黃河源區(qū)陸面蒸散量的時(shí)空分布特征研究

陳怡璇 ,文 軍 ,劉 蓉 ,陸宣承 ,陳亞玲

（1.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院/高原大氣與環(huán)境四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610225；2.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究所/寒旱區(qū)陸面過程與氣候變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730000）

引言

陸面過程（Land Surface Process，LSP）通過陸-氣間水、能量、動(dòng)量和碳交換影響氣候變化，是氣候系統(tǒng)中最基本的物理和生化過程之一[1]，同時(shí)也是影響大氣環(huán)流模式（General Circulation Model，GCM）和區(qū)域氣候模式（Regional Climate Model，RCM）模擬精度的主要因素之一，因此研究陸面與大氣之間的相互作用非常重要。其中，陸面過程中陸-氣間水分交換的一種進(jìn)行方式是蒸散過程（EvapoTranspiration，ET）。蒸散過程是陸面水分通過土壤或水面蒸發(fā)以及植物蒸騰作用從地表輸送到大氣的過程，蒸散過程是水分在地-氣系統(tǒng)循環(huán)過程中的重要組成部分，它連接著地-氣間的能量平衡和水分循環(huán)[2]，并與生態(tài)變化、資源分配和環(huán)境保護(hù)等問題有著緊密聯(lián)系。研究陸面與大氣之間蒸散過程的機(jī)理對人類社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源利用以及生態(tài)平衡等具有科學(xué)和現(xiàn)實(shí)的意義。因此，對陸面蒸散過程的討論一直以來都是地球科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者們密切關(guān)注的熱點(diǎn)[3]。

蒸散量可通過觀測儀器直接或間接地獲取，但由于觀測環(huán)境和儀器設(shè)備技術(shù)的限制，很難實(shí)現(xiàn)對下墊面長時(shí)間、大范圍的觀測。因此，基于常規(guī)的氣象觀測資料構(gòu)建蒸散模型來估算區(qū)域蒸散量成為當(dāng)今蒸散的研究熱點(diǎn)[4]。目前，估算蒸散量的模型主要包括：P 模型（Penman 模型）、P-M 模型（Penman-Monteith 模型）、S-W 模型（Shuttleworth-Wallace 模型）、S-S-W 模型（改進(jìn)的雙源模型）、P-T 模型（Priestley-Taylor 模型）、M-B 模型（McNaughton-Black 模 型）和C 模 型（Clumping 模型）等[5]。

研究表明，由于各種蒸散模型的基礎(chǔ)理論假設(shè)不同，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需根據(jù)研究區(qū)域的具體情況來選擇適合的計(jì)算模型[6]。其中，P-M 模型將植被覆蓋的下墊面視為整體來進(jìn)行估算，主要適用于下墊面均一且植被密集的地區(qū)。黃河源區(qū)屬于高原大陸性氣候，源區(qū)內(nèi)高寒植被分布廣泛且均一，高寒草原和高寒草甸是其主要的植被類型，因此P-M 模型可以較為準(zhǔn)確地模擬該地的蒸散量[5,7]。近年來，受全球氣候變暖和人類活動(dòng)的影響，草地退化是黃河源區(qū)近30a 來最主要的覆蓋變化特征，具體表現(xiàn)為草地面積減小、草場質(zhì)量下降和土地荒漠化面積的增加。這一變化將進(jìn)一步導(dǎo)致物種豐富度下降，禾本科和莎草科等優(yōu)勢物種不斷減少，高寒草地植被群落的基本結(jié)構(gòu)逐漸趨于簡單化[8]。

由于再分析數(shù)據(jù)具有時(shí)空連續(xù)性的特點(diǎn)，其在氣候研究中應(yīng)用價(jià)值很高。目前，已有不少利用再分析數(shù)據(jù)或衛(wèi)星遙感技術(shù)開展黃河流域蒸散量的時(shí)空變化特征和影響因素的分析研究[9?12]。青藏高原地區(qū)的觀測數(shù)據(jù)精度不高，空間分辨率較低[13]，無法合理地表征區(qū)域尺度上氣候變量的實(shí)際幅度和時(shí)間變化[14?15]，因此再分析數(shù)據(jù)可作為估算蒸散量的一種輔助方式。目前的研究主要集中在黃河源區(qū)生態(tài)環(huán)境方面，對陸面蒸散量及其時(shí)空變化的研究仍比較欠缺。此外，近幾年來黃河源區(qū)水分循環(huán)過程正在發(fā)生改變。因此，對于黃河源區(qū)蒸散量的長期趨勢和變化原因的研究還亟待豐富。

針對上述存在的問題，本文基于修正的P-M 模型，結(jié)合氣象觀測數(shù)據(jù)以及陸-氣間水熱交換觀測的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算得到黃河源區(qū)1980～2020 年（共41a）的蒸散量，探討該區(qū)域陸面蒸散量的長期變化趨勢和空間格局，并分析影響黃河源區(qū)蒸散量變化的原因，以期為深入認(rèn)識黃河源區(qū)水分循環(huán)過程、保護(hù)黃河源區(qū)生態(tài)環(huán)境和合理利用自然資源提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

黃河源區(qū)位于青藏高原東北部，介于黃河流域的唐乃亥水文站至河源之間（95°52'～103°25'E，32°09'～36°34'N）（圖1），海拔高度為3148.2～4415.4m。黃河源區(qū)集水面積約1.31×105km2，占黃河流域總面積（7.95×105km2）的16.5%，年均徑流量約為2.047×1010m3，占全流域總量的35.5%[16]。

圖1 黃河源區(qū)地理位置和主要?dú)庀笳军c(diǎn)分布

源區(qū)氣候?qū)儆趦?nèi)陸高原高寒氣候，年均氣溫約為?2.3℃，具有光照充足、輻射強(qiáng)、風(fēng)沙大、晝夜溫差大、年溫差小的特點(diǎn)，源區(qū)內(nèi)蒸散量總體呈現(xiàn)北高、西南低、東南變化不明顯的趨勢[10]。源區(qū)內(nèi)植被生長周期短、分布廣泛，其主要類型是高寒草原和高寒草甸[17]。該區(qū)的高寒濕地主要分布于若爾蓋盆地、湖濱、三角洲及河流兩側(cè)的低洼地帶以及消亡的早期湖泊，分布面積較大者有若爾蓋濕地、星宿海、勒那曲入口區(qū)等[18]。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 觀測數(shù)據(jù)

基于2014 年黃河源區(qū)扎陵湖和鄂陵湖附近湯岔瑪小流域的陸面過程野外觀測站數(shù)據(jù)、2017 年中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場數(shù)據(jù)以及1980～2020 年黃河源區(qū)氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)，本文開展對黃河源區(qū)蒸散量的分析研究。研究區(qū)域的觀測數(shù)據(jù)主要包括兩類：

（1）陸-氣間水熱交換觀測試驗(yàn)數(shù)據(jù)（扎陵湖和鄂陵湖附近湯岔瑪小流域2014 年的陸面過程野外觀測站逐日觀測數(shù)據(jù)和中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場2017 年的逐日觀測數(shù)據(jù)）：1.5m 高度長波輻射通量（向上、向下）和短波輻射通量（向上、向下），近地面感熱通量和潛熱通量，土壤溫度和土壤濕度（5.0、10.0、40.0、100.0 和120.0cm 深度）。渦動(dòng)觀測數(shù)據(jù)主要來自于渦動(dòng)相關(guān)系統(tǒng)，包括頻率為10Hz的三維超聲風(fēng)速儀，CO2/H2O 氣體分析儀以及數(shù)據(jù)采集器，數(shù)據(jù)采集頻率為10Hz，每30min 輸出一次該時(shí)段平均通量。參照《渦動(dòng)相關(guān)通量觀測指導(dǎo)手冊》[19]進(jìn)行處理，剔除其中不合理的數(shù)據(jù)，并對缺失的數(shù)據(jù)采用內(nèi)插法進(jìn)行插補(bǔ)，最后將結(jié)果累加，得到日尺度的平均通量值。

（2）由于氣象要素在時(shí)空分布上存在差異，為綜合反映黃河源區(qū)蒸散量的趨勢性、周期性以及突變特征，本文選取1980～2020 年（共41a）黃河源區(qū)13 個(gè)氣象站（97°～103°E，32°～36°N）的逐日觀測數(shù)據(jù)，由國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.cma.cn）提供，包括：最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、平均氣壓、累計(jì)降水量、2min 平均風(fēng)速（高度為10m）、平均水汽壓、日照時(shí)數(shù)、平均相對濕度等氣象要素。各氣象要素的日平均值均由逐日4 次（02:00、08:00、14:00、20:00，北京時(shí)）觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出。

2.2 研究方法

2.2.1 陸面過程水熱交換觀測試驗(yàn)方法方案和數(shù)據(jù)分析

陸面過程的能量交換與蒸散過程有著密切的聯(lián)系，本研究選取了黃河源區(qū)兩個(gè)區(qū)域不同年份（扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域2014 年6 月1 日～2015 年6月1 日，中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場2017 年1 月1 日～2017 年12 月31 日）的渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)計(jì)算出兩地的實(shí)際陸面蒸散量。

本文通過渦動(dòng)相關(guān)觀測數(shù)據(jù)計(jì)算出上述兩個(gè)區(qū)域的實(shí)際陸面蒸散量，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)回歸方法將其與用修正的P-M 模型計(jì)算的蒸散量進(jìn)行比對，研究兩者的相關(guān)性，進(jìn)而驗(yàn)證修正的P-M 模型的準(zhǔn)確性。

2.2.2 P-M 計(jì)算實(shí)際蒸散量的原理和方法

1965 年，Monteith 在Penman 公式的基礎(chǔ)上[20]，提出了P-M 模型，該模型引入植被的生理特征和空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)的變化，計(jì)算精度較高且理論依據(jù)較充分，能較為準(zhǔn)確地反映蒸散變化過程和影響機(jī)制。該模型被FAO-56 推薦為計(jì)算蒸散量的首選方法[21?22]。其中，F(xiàn)AO Penman-Monteith 模型是世界糧農(nóng)組織（FAO）推薦計(jì)算參考蒸散量的方法，其修正模型表達(dá)式[23]如下：

式中：ET0為參考蒸散量（mm/d）；T為日平均溫度（℃）；U2為 2m 高處風(fēng)速（m/s）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實(shí)際水汽壓（kPa）

本文需要分析源區(qū)蒸散量的季度和年度數(shù)據(jù)，用以研究其時(shí)空分布特征，此時(shí)需要利用月值的氣象數(shù)據(jù)來計(jì)算。在應(yīng)用修正的P-M 模型計(jì)算蒸散量時(shí)，不能直接把日值數(shù)據(jù)對應(yīng)月值數(shù)據(jù)來計(jì)算，每個(gè)參數(shù)都需要進(jìn)行重新?lián)Q算。計(jì)算時(shí)需注意：

（1）相對于凈輻射Rn，土壤熱通量G的值很小，當(dāng)時(shí)間尺度為1～10d時(shí)，G通常忽略不計(jì)；但當(dāng)計(jì)算時(shí)間尺度較長時(shí)，此項(xiàng)不能忽略，計(jì)算公式為：

式中：G為土壤熱通量（ MJ·m?2·d?1）；ca為土壤熱容量（ MJ·m?2·℃?1）；Ti為 時(shí)刻i的 空氣溫度（℃）；Ti?1為時(shí)刻i?1的 空氣溫度（℃）；Δt為時(shí)間步長（d）；Δz為有效土壤深度（m）。

當(dāng)時(shí)間尺度以月為單位時(shí)，假設(shè)土壤深度適當(dāng)、土壤熱容量為常數(shù)2.1M J·m?2·℃?1，可用下式估算：

式中：Tm,i為 第i月的平均氣溫（℃）；Tm,i?1為上月的平均氣溫（℃）；其中，假設(shè)首月的土壤熱通量為0。

（2）用修正的P-M 模型計(jì)算蒸散量時(shí)，需用到地表凈輻射這一要素。地表凈輻射可由氣象觀測的輻射數(shù)據(jù)直接計(jì)算得出，但由于氣象觀測站和輻射觀測站數(shù)量不匹配（全國輻射觀測站共130 個(gè)，氣象觀測站共699 個(gè)），且觀測年份不統(tǒng)一，導(dǎo)致輻射資料在連續(xù)性分析和趨勢分析中不易與氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合。因此，在計(jì)算蒸散量時(shí)，一般通過氣象觀測數(shù)據(jù)間接地計(jì)算地表凈輻射，而不用輻射數(shù)據(jù)，具體計(jì)算步驟參照《氣象干旱等級》[24]。

3 黃河源區(qū)蒸散量時(shí)空分布及變化原因

3.1 實(shí)際蒸散量的觀測與計(jì)算結(jié)果對比分析

修正的P-M 模型估算的是參考作物的蒸散量，渦度相關(guān)法觀測的是實(shí)際陸面蒸散量。在干旱地區(qū)，沒有達(dá)到水分盈余的條件，實(shí)測的蒸散量要比用修正的P-M 模型估算出的蒸散量低，而渦度相關(guān)法存在能量平衡不閉合的問題，會(huì)造成對蒸散量的估算值偏低[25]。修正的P-M 模型計(jì)算的參考作物蒸發(fā)蒸騰量，與實(shí)際觀測值接近[23]。已有研究表明：在不同下墊面，修正的P-M 模型是計(jì)算蒸散量的最好方法[25]，兩種方法所得蒸散值雖有一定偏差，但若兩者相關(guān)性好、變化趨勢一致，則說明P-M 法能較好地估算區(qū)域?qū)嶋H蒸散量。

通過黃河源區(qū)扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域2014 年和中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場2017 年的每日渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算出當(dāng)?shù)氐恼羯⒘浚⑴c修正的P-M 模型計(jì)算的蒸散量進(jìn)行比對，結(jié)果見圖2。

由圖2 可知，渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)和修正的P-M 模型計(jì)算的蒸散量變化趨勢大體一致，扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域的月均蒸散量夏季高，冬季低；12 月蒸散量最小，其實(shí)際蒸散量為10.27mm，7 月蒸散量最大，其實(shí)際蒸散量為64.80mm。中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場的月均蒸散量的季節(jié)變化

圖2 渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)與修正的P-M 模型計(jì)算的蒸散量對比（a.2014 年扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域的月均蒸散量，b.2017 年中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場的月均蒸散量）

與扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域的相似，12 月蒸散量最小，其實(shí)際蒸散量為28.07mm，6 月蒸散量最大，其實(shí)際蒸散量為66.54mm。修正的P-M 模型計(jì)算出的蒸散量與實(shí)際陸面蒸散量的年總量相差不大，在扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域分別為437.26mm 和435.40mm；在若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場分別為523.36mm 和510.12mm。為了進(jìn)一步驗(yàn)證兩種模式計(jì)算出的蒸散量的相關(guān)性，對兩地的渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)和修正的P-M 模型算出的蒸散量進(jìn)行線性回歸處理，結(jié)果如表1 所示。

表1 渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)與修正的P-M 模型計(jì)算的蒸散量的回歸方程

通過比較回歸方程的相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差（表1），易知渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)和運(yùn)用修正的P-M 模型計(jì)算出的蒸散量具有較好的正線性相關(guān)，可見運(yùn)用修正的PM 模型計(jì)算蒸散量的準(zhǔn)確性較高。

3.2 黃河源區(qū)不同站點(diǎn)蒸散量變化趨勢分析

本文以一年為時(shí)間尺度，分析每個(gè)站點(diǎn)1980～2020 年（共41a）的蒸散量變化趨勢。按照東西走向，將黃河源區(qū)分為東部、中部和西部三個(gè)區(qū)域，結(jié)合各個(gè)觀測站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用修正的P-M 模型計(jì)算得出每個(gè)站點(diǎn)的年均蒸散量，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的蒸散量，繪制黃河源區(qū)蒸散量的時(shí)間變化序列，如圖3、圖4 和圖5所示。

圖3 1980～2020 年黃河源區(qū)東部年均蒸散量

圖4 同圖3，但為黃河源區(qū)中部

圖5 同圖3，但為黃河源區(qū)西部

從各個(gè)站點(diǎn)來看，其年均蒸散量波動(dòng)振幅較大，這可能是年均降水、日照等影響因素導(dǎo)致的。從區(qū)域平均看，東、中、西部的年均蒸散量分別為504.30mm、445.19mm、408.56mm。由擬合直線可以看出，1980～2020 年黃河源區(qū)的蒸散量總體呈上升趨勢，但各個(gè)區(qū)域的蒸散量在20 世紀(jì)80 年代中期和90 年代中期均呈顯著減少趨勢，近年來中部和西部地區(qū)的蒸散量總體上呈減少趨勢，而東部地區(qū)的蒸散量總體上呈增加趨勢。不同時(shí)間段內(nèi)，蒸散量的變化存在一定空間差異，蒸散量大小的區(qū)域分布大致為：東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。

對各個(gè)站點(diǎn)的蒸散量累加求平均，得到黃河源區(qū)總體蒸散量。圖6 給出了1980～2020 年黃河源區(qū)陸面蒸散量的時(shí)間變化序列及線性趨勢。如圖所示，黃河源區(qū)蒸散量總體呈增長態(tài)勢，其變化趨勢與西部地區(qū)和中部地區(qū)的一致，均在20 世紀(jì)80 年代中期和90 年代中期呈顯著減少態(tài)勢，進(jìn)入21 世紀(jì)后，總體蒸散量呈增加態(tài)勢，但在2015 年后又有減少的趨勢。

圖6 黃河源區(qū)的陸面蒸散量時(shí)間變化序列及線性趨勢

3.3 黃河源區(qū)陸面蒸散量空間分布

為了揭示黃河源區(qū)蒸散量的空間分布特征，本文依據(jù)1980～2020 年氣象臺(tái)站觀測數(shù)據(jù)，在ArcGIS環(huán)境下通過反距離加權(quán)（Inverse Distance Weighted，IDW）插值法[26?27]繪制出源區(qū)內(nèi)四季蒸散量的時(shí)空分布（圖7）。如圖所示，黃河源區(qū)蒸散量的季節(jié)分布東西差異明顯；春季蒸散量為117.8～162.8mm，夏季蒸散量為140.5～179.4mm，秋季蒸散量為78.0～105.5mm，冬季蒸散量為50.1～78.7mm，分別占年蒸散量的31.2%、34.6%、19.9%、14.3%，即為夏季>春季>秋季>冬季。

圖7 多年平均的黃河源區(qū)四季及年蒸散量時(shí)空分布

多年平均的年蒸散量為386.3～516.0mm，其空間分布與季節(jié)蒸散量的基本一致。東部地區(qū)蒸散量為473.5～516.0mm，紅原地區(qū)的蒸散量最大，約為516.0mm；中部地區(qū)蒸散量為437.6～473.5mm，地理分布為從東到西逐漸減小；西部地區(qū)蒸散量為386.3～437.6mm，從東到西呈先增后減特征，其中清水河地區(qū)的蒸散量最小，約為386.3mm?？傮w來看，西部地區(qū)的蒸散量低于東部地區(qū)，整個(gè)黃河源區(qū)的蒸散量從東到西逐漸減少。

3.4 影響黃河源區(qū)蒸散過程的氣候因子

已有研究[28]指出影響蒸散過程的主要因素是土壤和氣象因素：（1）影響土壤蒸散過程的土壤因素可分為土壤的結(jié)構(gòu)、質(zhì)地、色澤、含水量，地下水埋深以及地表特征等；（2）氣象因素主要包括氣溫、降水方式、濕度、輻射、風(fēng)速等。

為了解影響黃河源區(qū)蒸散過程的氣象因素，本研究以黃河源區(qū)年均蒸散量為因變量做逐步回歸分析[29]，將氣象觀測的年均數(shù)據(jù)逐個(gè)引入模型，發(fā)現(xiàn)蒸散量與最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、平均相對濕度、平均風(fēng)速和降水量7 個(gè)影響因子有較高的相關(guān)性，進(jìn)而得到逐步回歸方程：

式中：ET0、Tm、Tn、T、n、RH、U、PRE分別代表蒸散量、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、平均相對濕度、平均風(fēng)速、降水量。

為分析影響黃河源區(qū)蒸散過程的氣候因子，應(yīng)用復(fù)相關(guān)系數(shù)法[30?31]得出復(fù)相關(guān)系數(shù)r=0.9840，表明蒸散量與以上7 個(gè)影響因子的線性擬合度較高，各變量之間有很好的線性相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，該相關(guān)關(guān)系通過了0.001 水平的顯著性檢驗(yàn)。

由于偏相關(guān)分析是在排除其他變量的影響后分析兩變量間相關(guān)關(guān)系的分析方法，其強(qiáng)調(diào)因變量對每個(gè)自變量的依賴關(guān)系。因此，本研究利用偏相關(guān)分析[32]對蒸散量與各個(gè)影響因子的關(guān)系進(jìn)行探討。

通過對影響蒸散過程的影響因素進(jìn)行偏相關(guān)分析（表2），結(jié)果表明：蒸散量分別和平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)有顯著的線性正相關(guān)（P<0.01），與平均氣溫有線性正相關(guān)，但相關(guān)性不顯著（P>0.01）；蒸散量分別和最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、降水量有線性負(fù)相關(guān)性，與平均相對濕度有極顯著的相關(guān)性（P<0.01），而與最高氣溫、最低氣溫的相關(guān)性不顯著（P>0.01）。因此，蒸散量隨溫度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的增加而增大，隨相對濕度和降水量的增大而減小。

表2 蒸散量與不同氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)和顯著性

氣候要素變化的時(shí)空差異復(fù)雜多樣，在不同區(qū)域特定的氣候條件下，同一氣候要素對蒸散過程的作用不盡相同，水汽壓、溫度和凈輻射等影響要素的不同組合也會(huì)導(dǎo)致蒸散量的增加或減少。偏相關(guān)分析結(jié)果表明：蒸散量與溫度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的變化趨勢相同，與相對濕度和降水量的變化趨勢相反。

4 結(jié)論

本文利用修正的P-M 模型計(jì)算出1980～2020 年黃河源區(qū)的陸面蒸散量，選取黃河源區(qū)扎陵湖和鄂陵湖湯岔瑪小流域和中國科學(xué)院若爾蓋高寒濕地生態(tài)研究站瑪曲觀測場兩個(gè)地區(qū)的渦動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了修正的P-M 模型估算源區(qū)蒸散量的準(zhǔn)確性，并利用反距離加權(quán)插值法分析了源區(qū)內(nèi)蒸散量的時(shí)空分布，運(yùn)用逐步回歸分析等方法探討了蒸散量與不同氣象個(gè)影響因子有較高線性相關(guān)性。由偏相關(guān)分析可知，蒸散量隨溫度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的增加而增大，隨相對濕度和降水量的增大而減小。