長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變趨勢及影響因素

詹云軍,章 文,,嚴(yán) 巖,王辰星,榮月靜,朱捷緣,3,盧慧婷,3,鄭天晨,3

1 武漢理工大學(xué),資源與環(huán)境工程學(xué)院,武漢 430070 2 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室,北京 100085 3 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

長江流域是我國重要的水資源供給區(qū)域,隨著南水北調(diào)工程的建設(shè),其重要性得到了進(jìn)一步的提升。由于流域內(nèi)水資源時空分配不均,長江流域旱澇災(zāi)害頻發(fā)[7- 8],水資源供給服務(wù)能力不穩(wěn)定。實際蒸散發(fā)是流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)能力的直接影響因素[1],分析長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的變化趨勢與成因?qū)τ诹饔虻乃Y源管理有著重要的意義。Gao[9]和Wang[10]發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)60年代至20世紀(jì)末期間,受到日照時數(shù)下降的影響,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)呈現(xiàn)出下降的趨勢。早期關(guān)于長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的研究在趨勢分析方面較少考慮實際蒸散發(fā)演變趨勢的階段特性,在影響因素分析方面僅分析了氣象因素的影響,忽略了地表環(huán)境變化的作用。隨著我國退耕還林工程和農(nóng)業(yè)效率的提高,21世紀(jì)以來長江流域地表植被覆蓋度快速增長[11],同時流域內(nèi)氣候變化仍在進(jìn)一步加劇,20世紀(jì)90年代流域內(nèi)出現(xiàn)了氣溫突增的狀況[12]。在氣候和地表環(huán)境變化的綜合影響下,近幾十年來長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的響應(yīng)狀況目前仍然未知。本文基于水量平衡原理對GLEAM_v3.2a[13]、MOD16[14]、GLDAS_Noah2[15]、ERA_Interim[16]四種已公開發(fā)布的實際蒸散發(fā)模型計算結(jié)果數(shù)據(jù)集在長江流域的精度進(jìn)行了對比驗證,選取精度最高的實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集,使用分段線性擬合、逐步回歸、相關(guān)性分析等方法分析了1981—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變趨勢及主導(dǎo)因素,研究為長江流域的生態(tài)服務(wù)評估、生態(tài)安全保障的相關(guān)研究提供科學(xué)的依據(jù)與參考。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域概況

長江發(fā)源于青藏高原唐古拉山脈各拉丹冬峰,全長6397 km,流域面積180萬km2,涉及了中國19個省、自治區(qū)、直轄市,涵蓋人口約為4億。流域內(nèi)地形地貌復(fù)雜多樣,整體上呈現(xiàn)出西北高東南低的三級階梯狀分布態(tài)勢(圖1)。氣候上,流域由西向東橫跨了青藏高寒區(qū)、西南熱帶季風(fēng)氣候區(qū)、華中亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),多年平均氣溫約為15℃,東高西低、南高北低的；多年平均降雨量約為1120 mm,降水量的空間分布極不均勻,自東南向西北呈減小趨勢。作為中國第一長河,長江流域內(nèi)部水系發(fā)達(dá),湖泊眾多,水資源豐富,流域內(nèi)的江都水利樞紐和丹江口水庫被選為南水北調(diào)水利工程東線和中線的水源地,分別于2013年末和2014年末開始向中國北方水資源匱乏地區(qū)調(diào)水,截止2019年年末累計調(diào)水300億m3[17]。由于水資源分布的極不均勻和極端氣候的頻繁出現(xiàn),長江流域也是我國旱澇災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)[7- 8],有研究顯示氣候的變化對流域內(nèi)旱澇災(zāi)害的發(fā)生有驅(qū)動的作用[18- 19]。

圖1 長江流域地形狀況與子流域分布Fig.1 Topographical conditions and sub-basin distribution in the Yangtze River Basin

1.2 研究數(shù)據(jù)

本次研究的數(shù)據(jù)來源分別是英國布里斯托大學(xué)(https://www.gleam.eu/)GLEAM_v3.2a、美國蒙大拿大學(xué)(http://www.ntsg.umt.edu/project/modis/mod16.php)MOD16、美國國家航空航天局(https://search.earthdata.nasa.gov/search)GLDAS_Noah2、和歐洲中期天氣預(yù)報中心(https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era-interim)ERA_Interim四種實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集,所選數(shù)據(jù)集概況如表1所示。用于蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集精度評價的徑流量數(shù)據(jù)來源于長江泥沙公報(http://www.cjw.gov.cn/z-wzc/bmgb/)。氣象站點監(jiān)測數(shù)據(jù)下載自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://www.nmic.cn/site/article/id/29086.html),具體包括降水量、氣溫、風(fēng)速、相對濕度以及日照時數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù),植被歸一化指數(shù)數(shù)據(jù)取自美國國家航空航天局提供的VIP數(shù)據(jù)集(1981—2014年)和MOD13數(shù)據(jù)集(2015—2017年)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,首先在ArcGIS平臺上,對氣象站點監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,對實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)和植被歸一化指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪、重投影、重采樣、加和等預(yù)處理,最終將所有數(shù)據(jù)的坐標(biāo)與投影均轉(zhuǎn)化為WGS84與Albert等積投影,時空間分辨率統(tǒng)一為1 a與1 km,用于進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析。

表1 四種實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的基本概況

2 研究方法

2.1 水量平衡原理

本文中水量平衡原理主要應(yīng)用于蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的精度驗證和討論部分長江流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)的計算,水量平衡原理的計算公式如下:

P=R+ET+C

(1)

式中,P為流域年降水量,mm；R為流域年徑流量,同時也可以表示流域生態(tài)系統(tǒng)的水資源供給服務(wù)量[20],mm；ET為年實際蒸散發(fā),mm；C為流域地面及地下儲水量的變化量,mm,在年度或多年尺度上,C可以忽略不計[1]。

在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的對比驗證過程中,本文基于水量平衡原理,計算了驗證時段內(nèi)四個數(shù)據(jù)集的平均絕對誤差MAE、相對絕對誤差MRAE、均方根誤差RMSE三項誤差指標(biāo)以及相關(guān)系數(shù)指標(biāo)r。誤差指標(biāo)可以描述各蒸散發(fā)模擬數(shù)據(jù)集相對的誤差大小,而r則可表示各數(shù)據(jù)集所描繪的長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)變化趨勢與現(xiàn)實狀況的吻合程度。四項指標(biāo)的計算方法在相關(guān)文獻(xiàn)[21]中有詳細(xì)說明,在此不做贅述。

2.2 流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變趨勢的分析方法

分段線性回歸是Shao等提出的一種線性回歸模型,它能檢測出時間序列數(shù)據(jù)趨勢變化的m個突變點,識別出研究時間范圍內(nèi)m+1個有著不同線性變化趨勢的時間段[22]。本研究同時選用線性回歸和分段線性回歸法,分析長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)及其影響因素的整體與階段變化趨勢狀況。分段線性回歸方程如下:

(2)

回歸方程中,t表示年份,取值區(qū)間為研究的時間范圍；ETt表示年份為t時流域ET的擬合值；CPj(Change Point)表示分段線性回歸法中檢測出的第j個趨勢突變點,0

回首2013年，西藏水利沐浴著黨和國家的陽光雨露，迎來了又一個豐收季，收獲了累累碩果，在跨越式發(fā)展進(jìn)程中寫下了厚重的一筆。

2.3 實際蒸散發(fā)變化的成因分析方法

本文采用逐步回歸分析和相關(guān)性分析的方法,探究氣象與植被因素對流域?qū)嶋H蒸散發(fā)趨勢的影響。逐步回歸分析法可以保證最后所得的回歸模型中所有的影響因子都具有顯著性,以建立最優(yōu)回歸方程,對實際蒸散發(fā)的變化進(jìn)行歸因。最優(yōu)回歸方程如下:

Y=a0+a1X1+a2X2+…+akXk+ε

(3)

式中,a0為常數(shù)項；a1,…,ak為各入選自變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù),能夠表示了各自變量對因變量變化的相對影響大?。籜1,…,Xk為入選最終回歸方程的自變量；Y為因變量。

3 研究結(jié)果及分析

3.1 長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的精度對比驗證

圖2 四種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集在長江流域的精度驗證與年際變化對比Fig 2 Accuracy verification and interannual variation comparison of four evapotranspiration data sets in the Yangtze river basin ET:蒸散發(fā)Evapotranspiration

在區(qū)域尺度實際蒸散發(fā)的研究中,時空連續(xù)的實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)必不可少,為了滿足這一需求,許多學(xué)者開展了大尺度實際蒸散發(fā)模型模擬的研究,目前為止,已有多種長時間序列的實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集被發(fā)布,例如GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim、JRA55[23]等。在眾多的數(shù)據(jù)集中,MOD16數(shù)據(jù)集因其易獲取、空間分辨率高、精度較好的優(yōu)點,在國內(nèi)各流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的研究中應(yīng)用較多[24-27]?？紤]到實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的可獲取性和研究結(jié)果的可靠性,本文基于水量平衡原理,使用2005—2013年間的降水量空間插值數(shù)據(jù)與長江泥沙公報中的徑流量數(shù)據(jù),計算了金沙江流域、嘉陵江流域、烏江流域、漢江流域、洞庭湖流域、鄱陽湖流域的年實際蒸散量,基于此評價了GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim四種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的精度,并在長江流域尺度上對比了年實際蒸散量模型模擬值與水量平衡計算值的年際變化狀況,結(jié)果如圖2所示。在4種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集中,ERA-Interim三項誤差指標(biāo)值最大,其均方根誤差RMSE高達(dá)201.24 mm,高于MOD16在全球26個流域的檢驗結(jié)果(RMSE=194 mm)[28]；GLDAS-Noah2、GLEAM-v3.2a、MOD16數(shù)據(jù)集的誤差較小, RMSE均小于MOD16在全球26個流域的檢驗結(jié)果,其中MOD16蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的誤差最小,但其對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)也最低,GLEAM-V3.2a數(shù)據(jù)集的誤差雖然略高于MOD16數(shù)據(jù)集,但其相關(guān)系數(shù)r最高。綜合考慮的MAE、MRAE、RMSE以及r四項精度評價指標(biāo),認(rèn)為4種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集中,GLEAM-v3.2a數(shù)據(jù)集最能反映出長江流域ET的實際時空格局狀況。因此,本文最終選用GLEAM-v3.2a數(shù)據(jù)集,用于長江流域ET時空格局與成因的分析。

3.2 長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的演變趨勢

基于GLEAM-V3.2a實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù),使用線性趨勢分析與分段線性趨勢分析1981—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的變化趨勢,結(jié)果如圖3所示。線性趨勢分析的結(jié)果顯示,在1981—2017年間,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)呈現(xiàn)出1.16 mm/a的顯著上升趨勢(P<0.01,R2=0.39),而分段線性趨勢分析的結(jié)果(R2=0.47)表明,在1981—2017年間,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的線性趨勢在1997年左右存在突變點,1981—1997年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)以0.02 mm/a線性趨勢不顯著下降(P>0.05),1998—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)則以1.94 mm/a的線性趨勢顯著上升(P<0.01)。對比線性趨勢分析和分段線性趨勢分析的擬合優(yōu)度R2,可以發(fā)現(xiàn)分段線性趨勢分析的結(jié)果能夠更加精確的描繪出長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的變化趨勢。Gao和Wang的研究[9- 10]也發(fā)現(xiàn)早期長江流域內(nèi)實際蒸散發(fā)呈現(xiàn)出下降的線性趨勢,這點與本文的分段線性趨勢分析中1981—1997年間的趨勢分析結(jié)果一致。此外,為了進(jìn)一步驗證分段線性趨勢分析中1998—2017年間的顯著上升趨勢結(jié)果,本文使用2000—2017年中國水資源公報和中國泥沙公報中的降水量、徑流量數(shù)據(jù),基于水量平衡原理計算了長江流域ET的變化趨勢(2013年年末南水北調(diào)工程正式通水,但年均約60億m3的跨流域調(diào)水量在長江徑流量多年均值中占比不到1%[17],故忽略其對ET計算的影的分段線性趨勢分析結(jié)果(1.94 mm/a)非常接近,證明了本文趨勢分析結(jié)果的可靠性。

實際蒸散發(fā)的變化趨勢在長江流域內(nèi)部具有一定的空間差異性。以突變點1997年為時間間隔,計算1981—2017年、1981—1997年、1998—2017年三個時間段內(nèi)長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的變化趨勢,結(jié)果如圖4、表2。在1981—1997年間,11個長江子流域的ET變化趨勢均不顯著,ET不顯著下降的區(qū)域主要集中在長江流域西北部(金沙江流域、岷沱江流域、嘉陵江流域、漢江流域)和東部地區(qū)(太湖流域、鄱陽湖流域),下速率在-0.77—-0.03 mm/a之間,ET不顯著上升區(qū)域主要分布在干流區(qū)域、烏江流域以及洞庭湖流域,上升速率在0.38—1.23 mm/a之間；1998—2017年間,所有子流域ET均呈現(xiàn)出增長的趨勢,顯著增長的區(qū)域主要集中在西北部分子流域(岷沱江流域、嘉陵江流域、漢江流域)以及上游干流區(qū)和鄱陽湖流域,其中嘉陵江增長速率最大,為3.39 mm/a。從整個研究時間范圍(1981—2017年)來看,在11個子流域中,除了西北部的金沙江流域、岷沱江流域不顯著外,其他子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)均呈顯著增長的趨勢,增長速率的高值區(qū)主要集中在中、下游干流區(qū)和鄱陽湖流域,增長速率均超過了1.8 mm/a。

圖3 1981—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變趨勢 Fig.3 The trends of actual evapotranspiration in the Yangtze River Basin from 1981 to 2017

圖4 長江子流域1981—2017年間實際蒸散發(fā)變化趨勢 Fig.4 Trends of actual evapotranspiration in sub-basins of Yangtze River from 1981 to 2017

表2 長江子流域1981—2017年間實際蒸散發(fā)變化趨勢

3.3 長江流域氣象與植被因素演變趨勢

氣候因素和下墊面植被的狀態(tài)是影響實際蒸散發(fā)過程的重要因素,在探究長江流域蒸散發(fā)演變趨勢成因之前,有必要預(yù)先分析氣象要素與植被狀況的變化趨勢,以便于理解各影響因素作用于實際蒸散發(fā)的過程與機制。基于氣象監(jiān)測站點氣象數(shù)據(jù)的空間插值結(jié)果和植被歸一化指數(shù)數(shù)據(jù),使用線性趨勢分析的方法,分析了長江流域氣象與植被要素在1981—2017年、1981—1997年、1998—2017年3個時間段內(nèi)的變化趨勢,結(jié)果如表3所示。在1981—2017年間,長江流域內(nèi)植被歸一化指數(shù)呈現(xiàn)出顯著上升的趨勢,且1998—2017年內(nèi)的上升速率要顯著高于1981—1997年；1981—2017年間氣溫也顯著上升,但在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內(nèi),氣溫上升的趨勢并不顯著,這間接說明氣溫在1997年左右存在著突增的狀況,鐘晨晨在研究中也發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象[12]；日照時數(shù)在整個研究時間范圍內(nèi)保持著下降趨勢,但下降趨勢有所減緩；而風(fēng)速、降水、濕度的變化趨勢都具有階段性,前期(1981—1997年)長江流域風(fēng)速和降水量有所下降,相對濕度有所升高,但后期(1998—2017年)風(fēng)速和降水量則呈現(xiàn)出上升的趨勢,相對濕度有所下降。

表3 1981—2017年間長江流域氣象與植被要素的變化趨勢

3.4 長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)影響因素分析

氣候要素能夠改變水汽傳輸環(huán)境、影響能量供給的條件,進(jìn)而決定著實際蒸散發(fā)可能達(dá)到的最大量,而下墊面上生長的植被則分別作為截流蒸發(fā)和蒸騰效應(yīng)的過程載體,會進(jìn)一步影響實際蒸散發(fā)量的大小[1]。近三十多年以來,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)及其氣象、植被影響要素呈現(xiàn)出了明顯的階段性變化,為了探究不同階段長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變主要影響因素的時空演替狀況,本文使用逐步回歸分析和皮爾森相關(guān)性分析的方法分別在長江流域和子流域的尺度上探究了不同階段氣象與植被要素在蒸散發(fā)演變過程中的重要性。

根據(jù)逐步回歸分析結(jié)果(表4)可以發(fā)現(xiàn),在長江流域尺度上,實際蒸散發(fā)的主要影響因素具也有階段性變化。在1981—1997年間,6個影響要素中僅有日照時數(shù)入選最終回歸方程,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.470(P<0.05),日照時數(shù)的下降是長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)下降的主要原因,日照時數(shù)的下降會減少地表蒸散發(fā)的能量來源,進(jìn)而削弱地表蒸發(fā)蒸騰的過程,Wang[10]在研究中也得出了相似的結(jié)論；1998—2017年間,植被歸一化指數(shù)NDVI和日照時數(shù)入選了逐步回歸方程,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.768、0.551(P<0.01),說明在這一階段的植被恢復(fù)對長江流域的蒸散發(fā)過程有明顯的正向促進(jìn)作用。植被的增長會增加蒸散發(fā)過程的降雨截流蒸發(fā)量與植被蒸騰量,雖然日照時數(shù)的下降對實際蒸散發(fā)有抑制效應(yīng),但在植被恢復(fù)的主導(dǎo)下,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)仍呈現(xiàn)了出顯著上升的趨勢。整體上來看,1981—2017年間,植被恢復(fù)是長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)顯著增長的主導(dǎo)因素,其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)最高,為0.805(P>0.01)。

表4 長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與其影響因素的逐步回歸分析結(jié)果

圖5 1981—1997年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素相關(guān)性分析Fig.5 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1981 to 1997

在子流域尺度上,本文基于皮爾森相關(guān)系數(shù),分析了各子流域內(nèi)氣象與植被要素在不同階段與實際蒸散發(fā)的相關(guān)性,結(jié)果如圖5—7、表5—7所示。在1981—1997年間,日照時數(shù)在長江大部分子流域內(nèi)與實際蒸散發(fā)呈顯著正相關(guān)關(guān)系,西北部的岷沱江、嘉陵江、漢江流域以及東南區(qū)域的鄱陽湖流域主要受到日照時數(shù)下降的影響,實際蒸散發(fā)量有所減少。而在干流區(qū)、烏江流域、洞庭湖流域內(nèi),實際蒸散發(fā)在日照時數(shù)、植被、降水、氣溫等因素的綜合作用下,呈現(xiàn)出上升的趨勢。太湖流域與其他子流域有所區(qū)別,其實際蒸散發(fā)僅與植被歸一化指數(shù)顯著相關(guān),通過分區(qū)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)太湖流域的植被歸一化指數(shù)在這一階段有所下降(張亮在分析長江流域植被覆蓋度時空變化時也得出了一致的結(jié)論[29]),地表植被退化是太湖流域?qū)嶋H蒸散發(fā)下降的主要原因。在1998—2017年間,除了洞庭湖、鄱陽湖、太湖流域外,長江大部分子流域中植被歸一化指數(shù)與實際蒸散發(fā)顯著正相關(guān)或正相關(guān)系數(shù)最大,植被恢復(fù)是長江流域這些地區(qū)實際蒸散發(fā)上升的重要原因。洞庭湖、鄱陽湖流域?qū)嶋H蒸散發(fā)在這一時期僅與相對濕度顯著負(fù)相關(guān),太湖流域?qū)嶋H蒸散發(fā)則僅與氣溫顯著正相關(guān)。此外風(fēng)速、日照時數(shù)在嘉陵江、烏江、上游干流區(qū)對蒸散發(fā)也有較大的影響。在整個研究時間范圍(1981—2017年)上來看,植被恢復(fù)是所有子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)上升的重要原因,風(fēng)速的回升對西部部分子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的升高也有較大的正向作用。在大部分子流域中,氣溫在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內(nèi)與實際蒸散發(fā)的相關(guān)性并不明顯,但在更長的時段(1981—2017年)上與實際蒸散發(fā)顯著相關(guān),這可能是由于氣溫在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內(nèi)變化并不顯著,在1997年左右突增的狀況導(dǎo)致的,說明氣溫的突增現(xiàn)象在長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的長期升高趨勢中仍起到較大的促進(jìn)作用。

表5 1981—1997年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素的相關(guān)系數(shù)

圖6 1998—2017年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素相關(guān)性分析Fig.6 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1998 to 2017

圖7 1981—2017年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素相關(guān)性分析Fig.7 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1981 to 2017

表6 1998—2017年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素的相關(guān)系數(shù)

表7 1981—2017年長江子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象、植被因素的相關(guān)系數(shù)

4 討論

實際蒸散發(fā)作為地表水能循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)已得到了廣泛的關(guān)注,但早期的相關(guān)研究中[9- 10]較少考慮區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)變化趨勢的階段性。結(jié)合早期Gao[9]和Wang[10]的研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的演變趨勢具有明顯的階段性,從20世紀(jì)60年代開始的顯著下降[9],到20世紀(jì)末下降趨勢有所減緩,再到進(jìn)入21世紀(jì)后流域?qū)嶋H蒸散發(fā)顯著上升(圖3)。20世紀(jì)60年代以來,長江流域氣溫一直具有上升的趨勢,實際蒸散發(fā)量在氣溫升高的促進(jìn)下理應(yīng)有所增加,但日照時數(shù)的下降減少了地表蒸散過程的能量來源,導(dǎo)致20世紀(jì)末之前,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)在氣溫升高的情況下仍呈現(xiàn)下降趨勢[10]。隨著時間的推移,長江流域日照時數(shù)下降趨勢有所減緩,而長江流域植被生態(tài)系統(tǒng)由于農(nóng)業(yè)效率的提升和植樹造林工程的推行[11,29],質(zhì)量有了顯著的提高(表2),受到植被變化的主要影響,自20世紀(jì)末以來,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)顯著增加,茂盛的植被使得植被蒸騰量和降水截留蒸發(fā)量有所增加,同時氣溫持續(xù)升高、風(fēng)速由降轉(zhuǎn)升(表2)也在一定程度上促進(jìn)了流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的升高。影響因素對實際蒸散發(fā)的作用存在著空間差異性,這不僅體現(xiàn)在長江流域內(nèi)部(圖5—7),同時也存在于不同流域之間。曹文旭等[30]基于Budyko假設(shè)發(fā)現(xiàn)氣候變化在潮河流域?qū)嶋H蒸散發(fā)1961—2009年間的增長趨勢中起到主導(dǎo)作用,貢獻(xiàn)率高達(dá)80%,而植被變化的貢獻(xiàn)率僅為20%,與本文相比,實際蒸散發(fā)影響因素分析結(jié)果存在明顯差異。本文認(rèn)為這一狀況可能與流域間干濕狀況的差異以及影響因素變化程度的大小有關(guān), zhang[31]在研究中發(fā)現(xiàn)黃流域的蒸散發(fā)大小主要受到水分的限制,而珠江流域的實際蒸散發(fā)則對太陽輻射量變化更為敏感；而張丹等[32]基于Budyko假設(shè)發(fā)現(xiàn),在降水、潛在蒸散發(fā)、地表環(huán)境三個要素中,我國干旱流域?qū)邓顬槊舾?濕潤流域?qū)Φ乇憝h(huán)境參數(shù)敏感性最強。

實際蒸散發(fā)的持續(xù)升高會直接影響到長江流域生態(tài)系統(tǒng)的水資源供給服務(wù)能力,基于水量平衡原理,結(jié)合GLEAM實際蒸散發(fā)和降水量插值數(shù)據(jù),可以計算出長江流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)量在實際蒸散發(fā)顯著增加背景下的變化趨勢,結(jié)果如表8所示。21世紀(jì)以來,長江流域的年降水量變化趨勢并不顯著(表2),年實際蒸散發(fā)量顯著增加(圖3),導(dǎo)致了流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)總量呈現(xiàn)出下降的趨勢。流域東部地區(qū)受到降水量增加的影響,水資源供給量有所增加,氣候有暖濕化的趨勢,而西部地區(qū)水資源供給量的變化趨勢與流域整體一致,有所減少,區(qū)域旱情加劇,這與黃濤[33]的研究結(jié)果一致。長江流域西部地區(qū)是我國生態(tài)修復(fù)工程實施的主要區(qū)域之一,1997—2006年間云南地區(qū)由于植樹造林工程的實施,森林覆蓋率由34%增長到了50%[34],植樹造林能夠增強區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)固碳釋氧、水土保持等生態(tài)服務(wù)功能,但同時也會削弱區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的水資源供給能力。相較于本地的原生林,快速生長的人類造林有著更強的蒸散能力[35],在區(qū)域旱情加劇的背景下,建議在長江流域西部干旱地區(qū)的生態(tài)保護(hù)與修復(fù)過程中,優(yōu)先加強對當(dāng)?shù)卦脖坏谋Ｗo(hù),同時在植樹造林、退耕還林工程中,選擇針葉喬木等蒸騰能力較弱的樹種,以減少植被耗水量,緩解旱情加劇的趨勢。

表8 1998—2017年間長江流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)量變化

5 結(jié)論

本文對從多個實際蒸散發(fā)模型模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行了精度對比驗證,然后基于精度最優(yōu)的數(shù)據(jù)集,分析了1981—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的趨勢與成因。結(jié)果表明:

(1)在GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim四種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集中,GlEAM_v3.2a的綜合精度最高；

(2)長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)具有先減后增的階段性變化趨勢。在1981—1997年間,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)以0.02 mm/a的速率不顯著減少,減少的區(qū)域主要集中在長江流域西北部和長江流域東部；在1998—2017年間長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)以1.94 mm/a的速率顯著增加,所有子流域?qū)嶋H蒸散發(fā)均有所增加；整體上,在1981—2017年間,長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)以1.16 mm/a的速率顯著增加；

(3)1981—1997年間,長江流域西北部和東部區(qū)域的實際蒸散發(fā)主要受到太陽輻射量下降的影響,蒸散發(fā)有所下降,而干流區(qū)、烏江以及洞庭湖區(qū)域由于受到日照時數(shù)、降水量、植被狀況等因素的綜合影響,在日照時數(shù)下降的情況下,實際蒸散發(fā)仍有所上升；1998—2017年間,植被恢復(fù)是長江流域大部分區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)上升的重要原因,東南地區(qū)的洞庭湖、鄱陽湖流域?qū)嶋H蒸散發(fā)主要受到相對濕度的影響,此外西部部分子流域中,風(fēng)速的回升對實際蒸散發(fā)的增加也起到了促進(jìn)作用。氣溫在長江流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的短期(1981—1997年、1998—2017年)階段性變化中與實際蒸散發(fā)的相關(guān)性并不明顯,但在其長期(1981—2017年)的變化趨勢中,氣溫仍起到非常重要的作用；

(4)受到實際蒸散發(fā)顯著增加的影響,長江流域生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)總量在1998—2017年間有所下降,流域內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)量呈現(xiàn)出西部減少、東部增加的趨勢；

(5)生態(tài)系統(tǒng)水資源供給服務(wù)量的減少會使得長江流域西部缺水地區(qū)旱情加劇,建議在長江流域西部地區(qū)加強對本地原生林的保護(hù),同時在植樹造林、退耕還林等生態(tài)修復(fù)工程中優(yōu)先選擇針葉喬木等蒸騰能力較弱的樹種,以降低植被的耗水量,緩解區(qū)域干旱加劇的趨勢。