近50年來四川省潛在蒸散量變化成因研究

趙 璐，梁 川

（1.四川大學 水利水電學院，成都610065；2.四川建筑職業技術學院 土木工程系，四川 德陽618000）

潛在蒸散量（Potential Evapotranspiration，ET0）是表征大氣蒸發能力的一個量度，是評價氣候干濕程度，確定農業需水量的重要指標，也是農田水分管理的主要參數［1－2］。ET0受制于當地當時的氣候條件，反映了不同地區不同時期的大氣蒸散能力對作物需水量的影響。近幾十年，在全球氣候變化的背景下，北半球和南半球的蒸散量都呈下降趨勢 。有些學者認為云量增加導致輻射減少是蒸散量減少的原因［8－9］，還有學者將蒸散量的減少歸因于風速的減低［6］。在中 國，黃 河 流 域［10］、海 河 流 域［11］、青 藏 高原［12］、西北地區［13］以及全中國［4，14］的 ET0也呈下降趨勢。對水資源相對豐富的西南地區ET0的變化趨勢及其成因研究較少。本文主要針對氣候相對濕潤，地形地貌較為復雜的四川省ET0在近50a來的變化趨勢及成因進行研究。

1 研究區域和資料

1.1 研究區域

四川省（92°21′—108°12′N，26°03′—34°19′E）位于中國西南，地處長江上游，面積48.5萬km2。四川省位于我國大陸地勢三大階梯中的第一級和第二級，即處于第一級青藏高原和第二級長江中下游平源的過渡帶，高差懸殊，西高東低的特點特別明顯。西部為高原、山地，海拔多在4 000m以上；東部為盆地、丘陵，海拔多在1 000～3 000m之間。依據四川省的地形地貌等地理條件，將全省分為四個地區進行研究：Ⅰ區是川西北高原區、Ⅱ區是四川盆地區、Ⅲ區是盆周山地區、Ⅳ區是川西南山地區。

1.2 基礎資料

本文數據來自國家氣象站，主要包括45個站點1960—2010年共51a逐月觀測資料：月最大、最小和平均氣溫（Tmax、Tmin、T），距地面10m 高處的風速（計算時換算為距地面2m高處風速，u2或u），月平均相對濕度（RH）和月平均日照時數（n），以及站點經緯度及海拔高度。

2 方法

2.1 FAO-56Penman-Monteith公式

1998年FAO-56分冊推薦的Penman-Monteith方程以能量平衡和空氣動力學原理為基礎，具有較完備的理論依據和較高的計算精度，在世界范圍內得到廣泛使用。具體的計算公式［2］為：

式中：ET0——潛在蒸散量（mm／d）；Rn——凈輻射［MJ／（m2·d）］；G——土壤熱通量［MJ／（m2·d）］；T——平均氣 溫 （℃）；es——飽和 水氣壓 （KPa）；ea——實際水氣壓（KPa）；Δ——飽和水氣壓—氣溫曲線斜率 （kPa／℃）；γ——濕 度計常數 （kPa／℃）；u2——距地面2m高處的風速（m／s）。

2.2 Mann-Kendall檢驗法

本文采用 Mann-Kendall檢驗法［15］檢驗ET0的變化趨勢。通過計算統計量τ、方差δ2i、標準化變量M來判斷序列趨勢是否顯著。公式如下：

式中：S——序列所有對偶觀測值（xi，xj，i＜j中所有xi＜xj）出現的次數；N——序列長度。

本文取α＝0.05的顯著水平，如果一時間序列在此置信水平下存在顯著變化趨勢，則│M│＞Mα／2。M值為正，表明具有上升趨勢；M值為負，則意味著下降的趨勢。

2.3 變化趨勢分析

根據各氣象因子與時間建立一元回歸線性方程來表示氣象要素的趨勢變化，即：

2.4 基于敏感系數的貢獻率分析

2.4.1 敏感性分析 對于FAO-56，PM這種多變量模型，各變量的量綱與取值范圍不同，需要將ET0對各參數的偏導數轉化成無量綱的形式來定量表達ET0對各氣象因子的敏感性。

式中：Svi——敏感系數，無量綱；vi——第i個變量。

Svi取正值表明ET0隨著vi的增加而增加，反之亦然；敏感系數絕對值的大小表明ET0的變化對相應氣象因子變化的敏感程度，即氣象因子vi的變化中有多少可以傳遞給ET0。

為了更加清楚地評估敏感性，Lenhart等［16］將敏感系數分為4個等級，見表1。

表1 敏感系數等級

2.4.2 氣象因子對ET0的貢獻 Yin等［14］提出將單個氣象因子的敏感系數與該因子的多年相對變化率相乘，得到由此因子引起的ET0的變化，即該因子對ET0變化的貢獻。將引起ET0增加稱為正貢獻，引起ET0減小稱為負貢獻。具體的表達形式如下：

式中：Convi——氣象因子vi對ET0變化的貢獻率；Svi——vi的敏感系數；RCvi——vi的多年相對變化率，可基于51年vi的平均值avvi和逐年變化率bvi利用式（8）計算獲得。由于Svi無量綱，RCVi以百分比為單位，因此計算得出貢獻Convi的單位也是百分比。

影響ET0變化的氣象因子眾多，且實際應用中不可能只有單個氣象因子發生變化，所以將各因子的貢獻累加后就得到對ET0變化的總貢獻，公式為：

式中：ConET0——ET0的估計相對變化，表示6個氣象因子共同作用引起的ET0變化；ConT，ConTmax，ConTmin，ConRH，Conu，Conn——平均氣溫，最高氣溫，最低氣溫，相對濕度，風速，日照時數對ET0變化的貢獻。

3 結果與分析

3.1 四川省ET0變化成因分析

四川省ET0近50年來時間變化顯示，ET0在川西北高原除若爾蓋和木里呈顯著上升趨勢，石渠、紅原和松潘呈上升趨勢外，其它的站點都呈下降趨勢；ET0在四川盆地除成都、綿陽和達縣呈上升趨勢外，其它的站點呈下降趨勢；ET0在盆周山地的峨眉山顯著上升，平武上升，其它站點都呈下降趨勢。ET0在川西南山地區雷波、昭覺、會理和仁和呈上升趨勢，其它站點都呈下降趨勢。45個站點中ET0在3個站點呈顯著上升趨勢，11個站點呈上升趨勢，14個站點呈顯著下降趨勢，17個站點呈下降趨勢。平均所有站點的ET0得到整個四川省的ET0，通過趨勢分析得出整個四川省的ET0呈下降趨勢，趨勢變化率為－0.0003，相對變化率為－0.69%（表2）。這與中國很多地區得出的ET0呈下降趨勢的結論基本一致［11－15］。

平均四川省45個站點的氣象因子值及ET0對各氣象因子的敏感系數值，得到整個四川省的相應值（表2）。由表2知：四川省ET0對RH的敏感系數為－0.62，敏感程度達到高；對n，u，T的敏感程度為中等，敏感系數分別為0.21，0.12，0.06；對Tmax和Tmin的敏感程度可以忽略，敏感系數小于0.05。T，Tmax，Tmin呈上升趨勢，而n，u，RH呈下降趨勢。n和u下降－8.85%，－14.13%，對ET0的負貢獻分別為－1.84% 和 －1.71%。T，Tmax，Tmin分 別 上 升3.07%，3.82%，26.95%和 RH 下降－1.92%，對ET0的正貢獻分別為 0.18%，0.10%，0.86% 和1.18%，負貢獻大于正貢獻，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，貢獻率為－1.23%，這與ET0在近50年來的相對變化率為－0.69%的變化趨勢基本一致。

表2 四川省各氣象因子敏感系數、相對變化和對ET0的貢獻

3.2 四川省不同分區ET0變化成因分析

由于不同分區的地形地貌和氣象特征有所區別，因此分別對四川省不同分區ET0的變化成因進行分析。平均不同分區氣象站點氣象因子及ET0對各氣象因子的敏感系數值，得到不同分區的相應值，并計算出各個分區氣象因子的變化趨勢。由式（7）和（8）計算出各個分區的氣象因子的相對變化率和對ET0的貢獻如表3所示。

表3 四川省不同分區氣象因子相對變化和對ET0的貢獻 %

3.2.1 平均氣溫 45個氣象站點中有26個站點ET0對T的敏感程度達到中等，有19個站點ET0對T的敏感程度可以忽略。其中川西南山地ET0對T的敏感性大于其它3個區域。川西南山地的T呈下降趨勢，其它3個區域的T呈上升趨勢。川西北高原T增加22.03%對ET0的正貢獻最大，達到了1.10%，四川盆地、盆周山地T 上升1.88%和2.33%對ET0的正貢獻分別為0.11%，0.12%。川西南山地T 減少－2.90%對ET0的負貢獻為－0.23%（表3）。

3.2.2 最高氣溫 四川省所有氣象站點ET0對Tmax的敏感程度都可以忽略。其中川西北高原和川西南山地ET0對Tmax的敏感性大于其它兩個區域。4個區域的Tmax都呈上升趨勢。川西北高原Tmax上升5.27%對ET0的正貢獻最大，達到了0.16%，四川盆地、盆周山地和川西南山地Tmax上升3.53%，6.14%，0.77%對 ET0的正貢獻分別為 0.07%，0.12%，0.02%（表3）。

3.2.3 最低氣溫 四川省45個氣象站點中除川西北高原的巴塘、道孚、馬爾康和盆周山地的仁和ET0對Tmin的敏感程度為中等外，其它站點ET0對Tmin的敏感程度可以忽略。其中川西北高原和川西南山地ET0對Tmin的敏感性大于其它兩個區域。川西南山地的Tmin呈下降趨勢，其它區域的Tmin呈上升趨勢。川西北高原、四川盆地和盆周山地Tmin上升39.20%，9.50%，18.70%對 ET0的正貢獻分別為1.57%，0.19%，0.56%。川西南山地 Tmin下降－5.80%對ET0的負貢獻為－0.23%（表3）。

3.2.4 日照時數 四川省45個站點中，14個氣象站點ET0對n的敏感程度為中，1個氣象站點ET0對n的敏感程度可以忽略，其它站點ET0對n的敏感程度為高。其中川西南山地和川西北高原ET0對n的敏感性高于四川盆地和盆周山地。4個區域的n都呈減少趨勢，四川盆地、盆周山地、川西北高原和川西南 山 地 n 減 少 －30.66%，7.53%，－6.31%，－0.28%對ET0的負貢獻分別為－5.52%，－1.43%，－0.13，－0.07%（表3）。

3.2.5 風速 四川省45個站點中，除川西北高原的小金和新龍ET0對u的敏感程度為高，峨眉山ET0對u的敏感程度可以忽略外，其它站點ET0對u的敏感程度為中。川西南山地和川西北高原ET0對u的敏感性高于四川盆地和盆周山地。4個區域的u都呈下降趨勢，盆周山地、川西北高原、川西南山地和四川盆地u的下降－2.39%，－1.79%，－1.13%，－0.85%對ET0的負貢獻分別為－2.39%，－1.79%，－1.31%，－0.85%（表3）。

3.2.6 相對濕度 四川省45個站點中，除川西北高原的康定和川西南山地的峨眉山ET0對RH的敏感程度為非常高外，其它站點ET0對RH的敏感程度為高。四川盆地和盆周山地ET0對RH的敏感性高于川西南山地和川西北高原。四個區域的RH都呈下降趨勢。四川盆地、盆周山地、川西北高原和川西南山地 RH 下降－3.29%，－1.21%，－1.48%，－1.51%對 ET0的正貢獻分別為2.34%，1.00%，0.84%，0.75%（表3）。

綜合各氣象因子對ET0的貢獻可以得出（表3），川西北高原n和u的下降對ET0的負貢獻分別為－0.13%和－1.79%，T，Tmax，Tmin上升和 RH 下降對ET0的正貢獻分別為1.10%，0.16%，1.57%，0.75%，正貢獻超過負貢獻，使得ET0在這51年來呈上升趨勢，估計變化率為1.66%。Tmin上升對川西北高原ET0的正貢獻最大；四川盆地n和u的下降對ET0的負貢獻分別為－5.52%和－0.85%。T，Tmax，Tmin上升和RH下降對ET0的正貢獻分別為0.11%，0.07%，0.19%和2.34%，負貢獻超過正貢獻，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計變化率為－3.66%。n下降對四川盆地ET0負貢獻最大；盆周山地n和u的下降對ET0的負貢獻分別為－1.43%和－2.39%。T，Tmax，Tmin上升和RH 下降對 ET0的正貢獻分別為0.12%，0.12%，0.56%和1.00%，負貢獻超過正貢獻，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計變化率為－2.02%。風速下降對盆周山地ET0的負貢獻最大；川西南山地T，Tmin，n和u的下降對ET0的負貢獻分別為－0.23%，－0.23%，－0.07%，－1.31%，Tmax增加和 RH 減少對ET0的正貢獻分別為0.02%，0.84%，負貢獻超過正貢獻，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計變化率為－0.97%。u下降對盆周山地ET0負貢獻最大；4個分區的ET0的估計變化率和ET0在這51年來的相對變化率基本一致。

4 結論

（1）近50年來整個四川省ET0呈下降趨勢。n和u的下降對ET0的負貢獻超過了T，Tmax，Tmin上升以及相對濕度下降對ET0的正貢獻，使得ET0呈下降趨勢。日照時數下降是ET0下降的主要原因。

（2）川西北高原T，Tmax，Tmin上升以及相對濕度下降對ET0的正貢獻超過了u和n下降對ET0的負貢獻，使得ET0在近50年來呈上升趨勢。其中Tmin上升是ET0上升的主要原因；四川盆地和盆周山地n和u下降對ET0的負貢獻超過了T，Tmax，Tmin上升以及RH下降對ET0的正貢獻，使得ET0在近50年來呈下降趨勢。其中n減少和u下降分別是四川盆地和盆周山地ET0下降的主要原因；川西南山地T和Tmin，n，u下降對ET0的負貢獻超過了Tmax上升和RH下降對ET0的正貢獻，使得ET0在近50年來呈下降趨勢。其中u下降是川西南山地ET0下降的主要原因。

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