海南島參考作物蒸散量時(shí)空變化特征及成因分析*

鄒海平，陳匯林，田光輝，陳小敏，白 蕤，佟金鶴

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海南島參考作物蒸散量時(shí)空變化特征及成因分析*

鄒海平，陳匯林，田光輝，陳小敏，白 蕤，佟金鶴

（海南省氣象科學(xué)研究所，海口 570203）

根據(jù)海南島18個(gè)氣象站1971–2010年逐日氣象資料和Penman–Monteith模型計(jì)算各站ET0，利用線性回歸和ArcGIS空間插值技術(shù)分析年和四季ET0的時(shí)空變化特征，并采用敏感系數(shù)和氣象因子的相對變化率相結(jié)合的方法對年和四季ET0變化成因進(jìn)行分析。結(jié)果表明：海南島18個(gè)市（縣）年ET0均值為1191.4mm，其空間分布，除夏季外，年和其余各季ET0大致呈由東北向西南遞增的趨勢。近40a海南島18個(gè)市（縣）年ET0的氣候傾向率均值為-5.0mm×10a-1，其中13市（縣）為負(fù)值，5市（縣）為正值。春、夏、秋、冬四季ET0的氣候傾向率分別為-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1?？傮w來看，年ET0減少的區(qū)域主要是由于春季ET0減少所致，年ET0增加的區(qū)域主要是因夏季ET0增加之故。引起海南島大部分地區(qū)年和春、夏、秋季ET0減少的主要原因是平均風(fēng)速減小和日照時(shí)數(shù)的減少，冬季ET0減少除與平均風(fēng)速減小、日照時(shí)數(shù)減少有關(guān)外，水汽壓增加也是主要成因之一。年和四季ET0增加的區(qū)域主要是平均最高和平均最低氣溫升高。

參考作物蒸散量；Penman–Monteith；敏感系數(shù)；貢獻(xiàn)率；海南島

參考作物蒸散量（ET0）是指水分供應(yīng)不受限制時(shí)，某一參考下墊面蒸散到空氣中的水量。聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）將其定義為“假設(shè)作物高度為0.12m，冠層阻力固定為70s×m-1，反照率為0.23的參考冠層的蒸散，非常類似于高度一致、生長旺盛完全覆蓋地面且水分供應(yīng)充足的開闊綠色草地的蒸散”[1]。近年來，有關(guān)全球變化背景下不同地區(qū)ET0變化特征及其成因受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2-17]，其中很多學(xué)者[2-8]采用趨勢分析和相關(guān)分析法進(jìn)行研究，該方法雖然能定性說明ET0的變化與各氣象因子的關(guān)系，但不能定量給出各氣象因子的變化對ET0的實(shí)際影響。近幾年有學(xué)者[9-17]采用敏感系數(shù)和氣象因子相對變化率相結(jié)合的方法，就各氣象因子的變化對ET0的定量影響進(jìn)行初步探討表明，該方法可定量給出氣象因子對ET0變化的實(shí)際貢獻(xiàn)，用于解釋ET0變化成因更具備合理性和可行性[14]。

海南島位于南海北部，面積約3.4萬km2。海南島是農(nóng)業(yè)島，是重要的冬季瓜菜、熱帶水果、天然橡膠生產(chǎn)基地和農(nóng)作物種子南繁基地。農(nóng)業(yè)是第一用水大戶，用水量約占全島總用水量的80%，其中農(nóng)田灌溉占總用水量的66%，水田灌溉水的利用率僅40%～50%[18]，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家。近年來，部分地區(qū)為緩解水資源不足的問題，過度開采地下水，造成地下水位快速下降，形成巨大的地下水降落漏斗[18]，對生態(tài)環(huán)境造成不利影響。作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的命脈，水資源能否得到科學(xué)配置和合理利用將直接影響海南島農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。ET0是計(jì)算作物需水量、制定作物灌溉制度和區(qū)域水資源供需計(jì)劃的基本依據(jù)[19]，同時(shí)也是水資源合理利用和評價(jià)研究中的重要內(nèi)容之一[7]。ET0僅受氣象因子的影響[1]，近年有關(guān)海南島氣候變化的研究表明，過去的幾十年里，全島各地溫度[20]、風(fēng)速[21-22]、相對濕度[22]和日照[23]等氣象要素均發(fā)生了不同程度的變化。而目前涉及海南島ET0時(shí)空變化特征及成因的研究尺度為全國尺度[17]，選用海南氣象站點(diǎn)較少，得出的結(jié)論不夠細(xì)致全面。本研究擬基于海南島18個(gè)氣象臺站1971-2011年逐日氣象資料，利用Penman–Monteith公式計(jì)算各站ET0，結(jié)合線性回歸方法和ArcGIS反距離加權(quán)（IDW）空間插值技術(shù)分析海南島年和四季ET0的時(shí)空變化特征，并采用敏感系數(shù)和氣象因子相對變化率相結(jié)合的方法對年和四季ET0變化成因進(jìn)行定量分析，為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)灌溉和水利工程建設(shè)及水資源合理利用與評價(jià)等提供更全面的科學(xué)依據(jù)[15]。

1 資料與方法

1.1 資料來源與處理

氣象資料來自海南省氣象信息中心，包括海南島18個(gè)市（縣）氣象站1971年3月1日-2011年2月28日的逐日平均最高、最低氣溫，日照時(shí)數(shù)，平均風(fēng)速，水汽壓和氣壓。季節(jié)的劃分采用氣象學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，即3-5月為春季，6-8月為夏季，9-11月為秋季，12月-翌年2月為冬季。年尺度為3月1日-翌年2月的最后一天，以1971年為例，1971年為1971年3月1日-1972年2月29日，故研究時(shí)段為1971-2010年。

1.2 方法

1.2.1 ET0的計(jì)算方法

采用FAO1998年推薦的Penman-Monteith公式[1]計(jì)算ET0，其中計(jì)算凈輻射的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)a和b采用李艷蘭等[24]計(jì)算的海南逐月經(jīng)驗(yàn)系數(shù)值，其余各項(xiàng)參數(shù)的計(jì)算均采用FAO推薦的標(biāo)準(zhǔn)。

1.2.2 氣象因子對ET0的貢獻(xiàn)率

氣象因子對ET0的貢獻(xiàn)率為ET0對該氣象因子的敏感系數(shù)與該因子的多年相對變化率的乘積[17]，即

ET0的實(shí)際變化為

各氣象因子的貢獻(xiàn)之和為氣象因子對ET0變化的總貢獻(xiàn)[16]，即

1.2.3 其它方法

利用Excel2007軟件，采用線性回歸方法進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。氣象指標(biāo)的趨勢變化采用氣候傾向率[20]表示。氣象指標(biāo)的空間分布圖采用ArcGIS9.3軟件中的IDW模塊插值生成，柵格大小為200m×200m。

2 結(jié)果與分析

2.1 海南島ET0空間分布及變化趨勢

2.1.1 ET0的空間分布

1971-2010年海南島年ET0在1057.8～1461.7mm，均值為1191.4mm，大致呈由東北向西南遞增的趨勢（圖1a），年ET0高值區(qū)分布在西部的東方市、昌江縣及南部的三亞市，低值區(qū)在中部至東北角一帶。春季（圖1b）、秋季（圖1d）和冬季（圖1e）ET0分別在296.2～399.2mm、221.6～341.9mm和164.4～271.6mm，占年ET0的28%、23%和17%，也總體呈東北向西南遞增趨勢。與年ET0相比，春季ET0高值區(qū)和中值區(qū)向東有所擴(kuò)張，低值區(qū)相應(yīng)地向東有所收縮；秋季ET0空間分布與年ET0基本一致；冬季ET0與年ET0相比高值區(qū)向東北方向有所擴(kuò)張，低值區(qū)向東北方向有所收縮。夏季ET0在331.2～465.2mm，占年ET0的32%，空間分布上，其高值區(qū)所在區(qū)域與年ET0相似，但低值區(qū)移至中南部一帶（圖1c）。

圖1 1971-2010年季節(jié)和年尺度參考作物蒸散量（ET0）平均值的空間分布

2.1.2 ET0的變化趨勢

由圖2a可見，近40a海南島各地年ET0的氣候傾向率為-44.7～28.5?mm×10a-1，均值為-5.0mm×10a-1。線性變化趨勢特點(diǎn)不一，18個(gè)市（縣）中有3個(gè)市（縣）即澄邁縣、樂東縣、三亞市的年ET0呈顯著減少趨勢（P＜0.05），變化傾向率分別為-27.5、-29.5和-44.7mm×10a-1；2個(gè)市（縣）即東方市和瓊中縣的年ET0呈顯著增加的趨勢（P＜0.05），變化傾向率分別為22.4和28.5mm×10a-1；其它13個(gè)站點(diǎn)年ET0的線性變化趨勢均不顯著，氣候傾向率為正、負(fù)值的站點(diǎn)各有3個(gè)和10個(gè)。

春季（圖2b）ET0氣候傾向率為-11.1～6.5mm×10a-1，均值為-3.1mm×10a-1。18個(gè)市（縣）中澄邁縣、樂東縣和三亞市的ET0減少顯著（P＜0.05），氣候傾向率分別為-9.4、-8.3和-11.1mm×10a-1，其余15市（縣）春季ET0變化趨勢均不顯著，氣候傾向率為正、負(fù)值的市（縣）各有4個(gè)和11個(gè)；夏季（圖2c）ET0氣候傾向率為-6.4～10.9mm×10a-1，均值為1.8mm×10a-1。18市（縣）中有3個(gè)即定安縣、東方市和瓊中縣的ET0增加顯著（P＜0.05），氣候傾向率分別為5.3、8.9和10.9mm×10a-1，1個(gè)市（縣）即澄邁縣的ET0減少顯著（P＜0.05），每10a減少10.9mm。其余14市（縣）夏季ET0變化不顯著，其中各有9個(gè)和5個(gè)市（縣）的氣候傾向率分別為正、負(fù)值；秋季（圖2d）ET0氣候傾向率為-11.5～6.4mm×10a-1，均值為-0.7mm×10a-1。全島澄邁縣、樂東縣和三亞市3市（縣）的ET0減少顯著（P＜0.05），氣候傾向率分別為-6.1、-7.5和-11.5mm×10a-1，1個(gè)市（縣）即瓊中縣的ET0增加顯著（P＜0.05），氣候傾向率為6.4mm×10a-1。其余14站點(diǎn)秋季ET0變化不顯著，氣候傾向率為正、負(fù)值的站點(diǎn)各有8個(gè)和6個(gè)；冬季（圖2e）ET0氣候傾向率為-21.0～4.6mm×10a-1，均值為-2.8mm×10a-1。其空間分布與春季較為相似，澄邁縣、樂東縣和三亞市3市（縣）的ET0減少顯著（P＜0.05），氣候傾向率分別為-5.7、-8.0和-21.0mm×10a-1，1個(gè)市（縣）瓊中縣增加顯著（P＜0.05），氣候傾向率為4.6mm×10a-1。其余14市（縣）ET0冬季變化均不顯著，氣候傾向率為正、負(fù)值的市（縣）各有3個(gè)和11個(gè)。

圖2 年和季節(jié)尺度參考作物蒸散量氣候傾向率的空間分布

注：▲、▼分別表示顯著增加、減少（P＜0.05），△、▽分別表示變化趨勢不顯著

Note：▲is significant increase，▼is significant decrease, △and▽are insignificant change

結(jié)合年和四季ET0氣候傾向率發(fā)現(xiàn)，年ET0氣候傾向率為正值的5個(gè)市（縣），均表現(xiàn)為夏季ET0氣候傾向率的值最大，表明夏季ET0增加是該5市（縣）年ET0增加的主要原因。年ET0氣候傾向率為負(fù)值的13個(gè)市（縣）中，除三亞市和陵水縣為冬季ET0氣候傾向率的值最小外，其余11市（縣）均是春季ET0氣候傾向率的值最小，表明總體上年ET0減少的市（縣）主要是由春季ET0減少所致。

2.2 海南島ET0對氣象因子的敏感性

根據(jù)近40a的逐日氣象資料，利用式（2）計(jì)算得到ET0對各氣象因子的逐日敏感系數(shù)，再求均值分別得到年和四季敏感系數(shù)，結(jié)果見圖3。由圖可見，海南島各市（縣）年和四季ET0除對平均水汽壓的敏感系數(shù)為負(fù)外，對其余4項(xiàng)氣象因子的敏感系數(shù)均為正值，表明年和四季ET0隨水汽壓增加而減少，隨平均最高、最低氣溫以及日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速的增加而增加。比較年ET0對5個(gè)氣象因子年敏感系數(shù)的絕對值（圖3a）發(fā)現(xiàn)，近40a年ET0顯著減少的澄邁縣、樂東縣和三亞市3個(gè)市（縣）和顯著增加的東方市和瓊中縣2市（縣）均表現(xiàn)為平均最高氣溫＞水汽壓＞平均最低氣溫＞日照時(shí)數(shù)＞平均風(fēng)速，這說明該5個(gè)市（縣）年ET0對平均最高氣溫的變化最敏感，對水汽壓、平均最低氣溫、日照時(shí)數(shù)變化的敏感性依次降低，對平均風(fēng)速敏感性最小。其余年ET0變化不顯著的13個(gè)市（縣）也均表現(xiàn)出上述規(guī)律。春季ET0顯著減少的澄邁縣、樂東縣和三亞市3市（縣）和其余ET0變化不顯著15個(gè)市（縣）對各氣象因子敏感系數(shù)絕對值的排序與年ET0一致（圖3b）；夏季ET0顯著增加的定安縣、東方市和瓊中縣3個(gè)市（縣）和顯著減少的澄邁縣及其余ET0變化不顯著的14市（縣）敏感系數(shù)絕對值排序與年ET0基本一致（圖3c）；秋季ET0顯著減少的澄邁縣、樂東縣和三亞市3市（縣）和顯著增加的瓊中縣及其它ET0變化不顯著的14個(gè)市（縣）敏感系數(shù)絕對值排序與年ET0一致（圖3d）；冬季ET0顯著減少的澄邁縣、樂東縣和三亞市3市（縣）和顯著增加的瓊中縣及其它ET0變化不顯著的14個(gè)市（縣）敏感系數(shù)絕對值排序與年ET0基本一致（圖3e）?？傮w而言，海南島各市（縣）年和四季ET0對各氣象因子敏感系數(shù)絕對值的排序總體表現(xiàn)出“平均最高氣溫＞水汽壓＞平均最低氣溫＞日照時(shí)數(shù)＞平均風(fēng)速”的規(guī)律。

圖3 年和季節(jié)尺度ET0對氣象因子的敏感系數(shù)

注：Tmax為平均最高氣溫，Tmin為平均最低氣溫，U2為平均2m高風(fēng)速，ea為實(shí)際水汽壓，n為日照時(shí)數(shù)。下同

Note: Tmaxis average maximum temperature, Tminis average minimum temperature, U2is mean wind speed at 2m height, eaisactual vapor pressure, n is sunshine hours. The same as below

2.3 氣象因子變化對海南島ET0變化的貢獻(xiàn)率

利用式（3）計(jì)算各氣象因子近40a年和四季的相對變化率，再利用式（1）得到各氣象因子對年和四季ET0的貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表1和圖4。海南島各地各氣象因子對年ET0變化的總貢獻(xiàn)率在趨勢和數(shù)值上與年ET0實(shí)際變化基本一致（表1），四季亦是如此（結(jié)果略），表明結(jié)合敏感系數(shù)和氣象因子的多年相對變化率來解釋海南島年和四季ET0變化的原因是合理可行的。

由表1和圖4b可以看出，近40a，海南島年ET0減少（即年ET0實(shí)際變化為負(fù)值）的13市（縣），平均風(fēng)速下降、日照時(shí)數(shù)減少以及水汽壓增大是其年ET0減少的原因，而其余5市（縣）年ET0增加的原因除平均最高氣溫和平均最低氣溫升高外，部分市（縣）還包括平均風(fēng)速增大、日照時(shí)數(shù)增多。將與年ET0實(shí)際變化同符號（正號或負(fù)號）的氣象因子貢獻(xiàn)率按絕對值由大到小排序，發(fā)現(xiàn)前二者占與年ET0實(shí)際變化同符號的氣象因子貢獻(xiàn)率總和的比例普遍在80%以上，說明前兩個(gè)氣象因子變化是引起年ET0變化的主要原因，因此，將前兩個(gè)氣象因子定義為主要因子。年ET0顯著減少的澄邁縣、樂東縣和三亞市的主要因子均為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)，其余年ET0減少不顯著的10市（縣）的主要因子也基本為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)。將年ET0減少情況與各氣象因子的相對變化率以及年ET0對其敏感性進(jìn)行對比可以看出，雖然年ET0對平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的敏感性較低，但因平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的相對變化（減少）明顯（圖4a），導(dǎo)致其對年ET0減少的貢獻(xiàn)率絕對值仍然較大，以澄邁縣為例，雖然平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的年敏感系數(shù)分別僅為0.127和0.260，但因其多年相對變化率分別高達(dá)-51.21%和-24.51%，導(dǎo)致其對年的貢獻(xiàn)率分別高達(dá)-6.50%和-6.38%。年ET0顯著增加的東方市和增加不顯著的3市（縣）的主要因子均為平均最高氣溫和平均最低氣溫，說明總體上這些區(qū)域氣溫升高對年ET0增加的貢獻(xiàn)超過了其它因子的負(fù)貢獻(xiàn)。瓊中縣有些特殊，其主要因子為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)。

表1 1971-2010年各氣象因子對年ET0變化的總貢獻(xiàn)率和年ET0實(shí)際變化

圖4 1971?2010年各氣象因子的年相對變化率及其對年ET0變化的貢獻(xiàn)率（%）

氣象因子對四季ET0的影響與其對年ET0的影響大致相同（結(jié)果略）。春季、夏季和秋季ET0顯著減少的市（縣）的主要因子也均為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)，其余ET0減少不顯著的市（縣）的主要因子基本也為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)。冬季情況則有所不同，ET0顯著減少的3市（縣）和減少不顯著的11市（縣）其主要因子除平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)外，還包括水汽壓。四季ET0增加不顯著的市（縣）其主要因子為平均最高氣溫和平均最低氣溫，增加顯著的市（縣）（瓊中縣）其主要因子還包括平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)。

3 結(jié)論與討論

（1）1971-2010年，海南島18市（縣）年ET0均值為1191.4mm，大致呈由東北部向西南部遞增趨勢，與高素華等[25]研究結(jié)果較一致。春季、秋季和冬季ET0空間分布與年ET0較相似。夏季ET0有所不同，其高值區(qū)所在區(qū)域與年ET0相似，但低值區(qū)移至中南部一帶。ET0年內(nèi)分布表現(xiàn)為夏季＞春季＞秋季＞冬季。

（2）1971-2010年，海南島18市（縣）年ET0的氣候傾向率均值為-5.0mm×10a-1，略高于全國-4.3mm×10a-1[11]的平均水平，線性變化特點(diǎn)不一，減少顯著、減少不顯著、增加顯著和增加不顯著的站點(diǎn)各有3個(gè)、10個(gè)、2個(gè)和3個(gè)。春、夏、秋、冬四季ET0的氣候傾向率均值分別為-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1，線性變化特點(diǎn)也均不一?？傮w而言，海南島年ET0減少的區(qū)域主要是由春季ET0減少所致，年ET0增加主要由夏季ET0增加所致。

（3）海南島各地年和四季ET0對氣象因子的敏感系數(shù)中，僅水汽壓敏感系數(shù)為負(fù)值。18市（縣）年ET0對氣象因子的敏感性由強(qiáng)到弱排序均為平均最高氣溫＞水汽壓＞平均最低氣溫＞日照時(shí)數(shù)＞平均風(fēng)速，與劉昌明等[26]結(jié)論基本一致。各市（縣）四季ET0對氣象因子的敏感性規(guī)律與年ET0基本一致。

（4）利用敏感系數(shù)和氣象因子相結(jié)合的方法定量分析海南島ET0變化的主要因子具有較好的效果。近40a引起海南島大多數(shù)市（縣）年、春季、夏季和秋季ET0減少的主要原因?yàn)槠骄L(fēng)速下降和日照時(shí)數(shù)減少，冬季ET0減少除平均風(fēng)速下降和日照時(shí)數(shù)減少的原因外，還包括水汽壓增加。Yin等[17]認(rèn)為日照時(shí)數(shù)減少是亞熱帶和熱帶地區(qū)年ET0減少的主要原因，與本文結(jié)論略有不同。這可能是由研究尺度和所用氣象站點(diǎn)不同所致，Yin等的研究區(qū)域?yàn)槿珖渲猩婕昂Ｄ蠉u的氣象站點(diǎn)僅7個(gè)，得出的是宏觀尺度上的結(jié)論，而本文研究區(qū)域?yàn)楹Ｄ蠉u，所用氣象站點(diǎn)多達(dá)18個(gè)，得出的是小尺度上的結(jié)論，更精確。有學(xué)者研究表明，海南島年平均風(fēng)速[21-22]和年日照時(shí)數(shù)[23]總體表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，對本文結(jié)論是一個(gè)較好的佐證。而致使海南島部分市（縣）年和四季ET0增加的主要原因是平均最高氣溫和平均最低氣溫升高，其中瓊中縣還包括平均風(fēng)速增大和日照時(shí)數(shù)減少。在分析各氣象因子對年ET0的貢獻(xiàn)率時(shí)，發(fā)現(xiàn)臨高縣和瓊海市各氣象因子對年ET0的總貢獻(xiàn)率為正值而年ET0實(shí)際變化為負(fù)值的情況，同時(shí)通過查閱文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)其它學(xué)者[17,27]的研究也出現(xiàn)了類似情形，原因可能是因?yàn)镋T0除主要受平均最高氣溫、平均最低氣溫、水汽壓、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速影響外，還受其它氣象因子如平均氣溫、氣壓的影響，如果僅考慮對ET0影響較大的氣象因子而不考慮其它因子的影響就可能出現(xiàn)上述情形。

（5）近40a海南島大部分地區(qū)年ET0減少，加上年降水量增加[20-22]，表明海南島大部分地區(qū)朝著變“濕”方向發(fā)展，對海南島農(nóng)業(yè)發(fā)展總體是有利的。但北部的定安縣、西部的東方市及中部的白沙縣、瓊中縣和五指山市5市（縣）的年ET0增加，而其年降水量增加也較少，因此，上述5市（縣）需加強(qiáng)水利灌溉設(shè)施的修建和節(jié)水灌溉機(jī)械的使用，以提高農(nóng)業(yè)抗旱能力。

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Spatiotemporal Change Characteristics and Causes Analysis of Reference Crop Evapotranspiration in Hainan Island

ZOU Hai-ping, CHEN Hui-lin, TIAN Guang-hui, CHEN Xiao-min, BAI Rui, TONG Jin-he

（Institute of Meteorological Science of Hainan Province, Haikou 570203, China）

Based on the daily data of 18 meteorological stations in Hainan Island from 1971 to 2010, spatiotemporal change characteristics of ET0of year and the four seasons were analyzed with linear regression and ArcGIS spatial interpolation techniques after calculation with the Penman-Monteith model. Then the sensitivity coefficients were combined with the relative changes of meteorological factors to study the causes of change of ET0of year and the four seasons. The results showed that the average annual ET0of 18 stations was 1191.4mm, and except for summer, ET0of year and the other 3 seasons increased from the northeast to southwest approximately. The average climate change rate of annual ET0of 18 stations was -5.0mm×10y-1in recent 40 years, among which 13 stations’ climate change rates were negative and 5 stations’ were positive. The average climate change rate of four seasons’ ET0were -3.1, 1.8, -0.7 and -2.8mm×10y-1, respectively. Overall, 13 stations’ annual ET0decreased mainly due to the decrease of ET0of spring, and the rest 5 stations’ increase was mainly due to the increase of ET0of summer. The attribution analysis showed that mean wind speed’ decrease and sunshine hours’ reduction was by and large the main reason for the decrease of ET0of year, spring, summer, and autumn in most areas of Hainan Island. Besides the reason above, the decrease of vapor pressure was also one of the major causes for the decrease of winter’s ET0. On the other hand, the major reason for the increase of annual and four seasons’ ET0was the rise of the average maximum and minimum temperature.

Reference crop evapotranspiration; Penman-Monteith;Sensitivity coefficient; Contribution; Hainan Island

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.01.003

鄒海平,陳匯林,田光輝,等.海南島參考作物蒸散量時(shí)空變化特征及成因分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(1):18-26

2017-04-27

海南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（417300；20154172）；國家自然科學(xué)基金（41465005；41765007；41675113）

鄒海平（1987-），碩士生，工程師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)氣象。E-mail：google2456@163.com