不同時間尺度下華北平原干濕氣候時空變化及成因分析?

胡 琦，董 蓓，潘學標**，王瀟瀟，魏 培，趙海涵，張煦庭（.中國農業大學資源與環境學院，北京 0093；2.農業部武川農業環境科學觀測實驗站，呼和浩特 0700）

不同時間尺度下華北平原干濕氣候時空變化及成因分析?

胡 琦1,2，董 蓓1,2，潘學標1,2**，王瀟瀟1,2，魏 培1,2，趙海涵1,2，張煦庭1
（1.中國農業大學資源與環境學院，北京 100193；2.農業部武川農業環境科學觀測實驗站，呼和浩特 011700）

利用華北平原 62個氣象站點 1961-2014年逐日地面觀測資料以及同期降水量資料，基于Penman-Monteith方法計算的參考作物蒸散量（ET0）研究近54a研究區干濕氣候時空變化特征，并利用敏感性和貢獻率法分析氣候變化背景下主要氣象因子對ET0的影響，對干濕氣候變化的成因進行探討。結果表明：華北平原在3個時間段（時段1：1961-1980；時段2：1981-2000；時段3：2001-2014）半干旱區和半濕潤區的分界線呈東擴和南移，半干旱區面積不斷擴大，濕潤區面積變化不明顯；研究區1961-2014年ET0呈顯著下降趨勢，空間差異大，河南和山東部分地區由于ET0下降趨勢大于降水量減少趨勢，氣候變濕潤；魯東、天津、河北東部地區降水量減少且ET0增加，干旱化趨勢明顯。就月尺度而言，降水量在7月和8月減少幅度最大，夏季ET0減少幅度較大，5月和6月氣候呈變濕趨勢。ET0對相對濕度的變化最敏感，各月導致ET0變化的主要貢獻因子不一，11月-翌年1月風速起主導作用，2月溫度為主導因子，6-9月日照時數為主導因子，其它月份為相對濕度、風速等綜合作用的結果。

華北平原；參考作物蒸散量；降水量；敏感性；貢獻率

IPCC第五次評估報告指出，1951-2012年地球平均氣溫升高了約 0.72℃，且剛過去的 30a很可能是近1400a來北半球最溫暖的30a[1]。全球變暖將增加大氣中的水汽含量，改變海陸熱力差異和大尺度環流結構，導致全球降水和蒸散的強度和分布產生變化，且這種變化在時間和空間上均表現出非均勻性[2]，由此對氣候的干濕狀況產生重要影響[3-4]。然而氣候變化對不同區域的干濕氣候影響存在差異[5]，影響的機理也存在許多不確定性，因此，系統研究氣候變化背景下特定區域干濕氣候的時空變化特征及其成因，具有重要的理論意義和科學價值。

華北平原是中國最重要的糧棉油生產基地之一[6]，對糧食安全保障體系和農業生產安全起著重要作用[7]，小麥-玉米輪作種植體系下的水資源供需矛盾，一直是該區農業生產面臨的主要問題。氣候增暖引起的干濕狀況空間分布變化，對華北平原農業需水、作物布局和種植制度等必然產生重大影響[8-9]，而人類如何在氣候變化背景下采取適當措施積極應對，已引起許多學者的思考和關注[10-11]。一些學者將參考作物蒸散量（ET0）作為評估氣候干旱程度和水資源供需平衡中水分支出項的指標[12-15]，通過定量分析ET0與氣象要素的關系了解其變化機制，對氣候變化背景下區域干濕趨勢的研究有一定參考意義[16-20]。然而，少有研究結合水汽的輸入（降水量）和輸出（蒸散）以綜合分析水分的盈虧及收支的變化，且缺乏綜合多時間尺度的系統研究。為此，本文利用華北平原（京、津、冀、豫、魯）62個氣象站點1961-2014年的地面觀測資料，基于降水量和Penman-Monteith方法計算的ET0，從不同時間尺度系統研究近54a華北平原干濕氣候的時空變化規律，并分析影響ET0的主要氣象因子的敏感性和貢獻率，對干濕變化的成因進行研究，旨在明確氣候變化背景下華北平原的干濕分布和變化趨勢，為農業規劃和作物布局、規避可能的氣候風險提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源及預處理

氣象資料來自華北平原（京、津、冀、豫、魯）具有 1961-2014年完整時間序列的逐日氣象資料的臺站，總計62個（圖1），數據來源于中國氣象科學數據共享服務網中的中國地面氣候資料日值數據集（V3.0）。所有氣象資料經過較嚴格的質量控制和檢查，缺測率約千分之一，缺測的氣象要素采用Matlab編程進行訂正：若缺測序列＜5d，采用線性插值代替；若缺測序列≥5d，缺測值則采用其余年份同一日值的多年平均值取代。

圖1 研究區氣象站點分布Fig. 1 Distribution of the meteorological stations in the study area

1.2 研究方法及數據處理

1.2.1 濕潤指數（K）計算

采用表征自然條件下大氣水汽輸入的降水量（P）和輸出的蒸散量（ET0）計算濕潤指數K。

式中，P為年降水量（mm）；ET0為年參考作物蒸散量（mm）。

年參考作物蒸散量由逐日參考作物蒸散累加得到，各氣象站點的逐日參考作物蒸散采用 1998年FAO推薦的Penman-Monteith公式計算[21]。

以濕潤指數作為干濕氣候劃分標準，對研究區氣候進行干濕分區[22]：K＜0.03為極端干旱區，0.03≤K ＜0.2為干旱區，0.2≤K＜0.5為半干旱區，0.5≤K＜1.0為半濕潤區，K≥1.0為濕潤區。

1.2.2 氣候傾向率計算

用最小二乘法擬合得到某一氣候要素隨年序變化的一元線性回歸方程，以回歸系數的10倍作為氣象要素的氣候傾向率，對擬合的回歸方程采用 F檢驗法進行顯著性檢驗（P＜0.05）。

1.2.3 敏感性分析方法

ET0是各氣象因子綜合作用的結果，ET0對各氣候因子的敏感系數是判斷氣候因子對 ET0擾動的有效方法，并得到廣泛應用[20,23-24]。本文采用 Beven提出的基于偏導數的敏感性方法計算 ET0對氣象因子（平均溫度、水汽壓、風速、日照時數）的敏感系數[25]，考慮到 Penman-Monteith公式輸入參數量綱和變化范圍差異，將偏導數轉化為無量綱的形式，即ET0的變化率與氣象因子變化率的比值。

式中，SVi為相應氣象因子Vi的敏感系數，ET0、ΔET0分別為逐日參考作物蒸散量及其日變化量；Vi、ΔVi分別為日氣象要素值及其日變化量。月尺度及年尺度的敏感系數分別為該月和該年內日敏感系數的平均值。敏感系數SVi為正表示ET0隨著氣象因子值的增加而增加，為負表示ET0隨氣象因子值的增加而減小，SVi絕對值越大表示ET0對該氣象因子的變化的敏感度越高。

1.2.4 氣象因子的貢獻率計算

某一氣象要素的多年相對變化率與敏感系數的乘積即為該要素的變化對ET0的貢獻率（Gvi），即

式中，Svi為氣象因子Vi的敏感系數，Rvi為研究時段內氣象因子多年相對變化率，即

式中，TrendVi為氣象因子Vi的氣候傾向率為氣象因子的多年平均值，n為研究時段的年數，本文研究時段為1961-2014年，故n取值為54。貢獻率＞0則表明該氣象因子的變化引起參考作物蒸散增加，為正貢獻，反之則為負貢獻。

1.2.5 數據處理

數據處理均使用 Matlab2014軟件實現；利用ArcGIS10.1軟件反距離權重插值法（inverse distance weighted interpolation，IDW）制作氣候要素的空間分布圖，設定Cell size參數均為0.02；折線圖采用OriginPro8軟件制作。

2 結果與分析

2.1 年尺度下華北平原干濕狀況變化及成因分析

2.1.1 年尺度干濕狀況的時空變化

經計算，1961-2014年華北平原年平均濕潤指數K值范圍為0.34～1.20，平均0.65，按照干濕區域劃分標準可分為3個區，即半干旱、半濕潤和濕潤區，分布結果見圖 2a。由圖可見，研究區內主要氣候類型為半濕潤氣候，占研究區面積的80.1%，包括京、津、魯和河南、河北的大部分地區；河北中部的張家口、保定和石家莊部分地區濕潤指數小于 0.5，為半干旱區，面積占 16.1%；濕潤區面積僅占 3.8%，分布在河南省東南地區的信陽市。

將整個分析期分為 3個時間段（時段 1：1961-1980；時段2：1981-2000；時段3：2001-2014），分別計算各站的濕潤指數K并進行干濕分區，其相應各時段的主要K值線（K=0.5和K=1）分布見圖2b。由圖2b和表1可見，與時段1相比，時段2和時段 3半干旱區面積分別增加了 4.8×104km2和6.0×104km2，K=0.5等值線（半干旱與半濕潤區分界線）在河北地區存在向東、南移的趨勢，主要是河北和北京的半干旱區面積有所增加；時段2和時段3濕潤區面積分別增加了1.1×104km2和 0.66×104km2，K=1等值線（濕潤與半濕潤區分界線）的變化則不明顯。

圖6 1961-2014年華北平原主要氣象因子對ET0貢獻率的空間分布Fig. 6 Spatial distribution of attribution rates to ET0of the main meteorological elements in North China Plain from 1961 to 2014

2.2.2 月度ET0對主要氣象因子的敏感系數

就各月ET0對主要氣象因子的敏感性而言，ET0對溫度的敏感系數在0.01～0.21，自1月開始隨著氣溫升高敏感系數逐漸增大，至 7-8月達到峰值（0.19～0.21），之后隨著氣溫降低逐漸減少, 如表 2所示。ET0對日照時數敏感系數也有類似的規律，7-8月敏感系數最大，為0.30～0.32，冬季敏感系數最小。ET0對相對濕度和風速的敏感系數隨月份變化的規律與對溫度敏感系數相反，全年呈現先減小后增大的變化趨勢，對相對濕度和風速的敏感系數（絕對值）均在11月-翌年1月達到最大，分別為-0.55～0.58和0.32～0.39。

表2 1961-2014年華北平原月尺度ET0對主要氣象因子敏感性分析Table 2 Monthly sensitivity coefficients of ET0to the main meteorological elements in the study area in 1961-2014

2.2.3 月尺度主要氣象因子變化對ET0變化的貢獻率

由表3可見，各月氣象因子對ET0變化的貢獻率存在差異，綜合4個氣象因子的貢獻率基本能解釋各月ET0變化的原因。1-12月溫度和風速對ET0的貢獻率（絕對值）呈先減少后增大的趨勢，日照時數對ET0的貢獻率的變化趨勢則相反。由于風速的顯著下降，秋冬季（10月-翌年 2月）風速對 ET0的貢獻率在-13.74%～-7.78%，對這一時段 ET0的減少起主要作用；但2月溫度呈現顯著升高的趨勢，且此段時間平均溫度較低，導致溫度的正貢獻率較大，抵消了風速降低帶來的負貢獻，使溫度成為2月ET0變化的主導因子，ET0呈增加的趨勢；6-9月日照時數呈極顯著下降的趨勢（-0.50～-0.31h·10a-1，P＜0.01），對ET0的負貢獻率較大，成為ET0減少的主導因子；其它月份主要為相對濕度、風速等綜合作用的結果。值得注意的是，雖然相對濕度敏感系數較大，但研究時段內其增加或減少的趨勢不顯著，其多年相對變化率不大，對ET0變化的貢獻率較小?？傊?，各月導致ET0變化的主要貢獻因子不一，風速的負貢獻率起主導因子的月份為11月-翌年1月，溫度的正貢獻率起主導因子的月份為2月，6-9月日照時數為主導因子，其它月份為相對濕度、風速等綜合作用的結果。

表3 1961-2014年華北平原月尺度主要氣象因子變化及其對ET0貢獻率Table 3 Monthly climatic trend（Tr）for the main meteorological elements and their attribution rates（Att）to ET0in the study area during the period 1961-2014

3 結論與討論

就年尺度而言，華北平原氣候在3個時間段（時段 1：1961-1980；時段 2：1981-2000；時段 3：2001-2014）中經歷了變干到變濕的過程，半干旱區與半濕潤區的分界線（K=0.5等值線）在河北地區存在東擴和南移的趨勢，半干旱區面積不斷擴大，濕潤區面積在 3個時段變化不明顯，此研究結果與謝賢群等[13]研究結論一致。1961-2014年研究區總體呈稍變干的趨勢，空間差異大，其中降水量多年變化趨勢不顯著，ET0呈顯著下降的趨勢。河南中東部和山東南部地區由于 ET0下降趨勢大于降水量減少趨勢，氣候變濕；山東中東部，天津，河北東部地區降水量減少且ET0增加，干旱化趨勢明顯。ET0的變化隨著溫度、日照時數、風速的增加而增加，對三者的敏感系數皆為正，對相對濕度敏感系數為負且最敏感，與一些學者在淮河流域[16]、長江流域[18]的研究結論一致，然而，相關研究表明，海河流域ET0對相對濕度最敏感[17]，西北地區 ET0對日照時數敏感系數高[19]，可見地域間差異較大[26]?？臻g分布方面，ET0對溫度和風速敏感系數均為沿緯度方向自北向南隨氣溫升高而遞增，與對風速敏感系數空間分布相反，而對相對濕度敏感系數呈東部向西部遞減（絕對值）的空間分布趨勢。

月尺度上，降水量在7月和8月減幅最大，夏季ET0減幅較大，超過50%的站點通過了顯著性檢驗。由于降水量和ET0的影響，研究區氣候在4、7、8和10月呈變干的趨勢，5月和6月呈變濕趨勢。就各月ET0對主要氣象因子的敏感性而言，ET0對溫度和日照時數敏感系數均在 7-8月最大；對相對濕度和風速的敏感系數隨月份推進呈現先減小后增大的變化趨勢。各月導致 ET0變化的主要貢獻因子不一，11月-翌年1月由于風速的顯著減小，其負貢獻率起主導作用，溫度的正貢獻率在2月為主導因子，6-9月日照時數為主導因子，其它月份為相對濕度、風速等綜合作用的結果。

近年來，“蒸發悖論”現象引起學者的關注并在很多地區得到驗證[27-30]，本文研究亦表明華北平原氣溫的升高并沒有導致ET0升高，而研究區風速和日照時數顯著下降對 ET0的負貢獻率是引起區域 ET0變化的主要原因。值得注意的是，雖然相對濕度敏感系數較大，但研究時段內沒有顯著的增加或減少的趨勢，導致其多年相對變化率不大，對ET0變化的貢獻率較小。華北平原是最重要的糧棉主產區之一，然而由于地處東亞大陸性季風帶，該地區成為中國氣候敏感區之一，水資源短缺制約了農業發展，也影響農業生態環境[31-32]。明確該地區干濕分布和變化趨勢對科學估算作物需水量，指導節水灌溉具有十分重要的現實意義[33]，如華北平原參考作物蒸散量的降低，將會帶來當地主要作物冬小麥和夏玉米的生長季需水量的降低，一定程度上緩解了華北平原水資源不足的現狀[34]，同時濕潤指數作為農業氣候區劃的重要指標，對該地區農業種植規劃和作物布局具有重要的指導和參考價值。

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Spatiotemporal Variation and Causes Analysis of Dry-wet Climate at Different Time Scales in North China Plain

HU Qi1,2, DONG Bei1,2, PAN Xue-biao1,2, WANG Xiao-xiao1,2, WEI Pei1,2, ZHAO Hai-han1,2, ZHANG Xu-ting1
（1.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2.Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700）

Global warming has caused non-uniform changes in precipitation intensity and distribution, which will inevitable impact on the wet and dry climate. In order to make clear the distribution of dry-wet climate zone and changes have occurred in recent 54 years, authors analyzed the temporal and spatial variation characteristics of dry and wet climate in North China Plain over the period 1961 to 2014 in this paper. The influence of main meteorological factors on ET0was also been studied by using the sensitivity and contribution rate method, as well as the causes for dry-wet climate variation. In this study, 62 meteorological stations each with 54-year data record （from 1961 to 2012） were selected in China （including Beijing, Tianjin, Shandong, Henan and Hebei）, ET0was then calculated by using Penman-Monteith method. The results showed that the area of semi-arid area was expanding continuously since the dividing line for semi-arid area and semi-humid area extended eastward and southward in three periods （period 1:1961-1980; period 2:1981-2000; period 3:2001-2014）. However, the humid area did not show significant changing trend. Precipitation showed non-significant trend over the period 1961 to 2014, while ET0showed a significant decreasing trend with large spatial differences. In most parts of Henan and Shandong, the climate became wet because that the negative trend for ET0is larger than the decreasing trend forprecipitation. On the contrast, most of Tianjin and Hebei regions showed significant dry trend rates with the decreasing precipitation and increasing ET0. As for the main contribution factor to ET0changes in each month, wind speed was the dominant factor in November to the following January, temperature in February, and sunshine hours in June to September. The main contribution factors to ET0in other months were result from the combined effects of relative humidity and wind speed.

North China Plain; Reference crop evapotranspiration; Precipitation; Sensitive coefficient; Contribution rate

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.05.001

胡琦,董蓓,潘學標,等.不同時間尺度下華北平原干濕氣候時空變化及成因分析[J].中國農業氣象,2017,38(5):267-277

2016-09-20**

。E-mail：panxb@cau.edu.cn

國家重點研發計劃項目（2016YFD0300106；2016YFD0300105）；國家自然科學基金項目（41271053）

胡琦（1987-）,博士，研究方向為旱地降水的高效利用、農業減災。E-mail：s10020292@cau.edu.cn

共同第一作者：董蓓（1993-）,碩士生，研究方向為氣候變化、農業資源利用。E-mail：1741960811@qq.com