黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)時(shí)空演變規(guī)律分析

楊曉甜，張建云 ，鮑振鑫 ，王國慶 ，管曉祥，劉翠善 ，金君良

(1.河海大學(xué) 水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098； 2.南京水利科學(xué)研究院 水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210029； 3.水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心，江蘇 南京 210029)

實(shí)際蒸散發(fā)（Actual Evapotranspiration，ET）主要包括土壤蒸發(fā)、植被蒸騰和水面蒸發(fā)等組分[1-2]，是地氣交換及熱力過程和大氣動(dòng)力過程的關(guān)鍵要素，也是影響氣候系統(tǒng)和生態(tài)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)[3]。受氣候、植被和多種環(huán)境等因素的影響，如何準(zhǔn)確估算區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)一直都是水文氣象學(xué)領(lǐng)域的研究難點(diǎn)[4-5]。在全球氣候變暖的背景下，流域的水循環(huán)及能量平衡發(fā)生了較大變化[6]，充分認(rèn)識(shí)實(shí)際蒸散發(fā)的時(shí)空演變特征及影響因素，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理及區(qū)域水資源的合理配置等具有重要意義[7]。

傳統(tǒng)的基于站點(diǎn)觀測(cè)的蒸散發(fā)觀測(cè)結(jié)果在空間上的代表性有限，很難直接在較大的空間尺度上進(jìn)行計(jì)算。近幾十年來，由遍布全球的通量站點(diǎn)所形成的通量網(wǎng)絡(luò)提供了較為準(zhǔn)確的蒸散發(fā)觀測(cè)資料[8-9]，但是其站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)無法反映區(qū)域的蒸散發(fā)空間分布特征，且中國通量站點(diǎn)的布設(shè)較為稀疏[7]。隨著遙感估算蒸散發(fā)的興起，形成了覆蓋不同區(qū)域乃至全球的多套蒸散發(fā)產(chǎn)品[10-11]。遙感數(shù)據(jù)具有時(shí)間序列長、覆蓋范圍廣、受地面條件限制少等優(yōu)點(diǎn)，可以動(dòng)態(tài)獲取大尺度、長時(shí)間的蒸散發(fā)量，是當(dāng)前實(shí)際蒸散發(fā)研究的熱點(diǎn)[12-13]。

常用的時(shí)間序列較長且可以免費(fèi)獲取的全球產(chǎn)品有GLEAM、MOD16、MTE等，不同產(chǎn)品計(jì)算的中國平均年蒸散發(fā)量介于350～600 mm/a[14]，在空間分布上呈現(xiàn)出從西北向東南遞增的趨勢(shì)，在中國西部和東北大部分地區(qū)的年ET顯著增加，但在華北平原的許多地區(qū)及東部和南部沿海地區(qū)，年ET顯著下降[15]。從流域尺度來看，海河、淮河、珠江和東南諸河流域在1960—2010年間呈顯著減小趨勢(shì)，而黃河、長江和西南諸河流域變化不明顯[16]。但淮河流域在21世紀(jì)蒸散發(fā)趨勢(shì)發(fā)生了變化，由顯著下降趨勢(shì)轉(zhuǎn)為了顯著上升趨勢(shì)，黃河流域年ET也處于上升水平[7,17]。

GLEAM （Global Land Surface Evaporation: the Amsterdam Methodology）產(chǎn)品不僅提供實(shí)際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，還提供植被蒸騰、裸土蒸發(fā)等組分?jǐn)?shù)據(jù)[18]。這些蒸散發(fā)遙感產(chǎn)品與流域水量平衡測(cè)算數(shù)據(jù)或者通量站觀測(cè)數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)不同時(shí)間尺度上對(duì)比驗(yàn)證[19]，發(fā)現(xiàn)平均相對(duì)誤差為5%～35%[20]。在站點(diǎn)尺度上用通量站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證，認(rèn)為GLEAM產(chǎn)品在年尺度上偏差較小，在月尺度上的相關(guān)系數(shù)最高[21]；在流域尺度上，黃河、海河和西北諸河流域的相對(duì)偏差較小，總體來看，GLEAM產(chǎn)品在中國區(qū)域內(nèi)滿足精度的要求[18]?；谒科胶夥▽?duì)GLEAM產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明，GLEAM模型反演的蒸散發(fā)產(chǎn)品在黃河流域[18]和淮河流域[7]的綜合表現(xiàn)較好，該數(shù)據(jù)集較高的精度使其在實(shí)際蒸散發(fā)的研究中得到了廣泛應(yīng)用。

黃淮海流域位于我國濕潤氣候區(qū)向干旱氣候區(qū)過渡地帶，氣候復(fù)雜多變，地形自西向東呈三級(jí)階梯式下降，流域內(nèi)降水、氣溫和植被覆蓋情況等在時(shí)空分布上差異大[22]，將3個(gè)流域結(jié)合在一起研究可以使研究結(jié)果更加具有代表性，增加對(duì)流域?qū)嶋H蒸散發(fā)變化的認(rèn)知。本文以1980—2018年逐年GLEAM遙感蒸散發(fā)數(shù)據(jù)、黃淮海流域59個(gè)三級(jí)區(qū)歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)[23]為基礎(chǔ)，通過線性回歸法及M-K檢驗(yàn)方法對(duì)黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析，應(yīng)用相關(guān)關(guān)系分析探究氣象要素、NDVI對(duì)實(shí)際蒸散發(fā)的影響，為實(shí)現(xiàn)該區(qū)域水資源合理開發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究對(duì)象

黃淮海流域包含海河流域、淮河流域和黃河流域三大水資源一級(jí)區(qū)，位于東經(jīng)95°53′～122°60′，北緯32°10′～43°00′（圖1）。研究區(qū)域總面積為 143.3 萬 km2，約占我國領(lǐng)土面積的 14.8%，其中農(nóng)田面積約占我國的34%。黃淮海流域水資源短缺[24]，該地區(qū)占全國7%的水資源量，承載了占全國34%的人口和38%的GDP。由于地域遼闊，地勢(shì)復(fù)雜，該地區(qū)的氣候條件復(fù)雜多變，季風(fēng)氣候是該地區(qū)的主要特征。流域內(nèi)包含59個(gè)水資源三級(jí)區(qū)，根據(jù)黃淮海流域的地形地貌特征，將流域內(nèi)59個(gè)三級(jí)區(qū)劃分為8個(gè)大區(qū)，分別是：海河山區(qū)、海河平原、淮河流域、山東半島、蘭州以上流域、蘭州至頭道拐地區(qū)、黃河中游和黃河下游地區(qū)，對(duì)8個(gè)區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)的年際變化進(jìn)行分析，在三級(jí)區(qū)尺度上探究蒸散發(fā)及其影響因素的空間分布特征。

圖1 黃淮海流域分區(qū)及氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Zoning of Huang-Huai-Hai River basin and distribution of meteorological stations

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 水文氣象數(shù)據(jù) 黃淮海流域及周邊氣象站的降水、氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)來源于中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集V3.0，該數(shù)據(jù)集包括了中國699個(gè)標(biāo)準(zhǔn)氣象站的逐日氣象要素觀測(cè)資料，數(shù)據(jù)集經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，完整性、連續(xù)性和可靠性都較高，在水文氣象領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)站為http://data.cma.cn/。氣象站位置如圖1所示，流域或分區(qū)的面平均降水（mm）、氣溫（℃）由其內(nèi)部及周邊氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)算數(shù)平均得到。根據(jù)水量平衡公式計(jì)算的蒸散發(fā)量為基準(zhǔn)評(píng)估GLEAM產(chǎn)品在研究區(qū)的適用性，其中水資源量的年數(shù)據(jù)來源于海河、淮河、黃河流域的水資源公報(bào)及第二次全國水資源評(píng)價(jià)報(bào)告。水量平衡計(jì)算蒸散發(fā)的公式為：

式中：ETW為水量平衡計(jì)算的蒸散發(fā)（mm）；P為降水量（mm）；R為流域水資源量，包括地表水資源量和地下水資源量（mm）； ΔS為流域水儲(chǔ)量的變化，在年及多年尺度上可認(rèn)為變化量為0[25]。

2.1.2 GLEAM蒸散發(fā)產(chǎn)品數(shù)據(jù) GLEAM （Global Land Evaporation Amsterdam Model）是一套基于遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)，分別估算不同地表蒸發(fā)成分（包括：蒸騰、裸土蒸發(fā)、截留損失、積雪升華和開闊水域蒸發(fā)[26]）的算法集，該模型算法的中間輸出還包含潛在蒸散發(fā)、植被根區(qū)土壤水分和表層土壤水分等。該算法的基本原理是最大程度地利用氣候遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集來反演蒸散發(fā)信息。首先依據(jù)凈輻射和近地表溫度觀測(cè)數(shù)據(jù)和Priestley-Taylor方程計(jì)算潛在蒸散發(fā)，通過考慮植被含水量和根區(qū)土壤濕度計(jì)算蒸發(fā)限制因子，從而將潛在蒸散發(fā)換算成實(shí)際蒸散發(fā)。本次研究使用的GLEAM實(shí)際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)為v3.3a版本，空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間跨度為1980—2018年，獲取網(wǎng)站為www.gleam.eu。

2.1.3 NDVI數(shù)據(jù) 1982—2018年的歸一化植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù)是由美國NASA提供的基于NOAA氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)集，時(shí)間分辨率為15 d，空間分辨率為8 km×8 km。該數(shù)據(jù)集覆蓋范圍廣，時(shí)間跨度長，植被監(jiān)測(cè)能力強(qiáng)，是目前持續(xù)時(shí)間最長的連續(xù)數(shù)據(jù)集[27]。通過年最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）計(jì)算NDVI月值，有效減少了大氣中來自云、大氣、氣溶膠及太陽高度角等的影響，根據(jù)月份的平均值獲取季度或年NDVI數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢(shì)檢驗(yàn)法 采用線性回歸法分析計(jì)算時(shí)間序列的變化趨勢(shì)，回歸斜率即可表征時(shí)間序列的變化幅度。此外，還采用氣象水文領(lǐng)域廣泛使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法Mann-Kendall （M-K）秩次相關(guān)檢驗(yàn)法[28]計(jì)算比較趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著水平，當(dāng)設(shè)定顯著水平 α =0.05時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量MK值的臨界值為±1.96，即MK大于1.96表示增加趨勢(shì)在0.05水平上顯著，MK小于-1.96表示下降趨勢(shì)顯著。M-K檢驗(yàn)方法詳細(xì)計(jì)算公式和應(yīng)用見參考文獻(xiàn)[28]。

2.2.2 相關(guān)分析法 使用相關(guān)性分析方法研究影響黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變的原因，即建立實(shí)際蒸散發(fā)與降水、氣溫和流域植被指數(shù)的相關(guān)關(guān)系，計(jì)算比較相關(guān)系數(shù)的空間分布規(guī)律，檢驗(yàn)驅(qū)動(dòng)實(shí)際蒸散發(fā)變化的優(yōu)勢(shì)因素。其中，線性相關(guān)系數(shù)Rxy的計(jì)算式為：

式中：xi為 第i年的實(shí)際蒸散發(fā)量；yi為第i年的NDVI、降水或氣溫；分別是xi、yi的多年平均值。

一階偏相關(guān)系數(shù)：是指在3個(gè)變量中，任意兩個(gè)變量的一階偏相關(guān)系數(shù)是排除其余一個(gè)變量的影響后計(jì)算得到的相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算式為：

式中：Rhj為 變量h和變量j的相關(guān)系數(shù)；Rhk為變量h和變量k的相關(guān)系數(shù)；Rjk為變量j和變量k的相關(guān)系數(shù)；Rhj,k為排除變量k的影響后計(jì)算的變量h和變量j的偏相關(guān)系數(shù)。

二階偏相關(guān)系數(shù)：是指在4個(gè)變量中，任意兩個(gè)變量的二階偏相關(guān)系數(shù)是排除其余兩個(gè)變量的影響后計(jì)算得到的相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算式為：

式中：Rhj,k、Rhl,k、Rjl,k都是根據(jù)式（3）計(jì)算的一階偏相關(guān)系數(shù)；Rhj,kl為排除變量k和變量l影響后計(jì)算的變量h和變量j的二階偏相關(guān)系數(shù)。本文分析的是蒸散發(fā)與NDVI、降水或氣溫的二階偏相關(guān)系數(shù)。

2.2.3 數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià) 以水量平衡原理所計(jì)算的蒸散發(fā)量作為實(shí)際蒸散發(fā)的參考值，評(píng)價(jià)GLEAM產(chǎn)品數(shù)據(jù)的精度。本文采用平均絕對(duì)偏差（MAE）、平均相對(duì)偏差（MRE）、均方根誤差（RMSE）和相關(guān)系數(shù)（r）這些指標(biāo)為評(píng)判依據(jù)。詳細(xì)計(jì)算公式見參考文獻(xiàn)[29]。

3 結(jié)果與分析

3.1 GLEAM數(shù)據(jù)校驗(yàn)

根據(jù)黃淮海流域1980—2018年降水量和水資源量數(shù)據(jù)，利用水量平衡方程計(jì)算得到的蒸散發(fā)量作為實(shí)際蒸散發(fā)的參考值，在流域尺度上對(duì)GLEAM實(shí)際蒸散發(fā)產(chǎn)品的適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。圖2為1980—2018年黃淮海流域年尺度上實(shí)際蒸散發(fā)的參考值與GLEAM產(chǎn)品計(jì)算值之間的校驗(yàn)結(jié)果。從圖2可以看出，兩者相關(guān)系數(shù)較高（r=0.82），呈現(xiàn)出較好的一致性，平均絕對(duì)偏差為62.6 mm，平均相對(duì)偏差為16%，均方差為66.4 mm。可見，GLEAM蒸散發(fā)產(chǎn)品計(jì)算值在黃淮海流域符合精度要求，GLEAM產(chǎn)品數(shù)據(jù)可用于研究和探討黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的時(shí)空演變規(guī)律。

圖2 黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)參考值與GLEAM產(chǎn)品計(jì)算值的比較Fig.2 Comparison of reference value and calculated value of actual evapotranspiration in Huang-Huai-Hai River basin

3.2 黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)演變規(guī)律

3.2.1 實(shí)際蒸散發(fā)時(shí)間變化特征分析 圖3（a)～(b）是海河流域（包括海河山區(qū)和海河平原）年實(shí)際蒸散量變化趨勢(shì)圖。1980—2018年海河山區(qū)和海河平原年實(shí)際蒸散量的平均值變化范圍分別是338～516 mm和363～552 mm，MK檢驗(yàn)值分別為2.93和2.66，均呈顯著上升趨勢(shì)，山區(qū)和平原的上升速率分別為1.82和1.66 mm/a，多年平均實(shí)際蒸散發(fā)量分別為417 和460 mm。圖3（c)～(f）是黃河流域（包括蘭州以上流域、蘭州至頭道拐地區(qū)、黃河中游和黃河下游）年實(shí)際蒸散量變化趨勢(shì)圖。蘭州至頭道拐地區(qū)的年實(shí)際蒸散量明顯小于其他3個(gè)地區(qū)，黃河流域4個(gè)分區(qū)的年實(shí)際蒸散發(fā)量均呈上升趨勢(shì)，上升速率分別是1.92 、1.71、1.31和2.04 mm/a，多年實(shí)際蒸散量平均值分別為409、223、473和531 mm。蘭州以上地區(qū)年實(shí)際蒸散量的波動(dòng)最小，其波動(dòng)范圍是357～471 mm，黃河下游年實(shí)際蒸散量波動(dòng)最大，其波動(dòng)范圍是422～629 mm。黃河流域4個(gè)分區(qū)的MK統(tǒng)計(jì)值分別為5.52、2.93、2.18和2.81，實(shí)際蒸散發(fā)的增加趨勢(shì)顯著。圖3（g)～(h）是淮河片（包括淮河流域及山東半島地區(qū)）年實(shí)際蒸散發(fā)量變化趨勢(shì)圖。淮河流域和山東半島實(shí)際蒸散量多年平均值分別為634和566 mm，MK統(tǒng)計(jì)值分別為3.46和2.27，從1980年到2018年，淮河片實(shí)際蒸散量呈顯著上升趨勢(shì)，淮河流域和山東半島地區(qū)的平均上升速率為1.70和1.67 mm/a。山東半島的年實(shí)際蒸散量波動(dòng)更大，其波動(dòng)范圍是465～636 mm。黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)整體呈顯著上升趨勢(shì)。

圖3 黃淮海流域1980—2018年實(shí)際蒸散發(fā)年際變化Fig.3 Changing trend of ET over Huang-Huai-Hai River basin during 1980-2018

3.2.2 實(shí)際蒸散發(fā)空間變化特征分析 黃淮海流域各三級(jí)區(qū)多年平均實(shí)際蒸散發(fā)的空間分布如圖4所示，從圖4可以看出流域內(nèi)實(shí)際蒸散量空間分布存在顯著差異。流域內(nèi)多年平均實(shí)際蒸散發(fā)空間分布為183～708 mm，均值為474 mm，呈現(xiàn)出從西北部至東南部遞增的趨勢(shì)，其中，淮河平原植被覆蓋率高，降水豐富，最大值出現(xiàn)在淮河流域的高天區(qū)，最小值則出現(xiàn)在黃河流域的下河沿至石嘴山區(qū)域。

圖4 黃淮海流域多年平均年實(shí)際蒸散發(fā)空間分布Fig.4 Spatial distribution of annual ET over Huang-Huai-Hai River basin during 1980-2018

為進(jìn)一步評(píng)估黃淮海流域在各季節(jié)的實(shí)際蒸散發(fā)量的變化趨勢(shì)，按照春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12月至次年 2月）的劃分標(biāo)準(zhǔn)，分析了黃淮海流域1980—2018年多年平均各季節(jié)的實(shí)際蒸散發(fā)空間分布情況（圖5）。從圖5可見流域內(nèi)實(shí)際蒸散發(fā)存在明顯的季節(jié)差異，四季平均實(shí)際蒸散量排序?yàn)橄募荆?20.0 mm）＞春季（136.2 mm）＞秋季（92.7 mm）＞冬季（25.7 mm）。春季受氣溫回升、降水量增多影響，植被生長旺盛，為蒸散發(fā)提供了良好的條件。夏季氣溫高，降水充沛，太陽輻射較大，植被生長旺盛，蒸騰作用顯著，實(shí)際蒸散發(fā)量明顯增多。秋、冬季氣溫下降，降水也全面減少，年平均實(shí)際蒸散發(fā)量較夏季明顯減少。

圖5 黃淮海流域多年平均季節(jié)實(shí)際蒸散發(fā)空間分布Fig.5 Spatial distribution of seasonal ET over Huang-Huai-Hai River basin during 1980-2018

綜上所述，黃淮海流域年及四季實(shí)際蒸散發(fā)量的空間分布都是由西北部至東南部增加的趨勢(shì)。在一年之中，夏季的蒸散發(fā)量最多，占全年的46.4%，冬季最少，占5.4%，春、夏兩季對(duì)年際實(shí)際蒸散量影響較大，四季的實(shí)際蒸散發(fā)量空間分布情況和年值分布的趨勢(shì)一致。

3.3 黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)影響因素分析

3.3.1 黃淮海流域關(guān)鍵氣象、植被要素演變 采用Mann-Kendall（M-K）秩次相關(guān)檢驗(yàn)法對(duì)黃淮海流域59個(gè)三級(jí)區(qū)1980—2018年的氣象和植被數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，其變化率的空間分布見圖6。結(jié)果表明，黃淮海流域在過去的近40年中，NDVI的變化率為0～0.006，在置信水平為0.05的情況下，流域內(nèi)各三級(jí)區(qū)NDVI均呈顯著上升趨勢(shì)，其空間分布呈現(xiàn)出從西北向東南遞增的格局。研究區(qū)僅有7個(gè)三級(jí)區(qū)的降水呈顯著增加趨勢(shì)；約15.25%的三級(jí)區(qū)呈不顯著的減少趨勢(shì)，主要分布在黃河中游地區(qū)。降水量的變化率介于-1.77～4.88 mm/a，平均值為1.03 mm/a，從流域總體來看，降水增加區(qū)域的面積大于減少的區(qū)域。流域內(nèi)各三級(jí)區(qū)氣溫均通過了M-K檢驗(yàn)，上升趨勢(shì)顯著，黃河源的大通河享堂以上及湟水兩個(gè)三級(jí)區(qū)氣溫的增加趨勢(shì)最顯著，MK值高達(dá)6.51和6.12。流域內(nèi)各三級(jí)區(qū)的氣溫變化率為0.02～0.10 ℃/a，平均值為0.040 ℃/a。從植被和氣象要素的變化可以推測(cè)，黃淮海流域在過去近40年中逐漸變暖變濕，植被覆蓋率增加，植被及水熱條件的改變將對(duì)流域的實(shí)際蒸散發(fā)產(chǎn)生影響。

圖6 黃淮海流域1980—2018年氣象、植被變化率空間分布Fig.6 Spatial distribution of meteorological and vegetation change rates over Huang-Huai-Hai River basin during 1980-2018

3.3.2 相關(guān)關(guān)系分析 基于三級(jí)區(qū)尺度對(duì)黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與植被指數(shù)NDVI進(jìn)行相關(guān)性分析，見圖7(a)。實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI的相關(guān)系數(shù)為0.06～0.81，空間平均相關(guān)系數(shù)為0.47，流域內(nèi)所有三級(jí)區(qū)的實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI均呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）。黃河流域的實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI的空間分布基本一致[30]，蘭州以上、蘭州至頭道拐和黃河中游這3個(gè)分區(qū)蒸散發(fā)與NDVI的相關(guān)系數(shù)較高，表明該地區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)的增加受植被影響顯著，黃土高原地區(qū)的植樹造林增加了植被的蒸騰作用，使得蒸散量明顯增加[17]；淮河流域及海河流域海拔較低，實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI的相關(guān)性較弱。

圖7 黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與NDVI、降水量、氣溫的年際線性相關(guān)系數(shù)空間分布Fig.7 Spatial distribution of the annual linear correlation coefficient between ET and NDVI, precipitation, temperature over Huang-Huai-Hai River basin during 1980-2018

區(qū)域的水熱條件與實(shí)際蒸散發(fā)之間存在密切的關(guān)系，而氣溫和降水量的變化是影響區(qū)域水熱條件的重要因素[31]。實(shí)際蒸散發(fā)與降水量、氣溫的線性相關(guān)系數(shù)空間分布見圖7(b)～(c)。實(shí)際蒸散發(fā)量與降水量的相關(guān)系數(shù)為-0.35～0.89，負(fù)相關(guān)關(guān)系主要分布在淮河流域；與氣溫的相關(guān)系數(shù)為-0.17～0.75，正相關(guān)關(guān)系主要分布在蘭州以上地區(qū)和淮河流域，空間平均相關(guān)系數(shù)為0.25。整體來看，研究區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)與降水量和氣溫相關(guān)關(guān)系以正相關(guān)為主，小部分為負(fù)相關(guān)。

實(shí)際蒸散發(fā)與降水量呈正相關(guān)的三級(jí)區(qū)占全區(qū)域的86.44%，其中呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）的三級(jí)區(qū)占全區(qū)的55.93%。蘭州至頭道拐、黃河中下游和海河流域的實(shí)際蒸散發(fā)與降水量的相關(guān)系數(shù)較高，該地區(qū)蒸散發(fā)受降水的影響更大。實(shí)際蒸散發(fā)與氣溫為正相關(guān)的三級(jí)區(qū)占全區(qū)的84.75%且都為顯著正相關(guān)（p＜0.05），蘭州以上和淮河片的相關(guān)系數(shù)較高，說明該地區(qū)氣溫對(duì)實(shí)際蒸散發(fā)的影響較大。

為了排除植被與氣象因子之間存在相互干擾的情況，分別對(duì)NDVI、降水量和氣溫與實(shí)際蒸散發(fā)進(jìn)行了偏相關(guān)分析（圖8）。實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI的偏相關(guān)系數(shù)介于-0.34～0.71，除了淮河流域的里下河地區(qū)外，其余三級(jí)區(qū)均呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）；降水量和氣溫與實(shí)際蒸散發(fā)的偏相關(guān)系數(shù)分別為-0.44～0.87和-0.31～0.58，其中呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）的三級(jí)區(qū)分別占全研究區(qū)的45.76%和61.02%。根據(jù)結(jié)果來看，偏相關(guān)系數(shù)的空間分布趨勢(shì)和相關(guān)系數(shù)一致，蘭州以上和黃河中游地區(qū)主要受NDVI驅(qū)動(dòng)，蘭州至頭道拐地區(qū)和海河流域?yàn)榻邓?qū)動(dòng)型，而黃河下游及淮河片受氣溫影響較大。

圖8 黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)與NDVI、降水量、氣溫的年際偏相關(guān)系數(shù)空間分布Fig.8 Spatial distribution of the annual partial correlation coefficient between ET and NDVI, precipitation, temperature over Huang-Huai-Hai River basin

4 結(jié) 語

為了研究黃淮海流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的演變規(guī)律及其影響因素，利用GLEAM實(shí)際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)合NDVI和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到以下結(jié)論：

（1）在流域尺度進(jìn)行精度校驗(yàn)結(jié)果表明，GLEAM產(chǎn)品計(jì)算值在黃淮海流域的驗(yàn)證精度較好。

（2）1980—2018年黃淮海流域多年平均實(shí)際蒸散量為474 mm，流域內(nèi)8個(gè)區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)均為顯著上升趨勢(shì)。

（3）黃淮海流域1980—2018年多年平均實(shí)際蒸散發(fā)空間變化范圍是183～708 mm，其分布總體呈現(xiàn)從西北向東南遞增的趨勢(shì)，各季節(jié)的實(shí)際蒸散發(fā)的空間分布與年際分布基本一致，且季節(jié)差異明顯：夏季＞春季＞秋季＞冬季。

（4）1980—2018年黃淮海流域總體上逐漸變暖變濕，植被覆蓋率增加，約72.9%的三級(jí)區(qū)降水量呈不顯著上升趨勢(shì)，氣溫和NDVI在全流域均呈顯著上升趨勢(shì)。

（5）實(shí)際蒸散發(fā)與NDVI在整個(gè)研究區(qū)均呈顯著正相關(guān)，蘭州以上和黃河中游地區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)受NDVI驅(qū)動(dòng)。實(shí)際蒸散發(fā)與降水量和氣溫相關(guān)關(guān)系以正相關(guān)為主，其中蘭州以上地區(qū)及淮河流域受氣溫影響較大，其余受降水影響大。四季的相關(guān)系數(shù)空間分布與年際分布基本一致。

實(shí)際蒸散發(fā)的成因及時(shí)空格局研究一直是水文循環(huán)研究中的熱點(diǎn)問題，但由于數(shù)據(jù)來源及序列長短的不同，其結(jié)論也不相同，因此本文的結(jié)論與之前的相關(guān)研究之間存在差異。由于黃淮海流域內(nèi)地面通量觀測(cè)站點(diǎn)較少、觀測(cè)時(shí)間短，基于實(shí)測(cè)資料的研究較少，對(duì)研究區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)的研究尚未得出統(tǒng)一結(jié)論。此外，實(shí)際蒸散發(fā)的時(shí)空變化受諸多控制因素（植被、氣候、土壤和地形等）影響，本文重點(diǎn)研究了其與降水量、氣溫及NDVI影響因子之間的關(guān)系，但黃淮海流域地形復(fù)雜，氣候變化多樣，近年來，跨流域調(diào)水、植樹造林等人類活動(dòng)所引起的下墊面條件改變，也會(huì)影響實(shí)際蒸散發(fā)的計(jì)算。氣象因子與實(shí)際蒸散發(fā)在海河流域及黃河中游地區(qū)的相關(guān)性較差或者出現(xiàn)負(fù)相關(guān)情況，可能是城市發(fā)展和工業(yè)化的影響，出現(xiàn)了“蒸發(fā)悖論”的現(xiàn)象。因此，結(jié)合多個(gè)控制因素探究流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的影響機(jī)制是今后的研究重點(diǎn)之一。