)鍵因子。然而受氣象條件、數(shù)據(jù)質(zhì)量和計(jì)算方法等因素差異的影響，各區(qū)域ET0變化特征及其關(guān)鍵影響因子也不同。封志明[10]采用不同的ET0計(jì)算方法研究了甘肅省33個(gè)氣象臺(tái)站近20年ET0的變化，研究揭示了ET0由東南向西北遞增的總體變化趨勢,但未分析其變化原因。佟玲等[11]對(duì)石羊河流域進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)：ET0總體呈逐年下降趨勢同時(shí)其與平均相對(duì)濕度的相關(guān)性最好。

河西地區(qū)屬干旱地區(qū)，水資源短缺一直是制約該區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)重建，綠洲工、農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素。已有研究表明，近幾十年來，河西地區(qū)的氣候正發(fā)生著變化，自20世紀(jì)50年代以來河西走廊年平均氣溫以0.018～0.036 ·a℃-1的速率上升，增溫率總體低于或接近全國0.04的平均水平[12]。因此，在現(xiàn)代氣候變化的背景下，對(duì)ET0的演變趨勢及主要?dú)夂蛴绊懸蜃舆M(jìn)行研究是非常必要的。本文利用河西地區(qū)綠洲17個(gè)站點(diǎn)1961—2008年逐日氣象資料，揭示春、夏、秋、冬四季和多年ET0平均總量的演變趨勢，分析其與氣候因子之間的相互關(guān)系，確定影響四季和多年ET0平均總量變化的主導(dǎo)氣候因子，旨在為氣候變化條件下進(jìn)一步探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作物需水變化及水資源的科學(xué)利用提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

本文選擇甘肅河西綠洲地區(qū)17個(gè)常規(guī)氣象站點(diǎn)作為研究對(duì)象，利用1961—2008年各氣象站經(jīng)度、緯度、海拔、平均溫度、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速逐日氣象資料，對(duì)河西地區(qū)參考作物蒸散量變化特征進(jìn)行分析。原始數(shù)據(jù)源于國家氣象局氣象資料中心及甘肅省氣象局，氣象站的分布情況如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

圖1 河西地區(qū)17個(gè)氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of 17 meteorological stations in the Hexi Region

國內(nèi)外學(xué)者分別在不同地區(qū)、不同氣候條件下采用不同的參考作物蒸散計(jì)算方法進(jìn)行了比較研究，表明Penman-Monteith公式計(jì)算的參考作物蒸散在干旱區(qū)準(zhǔn)確度要高于其它方法[13-14]。本研究采用FAO-56推薦的Penman-Montieth公式[1]，計(jì)算了河西17個(gè)氣象站1961—2008年間逐日ET0值,并以此進(jìn)行分析。趨勢變化檢測采用世界氣象組織推薦并已廣泛使用的Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)方法[15]。采用皮爾遜(Pearson)相關(guān)分析法檢驗(yàn)各氣象要素與ET0間的相關(guān)關(guān)系,并建立以ET0為因變量各氣象要素為自變量的多元線性回歸方程,對(duì)偏回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),以 t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量確定各氣象要素對(duì)ET0的影響程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 ET0的季節(jié)及年變化趨勢

按春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12—2月)4季及年統(tǒng)計(jì)各站逐日ET0的均值系列，以Mann-Kendall法作趨勢顯著性檢驗(yàn)。由圖2可見，從1961—2008年以來，河西17個(gè)氣象站中有14站ET0值呈下降趨勢，其中有9站通過0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，有7站通過了0.001的顯著性水平檢驗(yàn)，這說明河西大部分站ET0值下降趨勢顯著。武威地區(qū)ET0值變化不一致，武威、古浪、天祝 3站 ET0值呈增加趨勢，且古浪增加趨勢顯著（α=0.05），永昌、民勤呈微弱下降趨勢。從不同季節(jié)來看，17站中春、夏、秋、冬各季ET0值分別有13、15、14、14站呈下降趨勢，其中分別有4、5、6、2站通過極顯著性水平檢驗(yàn)（α=0.001）。從不同地區(qū)來看，酒泉地區(qū)和張掖地區(qū)各站ET0下降趨勢總體較武威地區(qū)明顯。

2.2 影響因素分析

為探求影響參考作物蒸散量年際及四季趨勢變化的主要?dú)庀笥绊懸蜃?，選擇ET0值變化顯著的10站點(diǎn)對(duì)平均溫度()、最高溫度、最低溫度、日照時(shí)數(shù)(H)、相對(duì)濕度(RH)、平均風(fēng)速(v)6個(gè)氣象要素進(jìn)行分析。

研究區(qū)內(nèi)典型站點(diǎn)的各氣象要素Mann-Kendall值（表1）及其與ET0的相關(guān)關(guān)系（表2）與年ET0變化趨勢相對(duì)應(yīng)。

圖2 各氣象站不同季節(jié)及年ET0變化趨勢及顯著性檢驗(yàn)Fig.2 Trend of ET0 and significance for different seasons and all year in every weather station

風(fēng)速變化趨勢絕大多數(shù)站均呈極顯著下降趨勢，Mann-Kendall值在-3.863～-6.8082之間。均值為-5.3099。同時(shí)，各站ET0和風(fēng)速具有極顯著的正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)在 0.415～0.945之間，均值為0.8235, 表明風(fēng)速對(duì)ET0的影響非常大。

相對(duì)濕度變化趨勢安西、臨澤呈顯著上升趨勢，山丹呈顯著下降趨勢，其余 14站上升或下降的趨勢不顯著。但相關(guān)分析表明：除肅北、山丹站呈不顯著負(fù)相關(guān)，其余各站均呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)在-0.370～-0.770之間，均值為-0.5475，這表明盡管相對(duì)濕度變化趨勢微弱，但它也是影響ET0變化的主要因素之一。

典型站點(diǎn)平均溫度、最高/低溫度長期以來呈顯著上升趨勢。從表3可以看出各站ET0變化受平均溫度、最高/最低溫度影響不一致，古浪站表現(xiàn)為顯著正相關(guān)，而其余9站均表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中安西、玉門、臨澤 3站 ET0值與平均溫度、最高/最低溫度存在顯著的負(fù)相關(guān)性。這表明：平均溫度、最高/低溫度對(duì)安西、玉門、臨澤、古浪站的 ET0的影響很大，但對(duì)多數(shù)站點(diǎn)影響不大。

表1 典型站各氣象要素Mann-Kendall值(1961-2008)Table 1 Mann-Kendall value of each climate factor in the typical stations (1961-2008)

表2 典型站點(diǎn)年均ET0與氣候要素的相關(guān)關(guān)系Table 2 Correlation coefficient between annual average ET0 and each climate factor in the typical stations

表3 典型站ET0多元偏回歸系數(shù)t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Table 3 t test of multivariate regression coefficient

日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0的影響與溫度類似，即對(duì)安西、玉門、山丹、肅北、古浪站影響較大，但對(duì)其它站點(diǎn)影響不大。

2.2.1 年際影響因素分析

為確定影響研究區(qū)年際參考作物蒸散量主要?dú)庀笠蜃拥挠绊懗潭?同時(shí)消除簡單相關(guān)分析中存在的對(duì)各氣象因子間關(guān)系的不真實(shí)性和多重共線性等問題，需建立多元線性回歸方程,通過對(duì)偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)及多重共線性的判定,最終通過t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，確定各氣象要素對(duì)參考作物蒸散量的影響程度，結(jié)果見表 3，表 4。從影響各站 ET0變化的氣象因素來看：風(fēng)速對(duì)各站均有影響，t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量范圍從10.362～28.370之間，均值為20.7068，是臨界值的 10倍，方差貢獻(xiàn)顯著；其次為相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)。除安西日照時(shí)數(shù)t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量小于臨界值外，其余9站均超過臨界值。最高溫度是敦煌、安西、玉門、高臺(tái)、肅南、山丹、古浪的主要影響因素。平均溫度是金塔、臨澤的主要影響因素，最低溫度是肅北的主要影響因素。從影響ET0變化的主要?dú)夂蛞蜃又鞔闻判騺砜矗猴L(fēng)速和最高溫度為主要因素，其次為相對(duì)濕度，再次為影響相對(duì)較小的日照時(shí)數(shù)，而平均溫度和最低溫度不是影響整個(gè)研究區(qū)內(nèi)ET0變化的主要?dú)夂蛞蜃印?/p>

表4 典型站點(diǎn)影響ET0變化的主要?dú)夂蛞蜃又鞔闻判騎able 4 Sequence of main influential factors for ET0in the typical stations

2.2.2 季節(jié)影響因素分析

對(duì)影響ET0值季節(jié)變化的主要?dú)庀笠剡M(jìn)行多元回歸分析，并按影響程度由強(qiáng)到弱依次排列，結(jié)果見表 5。從不同季節(jié)來看，風(fēng)速和最高溫度是影響春、秋和冬季ET0變化的主要因子。從不同站點(diǎn)來看，影響多數(shù)站點(diǎn)春季ET0變化的主要因子依次排序?yàn)轱L(fēng)速、最高溫度、相對(duì)濕度。夏季影響各站ET0變化的因子較為復(fù)雜，安西、玉門、高臺(tái)、臨澤、古浪主要受風(fēng)速和相對(duì)濕度影響。金塔、肅北、山丹主要受風(fēng)速和最高溫度影響。敦煌、肅南主要受風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)影響。秋季除過風(fēng)速外，最高溫度和相對(duì)濕度是影響各站ET0變化的主要因子。冬季影響多數(shù)站ET0變化的主要因子大小依次為風(fēng)速>最高溫度>相對(duì)濕度?？傮w來講，風(fēng)速是不同季節(jié)、不同站點(diǎn)影響ET0變化的首要因子。

表5 影響季節(jié)ET0變化的主要?dú)夂蛞蜃又鞔闻判騎able 5 Sequence of main influential factors for seasonal ET0 of each typical station

3 結(jié)論與討論

通過對(duì)河西地區(qū)近50 a四季和年ET0的演變趨勢及主要?dú)夂蛴绊懸蜃舆M(jìn)行研究，得到了以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1）河西地區(qū)多年ET0變化趨勢表現(xiàn)為，武威、古浪、天祝3站年ET0呈增加趨勢，其余14站均呈下降趨勢。春、夏、秋、冬4季除武威地區(qū)各站變化趨勢不一致外，張掖地區(qū)和酒泉地區(qū)各站均呈下降趨勢，這和絕大多數(shù)研究得出的在全球氣候變暖的背景下，參考作物蒸散呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢相一致[7-8,16]，但和佟玲[11]等研究認(rèn)為除武威、肅南站ET0呈逐年顯著減少趨勢外, 民勤、天祝、永昌和古浪站的ET0值均表現(xiàn)為逐年增加趨勢的結(jié)論不完全一致。原因可能在于：本研究采用逐日資料平均法計(jì)算逐月參考作物蒸散量，得到的值通常小于用Penman-Monteith方程計(jì)算的[17]。其次，使用日資料可以減少因使用月資料在計(jì)算過程中產(chǎn)生的各種氣象要素對(duì)蒸散的線性化影響[18]。此外，盡管研究年限都近50 a，但研究起始年限不一致，這可能造成對(duì)參考作物蒸散量發(fā)生突變的不一致認(rèn)識(shí)。

2）參考作物蒸散量變化與蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化具有相同的下降趨勢。這和Hulme等[19]認(rèn)為的全球氣溫升高將導(dǎo)致潛在蒸發(fā)增加的結(jié)論相反。王鵬祥等[20]研究了整個(gè)西北地區(qū)近 44年水面蒸發(fā)量的變化，結(jié)果認(rèn)為：除個(gè)別站點(diǎn)ET0表現(xiàn)為增加趨勢外，絕大部分基本上表現(xiàn)為顯著減少趨勢。本研究基于Penman-Monteith方程計(jì)算而得參考作物蒸散量，也得出了相一致的結(jié)論。

3）Penman-Monteith方程計(jì)算由兩部分組成,從而構(gòu)成影響其計(jì)算結(jié)果的因子不同。其中一部分受地表能量影響(主要?dú)庀笠蛩貫楣趯颖砻鎯糨椛?,另一部分受土壤、植被等下墊面阻抗和空氣動(dòng)力學(xué)阻抗的影響(主要?dú)庀笠蛩貫轱L(fēng)速)，而風(fēng)速減小對(duì)影響蒸發(fā)的空氣動(dòng)力學(xué)分量更為重要[21]。風(fēng)速減小影響了第二部分對(duì)蒸發(fā)的影響。本研究也得到相似結(jié)論，即風(fēng)速下降是影響四季和年值ET0降低的首要因素，Thomas[7]同樣認(rèn)為影響中國西北的主要?dú)庀笠蛩厥秋L(fēng)。

在當(dāng)前氣候變化的背景下，由于降水和參考作物蒸散量的變化,農(nóng)業(yè)水分的有效性將會(huì)發(fā)生改變。針對(duì)河西干旱地區(qū)氣候特點(diǎn)及水資源匱乏的現(xiàn)狀，對(duì)ET0準(zhǔn)確計(jì)算，摸清不同地區(qū)不同季節(jié)ET0的變化特征，這對(duì)于根據(jù)作物需水變化,在干旱區(qū)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),提高灌溉水分利用效率，合理規(guī)劃利用水資源具有重要的實(shí)際意義。

隨著地理空間技術(shù)的發(fā)展，利用空間插值方法，并結(jié)合地形因子，對(duì)全局蒸散的時(shí)空特征進(jìn)行了研究[16-18]。這也為本研究進(jìn)一步明確河西地區(qū)參考作物蒸散量的時(shí)空變化特征提供了思路。

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