四川省濕潤氣候區(qū)參考作物蒸散量趨勢變化及成因分析

武劍飛，康銀紅，梁友鵬

四川省濕潤氣候區(qū)參考作物蒸散量趨勢變化及成因分析

武劍飛，康銀紅*，梁友鵬

（四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利水電學(xué)院，四川 雅安 625014）

【】分析四川省濕潤氣候區(qū)參考作物蒸散量（0）的趨勢變化及其影響因子，以期為農(nóng)業(yè)灌溉提供合理的依據(jù)。根據(jù)雅安市1954—2009年逐日的氣象資料，采用Penman-Monteith（PM）公式計(jì)算0，通過氣候傾向率、Mann-Kendall法、通徑分析對研究區(qū)域0的趨勢變化與成因進(jìn)行分析。0年際變化不穩(wěn)定，多年平均值為861.2 mm，且呈現(xiàn)極顯著的下降趨勢（=-3.06<-1.96），氣候傾向率為9.3 mm/10 a；相對濕度無顯著性下降趨勢（=-0.52），風(fēng)速（=-7.09）、日照時(shí)間（=-2.61）、凈輻射（=-2.64）在1954—2009年都呈顯著性下降趨勢，而日平均溫度（=2.96）呈現(xiàn)顯著性上升趨勢；影響0的因素依次為凈輻射、相對濕度、風(fēng)速、日平均氣溫；采用輻射法中Pristley-Taylor法計(jì)算得到的0與PM法計(jì)算下的0相近。雅安市多年平均0呈顯著性下降趨勢；日照時(shí)間是影響0減少的主要因素；在氣象資料缺失的濕潤地區(qū)，可以采用Pristley-Taylor法代替PM公式來計(jì)算0。

參考作物蒸散量；Mann-Kendall檢驗(yàn)；通徑分析

0 引 言

參考作物蒸發(fā)蒸騰量（0）是大氣水循環(huán)研究中一個(gè)不可或缺的組成成分，同時(shí)也是制定合理的農(nóng)作物灌溉計(jì)劃以及計(jì)算作物蒸散發(fā)的一個(gè)重要指標(biāo)[1]。聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）在1998年組織的專家研討會(huì)上對參考作物蒸發(fā)蒸騰量作出新的定義，即0是一種假想的作物冠層的蒸發(fā)蒸騰速率，假設(shè)作物高度為0.12 m，固定的葉面阻力為70 s/m，冠層反射率為0.23，非常類似于表面開闊、高度一致、生長旺盛、完全覆蓋地面而不缺水的綠色草地的蒸散發(fā)量[2]，并且它只與氣象要素這一變量有關(guān)。近些年，隨著全球氣候的變化，各地區(qū)的0呈現(xiàn)多樣性變化，國內(nèi)外學(xué)者對0的時(shí)空變化進(jìn)行了大量研究。Gong等[3]采用敏感性分析對中國長江流域的0進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)相對濕度是影響0的關(guān)鍵因子；She等[4]通過對中國黃河流域近52 a的0研究，發(fā)現(xiàn)太陽凈輻射的敏感系數(shù)較大，其次是相對濕度、平均氣溫及風(fēng)速；梁麗喬等[5]對松嫩平原西部的0研究發(fā)現(xiàn)，相對濕度是主要的影響因素；鄒璐[6]等對遼寧省的0敏感性研究中發(fā)現(xiàn)，相對濕度是最大敏感系數(shù)；趙璐等[7]對川中丘陵區(qū)近60 a的0研究發(fā)現(xiàn)，日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速是影響的主要因素; 苗正偉[8]等采用敏感系數(shù)法對京津冀地區(qū)的0研究發(fā)現(xiàn)，不同季節(jié)下的主要?dú)庀笥绊懸蜃佑兴町?。因此?變化具有區(qū)域性，不同的地區(qū)由于其獨(dú)特的氣候環(huán)境，導(dǎo)致0的變化趨勢在不同時(shí)期有著不同變化，其氣象因子對0的影響程度也就不同。

雅安素有“天漏之稱”，濕度大，日照少，是四川省降雨量最多的地區(qū)，因此是研究四川省濕潤氣候區(qū)0很好的平臺(tái)。本文選取雅安1954—2009年的逐日氣象資料，采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法分析其0趨勢變化，并且分析該地區(qū)氣象因子對0的通徑系數(shù)，找出最大的影響因子，以便為該地區(qū)的水資源優(yōu)化管理以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)灌溉提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 地區(qū)概況

雅安位于四川盆地西部，東經(jīng)101°55′—103°20′，北緯28°50′—33°55′，氣候?qū)儆趤啛釒貪櫄夂?，氣候溫和，雨量十分充沛，年均雨日?18 d，降雨量為1 723 mm[9]。多年平均相對濕度為79%，平均風(fēng)速為1.8 m/s，平均日照時(shí)間為1 011 h，平均日照百分率為23%。研究區(qū)的數(shù)據(jù)為雅安1954—2009年逐日氣象資料，包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、10 m高度處風(fēng)速、日照時(shí)間，數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)（http://cdc.nmic.cn/home.do）。

1.2 研究方法

1.2.1 Penman-Monteith公式

采用FAO推薦使用Penman-Monteith（PM）公式作為計(jì)算0[10]。

1.2.2 Pristley-Taylor公式

Pristley-Taylor（PT）法是在濕潤環(huán)境下得到的，且只需要輻射與溫度等資料便可計(jì)算得0，計(jì)算式[11]為：

式中：為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，取1.26。

1.2.3 氣候傾向率

， （2）

1.2.4 Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall（MK）檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)，包括趨勢性檢驗(yàn)和突變性檢驗(yàn)，通常用于水文、氣象等時(shí)間序列顯著性檢驗(yàn)，該方法對樣本不做限制，檢驗(yàn)結(jié)果不受異常值影響，具體原理詳見參考文獻(xiàn)[14-15]。本文采用置信度水平=0.05對數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，通過突變性檢驗(yàn)找出突變點(diǎn)，分別對突變前、突變后及全年的氣象因子和蒸散量進(jìn)行趨勢分析。

1.2.5 通徑分析

通徑分析被廣泛應(yīng)用于生物學(xué)研究中，該方法不僅能分析自變量與因變量之間關(guān)系，還可以分析自變量之間間接作用對因變量的作用方式以及影響程度[16]。本文利用SPSS軟件確定各氣象因子對0的通徑系數(shù)，從而定性找出影響0的主要?dú)庀笠蛩亍?/p>

2 結(jié)果與分析

2.1 ET0及氣象因子變化

圖1為0及各氣象因子的年際變化趨勢。由圖1可以看出，四川省氣候濕潤區(qū)的0及各氣象因子年際變化不均勻，曲線呈震蕩性變化。0整體呈下降的趨勢，平均每10 a下降9.3 mm，最大值出現(xiàn)在2004年，為944.7 mm，最小值為1989年的756 mm，多年平均值為861.2 mm，差值變化幅度為-105.2～83.5 mm；風(fēng)速在整個(gè)時(shí)段內(nèi)呈下降趨勢，20世紀(jì)90年代后期風(fēng)速低于1 m/s，整體變化范圍為0.82～1.6 m/s，10 a氣候傾向率為0.133 m/s；凈輻射變化形式與0基本相似，多年呈下降趨勢，平均每10 a減少0.046 MJ/（m2·d）；日照時(shí)間呈下降趨勢，最大值為1978年的3.4 h，最小值為1989年的2 h，多年日平均時(shí)數(shù)不足3 h，平均每10 a減少0.072 h；日平均溫度呈上升趨勢，平均每10 a增加0.117 ℃，變化范圍在15.5～17.3 ℃之間；平均相對濕度在整個(gè)時(shí)段內(nèi)比較大，整體在73%以上，多年平均相對濕度為呈下降趨勢，變化趨勢不明顯，其傾向率為0.32%/10 a。日照時(shí)間與凈輻射及0基本呈一致性的變化形式，最小值出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)相吻合。

2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)

2.2.1 突變性檢驗(yàn)

為了研究雅安地區(qū)0的下降是否是由于突變產(chǎn)生的，采用Mann-Kendall法對該區(qū)域進(jìn)行突變檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。圖2中UF、UB二條曲線分別代表順時(shí)間序列和逆時(shí)間序列，若曲線值大于0，則呈上升趨勢，反之下降，水平虛線為臨界線，表示置信度水平為0.05，當(dāng)曲線超過臨界線時(shí)，則表示顯著上升或下降。由圖2可以看出，研究區(qū)的0在1966年開始下降，UF、UB二曲線相交于1967年、1969年和1970年，說明0在1967年開始發(fā)生突變，在1967—1970年之間發(fā)生突變性轉(zhuǎn)變，并且在1984年的統(tǒng)計(jì)量值超過了-1.96，說明發(fā)生顯著性突變，計(jì)算得到的下降幅度約為55.68 mm。

2.2.2 趨勢性檢驗(yàn)

表1為雅安地區(qū)突變前后及全時(shí)段的0及各氣象因子的趨勢性檢驗(yàn)。突變前（1954—1967年）0及氣象因子均未通過顯著性水平=0.05的檢驗(yàn)，除了溫度和濕度外，其他都呈下降趨勢，突變后（1970—2009年）及全時(shí)段（1954—2009年）內(nèi)除溫度外，0及其余氣象因子均呈下降趨勢，除了濕度外，其他都通過了顯著性水平檢驗(yàn)。0在3個(gè)時(shí)段內(nèi)均呈下降趨勢，突變后時(shí)段內(nèi)檢驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量=-2.08，是突變前的3倍多，說明1970—2009年間的0下降趨勢最大，在整個(gè)時(shí)段內(nèi)占主導(dǎo)地位。平均溫度在3個(gè)時(shí)段內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢，與圖1（e）中溫度趨勢線相應(yīng)。濕度在1954—1969年間統(tǒng)計(jì)量=0.13>0，說明出現(xiàn)上升趨勢，但是在1970—2009年間，其統(tǒng)計(jì)量=-0.86<0，說明呈下降趨勢，但由于下降趨勢大于上升趨勢，導(dǎo)致整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)濕度呈現(xiàn)下降趨勢，在所有氣象因子當(dāng)中，風(fēng)速變化趨勢最大，這與圖1（b）中風(fēng)速趨勢圖結(jié)果相一致。

圖1 四川省濕潤氣候區(qū)ET0及各氣象因子的變化趨勢

圖2 雅安地區(qū)Mann-Kendall突變性檢測結(jié)果

2.3 通徑分析

表2為各氣象因子對參考作物蒸散量的通徑分析。從表2可以看出，凈輻射的通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)最大，分別為0.747和0.524，說明凈輻射是影響0的主要?dú)庀笠蜃?；相對濕度?的影響也比較大，其通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別為-0.625、-0.462，說明濕度對0起著負(fù)效應(yīng)影響，即0隨著濕度的增大而減?。伙L(fēng)速的通徑系數(shù)為0.424，表明對0有著較大的正效應(yīng)影響；日平均溫度的通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)都比較小，分別為0.136、0.358，但也對0產(chǎn)生一定的正效應(yīng)影響。因此，4個(gè)氣象因子對0影響程度大小為凈輻射>相對濕度>風(fēng)速>日平均溫度。由表中各氣象因子間的間接作用可以看出，各因子相互影響、相互制約，日平均溫度通過平均相對濕度對0的間接作用最大，其系數(shù)為0.245，總的間接作用效果大小依次為相對濕度、凈輻射、風(fēng)速、日平均溫度。

表1 雅安地區(qū)ET0及氣象因子趨勢性檢驗(yàn)

注 *表示通過0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。2、、、、R分別代表風(fēng)速、日照時(shí)間、日平均溫度、平均相對濕度、凈輻射。

Note *Indicates a significance level test of 0.05.2、、、、Rrepresent wind speed, sunshine hours, daily mean temperature, average relative humidity, and net radiation, respectively.

表2 氣象因子對ET0的通徑分析

注、∑分別代表通徑系數(shù)、系數(shù)和。

Note、∑ represent path coefficient and sum of coefficients, respectively.

根據(jù)研究區(qū)氣候類型，分為春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12—2月）。不同季度下氣象因子對0的通徑分析結(jié)果如表3所示。由表3可以看出，凈輻射在4個(gè)季度下的通徑系數(shù)最大，夏季日照時(shí)間最長，使得凈輻射的通徑系數(shù)達(dá)到最大，說明夏季時(shí)期的凈輻射對0影響最大；相對濕度在四季都對0表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)，并且在冬季寒冷時(shí)期，其通徑系數(shù)為最大值；風(fēng)速在秋季和冬季的通徑系數(shù)值比較大，對0的影響程度大于日平均溫度；日平均溫度在春季和冬季對0影響較大，其余季節(jié)的通徑系數(shù)值都比較小。

表3 氣象因子在不同季度下的通徑系數(shù)

研究區(qū)氣候因子多年平均的月通徑系數(shù)如圖3所示。從圖3中可知，相對濕度在所有月份中的通徑系數(shù)均為負(fù)值，其系數(shù)的絕對值從8—12月逐漸遞增，并且在翌年1月達(dá)到最大值，為-0.449；日平均溫度曲線大致呈凹型變化，通徑系數(shù)從2月逐漸遞減到8月的最小值，為0.084，從8月遞增到12月的最大值，為0.369；風(fēng)速的通徑系數(shù)變化不穩(wěn)定，最小值出現(xiàn)在8月，為0.158，然后遞增到12月，達(dá)到最大值，為0.419；凈輻射在12月的通徑系數(shù)值稍低于風(fēng)速，其余月份的系數(shù)值較于其他氣象因子都比較大，說明凈輻射對0影響最大。

圖3 各氣象因子月通徑系數(shù)

曲線大體上拋物線型變化，在7月達(dá)到最大值，為0.698，最小值在12月，為0.376。從各因子的通徑系數(shù)趨勢變化可以看出，在6—12月，風(fēng)速與日平均溫度的變化形式基本一致，而凈輻射與相對濕度變化一致。

2.4 ET0簡化公式計(jì)算

PM公式計(jì)算0需要許多氣象因子，計(jì)算過程復(fù)雜，對于一些缺失資料地區(qū)，該方法沒有適用性，因此，需要對0的模型計(jì)算進(jìn)行簡化[17]。由于該地區(qū)凈輻射是影響0的主要?dú)庀笠蜃?，采用輻射法中的Pristley-Taylor（PT）法，該方法適用于環(huán)境濕潤的地區(qū)，且忽略了空氣動(dòng)力學(xué)項(xiàng)[18]。圖4為PT法估算的0與PM計(jì)算的0線性擬合關(guān)系。從圖4可以看出，決定系數(shù)為0.983 6，直線斜率為1.092 2，具有較高的擬合度，估算的結(jié)果與實(shí)際0相接近，說明簡化算法下的0具有較高的精度。因此，在氣象資料缺失的情況下，四川省濕潤氣候區(qū)可以采用Pristley-Taylor法代替Penman-Monteith法來計(jì)算0。

圖4 PT法估算的ET0與PM計(jì)算ET0的關(guān)系

3 討 論

隨著全球氣候變暖，通常認(rèn)為水分蒸發(fā)會(huì)隨著溫度增加而加快，但是一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象[19]，即溫度升高，蒸散發(fā)降低。本研究分析發(fā)現(xiàn)四川省濕潤氣候區(qū)多年0呈下降趨勢，平均每10 a下降9.3 mm，而溫度卻呈上升變化趨勢，很明顯溫度的升高并沒有引起0增加，這與陳超[20]、馮禹[21]等研究發(fā)現(xiàn)四川地區(qū)溫度在近幾十年里呈現(xiàn)上升變化而0呈降低的結(jié)論一致，同時(shí)也間接表明溫度的變化并不是影響0的主要因子。研究發(fā)現(xiàn)，0發(fā)生突變時(shí)間為1967年，并且在1984年發(fā)生顯著性下降趨勢，0的趨勢變化主要發(fā)生在突變后（1970—2009年），趨勢變化值為-2.08，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于突變前，相對濕度雖然在全年表現(xiàn)為下降趨勢，但是研究發(fā)現(xiàn)在突變前（1954—1967年）時(shí)段內(nèi)，濕度呈現(xiàn)出上升趨勢，而造成濕度（1954—2009）年下降的原因主要是突變后（1970—2009年）濕度下降幅度較大導(dǎo)致。在全年、四季及各月的通徑分析中，凈輻射始終是影響0的主要?dú)庀笠蜃?，而凈輻射主要是受日照時(shí)間影響的（凈輻射與日照時(shí)間具有很好的聯(lián)系，相關(guān)系數(shù)值最大，為0.94，而溫度與凈輻射相關(guān)系數(shù)值僅為0.15），說明日照時(shí)間對0的影響最大，馮禹等[21]也認(rèn)為影響四川省盆地0的主要?dú)庀笠蜃右来螢槿照諘r(shí)間和風(fēng)速，而一些學(xué)者對新疆艾比湖流域研究中發(fā)現(xiàn)日照時(shí)間是最不顯著影響因子[22-23]，由此表明地理環(huán)境不同會(huì)使得局部區(qū)域0的影響因子有所不同。其次相對濕度對0影響較大，造成該地區(qū)相對濕度影響程度較大的原因是雅安地區(qū)獨(dú)特地理位置使得全年降水量較多，多年平均濕度在70%以上?？紤]到凈輻射是主要的氣象影響因子，本文采用輻射法中的PT法計(jì)算得到的0精度較高，這與趙璐等[10]結(jié)論一致，但是由主要?dú)庀笥绊懸蜃拥玫降暮喕惴ㄊ欠袷窃摰貐^(qū)的最優(yōu)算法，還需要更多的氣象站點(diǎn)資料以及算法模型進(jìn)行深入驗(yàn)證分析。

本文從氣候角度分析了四川省濕潤氣候區(qū)參考作物蒸散量的趨勢變化及成因分析，而近些年氣候變化多樣性以及人類活動(dòng)影響，使得0變化更加復(fù)雜，這些因素對近些年的0綜合影響還需進(jìn)一步研究，以便為該地區(qū)的水資源管理提供合理依據(jù)。

4 結(jié)論

1）四川省濕潤氣候區(qū)多年0呈下降趨勢，氣候傾向率為9.3 mm/10 a，最大值為944.7 mm，最小值為756 mm，多年平均值為861.2 mm。

2）0在1967年發(fā)生突變，1984年發(fā)生顯著性突變，突變后的趨勢變化值為-2.08，突變前為-0.59，極值比為3.52。各氣象因子在突變前的趨勢變化均未通過顯著性水平檢驗(yàn)，突變后除溫度和相對濕度外，其余氣象因子都通過了顯著性水平檢驗(yàn)。在所有氣象因子中，除了溫度趨勢值為正值，其余全部為負(fù)值，風(fēng)速的趨勢變化絕對值最大。

3）氣象因子對0在全年的影響程度依次為凈輻射、相對濕度、風(fēng)速、日平均氣溫；夏季時(shí)期，凈輻射影響最大，相對濕度在四季里全部呈負(fù)效應(yīng)影響；凈輻射在各月份下通徑系數(shù)值都比其他氣象因子大，呈拋物線型變化。

4）在氣象資料缺失情況下，四川省濕潤氣候區(qū)可以采用Pristley-Taylor法計(jì)算0。

[1] 謝平, 陳曉宏, 王兆禮, 等. 氣象因子的變化對參考作物蒸發(fā)蒸騰量的影響[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2011, 30(5): 12-16.

XIE Ping, CHEN Xiaohong, WANG Zhaoli, et al. The Impact of Change of Climate Factors on the Reference Evapotranspiration[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2011, 30(5): 12-16.

[2] ALLEN R G, PEREIRA L S, RAES D, et al. Crop evapotranspiration (guidelines for computing crop water requirements) [M]. Rome: FAO,1998.

[3] GONG Lebing, XU Chongyu, CHEN Deliang, et al. Sensitivity of the Penman-Monteith reference evapotranspiration to key climatic variables in the Chang jiang (Yangtze River) basin[J]. Journal of Hydrology, 2006, 329(3/4): 620-629.

[4] SHE Dunxian, XIA Jun, ZHANG Yongyong. Changes in reference evapotranspiration and its driving factors in the middle reaches of Yellow River Basin, China[J]. Science of The Total Environment,2017, 607/608: 1 151-1 162.

[5] 梁麗喬, 李麗娟, 張麗, 等. 松嫩平原西部生長季參考作物蒸散發(fā)的敏感性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2008, 24(5): 1-5.

LIANG Liqiao, LI Lijuan, ZHANG Li, et al. Sensitivity of the reference crop evapotranspiration in growing season in the West Songnen Plain[J]. Transactions of the CSAE, 2008, 24(5): 1-5.

[6] 鄒璐, 陳濤濤, 孔凡丹, 等. 遼寧省參考作物騰發(fā)量的敏感性分析[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2014, 33(1): 50-54.

ZHOU Lu, CHEN Taotao, KONG Fandan, et al. Sensitive Analysis on Reference Evapotranspiration in Liaoning Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2014, 33(1): 50-54.

[7] 趙璐, 梁川, 崔寧博, 等. 川中丘陵區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量近60年變化成因研究[J].水利學(xué)報(bào), 2013, 44(2): 183-190.

ZHAO Lu, LIANG Chuan, CUI Ningbo, et al. Attribution analyses of ET0 change in hilly area of central Sichuan in recent 60 years[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2013, 44(2): 183-190.

[8] 苗正偉, 徐利崗, 張薇.京津冀地區(qū)參考作物蒸散量變化特征與成因分析[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2018,37(5): 39-50.

MIAO Weiheng, XU Ligang, ZHANG Wei. Spatiotemporal Variation of the Reference Crop Evapotranspiration and the Factors Affecting It in Beijing-Tianjin-Hebei Region[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(5): 39-50.

[9] 彭貴康, 李志友, 柴復(fù)新. 雅安地形與降水的氣候特征[J].高原氣象, 1985, 4(3): 230-240.

PENG Guikang, LI Zhiyou, CHAI Fuxin. The Relationship Between Topography and Precipitation in Ya’an District[J]. Plateau Meteorology, 1985,4(3): 230-240.

[10] 趙璐, 梁川, 崔寧博, 等. 不同0計(jì)算方法在川中丘陵地區(qū)的比較及改進(jìn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(24): 92-98.

ZHAO Lu, LIANG Chuan, CUI Ningbo, et al. Comparison and improvement of different calculation methods for ET0 in hilly area of central Sichuan Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(24): 92-98.

[11] 張倩, 潘旭, 張鵬, 等. 基于溫度資料的山東沿海站點(diǎn)參照作物騰發(fā)量估算方法比較研究[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2018, 37 (S1): 74-79.

ZHANG Qian, PAN Xiu, ZHANG Peng, et al. Comparative Study on Estimation of Crop Evapotranspiration in Shandong Coastal Sites Based on Temperature Data[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(S1): 74-79.

[12] 楊東, 劉洪敏, 郭盼盼, 等. 1956—2008遼寧省近53年的降水量變化[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2011, 25(1): 96-101.

YANG Dong, LIU Hongmin, GUO Panpan, et al. The precipitation changes in Liaoning during 1956-2008[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2011, 25(1): 96-101.

[13] 林學(xué)椿, 于淑秋. 近40年我國氣候趨勢[J].氣象, 1990,16(10): 16-21.

LIN Xuechun, YU Shuqiu. Climatic trend in China for the last 40 years[J]. Meteorology, 1990,16(10): 16-21.

[14] 徐麗梅, 郭英, 劉敏, 等. 1957年至2008年海河流域氣溫變化趨勢和突變分析[J].資源科學(xué), 2011, 33(5): 995-1 001.

XU Limei, GUO Ying, LIU Min, et al. Analysis of Temperature Trends and Change Points in the Haihe River Basin Over the Last 50 Years[J]. Resource Science, 2011, 33(5): 995-1 001.

[15] 奚圓圓, 黃曉榮, 李晶晶, 等. 四川盆地降水量變化特征分析[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2017, 36(1): 95-101.

XI Yuanyuan, HUANG Xiaorong, LI Jingjing, et al. Analysis of Variation Characteristics of Precipitation in Sichuan Basin [J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2017, 36(1): 95-101.

[16] 程新意, 李紹疆. 通徑分析的數(shù)學(xué)模型[J].大學(xué)數(shù)學(xué),1990:6(4): 99-105.

CHENG Xinyi, LI Shaojiang. Mathematical model of path analysis[J]. Journal of Mathematics for Technology, 1990:6(4): 99-105.

[17] 李晨, 崔寧博, 馮禹, 等. 四川省不同區(qū)域參考作物蒸散量計(jì)算方法的適用性評價(jià)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2016, 32(4):127-134.

LI CHEN, CUI Ningbo, FENG Yu, et al. Adaptation evaluation for reference evapotranspiration methods in different regions of Sichuan[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(4): 127-134.

[18] 樊軍, 邵明安, 王全九. 黃土區(qū)參考作物蒸散量多種計(jì)算方法的比較研究（簡報(bào)）[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2008, 24(3):98-102.

FAN Jun, SHAO Ming’an, WANG Quanjiu. Comparisons of many equations for calculating reference evapotranspiration in the Loess Plateau of China [J]. Transactions of the CSAE, 2008, 24(3): 98-102.

[19] 叢振濤, 倪廣恒, 楊大文, 等. “蒸發(fā)悖論”在中國的規(guī)律分析[J].水科學(xué)進(jìn)展, 2008, 19(2): 147-152.

CONG Zhentao, NI Guangheng, YANG Dawen, et al. Evaporation paradox in China[J]. Advance in Water Science, 2008, 19(2): 147-152.

[20] 陳超, 龐艷梅, 潘學(xué)標(biāo), 等. 四川地區(qū)參考作物蒸散量的變化特征及氣候影響因素分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象, 2011, 32(1):35-40.

CHEN Chao, PANG Yanmei, PAN Xuebiao, et al. Analysis on Change of Reference Crop Evapotranspiration and Climatic Influence Factors in Sichuan[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2011,32(1): 35-40.

[21] 馮禹, 崔寧博, 魏新平, 等. 川中丘陵區(qū)參考作物蒸散量時(shí)空變化特征與成因分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(14): 78-86.

FENG Yu, CUI Ningbo, WEI Xinping, et al. Temporal-spatial distribution characteristics and causes analysis of reference crop evapotranspiration in hilly area of central Sichuan[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(14): 78-86.

[22] 許婧璟, 靳曉言, 強(qiáng)皓凡, 等. 新疆艾比湖流域潛在蒸散變化特征與成因分析[J].灌溉排水學(xué)報(bào), 2018, 37(2): 89-94.

XU Jingjing, JI Xiaoyan, QIANG Haofan, et al. Variety Characteristics and Cause Analysis of Potential Evapotranspiration in the Ebinur Lake Basin in Xingjiang[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(2): 89-94.

[23] 王媛, 董煜, 焦黎. 艾比湖綠洲參考作物蒸散量的敏感性分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2019, 38(7): 110-115.

WANG Yuan, DONG Yu, JIAO Li. Sensitivity Analysis of the Reference Evapotranspiration in Ebinur Lake Oasis[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2019, 38(7): 110-115.

Change in Reference Crop Evapotranspiration from Humid Climate Region of Sichuan Province and Its Determinants

WU Jianfei, KANG Yinhong*, LIANG Youpeng

(College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Sichuan Agriculture University, Ya’an 625014, China)

【】Evapotranspiration is the most important water loss from terrestrial ecosystems and understanding its spatiotemporal change is critical for improve water management. We took the humid region in Sichuan province as an example and analyzed the temporal change in reference crop evapotranspiration (0) as well as its determinants in the region. 【】We calculated0using daily meteorological data measured from 1954 to 2009 in Ya’an based on the Penman-Monteith (PM) equation first, and then analyzed the characteristics in its change as well as its determinants using the Mann-Kendall test and path analysis respectively.【】The annual0over the 1954—2009 was 861.2 mm, but the0had been in decline at 9.3 mm/10a. Although the relative humidity remained almost unhanged (=-0.52), wind speed (=-7.09), sunshine hours (=-2.61) and net radiation (=-2.64) had all been falling accompanied by an significant rise in daily mean temperature (=2.9). Path analysis revealed that the factors that impacted0more were net radiation, relative humidity, wind speed and daily average temperature. The0calculated by the Pristley-Taylor method was comparable to that estimated from the PM equation.【】The annual average0in Ya’an has been declining, and the sunshine hours is the main determinant. The Pristley-Taylor method can be used to calculate0for the humid areas lacking of meteorological data.

reference crop evapotranspiration; Mann-Kendall test; path analysis; Pristley-Taylor method

S161.4；S274.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2019053

1672 - 3317（2020）01 - 0131 - 07

2019-05-12

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41601292）；農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題（2017002）

武劍飛（1995-），男。碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)高效用水研究。E-mail:1105829797@qq.com

康銀紅（1979-），女。副教授，主要從事農(nóng)業(yè)作物水分利用效率研究。E-mail:kangyinhong@sicau.edu.cn

武劍飛, 康銀紅, 梁友鵬. 四川省濕潤氣候區(qū)參考作物蒸散量趨勢變化及成因分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2020, 39(1):131-137.

WU Jianfei, KANG Yinhong, LIANG Youpeng. Change in reference crop evapotranspiration from humid climate region of sichuan province and its determinants [J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(1): 131-137.

責(zé)任編輯：韓 洋