陜西省潛在蒸散發(fā)的敏感性及變化成因分析

摘要：潛在蒸散發(fā)（ET0）是準確估計作物需水量和合理制定農(nóng)田管理制度的重要參考依據(jù)，分析其對氣象要素的敏感性對評估區(qū)域陸地水資源利用效率具有重要意義。根據(jù)陜西省1955-2015年的20個氣象站的逐日實測氣象數(shù)據(jù)，利用PenmanMonteith方程計算逐日ET0，應(yīng)用敏感性公式計算ET0對最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、平均風(fēng)速、日照時數(shù)等5個關(guān)鍵氣候要素的敏感系數(shù)，探究敏感系數(shù)的時空分布規(guī)律及變化趨勢；并結(jié)合氣象要素的多年變化定量分析的變化ET0成因。結(jié)果表明：（1）ET0對氣象要素的敏感系數(shù)年內(nèi)變化幅度依次為：相對濕度>日照時數(shù)>最低氣溫>風(fēng)速>最高氣溫。（2）陜西省年均ET0對氣象要素的敏感程度均在“中”等級以上，相對濕度最為敏感；年際敏感系數(shù)顯著增減變化趨勢南北差異大，且空間分布特征表現(xiàn)不一。（3）ET0與關(guān)鍵氣候要素之間呈現(xiàn)的復(fù)雜非線性關(guān)系，使各氣象站ET0變化的主導(dǎo)氣象要素也不盡相同，存在明顯空間差異。

關(guān)鍵詞：潛在蒸散發(fā)；PenmanMonteith（PM）方程；氣候變化；敏感系數(shù)；陜西省

中圖分類號：P426文獻標志碼：A文章編號：

16721683（2018）04009008

Sensitivity of potential evapotranspiration in Shaanxi Province and attribution of its variation

AN Bin1，2，XIAO Weiwei1，2

（

1.School of Tourism & Environment，Ankang University，Ankang 725000，China；2.Engineering Technology Research Center for Water Resource Protection and Utilization of Hanjiang River，Ankang 725000，China）

Abstract：

Potential evapotranspiration（ET0） is an important reference for the accurate estimation of crops′ water[JP+2] demand and for the reasonable formulation of a farmland management system.Analysis of the sensitivity of ET0 to meteorological factors is of great significance for assessing the utilization efficiency of land water resources in a region.Based on the daily weather data from 20 meteorological stations in Shaanxi Province from 1955 to 2015，we used the FAO56 PenmanMonteith equation to calculate daily ET0.Then we used the sensitivity formula to calculate the sensitivity coefficients of ET0 to the main meteorological factors，such as the daily maximum temperature （STH），daily minimum temperature （STL），relative humidity （SRH） ，wind speed （SAW），and sunshine duration （SSD）.We explored the temporal and spatial distribution features and variation trends of the sensitivity coefficients and quantitatively analyzed the contributing factors to ET0 variation in view of the multiyear variation of the meteorological factors.Results showed that the meteorological factors sorted by the annual variation amplitude of the sensitivity coefficient of ET0 to these factors were SRH>SSD>STL>SAW>STH.The sensitivity of annual average ET0 in Shaanxi Province to the meteorological factors all reached the middle or above level.It was the most sensitive to SRH.The interannual variation trends of sensitivity coefficients showed a big difference between the north and south，and they also showed different spatial distribution characteristics.The complicated nonlinear relationship between ET0 and the key meteorological factors caused the dominant meteorological factors of ET0 to differ across different meteorological stations and to show obvious spatial difference.

Key words：

potential evapotranspiration；PenmanMonteith （PM） equation；climate change；sensitivity coefficient；Shaanxi Province

蒸散發(fā)是自然條件下的水面蒸發(fā)、土壤蒸發(fā)以及植物散發(fā)的總稱，是地表水平衡和能量平衡的重要組成部分[12]。陸地表面蒸散發(fā)可以影響降水和潛熱通量，通過這些過程可以控制氣溫的變化，調(diào)節(jié)空氣濕度，影響區(qū)域氣候特征[34]。潛在蒸散發(fā)（Potential Evapotranspiration，ET0），又稱參考作物蒸散，它表示在一定氣象條件下水分供應(yīng)不受限制時，某固定下墊面可能達到的最大蒸發(fā)蒸騰量，是實際蒸散量的理論上限[2]。無論以季節(jié)或年為研究時間尺度，潛在蒸散發(fā)與蒸發(fā)皿的實際蒸發(fā)空間相關(guān)性良好[5]。由于實際蒸散量資料的缺乏，往往參照潛在蒸散發(fā)來估算實際蒸散發(fā)[6]。因此，研究潛在蒸散發(fā)也能夠為區(qū)域作物需水的估算、地表旱情的監(jiān)測等提供重要依據(jù)。

目前，國內(nèi)有關(guān)ET0的研究多集中在中國的不同流域[78]、不同行政區(qū)[2，4，910]、不同地理分區(qū)[3，1112]等區(qū)域尺度，區(qū)域不同，ET0的變化趨勢也存在差異。在全球升溫的氣候變化背景下，ET0和氣候要素之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，致使區(qū)域ET0的增減變化呈高度復(fù)雜性和不確定性[13]。ET0增減變化機制研究的核心工作是考察ET0對關(guān)鍵氣候因子變化的敏感性，即ET0如何響應(yīng)關(guān)鍵氣候因子的變化[7]。Saxton[14]報道了美國Western Iowa凈輻射對潛在蒸散發(fā)最為敏感；尹云鶴等[2]發(fā)現(xiàn)中國ET0對相對濕度的敏感性最高；劉昌明等[6]則認為中國南方流域潛在蒸散發(fā)對水汽壓敏感，北方流域?qū)ψ罡邭鉁孛舾?；楊林山等[7]發(fā)現(xiàn)洮河流域ET0對凈輻射的敏感性最高；李斌等[8]報道了瀾滄江流域ET0整體上對日照時數(shù)最為敏感；王升等[11]研究表明黃土地區(qū)ET0對氣象要素的敏感性最高為相對濕度；張彩霞等[12]發(fā)現(xiàn)西北干旱區(qū)的河西走廊ET0對平均溫度敏感。以上針對ET0敏感性所開展的系列研究，豐富和發(fā)展了氣候變化背景下區(qū)域水文循環(huán)、農(nóng)業(yè)水資源

安全等相關(guān)內(nèi)容，具有重要的科學(xué)意義及實用價值[7，15]。

陜西地處中國西北內(nèi)陸地區(qū)，南北狹長，自南至北依次為秦巴山地、關(guān)中平原和黃土高原，地形地貌復(fù)雜，氣候類型多樣，是全球氣候變化響應(yīng)敏感地區(qū)之一，其ET0變化對氣候要素敏感性應(yīng)該有其自身特征。高蓓[16]、安彬等[17]研究表明，陜西省降水、氣溫等氣候要素區(qū)域差異性顯著，使得ET0對氣候要素的敏感性也可能存在區(qū)域差異。韋振鋒等[10]利用多元回歸分析法研究了1981～2010年氣候因子對陜西省ET0的影響強度，但未涉及到ET0對氣象要素的敏感性分析，也未有長時間尺度下陜西省ET0如何響應(yīng)氣候因素的變化的研究。因此，本文利用1955-2015年陜西省20個氣象站點的逐日氣象數(shù)據(jù)，采用PenmanMonteith （PM）方程計算區(qū)域ET0，運用敏感分析法計算ET0對不同氣候要素的敏感系數(shù)；結(jié)合敏感系數(shù)的時空分布和變化特征，深入探討敏感系數(shù)與ET0的關(guān)系及陜西省ET0發(fā)生變化的原因。

1研究資料與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源

本文所選擇的氣象資料均來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺（http：//data.cma.cn/），以1955-2015年為研究時段，選取分布較均勻、時間序列連續(xù)性強的榆林、西安、石泉等20個國家基準站的逐日平均氣溫、最高溫度、最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)和降水資料，具體氣象站點的分布見圖1。對個別站點缺測的氣象資料采用反距離權(quán)重插值法（IDW）進行處理[18]，使得20個站點的資料具有完整性。

1.2研究方法

1.2.1潛在蒸散發(fā)（ET0）計算

本文采用1998年聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO56）修正的標準PenmanMonteith（PM）方程計算逐日潛在蒸散發(fā)ET0[19]，并且得到了廣泛地應(yīng)用。其計算公式為：

ET0=[SX（]0408Δ（Rn-G）+γ[SX（]900[]t+273[SX）]（ea-ed）[]Δ+γ（1+0.34U2）[SX）][JY]（1）

式中：ET0為潛在蒸散發(fā)（mm/d）；Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa/℃）；Rn是作物表面的凈輻射量（MJ/m2）（公式略）；G是土壤熱通量（MJ/（m2·d））（公式略）；γ為濕度計常數(shù)（kPa/℃）；t為平均氣溫（℃）；U2為2 m高的風(fēng)速（m/s）；ea是飽和水汽壓（kPa）；ed是實測水汽壓（kPa）。

1.2.2敏感分析

潛在蒸散發(fā)對氣候要素的敏感分析是一種通過設(shè)置不同氣候變化情景，假定其他氣候要素不變，分析單個氣候因子的變化對PM模型的作用，[HJ1.95mm]進而量化ET0變率對氣候因子變率響應(yīng)程度的方法[9，20]。本文利用尹云鶴等[2]提出的無量綱相對敏感系數(shù)，以表征ET0對氣候因素變化的敏感性，且便于不同量綱的氣候要素變量進行排序、評價。其計算方法如下：

Sx=[SX（]ΔET0[]ΔX[SX）] [SX（]|X|[]ET0[SX）][JY]（2）

式中：Sx為ET0對氣候要素的敏感系數(shù)，為無量綱；ΔX為氣候要素的變化；ΔET0為ΔX導(dǎo)致的ET0變化。Sx取正值表明ET0與氣候要素變量X變化一致，負值則變化相反；敏感系數(shù)越大，變量對ET0的影響越大，如敏感系數(shù)等于02，代表某一氣候要素變量減少（增加）10%，在其他氣候要素變量保持不變的情況下，ET0將減少（增加）2%。本文以最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、平均風(fēng)速、日照時數(shù)等5個氣候要素變量分別變化±10%，依次計算STH、STL、SRH、SAW和SSD。同時參照文獻[21]對敏感系數(shù)等級劃分，見表1。

1.2.3氣候要素對ET0的貢獻率

根據(jù)粟曉玲等[22]、尹云鶴等[2]提出的氣候要素對ET0的貢獻率計算方法，將敏感系數(shù)與氣候要素的多年相對變化相乘，由此得到氣候要素引起ET0的變化程度，其表達式為：

CX=SX·RcX，RcX=[SX（]n·TX[][AKX-][SX）]×100%[JY]（3）

式中：CX為氣候要素X對ET0變化的貢獻率；RcX表示X的多年相對變化率；n為研究時段年數(shù)；TX、[AKX-]為相應(yīng)時段內(nèi)X的線性傾向率、平均值；CX絕對值越大，說明由該氣象要素的相對變化對ET0變化的貢獻度更高，即此氣象要素是引起ET0變化的主導(dǎo)因子。

[JP+1]采用最小二乘法（Ordinary Least Squation，OLS）計算氣象要素及ET0敏感系數(shù)的變化趨勢[23]，并借助F檢驗對其變化趨勢的顯著性進行判斷。

2結(jié)果與分析

2.1陜西省氣候要素及ET0年內(nèi)變化特征

以1955-2015年逐日最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照、ET0數(shù)值計算61年陜西省5個氣象要素及ET0年內(nèi)平均值曲線（圖2），受到太陽高度角的周年變化和地形等地理環(huán)境條件的共同影響下，不同氣象要素及ET0的年內(nèi)變化趨勢不一、空間格局差異明顯。

由圖2（a）、2（b）可看出陜西省三大區(qū)域的最高溫度、最低溫度年內(nèi)變化曲線均呈現(xiàn)出單峰型，表現(xiàn)為陜南>關(guān)中>陜北的空間格局；最高氣溫的峰值出現(xiàn)在7月，谷值在1月；最低氣溫的峰值出現(xiàn)在8月，谷值也在1月；最高氣溫南北差異較小、而最低氣溫差異較大。相對濕度年內(nèi)分布呈現(xiàn)出余弦曲線狀變化，最大值出現(xiàn)在秋季的8月、9月，春季4月為最小值；空間分布格局表現(xiàn)為陜南>關(guān)中>陜北、南北春季差異最大、秋季差異最?。▓D2（c））。風(fēng)速的年內(nèi)分布呈正弦曲線式變化，春季3月、4月均為最大值，陜南和關(guān)中9月、陜北1月為最小值；空間分布格局表現(xiàn)出陜北>關(guān)中>陜南（圖2（d））。日照時數(shù)的年內(nèi)分布波動明顯，陜北呈單峰型、陜南和關(guān)中呈雙峰型變化，春夏季高于秋冬季；空間表現(xiàn)出南北差異較小，陜北>關(guān)中>陜南的分布格局（圖2（e））。ET0的年內(nèi)分布與日照時數(shù)相似，呈現(xiàn)出陜北單峰型變化、峰值出現(xiàn)在6月，陜南和關(guān)中雙峰型變化、峰值出現(xiàn)在6月、8月。

基于最小二乘法，計算最高氣溫等5個氣象要素及ET0年際變化線性趨勢（表2）?？傮w上看，研究區(qū)3個區(qū)域最高氣溫和最低氣溫變化趨勢均一致，其他要素變化趨勢不一。過去61年，陜南、陜北最高氣溫分別以023 ℃/（10a）和018 ℃/（10a）速率顯著增強，關(guān)中地區(qū)增溫不顯著。最低氣溫方面，陜北以022 ℃/（10a）速率增溫幅度最大，關(guān)中以011 ℃/（10a）速率增溫幅度最小，陜南居中，且都通過a=001置信水平檢驗，極其顯著。相對濕度方面，陜南以047%/（10a）的幅度顯著增加，陜北則以081%/（10a）的幅度顯著減少。陜南地區(qū)的風(fēng)速以003 （m·s1）/（10a）呈顯著下降趨勢，關(guān)中、陜北分別以002 （m·s1）/（10a）下降、001 （m·s1）/（10a）上升，但都不顯著。關(guān)中地區(qū)日照時數(shù)呈極其顯著減少，陜南極顯著減少，而陜北不顯著增加。從ET0變化幅度來看，陜北>關(guān)中>陜南，分別為1135 mm/（10a）速率極顯著增加、625 mm/（10a）和592 mm/（10a）速率下降。由于研究時間尺度的不同，導(dǎo)致與韋振鋒等[10]研究得出的1981-2010年ET0呈現(xiàn)出陜南秦巴山呈明顯增加趨勢，關(guān)中變化趨勢不明顯，陜北呈明顯減小趨勢的空間變化結(jié)論略有不同。

2.2ET0對氣候要素的敏感性分析

2.2.1敏感系數(shù)的年內(nèi)變化

圖3為陜西省最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照5個氣象要素的敏感系數(shù)年內(nèi)變化情況?？梢钥闯?，ET0對最高溫度、最低溫度、相對濕度的敏感系數(shù)均為負數(shù)，分別變化在-043～-005、-048～-004、-098～-017之間，表明ET0隨著這三個氣象因素的增大而減少；STH（絕對值）敏感程度最高發(fā)生在9月，最低發(fā)生在1月，呈拋物線型曲線變化；陜南、關(guān)中STL（絕對值）敏感程度最高發(fā)生在3月，而陜北發(fā)生在1月，最低均發(fā)生在8月；SRH（絕對值）敏感程度最高出現(xiàn)在5月，最小值出現(xiàn)在11月，呈正弦曲線式變化。ET0關(guān)于風(fēng)速的敏感系數(shù)為正，即ET0隨著風(fēng)速的增大而增大，9月份的SAW達到最小，12月份為最大，呈余弦曲線式變化在002～042之間。就日照時數(shù)的敏感系數(shù)而言，由于受到南北狹長的輪廓影響，致使陜南和關(guān)中全年、陜北春夏秋季的SSD為正，陜北在冬季為負；最大值均出現(xiàn)在7月，最小值均出現(xiàn)在1月，呈單峰型在-009～039之間變化。從三大區(qū)域ET0對5個氣象要素的年內(nèi)敏感系數(shù)變化幅度來看，在STL和SAW方面，陜北>陜南>關(guān)中；在STH和SRH方面，關(guān)中>陜北>陜南；而在SSD方面，關(guān)中>陜南>陜北。

2.2.2敏感系數(shù)的年際變化趨勢

根據(jù)敏感系數(shù)的絕對值能夠判斷氣象要素對ET0的敏感程度，結(jié)合表2中敏感程度的劃分，陜南ET0對5個氣象要素的敏感程度依次為相對濕度（高）>最高氣溫（高）>最低氣溫（高）>日照時數(shù)（中）>風(fēng)速（中）（圖4（a）），關(guān)中依次為相對濕度（高）>最低氣溫（高）>最高氣溫（高）>日照時數(shù)（中）>風(fēng)速（中）（圖4（b）），陜北依次為相對濕度（高）>最低氣溫（高）>風(fēng)速（高）>日照時數(shù)（中）=最高氣溫（中）（圖4（c））?？傮w來看，陜西省三大區(qū)域的ET0對5個氣象因素的敏感程度均為“中”及以上等級。其中，對相對濕度最為敏感，均達到了“高”等級（圖4），這與陜西關(guān)中涇惠渠[22]、甘肅[4]、黃土地區(qū)[11]等研究區(qū)的最為敏感氣象因素相同；除此之外，最低溫度的敏感系數(shù)也均達到了“高”等級。近61年來，三大區(qū)域中相對濕度敏感系數(shù)變化幅度最大，其余變化較為平緩。

為了進一步考察敏感系數(shù)時間序列變化的顯著性，運用MK趨勢檢驗法、95%置信水平對各站點的敏感系數(shù)進行檢驗，其變化趨勢見圖5。STH在14個站點有減小趨勢，占70%，其中10個站點的減小趨勢顯著，主要分布在陜南、關(guān)中地區(qū)；2個站點增加趨勢顯著，4個站點有增加趨勢，主要分布在陜西西部地區(qū)。STL在11個站點有減小趨勢，占55%，其中有8個站點的減小趨勢顯著，主要分布在陜南地區(qū)；9個站點有增加趨勢，其中有5個站點的增加趨勢顯著，主要分布在陜北和關(guān)中地區(qū)。SRH在11個站點有減小趨勢，占55%，其中有9個站點的減小趨勢顯著，同STH相似，也主要分布在陜南、關(guān)中地區(qū)；6個站點的增加趨勢通過了檢驗。SAW只有9個站點的變化趨勢通過了檢驗，其中7個站點增加趨勢顯著，分布在關(guān)中和陜北地區(qū)，2個站點減少趨勢顯著；另外具有未通過檢驗的增加趨勢或減

少趨勢的站點分別為4個、7個。SSD在14個站點[CM（22]有減小趨勢，占70%，其中有9個站點的教師趨勢[CM）]

顯著，主要分布在陜北東北部、關(guān)中中西部?？傮w上陜南地區(qū)各站點的敏感系數(shù)絕大部分呈顯著減少趨勢，關(guān)中地區(qū)各站點大部分呈顯著減少趨勢，而陜北地區(qū)大部分則呈顯著增加趨勢。

2.2.3敏感系數(shù)的空間分布

基于ArcGIS102，采用樣條函數(shù)插值法得到氣象要素的敏感系數(shù)的空間分布（圖6）。從最高氣溫敏感系數(shù)的空間分布（圖6（a））看出，陜西省東南部敏感系數(shù)絕對值最高，往西或往北方向敏感程度逐漸降低，到陜北黃土高原地區(qū)敏感程度達到最低。圖6（b）為最低氣溫敏感系數(shù)的空間分布，具有較強的空間差異性，具體表現(xiàn)：秦嶺以南地區(qū)自東南、西南向北遞減，形成鎮(zhèn)安、寶雞極低值中心；關(guān)中地區(qū)由東向西遞減，黃土高原地區(qū)形成自東北向西南遞減，形成吳起極低值中心。ET0對相對濕度的敏感系數(shù)介于-0957～-0308之間變化（圖6（c）），黃土高原以南地區(qū)分的分布特征與對最低氣溫的敏感系數(shù)類似，形成華山極高值中心；黃土高原地區(qū)變化差異較小，變化介于-0521～-0308之間，形成吳起、橫山極低值中心。ET0對風(fēng)速的敏感系數(shù)表現(xiàn)為自南向北逐漸遞增（圖6（d））。同ET0對其他4個氣象要素敏感系數(shù)相比較，可以發(fā)現(xiàn)為ET0對日照時數(shù)敏感系數(shù)的絕對值、空間分布差異均最?。▓D6（e）），大體上表現(xiàn)為自西向東北、南部逐漸遞增。太陽日照時數(shù)主要影響區(qū)域輻射量，輻射再間接影響蒸散發(fā)，使得日照時數(shù)與蒸散發(fā)關(guān)系較?。患又拔脑谟嬎闳照諘r數(shù)的敏感系數(shù)時，已假定其他氣象要素恒定，從而導(dǎo)致ET0對日照時數(shù)的敏感系數(shù)絕對值最小[4]。

總體上看，研究期內(nèi)陜西省ET0對各氣象要素的敏感系數(shù)空間分布特征表現(xiàn)不一，這可能與各地區(qū)的經(jīng)緯度、植被類型及下墊面綜合情況有關(guān)[24]。

2.3ET0的變化成因分析

為了深入探究陜西省ET0的氣候變化的響應(yīng)，綜合考慮陜西省不同區(qū)域的氣候特征及氣象站點的空間分布格局，選取了陜南漢中站、安康站，關(guān)中寶雞站、西安站，陜北吳起站、榆林站作為典型代表站，分析ET0的變化成因。根據(jù)公式（3）計算漢中、西安等代表站的5個氣象要素相對變化率以及氣象要素對ET0的貢獻率（見表3）。

由表3中可知，安康站、寶雞站、吳起站和榆林站的最低氣溫的變化對ET0的貢獻率最大，即最低氣溫是這4個站點ET0的主導(dǎo)氣象要素，且這4個站點都是由于最低氣溫的升高而導(dǎo)致了ET0相應(yīng)的減少。盡管陜南、關(guān)中和陜北年ET0對相對濕度敏感程度（SRH）均達到了“高”等級，但由于其變化幅度較小，使得沒有一個氣象站點的主導(dǎo)氣象要素是相對濕度。陜南地區(qū)日照時數(shù)的敏感系數(shù)僅僅高于風(fēng)速，但是在漢中站日照時數(shù)的降低幅度達到3014%，這也使得日照時數(shù)成為漢中站ET0的主導(dǎo)氣象要素。盡管關(guān)中地區(qū)風(fēng)速的敏感程度最低，但是西安站的風(fēng)速降幅高達6980%，為該站點的主導(dǎo)氣象因素，貢獻率達到了-1020%，與劉憲鋒等[25]對武功站潛在蒸散變化的主導(dǎo)因素為風(fēng)速的研究結(jié)論一致。在最低氣溫方面，榆林站增加幅度高達11370 %，也是6站點中所有氣象要素增加幅度最大值，同時由于榆林站其他氣象要素所引起的ET0增加幅度有限，從而使得近61年來榆林站為6站點ET0變化幅度的站點，降低了2616%。總體上看，各氣象站點的主導(dǎo)氣象要素存在明顯的空間差異，可能與ET0同溫度、風(fēng)速、相對濕度和日照時數(shù)之間呈復(fù)雜的非線性關(guān)系密切有關(guān)[2]。

3結(jié)論與討論

3.1結(jié)論

根據(jù)陜西省20個氣象站點的逐日實測氣象數(shù)據(jù)，計算各站點逐日潛在蒸散發(fā)，運用敏感分析法計算ET0對不同氣候要素的敏感系數(shù)，并探究敏感系數(shù)的時空分布和變化趨勢。得出主要結(jié)論如下。

（1） 受太陽高度角等地理環(huán)境條件的影響，5個氣象要素及ET0的年內(nèi)逐日變化曲線類型不同。最高氣溫、最低氣溫及ET0呈單峰型變化，相對濕度呈正弦曲線變化，風(fēng)速呈余弦函數(shù)曲線變化，日照時數(shù)陜北呈單峰型、陜南和關(guān)中呈雙峰型變化。

（2） ET0對氣象要素的敏感系數(shù)年內(nèi)變化幅度及變化曲線不一。STH、STL和SRH為正，SAW和SSD為負，且變化幅度|SRH|>|SSD|>|STL|>|SAW|>|STH|。STH和SAW年內(nèi)呈拋物線型變化，STL和SRH呈正弦函數(shù)曲線變化，SSD則呈單峰型變化。

（3） ET0對5個氣象要素的敏感程度均達到“中”及以上等級，年際敏感系數(shù)顯著增減變化趨勢南北差異大，且空間分布特征表現(xiàn)不一。其中，ET0對相對濕度最為敏感；各站點的敏感系數(shù)中，陜南絕大部分、關(guān)中大部分呈顯著減少趨勢，陜北大部分呈顯著增加趨勢。STH、STL和SRH在關(guān)中東部、陜南東南部形成高值中心，在鎮(zhèn)安、寶雞、吳起站點形成低值中心；SAW和SSD則表現(xiàn)出較強的緯向地帶性特征，SAW由南向北遞增，SSD由南向北遞減。

（4） 典型代表站中，最低氣溫是安康站、寶雞站、吳起站和榆林站ET0變化的主導(dǎo)氣象要素，而漢中站和西安站的主導(dǎo)氣象要素分別是日照時數(shù)和風(fēng)速。

3.2討論

在陜西省氣候暖干化趨勢下[17，26]，科學(xué)核算作物需水量，對深入研究區(qū)陸地水資源的利用效率具有重要意義。在缺少實際的作物需水量情況下，計算潛在蒸散發(fā)顯得尤為重要[27]。受氣候要素綜合影響，陜西省年均ET0呈上升趨勢，與韋振鋒等[10]認為1981-2010年、范建忠等[28]認為2000-2013年內(nèi)陜西省潛在蒸散量呈上升趨勢的結(jié)論一致，表明研究期內(nèi)陜西省并不存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。另外，ET0對氣候要素的敏感分析定量測算氣候變化對ET0的影響，能夠揭示ET0變化的內(nèi)在動因，有助于認識區(qū)域氣候變化背景下的水循環(huán)特征[29]。陜西省年均ET0對最高氣溫等5個氣象要素的敏感程度均在“中”等級以上，年際敏感系數(shù)顯著增減變化趨勢南北差異大，且空間分布特征表現(xiàn)不一；其中相對濕度作為最敏感的氣象因素，對ET0變化影響顯著，與中國[2]、黃土地區(qū)[11]等區(qū)域的最高敏感氣象因素相同。但是，ET0對氣候要素的敏感分析并不能完全確定各氣候要素變化對ET0變化的實際貢獻率[29]。由于相對濕度的相對變化有限，并不是ET0變化的主導(dǎo)氣象要素；而各氣象站點ET0變化的主導(dǎo)氣象要素也不盡相同，存在明顯空間差異。此外，本文僅基于有限的氣象站點分析了ET0對氣象要素的敏感性時空規(guī)律，結(jié)合蒸發(fā)皿蒸發(fā)資料的對比分析還待進一步研究。

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