1964-2017年山西省潛在蒸發(fā)量時空變化及其影響因素分析

孫從建, 鄭振婧, 李 偉, 楊 偉, 侯慧新

(1.山西師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院, 山西 臨汾 041000;2.中國科學(xué)院 新疆生態(tài)與地理研究所 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室, 烏魯木齊 830011)

潛在蒸發(fā)量是指水分充足條件下蒸散發(fā)到空氣中的水量，又稱可能蒸發(fā)量或蒸發(fā)能力[1]。作為水循環(huán)過程的一個重要參數(shù)，對地表降水及能量輻射的再次分配產(chǎn)生極大的影響[1-2]。因而，近幾十年來有關(guān)潛在蒸發(fā)量研究也在不斷的增多。潛在蒸發(fā)量的計算模型有基于氣溫的Thornthwaite方法、基于太陽輻射的Makkink方法、Penman-Monteith模型及蒸發(fā)皿蒸發(fā)等[3]，但是Penman-Monteith模型因其理論基礎(chǔ)較為完整且準(zhǔn)確性較高，在世界各地被廣泛應(yīng)用，如國外的佛羅里達(dá)州南部[4]、伊朗[5]、加拿大[6]、澳大利亞[7]、朝鮮[8]等，我國的黃河上游瑪曲地區(qū)[9]、天山北坡[10]、祁連山及河西走廊[11]、涇惠渠灌區(qū)[12]、三江源區(qū)[13]等均運用Penman-Monteith模型計算潛在蒸發(fā)量并進行研究。

由于潛在蒸發(fā)量的影響因子眾多，其變化成因十分復(fù)雜，不同地區(qū)潛在蒸發(fā)量的時空分布特征及其影響因子也不盡相同。劉普幸等[14]利用甘肅省27個氣象站點的逐日氣象資料，分析了潛在蒸發(fā)量的時空變化及影響因子，研究得出甘肅省潛在蒸發(fā)量除河西走廊外均呈上升趨勢，在空間分布上自東南向西北遞減，風(fēng)速與太陽輻射是其主導(dǎo)因素；劉聞等[15]研究得出渭河流域關(guān)中段潛在蒸發(fā)量隨海拔的降低而增高，夏季潛在蒸發(fā)量的變化趨勢與年變化趨勢一致，潛在蒸發(fā)量與日較差、平均氣溫、平均風(fēng)速、日照時數(shù)呈正相關(guān)，與相對濕度和水汽壓呈負(fù)相關(guān)；朱國鋒等[16]利用橫斷山區(qū)20個氣象站點的資料分析得出橫斷山區(qū)潛在蒸發(fā)量在研究時段呈先減少后上升的趨勢，氣溫、風(fēng)速及日照時數(shù)是影響潛在蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素。自20世紀(jì)80年代以來，有很多學(xué)者做了關(guān)于潛在蒸發(fā)量的研究[17]，但是目前有關(guān)山西省潛在蒸發(fā)量及其影響因素的研究較少,對于影響潛在蒸發(fā)量的影響因子分析更是較為匱乏。

山西省地處黃土高原東緣，地貌類型復(fù)雜[18]，不同地形條件對氣象因子影響較大，并且同時存在水資源緊缺等問題[19]，因而研究山西省潛在蒸發(fā)量的變化及其影響因素，有助于合理規(guī)劃水資源，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。鑒于此，本文基于山西省17個氣象站點1964—2017年逐日氣象數(shù)據(jù)，采用Penman-Monteith模型計算出山西省潛在蒸發(fā)量，并且運用小波分析、Mann-Kendall非參數(shù)檢驗和地統(tǒng)計等方法，分析山西省近53 a潛在蒸發(fā)量時空分布特征，運用主成分分析法分析不同氣象因素及地理因素對潛在蒸發(fā)量的影響，為山西省水資源永續(xù)利用及農(nóng)業(yè)健康發(fā)展提供重要的科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本文選取黃土高原東部的山西省作為典型研究區(qū)，涉及大同、右玉、河曲、五臺、五寨、興縣、原平、太原、離石、介休、榆社、隰縣、臨汾、長治、侯馬、陽城及運城17個氣象站點(圖1)。山西省位于34°34′—40°43′N，110°14′—114°34′E。平均海拔高度1 000 m左右，最低海拔202 m，最高海拔達(dá)3 059 m。研究區(qū)地勢東北部高西南部低，地貌類型山地、丘陵、臺地、高原及盆地均有分布[20]。氣候?qū)儆跍貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。年均降水量400～600 mm，年均溫3～14℃。河流較多，擁有黃河水系和海河水系。土壤類型主要為褐土。植被類型多樣，主要以草地、林地和耕地為主[18]。

圖1 山西省各氣象站點分布

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

選取山西省空間分布均勻、數(shù)據(jù)長度連續(xù)的17個氣象站點，收集各站點1964—2017年的風(fēng)速(m/s)，日均溫(℃)，日最低氣溫(℃)，日最高氣溫(℃)，日照時數(shù)(h)，相對濕度(%)及平均水氣壓(KPa)數(shù)據(jù)，計算月、季、年潛在蒸發(fā)量，并通過算術(shù)平均計算每個站點多年平均潛在蒸發(fā)量。此外，還需收集17個站點的經(jīng)緯度和高程數(shù)據(jù)。本文季節(jié)劃分運用氣象季節(jié)，即春季3—5月份，夏季6—8月份，秋季9—11月份，冬季12月份—次年2月份。氣象數(shù)據(jù)收錄于中國氣象局國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/site/index.html)。

2.2 研究方法

2.2.1 Penman-Monteith模型 采用1998年世界糧農(nóng)組織(FAO)修正后的Penman-Monteith模型計算潛在蒸發(fā)量。其模型如下：

(1)

式中：ET0表示潛在蒸發(fā)量(mm/d)；Δ代表飽和水汽壓曲線斜率(kPa/℃) ；Rn是太陽凈輻射[MJ/(m2·d)]；G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)]；γ為干濕常數(shù)(kPa/℃)；u2表示離地面2 m高處的風(fēng)速(m/s)；T為平均氣溫(℃)；es是飽和水汽壓平均值；ea代表實際水汽壓；(es-ea)是飽和水汽壓差值(kPa)。

2.2.2 時空特征分析方法 潛在蒸發(fā)量時間變化主要采用趨勢分析及周期分析方法，空間變化主要采用地統(tǒng)計插值。由于Mann-Kendall檢驗不受少數(shù)異常值的干擾，樣本分布不受一定條件的限制，在水文、氣象等非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)資料分析中得到了廣泛的應(yīng)用[21]。通過Mann-Kendall統(tǒng)計量Z值判斷序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，當(dāng)Z>0時表示呈上升趨勢，Z<0時表示下降趨勢，Z的絕對值越大，說明該序列的變化趨勢越顯著，當(dāng)|Z|>1.96，說明通過0.05顯著性檢驗；當(dāng)|Z|>2.58，說明通過0.01顯著性檢驗。采用小波分析方法(Wavelet Analysis)[22]分析潛在蒸發(fā)量的周期性變化規(guī)律。采用ArcGIS地統(tǒng)計模塊的反距離權(quán)重插值法[23]，分析年潛在蒸發(fā)量的空間分布。

2.2.3 主成分分析法 采用主成分分析法對山西省潛在蒸發(fā)量的影響因素進行分析。主成分分析是把多個指標(biāo)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計分析方法。主要是把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量，新變量按方差依次遞減排列，數(shù)學(xué)變換過程保持變量的總方差不變，第1個變量方差最大，稱為第一主成分，第2個變量方差其次，且和第1個變量不相關(guān)，稱為第二主成分，依次類推[24]。降維產(chǎn)生的新變量在不損失原有信息的情況下，使原有變量所代表的信息更集中、更典型地體現(xiàn)出來[25]。

3 結(jié)果與分析

3.1 潛在蒸發(fā)量動態(tài)變化特征

3.1.1 潛在蒸發(fā)量的年際變化 山西省1964—2017年平均潛在蒸發(fā)量為1 148.6 mm，年際傾向斜率為0.3 mm/10 a，總體呈現(xiàn)微弱下降趨勢(圖2)。1964—2017年潛在蒸發(fā)量表現(xiàn)為波動變化趨勢，其最值分別出現(xiàn)在1965年和2016年。2016年潛在蒸發(fā)量達(dá)到最小值，最小蒸發(fā)量為997.7 mm。1965年潛在蒸發(fā)量達(dá)到1 234.1 mm，為研究時段最大值。1965—1996年潛在蒸發(fā)量處于波動下降趨勢，且保持在較低水平。1996—2001年潛在蒸發(fā)量出現(xiàn)大幅度提高，但是2001—2003年又出現(xiàn)大幅下降，3 a間潛在蒸發(fā)量下降了117.94 mm，隨后進入小幅波動上升期，2013年后潛在蒸發(fā)量急劇下降。

圖2 1964-2017年山西省年潛在蒸發(fā)量的變化

采用小波周期分析法對山西省53 a潛在蒸發(fā)量序列進行分析(圖3)，發(fā)現(xiàn)山西省潛在蒸發(fā)量存在27 a左右的主周期變化以及9 a，45 a左右的次周期變化。在27 a左右主周期變化上，有2次大的變動，經(jīng)歷了“-，+”相位1.5次循環(huán)。9 a及45 a左右為小周期變化，其周期分布比較明顯，在整個研究時段均有表現(xiàn)。

3.1.2 潛在蒸發(fā)量季節(jié)變化 山西省潛在蒸發(fā)量季節(jié)變化趨勢如圖4所示。春季及冬季呈現(xiàn)增長趨勢，夏季及秋季呈現(xiàn)下降趨勢。山西省春季平均潛在蒸發(fā)量為321.6 mm，占全年潛在蒸發(fā)量的27.9%，1964—2017年春季潛在蒸發(fā)量的年際傾向斜率為4.2 mm/10 a，呈現(xiàn)顯著增長趨勢。夏季潛在蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，每10 a下降6.4 mm，平均潛在蒸發(fā)量為483.2 mm，占全年潛在蒸發(fā)量的42.1%。秋季平均潛在蒸發(fā)量為242.5 mm，占全年潛在蒸發(fā)量的21.1%，年際傾向斜率為0.8 mm/10 a，在研究時段小幅下降。冬季潛在蒸發(fā)量整體呈現(xiàn)上升趨勢，每10 a增加2.4 mm，平均潛在蒸發(fā)量為102.1 mm，占全年潛在蒸發(fā)量的8.9%。

3.2 潛在蒸發(fā)量空間變化特征

3.2.1 潛在蒸發(fā)量空間分布規(guī)律 根據(jù)Penman-Monteith模型計算出山西省17個氣象站點1964—2017年53 a的潛在蒸發(fā)量數(shù)據(jù)進行插值得到研究區(qū)潛在蒸發(fā)量的空間分布情況(圖5)。山西省多年平均潛在蒸發(fā)量空間分布特征表現(xiàn)為由中部向南北兩邊遞減，北部地區(qū)潛在蒸發(fā)量低于南部地區(qū)。潛在蒸發(fā)量由中部太原盆地地區(qū)的3 759.1 mm減少至北部五臺山地區(qū)的535.4 mm。

圖3 基于小波分析年潛在蒸發(fā)量動態(tài)變化

圖4 1964-2017年山西省不同季節(jié)潛在蒸發(fā)量變化

3.2.2 潛在蒸發(fā)量空間變化趨勢分析 通過統(tǒng)計每一個氣象站1964—2017年潛在蒸發(fā)量Mann-Kendall統(tǒng)計量Z值，進一步分析山西省潛在蒸發(fā)量的變化趨勢，基于ArcGIS繪制出潛在蒸發(fā)量Z值的空間分布圖(圖6)。

山西省潛在蒸發(fā)量的Mann-KendallZ值呈現(xiàn)出明顯的地域差異，西北部和東南部潛在蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，東北部及西南部呈增加趨勢，東北部增加趨勢尤為顯著，通過了0.01顯著性檢驗。在東北部7個站點中，有5個站點的潛在蒸發(fā)量表現(xiàn)為顯著增加趨勢，分別以2.89，3.56，3.37，3.04，5.73 mm/a的速率在增加。

不同季節(jié)研究區(qū)潛在蒸發(fā)量變化也存在顯著差異(圖7)，春季大部分地區(qū)潛在蒸發(fā)量呈增加趨勢，北部地區(qū)呈現(xiàn)顯著增加趨勢，有5個站點通過了顯著性檢驗(|Z|>2.58)。夏季潛在蒸發(fā)量變化大部分呈現(xiàn)減少趨勢，有9個站點通過了0.05顯著性檢驗，其中站點榆社通過了0.01顯著性檢驗。東北部地區(qū)出現(xiàn)增長趨勢，并且通過了顯著性檢驗(|Z|>1.96)。秋季除了站點河曲與大同呈現(xiàn)減少趨勢外，北部大部分地區(qū)呈現(xiàn)增加趨勢，并且有4個站點通過了0.05顯著性檢驗，南部大部分地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢，但是并未通過0.05顯著性檢驗。冬季整體呈現(xiàn)增加趨勢，有7個站點通過了顯著性檢驗(|Z|>2.58)。4個季節(jié)總體都表現(xiàn)為站點五臺地區(qū)呈現(xiàn)顯著增加趨勢，分別以5.86，5.13，5.69，6.89 mm/a的速率增加。

圖5 山西省年潛在蒸發(fā)量空間分布

圖6 潛在蒸發(fā)量Mann-KendallZ值的空間分布

3.3 潛在蒸發(fā)量變化的成因分析

影響潛在蒸發(fā)量的因素眾多，涉及到氣象因子、地理因子等[13]。本文在利用Penman-Monteith模型計算潛在蒸發(fā)量時用到的氣象因子有平均氣溫(Tave)、最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、相對濕度(RH)、平均水氣壓(Ea)、風(fēng)速(W)、日照時數(shù)(SH),地理因子包括緯度(LAT)和海拔高度(H)。分析以上因子對山西省年潛在蒸發(fā)量的影響程度。主成分識別是以各因子作為原變量，通過計算變量方差和協(xié)方差矩陣的特征值，將多個變量通過降維轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合變量，即對影響因子信息進行集中和提取，從中識別出起主導(dǎo)作用的成分[26]。表1為各影響因子解釋的總方差，從中可以看出前4個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)89.03%，說明前4個主成分已經(jīng)將9個因子所涵蓋的信息集中的體現(xiàn)了出來，選用前4個主成分代替原先的潛在蒸發(fā)量的影響因子。在前4個主成分中，第1主成分所涵蓋的信息最多，達(dá)到了33.56%。

圖7 1964-2017年山西省不同季節(jié)潛在蒸發(fā)量Z值的空間變化

表2為通過最大方差法得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。因子載荷矩陣中絕對值的大小決定了其載荷量的多少，表明對該主成分的影響高低程度[27]。從表中可以看出，相對濕度和平均水氣壓在第1主成分上有較大載荷，載荷分別為0.28，0.29，并且這兩個因子與第1主成分呈負(fù)相關(guān)。第2主成分有較大載荷的因子分別是平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，這3個因子與第2主成分呈正相關(guān)。緯度在第3主成分上載荷較大，并且呈正相關(guān)。第4主成分上載荷較大的是風(fēng)速、日照時數(shù)和海拔高度，風(fēng)速和日照時數(shù)呈正相關(guān)，海拔高度呈負(fù)相關(guān)。本文通過對潛在蒸發(fā)和影響因子做主成分分析，結(jié)果表明：各因子對潛在蒸發(fā)量的影響排序依次為平均水氣壓>相對濕度>最高氣溫>最低氣溫>平均溫度>緯度>海拔高度>風(fēng)速>日照時數(shù)。

表1 山西省潛在蒸發(fā)量的各主成分及其特征值和貢獻(xiàn)率 %

表2 山西省潛在蒸發(fā)量的因子載荷矩陣

4 討 論

利用日尺度氣象資料通過Penman-Monteith模型計算出潛在蒸發(fā)量可以對地區(qū)水資源合理利用、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。本文利用山西省17個氣象站點逐日氣象資料，分析了山西省潛在蒸發(fā)量的時空分布特征及其變化趨勢，結(jié)果表明：山西省潛在蒸發(fā)量呈現(xiàn)波動變化，總體表現(xiàn)為年潛在蒸發(fā)量呈上升趨勢，年均潛在蒸發(fā)量的最大最小值分別為(1 234，997 mm)。對比山西省與鄰近地區(qū)的潛在蒸發(fā)量分布特征可知(表3)，研究區(qū)北部的內(nèi)蒙古地區(qū)[28]、研究區(qū)南部的河南地區(qū)[29]以及研究區(qū)東部的河北地區(qū)[30]潛在蒸發(fā)量在近50 a都呈下降趨勢，其年均潛在蒸發(fā)量的最大最小值分別為(834，790 mm)，(1 247，418 mm)，(1 488，1 190 mm)。研究者通過對黃土高原西部甘肅省[31]潛在蒸發(fā)量進行研究，得出黃土高原西部地區(qū)潛在蒸發(fā)量近50 a整體表現(xiàn)為上升趨勢。相同的潛在蒸發(fā)量變化趨勢(上升)在黃土高原中南部的陜西地區(qū)[32]也得到驗證，其年均潛在蒸發(fā)量的最大最小值分別為(1 153,895 mm)。黃土高原西部及中南部潛在蒸發(fā)量的變化趨勢與本文研究結(jié)論類似。

一些研究者通過對于影響區(qū)域潛在蒸發(fā)量的驅(qū)動因素的分析結(jié)果顯示[12-13,32-34]：氣溫、風(fēng)速、日照時數(shù)、相對濕度、飽和水汽壓差和云量等諸多氣象要素是區(qū)域潛在蒸發(fā)量變化的控制因素，但不同區(qū)域不同的控制因素影響權(quán)重不盡相同[1,14,16,33]。山西省潛在蒸發(fā)量總體表現(xiàn)為在五臺地區(qū)較低，在太原盆地地區(qū)較高，這一現(xiàn)象主要是受了海拔高度的影響，五臺地區(qū)有“華北屋脊”之稱，海拔高度達(dá)2 208.3 m，而太原盆地地區(qū)地勢較低。潛在蒸發(fā)量的變化除了受氣象因子、地理因素影響外還受其他因素的間接影響，例如人類的活動[32]。因此，在今后還需深入研究山西省潛在蒸發(fā)量變化的原因，更好的為水資源管理、利用及農(nóng)業(yè)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

表3 研究區(qū)鄰近區(qū)域潛在蒸發(fā)量變化趨勢及其最值

5 結(jié) 論

(1) 山西省多年潛在蒸發(fā)量在不斷上升，其平均值為1 148.6 mm。春季、秋季和冬季潛在蒸發(fā)量分別出現(xiàn)不同程度的上升，春季上升幅度最大，氣候傾向率為4.2 mm/10 a。夏季潛在蒸發(fā)量在不斷下降。山西省潛在蒸發(fā)量存在27 a左右的主周期變化以及9 a，45 a左右的次周期變化特征。

(2) 山西省潛在蒸發(fā)量空間分布特征由中部向南北兩邊遞減，整體體現(xiàn)為地勢較低的地方潛在蒸發(fā)量高。

(3) 山西省西北部和東南部潛在蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，東北部及西南部呈增加趨勢，東北部增加趨勢尤為顯著，通過了0.01顯著性檢驗。春季、秋季及冬季變化趨勢與年變化趨勢一致，夏季大部分地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢。

(4) 平均水氣壓和相對濕度是影響山西省潛在蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素。潛在蒸發(fā)量與平均水氣壓、相對濕度和海拔高度呈負(fù)相關(guān)，與溫度、風(fēng)速、日照時數(shù)及緯度呈正相關(guān)。