福海站蒸發量變化特征及影響因子分析

古米娜·哈木斯別克

（新疆維吾爾自治區阿勒泰水文勘測局，新疆 阿勒泰 836500）

蒸發量是綜合反映環境狀況的重要氣候要素，在水文研究、水利工程設計、氣候區劃及水資源評價中起著重要的參考作用，通過深入研究蒸發量變化特征及影響因素，對深入了解氣候變化規律及對水資源的影響意義重大。根據相關研究成果，當前世界許多地區表現出“蒸發悖論”趨勢，即區域氣溫升高但蒸發量卻減小；整個中國存在“蒸發悖論”的地區約占65%，且大多集中在新疆北疆地區，其余地區蒸發量則隨著氣溫的升高而增大。這種現象的存在對生態系統、環境水系，尤其是區域水循環系統勢必造成重大影響。

基于此，本文以位于新疆烏倫古河流域的福海水文站為例，根據該測站1970—2020 年的氣象觀測資料，對蒸發量變化特征及主要影響因素展開研究，探索出蒸發量及主要氣象因子變化的趨勢特征，以期為測站及所在流域水資源開發利用、評價及規劃提供參考依據。

1 測站概況

烏倫古河流域是位于準格爾盆地北部的內陸性河流，發源于都新烏拉山的青格里河是其主要支流，另一支流布爾根河則發源于蒙古國境內。福海水文站位于烏倫古河流域，自1956 年建站以來，主要對降水、蒸發及氣溫等氣象水文要素展開監測，所使用的觀測技術及觀測儀器也與氣象部門所要求的完全一致。福海站原氣象觀測場設置在流域下游克孜塞水庫庫區管理范圍內，2017 年9 月在流域上游出山口附近新建氣象測站，建成后原觀測站繼續運行。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

所用數據為福海站1970—2020 年逐日小型蒸發皿及E601型蒸發皿蒸發量和氣溫均值、最高及最低氣溫、風速、氣壓、降水、水汽壓、日照時數、相對濕度等在內的常規氣象觀測數據，主要來自中國氣象數據網。通過月折算系數將測站蒸發量資料全部折算為E601型蒸發皿蒸發量，福海站年（季）蒸發量根據相應時段逐日蒸發量累計得到。春、夏、秋、冬四季依次為3—5、6—8、9—11和12月—次年2月。

2.2 研究方法

2.2.1 時間序列分析

通過距平和累計距平展開數據時間變化分析。距平反映的是分析數據在不同時期與平均值相比的變動趨勢，本文主要采用福海站1970—2020 年各氣象因子均值；累計距平則是距平值的累加，反映的是時間序列在不同時期的升降趨勢。

Mann-Kendall 趨勢檢驗屬于非參數統計檢驗方法，可在樣本不遵從一定分布且存在少數異常值干擾的情況下對類型變量和順序變量展開趨勢分析，并檢測時間序列趨勢是否超出顯著性水平，但無法得到具體數值。為此，本文在應用距平、累計距平分析測站蒸發量變化特征的基礎上，采用一元線性回歸技術，以回歸系數推導氣候因子的線性趨勢值，將該趨勢值放大10 倍后便為相應氣象因子10 a 間的變化率[1]，即氣候傾向率。

2.2.2 偏相關系數分析

為計算影響福海站蒸發量變化的各氣象因子的相關程度，本文假定各氣象因子之間為線性關系，這種假定明顯與事實不符，且無法體現出氣象因子之間的本質聯系[2]。為此，本文通過偏相關系數進行測站各氣象因子關系的表征。偏相關系數是在假定其余變量既定的情況下2 個變量間的線性相關程度，其取值越大（即越接近1.0），意味著2 個變量之間具有越高的線性相關程度，反之則反是。

2.2.3 因次分析

測站蒸發量同時受到諸多氣象因素的影響，在測算蒸發量變化的過程中必須對影響因素的強弱展開評估。本文主要使用因次分析法對福海站蒸發量影響因子展開分析。該方法主要基于因次一致性原則，認為在通過基本物理規律所推導出的物理量方程中，各項因次必然相等。結合彭曼公式及道爾頓經典蒸發公式，蒸發量主要受到日平均溫度、氣溫日較差、日照時數、水汽壓、氣壓、相對濕度、風速等氣候因子的影響，其中氣溫日較差屬于氣溫數據，為避免重復分析，本文忽略氣溫日較差因子[3]。

結合福海站實際情況及以上分析，可將福海站蒸發量函數表示如下：

式中：E為蒸發量（mm）；W為風速（m/s）；t為氣溫均值（℃）；Vp為水汽壓（Pa）；Sd為日照時數（h）；P為降水量（mm）；f表示函數關系，無實際意義。

各要素量綱按照下式表示：

式中：L為長度量綱；T為時間量綱；M為質量量綱。

本文所考慮的氣象個數n=6，以其中的氣溫、日照時數和風速為基本因次，則基本因次個數m=3，由此可以得出6-3=3個無量綱綜合量。按照因次一致性原則，可以得出：

根據式（3）可知，福海站蒸發量與日照時數及風速的4 次方、水汽壓1 次方正相關，與氣溫1 次方負相關，這說明日照時數和風速是影響該測站蒸發的主要因素，氣溫和水汽壓次之。

3 蒸發量變化特征分析

3.1 蒸發量多年及年際變化

通過對福海站多年平均蒸發量年內分配情況的分析發現，測站蒸發量年內分配不均，1—5月呈升高趨勢，5 月均值（8.58 mm/d）為年內最高；6—12 月則逐月下降，如圖1 所示。由圖1 可知，夏季為蒸發旺期，其蒸發量占全年總蒸發量的41%；春季、秋季及冬季蒸發量占比依次為35.9%、19.2%和4.7%。

圖1 福海站多年平均蒸發量年內分配情況

福海站年蒸發量特征曲線及突變檢驗曲線，如圖2所示。由圖2可知，該測站數十年來年蒸發量整體呈波動升高趨勢，年平均蒸發量為1 415.54 mm，升高速率均值為8.44 mm/10 a；年蒸發量歷史最小值1 267.41 mm 和歷史最大值1 878.29 mm 分別出現在2013 年和2018 年。根據Mann-Kendall 突變檢驗曲線，年均蒸發量UF線和序列的逆序值UB線在a=0.05的顯著性水平下存在交點，這意味著此處蒸發量出現了統計學意義上的突變[4]，突變起始年份為2018年。

圖2 福海站年蒸發量特征曲線和突變檢驗曲線

通過分析此前福海站蒸發量變動趨勢可以看出，1970—1976 年，UF線始終小于0，表明該時段蒸發量表現出微弱的下降趨勢；1977—1982年，UF線始終大于0，表明該時段蒸發量呈上升趨勢，且正距平年份占比達83.3%；1983—1990 年，UF線位于0 值線以下但并未低出a=0.05 顯著性水平下限，表明該時期測站蒸發量不顯著下降，負距平年份占比87.5%；1991—2000 年，UF線同樣位于0 值線以下但超出了a=0.05 的顯著性水平下限，表明該時期蒸發量顯著變化，結合蒸發量變化曲線及累計距平曲線分析發現，此階段蒸發量顯著上升，正距平年份占比70%；2001—2007年，UF線位于0值線以下且未超出a=0.05顯著性水平下限，表明該時期測站蒸發量不顯著下降，負距平年份占比71.3%；2008—2020年，UF線位于0值線以上且未超出a=0.05顯著性水平上限，表明此時期測站蒸發量不顯著下降，負距平年份占比76.7%。

3.2 蒸發量季節變化

根據對福海站四季蒸發量特征曲線和Mann-Kendall 突變檢驗曲線的分析發現，測站四季蒸發量均表現出突變態勢且UF線均超出a=0.05 的顯著性水平上下限，表明四季蒸發量變化趨勢均存在明顯變化的階段[5]。

測站春季蒸發量以7.54 mm/10 a 的速率下降，UF線和UB線在a=0.05 的顯著性水平下存在交點，表明該時期蒸發量出現統計學意義上的突變，突變年始于1981 年，突變前后蒸發量分別為520.89、485.86 mm，整體表現為由1970—1981 年微弱上升到1982—1993年微弱下降、1994—2020年明顯下降的變動趨勢。

測站夏季蒸發量整體表現為先降后升的變動趨勢：1970—1974 年微弱下降，1975—1983 年微弱上升，1984—2005年不顯著下降，2006—2020年不顯著上升。1990—2000年，UF線位于0值線以下且超出了a=0.05的顯著性水平下限。與累計距平線結合分析發現，該時期蒸發量顯著升高，2015年為突變年份。

測站秋季蒸發量整體呈升高趨勢，2018 年以前僅1986—2000 年存在微弱下降趨勢，其余年份均呈升高態勢；2018年后則明顯上升，其中2011、2014和2017年均為突變發生年。

測站冬季蒸發量于1970—1995 年整體呈微弱升高趨勢，此后則顯著增大，其中1988、2010和2013年為可能的突變發生年份。

4 影響蒸發量的氣象因子分析

4.1 蒸發量與氣象因子的相關性

分析測站蒸發量和主要氣象因子的相關性，對全部數據實施標準化處理。處理結果表明，福海站水汽壓降速為0.14 hPa/10 a，風速降速為0.159（m/s）/10 a，相對濕度降速為0.3%/10 a；平均水汽壓和降水量升高速度分別為0.1 hPa/10 a 和11.67 mm/10 a；氣溫升速為0.3℃/10 a，日照時數則以42.38 h/10 a的速率升高。

福海站不同季節及年蒸發量與各氣象因子的偏相關系數，詳見表1。根據表1 數據，測站蒸發量與氣溫、風速、日照時數等正相關，而與降水、相對濕度和水汽壓負相關。根據測站四季蒸發量等值線分布情況，氣溫呈顯著上升趨勢。在年尺度上，與蒸發量的偏相關系數最大的氣象因子是相對濕度，氣溫次之；在季節尺度上，與春季蒸發量偏相關系數最大的氣象因子是濕度，與夏季、秋季和冬季蒸發量偏相關系數最大的氣象因子分別是氣溫、相對濕度、日照時數。

表1 福海站蒸發量與各氣象因子的偏相關系數

4.2 氣象因子的變動趨勢

根據以上分析發現，對福海站蒸發量影響最大的氣象因子主要有氣溫、相對濕度、日照時數、降水，此處就各主要氣象因子的變化對福海站蒸發量變動趨勢的影響展開分析。為從較長的時間尺度研究主要氣象因子變化趨勢，仍選擇1970—2020年時段，并將該時段劃分成1970—1989、1990—2020 年2 個區間，以便與蒸發量時間尺度對應。影響福海站蒸發量變化的各主要氣象因子的變動趨勢，如圖3所示。

圖3 氣象因子的時間序列變動趨勢

由圖3（a）可知，前后2 個區間段日照時數存在明顯變化，前一段降幅較小且未通過顯著性檢驗；后一段則明顯升高，通過置信水平a=0.01 的顯著性檢驗；前后兩段的函數關系分別為y=3 458.6-0.82x和y=-6 595.9+4.25x，其中y為蒸發量、x為相應氣象因子。由圖3（b）可知，年平均風速在前后2 個時段的變動趨勢也明顯不同，1970—1989 年降幅明顯；1990—2020 年則明顯上升，通過置信水平a=0.01 的顯著性檢驗；前后兩段的函數關系分別為y=24.1-0.011x和y=-25.1+0.013x。由圖3（d）可知，年平均氣溫在2 個時間段內呈明顯下降和明顯上升趨勢，且2 個階段均通過置信水平a=0.01 的顯著性檢驗；前后兩段的函數關系分別為y=156.9-0.073x和y=86.6+0.051x。由圖3（c）可知，年平均水汽壓變化趨勢與其余氣象因子完全不同，不存在前后2 個時段的差異，1970—2020 年整個時間尺度內水汽壓均表現出微弱上升的變化趨勢特征，但是未通過顯著性檢驗；整個時間尺度內蒸發量和相關氣象因子的函數關系為y=12.756+0.003 4x，故認為水汽壓無明顯變化趨勢[6]。

根據相似理論和對偏相關系數的分析發現，風速和日照時數是影響福海站蒸發量變化的主要因子，氣溫與水汽壓為次要因子。其中，風速和日照時數的上升趨勢對測站蒸發量增大起到正效應，與水汽壓微弱升高的趨勢疊加后會使蒸發量增大；平均氣溫的升高對蒸發量增大起到負效應，將削弱測站蒸發量增大趨勢。

5 結論

綜上所述，烏倫古河流域福海站年和季節蒸發量均呈增大趨勢，其中年蒸發量增大趨勢通過置信水平a=0.05的顯著性檢驗；季節蒸發量中，春季蒸發量微弱下降，夏季蒸發量微弱上升，秋季和冬季蒸發量則顯著上升，但春季和夏季蒸發量變化趨勢均未通過顯著性檢驗，故視為無明顯變化趨勢。日照時數、風速、氣溫及水汽壓是影響福海站蒸發量的主要氣象因子，但各因素對蒸發量的影響程度顯然不同，其中日照時數和風速為顯著正效應、水汽壓為微弱正效應、氣溫為微弱負效應。這一結論與相關研究成果中的“蒸發悖論”較為吻合，也為測站及所在流域水資源管理提供了思路。