河西地區近50年參考作物蒸散量的演變趨勢及其影響因素

呂曉東，王鶴齡，馬忠明

1.中國科學院寒區旱區環境與工程研究所, 甘肅 蘭州 730000；2.農業部張掖綠洲灌區農業生態環境重點野外科學觀測站, 甘肅 張掖 734000；3.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所, 甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室, 甘肅 蘭州 730020；4.甘肅省農業科學院, 甘肅 蘭州 730070

參考作物蒸散(ET0)表征了大氣蒸發率及實際蒸散率的上邊界大小[1]，作為區域能量平衡和水分平衡的重要組成部分[2]，在農業水資源利用[3-4]、生態系統過程建模[5]及評價區域干濕狀況[6]等方面是一個關鍵的計算因子，一直受到國內外研究者廣泛關注。Thomas[7]采用Penman-Monteith公式，利用中國65個氣象站的氣象資料，分析了潛在蒸發的時空變化趨勢，結果表明總體上全國潛在蒸發一年四季均為下降趨勢,其中西北和東南下降趨勢顯著。李春強等[8]對河北省35個氣象站點35年ET0的分析表明:春、夏、秋、冬四季和年的ET0序列變化呈現下降趨勢，風速和日照時數是影響ET0變化的主要因子。王幼奇等[9]對黃土高原近50年ET0的研究表明：ET0季節變化明顯，20世紀80年代后ET0呈上升趨勢，且溫度、日照時數是影響ET0日值和月均值的關鍵因子。然而受氣象條件、數據質量和計算方法等因素差異的影響，各區域ET0變化特征及其關鍵影響因子也不同。封志明[10]采用不同的ET0計算方法研究了甘肅省33個氣象臺站近20年ET0的變化，研究揭示了ET0由東南向西北遞增的總體變化趨勢,但未分析其變化原因。佟玲等[11]對石羊河流域進行研究發現：ET0總體呈逐年下降趨勢同時其與平均相對濕度的相關性最好。

河西地區屬干旱地區，水資源短缺一直是制約該區生態環境恢復重建，綠洲工、農業發展的重要因素。已有研究表明，近幾十年來，河西地區的氣候正發生著變化，自20世紀50年代以來河西走廊年平均氣溫以0.018～0.036 ·a℃-1的速率上升，增溫率總體低于或接近全國0.04的平均水平[12]。因此，在現代氣候變化的背景下，對ET0的演變趨勢及主要氣候影響因子進行研究是非常必要的。本文利用河西地區綠洲17個站點1961—2008年逐日氣象資料，揭示春、夏、秋、冬四季和多年ET0平均總量的演變趨勢，分析其與氣候因子之間的相互關系，確定影響四季和多年ET0平均總量變化的主導氣候因子，旨在為氣候變化條件下進一步探討農業生產作物需水變化及水資源的科學利用提供依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域

本文選擇甘肅河西綠洲地區17個常規氣象站點作為研究對象，利用1961—2008年各氣象站經度、緯度、海拔、平均溫度、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、日照時數和風速逐日氣象資料，對河西地區參考作物蒸散量變化特征進行分析。原始數據源于國家氣象局氣象資料中心及甘肅省氣象局，氣象站的分布情況如圖1所示。

1.2 數據處理方法

圖1 河西地區17個氣象站點分布Fig.1 Distribution of 17 meteorological stations in the Hexi Region

國內外學者分別在不同地區、不同氣候條件下采用不同的參考作物蒸散計算方法進行了比較研究，表明Penman-Monteith公式計算的參考作物蒸散在干旱區準確度要高于其它方法[13-14]。本研究采用FAO-56推薦的Penman-Montieth公式[1]，計算了河西17個氣象站1961—2008年間逐日ET0值,并以此進行分析。趨勢變化檢測采用世界氣象組織推薦并已廣泛使用的Mann-Kendall非參數檢驗方法[15]。采用皮爾遜(Pearson)相關分析法檢驗各氣象要素與ET0間的相關關系,并建立以ET0為因變量各氣象要素為自變量的多元線性回歸方程,對偏回歸系數進行顯著性檢驗,以 t檢驗統計量確定各氣象要素對ET0的影響程度。

2 結果與分析

2.1 ET0的季節及年變化趨勢

按春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12—2月)4季及年統計各站逐日ET0的均值系列，以Mann-Kendall法作趨勢顯著性檢驗。由圖2可見，從1961—2008年以來，河西17個氣象站中有14站ET0值呈下降趨勢，其中有9站通過0.05的顯著性水平檢驗，有7站通過了0.001的顯著性水平檢驗，這說明河西大部分站ET0值下降趨勢顯著。武威地區ET0值變化不一致，武威、古浪、天祝 3站 ET0值呈增加趨勢，且古浪增加趨勢顯著（α=0.05），永昌、民勤呈微弱下降趨勢。從不同季節來看，17站中春、夏、秋、冬各季ET0值分別有13、15、14、14站呈下降趨勢，其中分別有4、5、6、2站通過極顯著性水平檢驗（α=0.001）。從不同地區來看，酒泉地區和張掖地區各站ET0下降趨勢總體較武威地區明顯。

2.2 影響因素分析

為探求影響參考作物蒸散量年際及四季趨勢變化的主要氣象影響因子，選擇ET0值變化顯著的10站點對平均溫度()、最高溫度、最低溫度、日照時數(H)、相對濕度(RH)、平均風速(v)6個氣象要素進行分析。

研究區內典型站點的各氣象要素Mann-Kendall值（表1）及其與ET0的相關關系（表2）與年ET0變化趨勢相對應。

圖2 各氣象站不同季節及年ET0變化趨勢及顯著性檢驗Fig.2 Trend of ET0 and significance for different seasons and all year in every weather station

風速變化趨勢絕大多數站均呈極顯著下降趨勢，Mann-Kendall值在-3.863～-6.8082之間。均值為-5.3099。同時，各站ET0和風速具有極顯著的正相關性，相關系數在 0.415～0.945之間，均值為0.8235, 表明風速對ET0的影響非常大。

相對濕度變化趨勢安西、臨澤呈顯著上升趨勢，山丹呈顯著下降趨勢，其余 14站上升或下降的趨勢不顯著。但相關分析表明：除肅北、山丹站呈不顯著負相關，其余各站均呈極顯著負相關關系，相關系數在-0.370～-0.770之間，均值為-0.5475，這表明盡管相對濕度變化趨勢微弱，但它也是影響ET0變化的主要因素之一。

典型站點平均溫度、最高/低溫度長期以來呈顯著上升趨勢。從表3可以看出各站ET0變化受平均溫度、最高/最低溫度影響不一致，古浪站表現為顯著正相關，而其余9站均表現為負相關關系，其中安西、玉門、臨澤 3站 ET0值與平均溫度、最高/最低溫度存在顯著的負相關性。這表明：平均溫度、最高/低溫度對安西、玉門、臨澤、古浪站的 ET0的影響很大，但對多數站點影響不大。

表1 典型站各氣象要素Mann-Kendall值(1961-2008)Table 1 Mann-Kendall value of each climate factor in the typical stations (1961-2008)

表2 典型站點年均ET0與氣候要素的相關關系Table 2 Correlation coefficient between annual average ET0 and each climate factor in the typical stations

表3 典型站ET0多元偏回歸系數t檢驗統計量Table 3 t test of multivariate regression coefficient

日照時數對ET0的影響與溫度類似，即對安西、玉門、山丹、肅北、古浪站影響較大，但對其它站點影響不大。

2.2.1 年際影響因素分析

為確定影響研究區年際參考作物蒸散量主要氣象因子的影響程度,同時消除簡單相關分析中存在的對各氣象因子間關系的不真實性和多重共線性等問題，需建立多元線性回歸方程,通過對偏回歸系數的顯著性檢驗及多重共線性的判定,最終通過t檢驗統計量，確定各氣象要素對參考作物蒸散量的影響程度，結果見表 3，表 4。從影響各站 ET0變化的氣象因素來看：風速對各站均有影響，t檢驗統計量范圍從10.362～28.370之間，均值為20.7068，是臨界值的 10倍，方差貢獻顯著；其次為相對濕度和日照時數。除安西日照時數t檢驗統計量小于臨界值外，其余9站均超過臨界值。最高溫度是敦煌、安西、玉門、高臺、肅南、山丹、古浪的主要影響因素。平均溫度是金塔、臨澤的主要影響因素，最低溫度是肅北的主要影響因素。從影響ET0變化的主要氣候因子主次排序來看：風速和最高溫度為主要因素，其次為相對濕度，再次為影響相對較小的日照時數，而平均溫度和最低溫度不是影響整個研究區內ET0變化的主要氣候因子。

表4 典型站點影響ET0變化的主要氣候因子主次排序Table 4 Sequence of main influential factors for ET0in the typical stations

2.2.2 季節影響因素分析

對影響ET0值季節變化的主要氣象要素進行多元回歸分析，并按影響程度由強到弱依次排列，結果見表 5。從不同季節來看，風速和最高溫度是影響春、秋和冬季ET0變化的主要因子。從不同站點來看，影響多數站點春季ET0變化的主要因子依次排序為風速、最高溫度、相對濕度。夏季影響各站ET0變化的因子較為復雜，安西、玉門、高臺、臨澤、古浪主要受風速和相對濕度影響。金塔、肅北、山丹主要受風速和最高溫度影響。敦煌、肅南主要受風速和日照時數影響。秋季除過風速外，最高溫度和相對濕度是影響各站ET0變化的主要因子。冬季影響多數站ET0變化的主要因子大小依次為風速>最高溫度>相對濕度。總體來講，風速是不同季節、不同站點影響ET0變化的首要因子。

表5 影響季節ET0變化的主要氣候因子主次排序Table 5 Sequence of main influential factors for seasonal ET0 of each typical station

3 結論與討論

通過對河西地區近50 a四季和年ET0的演變趨勢及主要氣候影響因子進行研究，得到了以下幾點結論：

1）河西地區多年ET0變化趨勢表現為，武威、古浪、天祝3站年ET0呈增加趨勢，其余14站均呈下降趨勢。春、夏、秋、冬4季除武威地區各站變化趨勢不一致外，張掖地區和酒泉地區各站均呈下降趨勢，這和絕大多數研究得出的在全球氣候變暖的背景下，參考作物蒸散呈現逐漸降低的趨勢相一致[7-8,16]，但和佟玲[11]等研究認為除武威、肅南站ET0呈逐年顯著減少趨勢外, 民勤、天祝、永昌和古浪站的ET0值均表現為逐年增加趨勢的結論不完全一致。原因可能在于：本研究采用逐日資料平均法計算逐月參考作物蒸散量，得到的值通常小于用Penman-Monteith方程計算的[17]。其次，使用日資料可以減少因使用月資料在計算過程中產生的各種氣象要素對蒸散的線性化影響[18]。此外，盡管研究年限都近50 a，但研究起始年限不一致，這可能造成對參考作物蒸散量發生突變的不一致認識。

2）參考作物蒸散量變化與蒸發皿蒸發量變化具有相同的下降趨勢。這和Hulme等[19]認為的全球氣溫升高將導致潛在蒸發增加的結論相反。王鵬祥等[20]研究了整個西北地區近 44年水面蒸發量的變化，結果認為：除個別站點ET0表現為增加趨勢外，絕大部分基本上表現為顯著減少趨勢。本研究基于Penman-Monteith方程計算而得參考作物蒸散量，也得出了相一致的結論。

3）Penman-Monteith方程計算由兩部分組成,從而構成影響其計算結果的因子不同。其中一部分受地表能量影響(主要氣象因素為冠層表面凈輻射),另一部分受土壤、植被等下墊面阻抗和空氣動力學阻抗的影響(主要氣象因素為風速)，而風速減小對影響蒸發的空氣動力學分量更為重要[21]。風速減小影響了第二部分對蒸發的影響。本研究也得到相似結論，即風速下降是影響四季和年值ET0降低的首要因素，Thomas[7]同樣認為影響中國西北的主要氣象因素是風。

在當前氣候變化的背景下，由于降水和參考作物蒸散量的變化,農業水分的有效性將會發生改變。針對河西干旱地區氣候特點及水資源匱乏的現狀，對ET0準確計算，摸清不同地區不同季節ET0的變化特征，這對于根據作物需水變化,在干旱區發展節水農業,提高灌溉水分利用效率，合理規劃利用水資源具有重要的實際意義。

隨著地理空間技術的發展，利用空間插值方法，并結合地形因子，對全局蒸散的時空特征進行了研究[16-18]。這也為本研究進一步明確河西地區參考作物蒸散量的時空變化特征提供了思路。

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