新疆焉耆盆地參考作物蒸散量變化的氣象因素定量分析

魏光輝

（新疆塔里木河流域管理局，新疆　　庫爾勒 841000）

新疆焉耆盆地參考作物蒸散量變化的氣象因素定量分析

魏光輝

（新疆塔里木河流域管理局，新疆庫爾勒 841000）

本文根據(jù)新疆焉耆縣氣象站1961—2010年逐日氣象觀測數(shù)據(jù)，采用P e nm a n-M o nt e i t h模型分析了ET0對最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速、日照時數(shù)、相對濕度的敏感性，并結(jié)合各氣象要素的多年相對變化定量探討了影響ET0變化的主導(dǎo)因素。結(jié)果表明：近50年來，研究區(qū)ET0以-1.818m m/年的趨勢減少，夏季減少趨勢最顯著，1983年前后ET0發(fā)生突變。平均風(fēng)速和日照時數(shù)的敏感系數(shù)較低，但其減小趨勢極顯著，多年相對變化較大；全年、春、秋和冬季對ET0變化的主導(dǎo)因子是平均風(fēng)速，夏季是日照時數(shù)。

氣候變化；參考作物蒸散量；P e nm a n-M o nt e i t h；焉耆盆地

由于ET0的變化是溫、風(fēng)、濕、輻射等多種氣象要素共同作用的結(jié)果，因此不同地區(qū)不同的氣候背景條件使ET0對氣候變化的響應(yīng)具有明顯的區(qū)域差異。近年來，許多學(xué)者利用敏感性分析方法研究ET0變化的原因，取得了一些有意義的成果［5-7］。雖然利用敏感性、ET0和各氣象要素的氣候傾向率及相關(guān)性等分析方法可以從定性角度得出ET0的變化與不同氣象要素變化的關(guān)聯(lián)性，但并不能客觀定量地衡量氣象要素變化導(dǎo)致的ET0的變化，即氣象要素變化對ET0的變化貢獻(xiàn)。將敏感性分析和氣象要素的相對變化結(jié)合起來，從而得到氣象要素變化對ET0變化的定量結(jié)果，可以全面地理解氣象要素對ET0變化的貢獻(xiàn)和響應(yīng)。

新疆焉耆盆地位于中國塔里木盆地北緣的巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi)，屬溫帶大陸性氣候區(qū)，降水稀少，蒸發(fā)強(qiáng)烈，四季分明。在氣候變暖背景下，研究區(qū)各氣象要素均有不同程度的變化，由于最高最低氣溫、風(fēng)速、日照時數(shù)、相對濕度等氣象要素與ET0的關(guān)聯(lián)性，各氣象要素的變化必將導(dǎo)致ET0的改變，因此，定量研究各氣象要素對ET0變化的貢獻(xiàn)，可為深入理解ET0對氣候變化的響應(yīng)提供科學(xué)依據(jù)。本文利用盆地內(nèi)的焉耆縣氣象站1961—2010年逐日最高最低氣溫、風(fēng)速、相對濕度、日照時數(shù)氣象觀測數(shù)據(jù)，基于P e nm a n-M o nt e i t h模型計算了ET0和敏感系數(shù)，結(jié)合各氣象要素的變化趨勢定量研究各氣象要素對ET0變化的貢獻(xiàn)及主要影響要素。研究結(jié)果可為區(qū)域農(nóng)業(yè)資源開發(fā)和利用、水資源優(yōu)化配置研究提供參考。

1數(shù)據(jù)和方法

1.1數(shù)據(jù)

氣象觀測數(shù)據(jù)取自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，包括1961—2010年逐日最高最低氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、風(fēng)速、降水量等。

1.2方法

1.2.1P e nm a n-M o nt e i t h模型

利用F A O在1998年推薦的P e nm a n-M o nt e i t h公式計算ET0，它以能量平衡和水汽擴(kuò)散理論為基礎(chǔ)，較全面地考慮了影響潛在蒸散的各種因素，有較好的物理依據(jù)，應(yīng)用較廣泛。其計算方法和參數(shù)取值采用《氣象干旱等級》（G B/T20481—2006）推薦的P e nm a n-M o nt e i t h模型參數(shù)和方法。

1.2.2敏感性分析

（1）電磁吸附工裝的應(yīng)用 目前電磁吸附工裝在工件搬運(yùn)及機(jī)械加工行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，采用磁力吸盤對鐵磁性材料進(jìn)行吸合固定，如機(jī)械加工車削、銑削、磨削、鏜削、鍛件模具加工的緊固工作。

ET0的敏感性分析是從定量角度分析一個或幾個相關(guān)氣象因子發(fā)生變化時，對ET0變化影響的定量參數(shù)。通過假定其他參數(shù)不變，分析單個參數(shù)的變化對模型的作用，確定模型的敏感系數(shù)，是常用的敏感性分析方法。敏感系數(shù)定義為ET0變化率與氣象因子變化率的比值，具體計算過程見文獻(xiàn)［8］。

1.2.3其他方法

采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法進(jìn)行突變分析。氣象要素的長期變化趨勢采用線性回歸分析?；貧w系數(shù)表示氣候變量的趨勢傾向，回歸系數(shù)為正時，說明隨時間的增加氣候變量呈上升趨勢；反之亦然?；貧w系數(shù)的大小反映了氣候變量上升或下降的速率。氣候趨勢系數(shù)表示某氣候要素的長期趨勢變化的方向和程度，即時間和氣候要素的相關(guān)系數(shù)。

2結(jié)果分析

2.1參考作物蒸散量的突變分析

下圖（a）和（b）分別給出了研究區(qū)ET0的M-K突變檢驗結(jié)果和累積距平曲線。由累積距平曲線可見，ET0在1964年和1983年前后發(fā)生轉(zhuǎn)折，1964年前，ET0累積距平減少，之后為正距平，至1983年以后為負(fù)距平，且逐年減少。M-K突變檢驗中的U F和U B兩條曲線在1983年前有多個交點(diǎn)，1983年以后順序曲線持續(xù)減小，在1985年超過了0.05信度線，減少趨勢更為顯著。綜合M-K突變檢驗和累積距平分析結(jié)果，可確定研究區(qū)ET0在1983年前后發(fā)生突變減少，1983年為突變年。

研究區(qū)1961—2010年ET0M-K突變檢驗和累積距平圖

2.2ET0和影響要素的年際變化

近50年來，研究區(qū)ET0呈逐年減少的變化趨勢，回歸系數(shù)為 -1.818m m/年，趨勢系數(shù)為0.481，通過了0.01顯著性檢驗，ET0減少趨勢極顯著。春、夏、秋、冬四季（下同）ET0均呈減小的變化趨勢，分別為-0.505m m/年、-1.039m m/年、-0.183m m/年、-0.091m m/年，其中春季通過了0.05的顯著性檢驗，減少趨勢顯著，夏季通過了0.01顯著性檢驗，減少趨勢極顯著。與ET0變化相關(guān)的各氣象要素年際變化趨勢并不一致，其中平均風(fēng)速、日照時數(shù)變化趨勢分別為-0.026m/（s·年）、-8.260h/年，趨勢系數(shù)分別為0.938、0.703，均通過了0.01的顯著性檢驗，減少趨勢極顯著。最高、最低氣溫均有升高趨勢，分別為0.016℃/年、0.041℃/年，趨勢系數(shù)分別為0.401、0.781，也通過了0.01顯著性檢驗。相對濕度的變化趨勢為-0.026%/a，減小趨勢不顯著。春季平均風(fēng)速、夏季日照時數(shù)的減小趨勢，冬季最高最低氣溫升高趨勢年內(nèi)變化最顯著。

由下表中ET0和各氣象要素分時段變化趨勢結(jié)果可見，ET0發(fā)生突變后有不顯著的增加趨勢。其他各氣象要素在ET0突變前后變化趨勢差異明顯，平均風(fēng)速在ET0突變前減少趨勢達(dá)-0.034m/（s·年），突變后為-0.013m/（s·年），相對濕度在突變后減小趨勢達(dá)-0.113%/年，減少趨勢極顯著，日照時數(shù)突變后減少趨勢極顯著，為-9.372h/年，最高、最低氣溫在突變后增加趨勢分別達(dá)到0.037℃/年、0.070℃/年。綜合來看，研究區(qū)ET0發(fā)生突變前，平均風(fēng)速減少趨勢最顯著，其他各相關(guān)要素變化趨勢均不顯著，突變后，平均風(fēng)速減少趨勢變小，其他各相關(guān)要素變化趨勢極顯著。

1961—2010年研究區(qū)ET0和各氣象要素分時段變化趨勢表

2.3引起ET0變化的氣象要素貢獻(xiàn)

氣象要素的變化是導(dǎo)致ET0變化的決定性因素，為了探討各氣象要素對其變化的影響程度，采用氣象要素敏感系數(shù)與多年相對變化結(jié)合的方法定量分析各要素對ET0變化的貢獻(xiàn)。

平均風(fēng)速對ET0變化的貢獻(xiàn)為-1.925m m/年，平均風(fēng)速的顯著減少使其對ET0變化表現(xiàn)為負(fù)貢獻(xiàn)。四季的貢獻(xiàn)分別為-0.547m m/年、-0.305m m/年、-0.404m m/年、-0.319m m/年。相對濕度的不顯著減小導(dǎo)致ET0的微弱增加，其貢獻(xiàn)為0.34m m/年，四季的貢獻(xiàn)分別為0.035m m/年、0.011m m/年、0.169m m/年、0.052m m/年，秋季相對濕度對ET0變化的貢獻(xiàn)最大。日照時數(shù)的顯著減少導(dǎo)致ET0的減小，其貢獻(xiàn)為-0.634m m/年，四季的貢獻(xiàn)分別為-0.094m m/年、-0.658m m/年、-0.117m m/年、-0.010m m/年，夏季日照時數(shù)減少趨勢最顯著，負(fù)貢獻(xiàn)也最大。最高氣溫的升高導(dǎo)致了ET0的增加，其貢獻(xiàn)為0.319m m/年，四季的貢獻(xiàn)分別為0.109m m/年、-0.015m m/年、0.086m m/年、0.088m m/年。最低氣溫對ET0變化的貢獻(xiàn)為0.423m m/年，由于最低氣溫上升趨勢大于最高氣溫上升趨勢，導(dǎo)致該站點(diǎn)最低氣溫的正貢獻(xiàn)高于最高氣溫的正貢獻(xiàn)，四季最低氣溫的貢獻(xiàn)分別為0.172m m/年、0.076m m/年、0.085m m/年、0.095m m/年。不同時段相對濕度敏感系數(shù)均為負(fù)值，其他各要素均為正值。從敏感系數(shù)絕對值大小可看出，ET0對相對濕度變化最敏感，最高氣溫次之，再次為平均風(fēng)速、日照時數(shù)、最低氣溫。雖然全時段平均風(fēng)速的敏感系數(shù)較小，但其多年相對變化達(dá)-45.02%，導(dǎo)致了ET0為-8.87%的負(fù)變化貢獻(xiàn)，成為1961—2010年ET0減小的最大貢獻(xiàn)要素，其次是日照時數(shù)，雖然相對濕度的敏感系數(shù)絕對值最大，但由于其多年相對變化僅為-1.95%，僅對ET0產(chǎn)生了1.7%的正貢獻(xiàn)，最高氣溫敏感系數(shù)僅次于相對濕度，貢獻(xiàn)僅為1.55%，最低氣溫的敏感系數(shù)雖然只有0.085，由于其24.29%的多年相對變化，也導(dǎo)致ET0為2.065%的正變化貢獻(xiàn)。從ET0突變前后各氣象要素貢獻(xiàn)對比來看，平均風(fēng)速的貢獻(xiàn)明顯減小，從-10.07%減至-5.03%，其他各要素貢獻(xiàn)均明顯增大。

3結(jié) 語

本文利用Penman-Monteith模型計算了焉耆盆地1961—2010年參考作物蒸散量，并分析了參考作物蒸散量對平均風(fēng)速、相對濕度、日照時數(shù)、最高最低氣溫的敏感系數(shù)，結(jié)合各氣象要素的多年相對變化定量探討了ET0變化的原因。

a.近50年來，研究區(qū) ET0平均以 -1.818m m/年的趨勢減少，夏季減少趨勢最顯著，在1983年前后ET0發(fā)生突變，突變后有不明顯的增加趨勢。

b.相對濕度對ET0的變化敏感性最高，平均風(fēng)速和日照時數(shù)敏感系數(shù)較低。但平均風(fēng)速和日照時數(shù)多年相對變化分別達(dá)-45.017%、-16.774%的減小幅度，使平均風(fēng)速成為研究區(qū)ET0變化貢獻(xiàn)最大的氣象要素，日照時數(shù)次之，最高氣溫貢獻(xiàn)最低。

c.全年、春、秋和冬季的對ET0變化的主導(dǎo)因子是平均風(fēng)速，夏季是日照時數(shù)，一年四季ET0變化的主導(dǎo)因子是相對濕度。由于夏季日照時數(shù)極顯著減少，導(dǎo)致突變后夏季主導(dǎo)因子為日照時數(shù)。

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Q u an t i t at i vean al ys i s onmET e or ol ogi c al f ac t or s of X i n j i an g Y an s h i B as i nr e f e r e n c ec r oPe vaP ot r an s P i r at i onc h an ge

WE I G ua ng hui
（X i nj i ang T ar i mR i v e r B as i n A dm i ni s t r at i o n，K o r l a 841000，C hi na）

P e nm a n M o nt e i t h m o de li sa do pt e d f o ra na l y z i ngs e ns i t i v i t yo fET0o n t hehi g he s tt e m pe r a t ur e，t hel o w e s t t e m pe r a t ur e，w i nd s pe e d，s uns hi net i m ea nd r e l a t i v ehum i di t ya c c o r di ngt oda i l ym ET e o r o l o g i c a l da t ao f X i nj i a ngY a ns hi m ET e o r o l o g i c a l s t a t i o n f r o m1961t o 2010i n t hepa pe r.R e l a t i v ec ha ng e s o f a l l m ET e o r o l o g i c a l e l e m e nt s f o r m a nyy e a r s a r e c o m bi ne d f o r qua nt i t a t i v e l ydi s c us s i ngdo m i na nt f a c t o r sa f f e c t i ngET0v a r i a t i o n.R e s ul t ss ho wt ha t ET0i sr e duc e d i n t he r e s e a r c h a r e aw i t h t hET r e nd o f-1.818m m/y e a r i n r e c e nt 50y e a r s.T he r e duc t i o n t r e nd i n s um m e r i s t he m o s t pr o m i ne nt. ET0unde r w e nt m ut a t i o n be f o r ea nd a f t e r 1983.Se ns i t i v ec o e f f i c i e nt o f a v e r a g ew i nd s pe e d a nd s uns hi net i m ei sl o w. H o w e v e r，i t sde c r e a s i ngt r e nd i se x t r e m e l ys i g ni f i c a nt.Y e a r so f r e l a t i v ec ha ng e si sdi f f e r e nt.D o m i na nt f a c t o ro n ET0v a r i a t i o n i s a v e r a g ew i nd s pe e d i n t hew ho l ey e a r，s pr i ng，a ut um n a nd w i nt e r，a nd s uns hi nET i m e i s t he do m i na nt f a c t o r i n s um m e r.

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1005-4774（2015）04-0078-04

10.16616/j.cn ki.10-1326/T V.2015.04.024