基于氣候要素的鳳陽縣小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量估算

袁學(xué)所+夏志芬+葛慶云+王剛+王楠楠+郭陽+周禮清

摘 要：該文基于鳳陽國家氣象觀測(cè)站1980—2013年氣象觀測(cè)資料，運(yùn)用SPSS軟件，研究全年各月20cm口徑小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與相關(guān)氣候要素的相關(guān)關(guān)系，建立逐步回歸模型。結(jié)果表明，相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、地表溫度等要素對(duì)蒸發(fā)量年際變化影響顯著，回歸方程復(fù)相關(guān)系數(shù)大部分大于0.900。在此基礎(chǔ)上建立了年蒸發(fā)量回歸模型，月蒸發(fā)估值年合計(jì)、年降水量被引入方程，其復(fù)相關(guān)系數(shù)0.810。研究結(jié)果便于地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)調(diào)整后月（年）蒸發(fā)量的估算和續(xù)補(bǔ)，可以為農(nóng)業(yè)和生態(tài)氣象服務(wù)提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：氣候要素；小型蒸發(fā)皿；蒸發(fā)量；逐步回歸；資料續(xù)補(bǔ)；SPSS軟件

中圖分類號(hào) S161.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2017）06-0170-04

Calculations of Small Evaporation Capacity Based on the Climate Elements in Fengyang

Yuan Xuesuo et al.

（Fengyang County Bureau of Meteorology，F(xiàn)engyang 233100，China）

Abstract：Based on Fengyang national meteorological observatory meteorological observation data from 1980 to 2013，using SPSS software，the whole year months 20 cm diameter small-sized evaporation pan evaporation and related to the correlation between climate and stepwise regression model is established.Results indicate that the relative humidity，sunshine time，the surface temperature and other factors impact on evaporation interannual change significantly，the regression equation of most of the multiple correlation coefficient is greater than 0.900.Based on the regression model，annual evaporation on evaporation valuations in total，annual precipitation was introduced into equation of the multiple correlation coefficient of 0.810.The results for the ground meteorological observation business adjustment after month （year） evaporation capacity estimation and renewal，can provide the basis for agriculture and ecological meteorological service.

Key words：Climate；Small evaporating dish；Evaporation；Stepwise regression；The data renewal；SPSS software

1 引言

蒸發(fā)皿蒸發(fā)量是估計(jì)土壤蒸發(fā)和農(nóng)業(yè)水資源管理的重要指標(biāo)，是大氣蒸發(fā)能力的綜合體現(xiàn)[1]。根據(jù)中國氣象局綜合觀測(cè)司關(guān)于做好全國地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)調(diào)整工作的通知（氣測(cè)函〔2013〕321號(hào)），自2014年1月1日起，國家一般氣象站取消小型蒸發(fā)觀測(cè)。為滿足氣象服務(wù)需求，需借助相關(guān)氣候要素對(duì)蒸發(fā)量進(jìn)行定量估算。在全球氣候變化背景下，特定區(qū)域一定時(shí)期蒸發(fā)量的變化趨勢(shì)及成因研究多有報(bào)道[2-15]，例如，陳伯龍等開展了20cm口徑蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的數(shù)學(xué)物理模型研究[16]，王明星就干旱區(qū)氣象因子對(duì)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量影響做了觀測(cè)及數(shù)值模擬[17]。上述研究有利于揭示蒸發(fā)的物理過程和時(shí)空演變規(guī)律，但不是針對(duì)部分氣象臺(tái)站蒸發(fā)量停測(cè)后的資料續(xù)補(bǔ)。本研究旨在探討一種基于單站氣候要素的月（年）蒸發(fā)量簡(jiǎn)便實(shí)用估算方法，為蒸發(fā)量停測(cè)后開展農(nóng)業(yè)和生態(tài)氣象服務(wù)提供依據(jù)。

2 資料與方法

本文選取鳳陽國家氣象觀測(cè)站1980—2013年氣象觀測(cè)資料，運(yùn)用SPSS軟件[18]中相關(guān)分析、逐步回歸等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，研究全年各月小型蒸發(fā)的年際變化與同期氣溫、日照時(shí)數(shù)、降水量、降水日數(shù)、地表溫度、風(fēng)速、濕度等氣候要素的相關(guān)關(guān)系，建立逐步回歸統(tǒng)計(jì)模型。這些氣候要素涉及影響蒸發(fā)的熱力、動(dòng)力、水分三類因子[17]，具有較好的代表性，并容易取得。在此基礎(chǔ)上，對(duì)年蒸發(fā)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模。各要素采集方法：蒸發(fā)取20cm口徑小型蒸發(fā)皿觀測(cè)值（mm），氣溫取月（年）平均氣溫（℃），日照時(shí)數(shù)取月（年）日照時(shí)數(shù)合計(jì)值（h），降水量取月（年）降水量合計(jì)值（mm），地表溫度取月（年）0cm平均地溫（℃），風(fēng)速取月（年）2min平均風(fēng)速（m/s），濕度取月（年）平均相對(duì)濕度（%）。

3 結(jié)果與分析

3.1 月蒸發(fā)量與氣候要素相關(guān)分析 以鳳陽11月氣象資料為例，描述了該月蒸發(fā)量與同期日照時(shí)數(shù)、濕度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，見圖1。從圖1可以看出：隨著日照時(shí)數(shù)的增多，蒸發(fā)量隨之增大；隨著濕度的增大，蒸發(fā)量隨之減小。表明蒸發(fā)量與日照時(shí)數(shù)、濕度分別存在正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系。以此類推，其他月份蒸發(fā)量與氣候要素也存在明顯相關(guān)關(guān)系，其定量化分析結(jié)果可通過SPSS軟件統(tǒng)計(jì)得到。

[250

200

150

100

50

0][11月濕度（%）和日照時(shí)數(shù)（h）][30][50][70][90][110][130][11月烝發(fā)量（mm）][◆濕度 ■日照時(shí)數(shù)]

圖1 鳳陽11月蒸發(fā)量與同期濕度、日照時(shí)數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系

（1980—2013年）

表1列出鳳陽各月蒸發(fā)量與同期氣候要素相關(guān)系數(shù)。其信度0.05和0.01顯著性水平的相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)分別為0.339和0.436。由此可知，鳳陽各月蒸發(fā)量與同期氣候要素相關(guān)顯著，其中氣溫基本都是正相關(guān)，2、3、5—8月達(dá)顯著以上標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)極顯著標(biāo)準(zhǔn)有5個(gè)月，最大相關(guān)系數(shù)0.802（8月），表明氣溫升高對(duì)應(yīng)蒸發(fā)量增加；日照時(shí)數(shù)全部正相關(guān)，12個(gè)月均達(dá)極顯著水平，最大相關(guān)系數(shù)0.848（5月），表明日照時(shí)數(shù)增多與蒸發(fā)量增加對(duì)應(yīng)關(guān)系極好；降水量全部是負(fù)相關(guān)，12個(gè)月均達(dá)極顯著水平，絕對(duì)值最大相關(guān)系數(shù)-0.775（3月），表明降水量增多與蒸發(fā)量減小對(duì)應(yīng)關(guān)系極好；降水日數(shù)全部是負(fù)相關(guān)，12個(gè)月均達(dá)極顯著水平，絕對(duì)值最大相關(guān)系數(shù)-0.811（11月），表明降水日數(shù)增多與蒸發(fā)量減小對(duì)應(yīng)關(guān)系極好；地表溫度基本都是正相關(guān)，2—10月達(dá)顯著以上標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)極顯著標(biāo)準(zhǔn)有8個(gè)月，最大相關(guān)系數(shù)0.909（8月），表明地表溫度升高對(duì)應(yīng)蒸發(fā)量增加；風(fēng)速有8個(gè)月負(fù)相關(guān)，4個(gè)月正相關(guān)，其中11月相關(guān)系數(shù)-0.418，達(dá)顯著水平。因此在多種因子綜合作用下，風(fēng)速大蒸發(fā)量不一定就大，因風(fēng)速較大時(shí)可能熱力或水分因子配置不利而影響蒸發(fā)，這和具體天氣條件有關(guān)；濕度全部負(fù)相關(guān)，12個(gè)月均達(dá)極顯著水平，絕對(duì)值最大相關(guān)系數(shù)-0.883（11月），表明濕度增大與蒸發(fā)量減小對(duì)應(yīng)關(guān)系極好。

3.2 月蒸發(fā)量逐步回歸模擬 表2給出鳳陽各月蒸發(fā)量與氣候要素的逐步回歸方程系數(shù)及復(fù)相關(guān)系數(shù)。由表2可見，全年12個(gè)月中，有4個(gè)月入選因子數(shù)為4個(gè)（1、3、4、9月），4個(gè)月入選因子數(shù)3個(gè)（2、5、10、12月），3個(gè)月入選因子數(shù)2個(gè)（6、8、11月），1個(gè)月入選因子數(shù)1個(gè)（7月）。12個(gè)月中，各因子被引入方程的次數(shù)依次為：濕度10次、日照時(shí)數(shù)7次、地表溫度5次、風(fēng)速5次、降水量4次、氣溫3次、降水日數(shù)1次?；貧w方程復(fù)相關(guān)系數(shù)在0.900以上的10個(gè)，最高0.946（4月）；最低復(fù)相關(guān)系數(shù)0.878（7月）。各回歸方程復(fù)相關(guān)系數(shù)經(jīng)檢驗(yàn)均達(dá)極顯著水平，可以用來對(duì)月蒸發(fā)量進(jìn)行估算和續(xù)補(bǔ)。

表3給出了鳳陽月蒸發(fā)量與同期氣候要素的標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)消除了因子量綱的對(duì)系數(shù)大小的影響，可以用來比較各因子對(duì)回歸方程貢獻(xiàn)的大小。例如，1月主導(dǎo)因子排序?yàn)闈穸?、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、氣溫；2月為濕度、日照時(shí)數(shù)、氣溫；3月為濕度、降水量、地表溫度、風(fēng)速等，以此類推。比較表1可以看出，相關(guān)系數(shù)最大的，標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)通常也最大，但也有例外。例如，2月日照時(shí)數(shù)相關(guān)系數(shù)優(yōu)于濕度，但標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)相對(duì)較小。該回歸方程還引入了第3個(gè)因子即氣溫，在3個(gè)因子組合條件下，日照時(shí)數(shù)對(duì)回歸方程的貢獻(xiàn)被重新定位，濕度因子的作用得到提升。從表3可見，濕度第1排序7次，第2排序2次；日照時(shí)數(shù)第1排序2次，第2排序4次；地表溫度第1排序2次，第2排序1次；降水量第1排序1次，第2排序2次；風(fēng)速無第1排序，第2排序1次；降水日數(shù)無第1排序，第2次排序1次，氣溫?zé)o第1第2排序。因此，從標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)位次情況看，表現(xiàn)前3名的因子為濕度、日照時(shí)數(shù)、地表溫度。包括出現(xiàn)負(fù)相關(guān)情況的風(fēng)速在內(nèi)，所有入選因子的回歸系數(shù)符號(hào)均符合物理規(guī)律。

3.3 年蒸發(fā)量逐步回歸模擬 在月蒸發(fā)量估算的基礎(chǔ)上，雖然可以將各月蒸發(fā)量相加（月蒸發(fā)估值年合計(jì)）得到年蒸發(fā)量的估算值，但考慮到回歸統(tǒng)計(jì)值本身是近似值，近似值多次相加可能會(huì)造成誤差的積累，所以直接用年蒸發(fā)量與相關(guān)氣候要素建立逐步回歸統(tǒng)計(jì)模型。待選因子包括濕度、日照時(shí)數(shù)、地表溫度、風(fēng)速、降水量、氣溫、降水日數(shù)的年度值和月度值91個(gè)，同時(shí)加上月蒸發(fā)估值年合計(jì)，經(jīng)相關(guān)分析初選后，挑選影響較顯著的因子統(tǒng)計(jì)建模。最終入選因子情況如表4所列，即月蒸發(fā)估值年合計(jì)、年降水量入選回歸方程，它們與年實(shí)際蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)分別為0.769、-0.688，回歸方程復(fù)相關(guān)系數(shù)0.810，標(biāo)準(zhǔn)差63.994。年蒸發(fā)量的實(shí)際模擬情況如圖2所示。

4 結(jié)論與討論

（1）鳳陽各月氣溫、日照時(shí)數(shù)、降水量、降水日數(shù)、地表溫度、濕度與月蒸發(fā)量大部分存在顯著或極顯著相關(guān)關(guān)系，各因子相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大的分別為0.802（8月）、0.848（5月）、-0.775（3月）、-0.811（11月）、0.909（8月）、

-0.883（11月）；風(fēng)速與蒸發(fā)量的單相關(guān)多不顯著，說明風(fēng)速不是造成鳳陽蒸發(fā)量年際變化的主導(dǎo)因子。

（2）運(yùn)用逐步回歸方法建立各月蒸發(fā)量的估算模型，復(fù)相關(guān)系數(shù)在0.900以上的10個(gè)，最高為0.946。從入選因子數(shù)量看，從大到小排序?yàn)闈穸?、日照時(shí)數(shù)、地表溫度、風(fēng)速、降水量、氣溫、降水日數(shù)；從入選因子標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)排位看，依次為相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、地表溫度、降水量、風(fēng)速、降水日數(shù)、氣溫。無論是因子數(shù)量和主次排位，前3位因子均為濕度、日照時(shí)數(shù)、地表溫度。

（3）單用月蒸發(fā)估值年合計(jì)來估算年蒸發(fā)量，其相關(guān)系數(shù)0.769，擴(kuò)充91個(gè)備選因子后進(jìn)行逐步回歸分析，月蒸發(fā)估值年合計(jì)、年降水量被引入方程，其復(fù)相關(guān)系數(shù)提高到0.810。年蒸發(fā)量的模擬效果不如月蒸發(fā)量，是否有更好的因子有待進(jìn)一步探索。

（4）本文嘗試用氣候要素估算鳳陽月（年）小型蒸發(fā)量，回歸統(tǒng)計(jì)效果極顯著，物理意義確切，對(duì)其他有同類需求的觀測(cè)站有參考價(jià)值。

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