1960—2013年中國地表潛在蒸散發(fā)時空變化及其對氣象因子的敏感性

趙亞迪，劉永和，李建林，劉　秀

（河南理工大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 焦作 454000）

潛在蒸散發(fā)是指充分供水條件下的區(qū)域蒸散發(fā)能力。由于實際蒸散發(fā)難以被觀測，人們常以參照潛在蒸散發(fā)（ET0）來估算實際蒸散發(fā)量。由世界糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith（PM）方法是計算ET0使用最廣泛的公式[1]。潛在蒸散發(fā)是對區(qū)域氣候因素的變化的反映，定量化分析氣候變化對ET0的影響及其驅(qū)動因素有利于揭露氣候變化對生態(tài)環(huán)境變化的機理。前人在該方面的研究得出了一些結(jié)論。如研究發(fā)現(xiàn)ET0和蒸發(fā)皿觀測蒸散發(fā)在過去幾十年呈現(xiàn)出下降趨勢[2-7]，且研究還發(fā)現(xiàn)ET0和觀測蒸散發(fā)在世界大多數(shù)地區(qū)從1980后開始呈現(xiàn)出增長趨勢[8-20]。Liu Xiaomang等[11]通過研究得出從1970—2005年間西藏地區(qū)蒸發(fā)皿的蒸散發(fā)以3.06 mm/10 a的速度減少。尹云鶴等[12]研究得出從1971—2008年間中國平均潛在蒸散發(fā)整體呈下降趨勢，但20世紀(jì)90年代以后有所增加，主要歸因于風(fēng)速和日照時長，其中風(fēng)速減小是影響中國北方溫帶和青藏高原地區(qū)年潛在蒸散發(fā)降低的主要原因，日照時長的減少是影響亞熱帶和熱帶地區(qū)年潛在蒸散發(fā)減少的主要原因。Gong Lebing等[5]通過研究長江流域得出ET0對相對濕度最敏感，其次是太陽輻射、氣溫和風(fēng)速。劉昌明等[10]通過研究中國地區(qū)的潛在蒸散發(fā)，發(fā)現(xiàn)在全國范圍內(nèi)，潛在蒸散發(fā)對水汽壓最敏感，其次是最高氣溫、太陽輻射、風(fēng)速、最低氣溫，全國范圍內(nèi)潛在蒸散發(fā)減少的趨勢為6.204 mm/10 a。劉小莽[13]等通過研究海河流域的潛在蒸散發(fā)的氣候敏感性分析得出潛在蒸散發(fā)對水汽壓最為敏感，其次是溫度和太陽輻射。劉憲峰等[14]通過對西北五省潛在蒸散發(fā)的研究發(fā)現(xiàn)西北五省ET0整體呈現(xiàn)出下降趨勢，降速為-0.72 mm/a，影響ET0變化的主導(dǎo)因素為風(fēng)速，但風(fēng)速在不同的季節(jié)、不同的區(qū)域影響方位有所差異。Xu Chongyu等[15]通過對長江流域的研究發(fā)現(xiàn)ET0和觀測蒸散發(fā)明顯呈現(xiàn)出下降趨勢，造成這種影響的主要是由于太陽輻射明顯的減少，其次是風(fēng)速的減少，敏感性分析發(fā)現(xiàn)ET0最為敏感的氣象因子是太陽輻射，其次是相對濕度、氣溫和風(fēng)速。高歌等[16]通過對中國580個氣象站逐月資料的研究發(fā)現(xiàn)全國及大多數(shù)流域的年際和季節(jié)潛在蒸散發(fā)與日照時數(shù)、風(fēng)速、相對濕度等要素關(guān)系密切，但這45 a日照時數(shù)、風(fēng)速的明顯減少可能是導(dǎo)致大多數(shù)地區(qū)潛在蒸散量減少的主要原因。楊海昌等[17]通過對瑪納斯河流域綠洲蒸散量的研究發(fā)現(xiàn)瑪納斯河流域年蒸散量增加幅度為15.8 mm/10 a，18 a為蒸散量變化的振蕩周期，溫度升高時蒸散量增加的主要原因，氣溫和風(fēng)速是影響瑪納斯河流域潛在蒸散量的主要因素。蔡輝藝等[18]通過對淮河流域參考蒸散量的研究發(fā)現(xiàn)淮河流域大部分地區(qū)的年參考蒸散發(fā)總量呈現(xiàn)出下降趨勢，淮河以北地區(qū)的下降趨勢比淮河以南地區(qū)更為顯著。造成這種變化的主要原因是太陽輻射量的減少和風(fēng)速的減少，淮河以南地區(qū)受相對濕度變化的影響，減小幅度小?？梢姴煌腅T0計算方法以及不同的區(qū)域，得出的ET0對氣象因子的敏感性有所差異[10]。此外，也尚不確定由某一因子的變化而導(dǎo)致的潛在蒸散量的變化幅度。潛在蒸散量變化的原因仍是個尚未解決的重大科學(xué)問題[12]。

在本研究中，采用世界糧農(nóng)組織的Penman-Monteith（FAO56-PM）公式[1]計算中國從1960—2013年的逐站點逐日潛在蒸散發(fā)ET0并和觀測值（剔除和未剔除站點觀測值為0的樣本的兩種情況）進行對比，用Sen斜率和Mann-Kendall檢驗[19]分析ET0和氣象因子的時空變化，以及借助FAO56-PM公式對ET0與氣象因子的敏感性分析來定量化不同因子的變化對ET0變化的影響。

1　數(shù)據(jù)和方法

1.1　數(shù)據(jù)

采用1960—2013年的107個中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集，包括逐日最高氣溫（Tmax）、最低氣溫（Tmin）、日照時數(shù)（SSD）、風(fēng)速（U2）、相對濕度（RHU）、平均氣壓（MP）、地表溫度（GST）和20 cm口徑蒸發(fā)皿的蒸發(fā)量，所有氣象因子資料均實施過嚴(yán)格質(zhì)量控制，部分缺測的數(shù)據(jù)采用反距離權(quán)重法進行空間內(nèi)插得到，其中20 cm口徑蒸發(fā)皿的蒸發(fā)量數(shù)據(jù)沒有進行插值。為了分析中國不同區(qū)域的ET0的特征，根據(jù)中國傳統(tǒng)的地理氣候劃分為5個地理區(qū)域。全國107個氣象站點的分布如圖1所示。

圖1　全國107個氣象站點的分布及其5個區(qū)域的劃分

1.2　方法

1.2.1參考蒸散發(fā)的模型

世界糧農(nóng)組織發(fā)布的FAO56-PM公式（參考Cai等[20]；Gavilán等[21]；Tabari等[22]）被用來估算ET0：

其中，ET0為潛在蒸散發(fā)（mm），Rn為作物表層凈輻射（MJ/（m2·d）），G為土壤熱通量（MJ/（m2·d）），T為日平均氣溫（℃），U2為2 m高度處風(fēng)速（m/s），es為飽和水汽壓（kPa），ea為實際水汽壓（kPa），Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa/℃），γ為干濕表常數(shù)（kPa/℃）。

Rn與Rs的關(guān)系式：

其中，as=0.198，bs=0.539，Rn為作物表層凈輻射（MJ/（m2·d）），Rns是短波輻射（MJ/（m2·d）），Rnl是長波輻射（MJ/（m2·d）），α是反照率，Rs是全球太陽輻射，Ra是大氣層外太陽輻射（MJ/（m2·d）），S為月日照時數(shù)（h），N為月最大可照時數(shù)（h），σ是斯特凡-玻爾茲曼常數(shù)（4.903 ×10-9MJ·K-4·m-2·d-1），Tx，k是24 h內(nèi)最大絕對溫度，Tn，k是24 h內(nèi)最低絕對溫度，Rso是晴天太陽輻射，c、d、e、f是經(jīng)驗系數(shù)。

1.2.2潛在蒸散量對氣象因子的敏感性分析

受氣候變化的影響，在1960—2013年期間，ET0呈現(xiàn)出減少趨勢，而各氣象因子參數(shù)也均不同程度地發(fā)生了變化[10]。為了弄清不同因子對ET0這種變化的影響，可以通過Penman-Monteith公式來實施針對單個因子的敏感性分析，定量化由某一因子的變化而導(dǎo)致的潛在蒸散的變化幅度。本研究以1960—1969年這10 a的因子平均作為早期（或變化前）的因子，以2003—2014年的平均作為后期的因子，分別代入Penman-Monteith公式來實施敏感性對比分析，ET0的變化量ΔET（x）和單個氣象因子的變化量ΔMMF（x）可用式（6）～（7）來表示：

其中，x是氣象因子10 a的年均值，包括SSD，RHU，Tmax，Tmin，U2，首先保證其中一個氣象因子改變，其他氣象因子不改變的前提下，將這個改變的氣象因子2004—2013年的均值MMF（x2004—2013）代圖PM公式中，得到ET（x2003—2013），然后再將對應(yīng)的改變的氣象因子1960-1969年的均值MMF（x1960—1969）代入PM公式中，得到ET（x1960—1969），最后分別將兩者相減得到ΔET（x）和ΔMMF（x）。Sen斜率和Mann-Kendall（M-K）檢驗[19-22]被用于檢測ET0及其各因子的變化趨勢以及顯著性檢驗。

2　結(jié)果

2.1　逐日逐站點ET0和觀測值的對比分析

在逐日基礎(chǔ)上模擬得到從1960—2013年的ET0的和與從1960—2013年蒸發(fā)皿蒸散量之間的比值是0.55。由于觀測的蒸發(fā)皿蒸散量有部分0值，為缺測資料或雨天的測量資料，屬異常樣本，所以為了區(qū)分站點觀測的蒸散量的值為0的樣本對結(jié)果的影響，所以分剔除和未剔除站點觀測值為0的樣本的兩種情況進行分析。從1960—2013年逐日逐站點ET0和觀測值的相關(guān)系數(shù)的對比如圖2所示。

模擬值ET0和觀測值的線性回歸分析，結(jié)果如表1、圖3所示。

從圖2～3和表1可以看出，對模擬值ET0和觀測值的線性回歸分析表明，剔除了觀測值為0的樣本的情況下各個分區(qū)的線性回歸的相關(guān)系數(shù)從0.595～0.752提升到0.892～0.958，其中西北區(qū)域剔除觀測蒸散量值為0樣本下，線性回歸相關(guān)系數(shù)變成幾個區(qū)域中最大的。逐日逐站點ET0和觀測蒸散量值的相關(guān)系數(shù)除了西南區(qū)域的相關(guān)系數(shù)較低外，其他幾個區(qū)域的相關(guān)系數(shù)的中位數(shù)保持在0.7（未剔除觀測值為0的樣本）和0.95（剔除觀測值為0的樣本）左右，這說明在觀測蒸散量為0樣本的情況下，模擬蒸散量存在較大的偏差，這是該公式的不足之處。

圖2　1960—2013年逐日逐站點ET0和觀測值的相關(guān)系數(shù)

表1　逐日逐站點ET0和觀測值的線性回歸分析

圖3　未剔除觀測值為0的觀測值和模擬值的散點圖

2.2　蒸散量年均值的空間分布

中國ET0年均值的空間分布如圖4所示。在中國東北區(qū)域，蒸散量較低的值出現(xiàn)在東北區(qū)域的北部和東部，且全國最低值也出現(xiàn)在該區(qū)域，這可能是由于平均溫度低引起的，其中遼寧的朝陽站和內(nèi)蒙古通遼站的ET0值均大于994 mm且小于1 088.6 mm；全國蒸散量最大值出現(xiàn)在華北區(qū)域的朱日和站，其中北京站、銀川站和天津站等站點的ET0值均大于994 mm且小于1 088.6 mm；中國的中部和東部區(qū)域蒸散量變化不明顯，其中鄭州站的ET0值均大于994 mm且小于1 088.6 mm；在西北區(qū)域，蒸散量普遍較高，高值區(qū)域出現(xiàn)在新疆的南部和東部，其中新疆的烏魯木齊等站的ET0值均大于994 mm且小于1 088.6 mm；在中國西南區(qū)域，蒸散量的差異較大，這可能是受地形的影響，其中廣州站等站的ET0值均大于994 mm且小于1 088.6 mm。全國107個站點中較大的城市有北京、天津、廣州等，它們的ET0值大部分是大于994 mm且小于1 088.6 mm，潛在蒸散量是否受大城市的面積等因素的影響，這個問題有待進一步的研究。

圖4　中國1960—2013年參考蒸散量的年平均分布（單位：mm）

2.3　不同區(qū)域的蒸散量隨時間的變化

5大區(qū)域的蒸散量1960—2013年變化如圖5所示。從1960—1993年，ET0呈現(xiàn)出下降的趨勢，2004—2013年間呈增加的趨勢。從圖5a～5f中可以看出時間序列上的最大的年均值出現(xiàn)在西北區(qū)域。5個區(qū)域ET0年內(nèi)變化如圖6所示，月平均ET0較大值主要集中在4—10月，約占全年ET0的80%，全國7月的月均值ET0達到最大，而東北區(qū)、華北區(qū)域、華中和華東區(qū)域、西北區(qū)域和西南區(qū)域分別在5月、6月、7月、6月、7月達到最大值。年際月平均蒸散量在西南區(qū)域變化的范圍相對較小，而在西北區(qū)域變化相對較大。在西南區(qū)域，6月的年際月均值蒸散量小于5月和7月的年際月均值蒸散量。最大的年際月平均蒸散量出現(xiàn)在華中和華東區(qū)域的7月。

圖5　1960—2013年中國及其5個區(qū)域的ET0的時間分布

圖6　1960—2013年ET0各月均值

2.4　氣象因子和參考蒸散量的變化趨勢

使用M-K檢驗結(jié)合Sen斜率對中國1960—2013年的107個氣象站點的氣象因子變化趨勢進行分析和顯著性檢驗，其中M-K檢驗采用5%置信水平（表2）。全國的ET0呈現(xiàn)出減少的趨勢，且平均的Sen斜率的值為-6.75 mm/10 a。在中國的5個分區(qū)最高氣溫和最低氣溫都通過了M-K檢驗并呈現(xiàn)出明顯的增加趨勢，Sen斜率的值分別是0.19℃/10 a和0.39℃/10 a。除了西北區(qū)域以外的其他4個區(qū)域的日照時長都通過了M-K檢驗，且Sen斜率值為-0.15 h/10 a。平均氣壓在中國的5個區(qū)域都未能通過M-K檢驗，表明沒有明顯的變化。平均風(fēng)速除了西南區(qū)域的其他4個區(qū)域通過了M-K檢驗，且呈現(xiàn)出下降趨勢，Sen斜率的值為-0.14 m/（s·10 a）。相對濕度在除了西北區(qū)域和東北區(qū)域外的其他3個區(qū)域通過了M-K檢驗，且呈現(xiàn)出減少趨勢，Sen斜率的值為-0.51%/10 a。在西南區(qū)域蒸散量呈現(xiàn)出增加的趨勢，且Sen斜率的值為1.42 mm/10 a，而其他區(qū)域呈現(xiàn)出下降趨勢，這表明中國的氣象要素在過去54 a中發(fā)生了顯著的變化，導(dǎo)致了蒸散量的變化。

表2　全國及其5個區(qū)域的氣象因子和ET0的Sen斜率值

2.5　氣象因子的Sen斜率值的空間分布

最高氣溫在西北和東北區(qū)域顯著性增加（圖7a）；最低氣溫在華北和東北區(qū)域明顯增加（圖7b）；風(fēng)速在西南和華中華東區(qū)域明顯增加（圖7c）；日照時長在華北、華中和華東區(qū)域明顯減少（圖7d）；平均氣壓在全國范圍內(nèi)變化不明顯（圖7e）；相對濕度在西南、華中和華東區(qū)域顯著降低（圖7f）；地表溫度在西南區(qū)域和華中華東區(qū)域顯著下降（圖7g）。這表明，氣象因子在過去的幾十年里發(fā)生了顯著的變化。

2.6　潛在蒸散量與氣象因子的敏感性分析

圖7　1960—2013年各個氣象站點的氣象因子的Sen斜率的值

用式（6）和式（7）結(jié)合P-M公式分析了氣象因子和ET0的關(guān)系（表3）。由于平均氣壓和地表溫度引起的ET0的變化不顯著，所以不考慮它們與參考蒸散量的關(guān)系。結(jié)果表明，對整個中國來說，除去東北區(qū)域以外，由于氣象因子日照時長、風(fēng)速和相對濕度的減小導(dǎo)致的蒸散量下降量要比由于氣象因子最高氣溫和最低氣溫的上升導(dǎo)致蒸散量增加量大，在導(dǎo)致蒸散量下降的氣象因子中，相對濕度的減小對蒸散量的減少最為明顯。然而，在西南區(qū)域，日照時長的減少是導(dǎo)致蒸散量下降的主要原因。在東北區(qū)域，最高氣溫升高導(dǎo)致的蒸散量的增加，相對濕度的減小是導(dǎo)致蒸散量減少的最重要的因素，其次是風(fēng)速的降低。在東北區(qū)域、華北區(qū)域、和西北區(qū)域，蒸散量最敏感的氣象因子是相對濕度，其次是風(fēng)速；在西南區(qū)域和華中和華東區(qū)域，蒸散量最敏感的氣象因子是相對濕度，其次是日照時長。

根據(jù)上述的敏感性分析，總體而言，在1960—2013年期間，由于最高氣溫上升0.68℃會導(dǎo)致全國蒸散量增加12.81 mm；由于最低氣溫上升1.54℃會導(dǎo)致蒸散量增加14.13 mm；由于風(fēng)速減小0.51 m/s會導(dǎo)致蒸散量減少48.08 mm；由于日照時長減少0.61 h會導(dǎo)致蒸散量減少21.5 mm；由于相對濕度減小2.84%會導(dǎo)致蒸散量減少204.49 mm。在空間上，總體上在中國最高氣溫和最低氣溫的增加導(dǎo)致了蒸散量的增加，而風(fēng)速、日照時長和相對濕度的減小導(dǎo)致了蒸散量的減少。在不同區(qū)域，導(dǎo)致蒸散量增減的氣象因子也不相同。

3　討論和結(jié)論

蒸發(fā)悖論是蒸散發(fā)研究中的一個熱點問題[10]，但是一些研究表明近些年來，ET0在中國[24]和澳大利亞[24]有上升的趨勢。劉昌明等[10]研究發(fā)現(xiàn)中國在1960—2007年的最高氣溫和最低氣溫變化趨勢分別為0.205℃/10 a和0.393℃/10 a，本研究發(fā)現(xiàn)中國在1960—2013年最高氣溫和最低氣溫變化趨勢分別為0.19℃/10 a和0.39 ℃/10 a；中國在1960—2007年潛在蒸散發(fā)和風(fēng)速的變化趨勢分別為-6.204 mm/10 a和-0.115 m/(s·10 a），本研究發(fā)現(xiàn)中國在1960—2013年蒸散發(fā)和風(fēng)速的變化趨勢分別為每 -6.75 mm/10 a和-0.14 m/(s·10 a），與前人的研究相比，最高氣溫和最低氣溫上升的趨勢變緩，風(fēng)速和蒸散量下降的趨勢更加顯著；定量化了由某一因子的變化而導(dǎo)致的潛在蒸散的變化幅度，同時也發(fā)現(xiàn)了新的問題。

表3　ΔMMF（x）和 ΔET（x）的值

本研究發(fā)現(xiàn)，從全國來看，最高氣溫和最低氣溫的上升導(dǎo)致蒸散量的增加量小于由于相對濕度、風(fēng)速和日照時長的減少導(dǎo)致的蒸散量減少量，使總體上ET0呈現(xiàn)為降低趨勢。在不同區(qū)域，導(dǎo)致蒸散量增減的氣象因子也不相同。西南區(qū)域的蒸散量呈現(xiàn)出增加的趨勢，其Sen斜率的值為1.42 mm/10 a；全國全年蒸發(fā)量主要集中在4—10月，約占全年蒸發(fā)量的80%。在觀測蒸散量為0的樣本情況下，模擬蒸散量存在較大的偏差，而剔除了觀測蒸散量為0的樣本后，模擬蒸散量和蒸發(fā)皿蒸散量的相關(guān)系數(shù)有了很大的提高，這是該公式的不足之處；全國107個站點中較大的城市有北京、天津、廣州等，它們的ET0值大部分都大于994 mm且小于1 088.6 mm，潛在蒸散量是否受大城市的面積等因素的影響，由于缺乏大城市的多個站點的蒸散量觀測資料，所以無法直接判斷大規(guī)模城市化是否對蒸散量有影響，需要更多后續(xù)的研究來揭示。

本文采用世界糧農(nóng)組織的FAO56-PM公式計算中國從1960—2013年的逐站點逐日潛在蒸散發(fā)并與觀測值（剔除和未剔除站點觀測值為0的樣本的兩種情況）進行對比，用Sen斜率和MK-檢驗分析ET0和氣象因子的時空變化，并借助FAO56-PM公式對ET0與氣象因子的敏感性分析來定量化不同因子的變化對ET0變化的影響，得到以下主要結(jié)論：

（1）模擬得到逐日的潛在蒸散發(fā)的和與蒸發(fā)皿觀測到的蒸散發(fā)的和之間的比值是0.55，模擬得到逐日逐站點的潛在蒸散發(fā)與蒸發(fā)皿觀測得到的蒸散發(fā)的相關(guān)系數(shù)在0.84～0.98之間（剔除觀測值為0的樣本）和0.416～0.807之間（未剔除觀測值為0的樣本）。

（2）全國1960—2013年間，最高氣溫、最低氣溫、地表溫度分別以0.19、0.39、0.37℃/10 a的速度呈現(xiàn)出上升的趨勢，而風(fēng)速、日照時長、相對濕度分別以-0.14 m/（s·10 a）、-0.15 h/10 a、-0.51%/10 a的速度呈現(xiàn)出下降的趨勢。參考作物的蒸散量以-6.75 mm/a的速度呈現(xiàn)出下降的趨勢。1960—2013年間全國范圍內(nèi)，最高氣溫和最低氣溫分別增加0.68℃和1.54℃，相應(yīng)地導(dǎo)致ET0增加12.81 mm和14.13 mm；風(fēng)速減少0.51 m/s，日照時長減少0.61 h，相對濕度減少2.84%，將分別導(dǎo)致蒸散量減少48.08，21.5，204.49 mm。

（3）空間上，在東北區(qū)域、華北區(qū)域和西北區(qū)域，蒸散量最敏感的氣象因子是相對濕度，其次是風(fēng)速；在西南區(qū)域和華中、華東區(qū)域，蒸散量最敏感的氣象因子是相對濕度，其次是日照時長。潛在蒸散量減少最明顯的是西北區(qū)域。