四川省潛在蒸散量變化及其氣候影響因素分析*

陳東東，王曉東，王 森，栗曉瑋

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四川省潛在蒸散量變化及其氣候影響因素分析*

陳東東1,2，王曉東3，王 森4，栗曉瑋5

（1.中國氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072；2.四川省農業氣象中心，成都 610072；3.安徽省農業氣象中心，合肥 230031；4.新疆農業氣象臺，烏魯木齊 830002；5.重慶第二師范學院，重慶 400065）

潛在蒸散（ET0）是評價某一地區干旱程度的重要指標，在全球氣候變暖趨勢下，估計ET0的變化對科學估算作物需水量，提高水分利用率具有重大意義。本文利用四川省1961-2014年151個氣象站的氣象資料，采用Penman-Monteith公式分3個區域（四川盆地、攀西地區和川西高原）計算ET0，并對主要氣象因子平均氣溫、相對濕度、日照時數、平均風速的相對變化率、敏感系數及其對ET0貢獻率的時空變化進行分析。結果表明：四川盆地和川西高原ET0呈現微弱減少，而攀西地區則呈現一定的增加，其空間分布表現為：攀西地區和川西高原南部年ET0為高值區，多在1000～1350mm，四川盆地的西南部年ET0為低值區，多在651～900mm，從西南向東北呈現“高-低-高”趨勢。各氣象因子對ET0的影響（對ET0變化的貢獻率）主要取決于敏感性和相對變化率兩方面。3個區域ET0對相對濕度的變化均表現最敏感，其敏感系數分別為-1.13、-1.40、-1.53。在主要氣象因子中，在四川盆地和攀西地區，平均風速的多年相對變化率最大（-29.7%、-16.3%），川西高原則為平均溫度（40.4%）。進一步分析得出，平均風速在四川盆地和川西高原對ET0變化的貢獻率最大，是主導影響因素，而在攀西地區則為相對濕度。

潛在蒸散；氣象因子；敏感系數；貢獻率

潛在蒸散（ET0）表示在一定氣象條件下水分供應不受限制時，某一固定下墊面可能達到的最大蒸散量。潛在蒸散是評價某一地區干旱程度、研究作物需水以及指導灌溉的重要因子[1]。FAO[2]推薦了基于氣象要素的Penman-Monteith公式計算ET0。該模型考慮了植被的生理特征，使ET0主要只受氣象因子的影響，因此，受到國內外學者廣泛應用[3-5]。在全球變暖背景下，ET0的變化及其原因引起了諸多學者的討論[6-9]。隨著研究的不斷深入，敏感性分析方法被用來研究氣候要素對ET0變化的影響。劉小莽等[10]用敏感性分析法得出海河流域ET0對水汽壓最敏感。楊林山等[11]得出洮河流域ET0對凈輻射最敏感。在山東省[12]和松嫩平原西部[13]用該方法得出ET0對相對濕度的敏感性最高。由于研究區域以及氣象因子本身的隨機性和相互之間的影響，所以不同區域ET0對氣象因子的敏感性也不盡相同。因此，研究不同地區ET0對氣象要素敏感性分析具有重要意義[14]。

四川省氣候特點主要表現為區域差異大，光熱水的分布不均衡，自然災害頻發，嚴重制約了該地區的農業生產[15]。因此，研究四川省ET0的時空演變特征尤為重要。雖已有學者用代表站點對四川地區ET0及其影響因素作過研究[16]，分析采用了統計相關的方法，盡管可以反映兩個變量間線性相關的強弱程度，但并不能給出ET0對氣象因子改變的響應程度，并且研究過程所用氣象站點較少，缺少系統的空間分析。另外，由于氣象因子的多年相對變化率在不同地區存在明顯的差異，僅從敏感性的角度判斷ET0的影響因子是不全面的，只有將敏感性和相關因子多年相對變化率進行綜合分析，才能客觀反映某一地區ET0變化的主要影響因素。一些學者[17-19]在敏感分析的基礎上進一步分析氣象要素對ET0變化的貢獻率，深入闡明了各氣象要素對研究區域ET0的影響。因此，本文在將四川省按照不同氣候類型分區域的基礎上，研究各區域ET0的時空變化特征，并著重分析ET0對各氣象要素的敏感性及對ET0的貢獻率，探究ET0變化的主導因素，以期為農業合理布局、科學灌溉提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 研究區概況和數據來源

四川省因不同的地貌，形成的了獨特的氣候類型，大致可分為四川盆地、攀西地區和川西高原3個區[20]（圖1）。全省151個氣象站點1961-2014年逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均風速、日照時數、水汽壓、相對濕度等資料來自四川省農業氣象中心。

1.2 統計分析及空間插值方法

氣象數據處理及ET0、敏感系數計算使用Matlab軟件，利用FAO1998年推薦的Penman-Monteith方法計算逐日ET0。采用ArcGIS9.3地統計模塊中的Kring插值方法，得到各要素的空間分布圖。

1.3 氣候傾向率

采用最小二乘法計算氣候要素的變化趨勢，用x表示某一氣候變量，用t表示其所對應的時間，建立x與t的一元線性回歸方程[21]。

以線性回歸系數a的10倍作為氣候要素傾向率。

1.4 氣象因子的敏感性和貢獻率

ET0對氣象因子的敏感性參照文獻[12-13]進行計算，即

將單個氣象因子的敏感系數與該要素的多年相對變化率相乘，得到由此要素引起的ET0的變化，即為該要素對ET0變化的貢獻率，貢獻率為正表示該要素的變化引起ET0增加，為正貢獻；貢獻率為負表示引起ET0減少，為負貢獻[22]。即

（4）

2 結果與分析

2.1 各區域潛在蒸散量的時空變化特征

由圖2a可見，攀西地區以及川西高原南部ET0值相對較高，多在1000～1350mm；盆周山區為過渡地帶，ET0多在900～1000mm。四川盆地大部區域ET0值較低，除盆東北地區在900～1000mm外，其余大部區域在651～900mm，大體分布從西南向東北呈現“高-低-高”趨勢。1961-2014年各區域ET0平均值隨年代變化（圖2b）表明，四川盆地和川西高原呈現微弱的減少，而攀西地區則呈現一定的增加，但其變化均不明顯。

對全省1961-2014年ET0傾向率的統計分析表明（圖2a），共有60個站點通過顯著性檢驗，其中40個達到極顯著水平（P＜0.01），20個站點為顯著水平（P＜0.05）。全省ET0空間分布存在明顯的區域特征，四川盆地除零星區域表現出增加趨勢外，大部地區呈現減少趨勢，其中蒼溪縣、閬中、平昌縣等地區減速達17mm·10a-1以上（P＜0.01）。攀西地區和川西高原僅爐霍縣、新龍縣和德格縣一帶表現出減少趨勢，其余各地均表現增加，以攀西地區的鹽邊縣為增加大值中心，增速達32mm·10a-1（P＜0.01）。

2.2 各區域主要氣象因子的時空變化特征

由圖3可見，各區域主要氣象因子（包括平均氣溫、相對濕度、日照時數和平均風速）大多表現出極顯著的變化趨勢（P＜0.01）。其中，四川盆地年平均氣溫表現為增加趨勢，變化速率達0.11℃·10a-1（P＜0.01），相對濕度、日照時數和平均風速均呈極顯著減少趨勢（P＜0.01），速率分別為0.55%·10a-1、39h·10a-1、0.05m·s-1·10a-1。攀西地區年平均氣溫表現為極顯著增加趨勢（P＜0.01），增速達0.19℃·10a-1，日照時數變化趨勢不明顯，相對濕度和平均風速均呈極顯著減少趨勢（P＜0.01），減速分別為0.55%·10a-1、0.04m·s-1·10a-1。川西高原地區平均氣溫表現為極顯著增加趨勢（P＜0.01），增速達0.21℃·10a-1，相對濕度變化則不明顯，日照時數和平均風速均呈極顯著減少趨勢（P＜0.01），減速分別為24h·10a-1、0.05m·s-1·10a-1。

研究期內主要氣象因子多年相對變化率的空間分布見圖4。由圖4a可見，全省平均氣溫變化率在0～5%，僅在盆東北個別地區表現為負值，川西高原大部在5%～15%，大體呈現東西走向，即越往西相對變化率越大。相對濕度的多年相對變化率在（圖4b）川西高原大部、盆北及盆南地區為-4%～0，攀西地區大部在-9%～-4%，僅攀枝花局部區域在-19%，整體呈現從東北向西南遞減。日照時數的多年相對變化率（圖4c）僅攀西地區大部表現為正值，在0～14%，其余兩個區域大多為負值，四川盆地多在-54%～-10%，川西高原多在-10%～0。平均風速的多年相對變化率（圖4d）除四川盆地西南部小于-35%，攀西地區南部及川西高原北部在-15%～15%外，全省其余大部地區在-35%～-15%。

由表1可見，四川盆地和攀西地區平均風速相對變化率的絕對值最大，其次分別是日照時數和平均氣溫；川西高原平均氣溫的相對變化率絕對值最大，其次是平均風速；各區相對濕度的相對變化率絕對值最小。說明研究期內四川省各主要氣象因子中，平均風速變化最為劇烈，相對濕度的變化表現較穩定。

2.3 各區域主要氣象因子的敏感性分析

由各氣象要素的敏感系數結果可知（表2），各區域除相對濕度的敏感系數為負外，其余氣象要素的敏感系數為正；各區域中以相對濕度敏感系數的絕對值最大，其次是平均風速、日照時數和平均氣溫，說明四川省ET0對相對濕度的變化最為敏感。

表1 1961-2014年主要氣象因子多年相對變化率（%）

注：多年相對變化率按方程（4）計算。

Note: Relative change rate is computed by equation (4).

表2 年ET0對各氣象因子的敏感系數

注：敏感系數根據式（2）計算。

Note: Sensitivity coefficient is computed with equation (2).

由圖5可見，各氣象因子的敏感系數存在明顯的地域性，其中平均氣溫的敏感系數（圖5a）以四川盆地最高，在0.1～0.24；川西高原次之，大部區域在0～0.1；攀西地區最低，多在-0.1～0。相對濕度的敏感系數（圖5b）與平均氣溫相似，大體從東北向西南遞減，但變化幅度有所加劇，由四川盆地的-0.7遞減至川西高原西南部的-2.1，相差3倍。日照時數（圖5c）和平均風速（圖5d）的敏感系數則受地形影響，均呈現四川盆地區域小，而攀西地區和川西高原明顯較高的格局。

2.4 主要氣象因子對ET0的貢獻率分析

利用式（2）和（3）計算四川省各區域平均溫度、相對濕度、日照時數和平均風速對ET0的貢獻率，其空間分布見圖6。圖6a顯示，全省除攀西地區西部、川西高原南部地區平均氣溫對ET0的貢獻為負，其余各地均為正貢獻，多在0～1%，僅川西高原南部相對較高，為1%～9.4%。相對濕度對ET0貢獻的空間分布（圖6b）大體表現為，從西南向東北遞減，攀西地區普遍較高，多在6%～22%；盆東北區域相對濕度較低，在-11%～0。日照時數對ET0貢獻的空間分布（圖6c），僅攀西地區大部為正貢獻，在0～3.6%，其余區域大部為負貢獻，其中四川盆地貢獻率絕對值相對較大。平均風速對ET0貢獻的空間分布（圖6d），全省僅零星地區為正貢獻，絕大多數地區為負貢獻。其中，川西高原貢獻率的絕對值較高。

不同區域各氣象因子的貢獻率也不盡相同（表3）。以四川盆地為例，該區域平均風速對ET0貢獻最大，其次是相對濕度，平均溫度貢獻最小。其中，日照時數和平均風速為負貢獻，而平均溫度和相對濕度為正貢獻，4個主要氣象因子對ET0總貢獻為-3.16%。而54a內ET0多年相對變化率為-2.56%，0.6%的變化率可能由彭曼公式中其它變量引起。同理，其它區域亦如此。攀西地區4個主要氣象因子對ET0總貢獻為2.89%，而54a內ET0多年相對變化率為2.29%；其它因子貢獻率為-0.6%。川西高原4個主要氣象因子對ET0總貢獻為-3.6%，而54a內ET0多年相對變化率為-0.07%，其它因子貢獻率為3.53%。川西高原其它因子對ET0的影響，還需在今后的工作中深入探討。

表3 主要氣象因子對ET0變化的貢獻率（%）

注：貢獻率按式（3）計算。

Note: Contribution rate is computed with equation (3).

綜合以上分析可知，主要氣象因子對ET0的貢獻取決于兩方面，ET0對氣象因子的敏感性和氣象因子自身隨時間變化的趨勢。如四川盆地，雖然其相對濕度的敏感系數最大，但是其自身變化趨勢最小；風速雖然敏感系數次之，但自身變化趨勢最顯著，綜合作用使平均風速對ET0的貢獻最大。同樣，相對濕度貢獻其次，貢獻最小的是溫度。四川盆地和川西高原4個主要氣象因子對ET0變化的負貢獻率大于正貢獻率，而攀西地區則正貢獻率大于負貢獻率，這在一定程度上定量解釋了盆地和川西高原的ET0多年平均值呈下降的現象，而攀西地區呈現升高趨勢。

3 結論與討論

（1）四川省多年平均ET0在四川盆地和川西高原呈現微弱減少，而攀西地區則呈一定的增加；其空間分布從西南向東北大體呈現“高-低-高”格局。氣候傾向率分析表明，四川盆地大部呈現明顯減少趨勢，攀西地區和川西高原多呈現增加趨勢。

（2）各區域相對濕度的敏感系數均為負且絕對值最大，說明四川省ET0對相對濕度的變化最為敏感。各氣象要素敏感系數空間分布區域特征明顯，平均氣溫和相對濕度表現為四川盆地高，攀西地區和川西高原兩地相對較低，而日照時數和平均風速剛好相反。各區域主要氣象要素變化趨勢一致，其中，平均溫度為增加趨勢，相對濕度、日照時數和平均風速均呈減少趨勢。

（3）各區域主要氣象要素對ET0貢獻也不盡相同，其中四川盆地和川西高原平均風速對ET0貢獻最大。其次是相對濕度，平均溫度貢獻率最小。在這兩個區域，平均氣溫均呈顯著上升趨勢，但氣溫升高對參考作物蒸散量變化的作用有限，ET0并未因變暖而增大，反而隨著風速下降和日照時數減少呈下降趨勢。這一結論與一些學者[23-24]研究結果一致。攀西地區則是相對濕度是對潛在蒸散貢獻最大，其次是平均風速，日照時數貢獻率最小。以盆地為例，主要氣象因子對ET0的變化總貢獻率為-3.16%，在很大程度上解釋了ET0下降的原因，相較僅從敏感性判斷ET0的主要影響因子是相對濕度更全面。

ET0的計算對于科學估算作物需水量，提高水分利用率具有十分重要的意義。在全球氣候變暖趨勢下，在缺少實際資料的地區，計算ET0顯得更加重要。本文利用彭曼公式，研究四川省多年平均ET0變化規律及空間分布特征，定量分析了不同區域各氣象要素對ET0變化的貢獻率。這較陳超等[16]利用偏相關分析四川地區ET0的變化特征更加客觀、全面。主要表現在：一是區域的進一步細化。前者將四川分成盆地和高原兩部分，而本文按照氣候特征類型將研究區分成四川盆地、攀西地區和川西高原3個區域，區域劃分更合理。原因在于攀西地區屬于干濕季節分明的季風氣候，與川西高原典型的高原大陸性氣候差異較大，故將其單獨分析。二是增加了各氣象要素空間特征分析。利用151個氣象站點將各氣象要素進行空間插值分析，較前者研究使用代表站點更具代表性。三是貢獻率的分析使ET0變化的影響因素有了定量的指標。最后，從分析結果來看，在川西高原引起ET0變化的主導因子得出的結論一致；而在四川盆地則結論不同，前者得出的主導因子是日照時數，本文得出的結論是平均風速。分析其原因，如果僅從相關性分析日照時數和平均風速的變化趨勢都是極顯著，而從相對變化率上來看平均風速要遠大于日照時數，貢獻率的分析綜合了氣象要素的相對變化，能客觀定量地衡量ET0的改變，因此本文通過計算貢獻率得出的結果更加客觀。

有研究表明[25]，從年尺度上，四川地區季節性干旱特征表現為：干旱頻率和強度均呈西高東低的帶狀分布，高發區主要在川西高原、川西南山地。這一特點和四川地區ET0的空間分布基本一致，這也說明ET0的變化與該地區干旱有著密切的聯系。研究結果顯示，四川盆地和川西高原ET0均呈降低趨勢，這將導致作物年需水量的降低，在一定程度上降低了季節性干旱帶來的影響。而在攀西地區ET0表現為增加，在作物系數不變的前提下，該區域的農作物需水也隨之增大，作物的穩產則更依賴灌溉，所以現有的種植模式和農藝措施擬進行調整，如采取水稻旱育秧技術，玉米集中育苗移栽技術，秸稈覆蓋技術等，以提高水分利用效率。

本文不足之處在于采用平均ET0在時間跨度上較大，而四川地區是典型的季節干旱頻發區，在今后的研究中可通過分析ET0的季節變化特征，以更好地指導實際生產。

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Potential Evapotranspiration Changes and its Effects of Meteorological Factors across Sichuan Province

CHEN Dong-dong1,2, WANG Xiao-dong3, WANG Sen4, LI Xiao-wei5

(1.Institute of Plateau Meteorology, China Meteorological Administration/Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072, China; 2.The Agrometeorological Center of Sichuan Province, Chengdu 610072; 3.Anhui Agrometeorological Center, Hefei 230031; 4.Xinjiang Agrometeorological Bureau, Urumqi 830002; 5.Chongqing University of Education, Chongqing 400065)

Potential evapotranspiration(ET0) is an important metric in measuring drought conditions for an area. Examining ET0changes is critical for estimating crop water demand, and thus it is crucial for improving water use efficiency in the context of global warming. Based on daily meteorological data of 151 meteorological stations in Sichuan province from 1961 to 2014, the authors calculated ET0with the Penman-Monteith formula for the three terrain regions of Sichuan: Sichuan basin, Panxi region and Western Sichuan Plateau, and also analyzed relative variation and sensitivity coefficients of the major meteorological factors (i.e., mean air temperature, relative humidity, radiation hours, and mean wind speed), and the spatiotemporal changes in their contribution to ET0changes. The results showed that ET0in the Sichuan basin and the Western Sichuan Plateau presented a weak declining trend, as opposed to an increasing trend in Panxi region. In terms of spatial distribution, ET0was high in the Panxi region and the Western Sichuan Plateau (1000-1350mm·y-1), and it was low in the southwestern Sichuan Plateau (651-900mm·y-1), with a decreasing and then increasing gradient of ET0from the southwest to northeast. The effect of each meteorological factor on ET0(i.e., contribution of each meteorological factor to ET0change) was determined by their sensitivity to ET0and relative variation. ET0was most sensitive to relative humidity across the three regions, with sensitivity coefficients of -1.13, -1.40, -1.53, respectively. Among all the meteorological factors, the variable with the highest long-term relative variation was mean wind speed in Sichuan basin (-29.7%) and Panxi region (-16.3%), in contrast to mean air temperature in Western Sichuan Plateau (40.4%). Further analyses suggested that the dominant factor determining ET0for Sichuan basin and Western Sichuan Plateau was mean wind speed, and that for Panxi region was relative humidity.

Potential evapotranspiration; Meteorological factors; Sensitivity coefficient; Contribution rate

2017-01-19

國家自然科學基金“參考作物蒸散模型的參數化研究及誤差來源的定量化解析（41405111）”項目；四川農田土壤墑情監測及預報技術的示范應用（15010107）；高原大氣與環境四川省重點實驗室開放課題（PAEKL-2017-C4）

陳東東（1983-），碩士，主要從事農業氣象科研和業務服務。E-mail：peter19831203@163.com

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.09.002

陳東東,王曉東,王森,等.四川省潛在蒸散量變化及其氣候影響因素分析[J].中國農業氣象,2017,38(9):548-557