基于Priestley-Taylor方法的中亞干旱區(qū)實際蒸散特征及歸因

趙卓怡，郝興明

（1.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，干旱區(qū)生態(tài)安全與可持續(xù)發(fā)展重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830011；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.阿克蘇綠洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站，新疆 阿克蘇 843017）

2020 年聯(lián)合國世界水發(fā)展報告《水與氣候變化》指出：“氣候變化挑戰(zhàn)水資源的穩(wěn)定性，水資源在世界許多地區(qū)已經(jīng)面臨嚴重壓力”［1］。此外，由于社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人類對水資源的需求持續(xù)增長，全球范圍內(nèi)水資源供需矛盾進一步加?。?-4］。中亞干旱區(qū)地處歐亞大陸腹地，干旱少雨，潛在蒸散強烈［5］，水資源不足已經(jīng)成為制約中亞干旱區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)安全的關(guān)鍵因素［6-7］。作為水循環(huán)中的水分耗散項，蒸散的變化趨勢在全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢［8-9］，這將會對水資源安全帶來重大挑戰(zhàn)。此外，蒸散是水—能—碳循環(huán)之間的紐帶［10］，是連接生態(tài)系統(tǒng)功能、碳和氣候反饋、農(nóng)業(yè)管理和水資源的關(guān)鍵變量［11］，在陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)和能量收支中起著舉足輕重的作用［10,12］。因此，了解中亞干旱區(qū)蒸散的動態(tài)過程及其驅(qū)動因素對水資源穩(wěn)定、生態(tài)環(huán)境安全及農(nóng)業(yè)水資源管理等方面具有重要意義。

蒸散是一個復(fù)雜的水文過程，受到諸多環(huán)境要素的影響［13］。Dalton 定律指出蒸發(fā)與飽和水汽壓差、風速正相關(guān)［14］。Budyko經(jīng)典框架則認為蒸散是地表水熱狀況的權(quán)衡，水和能量供應(yīng)是限制蒸散的主要條件［15］。輻射、降水、溫度、比濕、飽和水汽壓差等環(huán)境因素的變化，都會對蒸散產(chǎn)生影響，且其貢獻隨著區(qū)域水熱條件變化而變化［16-20］。一般來講，蒸散驅(qū)動因素可以分為3 類，大氣蒸發(fā)需求（除輻射以外的所有氣象因素）、水分供應(yīng)（降水等）和熱量供應(yīng)（輻射）［18］。其中，大氣蒸發(fā)需求表示蒸散的上限，水分供應(yīng)是蒸散的物質(zhì)基礎(chǔ)，熱量供應(yīng)則是蒸散發(fā)生的動力。然而，近年來全球范圍內(nèi)植被綠化趨勢顯著［21-23］，植被活動對蒸散的影響受到學(xué)界的廣泛關(guān)注［16-17］，有研究表示植被綠化對全球陸地蒸散變化的貢獻達50%以上［17,24］。因此，本研究在前面3 類影響因素的基礎(chǔ)上，將植被活動所代表的地表生物物理過程歸為第四類影響因素。

以往的研究考慮到了驅(qū)動因素在不同季節(jié)、不同區(qū)域的差異，而忽略了蒸散各組分間的差異［16-19,25］。蒸散包含3個組分：植被蒸騰（ETc，下稱蒸騰）、蒸發(fā)（ETs，包含土壤蒸發(fā)與水體蒸發(fā)）和冠層截留蒸發(fā)（ETi，下稱截留），各組分的水分來源、發(fā)生機理均不同。簡單分析不同驅(qū)動因素對各組分之和（蒸散）的影響，會將不同組分的變化特征模糊，以此解析環(huán)境要素在水熱過程中的作用不嚴謹。本文采用Priestley-Taylor diurnal land surface temperature range（PT-DTsR）模型估算了中亞干旱區(qū)的實際蒸散，解決以下問題：（1）蒸散的時空變化格局；（2）蒸散不同組分的變化趨勢及各自對蒸散變化的貢獻；（3）各驅(qū)動因素對蒸散不同組分變化的貢獻，并加權(quán)獲取不同影響因素對蒸散的貢獻。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

中亞干旱區(qū)位于歐亞大陸腹地，地理位置位于34.33°～55.44°N，46.50°～106.84°E，包括中亞五國（哈薩克斯坦、塔吉克斯坦、吉爾吉斯斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦）和中國的西北干旱區(qū)（圖1），總面積為635.45×104km2。中亞干旱區(qū)地形起伏大，具有山地—綠洲—荒漠的地貌特征［26］，天山、昆侖山，阿爾泰山、哈薩克丘陵、塔克拉瑪干沙漠、古爾班通古特沙漠、卡拉庫姆沙漠、圖蘭平原皆坐落其中。受地形與海陸位置影響，大洋水汽難以到達中亞干旱區(qū)，降水稀少且空間差異大，是世界上最干旱的區(qū)域之一［5］。在中亞干旱區(qū)，潛在蒸散與實際蒸散往往具有相反的趨勢，并趨向于互補關(guān)系［27］。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文中蒸散數(shù)據(jù)采用Priestley-Taylor diurnal land surface temperature range（PT-DTsR）模型估算所得［28］，模型介紹詳見1.3.1，估算的數(shù)據(jù)在我們之前的研究中已經(jīng)得到驗證［27］。氣象數(shù)據(jù)采用全球陸地數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)2.1（Global Land Data Assimilation System，GLDAS）版本（https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?project=GLDAS），包括比濕、風速、降水、氣溫、輻射。歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）選用中分辨率成像光譜儀（Moderate- resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13 A2（https://appeears.earthdatacloud.nasa.gov/task/area）。

1.3 研究方法

1.3.1 蒸散估算 PT-DTsR 模型是Yao 等［28］在Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory（PT-JPL）模型［29］的基礎(chǔ)上，通過地表溫度隨時間變化得到的表觀熱慣性，以此取代相對濕度和水汽壓差來計算土壤水分限制［28］。其簡化了計算過程、減少了數(shù)據(jù)需求［30］，克服了中亞干旱區(qū)地面數(shù)據(jù)匱乏的問題。PTDTsR模型采用Priestley-Taylor方程計算蒸散各組分的潛在值，并利用環(huán)境脅迫因子（如：土壤水分脅迫，溫度脅迫等）修正潛在值，最終得到各組分的實際值。模型的詳細介紹見原文［28］。

1.3.2 貢獻分析 Lindeman-Merenda-Gold方法通過R2分解為非負組分，從而量化每個解釋變量對因變量的貢獻［31］。該指標基于所有可用回歸量排列中每個變量的順序貢獻的未加權(quán)平均值，以避免回歸量順序影響［32］。蒸散組分對蒸散的貢獻則先用各組分與總量年際變率計算貢獻率，而后以其絕對值進行歸一化獲取。

1.3.3 統(tǒng)計分析 本研究中，Pearson 相關(guān)系數(shù)和T檢驗相結(jié)合用于不同要素的相關(guān)性分析和顯著性檢驗［33］。Theil-Sen Median和Mann-Kendal方法相結(jié)合用于本研究中的趨勢性分析與顯著性檢驗［34］。

2 結(jié)果與分析

2.1 蒸散的時空變化特征

中亞干旱區(qū)年均蒸散量約149.62 mm，其中，湖泊蒸散量最高，年均蒸散量＞1000 mm；昆侖山蒸散量最低，年均蒸散量＜50 mm（圖2a）。年蒸散變化趨勢呈現(xiàn)“西降東升”的獨特分布，升降趨勢分別占土地面積的49.88%和50.12%。在哈薩克丘陵地區(qū)和西北干旱區(qū)的綠洲區(qū)，蒸散上升最明顯；在哈薩克斯坦西北部，蒸散下降最明顯（圖2f）。年蒸散量在不同季節(jié)差異較大，具體表現(xiàn)為：夏季（87.28 mm）＞春季（39.34 mm）＞秋季（19.10 mm）＞冬季（3.90 mm）。春季到秋季，蒸散高值主要出現(xiàn)在湖泊、阿爾泰山與天山周邊（包括西北干旱區(qū)的綠洲區(qū)），昆侖山蒸散量最低；冬季的蒸散由南到北逐漸降低（圖2b～圖2d）。蒸散季節(jié)的變化趨勢中，夏季最為明顯，且與年際蒸散變化高度一致；其次為春季，蒸散上升區(qū)域位于天山及阿爾泰山周邊；秋冬季節(jié)蒸散的變化趨勢不明顯（圖2g～圖2j）。

圖2 蒸散及其趨勢的空間分布Fig.2 Spatial distribution of actual evapotranspiration and its trend

2.2 蒸散組分的時空變化特征

2.2.1 蒸散組分年際和年內(nèi)變化特征 在中亞干旱區(qū)，蒸散的年際變化趨勢于2011 年發(fā)生轉(zhuǎn)變，2011年之前呈下降趨勢，2011 年之后波動上升（圖3a），并于2016年達到最大值。其年內(nèi)變化呈單峰型，并于七月達到年內(nèi)最大值（圖3b）。蒸散主要由蒸發(fā)與蒸騰產(chǎn)生，兩者的年均占比分別為63.15%和36.30%，截留的年均占比僅0.55%。蒸發(fā)是蒸散最大的組分，各年年際占比與月占比均超過50%。其中，蒸騰占比的變化趨勢與年蒸散量變化趨勢高度一致，同升同降。

圖3 蒸散各組分占比的年際和年內(nèi)變化Fig.3 Annual and Interannual variation of the fraction of evapotranspiration components

2.2.2 蒸散組分變化趨勢的空間分布 在中亞干旱區(qū)，植被蒸騰是蒸散變化最明顯的組分，其僅占蒸散量的36.30%，卻貢獻了蒸散變化的70.09%，蒸發(fā)與截留對蒸散變化的貢獻分別是29.34%、0.57%。蒸發(fā)與蒸騰的變化趨勢具有明顯的差異。蒸騰以2.46 mm·a-1的趨勢波動上升，升降趨勢分別占研究區(qū)面積的68.14%和31.86%（圖4a）。蒸騰上升最為顯著的區(qū)域位于西北干旱區(qū)的綠洲區(qū)域，下降趨勢僅發(fā)生在哈薩克斯坦和與天山的西北部。蒸發(fā)以1.03 mm·a-1的趨勢波動下降，正負趨勢分別占研究區(qū)面積的36.67%和63.33%（圖4b）。下降最明顯的區(qū)域均為水體（包括巴爾喀什湖、咸海、伊塞克湖等），下降趨勢超過5 mm·a-1，上升趨勢分布在西北干旱區(qū)的非山地區(qū)域和研究區(qū)南部的科佩特山周邊。在山區(qū)（包括天山、昆侖山、阿爾泰山、哈薩克丘陵）及圖蘭平原，蒸騰與蒸發(fā)呈現(xiàn)截然相反的趨勢；在綠洲區(qū)兩者變化趨勢相同，但是植被蒸騰變化高于土壤蒸發(fā)。由于冠層截留蒸發(fā)變化趨勢不明顯，本文未展示截留變化趨勢的空間分布。

圖4 蒸散組分趨勢的空間分布Fig.4 Spatial distribution of evapotranspiration component trends

2.3 不同驅(qū)動因素對蒸散的貢獻

2.3.1 蒸散組分與驅(qū)動因素的相關(guān)性分析 植被蒸騰與NDVI 相關(guān)性最高（r=0.80，P＜0.001）（圖5），并與降水、比濕、下行短波輻射等水熱條件顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.55（P＜0.05）、0.49（P＜0.05）、-0.52（P＜0.05）。下墊面植被狀況是植被蒸騰最直接的驅(qū)動因素，其余3 類因素也對蒸騰發(fā)生具有重要影響。蒸發(fā)（包括土壤蒸發(fā)與水體蒸發(fā)）與氣溫相關(guān)性最高（r=-0.41，P=0.070），兩者在2007年之前變化趨勢相反，氣溫升高而蒸發(fā)下降，潛在蒸散與實際蒸散可能趨向于互補關(guān)系。在此期間，下行短波輻射呈下降趨勢，地表接收的熱量并沒有增加，降水卻持續(xù)下降。當氣溫的逐年上升遭遇降水的連年下降，水分供需矛盾加劇，可能會導(dǎo)致干旱區(qū)土壤水分持續(xù)下降，引起水分供應(yīng)不足，從而抑制蒸發(fā)過程。此外，土壤水分供水不足導(dǎo)致的潛熱下降，也會使得更多輻射流向感熱，引起氣溫上升，形成正反饋機制。其中，在2007年之后，兩者呈正相關(guān)，氣溫升高引起蒸發(fā)上升。此外，蒸發(fā)與比濕的相關(guān)性較強（r=0.37，P=0.110），兩者的相關(guān)性在2010 年前后存在顯著差異，表明大氣蒸發(fā)需求驅(qū)動地表水分流向大氣的能力受到水分供應(yīng)的限制。冠層截留蒸發(fā)與植被指數(shù)的相關(guān)性最高（r=0.83，P＜0.001），兩者時間序列高度重合。此外，截留與降水、比濕顯著正相關(guān)，相關(guān)性分別為0.58（P＜0.01）、0.60（P＜0.01）。冠層截留蒸發(fā)水分來源于植被冠層的降水，在時間上往往具有非連續(xù)性，較低的截留蒸發(fā)又使其對能量需求較低。因此，截留與能量供應(yīng)、大氣蒸發(fā)需求要素無顯著相關(guān)性。

實際蒸散在2016年達到最大值時（圖3a），蒸騰與截留達到最大值，蒸發(fā)也達到極值，這是蒸散達到最值的直接原因（圖5）。蒸散達到最值可能由降水增加、氣溫升高驅(qū)動，降水逐年上升且高于多年均值保證了水分的供應(yīng)，氣溫的高位波動擴大了大氣蒸發(fā)需求，在兩者的共同影響下，蒸散各組分均上升（圖5）。此外，NDVI的增加將進一步提升蒸騰量和冠層截留蒸發(fā)量。2017 年，氣溫波動較小，因此，降水陡然下降可能是蒸散回歸正常水平的主導(dǎo)原因。此外，蒸騰的下降幅度低于蒸發(fā)，這可能與各組分水分來源不同有關(guān)。在其他條件變化較小時，面對降水的突然下降，蒸發(fā)水源表層土壤水分首當其沖，土壤水分減少，而后逐漸向深層傳播［31］，這也是蒸騰2017 年下降幅度低于2018 年、蒸發(fā)2017 年下降幅度高于2018 年的原因。與對水條件變化的響應(yīng)相似，蒸發(fā)對熱條件突然變化的響應(yīng)也比蒸騰更劇烈（2014年）。

2.3.2 蒸散的歸因分析 各組分歸因分析結(jié)果與相關(guān)分析相似，具體表現(xiàn)為：蒸散的變化由NDVI 主導(dǎo)，其絕對貢獻達到34%，接近于另外5個因素貢獻之和（36%）（圖6a）。輻射、降水也對蒸騰具有較高的絕對貢獻，分別為11%、9%。由于植被活動對環(huán)境變化的生物物理響應(yīng)機制，氣溫和風速對植被蒸騰影響較小，分別為5%和3%。蒸發(fā)的變化則由氣溫主導(dǎo)，其絕對貢獻為29%，比濕和NDVI的絕對貢獻也超過10%，分別為15%和14%，輻射、風速和降水的貢獻分別為9%、8%和2%（圖6b）。由于冠層截留蒸發(fā)水分來源于植物冠層攔截的降水，截留蒸發(fā)的變化由NDVI主導(dǎo)，且受比濕和降水影響較大，三者的貢獻分別是40%、14%和11%（圖6c）。

圖6 驅(qū)動因素對蒸散變化的貢獻Fig.6 Contribution of driving factors to evapotranspiration change

本研究以各組分對蒸散變化的貢獻為權(quán)重，加權(quán)獲取各影響因素對蒸散的貢獻（圖6d）。結(jié)果表明：已知因素解釋了蒸散71.60%的變化趨勢，其中NDVI 解釋率最高（28.16%）。植被活動不僅主導(dǎo)了植被蒸騰（34%），并通過對降水的攔截主導(dǎo)冠層截留蒸發(fā)（40%）。此外，植被覆蓋度的變化通過改變地表的反照率和粗糙度，也會影響蒸發(fā)過程（14%）。其次為氣溫，盡管其是蒸發(fā)的主導(dǎo)因素，但由于蒸發(fā)對蒸散變化的貢獻較低（29.34%），氣溫對蒸散的絕對貢獻僅12.01%。比濕和風速對蒸散的貢獻分別是9.31%和4.68%。溫度、比濕、風速主要通過改變大氣蒸發(fā)需求迫使水分由地表流向大氣，而植被可以通過氣孔的開合降低大氣蒸發(fā)需求的影響，因此，這三者對蒸騰的貢獻較低。由于大氣和非飽和地面的互補反饋機制，隨著外界條件的變化，大氣蒸發(fā)需求和實際蒸散關(guān)系的主導(dǎo)者會發(fā)生變化。根據(jù)Budyko理論［35］，水分供應(yīng)應(yīng)該是中亞干旱區(qū)蒸散的主要限制因素。然而，在本文中降水的絕對貢獻僅4.75%，這可能與中亞干旱區(qū)蒸散水源機制有關(guān)［36-38］。中亞干旱區(qū)水源機制復(fù)雜，降水并非其唯一水源，冰川積雪融水是中亞干旱區(qū)大部分河流的發(fā)源地［36］，更是中亞干旱區(qū)的重要淡水來源［37］，全球大約有8×108人在一定程度上依賴亞洲高山數(shù)以千計的冰川融水［38］。植被蒸騰是對蒸散變化貢獻最高的組分，作為一個連續(xù)的過程，其水分直接來源為根區(qū)土壤水分，非連續(xù)的降水通過補給土壤水分作用于植被蒸騰。有研究表明，全球蒸散的變化由土壤水分變化驅(qū)動［39］。因此，加入冰川融水、土壤水分等水分來源對蒸散的影響，可能會進一步提高對中亞干旱區(qū)蒸散變化的解釋率。

3 結(jié)論

本文基于PT-DTsR 模型，利用遙感數(shù)據(jù)模擬了2000—2019年中亞干旱區(qū)的蒸散，并進一步分析了蒸散的時空變化和驅(qū)動因素。主要結(jié)論如下：

（1）在中亞干旱區(qū)，蒸散整體以1.45 mm·a-1的速度波動上升，且呈現(xiàn)東升西降的空間格局。蒸散量和蒸散趨勢，均具有夏季＞春季＞秋季＞冬季的特征。

（2）99.45%的蒸散由蒸騰和蒸發(fā)產(chǎn)生，兩者年均占比分別為63.15%、36.30%。其中，蒸騰以2.46 mm·a-1的趨勢波動上升，上升區(qū)域面積占比為68.14%；蒸發(fā)以1.03 mm·a-1的趨勢波動下降，下降區(qū)域面積占比為63.33%；兩者對蒸散變化的貢獻分別為70.09%和29.34%。

（3）NDVI 是中亞干旱區(qū)2000—2019 年蒸散變化的主要影響因素，其絕對貢獻為28.16%。此外，氣溫、輻射、比濕、降水、風速對蒸散的絕對貢獻分別為12.01%、10.25%、9.31%、7.19%、4.68%。其中，NDVI 是植被蒸騰和冠層截留蒸發(fā)的主導(dǎo)因素，氣溫是蒸發(fā)的主導(dǎo)因素。